Schön, dass Sie da sind. 16. Juni E-Commerce im Handel SS 2008 Lehrbeauftragte: Maria-Christina Nimmerfroh

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1 Schön, dass Sie da sind. 16. Juni 2008 E-Commerce im Handel SS 2008 Lehrbeauftragte: Maria-Christina Nimmerfroh

2 Personalisierung (Online- Marketing) Anpassung des Angebotes/der Seite/der Elemente an den Nutzer durch die Analyse von Nutzerdaten Mehrwert für den Kunden und den Anbieter?

3 Anforderung an Personalisierungssysteme treffende Informationsauswahl, Genauigkeit der zugrunde liegenden Operationen vertrauenswürdige Empfehlungen aus der Sicht des Nutzers Empfehlung unerwarteter Produkte Informationen über empfohlene Produkte klare Navigationsstruktur trotz Personalisierung Transparenz des Personalisierungssystems

4 Personalisierungsprozess 1. Daten des Nutzers erheben 2. Daten aufbereiten 3. Daten auswerten 4. Informationen für den Nutzer verändern

5 Datenerhebung Registrierung und Befragung Explizite Datenerhebung mit Zustimmung des Nutzers Vorteile: technisch einfach, rechtlich sicher Nachteil: Daten sind statisch, hohe Hemmschwelle für Nutzer, hoher Aufwand für Nutzer, individueller Vorteil muss kommuniziert werden

6 Cookies implizite Datenerhebung Vorteil: technisch einfach Nachteil: Blockieren oder Löschen der Cookies, an den Computer gebunden

7 Log-Files geben Informationen welche Dateien wie oft abgerufen wurden wie lange die Besucher blieben von welcher Seite sie kamen (Refering- Websites), damit auch Suchmaschinenanfragen mit welchem Browser sie surfen welches Betriebssystem sie benutzen Problem: mögliche Verfälschung durch Proxy- Server

8 Besucherzählung Hit kleinste Einheit: jede geladene Datei Zugriff jede komplett geladene Seite (auch Access oder Page View oder Page Impression PI) Besucher, Visit Reihe von Page Views in einer kurzen Zeit Anteil Besucher aus der Zielgruppe mit LogFiles nicht zu ermitteln

9

10 Logfiles implizite Datenerhebung Vorteil: Informationen über Navigationsverhalten Nachteil: große Datenmengen, aufwendige Auswertung, Zuordnung zu einzelnen Nutzern und Sessions oft schwierig

11 Nutzerdaten aufbereiten Überführen in auswertbare Datenbankstruktur Statistische Informationen Verknüpfung einzelner Daten

12 Daten auswerten Web Usage Mining Daten werden mit automatischen Mustererkennungsverfahren analysiert Methoden: Kollaboratives Filtern Assoziationsanalyse Sequenzanalyse Klassifikation

13 Kollaboratives Filtern (collaborative filtering) Vom Verhalten eines Nutzers wird auf das Verhalten eines anderen Nutzers geschlossen. Beispiele: Kunden, die dieses Produkt kauften, kauften auch... Probleme First-Rater-Problem (neues Produkt) Coldstart Problem (neuer Nutzer) Sparsity-Problem (sehr viele Produkte) Nischen-Denken (Nutzer hat Interessen, die nicht zu den anderen Nutzern passen) Datenschutz Diese Fachbegriffe sind nicht klausurrelevant.

14 Inhaltsbasiertes Filtern (content based filtering) Schlussfolgerungen nur aus individuellem Nutzerprofil Systeme bestimmen Eigenschaften der angesehenen/gekauften Produkte und schlagen neue Produkte vor

15 Quelle: Wenleder, M. (2008), Automatisches Empfehlungssystem für Multimedia-Inhalte basierend auf Benutzerprofilen, unveröffentlichte Diplomarbeit TU München

16 Inhaltsbasiertes Filtern (content based filtering) Schlussfolgerungen nur aus individuellem Nutzerprofil Systeme bestimmen Eigenschaften der angesehenen/gekauften Produkte und schlagen neue Produkte vor Probleme Empfehlung abhängig von der optimalen Bestimmung der Objekteigenschaften Coldstart-Problem Keine Empfehlung über Genre-Grenzen In der Praxis werden Kombinationen aus den Modellen eingesetzt (hybride Modelle).

