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So funktioniert’s
Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Department HR/Administration/Organization. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Department IT. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Department Marketing/Sales/Distribution. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Department Production/Logistics/Fleet. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Department Research/Teaching/Development. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Wirtschaft & Unternehmen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Wirtschaftspolitik. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse bei Artikeln rund um das Thema Digitalisierung. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Alternative Antriebe und E-Mobility. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Wirtschaft. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Energieversorgung und -Politik. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Industry 4.0. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse bei Artikeln rund um das Thema Internet of Things. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema IT Sicherheitstechnik. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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