Themenliste

Chandon, Jean Louis; Chtourou, Mohamed Saber; Fortin, David R. (2003): Effects of Configuration and Exposure Levels on Responses to Web Advertisements. In: Journal of advertising research 43 (2), 217–229.

Goldfarb, Avi; Tucker, Catherine E. (2011): Privacy Regulation and Online Advertising. In: Management Science 57 (1), 57–71.

Lewis, Randall; Reiley, David (2014): Online ads and offline sales: measuring the effect of retail advertising via a controlled experiment on Yahoo! In: Quantitative Marketing & Economics 12 (3), 235–266.

Manchanda, Puneet; Dubé, Jean-Pierre; Yong Goh, Khim (2006): The Effect of Banner Advertising on Internet Purchasing. In: Journal of Marketing Research (43), 98-108.

44% aller Personen, die online etwas kaufen wollen, starten unter Verwendung einer Suchmaschine. Aus diesem Grund streben viele Unternehmen möglichst aufmerksamkeitswirksame Platzierungen ihrer Angebote auf den Suchergebnisseiten von Google & Co. an. Eine Möglichkeit zur aufmerksamkeitswirksamen Darstellung der eigenen Angebote besteht in der Schaltung von Werbeanzeigen. Die Positionierung der Anzeigen auf den Suchergebnisseiten wird hierbei in Zweitpreisauktionen durch die Suchmaschinen festgelegt. Im Rahmen der Auktion legen Werbetreibende ihr Gebot fest, können jedoch nicht auswählen, auf welcher Position ihre Anzeige geschaltet wird. Die Anzeigenpositionierung kann somit nur indirekt durch die Gebotshöhe beeinflusst werden. Dies ist jedoch aus Sicht von Werbetreibenden oftmals unvorteilhaft, da aktuelle Forschungsergebnisse nahelegen, dass die Profitabilität einer Anzeige direkt von Ihrer Positionierung abhängt.

Weitere Informationen:

Implementierung mittels php oder asp.net

Informationen zu Google AdWords API: developers.google.com/adwords/api/

Skiera, Bernd; Abou Nabout, Nadia (2013): PROSAD: A Bidding Decision Support System for Profit Optimizing Search Engine Advertising. 32 / 2. In: Marketing Science, 213–220.

DSZ01: Business Architecture

Unternehmensarchitekturen (Enterprise Architectures) bilden das Zusammenspiel der informationstechnologischen Infrastruktur und geschäftlichen Tätigkeit von Unternehmen ab. Die Abstimmung zwischen Business und IT werden sowohl in der Forschung, als auch in der Praxis als wichtig erachtet. Das Konzept der Business Architecture wird in der Literatur über Unternehmensarchitekturen auf unterschiedliche Weise berücksichtigt. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist daher, den aktuellen Stand der Literatur über Business Architecture als Bestandteil von Unternehmensarchitekturen aufzuarbeiten und gegenüber ähnlichen Konzepten abzugrenzen. In einem weiteren Schritt sollen dann in Abstimmung mit dem Betreuer Kriterien für den Vergleich unterschiedlicher Enterprise Architecture Frameworks (bspw. TOGAF) entwickelt werden. Anschließend soll dieser Vergleich der Business Architectures für ausgewählte Frameworks vorgenommen werden.

Simon, Daniel; Fischbach, Kai; Schoder, Detlef (2013): An Exploration of Enterprise Architecture Research. In: Communications of the Association for Information Systems 32 (1), 1–72.

Crowdsourcing-Communities, insbesondere mit dem Fokus der Ideengenerierung für neue Produkte oder Dienstleistungen („Ideencommunities“) stellen einen neuen Weg für Unternehmen dar, Ideen von einer großen Gruppe („Crowd“) zu erhalten. Die Ideengenerierung innerhalb einer solchen Community kann schnell zu einer sehr großen Zahl von Ideen führen, die bewertet werden müssen. Ziel dieser Arbeit ist es, in einem ersten Schritt die Literatur zu Ideencommunities aufzuarbeiten und relevante Beispiele solcher Communities aus der Praxis zu identifizieren. Anschließend sollen die verschiedenen Bewertungsmechanismen der einzelnen Communities identifiziert und gegenübergestellt werden.