17 Assoziationsanalyse Informationen, die oft im Zusammenhang aufgerufen werden, werden besser vernetzt (Auswirkungen: Veränderung in der Navigation) Assoziationsregeln: Nutzer interessiert sich für Produkt x und wird sich mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit auch für Produkt y interessieren. Die Sequenzanalyse berücksichtigt auch die Reihenfolge, in der die Informationen abgerufen wurden.

18 Segmentierung Nutzer mit ähnlichem Verhalten/ähnlichem Profil werden zu Gruppen zusammengefasst (Clusteranalyse)

19 Klassifikation Nutzer werden vorab in Gruppen eingeteilt (Entscheidungsbaumverfahren).

20 Personalisierung findet statt Aktivität des Nutzers wird beobachtet Veränderung des Angebots Strukturelle Ebene (Oberfläche) Inhaltliche Ebene (Produkte, Informationen) Beispiele Produktempfehlungen Personalisierte Werbung Erhebung und Weitergabe statistischer Daten Personalisierte -werbung bzw. Newsletter

21 Probleme Qualität der Personalisierung Datenschutz

22 Targeting Targeting nach Segmenten (Bsp. Alter, Geschlecht), Grundlage: Profil Geotargeting, Grundlage: IP-Adresse Keyword-Targeting (Onsite-)Behavioral-Targeting

23 Usability

24 Usability Ziel Schnittstelle zwischen Mensch und computerunterstützter Anwendung Natürliche Bedienung des Computers User Interface Design: Design von Benutzerschnittstellen

25 Definition Usability ist die Effektivität, Effizienz und das Ausmaß der Zufriedenheit, mit denen bestimmte Benutzer spezifizierte Ziele in vorgegebenen Umgebungen erreichen. ISO

26 Usability-Heuristiken nach Nielsen Lernability Efficiency Memorability Errors Satisfaction

27 Usability bei eshops Stolpersteine Externe Links Probleme beim Einloggen Registrierung an ungünstiger Stelle im Kaufprozess Lange Ladezeiten Formulare Probleme beim Suchen: Suchfunktionen, Kategorisierung Nicht lesefreundliche Texte ( Querlesefähigkeit ), Inhalt und Form Texte mit wenig Informationsgehalt

28 Usability bei eshops Überflüssige Informationen -adresse und Formular zur Kontaktaufnahme Aussagekräftige Bilder Inaktuelle Informationen Horizontales Scrollen Wenig Variation bei den Textstilen Keine Unterstreichungen Klassischer Textkontrast Vorsicht mit Flash Seitenoptimierung für mobile Endgeräte, Screenreader etc.

29 Usability bei eshops Keine wichtigen Informationen in Pop-Up- Fenster Technische Anforderungen der Seite an Zielgruppe anpassen Klare Informationen bei Formularen Nutzer soll wissen, wo er ist (Pfadangabe), was das Programm macht (Fortschrittsbalken). Vorsicht bei Bildsprache und Metaphern Verständliche Fehlermeldungen Aktionen sollten rückgängig gemacht werden können Konsistente Bedienung innerhalb des Shops (Design, Navigation, Text, Interaktion)

30 Usability bei eshops Übliche Anordnung von Schaltflächen Auswahl ist weniger fehleranfällig als Eingabe Der Nutzer soll sich nichts merken müssen. Fehlerbeschreibung mit Lösungsvorschlag

31 Usability-Tests Thinking Aloud Methode (TAM) Observation Interviews und Fragebögen Fokusgruppen Eye-Tracking (Usability Inspection: durch Experten)

32 Quelle: Schmeißer, D. R. (2007), Usability-Forschung im E-Commerce,

33 Quelle: Schmeißer, D. R. (2007), Usability-Forschung im E-Commerce,

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