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Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit dem Thema Innovationen im Online Business durch Voice Commerce am Beispiel von Amazon Fashion.
Dabei wird der Frage nachgegangen, welche Bedeutung Voice Commerce im Online Business trägt und inwiefern dies die Konsumenten im Allgemeinen bzw. in Bezug auf Amazon Fashion beeinflusst. Als Methodologie dient eine literaturbasierte Analyse. Das Modebusiness und Online Business wurden angesichts Strukturdaten, Akteure und aktueller Trends beleuchtet.
Die Themenfelder Trends im Konsumverhalten, Shopper Marketing und Verkaufsförderung wurden ebenfalls untersucht. Anhand des Praxisbeispiels wurde die Innovation Voice Commerce vertieft behandelt.
Ziel dieser Arbeit ist es, entsprechend der Erfolgsfaktoren und Handlungsempfehlungen, die Relevanz von Voice Commerce
im Online Business abzuleiten.
Das Empfehlungsmarketing ermöglicht Unternehmen mit Hilfe von nutzergenerierten Inhalten, neue Kunden zu gewinnen. Eine bedeutende Rolle spielen hierbei besonders Kundenbewertungen im Internet, welche das fehlende Vertrauen in den Online-Shop verringern. In dieser Arbeit wird die Relevanz von Kundenbewertungen im Online-Handel diskutiert. Dabei wird speziell die Modebranche fokussiert und die Umsetzung innerhalb dieser erörtert. Zur Beantwortung der hierzu entwickelten Forschungsfrage „Welche Relevanz haben online Kundenbewertungen in der Modebranche und wie wirken sich diese auf die Kaufentscheidung potenzieller Kunden aus?“, wurden sowohl
fachliterarische Quellen, als auch generieret Umfrageergebnisse genutzt. Mit Hilfe dieser konnte herausgefunden werden, dass Kundenbewertungen eine wachsende Relevanz innerhalb des Online-Handels erlangt haben.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Vertriebskanal elektronischer Marktplatz.
Im Fokus stehen mittelständische Unternehmen, die ihre Produkte über diesen Kanal vertreiben. Die Arbeit beantwortet die Frage, wie sich der Vertriebskanal elektronischer Marktplatz auf den Unternehmensbereich Vertrieb auswirkt. Dabei soll herausgearbeitet werden, welche Chancen und Risiken sich bei einem Vertrieb über einen Marktplatz für mittelständische Unternehmen ergeben.
"Anderen Kunden kauften auch …" : datengestützte Personalisierung von Angeboten in Ecommerce-Stores
(2020)
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Thema der Personalisierung von E-Commerce Seiten. Das heutzutage gängige Verfahren der Website- und Produktanpassung von Anbietern wird durch Datenschutzgesetze und technische Hürden limitiert. Um einen anderen Ansatz zu verfolgen, werden in dieser Arbeit die Möglichkeiten von generierten Metadaten untersucht, die bereits beim ersten Besuch der Website verfügbar sind und keinen Personenbezug aufweisen.
Dieser Ansatz wird mithilfe des Google Analytics Datensatzes eines kooperierenden Unternehmens aus der Mobilfunkbranche untersucht. Es werden unterschiedliche, dem Ansatz entsprechende, Informationen herangezogen, um durch eine graphisch-wirtschaftliche Betrachtung Auffälligkeiten im Kaufverhalten zu finden. Es soll aufgezeigt werden, dass ein bestimmtes Merkmal, das ein Kunde aufweisen kann, eine Affinität zu einem Produktmerkmal hat. Diese Muster könnten dann als Basis für eine Personalisierungsmaßnahme für diese Nutzergruppe herangezogen werden.
Die Analyse zeigt, dass nur eine geringe Anzahl an Muster innerhalb des Ansatzes umsetzbar sind. Ein geringer einstelliger Prozentteil der Nutzer des betrachteten E- Commerce Shops würden eine Anpassung erfahren. Die verwendeten Informationen können nur geringfügig eine Voraussage des Kaufverhaltens treffen, sie deuten mehr auf ein gewisses Nutzerverhalten. Durch diese könnte eine Kampagnenoptimierung oder Cross-Selling umgesetzt werden. Trotzdem bietet der Ansatz, generierte Informationen auszuwerten, interessante Informationen, falls das Kundenverhalten für den Anwender noch nicht gut bekannt war.