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Journal articles on the topic 'Kundendaten'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 4 February 2022

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1

Rudolf, Bernhard. "Kundendaten brauchen Schutz." AnlagePraxis 1, no. 12 (November 2015): 5. http://dx.doi.org/10.1007/s40975-015-0526-2.

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2

Boon, Simon. "Kundendaten liegen brach." Versicherungsmagazin 47, no. 6 (June 2000): 16–17. http://dx.doi.org/10.1007/bf03247804.

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3

Kitzmann, Marco, and Maurizio Giuri. "Tegut-Kundendaten geleaked." Lebensmittel Zeitung 73, no. 22 (2021): 33. http://dx.doi.org/10.51202/0947-7527-2021-22-033-2.

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4

Haaßengier, Ralf M. "Mobile Kundendaten schnell erfasst." Sales Excellence 22, no. 13 (May 2013): 14–15. http://dx.doi.org/10.1365/s35141-013-0106-0.

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5

von Fragstein, Udo. "Kundendaten „im Auftrag“ verarbeiten." Call Center Profi 14, no. 1 (February 15, 2011): 58–60. http://dx.doi.org/10.1365/s35111-011-0011-y.

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6

Lorenz, Björn. "Präzision bei den Kundendaten." Sales Business 17, no. 3 (March 2008): 40–41. http://dx.doi.org/10.1007/bf03226075.

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7

Bohnen, Carsten. "Kundendaten benötigen intensive Pflege." Sales Business 18, no. 11 (November 2009): 50–51. http://dx.doi.org/10.1007/bf03228171.

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8

Seidel, Bernd. "Kundendaten besser nutzbar machen." Sales Business 19, no. 6-7 (June 2010): 52–53. http://dx.doi.org/10.1007/bf03228345.

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9

Waechter, Dario. "Nicht ohne meine Kundendaten." Sales Excellence 30, no. 9 (September 2021): 18. http://dx.doi.org/10.1007/s35141-021-0784-5.

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10

Bohnen, Carsten. "Indirekte Mitarbeitermotivation durch korrekte Kundendaten." Sales Business 20, no. 9 (September 2011): 50–51. http://dx.doi.org/10.1365/s35141-011-0160-y.

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11

Wurdack, Michael. "„Mitnahme“ von Kundendaten kein Kavaliersdelikt." Sales Business 21, no. 5 (May 2012): 36–37. http://dx.doi.org/10.1365/s35141-012-0329-z.

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12

Hassmann, Volker. "Alle Kundendaten auf einen Blick." Sales Business 12, no. 3 (March 2003): 24–27. http://dx.doi.org/10.1007/bf03242459.

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13

Mergen, Norbert. "Wie sich gute Kundendaten rentieren." Sales Business 12, no. 7 (July 2003): 38–41. http://dx.doi.org/10.1007/bf03242476.

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14

Plath, Kai-Uwe, Matthias A. Struck, and Enno ter Hazeborg. "Verkauf von Kundendaten im Asset Deal." Computer und Recht 36, no. 1 (January 1, 2020): 9–17. http://dx.doi.org/10.9785/cr-2020-360109.

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15

Leonberger, Horst. "Die Kundendaten werden wir nicht antasten." Automotive Agenda 4, no. 4 (December 2011): 56–61. http://dx.doi.org/10.1365/s35777-011-0076-1.

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16

Ziegler, Christl. "Kundendaten schnell und Gewinn bringend auswerten." Bankmagazin 50, no. 3 (March 2001): 46–47. http://dx.doi.org/10.1007/bf03229205.

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17

Grützmacher, Malte. "Rechtliche Damoklesschwerter beim Umgang mit Kundendaten." Sales Excellence 23, no. 2 (April 2014): 32–43. http://dx.doi.org/10.1365/s35141-014-0811-x.

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18

Evers, Jürgen. "Kundendaten weiterzuleiten ist nicht immer erlaubt." Versicherungsmagazin 65, no. 5 (April 27, 2018): 42–43. http://dx.doi.org/10.1007/s35128-018-0065-1.

