Erfolgsfaktoren und Entwicklung im E-Commerce

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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.

Imagen

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

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