Ziel dieser Fallstudie ist der geeignete Transfer von Theorie in Praxis anhand eines konkreten Beispiels. In dieser Arbeit liegt der Fokus auf der gezielten Erweiterung der IT-Infrastruktur durch Werkzeuge im Kontext von Big Data Analytics. Die Analyse von Nutzungsdaten der Kunden und die daraus gewonnenen Informationen sollen den Absatz im Online-Shop steigern. Neben der Beschreibung und Auswahl von geeigneten Werkzeugen wird auch ein Projektplan erstellt.
Im Rahmen des Studiums "Digital Business Management" mit dem Schwerpunkt "Data Science" wird eine Fallstudie bearbeitet. Die iu - internationale Hochschule stellt drei Varianten zur Bearbeitung des Moduls "Data Analytics und Big Data" zur Verfügung. Dabei kann nur auf einen begrenzten Bereich von "Data Analytics und Big Data" eingegangen werden. In dieser Arbeit wird die "Aufgabenstellung 3: Global Retail AG" bearbeitet. Es handelt sich um eine fiktive Aufgabenstellung, die eine praxisnahe Erarbeitung ermöglichen soll. Im Beispiel der "Global Retail AG" wird eine neue Stelle als Produktmanager angetreten. Die "Global Retail AG" ist ein weltweit agierender Online-Versandhändler und betreibt mehrere Online-Shops als eigene Marke, die sich auf verschiedene Segmente spezialisiert haben. Die komplette Logistik und Zahlungsabwicklung läuft zentral über die "Global Retail AG". Die Unternehmensleitung möchte mithilfe von innovativen Digitalisierungsprojekten den Absatz der angebotenen Waren in den Online-Shops steigern. Big Data Analytics wurde als technologisches Schwerpunktthema ausgewählt.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Themenstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Vorgehensweise
2. Auftragsklärung
3. Steigerung des Absatzes im Online-Shop mithilfe von Daten
3.1 Big Data im Online-Shop
3.2.1 Definition und Methoden
3.2.2 Metriken
3.3 Anwendungsfälle
4. Analyse-Werkzeuge
4.1 Web-Analytics-Tools
4.1.1 Google Analytics
4.1.2 Piwik
4.1.3 Adobe Analytics
4.2 Auswahl eines geeigneten Tools
5. Anpassung der IT-Infrastruktur
6. Projektplanung
6.1 Ziel
6.2 Endprodukte
6.3 Meilensteinplanung
7. Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Fallstudie zielt darauf ab, durch den Einsatz von Data Analytics und Big Data Methoden eine Absatzsteigerung in Online-Shops zu erreichen. Dabei steht die Erweiterung der IT-Infrastruktur zur effizienten Analyse von Kundennutzungsdaten im Fokus, um theoretische Konzepte in die Praxis der Global Retail AG zu transferieren.
- Optimierung der Online-Shop-Navigation basierend auf datengestützten Analysen.
- Personalisierung von Kundenempfehlungen mittels Echtzeit-Datenverarbeitung.
- Kundensegmentierung zur gezielten Marketingansprache über CRM-Daten.
- Evaluation und Auswahl geeigneter Web-Analytics-Werkzeuge (Google Analytics, Piwik, Adobe Analytics).
- Transformation der IT-Architektur vom ETL- zum ELT-Prozess sowie Implementierung von Data Lakes.
Auszug aus dem Buch
3.1 Big Data im Online-Shop
Als Big Data werden große Datenmengen bezeichnet, die durch Volume, Velocity und Variety charakterisiert werden. Volume steht für ein sehr großes Datenvolumen, welches nicht nach oben hin begrenzt ist. Unter Velocity wird die die enorme Geschwindigkeit verstanden, mit welcher Daten entstehen und verarbeitet werden. Meist geschieht dies in Echtzeit. Variety beschreibt die Heterogenität der Daten. Diese sind in Struktur und Form sehr unterschiedlich (Grönke und Kirchmann 2022). Für eine gewinnbringende Nutzung von Big Data sind mehrere Erfolgsfaktoren ausschlaggebend. Damit ein Online-Shop datengetrieben optimiert und Absätze gesteigert werden können, ist eine integrierte Datenbasis notwendig (Schwarz 2015, S. 208).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Einführung in die fiktive Fallstudie zur Global Retail AG und Darstellung des methodischen Vorgehens zur Absatzsteigerung durch Datenanalyse.
