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In dieser Bachelorthesis wurde ein Funktionsmuster eines energieautarken elektronischen Türschildes mit einem 7,8” großen E-Paper-Display und NFC-Konfigurationsschnittstelle entwickelt, auf dem per Smartphone-App und NFC einfach Informationen wie Abwesendheitsnachrichten angezeigt werden können. Hierzu wird ein Kommunikationsprotokoll entwickelt, welches die Kommunikation zwischen App und Türschild spezifiziert, und einen Befehlssatz zur Konfiguration des Türschildes bereitstellt. Das System wird aus amorphen Silizium-Solarzellen versorgt und verfügt über einen LiPo-Akku als Energiespeicher. Durch sorgfältiges Hardware- und Software-seitiges Low-Power-Design beträgt die Leistungsaufnahme im Ruhemodus lediglich 1, 5 μW. Bedingt durch den anwenderfreundlichen, jedoch für Low-Power-Designs ungeeigneten Display-Controller, beträgt der Energieverbrauch während eines Updates 300 mW. Trotzdem zeigt sich, dass das System bei einer Zellfläche von knapp 220 cm2 auch bei schlechter Beleuchtung von 10 lx in dunklen Gängen mehrere Türschild-Updates pro Tag bereitstellen kann.
Bei bimodaler Cochlea-Implantat-/Hörgerät-Versorgung kann es aufgrund seitenverschiedener Signalverarbeitung zu einer zeitlich versetzten Stimulation der beiden Modalitäten kommen. Jüngste Studien haben gezeigt, dass durch zeitlichen Abgleich der Modalitäten die Schalllokalisation bei bimodaler Versorgung verbessert werden kann. Um solch einen Abgleich vornehmen zu können, ist die messtechnische Bestimmung der Durchlaufzeit von Hörgeräten erforderlich. Kommerziell verfügbare Hörgerätemessboxen können diese Werte häufig liefern. Die dazu verwendete Signalverarbeitung wird dabei aber oft nicht vollständig offengelegt. In dieser Arbeit wird ein alternativer und nachvollziehbarer Ansatz zum Design eines simplen Messaufbaus basierend auf einem Arduino DUE Mikrocontroller-Board vorgestellt. Hierzu wurde ein Messtisch im 3D-Druck gefertigt, auf welchem Hörgeräte über einen 2-ccm-Kuppler an ein Messmikrofon angeschlossen werden können. Über einen Latenzvergleich mit dem simultan erfassten Signal eines Referenzmikrofons kann die Durchlaufzeit von Hörgeräten bestimmt werden. Frequenzspezifische Durchlaufzeiten werden mittels einer Kreuzkorrelation zwischen Ziel- und Referenzsignal errechnet. Aufnahme, Ausgabe und Speicherung der Signale erfolgt über einen ATMEL SAM3X8E Mikrocontroller, welcher auf dem Arduino DUE-Board verbaut ist. Über eigens entworfene elektronische Schaltungen werden die Mikrofone und der verwendete Lautsprecher angesteuert. Nach Abschluss einer Messung (Messdauer ca. 5 s) werden die Messdaten seriell an einen PC übertragen, auf dem die Datenauswertung mittels MATLAB erfolgt. Erste Validierungen zeigten eine hohe Stabilität der Messergebnisse mit sehr geringen Standardabweichungen im Bereich weniger Mikrosekunden für Pegel zwischen 50 und 75 dB (A). Der Messaufbau wird in laufenden Studien zur Quantifizierung der Durchlaufzeit von Hörgeräten verwendet.
Die vorliegenden Arbeit befasst sich mit dem datengetriebenen Targeting im Social-Media Advertising. Sie gibt einen Einblick in die verschiedenen Möglichkeiten der datengetriebenen Zielgruppenansprache, welche die sozialen Netzwerke für werbetreibenden Unternehmen zur Verfügung stellen. Zu Beginn werden die Grundlagen des Datenmanagements dargestellt und anschließend die wesentlichen Targeting-Techniken sowie die technischen und juristischen Grenzen präsentiert. Dabei wird auf die Relevanz der Zielgruppenbestimmung eingegangen. Im Weiteren werden die Varianten des Social-Media-Targeting am Beispiel von Facebook ausgearbeitet. Am Ende wird ein Überblick über die Plattformen Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn, Pinterest und YouTube entwickelt.
