Die Personalisierung sowie die Automatisierung von Dienstleistungen gewinnt seit den 1990er Jahren für Unternehmen und für die Forschung stetig an Bedeutung. Galt in der Vergangenheit, dass sich die Automatisierung und die Personalisierung von Dienstleistungen fast vollständig ausschlossen, ergibt sich durch den Einsatz neuer Technologien die Chance, beides zu einer angemessenen Kostenstruktur zu erreichen. So ermöglichen neue Technologien, wie z. B. Recommender Systeme oder Self-Service-Technologien, (1) den Servicemitarbeiter in seiner Dienstleistungserbringung zu unterstützen, (2) unterschiedliche an der Dienstleistung beteiligte Akteure miteinander effizient zu vernetzen oder (3) den Dienstleistungsprozess vollständig an den Kunden auszulagern. Es ist daher von Interesse, die Wirkung des Technologieeinsatzes im Rahmen der Kundeninteraktion sowohl innerhalb der Dienstleistungserstellung als auch beim Dienstleistungsergebnis zu untersuchen. Dabei steht die Wirkung spezifischer Technologien (z. B. Self-Service-Technologien oder Big Data Analytics) auf die Ausgestaltung und das Management von Kundenbeziehungen sowie auf relevante Käuferverhaltenskonstrukte im Fokus. Von besonderer Bedeutung ist hierbei die Identifizierung relevanter Einflussfaktoren (z.B. demographisch, persönlich, situativ, kulturell) auf die Evaluierung und Nutzung von personalisierten und automatisierten Dienstleistungsangeboten.