Inhaltsverzeichnis

  Inhaltsverzeichnis  III

  Abkürzungsverzeichnis.  IV

  Abbildungsverzeichnis  V

Tabellenverzeichnis V   

1  Kundenbindung.  1

2  Übersicht der Techniken im EC/MC-Bereich.  3

2.1  Techniken im Electronic Commerce.  3

2.1.1  Techniken für die Kundenbindung im Onlineshop  3

2.1.1.1  Personalisierung und Individualisierung  4

2.1.1.2  Der Web-Auftritt  12

2.1.2  Bezahlen und Sicherheit  15

2.1.3  E-Mail-Response-Management-Systeme  22

2.1.4  Telematik  25

2.2  Techniken im Mobile Commerce  27

2.2.1  Personalisierung: Mobile Engines  30

2.2.2  Location Based Services.  30

3  Potentiale & Ausblick  33

4  Zusammenfassung & Fazit.  36

  Literaturverzeichnis  37

  37  

III

Abkürzungsverzeichnis

Micrometer (= 10 ^-6 Meter) µm ASP Application Service Provider BCG Boston Consulting Group CRM Customer Relationship Management (-Systeme) DFKI Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DTAG Deutsche Telekom AG

EC Electronic Commerce ECML Electronic Commerce Modelling Language

EDI Electronic-Data Interchange ERP Enterprise-Resource-Planning (-Systeme) GPRS General Packet Radio Service GPS Global Positioning System GSM Global System for Mobile Communications HTML Hypertext Markup Language HTTP Hypertext Transfer Protokoll JIT Just- in-time KI Künstliche Intelligenz LBS Location Based Services MC Mobile Commerce Nanometer (= 10 ^-9 Meter) nm PIN Personal Identification Number PPS Produktionsplanungs- und Steuerungssystem ROI Return on Investment SIM Subscriber Identification Module SIM Subscriber Identification Module SSL Secure Socket Layer UMTS Universal Mobile Telecommunications System

IV

  Abbildungsverzeichnis  

  Abbildung 2.1: Aufzeichnung einer Bewegung des Surfers Eggi2000  

  Abbildung 2.2: Beispiel: Personalisierung bei Amazon.de  

  Abbildung 2.3: Wartezeit und Akzeptanz Manh2003  

  Abbildung 2.4: Angebotene Zahlungsmodalitäten  

  Abbildung 2.5: Markenzeichen von Yahoo, AOL und amazon.de  

  Abbildung 2.6: Markenzeichen von VISA und MasterCard  

  Abbildung 2.7: Ablauf einer Bestellung bei VISA 3-D Secure I Visa2001  

  Abbildung 2.8: Ablauf einer Bestellung bei VISA 3-D Secure II  

  http://www.verifiedbyvisa.com/microsites/verified/how it works.html  

  Abbildung 2.9: Logo von T-Pay  

  Abbildung 2.10: Markenzeichen der Firstgate AG  

  Abbildung 2.11: Abfragen des Kontostandes bei Firstgate Click&buy  

  Abbildung 2.12: Kommunikationsmittelnutzung zwischen Kunden und Unternehmen  

  und Gründe Payo2002  

  Abbildung 2.13: Symbolik der Telematik  

  http://www.ktt.de (Timetec Teldatrans)  

  Abbildung 2.14: Funktionsweise einer Sendungsverfolgung  

  http://www.AIS.de  

  Abbildung 2.15: Umsätze im EU-Markt für -MPayment Robb2002  

  Abbildung 2.16: Der Lebenszyklus der Technologieadoption Lads2002  

  Abbildung 3.1: Bis 2004: Das große Plattformsterben -  

  nur noch 50 Plattformen weltweit? Gerl2002  

  Abbildung 3.2: Strategischer Technologieeinsatzplan Buhl2002  

  Abbildung 3.3: Intel Prozessoren im Jahre 2007 mit vier CPU-Kernen Vils2002  

  Tabellenverzeichnis  

Tabelle 2.1:  Übersicht der Techniken.  

V

1 Kundenbindung

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit aktuellen und potentiellen Techniken, die im Electronic- und Mobile Commerce (EC/ MC) zur Kundenbindung beitragen. Heutzutage befinden sich EC-Shops in einem gesättigten Verdrängungsmarkt. Die Konkurrenz im Business-to-Consumer (B2C) ist groß und nur einen Mausklick