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19

Rohweder, Jan Philipp. "Die Qualität von Kundendaten richtig messen." Sales Business 18, no. 4 (April 2009): 40–42. http://dx.doi.org/10.1007/bf03321274.

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20

Zacharias, Mathias. "So verwandeln Sie Kundendaten in Umsatz." Sales Excellence 28, no. 1-2 (February 2019): 28–31. http://dx.doi.org/10.1007/s35141-019-0013-7.

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21

Faust, Walter. "Machen Sie mehr aus Ihren Kundendaten." Call Center Profi 8, no. 6 (December 2005): 54–57. http://dx.doi.org/10.1007/bf03243431.

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22

Bartels, Hans-Albrecht, Adrian Büren, and Claudia Hribar. "Mehr Marketingeffizienz mit Kundendaten — Das Beispiel Migros." Marketing Review St. Gallen 25, no. 2 (February 2008): 18–23. http://dx.doi.org/10.1007/s11621-008-0020-3.

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23

Ernst, Stefan. "Kundendaten und der „Asset Deal“ – Ein Datenschutzproblem." Datenschutz und Datensicherheit - DuD 40, no. 12 (November 16, 2016): 792–96. http://dx.doi.org/10.1007/s11623-016-0705-8.

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24

Rudolf, Bernhard. "Den Vorsprung bei den Kundendaten besser nutzen." Versicherungsmagazin 47, no. 6 (June 2000): 1. http://dx.doi.org/10.1007/bf03247800.

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25

Ghanaat, Henrik. "Vorbild EC-Karte." kma - Klinik Management aktuell 10, no. 04 (April 2005): 48–51. http://dx.doi.org/10.1055/s-0036-1573249.

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Abstract:
Die Gesundheitskarte ist nicht das erste Großprojekt ihrer Art. Mit dem bargeldlosen Zahlungsverkehr hat die Kreditwirtschaft schon vor Jahren ein System etabliert, das den sicheren und reibungslosen Austausch von sensiblen Kundendaten garantiert. Nun wollen die Banken ihr Wissen in die Entwicklung der Gesundheitskarte einbringen.
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26

Gimpel, Henner, Fabian Schmied, and Anna-Luisa Stöber. "Der unbekannte Kunde – Potenziale der Integration von Kundendaten." HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 55, no. 1 (September 25, 2017): 91–103. http://dx.doi.org/10.1365/s40702-017-0362-x.

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27

Waechter, Dario. "„Mit CRM Energiekunden begeistern“." BWK ENERGIE. 71, no. 12 (2019): 14–15. http://dx.doi.org/10.37544/1618-193x-2019-12-14.

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Abstract:
Damit Energiedienstleister ihren Kunden eine einzigartige Customer-Experience bieten und sie langfristig an sich binden können, braucht es umfangreiches Wissen über das Kundenverhalten. Dario Waechter, Head of Data & Analytics von atlantis media, verrät, warum die Analyse von Kundendaten gerade für Energieversorger großes Potenzial bietet und ein CRM-System die maßgebliche Basis bildet, um Energiekunden begeistern zu können.
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28

Raab, Peter, and Marcus Siegl. "Nutzung von Kundendaten zur Minimierung des Forderungsausfallrisikos im Distanzhandel." WIRTSCHAFTSINFORMATIK 49, no. 1 (February 2007): 34–41. http://dx.doi.org/10.1007/s11576-007-0006-9.

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29

Huck, Christian, Sven Gerdes, and Martin Krömer. "Steuerung eines digitalen Vertriebsmodells." Controlling 32, no. 6 (2020): 13–20. http://dx.doi.org/10.15358/0935-0381-2020-6-13.

