Bachelorarbeit, 2007
54 Seiten, Note: 1,7
1 Einleitung
2 Grundlagen
2.1 Website
2.2 Controlling
2.3 Electronic-Commerce
3 Website-Controlling
3.1 Definition
3.2 Kennzahlen
3.2.1 Relevanz von Kennzahlen
3.2.2 Basiskennzahlen
3.2.3 Technische Kennzahlen
3.2.4 Aggregierte Kennzahlen
3.3 Instrumente
3.3.1 Allgemein
3.3.2 Log-Dateien
3.3.2.1 Aufbau
3.3.2.2 Datenbereinigung
3.3.2.3 Identifikation von Usern und Server-Sessions
3.3.2.4 Identifikation von Pageviews und Episoden
3.3.2.5 Auswertung
3.3.3 Cookies
3.3.4 Pixeltechnologie
3.3.5 Web User Profiling
3.3.6 Web Mining
3.3.6.1 Taxonomie des Web Mining
3.3.6.2 Web Structure Mining
3.3.6.3 Web Content Mining
3.3.6.4 Web Usage Mining
3.3.7 Click Stream Analyse
3.3.8 Data Warehouse
4 Möglichkeiten der Optimierung von Electronic-Commerce-Angeboten
4.1 Anforderungen an Electronic-Commerce-Angeboten
4.1.1 Allgemein
4.1.2 Usability
4.2 Optimierungsmöglichkeiten durch Website-Controlling
4.2.1 Recommender Systeme
4.2.2 Website Personalisierung
5 Website-Controlling unter ethischen und rechtlichen Gesichtspunkten
5.1 Moralisch-ethische Bedenken
5.2 Rechtliche Rahmenbedingungen
6 Fazit
Diese Arbeit befasst sich mit der Optimierung von Internetpräsenzen im Bereich des E-Commerce durch den gezielten Einsatz von Website-Controlling. Ziel ist es, technische und betriebswirtschaftliche Instrumente aufzuzeigen, mit denen das Nutzerverhalten analysiert werden kann, um Webangebote effizienter zu gestalten und den Unternehmenserfolg zu steigern.
3.3.6 Web Mining
Unter dem Begriff des Web Mining sind nach Bensberg Ansätze des Data Mining zu verstehen, die das World Wide Web (WWW) als Datenquelle für die Mustererkennung nutzen. Das Web-Mining ist eine dem Data Mining untergeordnete Disziplin, die als automatischer oder semiautomatischer Prozess, der aus einer gegebenen Datenmenge (im Falle des Web Minings gilt das World Wide Web als Datenquelle) implizit vorhandene, aber bisher unentdeckte, nützliche Informationen extrahiert.
Nach Rahm untergliedert sich das Web Mining in die drei Teilbereiche Web Structure Mining, Web Content Mining und Web Usage Mining. Abbildung 5 wird zudem die weitere Untergliederung des Web Usage Mining in Web Log Mining und Integrated Web Usage Mining ersichtlich. Diese Untergliederung des Begriffs Web Mining soll nun in den folgenden Unterkapiteln näher betrachtet werden und die einzelnen Begriffe voneinander abgegrenzt werden.
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die zunehmende Bedeutung des Internets und die Notwendigkeit, Webseiten für den geschäftlichen Erfolg professionell durch Website-Controlling messbar und optimierbar zu machen.
2 Grundlagen: In diesem Kapitel werden die Definitionen und theoretischen Basisbegriffe von Websites, Controlling und Electronic-Commerce erläutert, um den Rahmen für die nachfolgenden Analysen zu bilden.
3 Website-Controlling: Dieser Kernbereich behandelt die Definition, Kennzahlensysteme sowie die technischen Instrumente wie Log-Dateien, Cookies und Web Mining, mit denen das Nutzerverhalten quantifizierbar gemacht wird.
4 Möglichkeiten der Optimierung von Electronic-Commerce-Angeboten: Es wird dargestellt, wie die gewonnenen Controlling-Daten genutzt werden können, um durch Usability-Verbesserungen, Recommender Systeme und Personalisierung die Effektivität von Online-Shops zu erhöhen.
5 Website-Controlling unter ethischen und rechtlichen Gesichtspunkten: Hier werden die Bedenken bezüglich der Privatsphäre, Kundendaten-Manipulation und die Anforderungen der DSGVO bzw. datenschutzrechtlicher Vorgaben kritisch beleuchtet.
6 Fazit: Das Fazit fasst zusammen, dass Website-Controlling ein essenzielles Werkzeug für moderne E-Commerce-Anbieter darstellt, warnt jedoch gleichzeitig vor den rechtlichen und ethischen Herausforderungen, die mit der umfassenden Datenerfassung einhergehen.
Website-Controlling, Electronic-Commerce, Log-Dateien, Usability, Recommender Systeme, Web Mining, Kundenprofile, Personalisierung, Datenschutz, Klick-Stream-Analyse, Data Warehouse, Nutzerverhalten, Online-Shop, Kennzahlensysteme, Tracking.
Die Arbeit beschäftigt sich mit den Möglichkeiten, wie Unternehmen mittels Website-Controlling die Effizienz und den Erfolg ihrer Internetpräsenzen im E-Commerce-Sektor durch fundierte Datenanalyse optimieren können.
Die Arbeit fokussiert sich auf die technische Analyse des Nutzerverhaltens, die Anwendung von Kennzahlen, Methoden zur Personalisierung von Webangeboten sowie die ethisch-rechtliche Einordnung von Nutzer-Tracking.
Das Hauptziel ist die Aufzeigung technischer Wege, um aus den „Blackbox“-Daten einer Webseite transparente und nutzbare Informationen für betriebswirtschaftliche Entscheidungen und Shop-Optimierungen zu gewinnen.
Es handelt sich primär um eine theoretische Arbeit, die auf Literaturanalyse basiert und Methoden der Datenauswertung (wie Web Mining und Log-Dateien) wissenschaftlich systematisiert.
Der Hauptteil gliedert sich in die Vorstellung von Controlling-Instrumenten (wie Cookies und Web Mining), die Optimierung von Online-Shops mittels Recommender Systemen sowie die Diskussion der ethischen Grenzen des Trackings.
Zentrale Begriffe sind Website-Controlling, E-Commerce, Web Mining, Usability, Personalisierung und Datenschutz.
Die Arbeit nutzt die Untergliederung in Web Structure Mining (Analyse der Verlinkungen), Web Content Mining (Inhaltsextraktion) und Web Usage Mining (Analyse des Nutzerverhaltens), um die verschiedenen Ebenen der Datenanalyse zu erklären.
Der Autor schließt, dass trotz des hohen Nutzens des Website-Controllings ein ständiger Interessensausgleich zwischen der Datennutzung für Personalisierung und dem Schutz der informationellen Selbstbestimmung des Nutzers notwendig ist.
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