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Methoden, Chancen und Risiken der Personalisierung der Websites von Online-Shops

Seminararbeit 2004 47 Seiten

BWL - Handel und Distribution

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

II. Verzeichnis der Abbildungen

III. Verzeichnis der Abkürzungen

0. Zusammenfassung

1. Einleitung
1.1 Geschichte der Personalisierung

2. Datensammlung
2.1 Datenquellen
2.1.1 Cookies
2.1.2 Log-File
2.2 Data-Mining
2.2.1 Click-Stream-Analyse
2.2.2 Data-Mining Verfahren
2.3 Benutzerprofile
2.3.1 Explizite Personalisierung
2.3.2 Implizite Personalisierung

3. Verfahren der Personalisierung bei Online Shops
3.1 Regelverfahren
3.2 Filterverfahren
3.2.1 Einfaches Filtern
3.2.2 Inhaltsbasiertes Filtern
3.2.3 Kollaboratives Filtern

4. Risiken und Chancen der Personalisierung von Websites
4.1 Technische Aspekte
4.2 Ökonomische Aspekte

5. Praxisbeispiel www.amazon.de

6. Trends und Ausblicke in der Personalisierungstechnik

7. Literaturverzeichnis

II. Verzeichnis der Abbildungen

Abb. 1 Phasen im Personalisierungsprozess

Abb. 2 Auszug aus Cookie-Datei

Abb. 3 Logfile-Datei

Abb. 4 Ergebnisse des Data-Mining

Abb. 5 Aufgaben mit entsprechenden Verfahren

Abb. 6 Regelbasiertes Filtern

Abb. 7 Einfaches Filtern

Abb. 8 Inhaltsbasiertes Filtern

Abb. 9 Kollaboratives Filtern

Abb. 10 Erfolgsfaktoren des Internet-Business

Abb. 11 Kundenbindungsmanagement

Abb. 12 Die angewendeten Verfahren auf unterschiedlichen Site-Typen

Abb. 13 Internetuser in Deutschland - August 2003

Abb. 14 Begrüßung bei www.amazon.de

Abb. 15 Quick-Pick

Abb. 16 Persönlicher Amazon-Shop

Abb. 17 Produktinformationen

Abb. 18 Einsatz des einfachen Filterns

Abb. 19 Einsatz des kollaborativen Filterns

Abb. 20 Personalisierungsmaßnahmen bei Amazon.de

III. Verzeichnis der Abkürzungen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

0. Zusammenfassung

Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Darstellung von Methoden, Chancen und Risiken der Personalisierung der Websites von Online-Shops.

Um diesen Ansatz zu verfolgen, ist es notwendig als die Grundlagen jedweder Personalisierung, die Datensammlung mit Datenquellen, Data-Mining und Benutzerprofile in der Art ihrer Erfassung und ihrer Aussagekraft genauer vorzustellen.

Die verwendeten Analyseverfahren werden analysiert und im Gesamtkontext hinsichtlich der Chancen und Risiken gewürdigt.

Anhand der Website von Amazon.de werden die Einsatzmöglichkeiten praxisnah dargestellt.

Die Personalisierungstechnologie ist ein grundlegender Bestand einer jeder Online-Shop Strategie und wird in Zukunft verstärkt zur Anwendung kommen.

Eine Überbeanspruchung birgt jedoch existenzielle Gefahren.

1. Einleitung

Im Zeitalter des E-Business ist es für Unternehmen überlebenswichtig, die Bedürfnisse ihrer Kunden zu kennen. Daher sind Anbieter mit der Frage konfrontiert, inwieweit das Unternehmen Kunden dauerhaft binden kann. Zwei Strategien, die zur besseren Bindung und zur Steigerung der Umsätze eingesetzt werden, sind das One-to-One-Marketing und die Personalisierung.[1]

Ein Phänomen unserer heutigen Zeit sind Online-Shops, die insbesondere aus dem IT-Boom Ende der 90ziger Jahre hervorgegangen sind und sich intensiv mit diesen Strategien befassen.

Sie ermöglichen dem Kunden Waren im Internet anzusehen und zu kaufen, sind also in Folge dessen von ihm abhängig. Eine falsche Angebotspalette bewirkt das Fernbleiben und die Abwanderung und als Resultat eine Verdrängung aus dem Markt.

