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Preference-Based-Recommender-Systeme
Die Vorlieben der Kunden zu kennen zhlt zu den wichtigsten Voraussetzungen fr eine erfolgreiche Produktpolitik, und ihre Messung ist ein zentrales Thema der Marketingforschung. Tobias Schneider stellt einen neuen Typus von Recommender-Systemen vor, der auf der Modellierung von Prferenzen in experimentellen Designs beruht und bei dem neuronale Netze als neue, flexible Methode der Prferenzmodellierung fungieren. In einer Beispielapplikation untersucht er die Eignung seines Ansatzes als Empfehlungssystem fr Investmentfonds, wobei die Rendite-Risiko-Trade-Offs von Kapitalanlegern im Vordergrund stehen. Die Ergebnisse erlauben eine trennscharfe Segmentierung der Anleger und geben wichtige Hinweise zur Gestaltung des Marketing-Mix fr Investmentfonds. Darber hinaus werden weitere interessante Aspekte deutlich, z.B. der Zusammenhang zwischen den ermittelten Prferenzen und der Entwicklung auf den Kapitalmrkten.
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