Erfolgsfaktoren und Entwicklung im E-Commerce

Erfolgsfaktoren im E-Commerce

1. Auswahl und Preis

• Attraktive Produkte
• Wettbewerbsfähige Preise
• Garantierte Zufriedenheit
• Kundenservice nach dem Verkauf

2. Leistung und Service

• Navigation
• Schnelle und einfache Suche
• Schnelle Lieferung

3. Look and Feel

• Web-Shop
• Einkaufsstraßen
• Multimedia-Katalog mit Produkten und Merkmalen

4. Werbung und Anreize

• Gezielte Werbung auf Webseiten
• Angebote per E-Mail
• Rabatte und Sonderangebote

5. Persönliche Betreuung

• Personalisierte Webseiten
• Persönliche Produktempfehlungen
• Nachrichten per E-Mail
• Interaktive Unterstützung

6. Community Relations

Kommunikation zwischen Kunden und Lieferanten

7. Sicherheit und Zuverlässigkeit

• Sicherheit von Kundeninformationen und -daten
• Transaktionssicherheit
• Zuverlässige Produktinformationen

Entwicklung eines Web-Shops

A) Aufbau

• Tool zum Design der Website
• Modelle für Website-Projekte
• Standardisierte Services
• Hosting

B) Marketing

• Werbung auf der Seite
• Promotion-Angebote per E-Mail
• Verbundwerbung mit Partner-Websites
• Anmeldung bei Suchmaschinen

C) Kundenansprache

• Individuelle Seiten
• Interaktiver Multimedia-Katalog
• Suchmaschinen
• Warenkorb

D) Verkauf

• Flexible Zahlungsabwicklung
• Verarbeitung von Kreditkarten
• Berechnung von Steuern und Versand
• Bestellbestätigung per E-Mail

E) Unterstützung

• Online-Hilfe
• E-Mail-Kundenservice
• Diskussionsgruppen
• Links zu verwandten Seiten

F) Verwaltung

• Aufruf-Statistiken
• Berichte zu Vertrieb und Lagerbeständen
• Kundenverwaltung
• Verbindung zu Abrechnungssystemen

G) Betrieb

• 24-Stunden-Betrieb
• Online-Support
• Skalierbare Netzwerkkapazität
• Standby-Server

H) Schutz

• Schutz durch Benutzerpasswort
• Verarbeitung verschlüsselter Daten
• Verschlüsselte Website-Verwaltung
• Firewall, Netzwerk-Sicherheits- und Überwachungseinrichtungen

Arten von E-Commerce-Marktplätzen

a) Einer für viele

• Angebotsseite
• Hosting durch einen bedeutenden Lieferanten
• Beispiele: Cisco, Dell

b) Viele für einen

• Nachfrageseite
• Gruppe von Lieferanten
• Ein großer Käufer
• Beispiele: GE, AT&T

c) Einige für viele

• Verteilung
• Wichtige Lieferanten
• Gruppe von Käufern

d) Viele für einige

• Beschaffung
• Schlüsselkunden
• Gewinnung von Lieferanten
• Zunehmender Wettbewerb / niedrigerer Preis
• Beispiele: Covisint (Autos), Pantellos (Energie)

e) Viele für viele

• Auktionen
• Freie Marktplätze

E-Business-Systeme und Entscheidungsfindung

SIG: Computergestützte Systeme zur Managementunterstützung

SAD: Entscheidungsunterstützungssystem

EIS: Informationssysteme für den Vorstand

SIG (Management-Informationssysteme)

Ursprünglich zur Unterstützung des Managements

• Generiert Informationsprodukte für die Entscheidungsfindung
• Beispiel: Vertriebsleiter erhält Berichte zur Umsatzanalyse
• Berichte bieten sofortiges Feedback und Beratung

Berichtstypen

1. Standardberichte nach Zeitplan
   • Täglicher oder wöchentlicher Umsatz
   • Monatsabschluss
2. Ausnahmeberichte
   • Reduzierung der Informationsflut
   • Beispiel: Kunden, die ihr Kreditlimit überschreiten
3. Informationen und Antworten auf Anfrage
   • Informationen auf Anfrage eines Managers
4. Push-Berichte
   • Informationen werden über das Netzwerk an den Computer des Managers gesendet

Künstliche Intelligenz im Unternehmen

Künstliche Intelligenz: Entwicklung von Computerfunktionen, die normalerweise mit menschlicher Intelligenz verbunden sind.

Hauptanwendungsgebiete der KI

• Expertensysteme
• Fuzzy-Logik
• Genetische Algorithmen
• Neuronale Netze
• Intelligente Agenten
• Lernsysteme
• Visuelle Wahrnehmung
• Spracherkennung
• Virtuelle Realität

A) Kognitionswissenschaft

• Forschung in Biologie, Neurologie, Psychologie, Mathematik usw.
• Forschung zur Gehirnfunktion, zum Denken und Lernen

A1) Expertensysteme

• Antworten in bestimmten Bereichen
• Beispiele: Medizinische Diagnose, Montageplanung, Identifizierung von Verdächtigen

A2) Neuronale Netze

• Neuronen
• Lernen, Muster in der Datenverarbeitung zu erkennen
• Softwarepaket, das die Aktivität eines neuronalen Netzes simuliert
• Beispiele: Systeme für militärische Ausrüstung, Bildgebung, Spracherkennung, Kreditrisiko, Unterschriftenprüfung

A3) Fuzzy-Logik

• Mehrdeutige und ungefähre Werte
• Ungenau, z. B. sehr hohe Wachstumsraten, vernünftig
• Verarbeiten unvollständige Daten
• Lösungen mit akzeptabler Annäherung
• In Japan weit verbreitet
• Beispiel: Diffuses SQL - Wähle aus Unternehmen, deren Einnahmen sehr groß sind und deren Gewinne sehr hoch sind.

A4) Genetische Algorithmen

• Simulieren einen evolutionären Prozess
• Erstellen von Modellen
• Situationen, in denen Tausende von Lösungen möglich sind und bewertet werden müssen, um eine optimale Lösung zu finden

A5) Intelligente Agenten

• Unterstützung der Verbraucher
• Grafische Darstellung
• Beispiel: Vertreter des Amtes

B) Natürliche Systeme

B1) Virtuelle Realität

• CAD
• 3D-Hypermedia
• Hohe Kosten