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Online grocery shopping (OGS) has significantly risen due to accelerated retail digitization and reshaped consumer shopping behaviors over the last years. Despite this trend, the German online grocery market lags behind its international counterparts. Notably, with almost half of the German population aged over 50 and the 55–64 age group emerging as the largest user segment in e-commerce, the over-50 demographic presents an attractive yet relatively overlooked audience for the expansion of the online grocery market. However, research on OGS behavior among German over-50s is scarce. This study addresses this gap, empirically investigating OGS adoption factors within this demographic through an online survey with 179 respondents. Our findings reveal that over a third of the over-50 demographic has embraced OGS, indicating a growing receptivity for OGS among the over-50s. Notably, home delivery, product variety, convenience, and curiosity emerged as primary drivers for OGS adoption among this demographic. Surprisingly, most adopters did not increase online grocery orders since 2020 and a not inconsiderable proportion have even stopped buying groceries online again. For potential OGS adopters, regional product availability turned out as a motivator, signaling substantial growth potential and providing online grocers with strategic opportunities to target this demographic. In light of our research, we offer practical suggestions to online grocery retailers, aiming to overcome barriers and capitalize on key drivers identified in our study for sustained growth in the over-50 market segment.
Der Online-Handel verzeichnet seit Jahren ein stetiges Wachstum. Durch die COVID-19-Pandemie kaufen nun auch Nutzende, die zuvor physische Kanäle bevorzugten, vermehrt online ein. Der Anbietererfolg hängt dabei wesentlich von der Kenntnis über die Kund*innen ab. Allerdings dominieren einige große Anbieter den Markt, während kleinere Online-Shops Schwierigkeiten haben, ihre Angebote zu personalisieren. Eine Lösung bietet der Ansatz selbstbestimmter Identitäten. Dieser ermöglicht Kund*innen, ihre eigenen Shoppingdaten zu kontrollieren und sie selektiv mit Online-Shops zu teilen. Dadurch können individuelle Wünsche und Anforderungen der Kund*innen in Online-Shops berücksichtigt und ein personalisiertes Angebot sowie eine gute Nutzungserfahrung geboten werden. Trotz des großen Potenzials selbstbestimmter Identitäten ist der Ansatz in Deutschland kaum verbreitet. Dieser Beitrag beleuchtet den Einsatz selbstbestimmter Identitäten im Online-Handel. Mithilfe eines menschenzentrierten Gestaltungsprozesses wurden Personas und Ist-Szenarien erstellt, sowie daraus resultierend Anforderungen erhoben und Potenziale identifiziert. Auf Basis dessen konnte ein Daten- und Architekturmodell zur Integration von selbstbestimmten Identitäten im Online-Handel entwickelt werden.
Ziel dieser Arbeit war die Konzeption und Gestaltung einer Unboxing Experience für ein E-Commerce Startup im Bereich der gehobenen Convenience Food Branche unter Berücksichtigung der zu erreichenden Unternehmensziele und der fokussierten Zielgruppe des Unternehmens. Hierfür wurde zunächst der Begriff Unboxing im Kontext von Marketing und Onlinehandel sowie die Bedeutung verwandter Trends wie des Unboxing-Videos erörtert. Anschließend wurden das Unternehmen und die relevante Zielgruppe in Form von Personas vorgestellt. Durch die konkrete Definition der vorgegebenen Unternehmensziele konnte auch die spätere Gestaltung hierauf aufbauen. Schließlich wurden bereits vorhandene Best Practices recherchiert und analysiert, um Ideen und Anhaltspunkte zu schaffen. Die Konzeption ist in die einzelnen Gestaltungsgegenstände und deren schrittweise Ausarbeitung unterteilt. Das Ergebnis soll eine ästhetisch ansprechende und das Unternehmen widerspiegelnde Unboxing Experience sein, bestehend aus einem bedruckten Versandkarton, einer Produktbroschüre und einer Dankes- bzw. Grußkarte in zwei verschiedenen Ausführungen. Jede Komponente erfüllt hierbei einen Zweck im Unternehmenskontext. Insgesamt konnte aus den drei Einzelkomponenten eine in der Gesamtkomposition ansprechende Unboxing Experience geschaffen werden, die die Hochwertigkeit der Produkte unterstreicht und das Auspacken zu einem Erlebnis macht.
