Model 1 (n=524)

Observed Variables

Willingness to Buy

Perceived Size

Perceived Reputation

Trust

Privacy

Risk Perception

WTB1

PS1

PR1

TR1

PRI1

RP1

WTB2

PS2

PR2

TR2

PRI2

RP2

WTB3

PS3

PR3

TR3

PRI3

RP3

Sample Size: 524

Latent Variables: TR PS PR PRI

Relationships

TR1 = TR

TR2 = TR

TR3 = TR

PS1 = PS

PS2 = PS

PS3 = PS

PR1 = PR

PR2 = PR

PR3 = PR

PRI1 = PRI

PRI2 = PRI

PRI3 = PRI

TR = PS PR PRI

Correlation Matrix

TR1

TR2

TR3

PS1

PS2

PS3

TR1

1.000

TR2

0.712

1.000

TR3

0.648

0.730

1.000

PS1

0.354

0.308

0.300

1.000

PS2

0.437

0.404

0.392

0.618

1.000

PS3

0.391

0.402

0.347

0.430

0.519

1.000

PR1

0.526

0.560

0.520

0.391

0.461

0.433

PR2

0.565

0.526

0.463

0.330

0.490

0.389

PR3

0.567

0.612

0.499

0.301

0.413

0.427

PRI1

0.518

0.632

0.447

0.183

0.283

0.301

PRI2

0.511

0.661

0.512

0.240

0.327

0.292

PRI3

0.537

0.632

0.515

0.264

0.316

0.292

Correlation Matrix

PR1

PR2

PR3

PRI1

PRI2

PRI3

PR1

1.000

PR2

0.756

1.000

PR3

0.743

0.803

1.000

PRI1

0.335

0.375

0.404

1.000

PRI2

0.337

0.351

0.368

0.919

1.000

PRI3

0.358

0.339

0.407

0.873

0.927

1.000

Parameter Specifications

LAMBDA-Y

TR

TR1

0

TR2

1

TR3

2

LAMBDA-X

PS

PR

PRI

PS1

3

0

0

PS2

4

0

0

PS3

5

0

0

PR1

0

6

0

PR2

0

7

0

PR3

0

8

0

PRI1

0

0

9

PRI2

0

0

10

PRI3

0

0

11

GAMMA

PS

PR

PRI

TR

12

13

14

PHI

PS

PR

PRI

PS

0

PR

15

0

PRI

16

17

0

PSI

TR

18

THETA-EPS

TR1

TR2

TR3

19

20

21

THETA-DELTA

PS1

PS2

PS3

PR1

PR2

PR3

PRI1

PRI2

PRI3

22

23

24

25

26

27

28

29

30

Number of Iterations = 11

LISREL Estimates (Weighted Least Squares)

LAMBDA-Y

TR

TR1

0.888

TR2

0.953

(0.028)

34.500

TR3

0.843

(0.031)

27.167

LAMBDA-X

PS

PR

PRI

PS1

0.693

-

-

(0.041)

17.095

PS2

0.868

(0.028)

31.240

PS3

0.750

-

-

(0.029)

26.302

PR1

-

0.941

-

(0.017)

55.718

PR2

-

0.960

-

(0.015)

62.532

PR3

-

0.959

(0.014)

66.471

PRI1

-

-

0.968

(0.012)

83.703

PRI2

-

-

0.991

(0.008)

131.542

PRI3

-

-

1.000

0.010

96.539

GAMMA

PS

PR

PRI

TR

0.166

0.413

0.461

(0.060)

(0.060)

(0.046)

2.772

6.897

10.039

Covariance Matrix of ETA and KSI

TR

PS

PR

PRI

TR

1.000

PS

0.703

1.000

PR

0.774

0.708

1.000

PRI

0.767

0.553

0.529

1.000

PHI

PS

PR

PRI

PS

1.000

PR

0.708

1.000

(0.036)

19.423

PRI

0.533

0.529

1.000

(0.042)

(0.040)

12.554

13.074

PSI

TR

0.210

(0.033)

6.423

Squared Multiple Correlations for Structural Equations

TR

0.790

Squared Multiple Correlations for Reduced Form

TR

0.790

THETA-EPS

TR1

TR2

TR3

0.211

0.092

0.289

(0.060)

(0.051)

(0.061)

3.532

1.790

4.758

Squared Multiple Correlations for Y - Variables

TR1

TR2

TR3

0.789

0.908

0.711

THETA-DELTA

PS1

PS2

PS3

PR1

PR2

PR3

PRI1

PRI2

PRI3

0.520

0.247

0.437

0.114

0.078

0.080

0.063

0.018

0.001

(0.071)

(0.065)

(0.061)

(0.054)

(0.053)

(0.052)

(0.049)

(0.046)

(0.048)

7.298

3.797

7.138

2.107

1.477

1.544

1.275

0.386

0.011

Squared Multiple Correlations for X - Variables

PS1

PS2

PS3

PR1

PR2

PR3

PRI1

PRI2

PRI3

0.480

0.753

0.563

0.886

0.922

0.920

0.937

0.982

0.999

Goodness of Fit Statistics

Degrees of Freedom = 48

Minimum Fit Function Chi-Square = 96.167 (P = 0.000)

Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 48.167

90 Percent Confidence Interval for NCP = (24.032 ; 80.082)

Minimum Fit Function Value = 0.184

Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.0921

90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.0459 ; 0.153)

Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.0438

90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.0309 ; 0.0565)

P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.778

Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 0.299

90 Percent Confidence Interval for ECVI = (0.252 ; 0.360)

ECVI for Saturated Model = 0.298

ECVI for Independence Model = 21.021

Chi-Square for Independence Model with 66 Degrees of Freedom = 10969.722

Independence AIC = 10993.722

Model AIC = 156.167

Saturated AIC = 156.000

Independence CAIC = 11056.860

Model CAIC = 314.012

Saturated CAIC = 566.396

Normed Fit Index (NFI) = 0.991

Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.994

Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.721

Comparative Fit Index (CFI) = 0.996

Incremental Fit Index (IFI) = 0.996

Relative Fit Index (RFI) = 0.988

Critical N (CN) = 401.722

Root Mean Square Residual (RMR) = 0.114

Standardized RMR = 0.114

Goodness of Fit Index (GFI) = 0.994

Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.991

Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.612

Model 2 (n=524)

Observed Variables

Willingness to Buy

Perceived Size

Perceived Reputation

Trust

Privacy

Risk Perception

WTB1

PS1

PR1

TR1

PRI1

RP1

WTB2

PS2

PR2

TR2

PRI2

RP2

WTB3

PS3

PR3

TR3

PRI3

RP3

Sample Size: 524

Latent Variables: TR PS PR PRI

Relationships

TR1 = TR

TR2 = TR

TR3 = TR

PS1 = PS

PS2 = PS

PS3 = PS

PR1 = PR

PR2 = PR

PR3 = PR

PRI1 = PRI

PRI2 = PRI

PRI3 = PRI

TR = PS PR PRI

Correlation Matrix

TR1

TR2

TR3

PS1

PS2

PS3

TR1

1.000

TR2

0.685

1.000

TR3

0.624

0.666

1.000

PS1

0.372

0.332

0.362

1.000

PS2

0.454

0.351

0.325

0.583

1.000

PS3

0.483

0.433

0.363

0.477

0.650

1.000

PR1

0.564

0.472

0.544

0.450

0.456

0.440

PR2

0.550

0.451

0.479

0.359

0.395

0.491

PR3

0.560

0.544

0.498

0.396

0.446

0.496

PRI1

0.527

0.669

0.463

0.318

0.295

0.465

PRI2

0.540

0.679

0.473

0.344

0.349

0.489

PRI3

0.555

0.685

0.467

0.347

0.319

0.507

Correlation Matrix

PR1

PR2

PR3

PRI1

PRI2

PRI3

PR1

1.000

PR2

0.713

1.000

PR3

0.697

0.765

1.000

PRI1

0.384

0.362

0.432

1.000

PRI2

0.394

0.354

0.449

0.912

1.000

PRI3

0.398

0.397

0.434

0.903

0.919

1.000

Parameter Specifications

LAMBDA-Y

TR

TR1

0

TR2

1

TR3

2

LAMBDA-X

PS

PR

PRI

PS1

3

0

0

PS2

4

0

0

PS3

5

0

0

PR1

0

6

0

PR2

0

7

0

PR3

0

8

0

PRI1

0

0

9

PRI2

0

0

10

PRI3

0

0

11

GAMMA

PS

PR

PRI

TR

12

13

14

PHI

PS

PR

PRI

PS

0

PR

15

0

PRI

16

17

0

PSI

TR

18

THETA-EPS

TR1

TR2

TR3

19

20

21

THETA-DELTA

PS1

PS2

PS3

PR1

PR2

PR3

PRI1

PRI2

PRI3

22

23

24

25

26

27

28

29

30

Number of Iterations = 11

LISREL Estimates (Weighted Least Squares)

LAMBDA-Y

TR

TR1

0.917

TR2

0.955

(0.022)

43.035

TR3

0.828

(0.026)

31.585

LAMBDA-X

PS

PR

PRI

PS1

0.741

-

-

(0.033)

22.446

PS2

0.850

(0.026)

32.107

PS3

0.869

-

-

(0.021)

40.753

PR1

-

0.889

-

(0.025)

35.549

PR2

-

0.960

-

(0.015)

62.532

PR3

-

0.956

(0.017)

57.426

PRI1

-

-

0.968

(0.011)

88.903

PRI2

-

-

0.992

(0.010)

103.852

PRI3

-

-

0.993

0.011

94.592

GAMMA

PS

PR

PRI

TR

0.039

0.472

0.466

(0.055)

(0.062)

(0.053)

0.703

7.632

8.724

Covariance Matrix of ETA and KSI

TR

PS

PR

PRI

TR

1.000

PS

0.667

1.000

PR

0.777

0.720

1.000

PRI

0.771

0.619

0.593

1.000

PHI

PS

PR

PRI

PS

1.000

PR

0.720

1.000

(0.035)

