Wie Big Data Unternehmen hilft maßgeschneiderte Produkte zu entwickeln. Eine Betrachtung am Beispiel von Netflix

Term Paper , 2016 , 21 Pages , Grade: 2,0

Computer Science - Commercial Information Technology

Big Data liefert den Unternehmen die Informationen, die sie benötigen, um ihre Produkte entsprechend der Konsumentenbedürfnisse zu individualisieren – hierin liegt ein großes Potenzial. Doch es zeigt sich, dass viele Unternehmen noch nicht den richtigen Ansatz gefunden haben, um diese neu gewonnenen Möglichkeiten zu nutzen. Netflix ist auf diesem Gebiet Vorreiter und zeigt, wie sich durch die gezielte Verwendung von Daten Wettbewerbsvorteile gewinnen lassen.

Im Folgenden wird zunächst der Begriff Big Data erläutert, mit dem Ziel ein allgemeines Verständnis zu schaffen, um nachfolgend einen Kontext zur Verhaltensanalyse darzustellen und die hieraus resultierenden Chancen für Unternehmen ins Licht zu rücken.

Aufbauend hierauf wird ein Blick auf das Unternehmen Netflix geworfen. Im Speziellen wird der Algorithmus bzw. die Art und Weise der Erhebung und Verwendung der Daten beleuchtet. Abschließend wird anhand des Beispiels der Serie "House of Cards" dargestellt, wie maßgeschneiderte Produkte mit Hilfe von Daten entstehen.

Zielsetzung der Arbeit ist es aufzuzeigen, inwiefern Unternehmen, hier im speziellen Netflix, schon heute Daten und besondere Analysen heranziehen, um ihre Produkte passgenau auf die Bedürfnisse der Konsumenten abzustimmen.

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Big Data
2.1 Begriffsbestimmung
2.2 Big Data und die Verhaltensanalyse

3 Netflix
3.1 Die Datensammelmaschine
3.2 Der nächste Schritt: maßgeschneiderte Produkte

4 Schlussbemerkung

Literaturverzeichnis

• College: Hamburg University of Applied Sciences (Department Wirtschaft)
• Grade: 2,0
• Author: Christina Wiese (Author)
• Publication Year: 2016
• Pages: 21
• Catalog Number: V323505
• ISBN (eBook): 9783668227033
• ISBN (Book): 9783668227040
• Language: German
• Tags: Big Data, Netflix, maßgeschneiderte Produkte, Konsumentenverhalten, Daten, Verhaltensanalyse, datenbasierte Entscheidungen, Analytics, Kundenwünsche