Die Vorteile dieser Absatzkanäle für die Kunden sind Bequemlichkeit, da für einen „Einkauf“ nur ein Computer mit Internetanschluss benötigt wird, und kundenfreundlichen Öffnungszeiten, da Online-Shops in der Regel rund um die Uhr zugänglich sind. Auf diesem Wege wird dem Kunden ein stressfreies Einkaufen ermöglicht. Neben den Vorteilen haben Online-Shops allerdings auch große Nachteile. Insbesondere bei Bekleidungskäufen zeigen sich diese, da die Ware nicht anprobiert oder angefasst werden kann. Einkäufen eines Kleidungsstückes in einem Laden des stationären Einzelhandels stehen dem Käufer sofort zur Verfügung, wohingegen bei Online-Einkäufen mit mehreren Tagen Lieferzeit zu rechnen ist. Ist das ausgesuchte Kleidungsstück in der falschen Größe ausgewählt worden, kann es zwar retourniert werden, jedoch verlängert sich dadurch die Dauer vom Kaufzeitpunkt bis zum tatsächlichen Erhalt der Kleidung. Je nach Shopanbieter entfallen noch weitere Versandkosten, die zusätzlich zu den normal erhobenen vom Kunden zu tragen sind.[2]

Mit dem Einbruch der New Economy ist auch die anfängliche Euphorie und schnelle Gründung von Online-Shops gewichen. Einzig und allein Anbieter mit einer durchdachten Strategie haben Chancen, sich am Markt zu profilieren und zu überleben. In der Vergangenheit haben sich viele an den Kosten, vor allem für die Logistik übernommen, und sind vom Markt gedrängt oder von Konkurrenten aufgekauft worden. Starke Shops konnten die Gewinnzone erst mit der Straffung von internen Prozessen und der Optimierung ihrer Logistik erreichen.

Umso mehr sind Strategien gefragt, die den Fortbestand sichern können.

Die Personalisierung ist dabei eine von vielen und umfasst das Sammeln und Speichern von Informationen, die der Kunde eines Shops während seines Besuches auf der Website zurücklässt. Die Datensammlung erfolgt auf verschiedenen Wegen, die im Verlauf des 2. Kapitels vorgestellt werden.

Die anschließende Analyse dieser Daten ermöglicht durch den Einsatz verschiedenster Verfahren und Methoden (s. Kap. 3) die Bereitstellung der entsprechenden Informationen, so dass auf spezielle Kundenbedürfnisse mit vorbereiteten Angeboten explizit eingegangen werden kann.[3]

Die Hauptgründe für den Einsatz von solchen Methoden sind nicht nur die Erhöhung der Kundenzufriedenheit, sondern auch die Steigerung des Umsatzes.[4]

Kunden, die sich und ihre Wünsche ernst genommen fühlen sind eher bereit das Unternehmen weiterzuempfehlen und ihm treu zu bleiben. Mittelfristig bis langfristig ergibt sich so ein zusätzlicher Gewinn.[5]

Diese Strategie hat sowohl Chancen für die Kunden und für die Unternehmen, jedoch auch nicht zu verachtenden Risiken (s. Kap. 4). Verbraucherschützer sehen die Gefahr eines „gläsernen Kunden“ der vollkommen transparent wird, während gerade Unternehmen in den erkannten Bedürfnissen und Präferenzen ihrer potentiellen Kunden mögliche Umsatzsteigerungen sehen.

Der Online-Shop Amazon.de genießt eine Vorreiterrolle unter den Anwendern von Personalisierungtechniken und wird in Kapitel 5 genauer vorgestellt. Abschließend werden Trends und Ausblicke hinsichtlich der Anwendung von Personalisierung bei Online-Shops dargestellt.

1.1 Geschichte der Personalisierung

Die Online-Shops erlebten ihre Gründung in der Zeit der New Economy und dem zur Jahrtausendwende anhaltenden IT-Boom. Die Personalisierung hat in ihrer bisherigen Entwicklung schon drei verschiedene Phasen durchlaufen. Bei den ersten Einsätzen war die Absicht vorhanden, die Besucher für die Website zu interessieren und sie zu einem häufigeren „vorbeischauen“ zu animieren. Die Produktwerbung sollte optimal auf den Websites platziert und eine hohe Kundenkontaktzahl erreicht werden. Bei der darauf folgenden Phase rückte die Umsatzsteigerung weiter in den Vordergrund der Entwicklung, indem Besucher zum vermehrten Wiederkommen angeregt und zu immer höheren Kaufabschlüssen geführt werden. Den Besucher werden neben den gekauften Artikeln noch weitere ergänzende (cross-selling) oder teurere Waren (up-selling) angeboten. Diese Absichten sind bis heute aktuell und werden weiterhin von vielen Online-Shops verfolgt, jedoch ist momentan in einer weiteren Phase zu erkennen, dass durch die schnelle Bereitstellung von wichtigen Informationen für den User die Nutzbarkeit einer Site erhöht werden kann. Auf diese Art und Weise lassen sich zufriedene Kunden an das Unternehmen binden.[6]

