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Advancing price comparison sites by forecasting prices of consumer goods

  • This thesis develops methodological approaches to extend the service spectrum of price comparison websites for electronic consumer goods with respect to the determination of the optimal purchase time point. The central decision criterion of price comparison sites’ customers is the (expected) minimum price. This paper therefore focuses on the prediction of minimum prices and therefrom derived events and answers three questions that set the stage for extending services of price comparison sites: 1. How long do is the expected waiting time to buy our desired product for a set budget or desired price? 2. When should a customer buy so that s/he pays the lowest price within a short, predefined decision horizon? 3. How can a price comparison site make price predictions for a large, heterogeneous set of products over different horizons, and what are the best methods for doing so? The database used for the analysis results from the specific requirements of the study context. While the first two papers focus on a subset of electronicThis thesis develops methodological approaches to extend the service spectrum of price comparison websites for electronic consumer goods with respect to the determination of the optimal purchase time point. The central decision criterion of price comparison sites’ customers is the (expected) minimum price. This paper therefore focuses on the prediction of minimum prices and therefrom derived events and answers three questions that set the stage for extending services of price comparison sites: 1. How long do is the expected waiting time to buy our desired product for a set budget or desired price? 2. When should a customer buy so that s/he pays the lowest price within a short, predefined decision horizon? 3. How can a price comparison site make price predictions for a large, heterogeneous set of products over different horizons, and what are the best methods for doing so? The database used for the analysis results from the specific requirements of the study context. While the first two papers focus on a subset of electronic consumer goods - smartphones - to demonstrate the application of the developed methodology, the third paper addresses the challenges of price prediction for the heterogeneous product landscape on price comparison sites and therefore includes multiple product categories in the analysis.show moreshow less
  • Die vorliegende Dissertation entwickelt methodische Ansatzpunkte zur Erweiterung des Dienstleistungsspektrums von Preisvergleichsseiten für elektronische Konsumgüter im Hinblick auf die Bestimmung des besten Kaufzeitpunktes. Das zentrale Entscheidungskriterium der Kunden von Preisvergleichsseiten ist dabei der (erwartete) Minimumpreis. Diese Arbeit stellt daher die Prognose von Minimumpreisen und daraus abgeleitete Ereignisse in den Mittelpunkt ihrer Analysen und beantwortet drei Fragen, die die Voraussetzung schaffen, um Services von Preisvergleichsseiten zu erweitern: 1. Wie lange muss man voraussichtlich warten, bis man sein Wunschprodukt kaufen kann, wenn man ein Budget bzw. einen Wunschpreis festgelegt hat? 2. Wann sollte man kaufen, damit man den niedrigsten Preis innerhalb eines kurzen, vordefinierten Entscheidungshorizontes bezahlt? 3. Wie kann eine Preisvergleichsseite Preisprognosen für eine große, heterogene Menge an Produkten über unterschiedliche Horizonte erstellen und welche Methoden eignen sich dafür amDie vorliegende Dissertation entwickelt methodische Ansatzpunkte zur Erweiterung des Dienstleistungsspektrums von Preisvergleichsseiten für elektronische Konsumgüter im Hinblick auf die Bestimmung des besten Kaufzeitpunktes. Das zentrale Entscheidungskriterium der Kunden von Preisvergleichsseiten ist dabei der (erwartete) Minimumpreis. Diese Arbeit stellt daher die Prognose von Minimumpreisen und daraus abgeleitete Ereignisse in den Mittelpunkt ihrer Analysen und beantwortet drei Fragen, die die Voraussetzung schaffen, um Services von Preisvergleichsseiten zu erweitern: 1. Wie lange muss man voraussichtlich warten, bis man sein Wunschprodukt kaufen kann, wenn man ein Budget bzw. einen Wunschpreis festgelegt hat? 2. Wann sollte man kaufen, damit man den niedrigsten Preis innerhalb eines kurzen, vordefinierten Entscheidungshorizontes bezahlt? 3. Wie kann eine Preisvergleichsseite Preisprognosen für eine große, heterogene Menge an Produkten über unterschiedliche Horizonte erstellen und welche Methoden eignen sich dafür am besten? Die zur Analyse herangezogene Datenbasis ergibt sich aus den spezifischen Anforderungen des Untersuchungskontexts. Während in den ersten beiden Veröffentlichungen auf eine Untergruppe der elektronischen Konsumgüter – Smartphones – fokussiert wird, um die Anwendung der entwickelten Methodik zu demonstrieren, beschäftigt sich der dritte Beitrag mit den Herausforderungen bei der Preisvorhersage für die heterogene Produktlandschaft auf Preisvergleichsseiten und bezieht daher multiple Produktkategorien in die Analyse ein.show moreshow less

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Metadaten
Author:Falkenberg, Anne
URN:urn:nbn:de:bvb:824-opus4-7340
Advisor:Prof. Dr. Küsters, Ulrich, Prof. Dr. Setzer, Thomas
Document Type:Doctoral thesis
Language of publication:English
Online publication date:2022/01/27
Date of first Publication:2022/01/27
Publishing Institution:Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt
Awarding Institution:Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Date of final examination:2021/10/21
Release Date:2022/01/27
Tag:Data-driven service innovation; E-Commerce; Predictive analytics; Price comparison sites; Price forecasting
GND Keyword:Data Science; Prognoseverfahren; Big Data; Electronic Commerce; Preisvergleich
Faculty:Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
CCS-Classification:E. Data
Dewey Decimal Classification:3 Sozialwissenschaften / 33 Wirtschaft / 330 Wirtschaft
JEL-Classification:C Mathematical and Quantitative Methods
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