Mobiilisovellusten asiakasarvon hallinta

Digitalization has brought new business opportunities, including utilization of mobile applications. In order to succeed, firms need to manage the customer value properly. The objective of this study is to identify factors that contribute to the customer value of retail mobile applications, and introduce the best practices. In addition, key indicators to measure the success are introduced. The research questions are first answered by a comprehensive literature research followed by empirical research consisting of interviews, analysis of customer feedback and practical business case. Finally, all the findings of literature and empirical research are compared in order to form conclusions. The aspects of the study range from the mobile applications as part of the bigger picture of business models and channels, going through customer behavior, marketing, usability and gamification from customer value point of view, all the way to indicators to measure the success. Retail mobile applications have good customer value and positive business effects when implemented and managed correctly. This is also supported by the practical business case showing increase in sales factors. A successful retail mobile application has the look and feel of a retailer, offers personalized, updated features and services for the customers considering dynamic customer behavior, agile targeted marketing, interactivity, and usability aspects. Customer loyalty is built step by step originating from customer value, engagement and satisfaction. Gamification features potentially improve customer value and loyalty, but should be implemented wisely. Mobile applications should consider consistency to other channels. Omni-channel approach and exploration of platform economy related opportunities are recommended. Utilizing indicators in connection to data and analytics is extremely important in order to succeed in customer value management of mobile applications. Selection of indicators should be based on the objectives and strategy of a firm. Key success indicators for retail mobile applications measure conversion in application and in-store, customer loyalty, customer life-time value, and application usage. This study contributes to existing research by combining key aspects of customer value management of mobile applications in retail context. Potential value from gamification features, introduction of success indicators, and elaboration of theory on real business context complement this study to a fundamental guideline to be utilized for further research and business decisions.Hyödyntääkseen digitalisaation tuomat liiketoimintamahdollisuudet, kuten mobiilisovellukset, yritysten tulee hallita asiakasarvoa oikealla tavalla. Tämän työn tarkoitus on löytää vähittäiskaupan mobiilisovellusten asiakasarvon kannalta tärkeimmät ominaisuudet sekä esitellä parhaat mittarit mobiilisovellusten hyötyjen mittaamiseen. Tutkimuskysymyksiin etsitään ensin vastauksia laajan kirjallisuuskatsauksen avulla, jonka jälkeen vastaavia aihealueita tutkitaan empiirisesti haastattelujen, asiakaspalauteanalyysin ja käytännön myyntivaikutusten avulla. Lopuksi johtopäätökset muodostetaan analysoimalla ja vertailemalla löydöksiä. Työn aihealuetta lähestytään kokonaisuuden näkökulmasta, huomioiden mobiilisovellukset osana kokonaisvaltaista liiketoimintaa, liiketoimintamalleja ja kanavia. Aihealuetta tarkastellaan asiakasarvoon liittyen asiakaskäyttäytymisen, markkinoinnin, käytettävyyden ja pelillistämisen näkökulmista, linkittyen lopuksi hyötyjen mittareihin. Oikein toteutettuina ja hallinnoituina vähittäiskaupan mobiilisovellukset vaikuttavat positiivisesti asiakasarvoon ja tuottoisasti liiketoimintaan. Tätä tukevat myös löydökset kasvaneista myynnin osatekijöistä käytännön myyntivaikutusten tutkimuksessa. Hyvä vähittäiskaupan mobiilisovellus heijastaa kivijalkakaupan ja kauppiaan tunnelmaa, tarjoaa henkilökohtaisia, päivittyviä