By Eva Stüber
Im Internethandel gilt die Personalisierung als wichtiger Wettbewerbsvorteil, da sie den Einkaufsvorgang der Konsumenten lenken und vereinfachen kann. Speziell Recommendersysteme und die mit ihnen generierten Kaufempfehlungen sind zu diesem Zweck weit verbreitet. Vor diesem Hintergrund untersucht Eva Stüber die Akzeptanz von Kaufempfehlungen im Internethandel. Zur Akzeptanzmessung entwickelt sie einen innovativen Messansatz, welcher subjektive und objektive Messungen kombiniert. Aus den Ergebnissen der Akzeptanzmessung leitet die Autorin Handlungsempfehlungen zur Optimierung von Recommendersystemen ab.
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2004). Speziell bei Produkten, welche den Konsumenten noch nicht bekannt sind, bietet sich eine Unterstützung in Form von Empfehlungen für Alternativen zu einem bekannten Produkt an. Der Konsument erhält dadurch eine Vergleichs- sowie Bewertungsmöglichkeit zum angeschauten (und bekannten) Produkt, womit einerseits die Attraktivität des unbekannten Produkts erhöht und andererseits die Entscheidungssituation vereinfacht wird (Cooke et al. 2002). Kaufempfehlungen besitzen somit das Potenzial, die Informationssuche im Kaufentscheidungsprozess zu erleichtern und eine Unterstützungsfunktion einzunehmen (Hansen et al.
2006) weisen in einer 36 2 Kaufempfehlungen als Personalisierungsansatz im Internethandel experimentellen Studie einen positiven Einfluss von Kaufempfehlungen auf die Kundenbindung und Kundenzufriedenheit beim Verkauf von Handys nach, unter der Voraussetzung, dass die Einstellung des Konsumenten und die Herangehensweise des Empfehlungssystems bezüglich der Eigenschaftsgewichtung und der Entscheidungsstrategie ähnlich sind. Gleichzeitig zeigen sie, dass geordnete Umgebungen basierend auf individuellen Präferenzen die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass die beste Alternative (bei Listenpräsentation) ganz oben gelistet ist und so eher wahrgenommen wird.
Eine detaillierte Analyse der Collaborative Filtering Methoden findet sich bei Runte (2000, S. ) oder Im/Hars (2007). 2 Kaufempfehlungen im Internethandel 31 Tabelle 10: Arten von Recommender-Techniken Technik Vorgehen Grenzen/Probleme - Collaborative Filtering (gemeinschaftliche Vorgehensweise) Suche nach Konsumenten mit ähnlichem Produktbeurteilungsprofil, auf deren Verhaltensmuster basierend Empfehlungen ausgesprochen werden - - Content-based Filtering (inhaltsbasierte Vorgehensweise) Suche nach Produkten, welche ähnliche Eigenschaften aufweisen wie Produkte, die bereits gekauft worden sind Demographic Filtering (demografische Vorgehensweise) Zusammenhang zwischen soziodemografischen bzw.
