Diplomarbeit, 2007
126 Seiten, Note: 2,3
Die vorliegende Diplomarbeit befasst sich mit der sozialtechnischen Gestaltung von Internetauftritten für starke Marken. Das Ziel der Arbeit ist es, die Wirkungen personalisierter Internetauftritte auf Konsumenten zu analysieren und Empfehlungen für die Gestaltung solcher Auftritte zu entwickeln. Dabei wird der Fokus auf die Bedeutung von Markenbekanntheit und Markenimage gelegt.
In Kapitel A wird die Problemstellung der Arbeit eingeführt und die Relevanz von Personalisierung im Internet für starke Marken erläutert. Kapitel B behandelt die Grundlagen der Markenbedeutung, wobei die Bedeutung von Marken für Konsumenten und Unternehmen sowie die Determinanten einer starken Marke, Markenbekanntheit und Markenimage, im Detail beleuchtet werden. Kapitel C untersucht die Lerntheorie, Schematheorie und Gedächtnismodelle zur Erklärung der Aufnahme, Verarbeitung und Speicherung von Informationen im Kontext von Markenkommunikation. In Kapitel D werden die Konzepte Fluency und Personalisierung erläutert, wobei der Fokus auf den Weg zu einer erfolgreichen Personalisierung und Techniken der Datengewinnung liegt. Kapitel E behandelt die Grundlagen der Kundenbindung und stellt die Determinanten der Kundenbindung und Kundenorientierung sowie die Bedeutung von Commitment, Kundenzufriedenheit, Vertrauen, Loyalität und Markentreue dar. Kapitel F analysiert die technischen Möglichkeiten der Individualisierung von Angeboten im Internet. Kapitel G bietet eine empirische Untersuchung der Wirkungen personalisierter Internetauftritte im Vergleich zu nicht-personalisierten Auftritten. In Kapitel H werden die Implikationen der Ergebnisse für Forschung und Praxis diskutiert und Empfehlungen für die Gestaltung personalisierter Internetauftritte starker Marken gegeben.
Personalisierung, Markenkommunikation, Markenbekanntheit, Markenimage, Lerntheorie, Schematheorie, Kundenbindung, Interaktivität, Data Mining, Web Mining, Empirische Untersuchung, User Experience.
Personalisierung reduziert Suchkosten, verhindert einen "Information Overload" und steigert die Kundenzufriedenheit sowie die Markenloyalität.
Es bezeichnet die Überforderung des menschlichen Gehirns durch eine zu große Menge an gleichzeitig verfügbaren Informationen im Internet.
Die Arbeit unterscheidet zwischen explizitem Profiling (Nutzerangaben) und implizitem Profiling (Beobachtung des Verhaltens) sowie Push- und Pull-Techniken.
Die Arbeit nutzt Lerntheorien, die Schematheorie und Gedächtnismodelle (wie das Drei-Speicher-Modell), um zu zeigen, wie Markenbotschaften im Kopf verankert werden.
Vorgestellt werden Collaborative Filtering, Content Based Filtering, Data Mining und Mass Customization.
Die Untersuchung vergleicht personalisierte mit nicht-personalisierten Auftritten und leitet Empfehlungen für die Gestaltung erfolgreicher Marken-Websites ab.
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