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Geschäftsmodelle im E-Commerce

Definition:

Geschäftsmodelle im E-Commerce umfassen die verschiedenen strategischen Ansätze, die Unternehmen nutzen, um Online-Geschäfte zu betreiben und Wert für Kunden zu schaffen.

Details:

• B2C: Business to Consumer, direkte Verkäufe an Endkunden.
• B2B: Business to Business, Verkäufe zwischen Unternehmen.
• C2C: Consumer to Consumer, Transaktionen zwischen Privatpersonen (z.B. eBay).
• C2B: Consumer to Business, Verbraucher bieten Produkte/Dienstleistungen für Unternehmen an.
• Subscription: Wiederkehrende Einnahmen durch Abonnements.
• Freemium: Grundlegende Dienste kostenlos, Premium-Features kostenpflichtig.
• Affiliate: Einnahmen durch Werbung und Vermittlungsprovisionen.
• On-Demand: Dienstleistungen/Produkte auf Abruf (z.B. Streaming-Dienste).

Zahlungsprozesse und -methoden

Definition:

Untersuchung von Verfahren und Technologien beim digitalen Bezahlen innerhalb von Unternehmen und im B2C. Fokus auf Effizienz, Sicherheit und Verbraucherfreundlichkeit.

Details:

• Zahlungsmethoden: Kreditkarte, Lastschrift, PayPal, Kryptowährungen
• Prozesse: Authentifizierung, Autorisierung, Abwicklung und Abrechnung
• Technologien: PCI-DSS, 3D Secure, NFC
• Geschäftsmodelle: Freemium, Abonnement, Micropayments
• Wichtige Kennzahlen: Conversion Rate, Transaktionsvolumen, Chargeback-Rate
• Sicherheitsaspekte: Verschlüsselung, Betrugserkennung, Zwei-Faktor-Authentifizierung

Strategische Planung und Unternehmensstrategie in der digitalen Transformation

Definition:

Strategische Planung und Unternehmensstrategie in der digitalen Transformation bezieht sich auf die Anpassung und Neustrukturierung von Unternehmensstrategien, um den Herausforderungen und Möglichkeiten der Digitalisierung gerecht zu werden

Details:

• Permanente Analyse der digitalen Umwelt und Wettbewerbsbedingungen
• Integration neuer Technologien (z.B. KI, Big Data) in Geschäftsprozesse
• Kundenzentrierung durch digitale Kanäle (z.B. Social Media, E-Commerce)
• Agile Methoden und Organisationsstrukturen zur schnellen Anpassung
• Investitionen in digitale Kompetenzen und Kulturwandel
• Datensicherheit und Datenschutz als zentrale Strategieelemente
• Langfristige Vision und kurzfristige Anpassungsfähigkeit kombinieren

Suchmaschinenoptimierung (SEO)

Definition:

Optimierung von Webseiten, um ihre Sichtbarkeit in Suchmaschinen zu erhöhen.

Details:

• Ziele: Höhere Platzierungen in Suchergebnissen, mehr organischer Traffic
• Methoden: Keyword-Analyse, On-Page und Off-Page-Optimierung, technisches SEO
• Wichtige KPIs: Klickrate (CTR), Verweildauer, Conversion-Rate
• Tools: Google Analytics, Google Search Console, SEMrush
• Algorithmus: \textbf{Google PageRank}, bewertet die Wichtigkeit einer Seite basierend auf eingehenden Links

Datengetriebenes Marketing und Analyse

Definition:

Datengetriebenes Marketing und Analyse nutzt Daten, um Marketingstrategien zu optimieren und Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Details:

• Verwendung von Datenanalysen zur Zielgruppenbestimmung und Personalisierung
• KPIs: ROI, Conversion Rate, Customer Lifetime Value (CLV)
• Analysewerkzeuge: Google Analytics, Tableau, SAS
• Predictive Analytics und maschinelles Lernen zur Vorhersage von Trends
• Datenquellen können online (Web-Tracking, Social Media) und offline (Kundenbefragungen) sein

Erhebung und Verarbeitung digitaler Daten

Definition:

Datensammlung und -analyse zur Entscheidungsfindung im digitalen Geschäftsbereich

Details:

• Datenquellen: Kundeninteraktionen, IoT-Geräte, Social Media, Transaktionsdaten
• Erhebungsmethoden: Umfragen, Web-Analyse, Sensoren
• Verarbeitungsschritte: Datenspeicherung, Bereinigung, Analyse
• Werkzeuge: SQL, NoSQL, Big Data Technologien (Hadoop, Spark)
• Ziel: Mustererkennung, Vorhersagen, personalisierte Angebote
• Rechtliche Aspekte: DSGVO, Datensicherheit

Anwendung von Datenanalyse-Tools wie Python und R

Definition:

Verwendung von Programmiersprachen für Datenanalyse und -visualisierung.

Details:

• Python: Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn.
• R: Pakete wie dplyr, ggplot2, tidyr.
• Datenvorverarbeitung, -analyse, -visualisierung.
• In der Betriebswirtschaftslehre genutzt für Marktanalyse, Kundenverhalten, Finanzanalysen.
• Beispielanwendungen: lineare Regression, k-means Clustering.

Projektarbeiten zur digitalen Transformation

Definition:

Projektarbeiten zur digitalen Transformation beinhaltet praxisorientierte Aufgaben zur Digitalisierung in Unternehmen.

Details:

• Umsetzung digitaler Geschäftsmodelle
• Integration neuer Technologien
• Analyse von Daten und IT-Infrastrukturen
• Berücksichtigung von Change-Management
• Optimierung von Prozessen