20.398

PRI

0.619

0.593

1.000

(0.036)

(0.038)

16.974

15.584

PSI

TR

0.248

(0.029)

8.561

Squared Multiple Correlations for Structural Equations

TR

0.752

Squared Multiple Correlations for Reduced Form

TR

0.752

THETA-EPS

TR1

TR2

TR3

0.159

0.088

0.315

(0.054)

(0.051)

(0.059)

2.925

1.727

5.326

Squared Multiple Correlations for Y - Variables

TR1

TR2

TR3

0.841

0.912

0.685

THETA-DELTA

PS1

PS2

PS3

PR1

PR2

PR3

PRI1

PRI2

PRI3

0.451

0.277

0.244

0.210

0.183

0.087

0.064

0.015

0.013

(0.066)

(0.063)

(0.057)

(0.062)

(0.061)

(0.054)

(0.049)

(0.048)

(0.048)

6.885

4.422

4.258

3.362

2.987

1.607

1.312

0.321

0.272

Squared Multiple Correlations for X - Variables

PS1

PS2

PS3

PR1

PR2

PR3

PRI1

PRI2

PRI3

0.549

0.723

0.756

0.790

0.817

0.913

0.936

0.985

0.987

Goodness of Fit Statistics

Degrees of Freedom = 48

Minimum Fit Function Chi-Square = 97.315 (P = 0.000)

Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 49.315

90 Percent Confidence Interval for NCP = (24.955 ; 81.448)

Minimum Fit Function Value = 0.186

Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.0943

90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.0477 ; 0.156)

Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.0443

90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.0315 ; 0.0570)

P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.758

Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 0.301

90 Percent Confidence Interval for ECVI = (0.254 ; 0.362)

ECVI for Saturated Model = 0.298

ECVI for Independence Model = 16.070

Chi-Square for Independence Model with 66 Degrees of Freedom = 8380.660

Independence AIC = 8404.660

Model AIC = 157.315

Saturated AIC = 156.000

Independence CAIC = 8467.798

Model CAIC = 315.160

Saturated CAIC = 566.396

Normed Fit Index (NFI) = 0.988

Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.992

Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.719

Comparative Fit Index (CFI) = 0.994

Incremental Fit Index (IFI) = 0.994

Relative Fit Index (RFI) = 0.984

Critical N (CN) = 396.995

Root Mean Square Residual (RMR) = 0.115

Standardized RMR = 0.115

Goodness of Fit Index (GFI) = 0.993

Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.989

Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.611

Model 3 (n=1048)

Observed Variables

Willingness to Buy

Perceived Size

Perceived Reputation

Trust

Privacy

Risk Perception

WTB1

PS1

PR1

TR1

PRI1

RP1

WTB2

PS2

PR2

TR2

PRI2

RP2

WTB3

PS3

PR3

TR3

PRI3

RP3

Sample Size: 1048

Latent Variables: TR PS PR PRI

Relationships

TR1 = TR

TR2 = TR

TR3 = TR

PS1 = PS

PS2 = PS

PS3 = PS

PR1 = PR

PR2 = PR

PR3 = PR

PRI1 = PRI

PRI2 = PRI

PRI3 = PRI

TR = PS PR PRI

Correlation Matrix

TR1

TR2

TR3

PS1

PS2

PS3

TR1

1.000

TR2

0.698

1.000

TR3

0.635

0.698

1.000

PS1

0.362

0.319

0.329

1.000

PS2

0.4449

0.376

0.358

0.599

1.000

PS3

0.436

0.416

0.355

0.453

0.584

1.000

PR1

0.547

0.516

0.531

0.418

0.459

0.436

PR2

0.556

0.487

0.467

0.342

0.441

0.438

PR3

0.564

0.578

0.499

0.347

0.429

0.460

PRI1

0.521

0.651

0.455

0.247

0.289

0.381

PRI2

0.524

0.669

0.493

0.290

0.337

0.388

PRI3

0.543

0.659

0.492

0.304

0.317

0.397

Correlation Matrix

PR1

PR2

PR3

PRI1

PRI2

PRI3

PR1

1.000

PR2

0.733

1.000

PR3

0.720

0.784

1.000

PRI1

0.359

0.367

0.417

1.000

PRI2

0.364

0.350

0.408

0.904

1.000

PRI3

0.377

0.365

0.420

0.888

0.912

1.000

Parameter Specifications

LAMBDA-Y

TR

TR1

0

TR2

1

TR3

2

LAMBDA-X

PS

PR

PRI

PS1

3

0

0

PS2

4

0

0

PS3

5

0

0

PR1

0

6

0

PR2

0

7

0

PR3

0

8

0

PRI1

0

0

9

PRI2

0

0

10

PRI3

0

0

11

GAMMA

PS

PR

PRI

TR

12

13

14

PHI

PS

PR

PRI

PS

0

PR

15

0

PRI

16

17

0

PSI

TR

18

THETA-EPS

TR1

TR2

TR3

19

20

21

THETA-DELTA

PS1

PS2

PS3

PR1

PR2

PR3

PRI1

PRI2

PRI3

22

23

24

25

26

27

28

29

30

Number of Iterations = 9

LISREL Estimates (Weighted Least Squares)