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Abstract:
Informations- und Kommunikationstechnologieunternehmen vertreiben bereits digitale Produkte. Sie haben auch die notwendige Infrastruktur und genügend Daten über ihre Kunden, um passgenau auf die Kundenbedürfnisse einzugehen. Dennoch haben viele Unternehmen aus verschiedenen Gründen weiterhin Schwierigkeiten bei der Bereitstellung des richtigen Produktmixes. Der Artikel zeigt auf, wie Unternehmen ihre Kundendaten strategisch unter zu Hilfenahme der richtigen Tools analysieren und dem Kunden dadurch die richtigen Produktkombinationen zum richtigen Zeitpunkt bereitstellen können.
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30

Fischerlehner. "Aufforderung der FMA an Wertpapierfirma zur Bekanntgabe von Kundendaten; Datenschutz." Juristische Blätter 132, no. 6 (June 2010): 370–74. http://dx.doi.org/10.1007/s00503-010-1901-5.

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31

Frank, Roland, and Karin Schmid. "Erfolgsfaktoren für den Einsatz von Programmatic Creation." MedienWirtschaft 15, no. 1 (2018): 20–27. http://dx.doi.org/10.15358/1613-0669-2018-1-20.

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Abstract:
Die Kombination von online generierten Kundendaten mit smarten Algorithmen hat in den vergangenen Jahren die Geschäftsmodelle im Online-Marketing rasant verändert. Kunden können heute anhand ihrer Konsumgewohnheiten zielgenau angesprochen werden. Gleichzeitig steigt die Gefahr, dass eine solche Werbung als aggressiv wahrgenommen wird. Daher ist es die Aufgabe der Werbeindustrie, in der Zukunft die Relevanz von Online-Werbung zu steigern. Programmatic Creation bildet als Schnittstelle zwischen den technischen Einsatzmöglichkeiten und der kreativen Ausgestaltung den Schlüssel zur Steigerung der Akzeptanz von programmatisch ausgespielten Werbekampagnen.
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32

Rückert, Christian. "Thomas Kahler: Massenzugriff der Staatsanwaltschaft auf Kundendaten von Banken zur Ermittlung von Internetstraftaten." Computer und Recht 34, no. 12 (December 1, 2018): r143. http://dx.doi.org/10.9785/cr-2018-341218.

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33

Zettler, Julia, and Dirk Schiereck. "Eine empirische Analyse des Nutzungsverhaltens von Sparkassenkunden zur Prognose der Kundenbindung." Zeitschrift für Bankrecht und Bankwirtschaft 32, no. 4 (August 14, 2020): 235–57. http://dx.doi.org/10.15375/zbb-2020-0406.

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Abstract:
ZusammenfassungDie Niedrigszinsphase, die voranschreitende Regulierung und die Digitalisierung erhöhen den Margendruck bei einer stärkeren wettbewerblichen Ausrichtung des Retailbanking-Marktes. Gerade bei etablierten Finanzinstituten mit hohen Marktanteilen, wie zum Beispiel den Sparkassen, sind Informationen über mögliche Einflussparameter auf die Kundenbindung erfolgskritisch. Diese Studie analysiert den Einfluss des Produktportfolios eines privaten Kunden auf seine Kundenbindung. Besonderes Augenmerk wird zunächst auf die Begriffsschärfung der Kundenbindung gelegt. Die anschließende Analyse erfolgt über einen fundierten datenbasierten Ansatz: Resultate von State of the Art Machine Learning-Ansätzen werden mit Ergebnissen umfangreicher deskriptiver und induktiver Analysen plausibilisiert. Basis für die Untersuchung bilden Kundendaten über fünf Jahre einer mittelgroßen, deutschen Sparkasse. Unter anderem wird gezeigt, dass die Anzahl der Produkte die Art der Produkte bezogen auf die Aufrechterhaltung der Kundenbindung als Indikator dominiert.
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34

Grotlüschen, Anke. "Erwachsenenbildung und Medienpädagogik: LinkedIn & Lynda, XING und Google als Bildungsanbieter." Medienpädagogik und Erwachsenenbildung 30, Erwachsenenbildung (March 6, 2018): 94–115. http://dx.doi.org/10.21240/mpaed/30/2018.03.03.x.

