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Market Insights and Analysis

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Market Insights and Analysis
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Management, Master, SO 01.10.2026
Code: DFMIM-W-201
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
2V+2U (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
6
Studiensemester: 2
Pflichtfach: nein
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Klausur (Wdh. Semesterweise) und schriftliche Ausarbeitung mit Präsentation (Wdh. jährlich)

[letzte Änderung 14.04.2026]
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

DFMIM-W-201 Management, Master, SO 01.10.2026 , 2. Semester, Wahlpflichtfach
MAMSc-110 (P420-0556, P420-0557) Marketing Science, Master, SO 01.04.2025 , 1. Semester, Pflichtfach
MAMSc-110 (P420-0556, P420-0557) Marketing Science, Master, SO 01.10.2026 , 1. Semester, Pflichtfach
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 6 Creditpoints 180 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 135 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Tatjana König
Dozent/innen: Prof. Dr. Tatjana König

[letzte Änderung 23.09.2025]
Lernziele:
Lernziele/Kompetenzen:
 
Die Studierenden sollen nach erfolgreicher Beendigung der Veranstaltung in der Lage sein:
•        Empirische Studien auswerten zu können und vor dem Hintergrund der zugrundeliegenden Skalenniveaus und      Fragestellungen geeignete Methoden für die vorliegende Datenbasis identifizieren und anwenden zu können
•        Anhand der jeweiligen Gütekriterien Anwendung und Güte verschiedener empirischer Methoden (inkl. der zur Konstruktmessung, 1. Generation) evaluieren zu können
•        Ergebnisse verschiedener empirischer Verfahren (z.B. der multivariaten Analyse) interpretieren zu können
•        Analyseergebnisse zu Informationen verarbeiten und in anschaulicher Weise für ein wissenschaftliches sowie ein praxisorientiertes Publikum präsentieren und visualisieren können
•        Auf Basis der gewonnen Erkenntnisse sowie ggf. aktueller wissenschaftlicher u./o. praktischer Diskussion Handlungsempfehlungen für Wissenschaft u./o. Praxis ableiten zu können
•        ihren Qualifikationsfortschritt kritisch zu reflektieren und sich selbständig neues Wissen aneignen zu können
•        Lösungsorientiert in der Gruppenarbeit zu agieren und den eigenen Beitrag sowie den der anderen Team-Mitglieder einzuschätzen und nutzenorientiert aufeinander abstimmen zu können
 


[letzte Änderung 14.04.2026]
Inhalt:
•        Vorgehensweise empirischer Erhebungen
•        Auffrischung Marktforschungskenntnisse: Skalen, Skalenniveaus, Erhebungsmethoden und Hypothesentests.
•        Design von Erhebungsinstrumenten (Fragebögen)
•        Grundlegende Bedeutung und Überblick über (multivariate) Verfahren, sowie Vorgehensweise, Besonderheiten bei der Anwendung in SPSS, Nutzen für Marketing-Entscheidungen z.B. von:
 
-        T-Test bei unabhängigen Stichproben
-        Regressionsanalyse
-        Varianzanalyse
-        Faktorenanalyse und Reliabilitätsanalyse
-        Clusteranalyse
-        Conjoint-Analyse


[letzte Änderung 14.04.2026]
Weitere Lehrmethoden und Medien:
Vorlesung mit Übungen (Projektarbeit) mit SPSS-Anwendung unterstützt durch E-Learning (z.B. LMS Moodle): Speziell aufbereitete Unterlagen (z.B. Skript) / Medien (z.B. Videos) zum Selbststudium zu Fach- und Methodenwissen

[letzte Änderung 14.04.2026]
Sonstige Informationen:
dient als Voraussetzung für MAMSc-240

[letzte Änderung 14.04.2026]
Literatur:
- Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R. (aktuelle Auflage): Multivariate Analysemethoden – Eine anwendungsorientierte Einführung, Hamburg.
- Hair, J.F. (Jr.), Black, W., C., Babin, B.J., Anderson, R.E., Tatham, R.L. (aktuellste Aufl.): Multivariate Data Analysis, Upper Sadle River, New Jersey.
- Herrmann, A., Homburg, Ch., Klarmann, M. (Hrsg.): Handbuch Marktforschung –Methoden, Anwendungen, Praxisbeispiele, aktuelleste Auflage, Wiesbaden.
- Rudolf, M., Müller, J. (aktuellste Aufl.): Multivariate Verfahren, Göttingen u.a.
- Sarstedt, M., Mooi, E. (aktuellste Aufl.), A Concise Guide to Market Research: The Process, Data, Methods, Using IBM SPSS Statistics, Springer
 


[letzte Änderung 14.04.2026]
 
[Fri Apr 17 04:49:30 CEST 2026, CKEY=mmiaa, BKEY=dimm, CID=DFMIM-W-201, LANGUAGE=de, DATE=17.04.2026]