Datengetriebenes Targeting
(2020)
Die Coronakrise hat weltweit das Wirtschafts- und Gesellschaftsleben in bisher ungekannter Weise verändert. Die ohnehin bereits komplexen Herausforderungen in Zeiten des Klimawandels sind damit noch gestiegen. Genossenschaftliche Innovationsökosysteme können Lösungsansätze für die gravierenden Veränderungen im unternehmerischen, kommunalen und gesellschaftlichen Umfeld schaffen.
Infolge des stetigen Wandels auf den Märkten und der heutigen Gesellschaft durch die Digitalisierung verändern sich auch die Maßnahmen im Bereich Marketing (Kaiser 2019). In den Unternehmen befinden sich Marketingaktivitäten stetig in der Umwandlung, um sich den sich verändernden Gegebenheit anzupassen. Die vielfältigen Möglichkeiten, die das Internet heutzutage bietet, sind ein wesentlicher Grund dafür, dass Käufer und Verbraucher der klassischen Werbung immer weniger Vertrauen schenken und stattdessen Empfehlungen von Freunden, Bekannten oder Experte folgen (Kaiser 2019). Diese Entwicklung wird im digitalen Bereich durch die Influencer Kooperationen bedient. Mit der Ausweitung von Onlineangeboten haben sich die Grenzen der Unternehmenskommunikation immer weiter verschoben und umfassen nun neue Kommunikationspartner, die Influencer (Herzmann 2015, S. 9). Influencer sind sogenannte Meinungsführer und Multiplikatoren in den Sozialen Medien. Das Thema der Zusammenarbeit mit Influencern ist schon lange nichts Neues mehr. Wenn man als Unternehmen Aufmerksamkeit erlangen möchte, kann dies mit Hilfe von Meinungsmachern erreicht werden. Denn Influencer haben mehr als nur Reichweite zu bieten, sie haben echte Anhänger und Fans, die auf die Glaubwürdigkeit der Influencer vertrauen, wodurch eine enge Bindung entstehen kann. Infolgedessen, dass es neue Kooperationspartner gibt, müssen die Kommunikationsinhalte und -strukturen im Unternehmen anders aufbereitet werden. Wer sich für Influencer Kooperationen in der Kommunikation entscheidet, muss sich des Stellenwerts erst einmal bewusst werden. Denn insbesondere durch das Beziehungsmanagement zu Influencern kann die digitale Reputation aufgebaut werden und maßgeblich zum Erfolg der Organisation führen (Herzmann 2015, S. 11). Wer sein Produkt oder seine Marke voranbringen will und auf eine genaue Zielgruppe ausrichten möchte, kommt nicht um das Thema Influencer herum. Denn Meinungsmacher haben extrem viele Facetten und kommunizieren über Social Media Kanäle.
E-Learning hat als ergänzendes Erlösmodell ein hohes Potenzial im Online-Journalismus, findet bisher allerdings wenig Beachtung. Insbesondere Garten- und Pflanzenthemen lassen sich aufgrund ihrer Praxisnähe gut über Onlinekurse vermitteln. Die Arbeit untersucht die Ansprüche der gartenjournalistischen Zielgruppe an einen entsprechenden Onlinekurs sowie an das dazugehörige Erlösmodell. Dazu gibt die Masterthesis theoretische Einblicke in die Themen Online-Journalismus, Erlösmodelle und E-Learning und betrachtet diese im Kontext der Erfolgsfaktoren von Onlinekursen. Neben der Themenrelevanz und dem Anbietervertrauen wurden die Motivierung und der Unterhaltungswert, Verständlichkeit und Praxisbezug sowie Betreuungsleistung und Kollaborationsmöglichkeiten als Erfolgsfaktoren ermittelt. Be- züglich des Erlösmodells stellen der Leistungsumfang sowie die Erlösform und Preisattraktivität ele- mentare Faktoren dar. Mit Hilfe qualitativer Sozialforschung am Beispiel der Zielgruppe von Mein schö- ner Garten wurden die Aspekte analysiert und deren Bedeutsamkeit bestätigt. Besonders die Wissens- vermittlung durch eine kompetente Lehrkraft, eine individuelle Betreuung, Live-Events und Community-Aspekte stellen einen Mehrwert gegenüber anderen gartenjournalistischen Angeboten dar. Jedoch unterscheiden sich die konkreten Ansprüche an die Gestaltung der Faktoren und die Gewichtung ihrer Relevanz ist abhängig vom Lerntyp. Das zeigt sich auch in einer variierenden Zahlungsbereitschaft, die wesentlich von den persönlichen Erwartungen und dem gebotenen Zusatznutzen abhängt. Individuelle Tarife und eine ergänzende Werbefinanzierung sind deshalb sinnvoll.
