Aufbauend auf dem Konzept der Personalisierung und der individuellen Kundenansprache im E-Commerce, verfolgte diese Arbeit das Ziel, die Vorteile einer personalisierten Kundenansprache im Rahmen eines praxisnahen Konzepts für den stationären Modehandel nutzbar zu machen. Dabei wurde untersucht, wie sich durch die intelligente Verknüpfung der RFID-Technologie, Smartphones und Empfehlungsalgorithmen eine automatisierte Personalisierung zur Konversionssteigerung während des Einkaufsvorgangs im stationären Geschäft realisieren lässt.
Neben einer Untersuchung der Wirkung von Personalisierung auf die Konversionsrate und einer Betrachtung der Treiber von Personalisierung im E-Commerce, erfolgte eine Potenzialanalyse der RFID-Technologie sowie von Smartphones. Dabei konnte gezeigt werden, dass sich die RFID-Technologie durch Anbringung von RFID-Tags zur Erfassung des Kundenverhaltens einsetzen lässt. Die RFID-Tags funktionieren dabei ähnlich den Page-Tags (Cookies) im Online-Handel. Zudem wurde das Smartphone als ständiger Begleiter und Bindeglied zwischen der Online und der Offlinewelt identifiziert. Mit Hilfe der darauf aufbauenden quantitativen Online-Befragung konnten signifikante Zusammenhänge zwischen der Smartphone-Marke und ihren Nutzern im Hinblick auf ihre Ausgabe- und Zahlungsbereitschaft, sowie ihr Einkaufsverhalten in Bezug auf Bekleidung, festgestellt werden. Dabei zeigten sich eindeutige Korrelationen zwischen der Smartphone-Marke und dem Einkaufsverhalten von Smartphone-Nutzern in Bezug auf Bekleidung. Es stellte sich u.a. heraus, dass das Smartphone einen Indikator für die Höhe der jährlichen Ausgaben sowie die Zahlungsbereitschaft (ZB) für Bekleidung eines Smartphone-Nutzers darstellt. Apple-Nutzer korrelierten dabei mit den höchsten und LG-Nutzer mit den niedrigsten jährlichen Ausgaben.
Die vorliegende Arbeit liefert damit ein praxisnahes Konzept für die Einführung einer auf RFID, Smartphone und Empfehlungsalgorithmen basierenden Personalisierung im Handel. Sie stellt damit einen möglichen Ausgangspunkt für die Einführung einer individuelle Kundenansprache und einer systematischen Konversionsoptimierung in der „Offline-Welt“ dar.
Inhaltsverzeichnis
- Kurzfassung
- Abstract
- Abkürzungsverzeichnis
- Abbildungsverzeichnis
- Tabellenverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Zielsetzung und Problemstellung
- 1.2 Thematische Einordnung und Abgrenzung des Untersuchungsgegenstandes
- 1.3 Gang der Arbeit
- 2 Grundlagen der Untersuchung
- 2.1 Konversionsrate
- 2.1.1 Definition
- 2.1.2 Bildung und Messung
- 2.2 Konversionsratenoptimierung
- 2.3 Personalisierung als Mittel der Konversionsratenoptimierung
- 2.3.1 One-to-One Marketing
- 2.3.2 Definition Personalisierung
- 2.3.3 Vorrausetzungen für die Umsetzung von Personalisierung
- 2.3.3.1 Web-Analytics
- 2.3.3.2 Segmentierung
- 2.3.4 Wirkung der Personalisierung auf die Konversionsrate
- 2.3.5 Neue Treiber der Personalisierung
- 2.3.5.1 Big Data
- 2.3.5.2 Data-Mining
- 2.3.5.3 Predictive Analytics
- 2.3.5.4 Behavioral-Targeting
- 2.3.5.5 Machine Learning
- 2.3.5.6 Empfehlungssysteme
- 2.1 Konversionsrate
- 3 Der stationäre Modehandel
- 3.1 Status Quo
- 3.2 Implikationen der Personalisierung im E-Commerce für den stationären Modehandel
- 3.3 Technologische Treiber
- 3.3.1 RFID
- 3.3.2 Smartphone
- 3.3.3 Zwischenfazit
- 3.4 Konzept zur Echtzeit-Konversionsratenoptimierung im stationären Modehandel
- 3.5 Kaltstart-Problem
- 3.5.1 Problematik
- 3.5.2 Lösungsansatz
- 4 Quantitative Online-Befragung
- 4.1 Mögliche Datenquellen und Herleitung der Hypothesen
- 4.2 Untersuchungsziel
- 4.3 Methodik
- 4.4 Aufbau
- 4.5 Datenerhebung und -Analyse
- 4.5.1 Charakterisierung der Daten und Einschätzung der Aussagekraft
- 4.5.1.1 Analyse
- 4.5.1.2 Ergebnisse
- 4.5.2 Überprüfung der Hypothesen
- 4.5.2.1 Hypothese H1 und H2
- 4.5.2.2 Hypothese H3 und H4
- 4.5.2.3 Hypothese H5
- 4.5.2.4 Hypothese H6
- 4.5.2.5 Hypothese H7
- 4.5.1 Charakterisierung der Daten und Einschätzung der Aussagekraft
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Masterarbeit mit dem Titel „Vom E-Commerce lernen: RFID und Smartphone als Konversionsoptimierer im stationären Modehandel“ befasst sich mit der Übertragung von Personalisierungsstrategien aus dem E-Commerce auf den stationären Modehandel. Ziel ist es, durch die Verknüpfung von RFID-Technologie, Smartphones und Empfehlungsalgorithmen die Konversionsrate im stationären Handel zu optimieren.
- Personalisierung im E-Commerce und ihre Auswirkungen auf die Konversionsrate
- Potenzialanalyse von RFID-Technologie und Smartphones im stationären Handel
- Zusammenhänge zwischen Smartphone-Marken und dem Einkaufsverhalten von Smartphone-Nutzern im Modebereich
- Entwicklung eines Konzepts zur Echtzeit-Konversionsratenoptimierung im stationären Modehandel
- Lösung des Kaltstart-Problems von Empfehlungsalgorithmen im stationären Modehandel
Zusammenfassung der Kapitel
Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die die Zielsetzung und Problemstellung sowie den Aufbau der Arbeit erläutert. Im zweiten Kapitel werden die Grundlagen der Untersuchung beleuchtet, darunter die Konversionsrate, Konversionsratenoptimierung und Personalisierung als Mittel der Optimierung.
Kapitel drei beschäftigt sich mit dem stationären Modehandel und untersucht den Status Quo, Implikationen der Personalisierung im E-Commerce für den stationären Handel und die technologischen Treiber RFID und Smartphones.
Kapitel vier befasst sich mit der quantitativen Online-Befragung, die zur Untersuchung der Zusammenhänge zwischen Smartphone-Marken und dem Einkaufsverhalten von Smartphone-Nutzern im Modebereich durchgeführt wurde.
Schlüsselwörter
Die Arbeit fokussiert auf die Themen Konversionsratenoptimierung, RFID, Smartphone, Mobile, Big Data, Empfehlungsalgorithmen, Personalisierung, Kaltstart-Problem und den stationären Modehandel.
- Quote paper
- M.A. Medienwirtschaft Niklas Dorn (Author), 2013, Vom E-Commerce lernen. RFID und Smartphone als Konversionsoptimierer im stationären Modehandel, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/286885
