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Die Bedeutung des privaten Onlinehandels hat stark zugenommen. Ist dies eine Gefahr für den stationären Handel? Der folgende Beitrag findet kein Gegeneinander, sondern argumentiert für ein Miteinander der Verkaufskanäle. Unter dem Schlagwort „Omni-Channeling“ können Händler das Nullsummenspiel der Verkaufskanalgegensätze in eine „Win-Win“-Situation umwandeln. Dabei helfen sich ergänzende Fähigkeiten der Kanäle, segmentspezifische Kundenpräferenzen und der Werbeeffekt der Kanäle.
Der B2B-Onlinehandel kann als „schlafender Riese“ bezeichnet werden, der im Potential zwar deutlich größer ist als der B2CHandel, aber bisher relativ wenig Aufmerksamkeit erfahren hat. Die Wachstumsaussichten für diesen Markt übersteigen die des B2C-Onlinehandels, da bisher ein viel geringerer Teil des B2B-Handels in Onlineshops abgewickelt wird.
Trotz dieses Marktpotentials gibt es bisher relativ wenige Studie zu Einflussfaktoren auf die Kundenzufriedenheit im B2BOnlinehandel.
Die vorliegende Untersuchung widmet sich der Betrachtung von Zahlungsmitteln als eine wichtige Komponente im Kaufprozess.
Many e-commerce retailers are adding “bricks to clicks” - that is, opening an offline channel in addition to their digital sales channel(s). Taking the perspective of such an online pure player, this research assesses the effects of offline channel additions on the financial performance (e.g., sales, profits) and customer behavior (e.g., basket size, return rate) in the extended channel network as well as the initial online channel of the retailer. Across two studies, one at the zip code level and the other at the customer level, we find that the channel addition of a fashion and lifestyle retailer is synergistic in terms of increasing not only overall sales but also profits. At the same time, the new offline channel does not significantly cannibalize the existing online shop, as new customers are attracted through the channel addition. The effects of channel additions, however, are influenced by characteristics of customers gained before the channel addition and of the trade area around the newly opened stores: among existing customers, those who bought more in the online channel do not react as positively to the addition of an offline channel, and trade areas with socioeconomic characteristics that are often viewed as disadvantageous for digital retailing (e.g., an older population, lower average income) show a stronger positive sales effect of a brick-and-mortar addition. The attractiveness of the offline channel for these customer segments highlights that adding bricks to clicks might be most attractive for those customers who were previously unwilling to purchase from an online-only retailer.
Ad avoidance (e.g., “blinding out” digital ads) is a substantial problem for advertisers. Avoiding mobile banner ads differs from active ad avoidance in nonmobile (desktop) settings, because mobile phone users interact with ads to avoid them: (1) They classify new content at the bottom of their screens; if they see an ad, they (2) scroll so that it is out of the locus of attention and (3) position it at a peripheral location at the top of the screen while focusing their attention on the (non-ad) content in the screen center. Introducing viewport logging to marketing research, we capture granular ad-viewing patterns from users’ screens (i.e., viewports). While mobile users’ ad-viewing patterns are concave over the viewport (with more time at the periphery than in the screen center), viewing patterns on desktop computers are convex (most time in the screen center). Consequently, we show that the effect of viewing time on recall depends on the position of an ad in interaction with the device. An eye-tracking study and an experiment show that 43% to 46% of embedded mobile banner ads are likely to suffer from ad avoidance, and that ad recall is 6 to 7 percentage points lower on mobile phones (versus desktop).
Im Zeitalter von „KI“ und „Big Data“ wirkt es für viele Händler so, als könnten nur komplexe Analysemethoden den wirtschaftlichen Erfolg eines Handelsunternehmens garantieren. Oft wird suggeriert, dass sich jedes Problem mithilfe einer versierten künstlichen Intelligenz lösen ließe. Dies stimmt zwar im Prinzip. Aber es ist nur die halbe Wahrheit. Denn vor der komplexen Analyse muss ein viel wichtigerer Schritt kommen: Datenintegration vor Datenanalyse. Das heißt die Verknüpfung und Qualitätssteigerung aller vorhandenen Daten steht vor der Analyse dieser.
Zukunftsland Sachsen
(2022)
„Quick-Commerce“ wird seit dem Start von Gorillas und Rewes Investition in Flink derart hochgejubelt, dass teils schon vom nächsten „Megatrend im E-Commerce“ und vom „größten und letzten unbesetzten Fleck im Handel“ gesprochen wird. Aber kann sich Quick-Commerce rechnen? Und unter welchen Bedingungen? Der folgende Beitrag versucht eine Einschätzung aus der Außensicht.
