Essays on Predictive Analytics in E-Commerce

Die Motivation für diese Dissertation ist dualer Natur: Einerseits ist die Dissertation methodologisch orientiert und entwickelt neue statistische Ansätze und Algorithmen für maschinelles Lernen. Gleichzeitig ist sie praktisch orientiert und fokussiert sich auf den konkreten Anwendungsfall von Produktretouren im Onlinehandel. Die “data explosion”, veursacht durch die Tatsache, dass die Kosten für das Speichern und Prozessieren großer Datenmengen signifikant gesunken sind (Bhimani and Willcocks, 2014), und die neuen Technologien, die daraus resultieren, stellen die größte Diskontinuität für die betriebliche Praxis und betriebswirtschaftliche Forschung seit Entwicklung des Internets dar (Agarwal and Dhar, 2014). Insbesondere die Business Intelligence (BI) wurde als wichtiges Forschungsthema für Praktiker und Akademiker im Bereich der Wirtschaftsinformatik (WI) identifiziert (Chen et al., 2012). Maschinelles Lernen wurde erfolgreich auf eine Reihe von BI-Problemen angewandt, wie zum Beispiel Absatzprognose (Choi et al., 2014; Sun et al., 2008), Prognose von Windstromerzeugung (Wan et al., 2014), Prognose des Krankheitsverlaufs von Patienten eines Krankenhauses (Liu et al., 2015), Identifikation von Betrug Abbasi et al., 2012) oder Recommender-Systeme (Sahoo et al., 2012). Allerdings gibt es nur wenig Forschung, die sich mit Fragestellungen um maschinelles Lernen mit spezifischen Bezug zu BI befasst: Obwohl existierende Algorithmen teilweise modifiziert werden, um sie auf ein bestimmtes Problem anzupassen (Abbasi et al., 2010; Sahoo et al., 2012), beschränkt sich die WI-Forschung im Allgemeinen darauf, existierende Algorithmen, die für andere Fragestellungen als BI entwickelt wurden, auf BI-Fragestellungen anzuwenden (Abbasi et al., 2010; Sahoo et al., 2012). Das erste wichtige Ziel dieser Dissertation besteht darin, einen Beitrag dazu zu leisten, diese Lücke zu schließen. Diese Dissertation fokussiert sich auf das wichtige BI-Problem von Produktretouren im Onlinehandel für eine Illustration und praktische Anwendung der vorgeschlagenen Konzepte. Viele Onlinehändler sind nicht profitabel (Rigby, 2014) und Produktretouren sind eine wichtige Ursache für dieses Problem (Grewal et al., 2004). Neben Kostenaspekten sind Produktretouren aus ökologischer Sicht problematisch. In der Logistikforschung ist es weitestgehend Konsens, dass die “letzte Meile” der Zulieferkette, nämlich dann wenn das Produkt an die Haustür des Kunden geliefert wird, am CO2-intensivsten ist (Browne et al., 2008; Halldórsson et al., 2010; Song et al., 2009). Werden Produkte retourniert, wird dieser energieintensive Schritt wiederholt, wodurch sich die Nachhaltigkeit und Umweltfreundlichkeit des Geschäftsmodells von Onlinehändlern relativ zum klassischen Vertrieb reduziert. Allerdings können Onlinehändler Produktretouren nicht einfach verbieten, da sie einen wichtigen Teil ihres Geschäftsmodells darstellen: So hat die Möglichkeit, Produkte zu retournieren positive Auswirkungen auf Kundenzufriedenheit (Cassill, 1998), Kaufverhalten (Wood, 2001), künftiges Kaufverhalten (Petersen and Kumar, 2009) und emotianale Reaktionen der Kunden (Suwelack et al., 2011). Ein vielversprechender Ansatz besteht darin, sich auf impulsives und kompulsives (LaRose, 2001) sowie betrügerisches Kaufverhalten zu fokussieren (Speights and Hilinski, 2005; Wachter et al., 2012). In gegenwärtigen akademschen Literatur zu dem Thema gibt es keine solchen Strategien. Die meisten Strategien unterscheiden nicht zwischen gewollten und ungewollten Retouren (Walsh et al., 2014). Das zweite Ziel dieser Dissertation besteht daher darin, die Basis für eine Strategie von Prognose und Intervention zu entwickeln, mit welcher Konsumverhalten mit hoher Retourenwahrscheinlichkeit im Vorfeld erkannt und rechtzeitig interveniert werden kann. In dieser Dissertation werden mehrere Prognosemodelle entwickelt, auf Basis welcher demonstriert wird, dass die Strategie, unter der Annahme moderat effektiver Interventionsstrategien, erhebliche Kosteneinsparungen mit sich bringt

