Ausgezeichnet wurden wegweisende Arbeiten und Projekte, die Kooperationen zwischen Hochschulen, Handel und Industrie fördern: Die Preisträger befassen sich darin zum Beispiel mit Target Marketing und dem Einfluss von Influencern auf Kaufentscheidungen.

Nachhaltigkeit, Künstliche Intelligenz und Social Media stehen im Fokus der diesjährigen Gewinner des Wissenschaftspreises 2020. Sie wollen Verpackungsmüll im Handel reduzieren und decken auf, wie sich der Wandel von Einkaufsstätten zu Einkaufswelten auswirkt. Sie untersuchen automatisiertes Target Marketing und die Chancen von Influencer Marketing für den Einzelhandel. Die Arbeiten und Projekte der Preisträger stechen aus insgesamt 56 Bewerbungen in den Kategorien Startup, Lehrstuhlprojekt, Dissertation und Master hervor. Gestern Abend feierten rund 250 Spitzenkräfte auf Einladung von EHI Stiftung und GS1 Germany die 13. Verleihung des Wissenschaftspreises im Rahmen der EuroShop in Düsseldorf. Die mit insgesamt 85.000 Euro dotierte Auszeichnung prämiert Forschungsarbeiten mit Praxisbezug für den Einzelhandel und erstmalig ein Startup. Die KPMG ist langjähriger Förderer des Wissenschaftspreises.

Lehrstuhlprojekt: Wie Konsumenten reagieren, wenn sich der stationäre Handel neu erfindet

Viele stationäre Händler positionieren und gestalten ihre Filialen mit Blick auf aktuelle und zukünftige Kundenanforderungen derzeit radikal um. Obwohl weltweit Milliarden in derartige Maßnahmen investiert werden, ist bisher nicht bekannt, wie sich dieses “Neuerfinden” des Handels auf den Unternehmenserfolg sowie auf die Einstellungen und das Kaufverhalten von Konsumenten auswirkt – speziell im umgestalteten Outlet und in nahegelegenen Filialen derselben Handelskette. Das in Kooperation mit Handel und Industrie durchgeführte Lehrstuhlprojekt der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster bietet relevante Einsichten für Führungskräfte im Handel. Es deckt auf, wie sich der Wandel von Einkaufsstätten zu Erlebniswelten auf den Unternehmenserfolg auswirkt und wie die unterschiedlichen Käufergruppen dabei eingebunden werden sollten.

Dissertation: One-to-One Marketing in Grocery Retailing

Personalisiertes Marketing erlaubt Unternehmen, ihre Umsätze, Gewinne und Kundenzufriedenheit zu steigern. Kunden profitieren von relevanten Angeboten und maßgeschneiderter Kommunikation. Das zunehmende Volumen und die Vielfalt gesammelter Daten sowie die hohe Beobachtungsfrequenz ermöglichen ein besseres Target Marketing. Dennoch existieren in der Fachliteratur kaum Forschungsergebnisse zum One-to-One-Marketing, die auf Anwendungen im Einzelhandel ausgerichtet sind. Die Dissertation entwickelt auf Basis von Deep Learning neue Marketingmodelle für automatisiertes Target Marketing im Einzelhandel. Dr. Sebastian Gabel von der Humboldt-Universität zu Berlin untersucht darin die Auswirkungen dieser Marketingansätze in Praxisanwendungen. Die Arbeit zeigt außerdem, wie Unternehmen die Modellergebnisse auf diverse Fragestellungen, etwa zur Sortimentsoptimierung, Produktpräsentation oder dem Design von Targeting Engines, anwenden können.

Master: Wieso vertrauen Follower den Empfehlungen von Social Media Influencern?

Social Media Influencer sind wichtige Multiplikatoren für Unternehmen. Immer mehr Influencer agieren mittlerweile neben ihren Social-Media-Kanälen auch im stationären Handel, beispielsweise als Werbegesichter oder mit eigenen Produktlinien. Aber was macht sie für Follower so interessant? Und wie kann der Handel davon profitieren? Nina Kniggendorf hat in ihrer Masterarbeit an der Ludwig-Maximilians-Universität München herausgearbeitet, welche Rollen Influencer für Follower spielen und wie diese Kaufentscheidungen beeinflussen. Dieses Potenzial verbunden mit teils immensen Reichweiten bietet Handelsmarken die Möglichkeit der zielgruppenspezifischen Ansprache. Kniggendorf beschreibt in ihrer Arbeit mit dem Titel „Exploring the Impact of Influencers on their Followers – Theoretical Foundations & Empirical Study“ außerdem dem konkreten Praxisnutzen für den Handel.

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  • Wissenschaftspreis-2020__9_: gs1-germany.de