Refine
Document Type
- Master's Thesis (5) (remove)
Keywords
- Electronic Commerce (5) (remove)
Institute
Embeddings for Product Data
(2022)
The E-commerce industry has grown exponentially in the last decade, with giants like Amazon, eBay, Aliexpress, and Walmart selling billions of products. Machine learning techniques can be used within the e-commerce domain to improve the overall customer journey on a platform and increase sales. Product data, in specific, can be used for various applications, such as product similarity, clustering, recommendation, and price estimation. For data from these products to be used for such applications, we have to perform feature engineering. The idea is to transform these products into feature vectors before training a machine learning model on them. In this thesis, we propose an approach to create representations for heterogeneous product data from Unite’s platform in the form of structured tabular records. These tables consist of attributes having different information ranging from product-ids to long descriptions. Our model combines popular deep learning approaches used in natural language processing to create numerical representations, which contain mostly non-zeros elements in an array or matrix called as dense representation for all products. To evaluate the quality of these feature vectors, we validate how well the similarities between products are captured by these dense representations. The evaluations are further divided into two categories. The first category directly compares the similarities between individual products. On the other hand, the second category uses these dense vectors in any of the above- mentioned applications as inputs. It then evaluates the quality of these dense representation vectors based on the accuracy or performance of the defined application. As result, we explain the impact of different steps within our model on the quality of these learned representations.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Analyse differenzierungsrelevanter Händler-Merkmale im Online-Handel mit Reitsportartikeln aus Konsumentensicht. In einem ersten Schritt werden dazu relevante Händler-Merkmale aus vergangenen wissenschaftlichen Kontributionen identifiziert. Diese werden anschließend in einer Online-Umfrage durch potenzielle Konsumenten bewertet. Durch die vergleichsweise Betrachtung zweier Kategorien von Händlern (große Online-Händler und kleine Online-Händler) sollen dabei Unterschiede in der zugesprochenen Relevanz der differenzierungsrelevanten Merkmale aufgedeckt werden. Auch die Einordnung verschiedener Online-Händler-Beispiele als große oder kleine Händler, die wahrgenommene Ähnlichkeit der Beispiele untereinander sowie die Assoziationen unterschiedlicher Begriffe mit kleinen oder großen
Online-Händlern werden im Rahmen der Online-Umfrage untersucht. Hauptziel ist es jedoch, durch die gewonnenen Erkenntnisse aus der Befragung beispielhafte
Wahrnehmungsdimensionen zu bilden, in denen kleine Online-Händler eine vorteilhafte Position gegenüber ihren großen Konkurrenten einnehmen können. Für ein tiefergehendes Verständnis werden in diesem Rahmen außerdem u.a. die Themen Positionierung, Händler-Auswahl von Konsumenten und
Besonderheiten kleiner Online-Händler näher erläutert.
Die vorliegende Masterarbeit beschäftigt sich mit dem Thema Mobile Commerce und wie in diesem Bereich eine Steigerung der Kaufhandlungen hervorgerufen werden kann. Diese Arbeit intendiert, das aktuelle Nutzerverhalten im mobilen Sektor anhand von wissenschaftlichen Theorien und einer empirischen Online-Befragung zu analysieren, sodass Handlungsempfehlungen und Strategien zur Steigerung der mobilen B2C Sales deduziert werden können. Im theoretischen Teil der Arbeit wird ein Überblick über den Status Quo und die Entwicklung des Mobile Commerce gegeben, sowie technische Grundlagen und theoretische Bezugsrahmen erläutert. Die Annahmen der theoretischen Grundlagen wurden in Hypothesen zum Mobile Commerce untersucht und größtenteils verifiziert. Große Risiken für den mobilen Sektor stellen Verhaltensweisen aus der Prospect Theory und des Mental Accountings dar. Chancen bergen die Theory of Reasoned Action und das Technology Acceptance Modell. Um eine Steigerung der Kaufhandlungen hervorzurufen müssen mobile Internetauftritte vor allem vollumfänglich und komfortabel sein.
Porters fünf Wettbewerbskräfte bilden im Rahmen des strategischen Managements ein Konzept zur Bewertung der Attraktivität einzelner Branchen. Durch die digitale Revolution und die zunehmende Umweltdynamik stößt das Modell jedoch an seine Grenzen. Diese Arbeit ordnet den Ansatz von Porter in Zeiten der Digitalisierung ein und entwickelt ein modifiziertes Modell zur Strukturanalyse von digitalen Branchen unter der Berücksichtigung von globalen Umweltfaktoren und neuen Kundenbedürfnissen am Beispiel von Online-Jobbörsen.
The scientific question is to find out if there is an additional value, when using virtual reality as a technology for online shops. Thereforea given concept is analyzed for the market, demand and technology. The additional valueand the demand are proved by an experiment. The result of the paper is that the saturation of the market is high. But there is an additional value for the consumers to create an avatar in 3D from themselves. So the consumers can have a look for the fashion articles onto themselve. The technology has to be developed further. There are some complications with it.