LAMBDA-Y

TR

TR1

0.880

TR2

0.949

(0.020)

37.433

TR3

0.800

(0.022)

35.687

LAMBDA-X

PS

PR

PRI

PS1

0.689

-

-

(0.029)

24.045

PS2

0.832

(0.021)

38.741

PS3

0.774

-

-

(0.020)

38.342

PR1

-

0.887

-

(0.018)

49.869

PR2

-

0.887

-

(0.017)

51.961

PR3

-

0.936

(0.013)

72.935

PRI1

-

-

0.952

(0.010)

99.615

PRI2

-

-

0.980

(0.009)

110.220

PRI3

-

-

0.982

0.011

90.696

GAMMA

PS

PR

PRI

TR

0.111

0.420

0.465

(0.042)

(0.044)

(0.036)

2.650

9.604

12.857

Covariance Matrix of ETA and KSI

TR

PS

PR

PRI

TR

1.000

PS

0.653

1.000

PR

0.744

0.688

1.000

PRI

0.749

0.546

0.534

1.000

PHI

PS

PR

PRI

PS

1.000

PR

0.688

1.000

(0.029)

24.081

PRI

0.546

0.534

1.000

(0.031)

(0.030)

17.674

17.624

PSI

TR

0.268

(0.025)

10.735

Squared Multiple Correlations for Structural Equations

TR

0.732

Squared Multiple Correlations for Reduced Form

TR

0.732

THETA-EPS

TR1

TR2

TR3

0.226

0.099

0.361

(0.042)

(0.038)

(0.044)

5.401

2.621

8.202

Squared Multiple Correlations for Y - Variables

TR1

TR2

TR3

0.774

0.901

0.639

THETA-DELTA

PS1

PS2

PS3

PR1

PR2

PR3

PRI1

PRI2

PRI3

0.526

0.307

0.401

0.213

0.213

0.123

0.094

0.041

0.037

(0.050)

(0.047)

(0.044)

(0.044)

(0.043)

(0.039)

(0.036)

(0.035)

(0.038)

10.484

6.501

9.116

4.819

4.930

3.143

2.628

1.142

0.974

Squared Multiple Correlations for X - Variables

PS1

PS2

PS3

PR1

PR2

PR3

PRI1

PRI2

PRI3

0.474

0.693

0.599

0.787

0.787

0.877

0.906

0.959

0.963

Goodness of Fit Statistics

Degrees of Freedom = 48

Minimum Fit Function Chi-Square = 106.795 (P = 0.000)

Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 58.795

90 Percent Confidence Interval for NCP = (32.652 ; 92.671)

Minimum Fit Function Value = 0.102

Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.0562

90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.0312 ; 0.0885)

Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.0342

90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.0255 ; 0.0429)

P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.999

Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 0.159

90 Percent Confidence Interval for ECVI = (0.134 ; 0.192)

ECVI for Saturated Model = 0.149

ECVI for Independence Model = 8.184

Chi-Square for Independence Model with 66 Degrees of Freedom = 8544.581

Independence AIC = 8568.581

Model AIC = 166.795

Saturated AIC = 156.000

Independence CAIC = 8640.037

Model CAIC = 345.434

Saturated CAIC = 620.462

Normed Fit Index (NFI) = 0.988

Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.990

Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.718

Comparative Fit Index (CFI) = 0.993

Incremental Fit Index (IFI) = 0.993

Relative Fit Index (RFI) = 0.983

Critical N (CN) = 723.374

Root Mean Square Residual (RMR) = 0.0726

Standardized RMR = 0.0726

Goodness of Fit Index (GFI) = 0.995

Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.992

Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.612

*I: requires at least personal identification data, P: requires at least pseudonymous data, N: no modification required; N<P<I; all analyses are time-referenced

Category

Explanation

Required Data entities

(cf. Table 3-2)

I*

P

N

Order Analyses

Metrics

Number of orders

Calculates the total number of orders in a given time frame

order_id, order_date

X

Mean number of purchases per customer

Calculates the arithmetic mean of the number of orders per customer

customer_id, order_id, order_date

X

Mean transaction amount per customer

Calculates the arithmetic mean of the generated revenue per customer

customer_id, invoice_value, order_date

X

Mean transaction amount per order

Calculates the arithmetic mean of the generated revenue per order

invoice_value, order_id, order_date

X

Mean margin per customer

Calculates the arithmetic mean of the margin per order

customer_id, invoice_value, order_id, cost, product_id, order_date

X

Mean margin per order

Calculates the arithmetic mean of the margin per order

invoice_value, order_id, cost, product_id, order_date

X

Mean interpurchase time

Calculates the arithmetic mean of the time between two successive purchases of the same customer

customer_id, order_id, order_date

X

Gini coefficient

Measures the concentration coefficient of generated revenue per customer

customer_id, invoice_value, order_id, order_date

X

Analytics

Recency distribution

Calculates classes of the number of customers that repeatedly puchased within the same time frame from their most recent visit and the present time