ominaisuuksia ja palveluja asiakkaille huomioiden vaihtelevan asiakaskäyttäytymisen, ketterän, kohdennetun markkinoinnin, vuorovaikutteisuuden, ja käytettävyysnäkökulman. Asiakkaiden lojaalisuus rakentuu askeleittain lähtien asiakasarvosta, sitoutuneisuudesta ja tyytyväisyydestä. Pelillistämisen avulla voidaan kasvattaa asiakaarvoa ja lojaalisuutta, kunhan se toteutetaan järkevästi. Mobiilisovelluksissa tulee huomioida yhtenäisyys muihin kanaviin. Omni-channel –mallia ja alustatalouden tarjoamien mahdollisuuksien tutkimista suositellaan. Mittareiden hyödyntäminen yhdessä tiedon ja analytiikan kanssa on erittäin tärkeää mobiilisovellusten asiakasarvon hallinnassa onnistumisen kannalta. Mittareiden valinnan tulisi perustua yrityksen tavoitteisiin ja strategiaan. Vähittäiskaupan mobiilisovellusten menestyksen avainmittareiden tulisi mitata sekä sovelluksen että kivijalkakaupan konversiota, asiakaslojaalisuutta, asiakassuhteen kokonaisarvoa, ja sovelluksen käyttöä. Tämä työ täydentää olemassa olevaa tutkimusta yhdistäen tärkeimmät eri näkökulmat mobiilisovellusten asiakasarvon hallintaan liittyen vähittäiskaupan toimialalla. Pelillistämisen tarjoamat hyödyt, avainmittareiden esittely, ja teorian tarkentaminen käytännön liiketoiminnan kontekstiin tekevät tästä työstä perusteellisen ohjenuoran jatkotutkimuksen sekä liiketoiminnan päätösten tueksi

Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens: Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens

Personalisierung ist ein wichtiger Bereich des Internet Marketings, zu dem es wenige experimentelle Untersuchungen mit großen Teilnehmerzahlen gibt. Für den erfolgreichen Einsatz von Empfehlungsverfahren sind umfangreiche Daten über das Käuferverhalten erforderlich. Diesen Problemstellungen nimmt sich die vorliegende Arbeit an. In ihr wird das Shop-übergreifende individuelle Käuferverhalten von bis zu 126.000 Newsletter-Empfängern eines deutschen Online-Bonussystems sowohl mittels ausgewählter Data-Mining-Methoden als auch experimentell untersucht. Dafür werden Prototypen eines Data-Mining-Systems, einer A/B-Test-Software-Komponente und einer Empfehlungssystem-Komponente entwickelt und im Rahmen des Data Minings und durch Online-Feldexperimente evaluiert. Dabei kann für die genannte Nutzergruppe in einem Experiment bereits mit einem einfachen Empfehlungsverfahren gezeigt werden, dass zum einen die Shop-übergreifenden individuellen Verhaltensdaten des Online-Bonus-Systems für die Erzeugung von Empfehlungen geeignet sind, und zum anderen, dass die dadurch erzeugten Empfehlungen zu signifikant mehr Bestellungen als bei der besten Empfehlung auf Basis durchschnittlichen Käuferverhaltens führten. In weiteren Experimenten im Rahmen der Evaluierung der A/B-Test-Komponente konnte gezeigt werden, dass absolute Rabattangebote nur dann zu signifikant mehr Bestellungen führten als relative Rabatt-Angebote, wenn sie mit einer Handlungsaufforderung verbunden waren. Die Arbeit ordnet sich damit in die Forschung zur Beeinflussung des Käuferverhaltens durch Personalisierung und durch unterschiedliche Rabatt-Darstellungen ein und trägt die genannten Ergebnisse und Artefakte bei.:1 Inhalt 1 Einleitung 1 1.1 Stand der Forschung 3 1.2 Forschungsbedarf 6 1.3 Forschungskonzept 8 1.4 Verwendete Methoden 11 1.5 Aufbau der Arbeit 11 2 Theoretische und konzeptionelle Grundlagen 13 2.1 Internethandel, E-Commerce und E-Business 13 2.2 Marketing, Konsumenten- und Käuferverhalten 16 2.2.1 Käuferverhalten bei Rabatt-Angeboten 20 2.3 Internet Marketing 21 2.3.1 Erfolgskontrolle im Internet Marketing 24 2.3.2 Ausgewählte Disziplinen des Internet Marketings 27 2.3.2.1 Affiliate Marketing 28 2.3.2.2 Online-Cashback-Systeme 35 2.3.2.3 E-Mail-Marketing 38 2.4 Personalisierung im Internet Marketing 56 2.4.1 Empfehlungssysteme 59 2.4.2 Bewertung von Empfehlungssystemen 59 2.4.3 Architektur von Empfehlungssystemen 60 2.4.4 Empfehlungssystem-Kategorien 62 2.4.4.1 