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

Inhaltsverzeichnis

• Kurzfassung
• Abstract
• Abkürzungsverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Tabellenverzeichnis
• 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

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Masterarbeit mit dem Titel „Vom E-Commerce lernen: RFID und Smartphone als Konversionsoptimierer im stationären Modehandel“ befasst sich mit der Übertragung von Personalisierungsstrategien aus dem E-Commerce auf den stationären Modehandel. Ziel ist es, durch die Verknüpfung von RFID-Technologie, Smartphones und Empfehlungsalgorithmen die Konversionsrate im stationären Handel zu optimieren.

• Personalisierung im E-Commerce und ihre Auswirkungen auf die Konversionsrate
• Potenzialanalyse von RFID-Technologie und Smartphones im stationären Handel
• Zusammenhänge zwischen Smartphone-Marken und dem Einkaufsverhalten von Smartphone-Nutzern im Modebereich
• Entwicklung eines Konzepts zur Echtzeit-Konversionsratenoptimierung im stationären Modehandel
• Lösung des Kaltstart-Problems von Empfehlungsalgorithmen im stationären Modehandel

Zusammenfassung der Kapitel

Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die die Zielsetzung und Problemstellung sowie den Aufbau der Arbeit erläutert. Im zweiten Kapitel werden die Grundlagen der Untersuchung beleuchtet, darunter die Konversionsrate, Konversionsratenoptimierung und Personalisierung als Mittel der Optimierung.

Kapitel drei beschäftigt sich mit dem stationären Modehandel und untersucht den Status Quo, Implikationen der Personalisierung im E-Commerce für den stationären Handel und die technologischen Treiber RFID und Smartphones.

Kapitel vier befasst sich mit der quantitativen Online-Befragung, die zur Untersuchung der Zusammenhänge zwischen Smartphone-Marken und dem Einkaufsverhalten von Smartphone-Nutzern im Modebereich durchgeführt wurde.

Schlüsselwörter

Die Arbeit fokussiert auf die Themen Konversionsratenoptimierung, RFID, Smartphone, Mobile, Big Data, Empfehlungsalgorithmen, Personalisierung, Kaltstart-Problem und den stationären Modehandel.