customer_id, order_id, order_date

X

Purchase tenure distribution

Calculates classes of the number of customers that repeatedly puchased within the same time frame from their first visit and the present time

customer_id, order_id, order_date

X

Frequency distribution

Calculates classes of the number of customers that incurred the same number of orders in a time frame

customer_id, order_id, order_date

X

Monetary value distribution

Calculates classes of the number of customers that generated the same range of order value in a time frame

customer_id, invoice_value, order_id, order_date

X

Margin distribution

Calculates classes of the number of customers that generated the same range of profit margin in a time frame

customer_id, invoice_value, cost, product_id, order_id, order_date

X

Recency for specific customer

Calculates the time between an individuals last purchase and the present time (individual specified by name and address)

customer_id, first_name, surname, address, order_id, order_date

X

Frequency for specific customer

Calculates the number of order an individual incurred in a time frame (individual specified by name and address)

customer_id, first_name, surname, address, order_id, order_date

X

Monetary value for specific customer

Calculates the monetary value an individual incurred in a time frame (individual specified by name and address)

customer_id, first_name, surname, address, invoice_value, order_id, order_date

X

Margin for specific customer

Calculates the margin an individual incurred in a time frame (individual specified by name and address)

customer_id, first_name, surname, address, invoice_value, cost, product_id, order_id, order_date

X

Revenue contribution

Depicts the revenue contribution of classes of customers (Lorenz Curve)

customer_id, invoice_value, order_id, order_date

X

Demographic Analyses

 

Metrics

 

Gender split

Calculates the ratio of female and male customers

customer_id, gender, order_date

X

Mean revenue/gender

Calculates the arithmetic mean of the revenue generated by female and male customers

customer_id, invoice_value, gender, order_date

X

Mean margin/gender

Calculates the arithmetic mean of the margin generated by female and male customers

customer_id, invoice_value, cost, product_id, gender, order_date

X

Customer-Distance correlation

Measures the Person correlation between the number of customers - normalized with the population density in that zip code - with the zip code's distance to the next physical store

customer_id, customer_zip_code, geo_id, store_zip_code, longitude_zip_code, latitude_zip_code, order_date

X

Analytics

 

Mean revenue by age distribution

Calculates classes of age and the corresponding mean revenue per order

customer_id, date_of_birth, order_id, invoice_value, order_date

X

Number of customers per location (zip code)

Calculates classes of locations and the corresponding number of customers

order_id, customer_id, customer_zip_code, order_date

X

Number of transactions per location (zip code)

Calculates classes of locations and the corresponding number of transactions

order_id, customer_id, customer_zip_code, order_date

X

Revenue per location

Calculates classes of locations and the corresponding revenue

order_id, customer_id, invoice_value, customer_zip_code, order_date

X

Margin per location

Calculates classes of locations and the corresponding margin

order_id, customer_id, invoice_value, cost, product_id, customer_zip_code, order_date

X

Microgeographic details of customers in zip code area

Includes a variety of analytics describing microgeographic details of customers in a given zip code area

customer_id, order_id, address_id, customer_zip_code, geo_id, micro_id, detail_type, detail_value, order_date

X

Microgeographic details for specific customer

Includes a variety of analytics describing microgeographic details of individual customers

customer_id, first_name, surname, address, geo_id, micro_id, detail_type, detail_value, order_date

X

Product Analyses

 

Metrics

 

Mean number of products per order

Calculates the arithmetic mean of the number of products per order

order_id, product_id, order_date

X

Mean number of products in shopping cart

Calculates the arithmetic mean of the number of products put into the shopping cart per all customers who used the shopping cart

product_id, session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Product Analytics

 

Top-Selling Products

Returns a list of products that have been sold most frequently

order_id, product_id, product_name, order_date

X

Product associations

Returns a list or association rules between products with respective support and confidence values

order_id, product_id, product_name, order_date

X

Products per location

Calculates classes of locations and the respective top-selling product in that location

product_id, product_name, customer_id, order_id, customer_zip_code, order_date

X

Multi-Channel Service Analyses

 

Metrics

 

In-store payment ratio

Calculates the number of orders that were paid in-store per number of all transactions

order_id, payment_method, order_date

X

Online payment ratio

Calculates the number of orders that were paid online per number of all transactions

order_id, payment_method, order_date

X

Cash-on-delivery payment rate

Calculates the number of orders that were paid cash on delivery per number of all transactions

order_id, payment_method, order_date

X

In-store payment migration ratio

Calculates the number of repeat customers who changed payment preferences from online to in-store in at least one of the following transactions per number of all customers

customer_id, order_id, payment_method, order_date

X

Online payment migration ratio

Calculates the number of repeat customers who changed payment preferences from in-store to online in at least one of the following transactions per number of all customers

customer_id, order_id, payment_method, order_date

X

Pickup in-store ratio

Calculates the number of orders that were picked up in store per number of all transactions

order_id, delivery_type, order_date

X

Direct delivery ratio

Calculates the number of orders that were delivered directly per number of all transactions

order_id, delivery_type, order_date

X

In-store delivery migration ratio

Calculates the number of repeat customers who changed delivery preferences from online to in-store in at least one of the following transactions per number of all customers

customer_id, order_id, delivery_type, order_date

X

Direct delivery migration ratio

Calculates the number of repeat customers who changed delivery preferences from in-store to online in at least one of the following transactions per number of all customers

customer_id, order_id, delivery_type, order_date

X

Returns to stores ratio

Calculates the number of orders that were returned to physical stores per number of all transactions

customer_id, order_id, store_id, order_date

X

Analytics

 