Um die Akzeptanz und Relevanz von Mailings zu steigern, ist es für Unternehmen wichtig, die Kundeninteressen möglichst gezielt anzusprechen. Bereits jetzt wird die E-Mail-Marketing Lösung Inxmail Professional zusammen mit Recommender Systemen eingesetzt, was das Erstellen und Versenden von E-Mails mit personalisierten Produktempfehlungen ermöglicht. Das notwendige Wissen für den Aufbau und den Betrieb dieser Recommender Systeme liegt dabei jedoch bei (externen) Technologie-Partnern, wodurch höhere Kosten und zusätzliche Abhängigkeiten für Inxmail und seine Kunden entstehen.
Mit dieser Arbeit wurde erforscht, was es für das Unternehmen Inxmail bedeutet, mit Open-Source-Software ein eigenständiges Recommender System aufzubauen und in die E-Mail-Marketing Lösung Inxmail Professional zu integrieren. Hierfür wird Inxmail Professional in einem typischen Kontext mit einem angebundenen Onlineshop System betrachtet. Das Recommender System soll anhand der Daten, die es aus dem Onlineshop System bekommt, individuelle Produktempfehlungen berechnen, um diese automatisiert beim Versand für jeden Empfänger abfragen und in die E-Mail integrieren zu können.
Auf Basis des Machine Learning Servers Harness und der integrierten Universal Recommender Engine wurde ein Recommender System aufgebaut.
Für die Integration des Onlineshop Systems Shopware wurde ein Plugin entwickelt, welches das Recommender System über alle relevanten Benutzeraktionen benachrichtigt. Die Inxmail Professional Integration basiert auf einem Webservice, der implementiert wurde, um die individuellen Produktempfehlungen für einen Kunden/Empfänger beim Recommender System abzufragen und mit den Detailinformationen zu den Produkten aus dem Onlineshop aufzubereiten.
Es konnte gezeigt werden, dass auf der Grundlage von Open-Source-Technologien ein eigenständiges Recommender System aufgebaut, evaluiert und in Inxmail Professional mit angebundenem Onlineshop System integriert werden kann. Der Gesamtprozess für die Evaluation des Systems wurde weitestgehend automatisiert, wodurch viele manuelle und zeitintensive Schritte über Steuerungsskripte abgehandelt werden können. Das System erlaubt die reibungslose Verarbeitung großer Datenmengen (> 19.000.000 Events) auf einem einzelnen Server. Die Vorhersagequalität wurde anhand realer Interaktionsdaten aus öffentlichen E-Commerce-Datensätzen mit Offline-Tests gemessen. Dadurch wurde sichergestellt, dass das System in der Lage ist, bei stetig wachsender Eventmenge zuverlässige aufempfehlungen zu berechnen. Die Tests haben gezeigt, dass bei mehreren Millionen Events von mehreren Tausend Benutzern für mehrere Tausend Produkte, 13 % bis 15 % aller tatsächlichen Käufe in den Top-10 der vom System vorgeschlagenen Empfehlungen enthalten waren.
Damit wurde die Grundlage für den selbstständigen Aufbau und Betrieb eines Recommender Systems gelegt, was eine sinnvolle und kostengünstige Alternative zu externen Systemen sein kann.