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Wie funktioniert Mobile Viral Marketing? Eine Data-Mining-Analyse des Empfehlungsverhaltens bei mobilen Diensten

Autor(en):
Krisor, Andreas [DBLP] ;
Palka, Wolfgang [DBLP] ;
Wiedemann, Dietmar G. [DBLP]
Zusammenfassung
Studien belegen, dass sich mit Mobile Viral Marketing der Vertriebsaufwand bei mobilen Business-to-Consumer-Anwendungen erheblich senken lässt. Nichtsdestotrotz sind empirische Studien, die die Einflussfaktoren auf das Empfehlungsverhalten von Grund auf untersuchen, eine Seltenheit. Vor diesem Hintergrund untersucht das Papier mittels Data-Mining-Verfahren die Determinanten des Empfehlungsverhaltens bei mobilen Diensten. Im Ergebnis zeigt sich, dass die Empfehlungsabsicht von sieben Einflussfaktoren beeinflusst wird: subjektive Norm, Selbstdarstellungswert eines Produkts, Mehrwerte mit Effizienzwirkung, Ausdruck der eigenen Persönlichkeit, Altruismus, wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit des Empfehlungsmechanismus und gemeinsam verbrachte Zeit. Basierend auf einem Entscheidungsbaum werden vier Regeln, die diese Einflussfaktoren verknüpfen, abgeleitet.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Krisor, A., Palka, W. & Wiedemann, D. G., (2010). Wie funktioniert Mobile Viral Marketing? Eine Data-Mining-Analyse des Empfehlungsverhaltens bei mobilen Diensten. In: Bick, M., Eulgem, S., Fleisch, E., Hampe, J. F., König-Ries, B., Lehner, F., Pousttchi, K. & Rannenberg, K. (Hrsg.), Mobile und Ubiquitäre Informationssysteme. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 111-124).
@inproceedings{mci/Krisor2010,
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title = {Wie funktioniert Mobile Viral Marketing? Eine Data-Mining-Analyse des Empfehlungsverhaltens bei mobilen Diensten},
booktitle = {Mobile und Ubiquitäre Informationssysteme},
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editor = {Bick, Markus AND Eulgem, Stefan AND Fleisch, Elgar AND Hampe, J. Felix AND König-Ries, Birgitta AND Lehner, Franz AND Pousttchi, Key AND Rannenberg, Kai} ,
pages = { 111-124 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
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ISBN: 978-3-88579-257-4
ISSN: 1617-5468
Datum: 2010
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper
Sammlungen
  • P163 - MMS 2010: Mobile und Ubiquitäre Informationssysteme [18]

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