Der Onlinehandel ist ein kontinuierlich wachsender Markt, der sich stetig im Wandel befindet. Um als Unternehmen mit der großen Konkurrenz mithalten zu können und den immer wieder neu aufkommenden Trends gerecht zu werden, ist eine beständige Analyse und Adaption dieser nötig.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Konzeption und die gestalterische Umsetzung einer B2C-E-Commerce Plattform auf Basis einer Konkurrenzanalyse. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Wie können UX-Design-Prinzipien und die Ergebnisse der Konkurrenzanalyse genutzt werden, um spezifische Design-Entscheidungen in Bezug auf Layout, Navigation, Inhaltsstruktur und visuelle Gestaltung zu treffen ?
Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurde über die Untersuchung aktueller E-Commerce-Trends und UX-Design-Prinzipien hinaus eine Konkurrenzanalyse durchgeführt, die sich an relevanten Wettbewerbern im Branchenbereich orientiert. Mittels einer detaillierten Konkurrenzanalyse wurden verschiedene Aspekte wie Website-Funktionalität, Benutzerführung und visuelle Ästhetik bewertet, um mögliche Erfolgsfaktoren zu identifizieren. Die Konzeption erfolgte auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse. Dabei werden Informationsstrukturen und Design-Elemente gezielt gestaltet, um den gegebenen Anforderungen gerecht zu werden.
Diese Bachelorarbeit bietet somit einen ganzheitlichen Ansatz, der die Zusammenwirkung zwischen Konkurrenzanalyse und UX-Design aufzeigt und wie diese Erkenntnisse gemeinsam in der Umsetzung einer B2C-E-Commerce Website genutzt werden können.
Empfehlungssysteme sind auf E-Commerce-Webseiten omnipräsent und unterstützen die Nutzer an bestimmten Touchpoints beim Onlineshopping, indem sie auf Produkte aufmerksam machen. In den meisten Anwendungsfällen werden Produkte empfohlen, die den Interessen der Nutzer entsprechen oder einen Warenkorb komplettieren sollen. Während klassische Empfehlungssysteme die Nutzer meistens zu Beginn oder zum Ende einer Produktannäherung erreichen, finden sie dazwischen selten Anwendung. Dabei könnten Empfehlungssysteme bereits in die Navigations-Journey der Nutzer integriert werden und so maßgeblich zur Produktauffindbarkeit beitragen. Trotz der Tatsache, dass Empfehlungssysteme maßgeblich zum Geschäftserfolg im Online-Handel beitragen, ist ihre Integration in die Navigation von E-Commerce-Plattformen noch wenig erforscht.
Ziel dieser Arbeit ist es daher zu ergründen, wie ein Empfehlungssystem in der lokalen Navigation von E-Commerce-Plattformen ausgestaltet sein sollte. Dabei soll der Prototyp eines Empfehlungssystems in der lokalen Navigation konzipiert werden, indem einerseits echte Warenkorbdaten einer E-Commerce-Plattform und andererseits Nutzerpräferenzen untersucht werden. Die Untersuchung umfasst die algorithmische Datenverarbeitung von Warenkorbdaten und die Durchführung einer quantitativen Befragung. Darüber hinaus wurde domänenspezifisches Wissen über die Verfahren, Algorithmen, Designkriterien und weitere Erfolgsfaktoren recherchiert.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die alleinige Verarbeitung von Warenkorbdaten nicht ausreichend für ein navigatorisches Empfehlungssystem ist, obwohl sich die Alternating Least Squares Matrixfaktorisierung als geeignetes Verfahren herausgestellt hat. Des Weiteren können Empfehlungssysteme in der lokalen Navigation sowohl einen positiven als auch einen negativen Einfluss auf die Nutzerzufriedenheit haben. Aus den Ergebnissen konnte ein detaillierter Prototyp konzipiert und vorgestellt werden. Bei diesem Prototyp handelt es sich um ein Session-basiertes Empfehlungssystem, das den Onlineshopping-Kontext der Nutzer ermitteln kann. Auf dieser Basis kann das System Produktkategorien in Echtzeit empfehlen, die zu diesem Kontext komplementär sind oder einen Social Proof abbilden.
