Die Akzeptanz von Augmented-Reality-Anwendungen im Handel

Aus einem zunehmenden Interesse der Handelsunternehmen am Einsatz von Augmented-Reality-Technologien ergibt sich die Frage nach der Akzeptanz dieser Anwendungen durch die Konsumenten. Vor diesem Hintergrund entwickelt und überprüft Stefanie Schreiber einen Untersuchungsansatz basierend auf dem Technologieakzeptanzmodell. Neben der klassischen Fragebogenerhebung verwendet sie Methoden des Text-Mining zur Auswertung von Online-Kundenrezensionen. Die Arbeit liefert Erkenntnisse zu den Bestimmungsfaktoren der Technologieakzeptanz und zeigt Möglichkeiten auf, Konsumentenmeinungen zur Akzeptanz zukünftig automatisiert zu gewinnen.

Sommario

Bedeutung von Augmented-Reality-Anwendungen im Handel.- Theoretische Grundlagen der Akzeptanzuntersuchung.- Entwicklung von Ansätzen zur Akzeptanzuntersuchung mittels Indikatorskalen im Fragebogen bzw. teilautomatisierter Textanalyse von Online-Kundenrezensionen.- Empirische Überprüfung der Untersuchungsansätze sowie Handlungsempfehlungen.

Info autore

Dr. Stefanie Schreiber promovierte bei Prof. Dr. Daniel Baier (Universität Bayreuth) und Prof. Dr. Magdalena Mißler-Behr an der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus-Senftenberg.

Dettagli sul prodotto

• Autori: Stefanie Schreiber
• Editore: Springer, Berlin
• Lingue: Tedesco
• Formato: Tascabile
• Pubblicazione: 01.04.2020
• EAN: 9783658291624
• ISBN: 978-3-658-29162-4
• Pagine: 328
• Dimensioni: 149 mm x 210 mm x 20 mm
• Peso: 456 g
• Illustrazioni: XXI, 328 S. 45 Abb.
• Serie: Forschungsgruppe Konsum und Verhalten
• Categorie: Scienze sociali, diritto, economia > Economia > Pubblicità, marketing; Management, Marktforschung, Wissenschaft, innovationsmanagement, BUSINESS & ECONOMICS / Marketing / Research, Business / Management, F u. E (Forschung und Entwicklung), Industrielle Anwendungen der wissenschaftlichen Forschung und technologische Innovation, Management: Produktion und Qualitätskontrolle, Management / Innovationsmanagement, Erweiterte Realität; Mobile App; Fragebogen; Produktempfehlung; Text Mining; Strukturgleichungsmodell; Verbraucherverhalten