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About this book

Mit Hilfe von intelligenten Algorithmen können anhand des digitalen Fußabdrucks eines Nutzers zunehmend psychografische Merkmale – vor allem die Persönlichkeit – prognostiziert werden. Diese Informationen liefern neue Ansatzpunkte für das Marketing, insbesondere für die Personalisierung von Apps. Bisher werden Persönlichkeitsinformationen vor allem in der Informatikforschung zur Optimierung von Recommender Systemen genutzt. Die vorliegende Arbeit nimmt dagegen eine verhaltenswissenschaftliche Perspektive ein und untersucht, wie eine Personalisierung auf Basis der Persönlichkeit von Nutzern wahrgenommen und bewertet wird. Anhand der Ergebnisse zweier Studien im Kontext von Supermarkt-Apps gibt die Autorin Empfehlungen für eine erfolgreiche Umsetzung persönlichkeitsbasierter Personalisierung.

Table of Contents

Frontmatter

Kapitel 1. Einleitung

Zusammenfassung
Informieren, spielen, kaufen – zahlreiche Aufgaben werden heute über das Smartphone erledigt. Für fast jede Aktivität gibt es eine App. Das Smartphone ersetzt so Navigationsgeräte, Fitnesstracker, Videotheken und sogar Einkaufszentren.
Stefanie Arz

Kapitel 2. Konzeptionelle Grundlagen der persönlichkeitsbasierten Personalisierung

Zusammenfassung
In der Literatur finden sich bereits in den 1960er Jahren erste Forderungen nach einer stärkeren Ausrichtung des Marketings an den Bedürfnissen einzelner Kunden. Beispielsweise charakterisiert Evans (1963) einen „guten Verkäufer“ als ein Chamäleon, das sich seinen Kunden anpasst: „A good salesman is a chameleon and likes being one. He must be what the client wants, to make the client feel that he (the salesman) understands him, and, the salesman must find a man’s wave length and tune in.“ (S. 76).
Stefanie Arz

Kapitel 3. Studie 1: Persönlichkeit und App-Interface-Präferenzen

Zusammenfassung
Um Informationen über die Persönlichkeit von Nutzern für die Personalisierung von Apps (i. S. v. personalisierten Interfaces) verwenden zu können, muss zunächst überprüft werden, ob und wie sich Präferenzen verschiedener Persönlichkeitstypen bezüglich App-Interfaces unterscheiden. Eine Präferenz ist dabei das Ergebnis eines Beurteilungsprozesses von Objekten und wird in der vorliegenden Arbeit definiert als „subjektive Vorziehenswürdigkeit oder Vorteilhaftigkeit eines oder mehrerer Objekte gegenüber anderen Objekten“. Ist beispielsweise bekannt, dass Nutzer mit bestimmten Persönlichkeitseigenschaften gewisse Inhalte oder Darstellungsvarianten präferieren, können diese Informationen genutzt werden, um eine App den Vorlieben dieser Nutzer entsprechend zu gestalten, d. h. zu personalisieren.
Stefanie Arz

Kapitel 4. Studie 2: Wirkung persönlichkeitsbasierter Personalisierung

Zusammenfassung
Die vorliegende Arbeit basiert auf der Annahme, dass persönlichkeitsbasierte Personalisierung wünschenswerte Folgen für App-Betreiber, insbesondere eine erhöhte Nutzungsabsicht, haben kann. Die Ergebnisse des vorangegangenen Kapitels bilden die Grundlage für die persönlichkeitsbasierte Personalisierung, da sie zeigen, dass Präferenzen für die Gestaltung von Supermarkt-Apps von den Big Five – insbesondere von der Dimension VER – abhängen. Es gilt nun zu prüfen, inwiefern diese Präferenzabhängigkeit auch das Verhalten (bzw. Verhaltensabsichten) von Nutzern beeinflusst.
Stefanie Arz

Kapitel 5. Schlussbetrachtung

Zusammenfassung
In der vorliegenden Arbeit wurde die persönlichkeitsbasierte Personalisierung als eine vielversprechende Möglichkeit zur Steigerung der Nutzungsabsicht von Apps identifiziert. Die Persönlichkeit wurde dabei dem eigenschaftstheoretischen Paradigma folgend als Gesamtheit aller unverwechselbaren Eigenschaften eines Menschen verstanden, die auf fünf Dimensionen – die Big Five – heruntergebrochen werden können. Während die meisten bestehenden Arbeiten den Einsatz persönlichkeitsbasierter Personalisierung zur Optimierung von Recommender Systemen analysieren und einen starken technischen Fokus haben, untersuchte die vorliegende Arbeit mit personalisierten Interfaces neuartige Personalisierungsmaßnahmen auf Basis der Big Five.
Stefanie Arz

Backmatter

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