This diploma work deals with specific business concept and with possibilities of a company promotion on the Internet. The theoretical segment contains a survey of the Internet business models and a synopsis of current individual forms of promotion used on the Internet. There are described advantages and disadvantages of banner advertising, contextual advertising, email marketing, search engine marketing (SEM), social networks and affiliate marketing. The final part of theoretical section of the thesis is dedicated to the possibilities of propagation efficiency measurements. Practical part of the diploma work introduces author's own business concept and its business model. The description of specific methods of propagation realized in congruence with the noted business concept follows.

The diploma thesis is concerned with the marketing strategy proposal for start-up project. The thesis summarizes the theoretical knowledge about marketing strategy on the Internet. The practical part analyze the Project including the internal and external Environment. Marketing strategy is proposed according to analysis and marketing researches. At the end are suggested method of evaluating the effectiveness of the proposed strategy, financial demands and critical factors of success.

Personalisierung ist ein wichtiger Bereich des Internet Marketings, zu dem es wenige experimentelle Untersuchungen mit großen Teilnehmerzahlen gibt. Für den erfolgreichen Einsatz von Empfehlungsverfahren sind umfangreiche Daten über das Käuferverhalten erforderlich. Diesen Problemstellungen nimmt sich die vorliegende Arbeit an. In ihr wird das Shop-übergreifende individuelle Käuferverhalten von bis zu 126.000 Newsletter-Empfängern eines deutschen Online-Bonussystems sowohl mittels ausgewählter Data-Mining-Methoden als auch experimentell untersucht. Dafür werden Prototypen eines Data-Mining-Systems, einer A/B-Test-Software-Komponente und einer Empfehlungssystem-Komponente entwickelt und im Rahmen des Data Minings und durch Online-Feldexperimente evaluiert. Dabei kann für die genannte Nutzergruppe in einem Experiment bereits mit einem einfachen Empfehlungsverfahren gezeigt werden, dass zum einen die Shop-übergreifenden individuellen Verhaltensdaten des Online-Bonus-Systems für die Erzeugung von Empfehlungen geeignet sind, und zum anderen, dass die dadurch erzeugten Empfehlungen zu signifikant mehr Bestellungen als bei der besten Empfehlung auf Basis durchschnittlichen Käuferverhaltens führten. In weiteren Experimenten im Rahmen der Evaluierung der A/B-Test-Komponente konnte gezeigt werden, dass absolute Rabattangebote nur dann zu signifikant mehr Bestellungen führten als relative Rabatt-Angebote, wenn sie mit einer Handlungsaufforderung verbunden waren. Die Arbeit ordnet sich damit in die Forschung zur Beeinflussung des Käuferverhaltens durch Personalisierung und durch unterschiedliche Rabatt-Darstellungen ein und trägt die genannten Ergebnisse und Artefakte bei.

This project describes internet marketing and its components (search engine marketing, internet advertising, internet PR, e-mail marketing etc.). It also describes the possibilities of employing internet in marketing and depicts new ways of online communication. The expenses for internet advertising are constantly growing as well as the number of internet users. The number of universities is increasing and so is the competition. That's why it's vital that they should act as a part of the market and use marketing strategies. The objective of this project is to analyse and suggest communication strategies of the Faculty of Management at the University of Economics in Prague using the knowledge acquired from the theoretical part. The practical part specifies the target group, draws up a report and chooses the way of communication. Further on, we will consider the timing of every single activity and the overall budget.