2. Auftragsklärung: Analyse der Bedürfnisse der Fachabteilungen und Identifikation von Optimierungspotenzialen in der Kundendatenverarbeitung.
3. Steigerung des Absatzes im Online-Shop mithilfe von Daten: Theoretische Fundierung von Big Data, Web-Analytics-Methoden sowie Definition konkreter Anwendungsfälle für den Online-Handel.
4. Analyse-Werkzeuge: Marktvergleich und Bewertung von Web-Analytics-Tools wie Google Analytics, Piwik und Adobe Analytics hinsichtlich Kosten und Funktionen.
5. Anpassung der IT-Infrastruktur: Diskussion technischer Notwendigkeiten, wie der Umstellung von ETL auf ELT-Prozesse und der Implementierung von Data Lakes.
6. Projektplanung: Definition der Projektziele, benötigten Endprodukte und Erstellung eines Meilensteinplans für die Umsetzung.
7. Fazit: Kritische Reflexion der Tool-Auswahl, Bedeutung des Datenschutzes und Ausblick auf den Einsatz von KI.
Schlüsselwörter
Data Analytics, Big Data, Online-Shop, Absatzsteigerung, Web-Analytics, Business Intelligence, Kundensegmentierung, IT-Infrastruktur, Google Analytics, Data Lake, Echtzeit-Analyse, CRM, ETL-Prozess, ELT-Prozess, Projektplanung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit?
Die Arbeit behandelt die Durchführung eines digitalen Pilotprojektes bei der fiktiven Global Retail AG, um durch den gezielten Einsatz von Analyse-Werkzeugen im Bereich Big Data den Absatz in deren Online-Shops zu steigern.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind Big Data Analytics, die Optimierung der IT-Infrastruktur für Business Intelligence, Web-Analyse sowie die Anbindung von Kundendaten zur gezielten Personalisierung.
Was ist das primäre Ziel der Studie?
Das primäre Ziel ist der Transfer theoretischer Ansätze in die Praxis, um durch datengestützte Erkenntnisse aus dem Nutzungsverhalten der Kunden den Umsatz im Online-Shop zu erhöhen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es handelt sich um eine Fallstudie, die auf einer Literaturanalyse zu Data-Tools sowie einer praxisnahen Anforderungsanalyse und Projektplanung basiert.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil umfasst die theoretische Definition von Metriken und Methoden, die Vorstellung und Evaluierung von Analyse-Tools sowie die Planung der infrastrukturellen Anpassungen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wesentliche Begriffe sind Data Analytics, Big Data, Web-Analytics, Business Intelligence und Infrastruktur-Anpassungen wie Data Lakes.
Warum wurde Google Analytics als primäres Tool gewählt?
Da Google Analytics in der kostenfreien Version alle für das Pilotprojekt erforderlichen Funktionen bietet und die Anforderungen der Global Retail AG hinsichtlich des monatlichen Datenvolumens abdeckt.
Welche Rolle spielt der Datenschutz?
Der Datenschutz ist von zentraler Bedeutung, da die Global Retail AG international tätig ist und somit länderübergreifende gesetzliche Regelungen bei der Analyse von Nutzerdaten zwingend einhalten muss.
- Quote paper
- Daniel Falkner (Author), 2022, Data Analytics und Big Data. Absatzsteigerung im Online-Shop mithilfe von Analyse-Werkzeugen, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/1350789
