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W4378: Customer Satisfaction Monitoring – Konzepte und Algorithmen

Modul

W4378: Customer Satisfaction Monitoring - Konzepte und Algorithmen (10 ECTS)

Lehr- und Forschungseinheit

3 Dep. Wirtschaftsinformatik - Business Information Systems

Zeitmodus

Wintersemester

Allgemeines

Die Kundenzufriedenheit spiegelt den Erfolg oder Misserfolg unternehmerischer Bemühungen ungetrübt wider. Es handelt sich dabei um einen subjektiven Vergleichsprozess, der die erhaltene IST-Leistung einer erwarteten SOLL-Leistung gegenüberstellt. Für ein Unternehmen ist die Erhebung dieser Kennzahl aus zwei Gründen von Interesse: Zum einen ist eine hohe Kundenzufriedenheit die beste Voraussetzung für eine gesunde Kundenbeziehung - und damit für Profit. Zum anderen eignet sie sich für das interne Benchmarking und dient damit der Optimierung der eigenen Produkte, Leistungen und Geschäftsprozesse.

Das IT-gestützte Customer Satisfaction Monitoring versucht dieses Informationsbedürfnis durch Einbezug von Webapplikationen wie Sozialen Medien und Diskussionsplattformen zu stillen. Dabei werden Informationen identifiziert, extrahiert, aufbereitet und visualisiert. Die Herausforderung besteht darin, relevante Informationen zu erkennen und aus unstrukturierten Texten zu extrahieren.

Im Rahmen der Veranstaltung lernen Sie, neben den Grundlagen der Kundenzufriedenheitsanalyse, Vorgehensweisen des Information Retrievals (Apache Solr), der Informations Extraction (GATE) und der Crawler-Programmierung (Crawler4j) kennen.

Im Rahmen eines Gruppenprojekts können Sie das gelernte Wissen anwenden. Programmierkenntnisse sind vom Vorteil.

Lehrveranstaltungen (Teilmodule)

Empfohlene Voraussetzungen 

Zur Zeit sind keine Voraussetzungen bekannt.

Prüfungsmodalitäten

  1. 50% ak: Abschlussklausur
  2. 40% pa: Projektarbeit
  3. 10% pp: Präsentation

Summe 100%

Erläuterungen: Während es sich bei der Abschlussklausur um eine Einzelleistung handelt, sind sowohl Projektarbeit als auch die Präsentation Gruppenleistungen bei der Bewertung.

Lernziele

  • Faktenwissen: Die Studierenden lernen Herausforderungen und Methoden beim Information Retrieval und bei der Informationsextraktion kennen und erwerben Kenntnisse über das wissenschaftliche Schreiben.
  • Methodenwissen: Die Studierenden lernen die besprochenen Methoden (bspw. Eigennamenerkennung) anzuwenden und erwerben grundlegende Fertigkeiten für die Literaturrechereche.
  • Transferkompetenz: Die Studierenden lernen, theoretische Fragen des Customer Satisfaction Monitorings auf konkrete, praxisrelevante Fragestellungen (insb. im Bereich Wissensgewinnung) anzuwenden sowie einen eigenen wissenschaftlich orientierten schriftlichen Beitrag zu formulieren.
  • Normativ-bewertendes Wissen: Für exemplarische Aufgabenstellungen können die Studierenden bestehende methodische Ansätze beurteilen und Weiterentwicklungen anregen resp. eigenständig umsetzen. Sie können begründet argumentieren und eine von ihnen selbständig gefundene Lösung vertreten und reflexiv bewerten.

Schlüsselqualifikationen

  • Strategien des Wissenserwerbs: Kombination aus Vorlesung, Vor- und Nachbereitung am Vorlesungsmaterial, Hausaufgaben, Projektarbeit
  • Kooperations- und Teamfähigkeit in den Hausaufgabenteams und Projektgruppen
  • Eigenverantwortliche Informationssuche, u. a. im Internet
  • Schreiben einer (ersten) wissenschaftlichen Arbeit Präsentation eigener Ergebnisse (Projektarbeit)

Methodische Umsetzung

Vorlesung sowie Übung mit Gruppenarbeiten, Literaturstudium, Implementierungs- und Reflexionsphase

Unterrichtssprache

Die Veranstaltung wird in deutscher Sprache abgehalten. Die zugrunde liegende Literatur ist zum Teil englischsprachig.

Ablaufinformationen, Terminplan, etc. 

Ein genauer Ablaufplan wird vor Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben. Siehe https://paul.upb.de und https://koala.upb.de
Eine Anmeldung zu diesem Modul im Lernmanagementsystem koaLA ist notwendig.

Lehrmaterialien, Literaturangaben

Siehe https://koala.upb.de