Von Brick-And-Mortar zuClick-And-Mortar

Multi-Channel-StrategienErsel Dogans0363762Resul Taners0502924Saim Serts0502583

Rechnernetzmanagement und Brokommunikation II

GliederungEinleitungDefinitionenPortaleData-Warehousing; Data-MiningB2B; B2C E-Commerce Verfahren

Rechnernetzmanagement und Brokommunikation II

Begriffliche GrundlagenDistributionskanle:

Summe der Wirtschaftssubjekte die am Vertrieb des Produktes beteiligt sind

Direktvertrieb = Nullstufenkanal

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Brick-And-Mortar; Click-And-MortarUnternehmen aus Ziegel und MrtelBezeichnung traditionellen UnternehmenBezeichnung von Unternehmen der Old-EconomyIst teiweise leicht abwertend zu verstehenEinzug der Old-Economy ins E-BusinessTraditioneller undE-Commerce Kunden- oder VertriebskanalAuch Brick-And-Click genannt

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Multi-Channel; Multi-Channel-UnternehmenMulti-ChannelVerschiedene Kunden- oder Vertriebskanle

Multi-Channel-UnternehmenUnternehmen, die sich nicht nur auf einenKunden- oder Vertriebskanal beschrnken

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Traditionelle PortaleBisherige Wahl eines Unternehmens:

Kleiner KundenkreisPersnliche und komfortable Betreuungoder

Groe Masse an Kunden:Konnten nur mit hohem finanziellen Aufwand gepflegtwerdenInformationen und Service eher in minderwertigemUmfang mglich

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Voice Portale; Mobile-Portal

Zugang zu Services ber:

Call-CentersSpracherkennung-software

Neuster Trend im E-Business (M-Commerce)

Zugang zu Informationen ber mobilesEndgert:WAP fhige MobiltelefonePersonal-Digital-Assistant (PDA)

Einfhrung von UMTS wird den M-Commerceexponentiell ansteigen lassen

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Multi-Access-PortalZugang ber verschiedene Portale auf ein Produkt.

siehe Abb.:

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Mglichkeiten durch neue PortaleE-Commerce Portale ermglichenBreite Masse an potentiellen Kunden mitQualitativ hochwertige Informationen zuVersorgen

Mglichkeiten desData-Warehousing (siehe nchste Seiten)Data-Mining entstehen (siehe nchste Seiten)

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Data-Warehousing Informationssysteme, die systematisch alle unternehmensinternen und externen Daten sammeln, die fr Aufgabentrger im Unternehmen interessant sein knnten.

Derartige Systeme erreichen Datenvolumina im Terabit-Bereich; daher hohe Anforderungen an die Systemtechnik und Benutzbarkeit.

Data Warehouses haben Schnittstellen zu den anderen produktiven Systemen im Unternehmen. (PPS-Systeme, Vertriebssysteme, Lagerhaltung, Finanzbuchhaltung etc.)

Sie sammeln auch externe Daten. Z.B. aus dem Internet. Aus den gesammelten Daten werden weitere Daten abgeleitet (Indizes, Verhltniszahlen, korrelative Zusammenhnge)

Durch Data-Mining-Verfahren erhlt man (neue) Daten ber Zusammenhnge in den vorhandenen Daten.

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Data-Warehousing Auf die Daten kann mit Retrieval-Statements des zugrundeliegenden Datenbank-Management-Systems zugegriffen werden (bei relationalen DBMS blicherweise SQL).

Der Zugriff kann aber auch ber OLAP-Datenstrukturen erfolgen; je nach verwendetem Verwaltungs-Tool werden dafr spezielle Abfragebefehle bereitgestellt.

Der Zugriff kann aber auch ber fest definierte Reports erfolgen

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Data-MiningDurch Data Mining versucht man, in umfangreichen und vor allem nicht-standardisierten Datenbestnden wie beispielsweise in Data Warehouses versteckte Muster und Strukturen aufzudecken.

Dabei wird versucht, durch systematische Korrelation von Datenreihen ("alles mit allem") Zusammenhnge in den Daten aufzuspren.

Diese Zusammenhnge generieren dann Hypothesen, die durch weitere Untersuchungen getestet werden mssen.

Beispielsweise knnte ein Lebensmittelhndler in seinem Customer Data Warehouse feststellen, dass signifikant hufig Chips und Bier zusammen verkauft werden; er knnte dies nutzen, indem er bei der Ladengestaltung diese Produkte benachbart anbietet.

Auch bei der Personalisierung von Angeboten im Internet versucht man, mit Data Mining-Methoden typische Reaktionsweisen von Online-Konsumenten herauszufinden.