Hybride Empfehlungssysteme 67 2.4.5 Techniken für Empfehlungsverfahren 69 2.5 Wissensaufbereitung und -entdeckung 89 2.5.1 Datenerhebungsverfahren 89 2.5.1.1 Datenqualität 91 2.5.1.2 Datensicherheit und Datenschutz 92 2.5.2 Knowledge Discovery und Data Mining 94 2.5.2.1 Der Data-Mining-Prozess 96 2.5.2.2 Data-Mining-Problemtypen 98 2.5.2.3 Das Data-Mining-System 100 2.5.3 Das Experiment als Erhebungsdesign 106 2.5.3.1 Anforderungen und Gütekriterien 111 2.5.3.2 Online-Feldexperimente im Marketing 117 2.5.3.3 Auswertungsverfahren 120 2.5.3.4 Theoretische Grundlagen des A/B-Testverfahrens 121 3 Vorgehen 126 3.1 Forschungsdesign 126 3.1.1.1 Ziele und Anforderungen der Andasa GmbH 128 3.1.1.2 Ziele und Anforderungen des Instituts für Angewandte Informatik 129 3.1.2 Design des Informationssystems 130 3.1.2.1 Der Designprozess 131 3.1.3 Konzeption des Software-Systems 133 3.1.4 Evaluation 134 3.2 Datenanalyse 135 3.2.1 Datenbeschaffung 135 3.2.2 Datenaufbereitung 136 3.2.3 Auswahl geeigneter Data-Mining-Methoden 137 3.2.3.1 Auswahl-Kriterien 137 3.2.3.2 Methodenauswahl 140 3.2.4 Erläuterung ausgewählter Data-Mining-Methoden 156 3.2.4.1 Bayes’sche Netze 156 3.2.4.2 Clustering 158 3.2.4.3 Diskriminanzanalyse 158 3.2.4.4 Korrelationsanalyse 159 3.2.4.5 Online Analytical Processing (OLAP) 159 3.2.5 Auswahl geeigneter Data-Mining-Werkzeuge 165 3.2.5.1 Auswahlprozess 165 3.2.5.2 Kriterien 166 3.2.5.3 Werkzeuge zur statistischen Analyse und Visualisierung 168 3.2.5.4 Werkzeuge für Clustering und Diskriminanzanalyse 168 3.2.5.5 Werkzeuge für Online Analytical Processing 169 3.2.5.6 Werkzeuge für Bayes’sche Netze 169 3.3 Untersuchungsdesign 171 3.3.1 Online-Marketing-Instrumente bei Andasa 172 3.3.2 Stimulus-Auswahl 174 3.3.3 Entwurf des Experimentaldesigns 175 4 Umsetzung 180 4.1 Architektur und prototypische Implementation 180 4.1.1 Das Data-Mining-System 180 4.1.2 Der ETL-Prozess 181 4.1.2.1 Datenerhebung 183 4.1.2.2 Datenbereinigung 184 4.1.3 Die A/B-Testumgebung 185 4.1.4 Das Empfehlungssystem 189 4.1.5 Usability-Evaluation 196 4.2 Data Mining 199 4.2.1 Statistische Analyse 200 4.2.2 Anwendung ausgewählter Data-Mining-Methoden 206 4.2.2.1 Clustering 208 4.2.2.2 Klassifikation 213 4.2.2.3 Modellierung als Bayes’sche Netze 214 4.2.3 Ergebnisse und Evaluation 221 4.3 Feldexperimente mit Newslettern 222 4.3.1 Eckdaten der Tests 223 4.3.2 Beispiel-Experimente 224 4.3.3 A/B-Tests Rabattdarstellungen 226 4.3.3.1 Öffnungsrate Prozente vs. Euro 226 4.3.3.2 Klickrate Prozente vs. Euro 227 4.3.3.3 Conversion-Rate Prozente vs. Euro 229 4.3.4 A/B-Test zur Personalisierung 230 4.3.4.1 Auswahl des Empfehlungsverfahrens 230 4.3.4.2 Definition der Kontrollgruppe 231 4.3.4.3 Operative Durchführung 231 4.3.4.4 Auswertung 232 4.3.5 Ergebnisse und Evaluation 236 5 Zusammenfassung und Ausblick 239 6 Anhang 243 6.1 Anhang A Usability-Evaluation 243 6.1.1 Methoden der Usability-Evaluierung 246 6.1.1.1 Usability-Tests und lautes Denken 246 6.1.1.2 Benutzerbefragung 248 6.1.1.3 Feldstudien und Partizipation 250 6.1.1.4 Expertenorientierte (Inspektions-)Methoden 251 6.1.1.5 Formal-analytische Verfahren 252 6.1.1.6 Quantitative Fragebogen 252 6.1.1.7 Verfahrensmodell 259 6.1.1.8 Auswertung 262 6.1.2 Fragebögen 263 6.2 Anhang B Zeitreihenanalyse 281 6.2.1 Klassische Komponentenmodelle 281 6.2.2 Stochastische Prozesse 282 6.2.3 Fourier-Analyse-Methoden (Spektralanalyse) 283 6.3 Anhang C Daten und Programme 286 6.3.1 Technische Daten 286 6.3.1.1 Data Warehouse / Data Mining Server 286 6.3.2 Programm- und Skriptcodes 287 6.3.2.1 R- Skripte 287 6.3.2.2 SQL – Skripte 296 6.3.2.3 C# Code MostRecentLinkInvocationsShopRecommender.cs 314 6.3.3 Daten A/B-Tests 317 6.3.3.1 Übersicht Newsletter 317 6.3.3.2 Mengengerüst Aussendungen 319 6.3.3.3 Shopaufrufe und Besteller 319 6.3.3.4 Darstellungen der Newsletter-Varianten 320 6.3.4 Daten Personalisierung 335 6.4 Abbildungsverzeichnis 338 6.5 Tabellenverzeichnis 343 6.6 Literaturverzeichnis 34