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Titlebook: Digital Signage am Point of Sale; Psychologische und v Sandra Manzinger Book 2017 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lize

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樓主: Dangle
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發(fā)表于 2025-3-25 04:07:53 | 只看該作者
Empirische Studien,udie A der DS-Bildschirm im Produktbereich montiert wurde, befand sich der DS-Bildschirm bei Studie B im Kassabereich. Daraus folgt, dass der jeweils erste Unterpunkt der einzelnen Forschungsfragen (A.) anhand von Studie A und der jeweils zweite Unterpunkt der einzelnen Forschungsfragen (B.) anhand von Studie B überprüft wurden.
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發(fā)表于 2025-3-25 09:22:33 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 14:27:03 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-658-36683-4, dass bei Kunden sogar der Wunsch besteht, mit hinreichend Informationen versorgt zu werden. Mit entsprechenden Beschilderungssystemen versuchen Unternehmen bereits seit etlichen Jahren diesem Wunsch gerecht zu werden.
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發(fā)表于 2025-3-25 19:09:39 | 只看該作者
Matthias Hardt,Enno Bünz,Werner Freitagenverhaltens herangewachsen ist. Die hohe Bedeutung ist insbesondere darauf zurückzuführen, dass der Konsument am PoS h?ufig ungeplante K?ufe t?tigt und somit direkt im Laden beim Treffen seiner Kaufentscheidung beeinflusst wird (vgl. zum Beispiel Inman, Winer und Ferraro 2009; Kollat und Willet 196
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發(fā)表于 2025-3-25 20:44:32 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 04:09:09 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 06:34:08 | 只看該作者
BestMastershttp://image.papertrans.cn/d/image/279663.jpg
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發(fā)表于 2025-3-26 08:47:40 | 只看該作者
,Erste Beobachtungen über die physiologischen Wirkungen der R?ntgenstrahlen, insbesondere auf die Hada? sich diese Prophezeiung in so überraschend kurzer Zeit erfüllen sollte. Allerdings waren die ersten Beobachtungen physiologischer Effekte der X-Strahlen unerwünscht, und mit ihnen begann das lange und schmerzvolle Leidenskapitel vieler R?ntgenpioniere.
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發(fā)表于 2025-3-26 16:20:00 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 17:11:52 | 只看該作者
Mobile Robots Gathering Algorithm with Local Weak Multiplicity in Rings,ks. Moreover, we show that our algorithm is asymptotically time-optimal one, that is, the time complexity of our algorithm is .(.), where . is the number of nodes. Interestingly, in spite of assuming the weaker assumption, it achieves significant improvement compared to the previous algorithm, which takes .(.) time for . robots.
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