Durch die zunehmende automatisierte Abwicklung von Geschäftsvorfällen jeglicher Art über Systeme der
Informationstechnik, entstehen in einem Unternehmen heute immer größere Mengen an Daten in elektronischer
Form bei allen anfallenden Transaktionen. Beispiele reichen von den Warenkorbinformationen der
Scannerkassen über Geldautomaten und Girokonten hin zu Systemen zur Finanzbuchhaltung und Lagerverwaltung.
Diese Entwicklung wird noch weiter vorangetrieben durch die zunehmende kommerzielle Nutzung des
Internet für den elektronischen Handel. Dabei kommt den Präsenzen der Unternehmen im World-Wide-
Web eine besonders wichtige Rolle zu: sie sind die Schnittstelle zwischen Kunde und Unternehmen. Sie
dienen auf der einen Seite als Informationsmedium und neuer Kanal im Marketing-Mix und stellen auf der
anderen Seite die technische Funktionalität zur Verfügung, um den Online-Handel überhaupt zu ermöglichen.
Alle Daten, die bei der Nutzung der Kunden eines solchen Angebots anfallen, erweitern die im ersten
Abschnitt angesprochenen entstehenden Daten im Geschäftsbetrieb eines Unternehmens.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, welche Konzepte der Informationstechnik zur Verfügung stehen,
um mit wirtschaftswissenschaftlichen Methoden aus diesen Daten strategisches Wissen für die Sicherung
und Optimierung des Unternehmenserfolgs zu generieren. Dabei wird als wichtigstes Ziel des Kundenbeziehungsmanagements
im Bereich des elektronischen Handels die Bildung von Kundenprofilen und
die daraus resultierende personalisierte Ansprache des Kunden verstanden. [...]
Inhaltsverzeichnis
- Einführung und Fragestellung
- Fragestellung
- Motivation
- Vorgehensweise
- Grundlagen und Begriffsabgrenzungen
- Business Intelligence und Web Intelligence
- Der Begriff Business Intelligence (BI)
- Der Begriff Web Intelligence
- Der Business Intelligence Prozess
- Unternehmensführung und Steuerung
- Der Begriff Steuerung
- Besonderheiten der Steuerung im E-Business
- Informationsbegriff und Wissensmanagement
- Der Informationsbegriff
- Der Begriff Wissen
- Der Begriff Wissensmanagement (WM)
- Ziele von Wissensmanagement-Systemen
- Internet und WWW
- Das Internet aus technischer Sicht
- Das Internet als Medium
- Electronic Business und Electronic Commerce
- Abgrenzung der Begriffe
- Electronic Business
- Der Begriff E-Business
- Bestandteile des E-Business
- Marktmodelle und Anwendungen des E-Business
- Electronic Commerce
- Der Begriff E-Commerce
- Bestandteile des E-Commerce
- Die Wertschöpfungskette im E-Commerce
- Customer Relationship Management
- Der Begriff Customer Relationship Management (CRM)
- CRM-Systeme
- Operatives CRM
- Kollaboratives CRM
- Analytisches CRM
- CRM im E-Business
- Der Begriff E-CRM
- E-CRM-Systeme
- Dimensionen der Personalisierung
- Betriebliche Informationssysteme
- Klassifikation von Informationssystemen (IS)
- Die Systempyramide betrieblicher IS
- On-Line Transaction Processing (OLTP) Systeme
- Data Warehouse (DWH) Systeme
- Kriterien zur Differenzierung von OLTP- und DWH-Systemen
- On-Line Analytical Processing (OLAP) Systeme
- Die FASMI-Definition
- Multidimensionale Datenmodelle
- Hierarchische Dimensionen
- OLAP-Architekturen
- OLAP-Operationen
- Das Data Warehouse Konzept
- Anforderungen an ein Data Warehouse
- Architektur und End-to-End Prozess
- Der ETL-Prozess
- Metadatenmanagement
- Update des Data Warehouse
- Data Mining
- Der Begriff Data Mining
- Der Knowledge Discovery Prozess
- Ziele des Data Mining
- Aufgaben und Methoden des Data Mining
- Web Intelligence
- Der Begriff Web Intelligence
- Bestandteile der Web Intelligence
- Web Traffic Analyse
- Logfiles
- Gewinnung von Nutzungsdaten
- Einschränkungen bei der Analyse von Logfiles
- Web Mining
- Der Begriff Web Mining
- Ziele des Web Mining
- Fragestellungen des Web Mining
- Bestandteile des Web Mining
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit der Frage, wie man aus den großen Datenmengen, die in modernen Unternehmen entstehen, strategisches Wissen für die Sicherung und Optimierung des Unternehmenserfolgs gewinnen kann. Im Mittelpunkt steht dabei das Kundenbeziehungsmanagement im Bereich des elektronischen Handels, insbesondere die Bildung von Kundenprofilen und die daraus resultierende personalisierte Ansprache des Kunden.