Product weight and pick-up distribution

Calculates classes of the number of orders consisting of products within the same weight range and compares it with the number of pick-ups

order_id, product_id, product_weight, delivery_type, order_date

X

Product size and pick-up distribution

Calculates classes of orders consisting of products within the same size range and compares it with the number of pick-ups

customer_id, order_id, product_id, product_size, delivery_type, order_date

X

Revenues and pick-up distribution

Calculates classes of the number of orders consisting of products within the same revenue range and compares it with the number of pick-ups

customer_id, order_id, invoice_value, delivery_type, order_date

X

Returns from location distribution

Calculates the distribution of returns from locations (e.g zip codes)

customer_id, order_id, customer_zip_code, store_id, order_date

X

Returns/name and address

Calculates the distribution of individuals and respective number of returns

customer_id, order_id, first_name, surname, address, store_id, order_date

X

Conversion Metrics

 

Micro-Conversion Rates

 

Look-to-click

Visitors who performed a product click-through/ visitors who saw a product impression

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Click-to-basket

Visitors who effected a basket placement/ visitors who performed a product click-through

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Basket-to-buy

Visitors who made a product purchase/ visitors who effected a basket placement

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Look-to-buy

Visitors who made a product purchase/ visitors who saw a product impression

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Life Cycle Metrics

 

Reach

Suspects/ Whole Population

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Acquisition

Visitors who become active site investigators (Prospects/ Suspects)

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Conversion

Visitors who purchase (Customers/Prospects)

session_id, page_id, order_id, concept_name, access_time

X

Retention

Repeat Customers/ Customers

customer_id, order_id, order_date

X

Life Cycle Interruption Metrics

 

Abandonment

Visitors who filled shopping cart and abandoned it/ active site investigators

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Attrition

Customers who subsequently became customers elsewhere/ customers

customer_id, first_name, surname, address, order_date

X

Churn

Attrited customers/ customers minus attrited customers

customer_id, first_name, surname, address, order_date

X

Concept Conversion Rates

 

Offline Conversion Rate

Visitors who accessed at least one page of the offline concept/ all visitors

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Store Locator visits

Visitors who access the store locator at least once/ all visitors

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Store Locator exits

Visitors who exited the site via the store locator/ all visitors

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Session Analyses

 

Session clusters of all sessions

Calculates k-means session clusters of all sessions

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Session clusters of purchase sessions

Calculates k-means session clusters of all purchase sessions

session_id, page_id, concept_name, order_id, access_time

X

Session clusters of purchase sessions with direct delivery preference

Calculates k-means session clusters of all purchase sessions with direct delivery preferences

session_id, page_id, concept_name, order_id, delivery_type, access_time

X

Session clusters of purchase sessions with pick-up preferences

Calculates k-means session clusters of all purchase sessions with pick-up in store preferences

session_id, page_id, concept_name, order_id, delivery_type, access_time

X

Sessions/location distribution

Matches IP-addresses with geographic location

IP_address, zip_code, geo_id, micro_id, detail_type, detail_value,

X

User typologies

Template matching with WUM mining language

Further Web analyses

 

Stickiness

Total amount of time spent viewing all pages by total number of unique users. Can be applied to entire sites or sections of sites.

session_id, page_id, concept_name, order_id, delivery_type, access_time

X

Slipperiness

1-Stickiness

session_id, page_id, concept_name, order_id, delivery_type, access_time

X

Focus

Number of pages visited in a given content section per total number of pages in the section.

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Velocity

Mean time users need to pass from one phase of the purchase process to the next

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Visit frequency

Mean number of visits by number of unique users

session_id, page_id, concept_name, cookie_id, access_time

X

Mean visit duration

Calculates the arithmetic mean of visitors' total amount of time spent viewing all pages in session by number of all visits

session_id, page_id, concept_name, access_time

X

Visit tenure

Calculates classes of the number of visitors that visited site within the same time frame from their first visit

session_id, page_id, concept_name, cookie_id, access_time

X

Visit recency

Calculates classes of the number of visitors that visited the site within the same time frame from their last visit

session_id, page_id, concept_name, cookie_id, access_time

X

Visit retention

Visitors/repeat visitors

session_id, page_id, concept_name, cookie_id, access_time

X

Required clicks to first purchase

Calculates classes of the number of visitors that required the same number of clicks to their first purchase

Customer_id, session_id, page_id, concept_name, order_id, access_time

X

Required clicks to repeat purchase

Calculates classes of the number of customers that required the same number of clicks to their first repeat purchase

session_id, page_id, concept_name, order_id, access_time

X

Marketing Analyses

 

Order value of referrals

Calculates the distribution of revenue generated through referrers

session_id, page_id, concept_name, order_id, access_time, invoice_value

X

Contest/game participation

Calculates the number of participants in contests/games

session_id, page_id, concept_name, order_id, access_time

X

Table 7-3: Analysis framework summary

Bitte geben Sie eine Nutzerkennung (Ihren Namen oder ein Pseudonym) an:______________

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Wie alt sind Sie?