Personalisierung ist ein wichtiger Bereich des Internet Marketings, zu dem es wenige experimentelle Untersuchungen mit großen Teilnehmerzahlen gibt. Für den erfolgreichen Einsatz von Empfehlungsverfahren sind umfangreiche Daten über das Käuferverhalten erforderlich. Diesen Problemstellungen nimmt sich die vorliegende Arbeit an. In ihr wird das Shop-übergreifende individuelle Käuferverhalten von bis zu 126.000 Newsletter-Empfängern eines deutschen Online-Bonussystems sowohl mittels ausgewählter Data-Mining-Methoden als auch experimentell untersucht. Dafür werden Prototypen eines Data-Mining-Systems, einer A/B-Test-Software-Komponente und einer Empfehlungssystem-Komponente entwickelt und im Rahmen des Data Minings und durch Online-Feldexperimente evaluiert. Dabei kann für die genannte Nutzergruppe in einem Experiment bereits mit einem einfachen Empfehlungsverfahren gezeigt werden, dass zum einen die Shop-übergreifenden individuellen Verhaltensdaten des Online-Bonus-Systems für die Erzeugung von Empfehlungen geeignet sind, und zum anderen, dass die dadurch erzeugten Empfehlungen zu signifikant mehr Bestellungen als bei der besten Empfehlung auf Basis durchschnittlichen Käuferverhaltens führten. In weiteren Experimenten im Rahmen der Evaluierung der A/B-Test-Komponente konnte gezeigt werden, dass absolute Rabattangebote nur dann zu signifikant mehr Bestellungen führten als relative Rabatt-Angebote, wenn sie mit einer Handlungsaufforderung verbunden waren. Die Arbeit ordnet sich damit in die Forschung zur Beeinflussung des Käuferverhaltens durch Personalisierung und durch unterschiedliche Rabatt-Darstellungen ein und trägt die genannten Ergebnisse und Artefakte bei.:1 Inhalt 1 Einleitung 1 1.1 Stand der Forschung 3 1.2 Forschungsbedarf 6 1.3 Forschungskonzept 8 1.4 Verwendete Methoden 11 1.5 Aufbau der Arbeit 11 2 Theoretische und konzeptionelle Grundlagen 13 2.1 Internethandel, E-Commerce und E-Business 13 2.2 Marketing, Konsumenten- und Käuferverhalten 16 2.2.1 Käuferverhalten bei Rabatt-Angeboten 20 2.3 Internet Marketing 21 2.3.1 Erfolgskontrolle im Internet Marketing 24 2.3.2 Ausgewählte Disziplinen des Internet Marketings 27 2.3.2.1 Affiliate Marketing 28 2.3.2.2 Online-Cashback-Systeme 35 2.3.2.3 E-Mail-Marketing 38 2.4 Personalisierung im Internet Marketing 56 2.4.1 Empfehlungssysteme 59 2.4.2 Bewertung von Empfehlungssystemen 59 2.4.3 Architektur von Empfehlungssystemen 60 2.4.4 Empfehlungssystem-Kategorien 62 2.4.4.1 Hybride Empfehlungssysteme 67 2.4.5 Techniken für Empfehlungsverfahren 69 2.5 Wissensaufbereitung und -entdeckung 89 2.5.1 Datenerhebungsverfahren 89 2.5.1.1 Datenqualität 91 2.5.1.2 Datensicherheit und Datenschutz 92 2.5.2 Knowledge Discovery und Data Mining 94 2.5.2.1 Der Data-Mining-Prozess 96 2.5.2.2 Data-Mining-Problemtypen 98 2.5.2.3 Das Data-Mining-System 100 2.5.3 Das Experiment als Erhebungsdesign 106 2.5.3.1 Anforderungen und Gütekriterien 111 2.5.3.2 Online-Feldexperimente im Marketing 117 2.5.3.3 Auswertungsverfahren 120 2.5.3.4 Theoretische Grundlagen des A/B-Testverfahrens 121 3 Vorgehen 126 3.1 Forschungsdesign 126 3.1.1.1 Ziele und Anforderungen der Andasa GmbH 128 3.1.1.2 Ziele und Anforderungen des Instituts für Angewandte Informatik 129 3.1.2 Design des Informationssystems 130 3.1.2.1 Der Designprozess 131 3.1.3 Konzeption des Software-Systems 133 3.1.4 Evaluation 134 3.2 Datenanalyse 135 3.2.1 Datenbeschaffung 135 3.2.2 Datenaufbereitung 136 3.2.3 Auswahl geeigneter Data-Mining-Methoden 137 3.2.3.1 Auswahl-Kriterien 137 3.2.3.2 Methodenauswahl 140 3.2.4 Erläuterung ausgewählter Data-Mining-Methoden 156 3.2.4.1 Bayes’sche Netze 156 3.2.4.2 Clustering 158 3.2.4.3 Diskriminanzanalyse 158 3.2.4.4 Korrelationsanalyse 159 3.2.4.5 Online Analytical Processing (OLAP) 159 3.2.5 Auswahl geeigneter Data-Mining-Werkzeuge 165 3.2.5.1 Auswahlprozess 165 3.2.5.2 Kriterien 166 3.2.5.3 Werkzeuge zur statistischen Analyse und Visualisierung 168 3.2.5.4 Werkzeuge für Clustering und Diskriminanzanalyse 168 3.2.5.5 Werkzeuge für Online Analytical Processing 169 3.2.5.6 Werkzeuge für Bayes’sche Netze 169 3.3 Untersuchungsdesign 171 3.3.1 Online-Marketing-Instrumente bei Andasa 172 3.3.2 Stimulus-Auswahl 174 3.3.3 Entwurf des Experimentaldesigns 175 4 Umsetzung 180 4.1 Architektur und prototypische Implementation 180 4.1.1 Das Data-Mining-System 180 4.1.2 Der ETL-Prozess 181 4.1.2.1 Datenerhebung 183 4.1.2.2 Datenbereinigung 184 4.1.3 Die A/B-Testumgebung 185 4.1.4 Das Empfehlungssystem 189 4.1.5 Usability-Evaluation 196 4.2 Data Mining 199 4.2.1 Statistische Analyse 200 4.2.2 Anwendung ausgewählter Data-Mining-Methoden 206 4.2.2.1 Clustering 208 4.2.2.2 Klassifikation 213 4.2.2.3 Modellierung als Bayes’sche Netze 214 4.2.3 Ergebnisse und Evaluation 221 4.3 Feldexperimente mit Newslettern 222 4.3.1 Eckdaten der Tests 223 4.3.2 Beispiel-Experimente 224 4.3.3 A/B-Tests Rabattdarstellungen 226 4.3.3.1 Öffnungsrate Prozente vs. Euro 226 4.3.3.2 Klickrate Prozente vs. Euro 227 4.3.3.3 Conversion-Rate Prozente vs. Euro 229 4.3.4 A/B-Test zur Personalisierung 230 4.3.4.1 Auswahl des Empfehlungsverfahrens 230 4.3.4.2 Definition der Kontrollgruppe 231 4.3.4.3 Operative Durchführung 231 4.3.4.4 Auswertung 232 4.3.5 Ergebnisse und Evaluation 236 5 Zusammenfassung und Ausblick 239 6 Anhang 243 6.1 Anhang A Usability-Evaluation 243 6.1.1 Methoden der Usability-Evaluierung 246 6.1.1.1 Usability-Tests und lautes Denken 246 6.1.1.2 Benutzerbefragung 248 6.1.1.3 Feldstudien und Partizipation 250 6.1.1.4 Expertenorientierte (Inspektions-)Methoden 251 6.1.1.5 Formal-analytische Verfahren 252 6.1.1.6 Quantitative Fragebogen 252 6.1.1.7 Verfahrensmodell 259 6.1.1.8 Auswertung 262 6.1.2 Fragebögen 263 6.2 Anhang B Zeitreihenanalyse 281 6.2.1 Klassische Komponentenmodelle 281 6.2.2 Stochastische Prozesse 282 6.2.3 Fourier-Analyse-Methoden (Spektralanalyse) 283 6.3 Anhang C Daten und Programme 286 6.3.1 Technische Daten 286 6.3.1.1 Data Warehouse / Data Mining Server 286 6.3.2 Programm- und Skriptcodes 287 6.3.2.1 R- Skripte 287 6.3.2.2 SQL – Skripte 296 6.3.2.3 C# Code MostRecentLinkInvocationsShopRecommender.cs 314 6.3.3 Daten A/B-Tests 317 6.3.3.1 Übersicht Newsletter 317 6.3.3.2 Mengengerüst Aussendungen 319 6.3.3.3 Shopaufrufe und Besteller 319 6.3.3.4 Darstellungen der Newsletter-Varianten 320 6.3.4 Daten Personalisierung 335 6.4 Abbildungsverzeichnis 338 6.5 Tabellenverzeichnis 343 6.6 Literaturverzeichnis 346

