Spelling suggestions: "subject:"konsumenten""
161 |
Zielgruppensegmente und Positionierungsstrategien für das Marketing von Premium-Lebensmitteln / Target group segments and positioning strategies for the marketing of premium productsLüth, Maren 19 May 2005 (has links)
No description available.
|
162 |
Räumliches Einkaufsverhalten und Standortpolitik im Einzelhandel unter Berücksichtigung von Agglomerationseffekten / Theoretische Erklärungsansätze, modellanalytische Zugänge und eine empirisch-ökonometrische Marktgebietsanalyse anhand eines Fallbeispiels aus dem ländlichen Raum Ostwestfalens/Südniedersachsens / Spatial shopping behavior and retail location strategies in consideration of agglomeration effects / Theoretical explanations, modeling approaches and an empirical econometric market area analysis by an example from a rural region in East Westphalia/South Lower SaxonyWieland, Thomas 15 October 2014 (has links)
Die vorliegende Dissertationsschrift beschäftigt sich mit dem räumlichen Einkaufsverhalten im Einzelhandel im Zusammenhang mit Einzelhandelsagglomerationen; genauer gesagt werden nachfrageseitige positive Agglomerationseffekte im Einzelhandel untersucht, d.h. Urbanisierungs- und Lokalisierungsvorteile, die auf dem Kundenverhalten basieren. Ausgehend von sehr heterogenen theoretischen Arbeiten v.a. aus dem Bereich der Raumwirtschaftstheorien, der Mikroökonomie und der verhaltenswissenschaftlichen Marketing-Forschung werden die verschiedenen Einkaufsstrategien abgeleitet, die in einer kundenseitigen Bevorzugung von agglomerierten Angebotsstandorten resultieren. Neben den bereits in älteren Raumwirtschaftstheorien behandelten Kopplungskäufen sind dies vor allem verschiedene Typen von Vergleichskäufen, die sich auf (mitunter strategische) Agglomerationen eigentlich konkurrierender Einzelhandelsanbieter beziehen. Die gebildeten Hypothesen zur (positiven) Wirkung von Einzelhandelsagglomerationen bzw. der räumlichen Konzentration mit andersartigen bzw. eigentlich konkurrierenden Anbietern werden anhand des ökonometrischen MCI-Modells (Multiplicative Competitive Interaction Model) überprüft. Auf diesem Wege wird zugleich ein Marktgebietsmodell auf der Basis des häufig angewendeten Huff-Modells formuliert, mit dem es möglich ist, Kundenströme unter Berücksichtigung von Agglomerationseffekten zu schätzen. Die Modellparametrisierung erfolgt anhand der realen Marktgebiete von Lebensmittelmärkten sowie Elektronik- und Baumärkten, die anhand einer Haushaltsbefragung ermittelt wurden. Insgesamt zeigen die Analyseergebnisse in den meisten Fällen, dass die Einkaufsstättenwahl bzw. der lokale Marktanteil einzelner Anbieter positiv vom vorhandenen Potenzial für Kopplungs- und Vergleichskäufe beeinflusst wird. Die Untersuchung zeigt die Relevanz von Agglomerationseffekten im Einzelhandel auf, wobei ein Modell formuliert wird, mit dem es möglich ist, diese Effekte zu analysieren. Konkrete Anwendungen hierfür finden sich in der betrieblichen Standortanalyse und insbesondere in der raumordnerischen und städtebaulichen Verträglichkeitsbeurteilung von Einzelhandelsansiedlungen.
|
163 |
Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des KonsumentenverhaltensFassauer, Roland 26 May 2016 (has links) (PDF)
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.
|
164 |
Markenführung in der Ernährungswirtschaft / Brand Management in the Food SectorStaack, Torsten 11 November 2005 (has links)
No description available.
|
165 |
Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens: Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des KonsumentenverhaltensFassauer, Roland 29 April 2016 (has links)
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
|
166 |
Tierethische Positionen in der Gesellschaft - Eine empirische Analyse / Animal-ethical positions in society - An empirical analysisHölker, Sarah 23 April 2020 (has links)
No description available.
|
Page generated in 0.095 seconds