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Abstract:
Eine der grossen Systematiken der Erwachsenenbildung ist die Unterscheidung in didaktische Handlungsebenen (Mikro-, Meso- und Makroebene), (Schmidt-Lauff 2012), mit Blick auf Internationalisierung und Globalisierung ergänzt um die Mega-Ebene (Egetenmeyer et al. 2017). Diese setzen auf Tietgens didaktischen Handlungsebenen auf. Digitale Möglichkeiten für die Erwachsenenbildung (von Augmented Reality bis Webinar), werden hier in systematisierender Absicht in den didaktischen Handlungsebenen verortet. Dadurch wird erkennbar, dass die Aufgabe der Erwachsenenbildung immer auch die Problematisierung und begründete Entscheidung didaktischer Arrangements enthält. Ein zentraler Aspekt lässt sich jedoch eher schlecht in das klassische Modell einfügen: Die Frage der personalisierten Werbung und der Nutzung bildungsrelevanter Kundendaten wie Lebensläufe und Stellenbörsen. Genau dies machen sich Unternehmen der Digitalwirtschaft (XING, Google, LinkedIn) derzeit zunutze, um Zutritt zum Weiterbildungsmarkt zu erlangen. Entlang dreier Fallanalysen wird versucht – bei begrenztem Zugriff auf Betriebsgeheimnisse – eine vorsichtige Einschätzung zu geben, ob es sich hierbei um eine disruptive Entwicklung handelt.
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35

Härting, Niko. "Kundendaten beim Unternehmenskauf nach DSGVO." Computer und Recht 33, no. 11 (November 27, 2017). http://dx.doi.org/10.9785/cr-2017-1107.

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36

"Verantwortungsbewusstsein beim Umgang mit Kundendaten." Datenschutz und Datensicherheit - DuD 37, no. 10 (October 2013): 680–81. http://dx.doi.org/10.1007/s11623-013-0288-6.

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37

Thode, Jan-Christoph. "Kundendaten beim Unternehmenskauf – tatsächlich ein Datenschutzproblem?" PinG Privacy in Germany, no. 1 (January 11, 2016). http://dx.doi.org/10.37307/j.2196-9817.2016.01.10.

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38

"«Die Stärken und Schwächen der Kundendaten erkennen»." Sales Business 18, no. 4 (April 2009): 43. http://dx.doi.org/10.1007/bf03321275.

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39

"LAG Mainz: Missbräuchliche Verwendung von Kundendaten durch Angestellten." Datenschutz und Datensicherheit - DuD 36, no. 4 (April 2012): 282–83. http://dx.doi.org/10.1007/s11623-012-0101-y.

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40

Küspert, Andreas. "Kundengruppenbildung im Privatkundengeschäft von Kreditinstituten - eine Fallstudie." Zeitschrift für Bankrecht und Bankwirtschaft 4, no. 3 (January 1, 1992). http://dx.doi.org/10.15375/zbb-1992-0303.

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Abstract:
Kreditinstitute verfügen zwar über eine Vielzahl von Kundendaten, aber nicht immer über die Voraussetzungen, um diese Daten auch zu selektieren und zu strukturieren. Dabei ist unbestritten, daß die Kundensegmentierung gerade im Privatkundengeschäft, eine notwendige Voraussetzungeiner gezielten, an den Kundenbedürfnissen orientierten Betreuungist. Der folgende Beitrag soll Denkanstöße für die Kundengruppenbildung im Privatkundengeschäft geben, wobei der Auswahl der Segmentierungskriterien eine besondere Bedeutung zukommt
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41

Eckhardt, Jens, and Konrad Menz. "Datenschutz bei der Übertragung von Kundendaten in der Insolvenz." Zeitschrift für das gesamte Insolvenzrecht 19, no. 39 (January 1, 2016). http://dx.doi.org/10.1515/zinso-2016-3904.

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42

Hamburg, Hanseatisches OLG. "Pflichten eines Internet Service Providers beim Umgang mit Kundendaten." JurPC, 2018, 7. http://dx.doi.org/10.7328/jurpcb201833795.