As e-commerce platforms have grown in popularity, new difficulties have emerged, such as the growing use of bots—automated programs—to engage with e-commerce websites. Even though some algorithms are helpful, others are malicious and can seriously hurt e-commerce platforms by making fictitious purchases, posting fictitious evaluations, and gaining control of user accounts. Therefore, the development of more effective and precise bot identification systems is urgently needed to stop such actions. This thesis proposes a methodology for detecting bots in E-commerce using machine learning algorithms such as K-nearest neighbors, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, and Neural Network. The purpose of the research is to assess and contrast the output of these machine learning methods. The suggested approach will be based on data that is readily accessible to the public, and the study’s focus will be on the research of bots in e-commerce.
The purpose of the study is to provide an overview of bots in e-commerce, as well as information on the different kinds and traits of bots, as well as current research on bots in e-commerce and associated work on bot detection in e-commerce. The research also seeks to create a more precise and effective bot detection system as well as find critical factors in detecting bots in e-commerce.
This research is significant because it sheds light on the increasing issue of bots in e-commerce and the requirement for more effective bot detection systems. The suggested approach for using machine learning algorithms to identify bots in ecommerce can give e-commerce platforms a more precise and effective bot detection system to stop malicious bot activities. The study’s results can also be used to create a more effective bot detection system and pinpoint key elements in detecting bots in e-commerce.
Kundendaten im E-Commerce – Optimierungspotenzial im Checkout-Prozess des deutschen Online-Handels
(2023)
Die Gestaltung eines benutzungsfreundlichen Checkout-Prozesses ist für den Erfolg des E-Commerce von großer Bedeutung. Die Abfrage der Kundendaten bildet einen wichtigen Teil der Customer Journey. Auf der einen Seite wollen die Handelsunternehmen so viel wie möglich über ihre Kundschaft erfahren, um möglichst zielgenaue Angebote und Marketingmaßnahmen ausspielen und das perfekte Einkaufserlebnis generieren zu können. Auf der anderen Seite möchten sich die Kundinnen und Kunden beim Online-Shopping auf den Kauf konzentrieren und erwarten einen reibungslosen Ablauf. Der Checkout-Prozess ist in diesem Zusammenhang ein kritischer Punkt. Dies spiegelt sich auch in den hohen Warenkorbabbruchraten wider. Um Online-Shoppende nachhaltig zu begeistern, gibt es noch viel Raum für Verbesserungen. Mit dem Ziel, den Status quo im deutschen Online-Handel besser zu verstehen und Usability und User Experience für eine höhere Konvertierungsrate zu optimieren, untersuchte die hier vorgestellte Forschungsarbeit den Anmelde- und Checkout-Prozess der 100 umsatzstärksten Online-Shops in Deutschland. Es werden die Ergebnisse der Studie präsentiert und aufgezeigt, an welchen Stellen Optimierungspotenzial besteht – bspw. bei zu komplizierten Formularen, unnötigen Datenabfragen oder erzwungenen Registrierungen – sowie Vorschläge für die Praxis des Online-Handels diskutiert.
Komplexe E-Commerce-Systeme müssen heutzutage immer schneller am Markt sein und sich an diesen anpassen. Dies wird durch SaaS-Services möglich, wodurch sich die Best-of-Breed-Lösungen einsetzen lassen. Der monolithische Ansatz der meisten E-Commerce-Systeme ist für diese Anwendungen nicht mehr geeignet. Abhilfe soll der Composable-Commerce-Ansatz schaffen. Für den Ansatz wird eine Integrationslösung benötigt. Ziel dieser Thesis ist es, Integrationslösungen zu evaluieren und mithilfe von Integration-Layer-Prototypen gegenüberzustellen. Es werden zwei Integrationslösungen ausgewählt, die als Prototyp implementiert werden. Für den ersten Prototypen wird Apache Camel in einem Spring-Boot-Server verwendet. Der zweite Prototyp setzt die AWS-eigenen Services für die Integration ein. Zum Schluss werden diese durch einen Last-Test auf ihre Performance geprüft.
