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Die vorliegende Bachelorarbeit bahandelt das Thema Markenkooperationen zwischen Automobil- und der Modemarken. Die Markenkombinationsstrategie Co-Branding ist ein spannendes und hochaktuelles Thema des Marketings geworden. Denn durch eine gestiegene Wettbewerbsintensität rückt die Marke zur Differenzierung und Präferenzschaffung gegenüber den Konkurrenten wieder ins Licht der Markenpolitik. Am Beispiel der Kooperation zwischen dem deutschen Sneakerladen “Asphaltgold” und der Automobilmarke “Smart”, analysiert die Arbeit hierzu, die Bündelung verschiedener und spezifischer Kompetenzen und Ressourcen.
Alumni Relationship Management beschreibt die Schaffung, Betreuung und Pflege der Beziehung zwischen Hochschule und Absolvent/in. Diese Beziehung kann für beide Seiten, Alumni und Hochschule, Nutzen und Mehrwerte hervorbringen. Zum Beziehungsaufbau und dem Erhalt der Bindung gibt es verschiedene theoretische Ansätze zu unterschiedlichen Stadien im studentischen Leben, welche dargestellt und diskutiert werden. Ergänzend dazu erfolgt eine Recherche unterschiedlicher Maßnahmen des Alumni Relationship Managements und eine empirische Erhebung von Daten zur Bindungsintensität und zu den Vorstellungen Studierender der Hochschule Mittweida zum Thema Alumni-Arbeit. Auf dieser Basis und den bereits vorhandenen Maßnahmen des Alumni Relationship Managements der Hochschule Mittweida werden Handlungsempfehlungen ausgesprochen, um die Absolventenarbeit nutzbringender zu gestalten.
Das Influencer Marketing, abgeleitet aus dem Konzept von Meinungsführern, hat sich mittlerweile fest als Instrument des Marketings in den verschiedensten Branchen etabliert. In dieser Arbeit wird speziell das Influencer Marketing in der Sportartikelindustrie genauer betrachtet: Wodurch zeichnet es sich besonders aus? Was sind die Unterschiede beim Einsatz in anderen Branchen und wie wirkt es? Anhand einer kompilatorischen Aufarbeitung der theoretischen Grundlagen und eines anschließenden Vergleichs von wissenschaftlichen Modellen mit Fallbeispielen aus der Praxis werden Handlungsempfehlungen für den optimierten Einsatz des Influencer Marketings im Sport abgeleitet.
Gegenstand der vorliegenden Masterarbeit ist die Erhebung und Darstellung eines Modells zur Akzeptanzerfassung von Websites ausgewählter Spitzensportler. Dafür wurde auf der Grundlage von bestehenden Akzeptanzmodellen im technischen Innovationsbereich, ein Modell entwickelt, Hypothesen aufgestellt und ein Pretest, des sich ergebenden, Fragebogen durchgeführt und ausgewertet. Für diesen Pretest wurden drei Websites von Spitzensportlern der Nordischen Kombination ausgewählt. Diese Websites wurden analysiert und mit Hilfe von Gesprächen mit den Probanden konnte ein Leitfaden entwickelt werden, der einen Überblick über notwendige Informationen sowie Funktionen für zukünftige Websites vermitteln kann.
Ein weiterer wichtiger Aspekt der zu erfassen war ist die Frage, wie die aktuelle Akzeptanz der untersuchten Webseiten gesteigert werden kann. Ansätze dafür können mit Hilfe der offenen Fragen im Fragebogen ermittelt und mittels einer Prioritätenliste aufgeschlüsselt werden.
Generell kann man sich mit Hilfe dieser Arbeit erhoffen, zukünftig Webseiten des Spitzensports in einer standardisierten Form entwickeln zu können, zumindest was den Informations- und Funktionsumfang angeht. Weiterhin wird es ermöglicht, weitere Verbesserungen abzufragen um damit stetig die Akzeptanz zu verbessern.
