Revolution des Handels! Mit diesem Ausdruck wurden die von vielen erwarteten Veränderungen des Online-Booms auf die Geschäftswelt beschrieben. Damaligen Prophezeiungen zufolge war die Entwicklung hin zum reinen Online-Einkauf nur noch eine Frage der Zeit. Andere, zum Teil weit übertriebene, Vorstellungen der schönen neuen Online-Zukunft muss ich hier nicht aufführen, sie sind allgemein bekannt, auch wenn manche sie lieber vergessen würden.
Offensichtlich haben sich diese Erwartungen aber fast alle nicht erfüllt. Es gab zwar sehr viele Unternehmensneugründungen im Bereich des E-Commerce, nur wenige haben jedoch bis heute überlebt. Als positive Beispiele sind hier die weithin bekannten Größen dieser Branche wie Amazon oder eBay zu erwähnen. Eine interessante Frage ist, warum denn nur so wenige der einstmals zahlreichen Händler überlebt haben. Die Beantwortung bedarf zunächst einer kurzen Betrachtung der während des Booms begangenen Fehler.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Vorstellungen des Einflusses von E-Commerce während des DotCom-Booms
- Während des Booms begangene Fehler
- Inhaltsübersicht
- Betriebswirtschaftliche Aspekte
- Stärkere Kundenbindung durch Personalisierung
- Erhöhung des Umsatzes pro Kunde
- Erhöhung des ROI
- Wann lohnt sich Personalisierung?
- Einführung in Customer Relationship Management
- Definition
- Strategische Zielsetzungen des CRM-Konzepts
- CRM-Softwarelösungen
- Aufgabenbereiche eines CRM-Systems
- Analytisches CRM
- Operatives CRM
- Kommunikatives CRM
- Beispiel aus der Praxis
- Web-Mining – Grundvoraussetzung der Personalisierung
- Was ist Web-Mining und was kann man damit machen?
- Was ist Data Mining?
- Besonderheit des Web-Mining (Datenquellen)
- Log-Dateien - Logbücher des Servers
- Cookies – klein aber oho
- Web Bugs – virtuelles Ungeziefer
- Formulare - langweilig aber effizient
- Bewegungspfade – virtuelles Trampelpfade
- Spyware Verfolgung online
- Externe Offline-Quellen – Daten aus dritter Hand
- Die Vorgehensweise beim Data Mining
- Spezifizieren der Ziele des Data Minings
- Aufbau der Mining Base
- Methodenauswahl
- Verfahren des Data Mining
- Assoziationsanalysen
- Warenkorbanalysen
- Analyse sequenzieller Muster
- Entscheidungsbaum-Verfahren
- Clusterverfahren
- Hierarchische Verfahren
- Partitionierende Verfahren
- Neuronale Netze
- Genetische Algorithmen
- Interpretation und Auswertung der Ergebnisse
- Personalisierung – Tante Emma im Internet
- Was ist Personalisierung?
- Warum eigentlich personalisieren?
- Leistungen einer personalisierten Web Site
- Wie profitiert der Kunde?
- Personalisierungsprozess und -techniken
- Profiling
- Matching
- Rules-Based-Systeme
- CASE-Systeme
- Endorsement-Systeme
- Collaborative Filtering
- Channeling
- Akzeptanz der Personalisierung
- Datenschutz und Datensicherheit
- Die Situation in Deutschland und der EU
- Die Situation in den USA
- Die Situation in Japan
- Der P3P-Standard des W3C
- Beispiele aus der Praxis
- eBay – der weltweite Online-Marktplatz
- Amazon der elektronische Buchladen
- Yahoo!- das Internet-Portal
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Diplomarbeit "Personalisierung mit Hilfe von Web-Mining" setzt sich zum Ziel, die Möglichkeiten der Personalisierung im E-Commerce aufzuzeigen. Dabei wird der Fokus auf den Einsatz von Web-Mining-Techniken gelegt, um Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und maßgeschneiderte Angebote zu erstellen.
- Die Rolle von Personalisierung im E-Commerce
- Die Bedeutung von Web-Mining für die Personalisierung
- Verschiedene Techniken und Verfahren des Data Mining
- Datenschutz und Datensicherheit im Kontext der Personalisierung
- Beispiele aus der Praxis für erfolgreiche Personalisierungsstrategien
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung der Arbeit beleuchtet die ursprünglichen Erwartungen an den E-Commerce während des DotCom-Booms und analysiert die Gründe für das Scheitern vieler Unternehmen. Kapitel 2 widmet sich den betriebswirtschaftlichen Aspekten der Personalisierung und zeigt, wie sie zu einer stärkeren Kundenbindung, Umsatzsteigerung und einer Verbesserung des Return on Investment (ROI) beitragen kann.
Kapitel 3 bietet eine Einführung in das Konzept des Customer Relationship Managements (CRM) und erläutert die strategischen Zielsetzungen und Softwarelösungen des CRM-Ansatzes. Kapitel 4 befasst sich mit Web-Mining als Grundlage der Personalisierung. Hier werden die verschiedenen Datenquellen, die bei der Anwendung von Web-Mining genutzt werden, sowie die Vorgehensweise beim Data Mining und verschiedene Verfahren des Data Mining, wie Assoziationsanalysen, Entscheidungsbaum-Verfahren, Clusterverfahren, neuronale Netze und genetische Algorithmen, detailliert behandelt.
In Kapitel 5 wird die Personalisierung im E-Commerce näher betrachtet. Es werden die Vorteile der Personalisierung für Unternehmen und Kunden, die verschiedenen Personalisierungstechniken, wie Profiling, Matching und Channeling, sowie die Akzeptanz der Personalisierung durch die Kunden diskutiert. Kapitel 6 beschäftigt sich mit dem Thema Datenschutz und Datensicherheit im Kontext der Personalisierung und untersucht die Situation in Deutschland, der EU und den USA.
Die Diplomarbeit schließt mit einer Betrachtung von Beispielen aus der Praxis, wie eBay, Amazon und Yahoo!, und präsentiert ein Fazit und einen Ausblick auf die Zukunft der Personalisierung im E-Commerce.
Schlüsselwörter
Die Arbeit beschäftigt sich mit den Schlüsselbegriffen Personalisierung, E-Commerce, Web-Mining, Data Mining, Customer Relationship Management (CRM), Datenschutz, Datensicherheit, Kundenbindung, Umsatzsteigerung, Return on Investment (ROI), Profiling, Matching, Channeling und Beispielen aus der Praxis wie eBay, Amazon und Yahoo!.
- Arbeit zitieren
- Christian Straßer (Autor:in), 2003, Personalisierung mit Hilfe von Web-Mining, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/23420