- Business Intelligence und Web Intelligence als Konzepte zur Analyse und Nutzung von Unternehmensdaten
- Die Rolle von Informationssystemen und Datenbanken im E-Commerce
- Die Bedeutung von Customer Relationship Management (CRM) im E-Business
- Datenintegration und -analyse für die Erstellung von Kundenprofilen und die Personalisierung von Marketingaktivitäten
- Die Möglichkeiten und Grenzen von Web Intelligence zur Optimierung von Webauftritten und Online-Marketing
Zusammenfassung der Kapitel
- Einführung und Fragestellung: Das Kapitel stellt die Problemstellung der zunehmenden Datenmenge in Unternehmen vor und erläutert die Bedeutung von Business Intelligence im E-Commerce für die Generierung von strategischem Wissen. Die Motivation für die Arbeit wird anhand eines Projektes zur Analyse von Web-Sites beschrieben.
- Grundlagen und Begriffsabgrenzungen: In diesem Kapitel werden die Begriffe Business Intelligence (BI), Web Intelligence, Information und Wissen definiert. Zudem wird der Business Intelligence Prozess sowie die Bedeutung von Steuerung im E-Business erläutert.
- Electronic Business und Electronic Commerce: Das Kapitel beleuchtet die Abgrenzung der Begriffe E-Business und E-Commerce sowie ihre Bestandteile und Marktmodelle.
- Customer Relationship Management: Der Begriff Customer Relationship Management (CRM) wird definiert und die verschiedenen Arten von CRM-Systemen (operativ, kollaborativ, analytisch) werden vorgestellt. Das Kapitel zeigt die Bedeutung von CRM im E-Business (E-CRM) auf und beleuchtet die Dimensionen der Personalisierung.
- Betriebliche Informationssysteme: Dieses Kapitel beschäftigt sich mit der Klassifikation von Informationssystemen, insbesondere mit den Systemen für On-Line Transaction Processing (OLTP) und Data Warehouse (DWH). Das Konzept des On-Line Analytical Processing (OLAP) wird erläutert und das Data Warehouse Konzept mit seinen Anforderungen, der Architektur und dem ETL-Prozess vorgestellt.
- Data Mining: Das Kapitel definiert den Begriff Data Mining und beschreibt den Knowledge Discovery Prozess. Die Ziele, Aufgaben und Methoden des Data Mining werden dargestellt.
- Web Intelligence: Das Kapitel erläutert den Begriff Web Intelligence und seine Bestandteile, insbesondere die Web Traffic Analyse und das Web Mining. Die Methoden zur Gewinnung von Nutzungsdaten aus Logfiles werden beschrieben.
Schlüsselwörter
Business Intelligence, Web Intelligence, E-Commerce, Customer Relationship Management (CRM), E-CRM, Informationssysteme, Data Warehouse, OLAP, Data Mining, Web Traffic Analyse, Web Mining, Kundenbeziehungsmanagement, Personalisierung.
- Arbeit zitieren
- Marc Hartung (Autor:in), 2002, Business Intelligence im E-Commerce, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/6608
