Personalisierte Produktempfehlungen sind im e-Commerce allgegenwärtig. Beim Stöbern nach Büchern in Online-Shops werden dem Kunden Neuheiten präsentiert, welche auf dessen individuelles Leseinteresse abgestimmt sind. Beim Online-Kauf von Computern wird exakt passendes Zubehör als Ergänzung zur Bestellung angeboten. In kommerziellen Musikwebportalen erfolgt kundenspezifisch eine Vorstellung jener Künstler, welche stilistisch den bisherigen musikalischen Vorlieben ähneln. Aus betriebswirtschaftlicher Perspektive werden durch Produktempfehlungen Verbundkäufe sowie gezielte Produktsubstitutionen im Warenkorb gefördert. Aus Kundenperspektive unterstützen Produktempfehlungen die jeweilige Kaufentscheidung durch Hervorhebung individuell relevanter Produkte aus dem Gesamtsortiment.
Eine Übertragung des Konzeptes der automatisierten Produktempfehlung in die "reale Welt", hier insbesondere auf den umsatzstarken Markt des stationären Lebensmitteleinzelhandels, ist vielfach motiviert worden. Eine sinnvolle Lösung bestand bislang jedoch nicht.
In der Arbeit wird ein integratives Konzept vorgestellt, wie Produktempfehlungen im stationären Einzelhandel kaufprozessbegleitend generiert und ausgegeben werden können. Basierend auf einer RFID-gestützten Datenerfassung können hierdurch personalisierte Empfehlungen in Echtzeit an den Kunden übermittelt werden und diesen unmittelbar bei seinen Kaufentscheidungen vor dem Ladenregal unterstützen. Die Spezifikation einer Systemarchitektur zur Unterstützung von Up- und Cross-Selling-Empfehlungsprozessen für sowohl anonyme Kunden als auch für Teilnehmer eines Kundenbindungsprogrammes dient als Schnittstelle zur IT-technischen Realisierung.
Die Arbeit wendet sich insbesondere an Vertreter aus der Praxis sowie an Wissenschaftler mit Interesse an den Themenbereichen der Recommender Systeme, des In-Store-Marketing und des Ubiquitous Computing.
Aktualisiert: 2019-12-12
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