entfernt [vgl. Dach2002]. Die Kosten beim Wechsel des Anbieters sind bei Business-to-Business (B2B) sehr gering, bei B2C nicht erwähnenswert. Das Akquirieren von Kunden ist fünfmal so teuer wie das Binden eines Stammkunden an das Unternehmen [vgl. Abou2001]. Aufgrund der hohen Kosten für die Neukundengewinnung wird der Kunde erst dann für ein Unternehmen „rentabel“, wenn dieser zum Stammkunden wird. Daher wird die Kundenb indung der Kundenakquisition den Rang ablaufen [ vgl. Klei2001]. Der Unternehmenserfolg basiert auf langfristigen Geschäftsbeziehungen. Hierfür sind Maßnahmen und Techniken für eine Kundenbindung unumgänglich. Kundenbindung ist für Internetshops nicht nur eine simple Strategie - sie ist überlebenswichtig. Kundenbindung wiederum setzt Kundenzufriedenheit und Vertrauen voraus. Kundenzufriedenheit kann im Massenmedium Internet nur dann erreicht werden, wenn Kunden persönlich angesprochen oder individuell betreut werden (Oneto-One-Marketing). Vor allem Service und Support spielen hier eine große Rolle. Persönliche Empfehlungen oder schnelle Reaktionen bei Fragen oder Problemen sind essentiell. Dafür ist es notwendig, Wissen über den Kunden zu generieren. Anhand von Beobachtungs- und Auswertungstechniken können Daten gesammelt und Profile erstellen werden, mittels derer Kunden individuell behandelt werden können (Customer Relationship Management). Ist dies gegeben, so reduziert sich der Anreiz eines Kunden, den Anbieter zu wechseln. Stammkunden ermöglichen es den Unternehmen, Potentiale beim Cross-Selling auszuschöpfen; zufriedene Kunden bringen neue Kunden (Mund-zu-Mund-Propaganda). Im Bereich B2B können aufgrund der tendenziell längerfristigen Geschäftsbeziehungen Kosten reduziert werden, indem die Auftragsannahme elektronisch und ohne Medienbruch vonstatten geht. Dadurch können Prozesse beschleunigt und optimiert werden, was ebenfalls zur Kundenbindung beiträgt. Kürzere Lieferzeiten, Just- in-time-Produktion oder die Einsicht in Stati der Auftragsabwicklung ergänzen dies.

Wie gewinnt man nun Stammkunden? In anderen Worten: Wie bindet man Endkunden oder andere Unternehmen an das eigene Unternehmen? Neben Anwendungen wie Multimedia-Seiten, dynamische n Webangeboten, „after-sale-services“ oder

elektronischem Datenaustausch von Unternehmen via EDI sind auch Techniken notwendig, die Kunden aktiv binden.

Im Bereich Mobile Commerce, einem Markt, den es noch zu erschließen gilt, existieren ebenfalls Techniken, d ie nicht nur zur Kundenbindung, sondern auch zu deren Akquisition beitragen.

Im nachfolgenden Kapitel wird ein Ausschnitt der aktuellen Techniken im EC und MC bei B2C und B2B dargestellt. Beginnend mit der Personalisierung und Individualisierung folgt der Web-Auftritt im EC. Ersteres beinhaltet die Datengewinnung und -auswertung, mit deren Hilfe Profile abgebildet werden können, so dass ein Unternehmen den Kunden persönliche Angebote oder Empfehlungen unterbreiten kann. Der Web-Auftritt befasst sich mit Techniken, die die Darstellung von dynamischen Seiten jederzeit und für Jedermann ermögliche n. Anschließend werden innovative Bezahlsysteme dargestellt, die das Vertrauen der Kunden erhöhen und zudem einfach zu bedienen sind. Darauf folgend werden E -Mail-Response-Management-Systeme präsentiert, die eine Beantwortung von Frage n in Echtzeit ermöglichen. Abschließend wird im B2B-Bereich auf die Telematik, insbesondere auf die Sendungsverfolgung eingegangen.

Im darauf folgenden Abschnitt 2.2 werden Techniken demonstriert, die zur Kundenbindung im MC beitragen. Insbesondere Mobile Engines und Location Based Services (LBS) spielen hierbei eine Rolle.

Im dritten Kapitel „Potentiale und Ausblick“ wird die Marktentwicklung in den nächsten Jahren dargestellt. Außerdem werden die notwendigen Weiterentwicklungen der Hardware, speziell die Prozessortrends, und der Software, vor allem die Integration der Künstlichen Intelligenz, präsentiert.

Im vierten und letzten Abschnitt werden die wichtigsten Ergebnisse zusammengetragen.

2

2 Übersicht der Techniken im EC/MC-Bereich

EC MC

B2C

B2B

Tabelle 2.1: Übersicht der Techniken

2.1 Techniken im Electronic Commerce

Im Folgenden werden vier Techniken dargestellt, die es Onlineshops ermöglichen, ihre Kunden an das Unternehmen zu binden.

2.1.1 Techniken für die Kundenbindung im Onlineshop

Im Gegensatz zu realen Ladengeschäften bieten Internetshops nur selten eine Beratung an. Somit ist es für die Old Economy einfacher, Kunden durch persönliche Betreuung an das Unternehmen zu binden. EC-Shops hingegen müssen Kunden binden, um die eigene Existenz aufgrund der starken Konkurrenz, die nur „einen Mausklick“ entfernt ist, zu garantieren. Daher ist es notwendig, auch Online-Kunden „persönlich“ anzusprechen (1:1-Marketing) bzw. ihnen das Gefühl zu geben, dass sie „wichtig“ sind (CRM). Eine Möglichkeit für diese Kundendifferenzierung im Massenmedium Internet sind Personalisierung oder Recommender Systeme [vgl. Fabr2002] - Techniken, die (persönliche) Empfehlungen auf Basis von Filtertechniken für beispielsweise komplementäre Güter aussprechen. Somit wird der Kunde bei der Kauffindung bzw. Produktauswahl unterstützt.

