Rfid-Gestutzte Produktempfehlung Im Stationaren Einzelhandel

Personalisierte Produktempfehlungen sind im e-Commerce allgegenwartig. Beim Stobern nach Buchern in Online-Shops werden dem Kunden Neuheiten prasentiert, welche auf dessen individuelles Leseinteresse abgestimmt sind. Beim Online-Kauf von Computern wird exakt passendes Zubehor als Erganzung zur Bestellung angeboten. In kommerziellen Musikwebportalen erfolgt kundenspezifisch eine Vorstellung jener Kunstler, welche stilistisch den bisherigen musikalischen Vorlieben ahneln. Aus betriebswirtschaftlicher Perspektive werden durch Produktempfehlungen Verbundkaufe sowie gezielte Produktsubstitutionen im Warenkorb gefordert. Aus Kundenperspektive unterstutzen Produktempfehlungen die jeweilige Kaufentscheidung durch Hervorhebung individuell relevanter Produkte aus dem Gesamtsortiment. Eine Ubertragung des Konzeptes der automatisierten Produktempfehlung in die "reale Welt," hier insbesondere auf den umsatzstarken Markt des stationaren Lebensmitteleinzelhandels, ist vielfach motiviert worden. Eine sinnvolle Losung bestand bislang jedoch nicht. In der Arbeit wird ein integratives Konzept vorgestellt, wie Produktempfehlungen im stationaren Einzelhandel kaufprozessbegleitend generiert und ausgegeben werden konnen. Basierend auf einer RFID-gestutzten Datenerfassung konnen hierdurch personalisierte Empfehlungen in Echtzeit an den Kunden ubermittelt werden und diesen unmittelbar bei seinen Kaufentscheidungen vor dem Ladenregal unterstutzen. Die Spezifikation einer Systemarchitektur zur Unterstutzung von Up- und Cross-Selling-Empfehlungsprozessen fur sowohl anonyme Kunden als auch fur 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.