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Vertrauen beim Online-Shopping : eine empirische Arbeit über Vertrauensrelevanz, Determinanten und Maßnahmen für die Bildung von Vertrauen zu Online-ShopsLudwig, Peter January 2005 (has links)
Zugl.: Köln, Univ., Diss., 2004
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Vertrauen beim Online-ShoppingLudwig, Peter January 1900 (has links)
Zugl.: Köln, Univ., Diss., 2004
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Consumer Confusion im Lebensmittel Online Handel Ausmass, Formen und Gestaltungsvorschläge /Neuenschwander, Juerg. January 2006 (has links) (PDF)
Master-Arbeit Univ. St. Gallen, 2006.
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Auswirkungen von Online-Shopping auf den stationären Einzelhandel und die Entwicklung innerstädtischer Geschäftszentren /Becker, Maik. January 2000 (has links)
Zugl.: Giessen, Universiẗat, Diplomarbeit.
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Profitability of SST Options efficiency gains through the implementation of self-service technologies /Schröder, Thomas F. January 2007 (has links)
St. Gallen, Univ., Diss., 2007.
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Mehrwertgebührenpflichtige Telefon- und SMS-Gewinnspiele : eine rechtliche Einordnung am Beispiel aktueller Erscheinungsformen des Rundfunks /Bolay, Stefan. January 2008 (has links)
Zugl.: Freiburg (Breisgau), Universiẗat, Diss., 2008.
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Interaktives Fernsehen als Promotor des Home-Shopping : die Akzeptanz der Verbraucher als Engpaß der Diffusion ; ein empirischer Beitrag zur Innovationsforschung /Geppert, Dietmar. January 1998 (has links)
Techn. Universiẗat, Diss.--Dresden, 1998.
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Tele-Shopping : ausgewählte Rechtsprobleme bei der Durchführung des Einkaufs per Fernsehen /Schröder, Christof. January 2000 (has links) (PDF)
Univ., Diss--Heidelberg, 1998. / Literaturverz. S. XIII - XLVII.
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Internet Self-Service in Kundenbeziehungen : Gestaltungselemente, Prozessarchitektur und Fallstudien aus der Finanzdienstleistungsbranche /Salomann, Harald. January 2008 (has links) (PDF)
Diss. Nr. 3403 Wirtschaftswiss. St. Gallen. / Im Buchh.: Wiesbaden : Gabler. Literaturverz.
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An improved collaborative filtering approach for predicting cross-category purchases based on binary market basket dataMild, Andreas, Reutterer, Thomas January 2002 (has links) (PDF)
Retail managers have been interested in learning about cross-category purchase behavior of their customers for a fairly long time. More recently, the task of inferring cross-category relationship patterns among retail assortments is gaining attraction due to its promotional potential within recommender systems used in online environments. Collaborative filtering algorithms are frequently used in such settings for the prediction of choices, preferences and/or ratings of online users. This paper investigates the suitability of such methods for situations when only binary pick-any customer information (i.e., choice/nonchoice of items, such as shopping basket data) is available. We present an extension of collaborative filtering algorithms for such data situations and apply it to a real-world retail transaction dataset. The new method is benchmarked against more conventional algorithms and can be shown to deliver superior results in terms of predictive accuracy. (author's abstract) / Series: Report Series SFB "Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science"
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