Bayus, B. L. (2013). Crowdsourcing New Product Ideas over Time: An Analysis of the Dell IdeasStorm Community. Management Science, Vol. 59, No.1, 226-244.

Prediction Markets bzw. Social Forecasting sind Marktplattformen, die den Ausgang von Ereignissen auf Basis der Einschätzung einer relativ kleinen Zielgruppe vorhersagen können. Dieser Ansatz wurde bereits in vielen verschiedenen Anwendungsbereichen wie z.B. politischen Wahlen, Marktprognosen oder Produktinnovationen genutzt. Ziel dieser Arbeit ist es im ersten Teil einen Literaturüberblick über Prediction Markets/Social Forecasting zu erstellen. Im zweiten Teil der Arbeit soll eine vergleichende Analyse mit dem Konzept des Online-Crowdvotings durchgeführt werden, um ggf. Elemente von Prediction Markets/Social Forecasting auf Crowdvoting übertragen zu können.

Arrow et al. (2008): The Promise of Prediction Markets. Science, Vol. 320, 877-878.

Wolfers, J. und Zitzewitz, E. (2004): Predictions Market, Journal of Economic Perspective, 18:2, 107–126.

Gute Englischkenntnisse

DG01: Online-Bewertung und Preissetzung auf Airbnb

In der heutigen Geschäftswelt sind Online-Bewertungen von Produkten und Dienstleistungen ein wichtiges Instrument zum Abbau von Informationsasymmetrie zwischen Käufern und Anbietern. Während die Auswirkung von Online-Bewertungen auf Erfolgsvariablen wie Verkaufszahlen und Gewinn im Umfeld von herkömmlichen kommerziellen Transaktionen wie Bücherkäufen oder Restaurantbesuchen bereits untersucht wurde, ist die Wirkungsweise von Online-Bewertung auf Märkten der sogenannten Sharing Economy nur spärlich erforscht. Das Ziel der Bachelorarbeit ist es, auf Basis verschiedener Theorien und/oder analytischen Modellen explorativ die Zusammenhänge von Preissetzung und Online-Bewertungen von Anbietern auf der bekannten Sharing Economy Plattform „Airbnb“ deskriptiv mit einem bereitgestellten Datensatz zu analysieren. Hierbei soll der Fokus darauf liegen, gezielt Theorien auszuwählen, auf dessen Basis eine deskriptive Datenanalyse fußen kann. Im ersten Teil der Arbeit sollen anwendbare Theorieansätze präsentiert und relevante Literatur diskutiert werden. Im zweiten Teil soll anschließend der bereitgestellte Datensatz hinsichtlich dieser Theorien deskriptiv untersucht werden.

Li, X., & Hitt, L. M. (2010). Price effects in online product reviews: an analytical model and empirical analysis. MIS quarterly, 809-831.

Solide Grundkenntnisse Statistik, Excel, gute Englischkenntnisse

DG02: Verzerrte Online-Produktbewertungen – Literaturüberblick

Das Ziel der Bachelorarbeit ist es, einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung zum Thema Verzerrungen von Online-Produktbewertungen zu geben. Im ersten Teil der Arbeit sollen wichtige Grundbegriffe zu diesem Thema definiert und erklärt werden. Hier soll der Fokus speziell auf unbewusste Verzerrungen von Bewertungen wie beispielsweise der „Käuferbias“ oder „Herding“ liegen. Im zweiten Teil soll anschließend die relevante Literatur zu diesem Thema systematisch dargestellt werden, indem Verzerrungen im Hinblick auf u.a. verschiedene Produkt- und Dienstleistungsarten und Plattformen kategorisiert und die Recherchemethode nachvollziehbar dokumentiert werden.

Li, X., & Hitt, L. M. (2008). Self-selection and information role of online product reviews. Information Systems Research, 19(4), 456-474.

Muchnik, L., Aral, S., & Taylor, S. J. (2013). Social influence bias: A randomized experiment. Science, 341(6146), 647-651.