3

2.1.1.1 Personalisierung und Individualisierung

Um Kunden langfristig an das eigene Unternehmen zu binden, müssen Anbieter versuchen, Kunden individuell anzusprechen. Daher muss damit begonnen werden, Informationen vom Kunden zu bekommen. Techniken wie Clickstream-Analysen oder Cookies helfen, jene Daten zu gewinnen. Die Abspeicherung solcher Daten sollte in einem zentralen Kundenrepository erfolgen. Setzt man innerhalb dieses Repositories die einzelnen Informationen - mit Hilfe von Data Mining-Tools - zusammen, so erhält man aus den Informationen vom Kunden Wissen über den Kunden. Ziel hierbei ist es, Profile zu bilden. Diese beinhalten unter anderem die persönlichen Daten des Nutzers oder Käufers, die Präferenzen oder die Zugangstechniken (ISDN, V.90, etc.). Anhand von Profilen ist der Anbieter in der Lage, gezielte Werbung zu schalten, wenn der Käufer sich g erade auf der entsprechenden Seite des Anbieters befindet. Des Weiteren ermöglichen Profile Cross-Selling oder aber auch eine Vereinfachung beim Kauf (z.B. One-Click). Profile dienen der Personalisierung. Kennt ein Onlinestore die Präferenzen seines Kunden, so kann der Anbieter sein Angebot dementsprechend anpassen. Recommendation Engines („Empfehler-Systeme“) generieren hieraus für den Kunden Produktempfehlungen. Durch dieses Wissen über den Kunden ist ein One-to-One-Marketing möglich. Hierbei geht es darum, den Kunden und seine Bedürfnisse zu kennen [vgl. Eggi2000]. Diese Kundendifferenzierung zielt in erster Linie darauf ab, den Kunden durch Qualität an das Unternehmen zu binden, und nicht Kunden zu akquirieren, da letzteres fünfmal teurer ist [ vgl. Eggi2000]. Aufgrund dieser Individualisierung hat der Käufer seinerseits wenig Anreiz den Anbieter zu wechseln, da er bei einem neuen Anbieter, der seine Wünsche nicht kennt, „fremd“ ist.

Die Personalisierung (bzw. Personalisierungssoftware), die „massenhafte

Individualisierung der Marketinginstrumente der Anbieter“ [Fabr2002], ist das Kernelement einer hochwertigen Kundenbeziehung. Um dies zu erreichen, ist eine Vielzahl von Daten notwendig, um die individuellen Bedürfnisse des Kunden erkennen zu können. Neben den vom Kunden bewusst zur Verfügung gestellten Informationen aus Formularen oder Feedbacks via E -Mail (die es auch auszuwerten gilt - siehe Abschnitt 2.1.3) können auch unbewusste Informationen ü ber den User gesammelt werden. Hierfür stehen Techniken wie Clickstream-Analysen oder Cookies zur Verfügung, die danach dazu beitragen, Benutzerprofile zu erstellen oder anzuwenden. So kann der Kunde beim Besuch der Seite erkannt und angesprochen werden.

4

Clickstream-Analysen

Bei der Clickstream-Analyse geht es in erster Linie darum, Datenspuren von Kunden aufzuzeichnen. Gelangt ein Anwender auf die Internetseite eines EC-Shops kann dieses mittels Clickstream- Analysen bis zu einem gewissen Grad zurückverfolgen, welche Websites unmittelbar zuvor besucht wurden. Angeklickte Werbebanner, Links zu anderen Seiten oder zuvor angewählte Unternehmensseiten geben ein detailliertes Benutzerprofil über die Interessen des Surfers [vgl. Klei2001]. Der Surfer selbst bleibt dabei in aller Regel anonym [vgl. Enge2001]. Ziel der Analysen ist es, zu ermitteln, in welcher Weise ein User das Internetangebot nutzt. Für Clickstream bzw. Web-Analysen verwendet man Daten direkt aus den Logfiles der jeweiligen Server. Als Datenquellen dienen Webserver (Log Dateien), Applikationsserver (Log Dateien), Contentserver (Observationsdateien) oder Protokolle von Netzwerkmanagementsystemen. Ist die Protokollierung eines Webservers aktiviert, so werden hier die einzelnen von jedem Benutzer nachgefragten Seiten („http Requests“) aufgezeichnet, d.h. die Bewegungen eines Users werden protokolliert [vgl. Enge2001]:

Abbildung 2.1: Aufzeichnung einer Bewegung des Surfers

Die Auswertung solcher Logfiles erfolgt mit Methoden des Data- bzw. Web-Minings. Damit Wissen aus den gewonnenen Informationen abgeleitet werden kann, müssen Analysetools (so genannte E-Ming-Tools) zum Einsatz kommen. Bei dieser Mining-Analyse werden die Daten bereinigt und decodiert. Diese Daten werden in einem Data Warehouse hinterlegt.

5