Vom E-Commerce lernen. RFID und Smartphone als Konversionsoptimierer im stationären Modehandel

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

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.