Onlinekonsumenten stehen vor der Herausforderung die im Internet verfugbaren Produktinformationen verarbeiten zu mussen, um zu einer zufrieden stellenden Kaufentscheidung zu kommen. Produktempfehlungssysteme sind als Entscheidungsunterstutzungssysteme in der Lage Konsumenten bei der Auswahl eines adaquaten Produktes zu unterstutzen. In den letzten Jahren wurden verschiedene Algorithmen vorgestellt, um Produktempfehlungen generieren zu konnen. Die vorliegende Arbeit stellt einen neuen Ansatz vor, der gestutzt auf den Theorien der Nutzenmessung und des Informationsverhaltens von Konsumenten entwickelt wurde. Ausgehend von der Erklarung von Kaufentscheidungen werden in der Arbeit verschiedene Instrumente zur Messung des Erklarungskonstruktes Nutzen analysiert. Aus diesen Instrumenten wurde die traditionelle Conjoint Analyse, mit welcher eine Messung der Nutzenwerte von Produkteigenschaften moglich ist, ausgewahlt. Die traditionelle Conjoint Analyse kann jedoch nicht als per se geeignet fur Produktempfehlungssysteme bezeichnet werden, da Aspekte des Informationsverhaltens, welches die Nutzenmessung beeinflusst nur unzureichend beachtet werden. Daher wird eine Adaption der traditionellen Conjoint Analyse auf Basis von Erkenntnissen des Informationsverhaltens sowie ebenfalls aus methodischer Sicht vorgenommen. Die adaptierte Conjoint Analyse ermoglicht die Nutzenmessung fur ein individuell ausgewahltes Set an Produkteigenschaften. Die erhaltenen Teilnutzenwerte konnen sodann produktspezifisch kumuliert werden, wodurch die Bildung einer Rangordnung uber Produkte und somit die Empfehlung von Produkten moglich ist. Zur Uberprufung der Empfehlungsqualitat wurde ein prototypisches Produktempfehlungssystem auf Basis der adaptierten Conjoint Analyse entwickelt und in Laborexperiment empirisch evaluiert. In den durchgefuhrten Experimenten konnte dem entwickelten Ansatz eine hohe Prognosevaliditat nachgewiesen werden, wodurch der Einsatz der adaptierten Conjoint Analyse als viel versprechend in Produktempfehlungssystemen anzusehen ist.