™ 18-20

™ 21-25

™ 26-30

™ 31-35

™ 36-40

™ 41-50

™ 51-60

™ >60

™ keine Angabe

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Wir suchen für Sie Informationen und Produkte heraus, die maßgeschneidert sind auf Ihr Alter. Diese Information hilft uns, Ihr Einkaufserlebnis individuell zu gestalten.

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In welchem Beruf/Studienfach sind Sie tätig? _____________________

™ keine Angabe

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Wir suchen zu Ihrem Beruf passende Bücher und Informationen heraus.

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Was sind Ihre Hobbys?

□ Sport

□ Musik

□ Modellbau

□ Computer

□ Weitere___________________

□ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Wir zeigen Ihnen, welche Bücher sie wirklich interessieren. Ihre Hobbys sind dabei ein wichtiges Kriterium.

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™ nein

™ keine Angabe

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Geben Sie bitte Ihren Lieblingsautor oder -buchtitel ein: __________________

□ keine Angabe

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Wir berücksichtigen bei der Auswahl Ihren Lieblingsautoren und weitere, passende Bücher.

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Worauf achten Sie beim Buchkauf mehr: Angaben auf dem Buchrücken oder Name des Autors?

™ Angaben auf dem Buchrücken (Kurzbeschreibung)

™ Autor

™ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Die Bücherselektion wird dadurch noch besser. Autor und Inhalt werden unterschiedlich stark berücksichtigt und der Bücherkauf wird noch einfacher für Sie.

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Bitte teilen Sie uns mit, welche Bereiche Sie am meisten interessieren

□ Antiquarische Bücher

□ Belletristik

□ Business & Karriere

□ Börse & Geld

□ Computer & Internet

□ E-Books

□ Fachbücher

□ Film

□ Kultur & Comics

□ Geist & Wissen

□ Hörbücher

□ Kinder- & Jugendbücher

□ Kochen & Lifestyle

□ Krimis & Thriller

□ Lernen & Nachschlagen

□ Musiknoten

□ Naturwissenschaften & Technik

□ Politik

□ Biografien & Geschichte

□ Ratgeber

□ Reise & Sport

□ Religion & Esoterik

□ Science Fiction

□ Fantasy & Horror

□ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Wir können Ihnen eine bessere Auswahl empfehlen, wenn Sie uns mitteilen, welche Bereiche Sie am meisten interessieren.

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Welche Arten von Büchern kaufen Sie besonders häufig?

Hinweis: Bitte bilden Sie eine Rangordnung. (1 entspricht dabei dem am häufigsten gekauften Typ Buch)

__ Roman

__ Sachbuch

__ Fachbuch

__ Biographien

□ keine Angabe

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Wir sortieren Bücher für Sie nach Ihren Interessen.

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Möchten Sie ein Buch als Ergänzung zu Ihren bisherigen Vorlieben kaufen, oder etwas komplett anderes?

™ Ergänzung zu meinen Vorlieben

™ etwas komplett anderes

™ keine Angabe

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Leihen Sie Bücher?

™ ja

™ nein

™ keine Angabe

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Welche Art Urlaubsreisen unternehmen Sie besonders gerne?

□ Städtereisen

□ Badeurlaube

□ Familienreisen

□ Erlebnisurlaube

□ weitere

□ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Wir bieten Ihnen Bücher an, die sich rund um das Reisen drehen, und genau auf Sie zugeschnitten sind.

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Reisen Sie eher pauschal, oder lieber auf eigene Faust?

™ Pauschal

™ Auf eigene Faust

™ gar nicht

™ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Wir bieten Ihnen Bücher an, die sich rund um das Reisen drehen, und genau auf Sie zugeschnitten sind.

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Lernen Sie die Grundzüge einer Sprache, bevor Sie in ein anderes Land fahren?

™ ja

™ nein

™ keine Angabe

Sprachen:_________________

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Wir empfehlen Ihnen Bücher, die sich mit Fremdsprachen beschäftigen.

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Autoren welcher Nationalität bevorzugen Sie?

□ Deutsch

□ Englisch

□ Französisch

□ Spanisch

□ Amerikanisch

□ Andere

□ keine Angabe

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Diese Information macht es uns möglich Ihre Vorlieben noch besser zu berücksichtigen.

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Welche politische Richtung präferieren Sie bei Büchern?

linksextrem – rechtsextrem (Skala von 1-7)

™ politisch uninteressiert

™ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Wir suchen Bücher für Sie heraus, die Ihren politischen Interessen entsprechen.

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Mögen Sie lieber Marx oder Macchiavelli?

™ Marx

™ Macchiavelli

™ kenne ich nicht

™ mag beide

™ keine Angabe

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Diese Information hilft uns, die wirklich interessanten Politik-Bücher für Sie noch genauer herauszufiltern.

