@incollection{HahnKlug2019, author = {Hahn, Alexander and Klug, Katharina}, title = {Mobile Research: Chatbots als Alternative zur klassischen Online-Survey}, series = {Dem Konsumenten auf der Spur - Erfolgreiches Marketing durch zeitgem{\"a}ße Marktforschung}, booktitle = {Dem Konsumenten auf der Spur - Erfolgreiches Marketing durch zeitgem{\"a}ße Marktforschung}, publisher = {Haufe-Lexware}, address = {Freiburg}, isbn = {978-3-648-12987-6}, pages = {141-150}, year = {2019}, abstract = {Chatbots in der Marktforschung? Chatbots als modernes Befragungs-Tool? Chatbots als effizientes Online-Instrument? Geht das {\"u}berhaupt? Dieser Beitrag zeigt zum einen, wie sich Umfragen erfolgreich {\"u}ber Chatbots realisieren lassen, und zum anderen, dass Nutzer die Beantwortung der Fragen im Chat sogar als attraktiver bewerten als im Kontext einer klassischen Onlinebefragung. Der Einsatz von Chatbots in der modernen Marktforschung ist ein effizientes Tool, um Konsumenten auf die Spur zu kommen.}, language = {de} } @article{HahnKlug2023, author = {Hahn, Alexander and Klug, Katharina}, title = {Generative Models as a Catalyst for Rapid Digital Prototyping}, series = {Digitale Welt Magazin}, journal = {Digitale Welt Magazin}, year = {2023}, abstract = {Rapid prototyping is essential for validating new ideas and marketing campaigns. However, many professionals are currently not able to create digital prototypes without designers and developers. Rapid digital prototyping using low-code and no-code tools now empowers them to develop and test prototypes on their own in the day-to-day business environment. These tools are now massively accelerated and extended by generative AI such as ChatGPT or Midjourney: Ideas, texts and images can be generated quickly and automatically. In this, rapid prototyping is a win-win situation for all parties involved; managers and employees and customers: Managers benefit from a scalable and efficient method of brand development, (potential) employees are able to independently and directly test product and service ideas in-house and users receive target group specific offers.}, language = {en} } @incollection{HahnKlugJoosten2025, author = {Hahn, Alexander and Klug, Katharina and Joosten, Jan}, title = {Customer-Centricity-Research-Methoden: Wie sich User Experience (besser) messen l{\"a}sst}, series = {Marketing \& Sales Innovation 2026}, booktitle = {Marketing \& Sales Innovation 2026}, editor = {Arica, Mahmut and Friedrich, Klaus and Hiemeyer, Wolf-Dieter and Stumpf, Marcus}, publisher = {Springer Fachmedien}, address = {Wiesbaden}, isbn = {978-3-658-49536-7}, pages = {85-98}, year = {2025}, abstract = {Produkt- und Dienstleistungsinnovationen m{\"u}ssen neben rein funktionalen Kundenw{\"u}nschen vermehrt {\"a}sthetische und hedonistische Anforderungen erf{\"u}llen. Dies erfordert eine neue und ganzheitliche Sicht auf das Thema User Experience (UX) und setzt die Kenntnis geeigneter Research-Methoden voraus. Ziel dieser Methoden sollte es sein, die Interaktion zwischen Usern und Technik auf kognitiver und emotionaler Ebene z{\"u}gig und valide erfassen zu k{\"o}nnen. Der vorliegende Beitrag bietet eine Orientierungshilfe in Form einer UX-Toolbox, in der verschiedene UX-Research-Methoden systematisch erl{\"a}utert und kontextabh{\"a}ngig ihr Nutzen und ihr Kombinationspotenzial aufzeigt werden. Zwei Use Cases aus dem Kontext der Preiswahrnehmung und der Werbewirkung in sozialen Medien verdeutlichen, dass die UX-Methoden Facial Coding, Eye-Tracking und Befragungen in der Marketingpraxis kombiniert eingesetzt werden sollten, um sowohl kognitive als auch emotionale Bed{\"u}rfnisse der Nutzenden explizit und implizit aufzudecken.}, language = {de} } @incollection{HahnJoostenKlugetal.2025, author = {Hahn, Alexander and Joosten, Jan and Klug, Katharina and Bilgram, Volker}, title = {Embracing Digital Empathy}, series = {Artificial Intelligence in Business and Engineering}, booktitle = {Artificial Intelligence in Business and Engineering}, editor = {Hofbauer, G{\"u}nter}, publisher = {Kohlhammer}, address = {Stuttgart}, isbn = {978-3-17-046742-2}, pages = {51 - 67}, year = {2025}, language = {en} } @article{HahnKlugMarcinowski2025, author = {Hahn, Alexander and Klug, Katharina and Marcinowski, Felix}, title = {LLM Visibility als Erfolgsfaktor im Digital Marketing}, series = {Markenartikel}, journal = {Markenartikel}, number = {12}, publisher = {Hamburger New Business Verlag}, pages = {36 - 39}, year = {2025}, abstract = {KI-Sprachmodelle wie ChatGPT gewinnen an Bedeutung. Zwar liefern sie noch weniger Traffic als Suchmaschinen, doch ihr Einfluss auf die fr{\"u}hen Phasen der Customer Journey steigt. Auch die Abdeckung transaktionaler Journey-Elemente ist nur eine Frage der Zeit.}, language = {de} } @article{JoostenKlugBilgrametal.2024, author = {Joosten, Jan and Klug, Katharina and Bilgram, Volker and Hahn, Alexander}, title = {Ideation: Die Qualit{\"a}t Menschen- und KI-generierter Ideen im Vergleich.}, series = {Transfer: Zeitschrift f{\"u}r Kommunikation \& Markenmanagement}, volume = {70}, journal = {Transfer: Zeitschrift f{\"u}r Kommunikation \& Markenmanagement}, number = {4}, issn = {2628-3409}, pages = {18 -- 23}, year = {2024}, abstract = {F{\"u}r die Marken- und Ideenentwicklung im Produkt- und Dienstleistungsbereich sind in der Regel Marketing- und Markenmanager sowie Designer verantwortlich. Gleichzeitig w{\"a}chst das Interesse am Einsatz generativer K{\"u}nstlicher Intelligenz (KI) zur Ideenfindung im Markenmanagement. Diese Studie analysiert, wie KI-generierte Ideen im Vergleich zu von Menschen generierten Ideen abschneiden. Die Ergebnisse einer blinden Expertenbeurteilung zeigen, dass KI-generierte Ideen in Bezug auf Neuheit und Kundennutzen signifikant besser bewertet werden, w{\"a}hrend sie in Bezug auf die Umsetzbarkeit {\"a}hnlich abschneiden wie von Menschen generierte Ideen. Diese Ergebnisse legen nahe, dass Markenmanager in bestimmten Kontexten von der Integration generativer KI in ihren traditionellen Ideenfindungsprozess profitieren k{\"o}nnen.}, language = {de} }