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Data-Mining Typische, im Data Mining angewandte Methoden sind die Klassifikation von Objekten (z.B. Segmentierung von Kunden), die Identifikation von Abhngigkeiten in Datenreihen (z.B. hufig gemeinsam verkaufte Artikel, Einflu des aktuellen Wetters auf die Artikelnachfrage) sowie die auf diesen Methoden aufbauenden Prognoseverfahren (z.B. Zeitreihenanalyse).

Data Mining-Methoden werden Derzeit hauptschlich in der Zielgruppenauswahl und Zielgruppen-Potenzialisierung eingesetzt, wie eine Studie der Universitt Eichsttt (verffentlicht in der absatzwirtschaft 7/2002) zeigt:

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Traditionelle Kundenportale; Internetportal

Traditionelle KundenportaleKatalog- bzw. VersandhandelFilialenVertreterusw...

InternetportalOne-To-One-Marketing (Personalisierung)Globaler ZugriffStndige PrsenzBei geringen Kosten

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Architektur von Portalen Von einem anspruchsvollen Portal wie z.B. einem Reiseportal erwartet man, dass innerhalb einer Transaktion ("Planung und Buchung einer Urlaubsreise") auf unterschiedliche Daten und unterschiedliche Anwendungen zugegriffen werden kann.

Die Portal-Software muss dieseanwendungsbergreifende Transaktions-Synchronisation leisten und alle beteiligten Anwendungen bedienen und synchronisieren.

Portale dieser Kategorie haben meist folgende Architektur:

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Architektur und Funktionsweise von PortalenDer Benutzer sieht nur eine scheinbar einfache Website. Diese wird jedoch aus mehreren logischen Teilbereichen zusammengesetzt.

Jedes dieser Elemente wird realisiert durch ein Portlet, d.h. ein Modul (z.B. geschrieben in Java), das diesen Teilbereich konstruiert. (siehe Abb. Seite 16)

Ein Unification Server "bersetzt" Datenanfragen aus dem Portlet an die dahinter stehenden Applikationen und bereitet deren Ausgabeparameter so auf.

Der Page-Builder bzw. die Portlets nutzen zur Authentifizierung den Directory Server.

Sofern ein Nutzer die entsprechende Berechtigung hat, erhlt er mit dem Zugriff auf das Portal auch den Zugriff auf das ERP-System.

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B2BElektronische Marktpltze fr Unternehmen

Sie beinhalten dahingehend im wesentlichen zwei Grundfunktionalitten:- Finden von Geschfts-Partnern (Kunden und/oder Lieferanten). - sichere und performante Abwicklung von Transaktionen (Kauf, Verkauf).

Eine Datenbank, die mittlerweile ber 1000 derartiger Marktpltze enthlt, stellt beispielsweise www.Berlecon.com zur Verfgung.

Vorteile von B2B-Maktpltzen sind:Sie machen die Transaktionsabwicklung billiger und schneller und sicherer.

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B2BB2B-Marktpltze knnen nach folgenden Kriterien/Betreibern typisiert werden:

Vendor-Trading-Exchange: Betrieben durch 1 Hersteller. Beispiel: der klassische Online-Shop.

Buyer-Trading-Exchange: Die Deutsche Bahn hat als erstes europisches Eisenbahnunternehmen einen elektronischen Marktplatz etabliert.

Consortium-Trading-Exchange: Betrieben durch ein Anbieter- oder Nachfragerkonsortium. Beispiel: covisint als Konsortium mit DaimlerChrysler, Ford, GM, Nissan und Renault.

Independent-Trading-Exchange: Betrieben durch unabhngige Intermedire wie beispielsweise bisherige Absatzmittler, Service Provider, Dienstleister oder auch Logistikunternehmen wie beispielsweise stinnes.de. u.a.

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B2CElektronische Marktpltze fr private Endkunden

Sie bieten dem privaten Endkunden eine Reihe von Services "rund um das Einkaufen"; die Attraktivitt dieser Services soll den Marktplatz attraktiv machen. Dies wiederum bringt dem Marktplatz Frequenz und dem Betreiber Werbe-Einnahmen und Einnahmen durch Verlinkung von Anbietern (die um so hher sind, je mehr Frequenz der Marktplatz aufweist).

Dies wiederum macht Mittel verfgbar, um den Marktplatz attraktiver zu gestaltenusw.; damit wird also ein positive Rckkopplung eingeleitet.

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B2CShopping-Malls, Online-Einkaufszentren (unter www.yahoo.de in dern Kategorien > Handel und Wirtschaft > Firmen > Einkaufszentren > Online-Einkaufszentren): Einzelnen Shops sind virtuelle zusammengelegt. Angeboten wird oft ein gemeinsamer Warenkorb und eine gemeinsame Zahlungsabwicklung.Betrieben werden diese Malls meist von groen Handelskonzernen. B2C-Portale (http://www.einkaufsfuehrer.de/): Branchen- bzw. funktionsbezogen werden berregional alle wichtigen Informationen angeboten.

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