Chair of Marketing and Retail
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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?
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.
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.
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.
Produkte auf Produktübersichtsseiten im Onlinehandel werden häufig uneinheitlich dargestellt. Webseiten variieren die Orientierung und den Hintergrund der Produkte. Diese Uneinheitlichkeit könnte einerseits das flüssige Durchsuchen des Sortiments verhindern, andererseits könnten uneinheitliche Produkte aus der Masse hervortreten und so häufiger gekauft werden. Dieser Beitrag berichtet von einer Forschungsarbeit, die die Produktdarstellung im Onlineshop untersucht. Sollen Produkte eher einheitlich oder uneinheitlich dargestellt werden?
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?
Seit fast 15 Jahren steht ein Schlagwort im Raum, welches vor allem im Handel zu einem Umdenken geführt hat: der sogenannte „Long-Tail“-Ansatz. Darunter versteht man die Erweiterung eines Kernsortiments um weniger gut verkäufliche Artikel, ermöglicht durch die Aufhebung der Platzbegrenzung im Onlinehandel. Doch sehen wir heute, dass nicht jeder Onlinehändler ein Long-Tail-Sortiment wie Amazon anbietet, sondern zahlreiche Händler sich auf sehr spezifische Warengruppen konzentrieren. Was treibt also die Attraktivität des Long-Tails für Händler im heutigen Onlinehandel? Mehrere Treiber sind hier besonders relevant.
Jedes Jahr werden weltweit deutlich mehr als 100 Milliarden Dollar für Onlinemarketing ausgegeben – allein Google und Facebook erzielten 2017 mit Werbung einen Umsatz von fast 140 Milliarden Dollar. Für die Verteilung dieser Mittel über verschiedene Marketingkanäle spielt ein Werkzeug eine wichtige Rolle: Attributionsmodelle. Doch was sind Attributionsmodelle? Der folgende Beitrag erläutert, warum wir Attributionsmodelle brauchen, was mit ihnen bestimmt werden soll und wie man sie definieren kann. Der Folgebeitrag beschäftigt sich dann mit der Funktionsweise von Attributionsmodellen.
Wie im letzten Beitrag dargestellt, helfen uns Attributionsmodelle, die im Onlinehandel entstehenden Umsätze auf einzelne Werbekanäle aufzuteilen. Dies ist relevant, da mittels Aufteilung der Umsätze die Marketingkostenquote für einzelne Werbekanäle berechnet werden kann, was Unternehmen wiederum bei der Verteilung ihrer Werbemittel hilft. Für diesen Vorgang wird eine Vereinfachungslogik benötigt – das Attributionsmodell. Warum ist diese Aufteilung so kompliziert, dass Händler der Vereinfachung bedürfen? Was gibt es für Attributionsmodelle? Und warum kann man Kaufprozess im Internet mit einem anarchischen Restaurantbesuch vergleichen? Darüber informiert dieser Beitrag.
Onlinehändler sprechen gern über Konversionen (engl. Conversion) und die Bedeutung der Konversionsrate (engl. Conversion Rate). Was verbirgt sich hinter diesen Begriffen? Wie hoch liegt die Konversionsrate? Und welche Ansatzpunkte bestehen in Onlineshops, um die Konversionsrate zu steigern? Der folgende Beitrag beantwortet diese Fragen.
Die Zukunft des Buches
(2019)
Bald ist wieder Buchmesse in Leipzig. Wie fast jedes Jahr gingen die Buchumsätze zurück, aber die Netflix-Nutzerzahlen hoch. Kulturpessimismus grassiert im Feuilleton. Und erneut stellt sich die Frage: Was wird aus dem Buch? Der folgende Beitrag bietet eine betriebswirtschaftliche Perspektive zur Zukunft des Buches.
Zukunftsland Sachsen
(2022)
Omni- statt Multi-Channel
(2018)
Lange haben Händler geglaubt, allein über das Zufügen weiterer Verkaufskanäle im Wettbewerb bestehen zu können. „Wir haben jetzt doch auch einen Onlineshop, warum wird es nicht besser?“ war jedoch eine Frage, die sich Viele stellen mussten. Dieser Beitrag findet die Antwort darauf in der fehlenden Integration der Verkaufskanäle. Nur solange das gesamte System aller Verkaufskanäle eines Händlers optimiert und integriert wird, lassen sich aus Mehrkanalsystemen Wettbewerbsvorteile erzielen. Daher liegt die Bedeutung von Omni-Channel im Fokus auf System- und nicht auf Kanalerfolg.
Attributionsmodelle helfen uns, zu verstehen, welchen Anteil digitale Werbekanäle an den Besuchen oder Umsätzen einer Webseite haben. Dies ist ein klarer Vorteil gegenüber der analogen Welt: dort bleibt unklar, wie viel und, geschweige denn welche Besucher durch Plakat X an Straße Y auf meinen Laden aufmerksam wurden. Doch wie so häufig gehen Vor- mit Nachteilen einher. Dieser Beitrag schließt die Serie zu Attributionsmodellen deshalb mit einer Erläuterung von Risiken von Attributionsmodellen ab.
Die Diskussion über digitale Geschäftsmodelle dreht sich häufig um Daten – „das Öl des 21. Jahrhunderts.“ Doch sind Daten nicht gleich Daten. Der folgende Beitrag differenziert verschiedene Typen von Kundendaten und zeigt für Unternehmen vom Mittelständer bis zur Großbank, wie diese im Wettbewerb um die Datenhoheit mit Google & Co. bestehen können. Kurz: ein Mehr an Daten ist nicht immer möglich oder nötig.
In der öffentlichen Diskussion wirkt es so, als ginge die Digitalisierung mit einem Bedeutungsverlust des Menschen im Handel einher. Amazon packt sein Päckchen mit Robotern, Zalando ersetzt seine Marketingfachleute durch künstliche Intelligenz und selbst im lokalen Handel sind schon Kassen ohne Kassierer zu finden. Entmenschlicht uns der digitale Handel? Nein, aber er verlangt Veränderung.