| Editorial | 5 |
| Inhalt | 7 |
| 1 Dialogkommunikation im digitalen Zeitalter | 8 |
| 1 Herausforderung: zunehmende Informationskonkurrenz auf allen Kanälen | 9 |
| 2 Big Data als Grundlage für die Entwicklung relevanter Kommunikationsinhalte | 15 |
| 2.1 Mit Big Data zum dreidimensionalen CRM (Customer-Relationship-Management) | 15 |
| 2.2 Aufbau eines holistischen CRMs | 21 |
| 2.3 Konzepte zur informatorischen Ausschöpfung der sozialen Medien | 29 |
| 3 Ausblick | 37 |
| Literatur | 44 |
| 2 „Willingness to share“ im Kontext Big Data: Wie entscheiden Kunden, ob sie ihre persönlichen Daten mit Unternehmen teilen? | 47 |
| 1 Die Bereitschaft der Kunden, persönliche Daten zu teilen, als wichtigeDeterminante für die kommerzielle Nutzung von Big Data | 48 |
| 1.1 Das Potenzial von „Big Data“ für Unternehmen | 48 |
| 1.2 Veränderte Rahmenbedingungen | 49 |
| 1.3 Treiber der Datenteilbereitschaft von Konsumenten | 50 |
| 2 Forschungsstudie | 52 |
| 2.1 Fragestellungen | 52 |
| 2.2 Methodik | 52 |
| 2.2.1 Szenariobasierte Suchaufgabe | 52 |
| 2.2.2 Fragebogen | 54 |
| 2.3 Hauptergebnisse | 55 |
| 2.3.1 Stichprobe | 55 |
| 2.3.2 Explizite und implizite Erkenntnisse zur Wichtigkeit der Informationen aus Kundensicht | 56 |
| 3 Fazit und Diskussion | 59 |
| Literatur | 61 |
| 3 Welcher Content ist erfolgreich? Ein Prognosemodell zur Wirkung von Content auf Facebook am Beispiel der Kosmetikbranche | 65 |
| 1 Facebook als Kommunikationskanal für Unternehmen | 66 |
| 2 Welcher Content ist erfolgreich? – Studie zur Wirkungsmessung am Beispiel der Kosmetikbranche | 66 |
| 2.1 Erhebungsdesign | 66 |
| 2.2 Erfolgsmaß: Interaktionsrate | 68 |
| 2.3 Ergebnisse der Studie | 69 |
| 2.4 Prognosemodell | 72 |
| 3 Fazit und Ausblick | 78 |
| Literatur | 79 |
| 4 Customer Experience Management | 81 |
| 1 Kundenerlebnisse | 82 |
| 2 Customer Experience als Themengebiet in der Wissenschaft und Forschung | 83 |
| 3 Begriffliche Grundlagen von Customer Experience | 84 |
| 4 Ökonomische Erklärungsansätze von Customer Experience | 85 |
| 5 Verhaltenswissenschaftliche Erklärungsansätze von Customer Experience | 85 |
| 6 Customer Experience als Konstrukt der Konsumentenverhaltensforschung | 86 |
| 7 Customer Experience als Managementansatz | 87 |
| 8 Zielsetzung des Customer Experience Managements | 89 |
| 9 Konzeptualisierung und Operationalisierung des CEM-Ansatzes | 90 |
| 10 Zukunftsperspektiven des Customer Experience Managements | 94 |
| Literatur | 96 |
| 5 Boosting the Dialogmarketing-Performance: Diskussion von State-of-the-Art-Forschungsansätzen zu Erfolgsbeitragsfaktoren im Dialogmarketing | 100 |
| 1 Ausgewählte Determinanten des Dialogmarketings | 101 |
| 1.1 Voraussetzungen | 101 |
| 1.2 Rahmenbedingungen | 102 |
| 1.3 Erfolgsbeitragsfaktoren | 102 |
| 2 State-of-the-Art der Dialogmarketingforschung | 103 |
| 2.1 Performanceansätze | 103 |
| 2.2 Aktuelle Forschungsthemen | 108 |
| 3 Praxisbeispiel | 110 |
| 4 Zusammenfassung und Limitationen | 111 |
| Literatur | 111 |
| 6 Typologisieren und Segmentieren von Verbrauchern auf Basis digitaler Bilder: Verfahren und Einsatzmöglichkeiten | 115 |
| 1 Motivation | 116 |
| 2 Typologisieren und Segmentieren auf Basis digitaler Bilder | 117 |
| 2.1 Einsatzmöglichkeiten im Marketing | 117 |
| 2.2 Verfahren: Feature-Extraktion, Ähnlichkeitsanalyse, Modellbildung | 118 |
| 2.3 Das Softwarepaket IMADAC | 120 |
| 3 Validität von Segmentierungen auf Basis digitaler Bilder | 121 |
| 4 Zusammenfassung und Ausblick | 125 |
| Literatur | 126 |
| 7 Realtime-Response-Messungen und Facial Coding: Neue Ansätze zur Werbemitteloptimierung | 129 |
| 1 Problemstellung | 130 |
| 2 Rezeptionsmessungen in Echtzeit | 131 |
| 2.1 Realtime-Response-Messungen | 131 |
| 2.2 Facial Coding | 132 |
| 3 Praxisbeispiel | 134 |
| 3.1 Untersuchungsdesign | 134 |
| 3.2 Stimulusmaterial | 135 |
| 3.3 Operationalisierung und Messvorgang | 136 |
| 3.4 Ergebnisse | 136 |
| 4 Zusammenfassung und Ausblick | 139 |
| 4.1 Gütekriterien: Objektivität, Reliabilität und Validität | 139 |
| 4.2 Zum Mehrwert von RTR-Messungen und Facial Coding | 140 |
| Literatur | 141 |
| 8 Das „Sensing Enterprise“ als Schritt zur Customer Centricity in der vernetzten Welt | 143 |
| 1 Motivation | 144 |
| 2 Customer Centricity | 144 |
| 3 Das Internet der Dinge (IoT) als Basis der vernetzten Welt | 145 |
| 4 Das Sensing Enterprise | 147 |
| 5 Fazit | 148 |
| Literatur | 149 |
| Alfred Gerardi Gedächtnispreis | 151 |
| Preisträger Alfred Gerardi Gedächtnispreis 2015 | 151 |
| Dank an die Sponsoren | 154 |