A Unified Statistical Framework for Evaluating Predictive Methods

Predictive analytics is an important part of the business intelligence and decision support systems literature and likely to grow in importance with the emergence of big data as a discipline. Despite their importance, the accuracy of predictive methods is often not assessed using statistical hypothesis tests. Furthermore, there is no commonly agreed upon standard as to which questions should be examined when evaluating predictive methods. We fill this gap by defining three questions that involve the overall and comparative predictive accuracy of the new method. We then present a unified statistical framework for evaluating predictive methods that can be used to address all three of these questions. The framework is particularly versatile and can be applied to most problems and datasets. In addition to these practical advantages over hypotheses tests used in previous literature, the framework has the theoretical advantage that it is not necessary to assume a normal distribution

Predicting Product Returns in E-Commerce: The Contribution of Mahalanobis Feature Extraction

Product returns are a major challenge in e-commerce that severely affect the economic and ecological sustainability of the industry. While many static one-size-fits-all approaches to limit product returns have been proposed, there is a gap in the literature regarding strategies based on individual consumption patterns. We introduce a decision support system for the prediction of product returns, including a new approach for large-scale feature extraction. This system can be used as the basis for a returns strategy that allows online retailers to intervene before problematic transactions even take place. Using a dataset containing 1,149,262 purchases obtained from a major German online retailer, we demonstrate that our decision support system can identify consumption patterns associated with a high product return rate at sufficient accuracy for such a strategy to be feasible. We also show that the system outperforms a wide selection of state-of-the art classification and dimensionality reduction algorithms

A Customized and Interpretable Deep Neural Network for High-Dimensional Business Data - Evidence from an E-Commerce Application

Extracting actionable information from complex data is a key challenge for business analytics researchers (Hedgebeth, 2007). This is particularly difficult for high-dimensional datasets, to which an increasing number of businesses have access (Martens et al., 2016). In this study, we develop a customized neural network for extracting interpretable features from very high-dimensional datasets. These features can be interpreted both at an aggregated as well as a very fine-grained level. Interpreting non-linear interactions is no more difficult than interpreting a linear regression. We apply the algorithm to a dataset related to product returns in online retail which contains a total of 3,637,654 transactions and 13,533 dimensions. Comparing 75 different models, we demonstrate that, in addition to being interpretable, our algorithm yields higher predictive accuracy than extant methods. The approach is sufficiently abstract to be applicable to a wide variety of business analytics datasets

Introduction aux sciences de l'information

Les fichiers échangés sur Internet et stockés sur les disques durs contiennent de l’information qui deviendra finalement du texte, des images ou des sons. Mais comment cette information est-elle mesurée et comprimée ? Comment est-elle sécurisée pour éviter les copies illicites ? Comment est-elle protégée contre les erreurs lors d’une recopie ? Voici les questions auxquelles répond cet ouvrage. Sans équivalent dans la littérature, il présente pour la première fois les théories de l’entropie, du codage et de la cryptographie de façon simple, claire et pédagogique. Principalement destiné aux étudiants en sciences de première année de Bachelor, il intéressera aussi, et plus largement, tous ceux curieux de comprendre la théorie scientifique à la base du traitement de l’information

Introduction aux sciences de l'information

Les fichiers échangés sur Internet et stockés sur les disques durs contiennent de l’information qui deviendra finalement du texte, des images ou des sons. Mais comment cette information est-elle mesurée et comprimée ? Comment est-elle sécurisée pour éviter les copies illicites ? Comment est-elle protégée contre les erreurs lors d’une recopie ? Voici les questions auxquelles répond cet ouvrage. Sans équivalent dans la littérature, il présente pour la première fois les théories de l’entropie, du codage et de la cryptographie de façon simple, claire et pédagogique. Principalement destiné aux étudiants en sciences de première année de Bachelor, il intéressera aussi, et plus largement, tous ceux curieux de comprendre la théorie scientifique à la base du traitement de l’information