I slutet av år 2022 introducerades det nya AI-verktyget ChatGPT, en AI-modell som använder maskininlärning för att generera människoliknande svar i stor skala. ChatGPT:s snabba framväxt medför en ovisshet kring hur AI-verktyget kommer påverka praxis för digital marknadsföring. Denna studie utreder därför vilken roll ChatGPT kommer spela inom olika praxis för digital marknadsföring och ämnar därmed att utreda forskningsfrågan: Hur kommer ChatGPT att påverka praxis för digital marknadsföring? Den valda forskningsstrategin för denna studie är en kartläggning där ansikte-mot-ansikte kartläggning tillämpas. Detta stöds med hjälp av intervjuer som datainsamlingsmetod och vidare appliceras en tematisk analys för att analysera insamlad data. Fem marknadsföringsexperter intervjuades i denna studie och samtliga menade att ChatGPT på något vis påverkar praxis inom digital marknadsföring. Slutsatsen pekar därför mot att ChatGPT, trots dess nya upptäckt, redan börjat påverka processer inom praxis för digital marknadsföring och att det troligtvis i bredare utsträckning kommer fortsätta göra det på olika vis, genom att fortsätta inspirera, effektivisera och optimera. Vidare hade alla respondenter en positiv inställning till att se ChatGPT som ett komplement till dagens marknadsföringspraxis, dock en mer negativ inställning till att se det som ett substitut. / In late 2022, the new AI tool, ChatGPT, was introduced. It is an AI-model that uses machine learning to generate human-like responses on a large scale. The rapid rise of ChatGPT has resulted in a lack of sufficient knowledge about the effect that ChatGPT will have on digital marketing practices. Therefore, this study investigates the role of ChatGPT in different digital marketing practices and aims to address the research question: How will ChatGPT af ect digital marketing practices? The chosen research strategy for this study is a survey strategy, as well as the application of the face-to-face survey. This is supported by the data collection method interviews and then a thematic analysis is applied to analyse the collected data. Five marketing experts were interviewed in this thesis and all believed that ChatGPT will, and already has, in some way influenced digital marketing practices. The conclusion therefore points to the fact that ChatGPT, despite its recent discovery, has already begun to influence processes within the practice of digital marketing. Furthermore ChatGPT will most likely continue to enhance digital marketing in a variety of ways on a wider scale, through continuing to inspire as well as contribute with efficiency and optimisation. In addition, all respondents had a positive attitude towards seeing ChatGPT as a complement to current marketing practices, however a more negative attitude towards seeing it as a substitute.

