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 und Themenschwerpunkte

Die Bachelorarbeit befasst sich mit dem Retourenmanagement im deutschen Online-Handel und untersucht die Möglichkeiten zur Senkung der Rücksendequoten mithilfe von Big-Data-Technologien. Die Arbeit verfolgt das Ziel, ein tieferes Verständnis für die Herausforderungen des Retourenmanagements im E-Commerce zu entwickeln und konkrete Maßnahmen zu identifizieren, die durch den Einsatz von Big Data zur Reduzierung der Retourenquoten beitragen können.

• Herausforderungen des Retourenmanagements im Online-Handel
• Anwendungen von Big Data im Kontext des Retourenmanagements
• Potenziale und Grenzen von Big-Data-Technologien zur Senkung der Retourenquoten
• Entwicklung von Handlungsempfehlungen für die Praxis
• Relevanz des Themas für die Zukunft des E-Commerce

Zusammenfassung der Kapitel

Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die den Leser in das Thema Retourenmanagement im Online-Handel einführt. Die Problemstellung wird erläutert, der Stand der Forschung dargestellt und die Forschungsfrage sowie die Zielsetzung der Arbeit formuliert. Zudem wird das methodische Vorgehen der Arbeit erläutert.

Kapitel 2 widmet sich der thematischen Abgrenzung des Forschungsfeldes. Hier werden die relevanten Begriffe wie E-Commerce, Retourenmanagement und Big Data definiert und im Detail beleuchtet. In diesem Kapitel werden die Herausforderungen und Besonderheiten des Online-Handels sowie die Bedeutung des Retourenmanagements für die Wirtschaftlichkeit von Onlinehändlern dargestellt. Des Weiteren werden die Möglichkeiten der Big-Data-Technologie im Kontext des Retourenmanagements analysiert und die relevanten Technologien erläutert.

Kapitel 3 beschreibt das methodische Vorgehen der Arbeit. Hier wird die Zielsetzung und der Überblick über die Untersuchung erläutert. Die Methode der Experteninterviews wird vorgestellt, die Auswahl der Experten erläutert und die Gestaltung der Expertenfragen beschrieben. Zudem wird die Kategorisierung der qualitativen Inhaltsanalyse detailliert dargestellt.

Kapitel 4 präsentiert die Ergebnisse der qualitativen Experteninterviews. Die gewonnenen Daten werden ausgewertet und Handlungsempfehlungen zur Senkung der Retourenquote abgeleitet. Die Ergebnisse werden anhand von Beispielen und Abbildungen veranschaulicht und die gewonnenen Erkenntnisse in den Kontext der vorherigen Kapitel eingeordnet.

Schlüsselwörter

Retourenmanagement, Online-Handel, E-Commerce, Big Data, Datenanalyse, Predictive Analytics, Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Customer Experience, Retourenquoten, Prozesskosten, Handlungsempfehlungen, Digitalisierung, Customer Journey.