Online advertising has become one of the most important dimension of corporate communications. In recent years, a new form of advertising on the Internet has emerged: real-time advertising. Among others, it allows companies to identify potential customers and target them with respect to their interests. In this way, real-time advertising can increase advertising effectiveness and it could, at the same time, improve user experience. With the emerge of this new form of advertising, statistical models have become even more important because they are now being increasingly used to predict online user behavior. The articles included in this dissertation analyze user-level clickstream data generated during multi-channel advertising campaigns (including TV advertising) and during real-time auctions. The goal of the analyses conducted here is to better understand advertising effects and to support decision-making in this context. Most of the analyses are based on Bayesian models. These models allow for a very flexible structure, which enables researchers to model, for instance, heterogeneity across different types of users or non-linear parameters such as users´ reaction times and exponential decay of advertising effects. In addition, these models allow for the inclusion of prior knowledge of parameter distributions, and, therefore, they are well suited for iterative analyses based on clickstream data. Bayesian models can be evaluated in different ways. Instead of only relying on statistical metrics, the articles included in this dissertation aim to estimate the economic value of these models based on their predictive performance. Although this measure can only approximate their true economic value, this approach can be used to compare and evaluate different models and to illustrate the impact of predictive analyses for companies in the context of big data. This dissertation contributes to both information systems research and marketing research and has many managerial implications. First, a process is developed to determine optimal sample sizes representing the best balance between computational costs and predictive accuracy in e-commerce in particular and big data contexts in general. In practice, this process can be used to reduce infrastructure and computational costs. Second, the articles included here describe models that can be used to measure the impact of television ads on users' online shopping behavior. The models can provide insights concerning the effectiveness of individual television ads, the interactions between different advertising channels and the difference in user behavior of TV-induced customers and their non-TV-induced counterparts. Thereby, the models could support decision-making with respect to future advertising campaigns and targeting. Third, the articles describe several possibilities to extend and improve decision support systems currently used in e-commerce and marketing. These improvements enable practitioners to predict users´ interests for arbitrary products and services by using corresponding websites as dependent variables. This approach can be used to improve the effectiveness of real-time advertising campaigns, especially those intended to raise brand awareness among customers.
Gesundheitlich riskanter Alkoholkonsum und Depressionen führen in Deutschland und weltweit zu großen Lebenseinschränkungen und hohen ökonomischen Kosten. Mit internetbasierten Gesundheitsinterventionen wird ein in Deutschland neuer Ansatz zur Prävention alkoholbezogener Erkrankungen vorgestellt und in einer dreiarmigen randomisiert-kontrollierten Studie mit 428 Erwachsenen mit riskantem Alkoholkonsum erprobt (Studie I). Auf Grundlage der vorhandenen Evidenz für die Wirksamkeit internetbasierter Interventionen gegen depressive Beschwerden wird zudem ein Online-Training zur Bewältigung von Depressionen entwickelt und anhand von 131 Personen evaluiert (Studie II). Aufgrund des relativ neuen Interventionsansatzes beschränkten sich bisherige Evaluationsstudien weitgehend auf die klinische Wirksamkeit als Ergebnismaß. Mit zunehmender Evidenz spielen weitere Evaluationskriterien wie die Nutzerzufriedenheit eine wichtige Rolle für die Etablierung dieses Ansatzes. In der Vergangenheit mangelte es jedoch an validierten Messinstrumenten. Zu diesem Zweck wurde in einer dritten Studie (Studie III) die psychometrische Qualität eines Fragebogens zur Messung der Zufriedenheit mit internetbasierten Gesundheitstrainings anhand von zwei unabhängigen Stichproben im Umfang von 174 (Stichprobe 1) und 111 Personen (Stichprobe 2) untersucht. In Studie I konnte gezeigt werden, dass das entwickelte Online-Training "Clever weniger trinken" nach sechs Wochen zu einem Rückgang des wöchentlichen Alkoholkonsums und damit zu einer signifikant stärkeren Reduktion führte als die Wartebedingung. Selbst nach sechs Monaten konnte noch ein signifikanter Trainingseffekt nachgewiesen werden. Darüber hinaus führte das Training zu Verbesserungen des allgemeinen und des arbeitsbezogenen Wohlbefindens. In Studie II konnte gezeigt werden, dass sowohl das entwickelte Online-Training "GET.ON Mood Enhancer" als auch eine kurze Online-Psychoedukation zur Reduktion depressiver Beschwerden bei Personen mit Depression führte. Das Online-Training zeigte sich der Psychoedukation zumindest kurzfristig signifikant überlegen. Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass Personen ohne Psychotherapieerfahrung vom Online-Training, nicht aber von reiner Psychoedukation profitieren. Das Online-Training erwies sich zudem im Vergleich zur Psychoedukation als nebenwirkungsarm. Die psychometrische Analyse des Fragebogens zur Zufriedenheit mit internetbasierten Gesundheitstrainings in Studie III bestätigte die Einfachstruktur des Fragebogens, die sich über zwei unabhängige Stichproben hinweg als messinvariant erwies. Die hohe Reliabilität des Fragebogens zeigte sich in McDonald's Omegas von 0,95 in Stichprobe 1 und 0,93 in Stichprobe 2. Die erwarteten mittleren Korrelationen zwischen der Zufriedenheit mit dem Training und den primären Zielkriterien der jeweiligen Trainings (die Reduktion der Depressivität in Stichprobe 1 und die Stressreduktion in Stichprobe 2) weisen auf die gute Validität des Fragebogens hin. Mit dieser Arbeit konnte erstmals gezeigt werden, dass eine internetbasierte Intervention zur Reduktion des Alkoholkonsums sowohl als Selbsthilfevariante als auch mit Begleitung durch einen Online-Coach wirksam ist. Weiter belegt die Arbeit die kurzfristige Überlegenheit einer internetbasierten Intervention zur Bewältigung von Depressionen gegenüber Psychoedukation, die zudem nebenwirkungsarm ist. Mit dem Fragebogen zur Zufriedenheit mit internetbasierten Gesundheitstrainings liegt nun ein validiertes, ökonomisches Instrument zur Ergänzung klinischer Evaluationskriterien um die Nutzerperspektive vor.