2. Datensammlung

Jeder Internet-User versucht sich, bevor er online einen Kauf tätigt, auf den unzähligen Seiten des Internets über Produkte und Preise zu informieren, dem Motto folgend „Wissen ist Macht“, die verhilft Geld zu sparen. Der Ehrgeiz besteht darin, einen Artikel zum möglichst niedrigen Preis zu erwerben und sich daher Informationen zu beschaffen. Nicht anders gehen die Anbieter von Online-Shops vor, die versuchen so viele Informationen wie möglich über ihre Kunde zu ermitteln, um sie dauerhaft an sich zu binden und größere Umsätze zu generieren. Die Konkurrenz im Internet ist nicht weit entfernt und eine Abwanderung ist leicht möglich. Erwartungen und Bedürfnisse der Kunden sind daher genau zu kennen. Bei Online-Shops ist die Tendenz zu verzeichnen, dass bei mangelnder Kenntnis über den Kunden dieser abwandert und den Shop auf unbestimmte Zeit meidet. Die Personalisierung versucht einen Mittelweg zwischen Kunden und Anbietern anzubieten, so dass beide Seite von der Methode profitieren können. Die Anbieter bekommen genaue Hinweise auf die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden. Der Kunde wiederum besitzt die Möglichkeit, schneller und zielgerichteter durch das große Angebot der Site zu navigieren.[7]

Die Datensammlung ist nur eine von vier unterschiedlichen Phasen des Personalisierungsprozesses (s. Abb. 1). Sie ist die wichtigste Phase hinsichtlich des Erfolges des Prozesses, denn mit den gesammelten und gespeicherten Informationen werden alle weiteren Phasen versorgt.

Bei den von den Benutzern erfassten Informationen handelt es sich um Transaktionsdaten bzgl. seiner vergangenen Einkäufe, seinem Verhalten auf dem Website, sowie psychographische oder soziodemographische Informationen.[8]

Die Daten werden in einem Benutzerprofil (s. Kap. 2.3) gesammelt und gespeichert. Bei diesem Vorgang spricht man von „Profiling“, welches in impliziter oder auch in expliziter Form geschehen kann. Die Art und Weise der Datenerhebung ist in diesen beiden Fällen voneinander zu unterscheiden.

Abb. 1: Phasen im Personalisierungsprozess

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: http://www.competence-site.de/ecommerceshop.nsf/8BD3A8C0F3CCA505C1256D72003CE28E/$File/dmr_01_03_holzweg.pdf

Bei der impliziten Profilerstellung wird das Online-Verhalten des Nutzers beobachtet, gespeichert und anschließend analysiert. Dieses Verfahren ist aufwändiger als die explizite Profilerstellung, bei der die User selbst Angaben über ihre Person einstellen.

In den folgenden Punkten werden die Datenquellen Cookies und Logfile-Dateien vorgestellt, sowie anschließend das Data-Mining mit seinen unterschiedlichen Techniken und Verfahren. Den Abschluss dieses Kapitels bilden die Benutzerprofile.

[...]


[1] Vgl. http://www.informationweek.de/index.php3?/channels/channel02/001526c.htm

[2] Vgl. http://www.online-shopping-fritz.de/htm/vorteile.shtml

[3] Vgl. http://www-5.ibm.com/de/software/enews/essay/2001-11-essay.PDF

[4] Vgl. http://www.competence-site.de/ecommerceshop.nsf/fbfca92242324208c12569e4003b 2580/0280ba54f0580bf6c125696a007fda81!OpenDocument&Highlight=2,Personalisierung,one-to-one

[5] Vgl. http://www.competence-site.de/ecommerceshop.nsf/8BD3A8C0F3CCA505C1256D72003CE28E /$File/dmr_01_03_holzweg.pdf

[6] Vgl. http://www-5.ibm.com/de/software/enews/essay/2001-11-essay.PDF

[7] Vgl. http://www.contentmanager.de/magazin/artikel_60_personalisierung_oder_wie_binde_ich_meinen.html

[8] Vgl. http://www.competence-site.de/ecommerceshop.nsf/8BD3A8C0F3CCA505C1256D72003CE28E /$File/dmr_01_03_holzweg.pdf

Details

Seiten
47
Jahr
2004
ISBN (eBook)
9783638448666
Dateigröße
2 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v48064
Institution / Hochschule
Fachhochschule Koblenz - Standort RheinAhrCampus Remagen – FB Betriebs- und Sozialwirtschaft Studiengang: Logistik & E-Business
Note
1,0
Schlagworte
Methoden Chancen Risiken Personalisierung Websites Online-Shops Wahlpflichtfach

Autor

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