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
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
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
4.5.2.6 Hypothese H8
4.5.2.7 Hypothese H9
4.5.2.8 Hypothese H10
4.5.2.9 Hypothese H11
4.5.2.10 Hypothese H12
4.5.3 Diskussion der Ergebnisse
4.5.4 Grenzen der Untersuchung
5 Fazit
6 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, wie Personalisierungstechniken aus dem E-Commerce, speziell durch die Verknüpfung von RFID und Smartphones, auf den stationären Modehandel übertragen werden können, um die Konversionsrate zu steigern und das Kaltstart-Problem von Empfehlungssystemen zu überwinden.
- Konversionsratenoptimierung im stationären Einzelhandel
- Einsatz von RFID-Technologie und Smartphones als Datengeneratoren
- Personalisierung und Empfehlungsalgorithmen in Echtzeit
- Quantitative Analyse von Smartphone-Marken als Indikator für Kaufverhalten
- Entwicklung praxisnaher "Business Rules" für den stationären Handel
Auszug aus dem Buch
3.3.1 RFID
RFID Systeme (Radio Frequency Identification) zählen zu den automatischen Identifikationssystemen (Auto-ID-Systeme), welche die kabellose Erkennung und Lokalisierung von Objekten mittels elektromagnetischer Wellen zwischen einem Sender (Transponder oder Tag) und einem Lesegerät (Reader), sowie einem über eine Schnittstelle angebundenen System zur Datenverarbeitung ermöglichen. (Finkenzeller 2008, S. 7) (Wiedmann et al. 2005, S. 20) (Shepard 2005, S. 55) Die Transponder, oft auch als Tags bezeichnet, können dabei aktiver oder passiver Natur sein. Aktive Transponder verfügen über eine eigene Energieversorgung. Passive Transponder beziehen ihre Energie wiederum mittels Induktion aus dem elektromagnetischen Feld des Lesegeräts. (Finkenzeller 2008, S. 23) (Finkenzeller 2008, S. 44) (Shepard 2005, S. 57) Die Tags, die direkt am zu identifizierenden Objekt (z. B. Waren, Verpackungen oder Transportbehälter) angebracht werden, verfügen über einen integrierten Microchip. Auf dem Chip können Daten, wie z. B. eine eindeutige Produktidentifikationsnummer, Produktionsdatum oder Größe, Form und Farbe gespeichert und durch Lesegeräte ausgelesen und erfasst werden (Franke und Dangelmaier 2006, S. 8). Bei den Transpondern und Lesesystemen kommen verschiedene Modelle zum Einsatz, die sich in Größe, Frequenz und Sendereichweite unterscheiden.
Im Modehandel haben sich, wohl vor allem aufgrund des niedrigen Preises und ihrer geringen Größe, in den letzten Jahren passive EPC UHF GEN2 Tags mit einer Reichweite von ein bis zwei Metern durchgesetzt. Die Preise für RFID-Tags liegen laut Tröger von GS1 Germany in rund 90 Prozent der Fälle bei Preisen zwischen sechs und 14 Euro Cent. (Rösch 2012, S. 2)
Bewährte Anwendungsgebiete der RFID-Technologie sind „Zugangskontrollen zu Gebäuden oder die Nachverfolgung von Waren in der Lieferkette“ (Wiedmann et al. 2005, S. 20).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung erläutert die Relevanz der Konversionsratenoptimierung im Modehandel und stellt die Forschungsfrage zur Übertragbarkeit von E-Commerce-Personalisierung auf den stationären Handel.
2 Grundlagen der Untersuchung: Dieses Kapitel definiert Kernbegriffe wie Konversionsrate und Personalisierung und analysiert Treiber wie Big Data, Data-Mining und Empfehlungssysteme.
3 Der stationäre Modehandel: Es wird der Status Quo des Handels analysiert und ein Konzept entwickelt, wie RFID und Smartphones zur Personalisierung in Umkleidekabinen genutzt werden können, um das Kaltstart-Problem zu lösen.
4 Quantitative Online-Befragung: Dieses Kapitel beschreibt die Methodik und Durchführung der empirischen Studie, die den Zusammenhang zwischen Smartphone-Nutzung und Kaufverhalten untersucht.
5 Fazit: Das Fazit fasst die Erkenntnisse zusammen und bestätigt, dass die Smartphone-Marke ein signifikanter Indikator für das Ausgabeverhalten von Kunden ist.
6 Ausblick: Der Ausblick thematisiert die zukünftige Digitalisierung des stationären Handels und die damit verbundenen Herausforderungen hinsichtlich Datenschutz und Akzeptanz.
Schlüsselwörter
Konversionsratenoptimierung, RFID, Smartphone, Mobile, Big Data, Empfehlungsalgorithmus, Personalisierung, Kaltstart-Problem, Stationärer Modehandel, Kaufverhalten, Zahlungsbereitschaft, Online-Befragung, Predictive Analytics, Data-Mining
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der vorliegenden Masterthesis grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Übertragung erfolgreicher Personalisierungsstrategien aus dem E-Commerce auf den stationären Modehandel durch den Einsatz von RFID und Smartphones.
Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Die zentralen Themen sind Konversionsratenoptimierung, der technologische Wandel im stationären Handel durch RFID und Smartphones sowie die datengestützte Kundensegmentierung.
Welches primäre Ziel verfolgt die Arbeit?
Ziel ist es, ein Konzept zur Echtzeit-Personalisierung im stationären Geschäft zu entwickeln und das dabei auftretende Kaltstart-Problem durch eine empirische Untersuchung zu adressieren.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Neben einer umfassenden Literaturanalyse wird eine quantitative Online-Befragung durchgeführt, deren Ergebnisse in einer multivariaten Analyse auf Hypothesen zur Korrelation von Smartphone-Marken und Kaufverhalten geprüft werden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil befasst sich mit den theoretischen Grundlagen der Personalisierung, der Potenzialanalyse von RFID und Smartphones sowie der empirischen Untersuchung zur Herleitung von "Business Rules" für Empfehlungssysteme.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich primär über die Schlagworte Konversionsratenoptimierung, RFID, Smartphone, Personalisierung und Stationärer Modehandel definieren.
Warum wird speziell die Umkleidekabine als Ort für die Personalisierung fokussiert?
Die Umkleidekabine wird als der physische Ort betrachtet, an dem die finale Kaufentscheidung getroffen wird, und bietet durch RFID die Möglichkeit, Kundeninteressen in Echtzeit ohne Überwachung der gesamten Ladenfläche zu erfassen.
Welche Rolle spielt das Kaltstart-Problem bei der Umsetzung des Konzepts?
Das Kaltstart-Problem beschreibt das Fehlen von historischen Kundendaten bei der Neueinführung eines Empfehlungssystems; die Arbeit schlägt vor, dieses durch empirisch gewonnene Hypothesen über das Nutzerverhalten zu überbrücken.
- 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
