Erfolgsfaktoren von Empfehlungssystemen. Technologie effektiv einsetzen und Potentiale ausschöpfen

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich BWL – Offline-Marketing und Online-Marketing, Note: 1,7, Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main (Professur für Marketing), Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit werden zunächst die Typen von Recommendation-Systemen im Detail vorgestellt. Dabei wird auf deren Funktionsweise sowie die Vor- und Nachteile eingegangen und ein erster Vergleich und eine kurze Analyse herausgearbeitet. Weiterhin werden die Chancen und Risiken von Recommendation-Systemen aus Sicht der Kunden auf der einen Seite sowie aus Unternehmenssicht auf der anderen Seite erörtert. Hierbei werden insbesondere die Auswirkungen auf die Produktvielfalt und die CTR beziehungsweise Konversionsrate herausgestellt. Anschließend wird der Frage nachgegangen, inwieweit das Kundenvertrauen in die RS von Bedeutung für deren Funktionalität ist und inwiefern die Unternehmen ihre Reputationssysteme und die Technologien dem Konsumenten erklären sollten, um den maximalen Nutzen aus den RS zu schöpfen. Abschließend wird ein Fazit gezogen und es erfolgt ein Ausblick, welche Thematiken in der Zukunft der Empfehlungssystemen von Bedeutung sein könnten. Heutzutage wird man im Internet mit einer enormen Anzahl an Produkten, Daten und Inhalten konfrontiert. Daraus resultiert sowohl beim Online-Shopping als auch beim Konsum von Medien eine Reizüberflutung und es fällt zunehmend schwer, aus dieser Vielzahl an Angeboten, die richtigen Produkte herauszufiltern. Als Konsument kann man lediglich ein kleines Marktsegment überschauen und daher bleiben viele Güter, die für ein Individuum von enormen Wert und Nutzen sein könnten, ungesehen und werden nicht konsumiert.