Show simple item record

2019-06-28Kumulative Dissertation DOI: 10.18452/20084
One-to-One Marketing in Grocery Retailing
dc.contributor.authorGabel, Sebastian
dc.date.accessioned2019-06-28T07:48:58Z
dc.date.available2019-06-28T07:48:58Z
dc.date.issued2019-06-28none
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/20877
dc.description.abstractIn der akademischen Fachliteratur existieren kaum Forschungsergebnisse zu One-to-One-Marketing, die auf Anwendungen im Einzelhandel ausgerichtet sind. Zu den Hauptgründen zählen, dass Ansätze nicht auf die Größe typischer Einzelhandelsanwendungen skalieren und dass die Datenverfügbarkeit auf Händler und Marketing-Systemanbieter beschränkt ist. Die vorliegende Dissertation entwickelt neue deskriptive, prädiktive und präskriptive Modelle für automatisiertes Target Marketing, die auf Representation Learning und Deep Learning basieren, und untersucht deren Wirksamkeit in Praxisanwendungen. Im ersten Schritt zeigt die Arbeit, dass Representation Learning in der Lage ist, skalierbar Marktstrukturen zu analysieren. Der vorgeschlagene Ansatz zur Visualisierung von Marktstrukturen ist vollständig automatisiert und existierenden Methoden überlegen. Die Arbeit entwickelt anschließend ein skalierbares, nichtparametrisches Modell, das Produktwahl auf Konsumentenebene für alle Produkte im Sortiment großer Einzelhändler vorhersagt. Das Deep Neural Network übertrifft die Vorhersagekraft existierender Benchmarks und auf Basis des Modells abgeleitete Coupons erzielen signifikant höhere Umsatzsteigerungen. Die Dissertation untersucht abschließend eine Coupon-Engine, die auf den entwickelten Modellen basiert. Der Vergleich personalisierter Werbeaktionen mit Massenmarketing belegt, dass One-to-One Marketing Einlösungsraten, Umsätze und Gewinne steigern kann. Eine Analyse der Kundenreaktionen auf personalisierte Coupons im Rahmen eines Kundenbindungsprogrammes zeigt, dass personalisiertes Marketing Systemnutzung erhöht. Dies illustriert, wie Target Marketing und Kundenbindungsprogramme effizient kombiniert werden können. Die vorliegende Dissertation ist somit sowohl für Forscher als auch für Praktiker relevant. Neben leistungsfähigeren Modellansätzen bietet diese Arbeit relevante Implikationen für effizientes Promotion-Management und One-to-One-Marketing im Einzelhandel.ger
dc.description.abstractResearch on one-to-one marketing with a focus on retailing is scarce in academic literature. The two main reasons are that the target marketing approaches proposed by researchers do not scale to the size of typical retail applications and that data regarding one-to-one marketing remain locked within retailers and marketing solution providers. This dissertation develops new descriptive, predictive, and prescriptive marketing models for automated target marketing that are based on representation learning and deep learning and studies the models’ impact in real-life applications. First, this thesis shows that representation learning is capable of analyzing market structures at scale. The proposed approach to visualizing market structures is fully automated and superior to existing mapping methods that are based on the same input data. The thesis then proposes a scalable, nonparametric model that predicts product choice for the entire assortment of a large retailer. The deep neural network outperforms benchmark methods for predicting customer purchases. Coupon policies based on the proposed model lead to substantially higher revenue lifts than policies based on the benchmark models. The remainder of the thesis studies a real-time offer engine that is based on the proposed models. The comparison of personalized promotions to non-targeted promotions shows that one-to-one marketing increases redemption rates, revenues, and profits. A study of customer responses to personalized price promotions within the retailer’s loyalty program reveals that personalized marketing also increases loyalty program usage. This illustrates how targeted price promotions can be integrated smoothly into loyalty programs. In summary, this thesis is highly relevant for both researchers and practitioners. The new deep learning models facilitate more scalable and efficient one-to-one marketing. In addition, this research offers pertinent implications for promotion management and one-to-one marketing.eng
dc.language.isoengnone
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin
dc.relation.hasparthttps://doi.org/10.1177/0022243719833631
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subjectTarget Marketingger
dc.subjectDeep Learningger
dc.subjectMachine Learningger
dc.subjectMarktstrukturanalyseger
dc.subjectProduktwahlmodelleger
dc.subjectMultikategorie-Produktwahlger
dc.subjectCouponoptimierungger
dc.subjectReal-Time-Offer-Enginesger
dc.subjectRecommender-Systemeger
dc.subjectEinzelhandelger
dc.subjectBig Datager
dc.subjectKundenbindungsprogrammeger
dc.subjectPrämienger
dc.subjecttarget marketingeng
dc.subjectdeep learningeng
dc.subjectmachine learningeng
dc.subjectmarket structure analysiseng
dc.subjectproduct choice modeleng
dc.subjectcross-category choiceeng
dc.subjectcoupon optimizationeng
dc.subjectreal-time offer engineseng
dc.subjectrecommender systemseng
dc.subjectretailingeng
dc.subjectbig dataeng
dc.subjectloyalty programseng
dc.subjectloyalty program rewardseng
dc.subject.ddc004 Informatiknone
dc.subject.ddc005 Computerprogrammierung, Computerprogramme, Datennone
dc.subject.ddc330 Wirtschaftnone
dc.titleOne-to-One Marketing in Grocery Retailingnone
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-110-18452/20877-6
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/20084
dc.date.accepted2019-06-26
dc.contributor.refereeKlapper, Daniel
dc.contributor.refereeLessmann, Stefan
dc.subject.rvkQP 612
dc.subject.rvkQP 621
dc.subject.rvkQP 611
dc.subject.rvkQP 680
local.edoc.pages153none
local.edoc.type-nameKumulative Dissertation
local.edoc.institutionWirtschaftswissenschaftliche Fakultätnone

Show simple item record