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​Um die Herausforderungen für die Lehre von besonders aktuellen und sich dynamisch verändernden Studieninhalten besser kennenzulernen, hat die Studiengangleitung Herrn Wuttke zu seinen Erfahrungen und Ansichten nach den ersten beiden Seminardurchgängen befragt.

Welche inhaltlichen Herausforderungen sehen Sie für die Studierenden im Kontext von Big Data im Marketing?​

Für mich als Berater aus der Praxis stand ich zu Beginn vor allem vor der Herausforderung, mein Wissen zu bündeln und in eine gute Struktur für einen kommunikationsorientierten Master-Studiengang zu bringen. Anfangs lag mein Schwerpunkt doch sehr auf der Technik von Big Data. Ich habe aber schnell gemerkt, dass die datenbasierten Geschäftsmodelle und Anwendungsfälle aus der Praxis für die Studierenden interessanter und relevanter sind.

Wo sehen Sie im Marketing den größten Know-how-Bedarf? 

Aus meiner Sicht hat sich Marketing in den letzten fünf Jahren sehr stark verändert. Wir müssen für Millionen von Kunden immer das richtige Angebot zur richtigen Zeit parat haben. Das geht heute nur durch die Analyse von Kundendaten. Dies bedeutet, dass fast jeder Marketing Manager nicht nur über ein ausgezeichnetes Datenverständnis verfügen muss, sondern vor allem ein Verständnis dafür entwickeln muss, was mit den Daten möglich ist. In der Praxis stehen viele Unternehmen hier ganz am Anfang und haben enorme Probleme, die richtigen Mitarbeiter mit den richtigen Skills zu finden. Hier liegen große Potenziale für die Studierenden im Master-Studiengang „Kommunikations-, Multimedia- und Marktmanagement“.

Daher lege ich im Rahmen meiner Lehre im Modul „Big Data im Marketing“ besonderen Wert auf die Vermittlung des Zusammenspiels zwischen Datenanalyse, Kundenanalyse und Marketingfachwissen. Ich bin der Meinung, dass die Verbindung von Datenanalyse und Marketing eine Fähigkeit ist, die jeder Marketing Manager besitzen muss.

Welche Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Marketing sind aus Ihrer Sicht besonders relevant?

Der zentrale Anwendungsfall für Big Data und Machine Learning im Marketing ist die Personalisierung entlang der Customer Journey. Personalisierte Werbung basiert auf Kundenprofilen und dem historischen Kaufverhalten. Algorithmen berechnen entsprechende Produkt- und Contentempfehlungen, die in verschiedenen Touchpoints ausgespielt werden. In der Vorlesung schauen wir uns an, wie große Musik- und Video-Streaming-Dienste das in der Praxis umsetzen.
 
Ein weiterer Trend, der sich durch die Digitalisierung durchgesetzt hat, sind Geschäftsmodelle auf Basis von Abonnements. Musik- und Video-Streaming-Diensten, SaaS-Lösungen und Cloud-Software gehört die Zukunft. Oft wird der Trend zu digitalen Abonnements auch als „Subscription Economy“ beschrieben. Damit wird die langfristige Kundenbindung für diese Geschäftsmodelle zur Hauptaufgabe. Auch hier können wir durch Big Data und maschinelles Lernen intelligente Frühwarnsysteme auf Basis von Churn Prediction Scores erstellen. So lassen sich abwanderungsgefährdete Kunden rechtzeitig erkennen und die entsprechenden Präventionsmaßnahmen einleiten. 

Wie sehen die Studierenden die Aktualität und den Praxisbezug sowie den Nutzen bzw. die Berufschancen in diesem Bereich?

Mein Name ist Nadine Büchel, ich studiere im 4. Semester MKM und habe im 2. Semester (SS 2019) das Modul „Big Data im Marketing“ erfolgreich absolviert.

Wie sehen Sie die Aktualität des Moduls?

Die Digitalisierung oder das Internet of Everything prägt uns alle tagtäglich. Die meisten von uns MKMlern haben einen Bachelor in klassischer BWL, Marketing oder Medienwissenschaften abgeschlossen. Und trotzdem konnte niemand von uns in der ersten Vorlesung Herrn Wuttke eine Antwort darauf geben, was eigentlich dieses „Big Data“ oder gar „Künstliche Intelligenz im Marketing“ ist. Dabei war das Thema nie relevanter. An vielen anderen Universitäten oder Fachhochschulen sucht man vergeblich thematische Vertiefungen wie diese – oftmals aufgrund noch deutlich mangelnder praktischer Expertise der Professoren.

Wie schätzen Sie die Praxisrelevanz von Big Data im Marketing ein?

Meines Erachtens ist in einem hochinnovativen und dynamischen Bereich, wie es der rund um Big Data, Analytics und Künstliche Intelligenz darstellt, eine Lehre am praktischen Puls der Zeit notwendig. Durch die Lehrbeauftragung von Herrn Wuttke konnten uns Studierenden nicht nur konzeptionelle und theoretische Grundlagen erläutert werden, sondern vielmehr prägten zahlreiche Praxisbeispiele oder kleine Workshops ein tiefergehendes Verständnis.

Was konnten Sie für sich persönlich mitnehmen?

Das Modul hat mir persönlich dabei geholfen, zu verstehen, was Marketing wirklich ist und wie es in einer digital vernetzten Welt funktionieren muss. Weitergehend, welche ungenutzten Potentiale in einigen Unternehmen schlummern und zugleich die Frage danach, warum diese Chancen – vor allem auch in Deutschland – noch nicht wirklich genutzt werden. Da ich im Rahmen meiner Masterthesis auf der Suche nach einem herausfordernden aber auch noch gering empirisch untersuchten Bereich war, machte ich entsprechende Forschungsfragen zum Gegenstand meiner Arbeit. Insbesondere im Rahmen meiner Experteninterviews wurde das Engagement der HSD, Studierende im Marketing zukunftsorientiert auszubilden, immer wieder positiv angemerkt. 

Sie stehen jetzt kurz vor Ihrem Abschluss. Wie schätzen sie die Berufschancen in diesem Bereich ein?

Wenn man verstanden hat, dass die Zukunft von Marketing nicht von vereinzelten Skills, sondern von interdisziplinären Kompetenzen abhängt, ist man als zukünftiger Marketer auf der richtigen Spur. Wir MKMler werden keine Data Scientists, aber ein konzeptionelles Verständnis für Marketing Analytics und auch die Unterstützung durch Künstliche Intelligenz wird zunehmend zu einem Wettbewerbsvorteil bei der Jobsuche werden – davon bin ich überzeugt.

Weitere Informationen zu künstlicher Intelligenz im Marketing finden Sie unter https://datasolut.com/blog, wo Herr Wuttke verschiedenste Themen aus Marketing und Kundenbeziehungsmanagement mi​t intelligenten Datenanalysen beschreibt und Einblicke in die Praxis gibt. 

Studierende, die sich auf der Suche nach einem spannenden Praktikum oder Werksstudentenjob befinden, können sich ebenfalls bei datasolut bewerben: https://datasolut.com​

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