B2B-Onlinehandel
(2022)
Nach dem extrem starken Wachstum der Corona-Jahre sinken die Umsätze im Onlinehandel in vielen Branchen. Doch der Fokus der öffentlichen Diskussion liegt meist nur auf dem Endkundengeschäft, mit bekannten Unternehmen von Amazon bis Zalando. Was passiert aber im weit weniger bekannten B2B-Onlinehandel?
Empirical dynamic modelling for exploring complex time series in management and marketing research
(2022)
Many research problems are characterized by complex relationships between time series variables, such as simultaneity (e.g., feedback loops between communication channels) and state-dependence (e.g., marketing interactions with observed and unobserved sales channel variables). The authors introduce empirical dynamic models (EDM) to management and marketing research. EDM is a nonlinear methodology that helps researchers to investigate simultaneous (i.e., bidirectional and same-period) and state-dependent (i.e., nonlinear and interacting) relationships with aggregate time series data. The authors demonstrate EDM capabilities and boundaries within the challenging omnichannel case. To study omnichannel systems, researchers often must rely on aggregate data: Despite more individual tracking, the data is often not available for offline channels or comprehensively integrated across channels. A simulation study, that derives aggregate time series from an individual data generation mechanism, explores conditions and boundaries under which EDM is suitable for identifying, predicting and attributing relationships between variables. We benchmark EDM against vector autoregression, regression, and machine learning models and provide application criteria for EDM. Next, the authors confirm the capabilities of EDM in an empirical investigation of interrelated brick-and-mortar, online, and mobile channels from a large European fashion retailer, finding evidence for mostly synergetic but strongly state-dependent relationships among the channels.
Im Zeitalter von „KI“ und „Big Data“ wirkt es für viele Händler so, als könnten nur komplexe Analysemethoden den wirtschaftlichen Erfolg eines Handelsunternehmens garantieren. Oft wird suggeriert, dass sich jedes Problem mithilfe einer versierten künstlichen Intelligenz lösen ließe. Dies stimmt zwar im Prinzip. Aber es ist nur die halbe Wahrheit. Denn vor der komplexen Analyse muss ein viel wichtigerer Schritt kommen: Datenintegration vor Datenanalyse. Das heißt die Verknüpfung und Qualitätssteigerung aller vorhandenen Daten steht vor der Analyse dieser.
Nach dem extrem starken Wachstum der Corona-Jahre sinken die Umsätze im Onlinehandel in vielen Branchen. Doch der Fokus der öffentlichen Diskussion liegt meist nur auf dem Endkundengeschäft, mit bekannten Unternehmen von Amazon bis Zalando. Was passiert aber im weit weniger bekannten B2B-Onlinehandel?
Online retailers are increasingly using third-party online marketplaces (e.g., Amazon, Taobao) as an alternative sales channel to their website. While cross-channel sales elasticities have been established for many sales channel combinations (e.g., adding bricks to clicks), we lack an understanding of whether the use of third-party marketplaces grows or cannibalizes a retailer's sales. Practitioners argue that firms can build their e-commerce business through acquiring customers by selling on the marketplace. Indeed, a marketplace could complement a retailer's offering (e.g., acquiring new customer segments), although inventory effects might mitigate this complementarity. Alternatively, cannibalization might occur from losing customers from one's website to the online marketplace. The present research investigates which of the two opposing forces prevails using a time series of category sales data from one of the largest global marketplace sellers. The authors use vector autoregressive modeling to show that marketplace sales increase sales on a retailer's website (0.014% for every 1% in marketplace sales). This effect is strongest for categories with large choice and low product prices. Acquiring customers through the marketplace might be cheaper than through other sources (estimated at 24% of initial sales). However, online retailers should be aware that this strategy strengthens the marketplace and may have potential negative long-term consequences (e.g., through marketplace control of the customer relationship).
Elektronische Preisschilder
(2021)
Elektronische Preisschilder gehören im Lebensmitteleinzelhandel mittlerweile zum Standard. In einer Umfrage gaben 79% der Händler an, elektronische Preisschilder bereits einzusetzen (EHI). Kommen jetzt die „Flatterpreise“ im Supermarkt? Und sind elektronische Preisschilder eine gute oder schlechte Nachricht für Verbraucherinnen und Verbraucher? Vermutlich zumindest keine schlechte, wie folgende Näherung zeigt.
