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Auswirkungen der Covid-19 Krise auf den deutschen Lebensmitteleinzelhandel - Eine Analyse der Kommunikationspolitik ausgewählter Wettbewerber
No full textDie Corona-Pandemie hat für viele Branchen einen starken Umsatzeinbruch bedeutet. Anders sieht es bei dem stark umkämpften Lebensmitteleinzelhandel aus, der während der gesamten Zeit der Pandemie geöffnet bleiben durfte. Hier revanchieren die Konkurrenten um das Ver- trauen und die Aufmerksamkeit der Bevölkerung.
In diesem Kontext war es von Interesse, zu untersuchen, wie die Lebensmitteleinzelhändler die Krisenkommunikation gestaltet haben, sich diese im Zeitverlauf verändert hat und wie die Maß- nahmen von der relevanten Zielgruppe wahrgenommen wurden. Dazu wurde zunächst eine qualitative Inhaltsanalyse der Instagram-Accounts und eines TV-Spots durchgeführt. In einem weiteren Schritt wurden die herausgearbeiteten Ergebnisse mithilfe einer Online-Befragung auf die Wahrnehmung bei den Kunden überprüft.
Die Analyse der Instagram-Feeds zeigte, dass sich die Unternehmen stark aneinander orientiert haben. Hierbei ähneln sich besonders die Discounter und Supermärkte untereinander.
Diese Einschätzung konnte von den Umfrageteilnehmern bestätigt werden. Die Branche hat zwar insgesamt einen guten und vertrauensvollen Eindruck hinterlassen, jedoch wurden keine starken Unterschiede festgestellt und die Bereitschaft, einen anderen Händler aufzusuchen ist gering. Nichtsdestotrotz wurden geringe Änderungen im Vertrauen zu den Händlern festge- stellt, wobei vor allem der Discounter Lidl profitieren konnte
Automatic Research Method Classification of Information Systems Papers with Long-Document Transformers for Semi- Automatic Meta-Analysis
No full textThis thesis focuses on the automatic classification of research methods used in scientific articles in the domain of Information Systems, and studies the effectiveness of a state-of-the-art long-document Transformer technique, Longformer, on the multi-label classification task.
In recent years, the task of automatically extracting knowledge from academic articles has become more and more popular. However, as far as the author knows, due to the limitations of the max input sequence length of Transformer models, there has not yet been a comprehensive study on the classification of research methods using Transformer models, which have made extraordinary achievements in various Natural Language Processing (NLP) fields. Therefore, this thesis establishes an artifact that uses a modified Transformer model, Lomgformer, which can proceed with long-sequence inputs, to discuss its effectiveness and possible limitations. Additionally, this thesis also discusses and evaluates the performance of other benchmark models, such as the traditional Transformer - BERT and RoBERTa, and a non-transfer-learning model based on the architecture of convolutional neural network (CNN), which has been proven to have good performance by previous researchers.
As a result, this thesis proves that the Longformer-based artifact can effectively improve the classification performance for the scientific articles, and surpasses all the other models, not only the traditional Transformer models but also the models presented in the literature from the previous researchers
Geschäftsmodellentwicklung im Startup: Eine Untersuchung am Beispiel des Werner-von-Siemens Centre for Industry and Science e.V.
No full textCustomer Centricity bei Streaming-Portalen – Eine vergleichende Analyse von Amazon Prime Video und Netflix
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Einfluss personalisierter Social-Media-Werbung auf Online-Impulskäufe
No full textDie Masterarbeit untersucht die Einflüsse personalisierter Werbung im Umfeld sozialer Medien auf die Wahrnehmung der Werbeanzeigen und das Online-Impulskaufverhalten deutscher Konsumenten.
Dazu wurde ein theoretisches Modell entwickelt, welches anhand einer Online-Befragung überprüft wurde. Die Auswertung der Ergebnisse erfolgte mittels konfirmatorischer Faktorenanalyse und eines Strukturgleichungsmodells