The thesis deals with the business plan of the online project Světotrip.cz. It is a travel portal that connects experienced travelers with people who don`t have much experience with individual travelling. The goal is to reach out to the public in general and offer them the possibility of low-cost travel. The introductory part contains theoretical starting points and explains the necessary terms. The second analytical part evaluates the market environment through external, internal and sectoral analyzes. The final part focuses on the development of a actual business plan. The reader will be thoroughly acquainted with the goal of the whole project, the various services offered, the competitive advantage and the specific business model of the whole project.

Diplomová práce řeší problematiku reklamních kampaní na internetu. Podrobně se věnuje pay-per-click reklamě v internetových vyhledávačích a reklamě ve srovnávačích cen (shopping comparison engines). V práci je popsána tvorba, správa i optimalizace reklamní kampaně v těchto dvou druzích internetové reklamy. Práce poskytuje jak pohled teoretický, tak zahrnuje i praktické zkušennosti z oboru. V závěru práce je nastíněna možná interakce těchto dvou druhů online reklamy.

This thesis provides basic overview of marketing concepts and tools which are available for the Internet environment. It also provides new trends and opportunities in the online environment. Output of the thesis will be efficient strategy for men's lifestyle magazine with usage of minimum finance sources. Eficiency will be taken by using of combination and application of marketing tools available in the Internet environment. The main goal is to get super-synergy affect of marketing mix components for maximum efficiency and minimum costs.