Prof. Dr. Jochen Eckert

Prof. Dr. Jochen Eckert ist Professor für Quantitatives Marketing und Data Science an der Wiesbaden Business School - Hochschule RheinMain. Seine Forschungsschwerpunkte und Kompetenzen liegen vor allem in den Bereichen

• Präferenzmessung & Choice Modeling (zur Zeit mit Fokus auf nachhaltige Mobilitätsentscheidungen und Unterstützung eines gesünderen Lebensmittelkonsums)
• Datengetriebenes Marketing
• Marketing Analytics

Publizieren konnte Herr Eckert seine Forschungsergebnisse in nationalen und internationalen Journalen wie bspw. “Journal of Management Information Systems” und “Journal of Electronic Commerce Research and Applications”. Neben seiner akademischen Qualifikation verfügt Herr Eckert über langjährige Praxiserfahrung. So war er u.a. in leitenden Positionen für die Unternehmen eBay, Uber und indeed in Australien und der Schweiz aktiv. Auch war er selbst Gründer und Geschäftsführer eines Start-ups in Deutschland.  

In der Lehre legt Herr Eckert vor allem methodische Schwerpunkte im Bereich Marketing Analytics.

Kumulative Dissertation: Eckert, Jochen (2009): “How Electronic Markets Change Demand – An Investigation of the Long Tail Phenomenon“.

wissenschaftliche Konferenzbeiträge:

• Eckert, J. / Müller T. / Schecher, F. / Steusloff, T. (2023): “Small change, big effect? The importance of just in time information and message framing in promoting the uptake of eco-routes”, Proc. of the 2023 EMAC ANNUAL Conference, Odense (Denmark).
• Eckert, Jochen / Görlich, Florian (2022): “Athlete Endorsements: They Cannot Hurt, Can They?”, Proc. of the 2022 EMAC ANNUAL Conference, Budapest (Hungary).
• Eckert, Jochen / Ebling, Christine / Skiera, Bernd /Hinz, Oliver (2010): “Do retailers benefit from the long tail phenomenon”, Proc. of the IADIS Int. Conf. e-Commerce 2010, Proc. of the IADIS Int. Conf. e-Democracy, Equity and Social Justice 2010, Part of the MCCSIS 2010, Freiburg (Germany).
• Eckert, Jochen / Hinz, Oliver / Skiera, Bernd (2008): "Long Tail – Existence, Causes and Consequences", Conference on Evolving Marketing Competition in the 21st, Wiesbaden (Germany).
• Eckert, Jochen / Skiera, Bernd / Hinz, Oliver (2008): "Long Tail – An Investigation of Underlying Demand Effects", INFORMS Marketing Science Conference, Vancouver (Canada).

Beiträge in referierten Zeitschriften:

• Hinz, Oliver / Eckert, Jochen / Skiera, Bernd (2014): "Drivers of the Long Tail Phenomenon: An Empirical Analysis", Celebrating 30 Years of the Journal of management Information Systems - Virtual special Issue
• Hinz, Oliver / Eckert, Jochen / Skiera, Bernd (2011): "Drivers of the Long Tail Phenomenon: An Empirical Analysis", Journal of Management Information Systems (JMIS), 27 (4), 43-69. [Download]
• Skiera, Bernd / Eckert, Jochen / Hinz, Oliver (2010): "An Analysis of the Importance of the Long Tail in Search Engine Marketing", Electronic Commerce Research and Application, 9 (6), 488-494. [Link]
• Hinz, Oliver / Eckert, Jochen (2010): "The Impact of Search and Recommendation Systems on Sales in Electronic Commerce", Business & Information Systems Engineering, 2 (2), 67-77. [Download]
• Hinz, Oliver / Eckert, Jochen (2010): "Der Einfluss von Such- und Empfehlungssystemen auf den Absatz im Electronic Commerce", WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 52 (2), 65-77. [Link]
• Eckert, Jochen / Hinz, Oliver / Skiera, Bernd (2009): "Stichwort: Long Tail", DBW Die Betriebswirtschaft, 6 (2009), 761-765.
• Eckert, Jochen / Schaaf, Rene (2008): Verfahren zur Präferenzmessung - Eine Übersicht und Beurteilung existierender und möglicher neuer Self-Explicated-Verfahren, Journal für Betriebswirtschaft (JfB), 59(1), 31-56.

Arbeitspapiere:

• Eckert, Jochen (2023): „Effectiveness of Athlete endorsements for EDNPs with virtue characteristics in the presence of front-of-package nutrition labelling”
• Schechner, Franziska / Eckert, Jochen / Steusloff, Tatjana (2023): “Understanding consumers’ travel choices in the presence of CO2-emission information” 
• Eckert, Jochen / Rott, Ruven York (2023); ”AI-based advertising effectiveness predictions for brand management - an empirical comparison against consumer survey based evaluations”
• Eckert, Jochen / Personalwerk GmbH (2023); „Mini, Midi oder kürzer? – Welche Arbeitsverhältnisse präferieren Studierende und warum“, Talent Report 1/2023

Populärwissenschaftliche Engagements & Veröffentlichungen:

• Präsentation beim 3. Innovation Meetup zu Innovation und "Market Research" der Seibert/Media in Wiesbaden (2023) zum Thema "Kundenbedürfnisse verstehen und messbar machen: Präferenzmessverfahren und Lean Startup Approach"
• Eckert, Jochen / Personalwerk GmbH (2022); „Pendeln, Umziehen, Remote – Mobilitätsbereitschaft von Bewerber:innen in Zeiten von New Work“, Talent Report 2/2022
• Eckert, Jochen / Personalwerk GmbH (2022); „Was ist der Genenration Z während Ihrer Candidate Journey besonders wichtig?“, Talent Report 1/2022
• Präsentation im vierten Teil der Vortragsreihe „GRÜNDERwissen kompakt“ (2022) der Kooperationsveranstaltung zwischen HSRM, CCC & LHW Gründerservice zum Thema: „Kunden finden und binden – Marketing Basics und Innovationsmarketing“
• Präsentation bei der VDI Regionalkonferenz Rheingau (2022) zum Thema "Relevanz und Limitationen von „Machine Learning“ im datengetriebenen Marketing"
• Session Chair und Präsentation beim Holm Forschungstag (2022) zum Thema "Effectiveness of Athlete Endorsements of Energy-Dense, Nutrient-Poor Foods in the Presence of Front-Of-Package Nutrition Labelling"
•  Zu Gast beim Detecon podcast zum Thema "Digital Transformation of Marketing" (2021) – abrufbar unterhttps://www.detecon.com/en/journal/jochen-eckert-digital-transformation-marketing

In der Lehre ist Herr Eckert zur Zeit in den Studiengängen Bachelor „Business Administration“ und Master „Sales und Marketing Management“ aktiv und hier vor allem für methodisch-analytische Module im Kontext von Market Research und Marketing Analytics.