Was geschieht mit den Daten?

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Besitzen Sie bereits Bücher zu Gesundheitsthemen?

™ ja

™ nein

™ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Wir suchen Bücher für Sie heraus, die Ihren Interessen wirklich entsprechen.

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Zu welchen Gesundheitsthemen suchen Sie Antworten?

□ Allergien

□ Erkältungen

□ Hautkrankheiten

□ Chronische Krankheiten

□ Geschlechtskrankheiten

□ Weitere

□ keine Angabe

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Bücher aus dem Gesundheitsbereich werden für Sie vorselektiert. Sie verbessern so unsere Empfehlungen und müssen sich nicht mit unnötigem Suchen aufhalten.

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Sind Sie an Büchern zur Selbstmedikation interessiert?

™ ja

™ nein

™ keine Angabe

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Wir können Ihnen noch bessere Empfehlungen geben.

Was geschieht mit den Daten?

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Interessieren Sie sich auch für alternative Heilmethoden?

™ ja

™ nein

™ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Die Bücherauswahl passt mit Hilfe dieser Angaben noch besser zu Ihnen.

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Welche Glaubensrichtung interessiert Sie bei Büchern im Bereich Religion?

™ Buddhismus

™ Christentum

™ Hinduismus

™ Islam

™ Judentum

™ Andere

™ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Wir suchen Bücher aus dem Bereich Religion für Sie heraus, die Ihren Interessen entsprechen.

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Welcher Religion gehören Sie an?

™ Buddhismus

™ Christentum

™ Hinduismus

™ Islam

™ Judentum

™ weitere: ________________

™ religionslos

™ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Die Bücherauswahl zum Thema Religion passt mit Hilfe dieser Angaben noch besser zu Ihnen.

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Mögen Sie Liebesromane?

™ ja

™ nein

™ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Sie finden dadurch schnell zu Ihrem Lieblingsroman.

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Welche Art erotischer Bücher mögen Sie?

□ Mann/Frau

□ Mann/Mann

□ Frau/Frau

□ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Die Bücherauswahl passt mit Hilfe dieser Angaben noch besser zu Ihnen.

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Weshalb kaufen Sie Bücher?

□ Unterhaltung

□ Fortbildung

□ Karriereförderung

□ Zeitvertreib

□ Nachschlagewerk

□ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

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Welchen Erzähltyp mögen Sie bei Büchern am liebsten?

□ Kurzgeschichten

□ Fabeln

□ Dialogerzählungen

□ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Diese Information hilft uns, den Erzähltyp bei Ihren Empfehlungen zu berücksichtigen.

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Mögen Sie lieber Bücher mit Einband oder Taschenbücher?

™ Bücher mit Einband

™ Taschenbücher

™ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

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Wieviele Bücher lesen Sie im Jahr?

™ 1-3

™ 4-5

™ 6-10

™ 11-15

™ mehr

™ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Diese Information hilft uns, die Anzahl der Bücherempfehlungen für Sie besser abzustimmen.

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Wieviel Geld geben Sie üblicherweise pro Jahr für Buchkäufe aus?

™ 1-50

™ 51-100

™ 101-200

™ 201-500

™ 501-1000

™ mehr

™ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Diese Information hilft uns, Ihnen nur Bücher anzubieten, die Sie sich auch leisten wollen.

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Wie hoch ist Ihr verfügbares Einkommen im Monat?

™ 0-500

™ 501-1000

™ 1001-1500

™ 1501-2000

™ mehr

™ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Die Bücherauswahl passt mit Hilfe dieser Angaben noch besser zu Ihnen.

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Sind Sie an Schnäppchen interessiert?

™ ja

™ nein

™ keine Angabe

Welchen Nutzen haben Sie davon?

Schnäppchen aus Ihrem Interessenbereich werden für Sie herausgesucht.

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Pseudonym oder Name (aus Experiment): _____________________

Hatten Sie das Gefühl, Ihre Daten sind bei <Buchhändlername> gut aufgehoben?

□ stimmt gar nicht

□ stimmt eher nicht

□ teils-teils

□ stimmt überwiegend

□ stimmt völlig

□ weiß nicht

Hatten Sie das Gefühl, Ihre Angaben haben <Buchhändlername> geholfen, interessante Bücher für Sie zu selektieren?

□ stimmt gar nicht

□ stimmt eher nicht

□ teils-teils

□ stimmt überwiegend

□ stimmt völlig

□ weiß nicht

Haben Sie den Nutzen Ihrer Datenangaben nachvollziehen können?

□ gar nicht

□ eher nicht

□ teils-teils

□ überwiegend

□ völlig

□ weiß nicht

<Buchhändlername> geht verantwortungsvoll mit meinen übermittelten Daten um:

□ stimmt gar nicht

□ stimmt eher nicht

□ teils-teils

□ stimmt überwiegend

□ stimmt völlig

□ weiß nicht

Datenschutz hat Priorität bei <Buchhändlername>:

□ stimmt gar nicht

□ stimmt eher nicht

□ teils-teils

□ stimmt überwiegend

□ stimmt völlig

□ weiß nicht

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