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43

Wehmeyer, Stefan. "Datenschutz und Übertragung von Kundendaten im Rahmen von Unternehmenstransaktionen." PinG Privacy in Germany, no. 1 (January 3, 2014). http://dx.doi.org/10.37307/j.2196-9817.2014.01.14.

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44

Sievers, Hendrik. "Kundendaten sind Gold wert – Schadensbegrenzung bei Datendiebstahl und Geheimnisverrat." PinG Privacy in Germany, no. 2 (March 2, 2015). http://dx.doi.org/10.37307/j.2196-9817.2015.02.14.

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45

Rieß, Joachim, and Andreas Agard. "Der Schutz von Kundendaten im Kontext des vernetzten Fahrzeugs." PinG Privacy in Germany, no. 3 (April 29, 2015). http://dx.doi.org/10.37307/j.2196-9817.2015.03.06.

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46

"LG Augsburg: Nutzung von Kundendaten zum Zwecke der Eigenwerbung." Datenschutz und Datensicherheit - DuD 36, no. 1 (January 2012): 60–62. http://dx.doi.org/10.1007/s11623-012-0018-5.

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47

Rasche, Ralf. "Ankauf von Kundendaten der liechtensteinischen LGT-Treuhand durch den Bundesnachrichtendienst." Umsatzsteuer-Rundschau 57, no. 8 (January 2008). http://dx.doi.org/10.9785/ovs-ur-2008-285.

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48

Wehmeyer, Stefan. "Datenschutz-Grundverordnung und Unternehmenstransaktionen – Was gilt zukünftig für den Umgang mit Kundendaten?" PinG Privacy in Germany, no. 6 (October 26, 2016). http://dx.doi.org/10.37307/j.2196-9817.2016.06.04.

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49

Orth, Matthias, Johannes Aufenanger, Georg Hoffmann, Ralf Lichtinghagen, Yuriko Stiegler, Dirk Peetz, and für die Sektion Labormanagement der. "Chancen und Risiken von e-Health in der Labormedizin." LaboratoriumsMedizin 40, no. 4 (August 1, 2016). http://dx.doi.org/10.1515/labmed-2016-0040.

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Abstract:
ZusammenfassungAus dem Lifestyle- und Wellnessbereich werden den Kunden vielfältige Apps angeboten, die die Kundendaten ansprechend digital präsentieren. Auch der politische Wille fordert die Digitalisierung in der Medizin mit dem sog. „E-Health-Gesetz“. In der nationalen elektronischen Patientenakte sollen dazu auch Laborbefunde gespeichert werden. Dafür notwendig ist allerdings eine ausreichende Harmonisierung von Prä-Präanalytik (Terminologie, Testprofile, Testungsintervalle), Präanalytik (Abnahmezeiten, Patientenvorbereitung, Probentransport und Probenlagerung), Analytik (Probenqualität, Methode, Kalibration, Qualitätssicherung) bis hin zur Postanalytik (Einheiten, Datenformate, Referenzintervalle, Entscheidungswerte). Diese Harmonisierung kann aufgrund der vielen verschiedenen Laboruntersuchungen und parameterspezifischen Besonderheiten trotz weitreichender nationaler und internationaler Aktivitäten noch nicht als abgeschlossen gelten. Andere Herausforderungen elektronischer Patientenakten liegen bei der Datensicherheit (d.h. der Integrität der Laborbefunde) und dem Datenschutz unter Berücksichtigung der informationellen Selbstbestimmung der Patienten und weiterer Gesetze wie dem Gendiagnostikgesetz (GenDG).Empfehlung:Wir empfehlen aus Gründen der Patientensicherheit, sich bei der nationalen elektronischen Patientenakte auf wenige ausgewählte Laborbefunde zu beschränken, die unmittelbar zur Dosisanpassung von Medikamenten notwendig sind und die so den elektronischen Medikationsplan unterstützen.
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