Neue Formen von digitalen Empfehlungen

Durch digitale Technologien verändert sich auch die Kommunikation von Menschen. Es stehen eine Vielzahl von digitalen Tools (bspw. Messenger) zur Verfügung, über die Menschen ortsunabhängig und auf einfache Weise miteinander in Kontakt treten können. Diese geringen Hürden nutzen Firmen auch für die Weiterempfehlung ihrer Produkte und Dienstleistungen über digitale Kanäle. Bei den sog. „sozialen Empfehlungen“ empfehlen somit Kunden diese ihren Freunden oder Bekannten und werden dafür teilweise auch incentiviert. Das hiesige Projekt untersucht zudem im Kontext sich wandelender digitaler Umgebungen, welche Art von Empfehlungen Nutzer bevorzugen und wie diese bestmöglich ausgestaltet werden sollten.

Publikationen

Köster, A.; Matt, C.; Hess, T. (2017): Does the Source Matter? How Referral Channels and Personal Communication Tools Affect Consumers Referral Propensity, Proceedings of the 50th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS 2017), Hawaii, USA

Fuchs, C.; Matt, C.; Hess, T.; Hörndlein, C. (2016): Human vs. Algorithmic Recommendations in Big Data and the Role of Ambiguity, Proceedings of the 22nd Americas Conference on Information Systems (AMCIS), 2016, San Diego, USA

Köster, A.; Matt, C.; Torremante, T.; Hess, T.; Heinze, J. (2016): Vertrauensbildung durch soziale Empfehlungen: Zur Rolle von Empfehlungssystemen im M-Commerce, Informatik Spektrum (39:2), pp. 147-154

Matt, C.; Benlian, A.; Hess, T.; Weiß, C. (2014): Escaping from the Filter Bubble? The Effects of Novelty and Serendipity on Users’ Evaluations of Online Recommendations. Proceedings of the 35th International Conference on Information Systems (ICIS 2014), Auckland, Neuseeland

Matt, C.; Hess, T.; Weiß, C. (2013): The Differences between Recommender Technologies in their Impact on Sales Diversity, Proceedings of the 34th International Conference on Information Systems (ICIS 2013), Mailand, Italien