Der Onlinehandel gewinnt stetig an Relevanz und die Anzahl der Onlineshops in der Modebranche nimmt zu. Dies führt zu einer Steigerung der Marktmacht der Kundschaft. Für Onlineshops wird es daher immer wichtiger, die Anforderungen der Kunden und Kundinnen zu berücksichtigen und sich an ihnen auszurichten.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Anforderungen von Kunden und Kundinnen an
Fashion-Onlineshops zu ermitteln. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Welche kundenzentrierten Anforderungen sollten Fashion-Onlineshops erfüllen, um eine bestmögliche User Experience zu erzielen?
Aus den resultierenden Ergebnissen einer Best Practice-Analyse zweier Onlineshops im Bereich Fashion und der Durchführung von Remote Usability-Tests werden Handlungsempfehlungen abgeleitet. Diese beziehen sich ausschließlich auf die Zielgruppe der Studierenden im Alter von 19 bis 26 Jahren. Die Ergebnisse der Evaluation stellen Empfehlungen dar, welche Fashion-Onlineshops nutzen können, um die Nutzerfahrungen im Onlineshop kundenzentriert
zu optimieren.
A Localization System Using Inertial Measurement Units from Wireless Commercial Handheld Devices
(2013)
This paper describes a newly developed technology for the calculation of trajectories of mobile objects, which is based on commercially available sensors being integrated into modern mobile phones and other gadgets. First, a step counting technique was implemented. Second, a novel step length estimator is proposed. These two algorithms utilize the data from accelerometer sensor only. Third, the heading information was obtained using a gyroscope with complementary filter in quaternion form. The combined algorithm was implemented on a low-power ARM processor to provide the trajectory points relative to an initial point. The proposed technique was tested by 10 subjects, in different shoes with different paces. The dependence of the performance of the technology on the attaching point of the mobile device is weak. The proposed algorithms have better balance and estimation accuracy and depend in less degree on the variety in physical parameters of people in comparison with the existing techniques. In experiments inertial measurement units were mounted in different places, i.e. in the hand, in trousers or in T-shirt pockets. The return position error did not exceed 5% of the total travelled distance for all performed tests.
Diese Fallstudien sind im Rahmen der Vorlesung "Integrationsseminar" von Bachelorstudenten/-innen des 5. Semesters an der DHBW Mannheim erarbeitet worden.Es handelt sich bei diesen Fallstudien ausschließlich um Unternehmen, die einen Onlinehandel betreiben.Jede Fallstudie beginnt mit der Beschreibung des Beispielunternehmens, deren Entwicklung und Ausrichtung. Anschließend werden die Marktsituation, sowie die Stärken und Schwächen dargestellt. Das Fazit und eine Handlungsempfehlung fassen die Schwerpunkte zusammen und die abschließenden Arbeitsfragen können für eine weitere Bearbeitung verwendet werden.
Diese Fallstudien sind im Rahmen der Vorlesung "Integrationsseminar" von Bachelorstudenten/-innen des 5. Semesters an der DHBW Mannheim erarbeitet worden. Es handelt sich bei diesen Fallstudien ausschließlich um Unternehmen, die einen Onlinehandel betreiben. Jede Fallstudie beginnt mit der Beschreibung des Beispielunternehmens, deren Entwicklung und Ausrichtung. Anschließend werden die Marktsituation, sowie die Stärken und Schwächen dargestellt. Die Handlungsempfehlung und das Fazit fassen die Schwerpunkte zusammen und die abschließenden Arbeitsfragen können für eine weitere Bearbeitung verwendet werden.