Quade, Michael H.

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Quade
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Michael H.
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Quade, Michael H.

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Typ: 05 - Forschungs- oder Arbeitsbericht × Thema: CRM ×

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    Publikation
    Entwicklung eines Konzepts für einen personalisierten Newsletter mit Empfehlungen
    (Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW, Hochschule für Wirtschaft, Institut für Wirtschaftsinformatik, 2008) Alioski, Adrian; Quade, Michael H.
    In diesem Arbeitsbericht wird das PersECA-II-Teilprojekt mit Actebis Schweiz AG dokumentiert. Das Teilprojekt wurde im Sommer 2007 gestartet und im Herbst 2007 wegen der Firmenauflösung von Actebis Schweiz AG vorzeitig beendet. Das Teilprojekt hatte zum Ziel die bestehende E-Commerce-Applikation der Actebis mit Personalisierungsfunktionen zu erweitern. Die Fragestellung, wie kann man die Daten im E-Commerce-System nutzen und Nutzen für den Kunden generieren, stand dabei für Actebis im Vordergrund. Gibt es Funktionen, die zugleich dem Kunden und der Actebis Nutzen stiften?Wie Nutzen für Kunden und Actebis gestiftet werden könnte, wurde bereits am Anfang des Projektes identifiziert. Die vollkommene Personalisierung der Actebis-Newsletter. Es sollen in die bestehenden Systeme Funktionen für einen automatisierten und personalisierten Newsletter, mit entsprechenden Inhalten wie z.B. persönliche Empfehlungen, implementiert werden.
    05 - Forschungs- oder Arbeitsbericht
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    Publikation
    Entwicklung und Umsetzung eines Systems für personalisierte Empfehlungen in einem B2B-E-Shop
    (Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW, Hochschule für Wirtschaft, Institut für Wirtschaftsinformatik, 2008) Stormer, Henrik; Schneider, Raoul; Merz, Jürg; Quade, Michael H.
    Dieser Arbeitsbericht beschreibt das PersECA-II-Teilprojekt mit kdmz und Opacc. In diesem Teilprojekt ging es um die Identifikation, den Entwurf und die Implementierung von Personalisierungsfunktionen für kdmz. Die Fragestellung, wie kann man die Daten im E-Commerce-System nutzen und Nutzen für den Kunden generieren, stand dabei für kdmz im Vordergrund. Im Rahmen des Projektes wurden ein Empfehlungssytem für personalisiertes Cross/Up-Selling entwickelt. Anhand der Anzahl Einzelkäufe und der Anzahl gemeinsamen Käufen von Produkten wird eine Ähnlichkeit zwischen den Produkten errechnet. Aufgrund dieser Produktähnlichkeit werden Empfehlungen generiert. Für die Berechnung der Produktähnlichkeiten kommt die Formel von Deshpande/Karypis [2004] zum Einsatz. Das Verfahren berechnet anhand von Transaktionsdaten und ohne den Einbezug von Artikelattributen oder Artikelbewertungen die Produktähnlichkeiten.
    05 - Forschungs- oder Arbeitsbericht
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    Publikation
    Profile und Technologien der Personalisierung
    (Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW, Hochschule für Wirtschaft, Institut für Wirtschaftsinformatik, 2008) Leimstoll, Uwe; Stormer, Henrik; Schneider, Raoul; Pülz, Michael; Quade, Michael H.
    Personalisierungsfunktionen dienen dazu, Inhalte und Funktionen einer Website an die spezifischen Bedürfnisse einzelner Nutzer anzupassen. Um solche Funktionen realisieren zu können, müssen Kundenprofile aufgebaut und mit geeigneten Technologien verarbeitet werden. Der Arbeitsbericht beschreibt Profile und Verarbeitungstechnologien, die in B2B- und B2C-Onlineshops eingesetzt werden können. Er entstand im Rahmen des Forschungsprojekts PersECA II (Personalisierung von E-Commerce-Appplikationen) der Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW. Der KTI/CTI (Kommission für Technologie und Innovation am Bundesamt für Berufsbildung und Technologie - BBT) danken wir für die finanzielle Unterstützung des Projekts.
    05 - Forschungs- oder Arbeitsbericht