Gute Englischkenntnisse

Gamification – die Nutzung spielerischer Elemente zur Motivationssteigerung in spielfremden Umgebungen – erfreut sich zunehmender Beliebtheit. Bekannte Beispiele sind Fitness-Apps wie Freeletics oder Runtastic, die Game Design-Elemente wie Abzeichen und Bestenlisten zur Motivation ihrer Nutzer einsetzen. Aber auch in anderen Anwendungen, beispielsweise im eLearning, wird Gamification zunehmend eingesetzt. Ziel dieser Arbeit ist es, die Nutzung von Gamification in eLearning-Software zu untersuchen, ein Klassifikationsschema zur Einordnung der Gamification-relevanten Funktionen von eLearning-Software zu entwickeln und aktuell verfügbare eLearning-Software mittels des Klassifikationsschemas zu untersuchen.

Seaborn, K.; Fels, D. (2015): Gamification in theory and action: A survey. International Journal of Human-Computer Studies, 14-31.

TJ02: Wie entsteht Kreativität? Ein Überblick über vergleichende Studien zu verschiedenen Formen des Brainstormings

In der Unternehmenspraxis wird Brainstorming in der Regel als reines Gruppenbrainstorming durchgeführt. In der Forschung gibt es jedoch zahlreiche Studien, die zeigen, dass eine Mischung aus Gruppen- und Einzelbrainstorming zu besseren Ideen führt als reines Gruppenbrainstorming. Ziel dieser Arbeit ist es, die relevanten Studien zu identifizieren und die Studien anschließend insbesondere hinsichtlich der darin genutzten Brainstorming-Aufgaben zu analysieren.

Kavadias, S.; Sommer, S. (2009): The effects of problem structure and team diversity on brainstorming effectiveness. Management Science, 1899-1913.

Girotra, K.; Terwiesch, C.; Ulrich, K. (2010): Idea generation and the quality of the best idea. Management Science, 591-605.

Gute Englischkenntnisse

CM01: Business Intelligence: Zukünftige Trends und Herausforderungen im Umfeld von SAP BI

Der in den 90er Jahren entstandene Begriff „Business Intelligence“ beschreibt unterschiedliche Ansätze und Methoden zur Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Unternehmensdaten in elektronischer Form. Dabei ist der Bereich SAP BI fortwährend unterschiedlichen Trends sowie immer neuen Herausforderungen unterworfen.

Im Rahmen Ihrer Bachelorarbeit sollen Sie anhand einer – in Abstimmung mit dem Betreuer der Arbeit – ausgewählten Fragestellung genauer untersuchen, welche Herausforderungen und Chancen im Umfeld von SAP BI in der nahen Zukunft zu erwarten sind. Mögliche Fragestellungen der Arbeit sind zum Beispiel:

• Welchen Einfluss hat SAP HANA? Gibt es einen optimalen Zeitpunkt für die Umstellung auf SAP HANA? Gibt es  Alternativen?
  
  
• Wie wird „Mobile Reporting“ das aktuelle Bild der bestehenden Reportinglandschaft verändern?
  
  
• Was muss an einer bestehenden Systemarchitektur angepasst werden, um den Ansprüchen von Industrie 4.0 zu genügen?
  
  
• Selfservice BI – Trend oder Illusion?
  
  
• Können „Predictive Analytcis“ bei der Unternehmenssteuerung unterstützen?
  
  
• Wie kann dem zunehmenden Datenwachstum begegnet werden?

Auf der definierten Fragestellung aufbauend sollen kritische Erfolgsfaktoren und potenzielle Hindernisse identifiziert und diskutiert werden. Abschließend sollen Sie die identifizierten  Erfolgsfaktoren und Hindernisse am Fallbeispiel der BENTELER zentralen IT bewerten und kritisch würdigen.

Analytische Informationssysteme: Business Intelligence-Technologien und -Anwendungen Februar 2010, Peter Chamoni, Peter Gluchowski

Business Intelligence - Grundlagen und praktische Anwendungen: Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung, 28. Juli 2010, Hans-Georg Kemper