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit dem Thema Social Media-Netzwerke als Kommunikationskanal in der Personalbeschaffung. Die Arbeit ist untergliedert in eine theoretische und eine praktische Betrachtung. Im ersten Teil werden die Grundlagen zur Social Media-Kommunikation und zur Personalbeschaffung erarbeitet. Im zweiten Teil folgt eine dreistufige Analyse der Social Media-Netzwerke.
Diese setzt sich zusammen aus der Identifikation der Ziele für die Nutzung von Social Media-Netzwerken in der Personalbeschaffung sowie Aus der Analyse der nutzungsstärksten Netzwerke. Die dritte Stufe bildet die eigentlichen Analyse, die Analyse der drei nutzungsstärksten Netzwerke auf Maßnahmen für die Personalbeschaffung um die drei häufig verfolgten Ziel mit Social Media-Netzwerken zu erreichen. Ausgehend von der Analyse werden Handlungsempfehlungen aufgestellt, die sich über die Social Media-Netzwerke hinaus erstrecken.
Zielsetzung dieser Arbeit ist es herauszufinden, ob durch das Werben auf den beiden Social Media Plattformen YouTube und Instagram ein Wandel im Konsumverhalten verschiedener Generationen stattgefunden hat. Hierbei stellt sich die Frage, ob und welche Unterschiede es zwischen der jungen Generation, der 15 bis 30 Jährigen, und der älteren Generation, der 45 bis 60 Jährigen, gibt. Ebenso stellt sich die Frage, ob es mögliche Unterschiede zwischen Mann und Frau gibt, oder ob sich dessen Konsum-verhalten gleicht.
Um dies herauszufinden, werden die verschiedenen Arten Der Werbemaßnahmen auf den beiden Plattformen genauer betrachtet. Ebenso wird erläutert, wer wirbt und wie geworben wirbt. Vor ab wird jedoch untersucht, wie YouTube und Instagram zu Werbeplattformen wurden und wieso das Werben auf diesen Plattformen so lukrativ ist.
Um mögliche Unterschiede zwischen den Generationen sowie den Geschlechtern herauszufiltern, wurde eine Umfrage durch den Verfasser gestartet. Durch die Antworten der Teilnehmer wird ein Einblick in deren Konsumverhalten und Beeinflussbarkeit durch die sozialen Medien erlangt. Die Arbeit gewährt einen Einblick in das Influencer Marketing und zeigt, welchen Nutzen Unternehmen daraus ziehen können, sowie den Einfluss dessen auf die Nutzer, die tagtäglich auf den Plattformen aktiv sind und der Werbung ausgesetzt sind.
Die vorliegende Bachelorarbeit beschäftigt sich mit maschinellem Lernen im Kontext des autonomen Fahrens. Das Ziel dieser Arbeit ist das Anlernen eines Steuerungsmechanismus eines simulierten Fahrzeugs, auf Grundlage maschineller Lernverfahren, speziell dem Deep Reinforcement Learning. Dazu werden zunächst die Grundlagen des autonomen Fahrens und des maschinellen Lernens geklärt. Mit der Unity-Engine und dem ML-Agents Toolkit wurden Szenen erstellt, in denen Agenten trainiert werden. In verschiedenen Szenen mit unterschiedlichen Komplexitäten und Aufgaben sollen die Agenten lernen ein simuliertes Fahrzeug zu steuern und die jeweilige Aufgabe zu erfüllen. Um das Fahrzeug zu steuern muss der Agent die Längs- und Querführung übernehmen. Die Aufgaben können zum Beispiel anhalten in einem Zielbereich, ausweichen vor Hindernissen oder folgen eines bestimmten Streckenverlaufs umfassen. Die Ergebnisse zeigten, dass es möglich ist ein simuliertes Fahrzeug, mit einem durch Deep Reinforcement Learning angelernten Steuerungsmechanismus, zu steuern. In den meisten Szenen zeigten die Agenten ein gutes Verhalten. Durch die Ergebnisse konnten Erkenntnisse gewonnen werden, welche Faktoren bei Lernvorgängen besonders wichtig sind. Es zeigte sich, dass unter anderem die Wahl einer guten Belohnungsfunktion ausschlaggebend war.