André Marchand schloss sein Betriebswirtschaftsstudium an der Universität zu Köln im Jahre 2006 als Diplom-Kaufmann ab und arbeitete zwei Jahre lang als strategischer Unternehmensberater für verschiedene DAX- und MDAX-Unternehmen. Im Anschluss daran wurde er wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Marketing und Medien an der Bauhaus-Universität Weimar. Seit dem Abschluss seiner von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Promotion zum Dr. rer. pol. im Jahre 2011 arbeitet er außerdem am Lehrstuhl für Marketing und Medien an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Seine Forschungsergebnisse publiziert er regelmäßig auf international hochrangigen Konferenzen und in Fachzeitschriften.

Klappentext

Für Konsumenten ist es heutzutage alles andere als einfach, aus der Vielzahl verfügbarer Alternativen eine möglichst gute Auswahl für sich selbst und auch für andere zu treffen. Eine neuartige Möglichkeit zur Auswahlunterstützung sind intelligente Empfehlungssysteme. Diese sind in der Lage, auf Basis von Präferenzäußerungen und bisherigem Verhalten von Konsumenten, maßgeschneiderte Produktempfehlungen zu generieren. In der Praxis, aber auch in der Wissenschaft konzentrieren sich die meisten Empfehlungssysteme auf die individuellen Präferenzen von Konsumenten und vernachlässigen, dass viele hedonische Produkte und Dienstleistungen (wie z. B. Spielfilme, Reisen oder Konzerte) nicht von jeweils einer Person allein, sondern von mehreren Personen gemeinsam konsumiert werden. Mit Hilfe von zwei komplexen Laborexperimenten und 460 Experimentteilnehmern werden verschiedene neuartige Empfehlungssysteme in einer realen Konsumsituation empirisch evaluiert. Hierbei schlüpft die Hälfte der Teilnehmer in die Rolle eines Agenten, der für sich und seinen jeweiligen Partner einen Spielfilm auswählt, ohne dabei mit dem Partner zu kommunizieren. Anschließend schauen beide den Film gemeinsam an und bewerten ihn getrennt voneinander. Die Ergebnisse zeigen, welches bisher noch ungenutzte Potenzial in Empfehlungssystemen für Gruppen steckt und welchen Einfluss beispielsweise die Beziehungsqualität innerhalb einer Gruppe auf die Zufriedenheit mit solchen Auswahlentscheidungen hat. Das Buch richtet sich in erster Linie an Wissenschaftler, die mehr über die Wirkung von innovativen Empfehlungssystemen für Gruppen auf reale Konsumentscheidungen erfahren wollen. Interessant sind die Ergebnisse aber auch für Praktiker und insbesondere Einzelhändler, die nach Möglichkeiten suchen, ihre Kunden beim Einkaufen effizient zu unterstützen, um dadurch ihre Zufriedenheit und Wiederkaufabsicht nachhaltig zu erhöhen.