Recent regulation in the European Union (i.e., the General Data Protection Regulation: GDPR) affects websites’ information privacy practices. This regulation addresses two dimensions: websites must (1) provide visible notice about which private information they collect through cookies and (2) allow consumers the choice to disagree to such tracking. Policy makers need to understand the degree of implementation of their regulation, but also its effect on consumers. We develop a typology of website cookie notices along the dimensions notice visibility and choice. A field study shows that most websites only offer low notice visibility and limited choice over the collection of private information. In addition, four experimental studies in the EU and United States explore the effects of information privacy practices: while offering choice over whether or which data are used increases consumer power, visibility of the notice (vs. no notice) only affects risk perceptions. We establish the novel suggestion that perceived risk is mitigated if consumers have more choice over their data (indirectly through greater power). Power and risk influence consumers’ affect and purchase intent.
Retailers increasingly focus on preventing competitive research shopping through a closer integration of their retail channels. This integration often focuses on pre-purchase aspects of the purchase process (e.g., tablets in stores to access the online store). Cross-channel delivery might be a post-purchase means to reduce competitive research shopping. One distinguishes between click and collect (delivery from the online shop to the store) and home delivery (delivery from the store to consumers’ home). An experimental study and an adoption model, developed from a large field survey, confirm the positive effects of both forms of cross-channel delivery in reducing consumers’ propensity to research shop competitively. Situational drivers appear to be instrumental especially for click and collect (experimental Study 1), but also emerge as a general driver of value perception of the service in a large field survey (Study 2, n = 1,500). Our results suggest that retailers should communicate relevant, channel-specific benefits of cross-channel delivery (e.g., time savings) to drive adoption and lower competitive research shopping.
Recent regulatory changes (i.e., General Data Protection Regulation of the European Union) enforce that seller (e.g., retail and service) and all other websites disclose through cookie notices which data they collect and store. At the same time, websites must allow consumers to disagree to the tracking of their browsing behavior. Despite sellers' concern about the loss of consumer insights—as consumers might disagree to the collection of their browsing data—cookie notices might also have a surprising side-effect: Consumers might accept frequent price changes (from personalized or dynamic pricing) more readily, if they agree through a cookie notice that their behavior can be tracked. Specifically, two experimental studies show that consent to the tracking of browsing behavior increases consumers internal attribution of a price change, as consumers attribute the cause of the change (here: giving up data) to themselves. This increases price fairness perceptions and, in turn, purchase intent. As a result, for online sellers of goods or services the implementation of cookie notice should no longer be thought as a matter to be avoided, but rather a trade-off decision: Loss of a part of consumer insights versus higher acceptance of data-driven marketing mix decisions, such as frequent price changes.
Methodik:
▪ Die kartenbasierte Standortanalyse nutzt frei verfügbare Infrastrukturmerkmale einer Stadt, um daraus die Attraktivität eines Standortes relativ zu anderen möglichen Standorten zu ermitteln. Über die Dichte und Zentralität des Wegenetzes (Straßen und Fußwege) wird die Attraktivität bestimmt.
▪ Traditionelle Standortanalysemodelle beruhen hingegen auf einer Vielzahl von gemessenen Variablen, wie etwa Bevölkerung oder Durchschnittseinkommen im Einzugsgebiet. Daten zu diesen Variablen sind oft schwer oder nur teuer zu bekommen und die damit verbundenen multivariaten Modelle häufig komplex.
▪ Der kartenbasierte Ansatz baut auf Forschung zur Skalierung von Städten auf: verschiedene Merkmale einer Stadt (z.B. Bevölkerung, Einkommen, Infrastruktur oder Wirtschaftsleistung) folgen regelmäßigen Wachstumspfaden (sogenannten „Skalierungsgesetzen“). Daher kann man schwer beobachtbare Faktoren (z.B. Bevölkerung an einem Standort oder das Potential eines Ladens) durch leicht beobachtbare ersetzen (z.B. Infrastrukturmerkmale, wie Straßen).
▪ Aus öffentlichen Karten extrahieren wir daher Informationen zum Grad der Skalierung eines Standortes (gemessen durch Dichte oder Zentralität auf Basis des Straßen- oder Fußwegenetzes). Aus dem Skalierungsgrad lässt sich die Attraktivität des Standortes bestimmen und mit anderen Standorten vergleichen. Gleichzeitig können wir die Wettbewerbsintensität an einem Standort nach Branchen abbilden.
▪ Alle Attraktivitäts- und Wettbewerbskarten („Heatmaps“) sind frei zugänglich unter: https://handels.blog/standorteleipzigs/
▪ Die Attraktivitätskarten („Heatmaps“) sind vor allem zur Betrachtung und zum Vergleich verschiedener Standorte aus der Vogelperspektive gedacht. Sie treffen keine absoluten Aussagen („Ich kann X€ Umsatz erwarten.“) und sollten durch jeden Händler um eine genauen Analyse des Mikroumfeldes ergänzt werden.