Retourenmanagement im deutschen Online-Handel mit Hilfe von Big Data. Eine Evaluierung von Möglichkeiten zur Senkung der Rücksendequoten

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Hinführung zum Thema

1.2 Problemstellung

1.3 Stand der Forschung

1.4 Forschungsfrage und Zielsetzung

1.5 Methodisches Vorgehen

2 Thematische Abgrenzung

2.1 E-Commerce

2.1.1 Markteilnehmer in E-Commerce

2.1.2 Nutzung von B2C-Bereich in Deutschland

2.2 Retourenmanagement

2.2.1 Retouren

2.2.2 Strategien

2.2.2.1 Präventives Retourenmanagement

2.2.2.2 Reaktives Retourenmanagement

2.2.3 Retourenquoten

2.2.4 Prozesskosten

2.3 Big Data

2.3.1 Begriffserläuterung

2.3.2 Relevante Big-Data-Technologien

2.3.3 Ermittlung von Maßnahmen für Retourenmanagement mit Big Data

2.3.3.1 Vorkaufphase

2.3.3.2 Kaufphase

2.3.3.3 Nachkaufphase

3 Methodisches Vorgehen zur Evaluierung von Maßnahmen in Verbindung mit Big Data zur Senkung der Retourenquote

3.1 Zielsetzung und Überblick über die Untersuchung

3.2 Erhebungsinstrument - Experteninterview

3.3 Auswahl der Experten

3.4 Gestaltung der Expertenfragen

3.5 Kategorisierung der qualitativen Inhaltsanalyse

4 Ergebnisse der qualitativen Experteninterviews

4.1 Datenauswertung

4.2 Handlungsempfehlungen zur Senkung der Retourenquote

5 Fazit & Ausblick

5.1 Fazit

5.2 Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die Bachelor-Thesis untersucht, wie Big-Data-Technologien im Retourenmanagement des deutschen Online-Handels eingesetzt werden können, um Rücksendequoten effizient zu senken, ohne die Kundenzufriedenheit negativ zu beeinflussen. Im Zentrum steht die Evaluierung von präventiven Maßnahmen über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg.

• Grundlagen des E-Commerce und Retourenmanagements
• Analyse der Kostentreiber und Ursachen für Retouren
• Einsatzmöglichkeiten von Big-Data-Analysen (Data Mining, Text Mining)
• Evaluierung präventiver Maßnahmen mittels qualitativer Experteninterviews

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Relevanz des Online-Handels ein, identifiziert Retouren als erfolgskritisches Problem für Unternehmen und definiert die Forschungsfragen sowie das methodische Vorgehen.

2 Thematische Abgrenzung: Dieses Kapitel erläutert die theoretischen Grundlagen zu E-Commerce, analysiert das Retourenmanagement als Teil der Logistik und definiert Big Data sowie relevante Technologien zur Analyse von Kundenverhalten.

3 Methodisches Vorgehen zur Evaluierung von Maßnahmen in Verbindung mit Big Data zur Senkung der Retourenquote: Hier wird der methodische Ansatz der Experteninterviews detailliert beschrieben, einschließlich der Auswahl der Experten und der Kategorisierung für die anschließende qualitative Inhaltsanalyse.

4 Ergebnisse der qualitativen Experteninterviews: Dieses Kapitel präsentiert die Auswertung der Expertenbefragungen, stellt die Präferenzen zu verschiedenen Retourenmanagement-Strategien dar und leitet konkrete Handlungsempfehlungen ab.

5 Fazit & Ausblick: Das Fazit fasst die zentralen Erkenntnisse der Arbeit zusammen und gibt einen Ausblick auf die digitale Transformation und die Herausforderungen bei der Implementierung von Big-Data-Systemen in KMU.

Schlüsselwörter

Retourenmanagement, Online-Handel, Big Data, E-Commerce, Rücksendequote, B2C, Data Mining, Kundenlebenszyklus, Prozesskosten, Logistik, Experteninterview, qualitative Inhaltsanalyse, Kundenbindung, Datenanalyse, Handelsstrategien.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?

Die Bachelor-Thesis befasst sich mit dem Retourenmanagement im deutschen Online-Handel und evaluiert, wie Unternehmen durch den gezielten Einsatz von Big Data die Rücksendequoten senken können.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die Arbeit behandelt E-Commerce, Retourenmanagement-Strategien (präventiv vs. reaktiv), Big-Data-Technologien sowie die spezifischen Phasen des Kundenlebenszyklus (Vorkauf-, Kauf- und Nachkaufphase).

Was ist das primäre Ziel der Arbeit?

Das Hauptziel ist es, Strategien zur Reduzierung von Verbraucherretouren zu evaluieren, die unter Nutzung von Big-Data-Anwendungen die Wirtschaftlichkeit verbessern und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit wahren.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es wurde ein qualitatives Forschungsdesign gewählt. Die Arbeit nutzt eine Literaturanalyse zur theoretischen Fundierung und ergänzt diese durch qualitative Experteninterviews, die mittels einer qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet wurden.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die thematische Abgrenzung der Grundlagen, das methodische Vorgehen zur Untersuchung und die detaillierte Ergebnispräsentation der Expertenbefragungen inklusive abgeleiteter Handlungsempfehlungen.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Wesentliche Begriffe sind Retourenmanagement, Big Data, Rücksendequote, E-Commerce, Data Mining, Kundenanalyse und Prozesskostenoptimierung.

Welche Bedeutung haben die Experteninterviews für diese Arbeit?

Die Interviews dienen dazu, praktisches Prozess- und Deutungswissen aus dem Online-Handel einzuholen, um die theoretisch identifizierten Big-Data-Maßnahmen in der betrieblichen Realität zu bewerten.

Was ist das zentrale Hindernis für KMU bei der Nutzung von Big Data?

Die Arbeit identifiziert insbesondere die hohen Implementierungskosten sowie die Notwendigkeit von Datensicherheitskonzepten (DSGVO) als signifikante Hürden für kleine und mittlere Unternehmen.