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Dissertation

Autor(en): Maximilian Teltzrow
Titel: A quantitative analysis of e-commerce – channel conflicts, data mining, and consumer privacy
Gutachter: Alfred Kobsa; Oliver Günther
Erscheinungsdatum: 11.07.2005
Volltext: html (urn:nbn:de:kobv:11-10045257)
pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10044662)
Fachgebiet(e): Wirtschaft
Schlagwörter (ger): Electronic Commerce, Data Mining, Mehrkanalhandel, Datenschutz, Kommunikationsdesign
Schlagwörter (eng): Electronic Commerce, Data Mining, Multi-Channel Retailing, Privacy, Communication Design
Einrichtung: Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Zitationshinweis: Teltzrow, Maximilian: A quantitative analysis of e-commerce – channel conflicts, data mining, and consumer privacy; Dissertation, Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät , publiziert am 11.07.2005, urn:nbn:de:kobv:11-10044662
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Abstract (ger):
Die Rolle und Wahrnehmung des World Wide Web in seinen unterschiedlichen Nutzungskontexten ändert sich zunehmend – von einem frühen Fokus auf reine Web-Interaktion mit Kunden, Informationssuchern und anderen Nutzern hin zum Web als eine Komponente in einer mehrkanaligen Informations- und Kommunikationsstrategie. Diese zentrale Entwicklung ermöglicht Firmen, eine wachsende Menge digitaler Konsumenteninformationen zu sammeln, zu analysieren und zu verwerten. Während Firmen von diesen Daten profitieren (z.B. für Marketingzwecke und zur Verbesserung der Bedienungsfreundlichkeit), hat die Analyse und Nutzung von Onlinedaten zu einem signifikanten Anstieg der Datenschutzbedenken bei Konsumenten geführt, was wiederum ein Haupthindernis für erfolgreichen E-Commerce ist. Die Implikationen für eine Firma sind, dass Datenschutzerfordernisse bei der Datenanalyse und -nutzung berücksichtigt und Datenschutzpraktiken effizient nach außen kommuniziert werden müssen. Diese Dissertation erforscht den Grenzbereich zwischen den scheinbar konkurrierenden Interessen von Onlinekonsumenten und Firmen. Datenschutz im Internet wird aus einer Konsumentenperspektive untersucht und Datenschutzanforderungen werden spezifiziert. Eine Gruppe von Geschäftsanalytiken für Webseiten wird präsentiert und es wird verdeutlicht, wie Datenschutzanforderungen in den Analyseprozess integriert werden können. Ein Design zur besseren Kommunikation von Datenschutz wird vorgestellt, um damit eine effizientere Kommunikation der Datenschutzpraktiken einer Firma gegenüber Konsumenten zu ermöglichen. Die vorgeschlagenen Lösungsansätze gestatten den beiden Gegenparteien, widerstreitende Interessen zwischen Datennutzung und Datenschutz auszugleichen. Ein besonderer Fokus dieser Forschungsarbeit liegt auf Mehrkanalhändlern, die den E-Commerce Markt derzeit dominieren. Die Beiträge dieser Arbeit sind im Einzelnen: * Messung von Vorbedingungen für Vertrauen im Mehrkanalhandel Der Erfolg des Mehrkanalhandels und die Bedeutung von Datenschutz werden aus einer Konsumentenperspektive dargestellt. Ein Strukturgleichungsmodell zur Erklärung von Konsumentenvertrauen in einen Mehrkanalhändler wird präsentiert. Vertrauen ist eine zentrale Vorbedingung für die Kaufbereitschaft. Ein signifikanter Einfluss der wahrgenommenen Reputation und Größe physischer Filialen auf das Vertrauen in einen Onlineshop wurde festgestellt. Dieses Resultat bestätigt unsere Hypothese, dass kanalübergreifende Effekte zwischen dem physischen Filialnetzwerk und einem Onlineshop existieren. Der wahrgenommene Datenschutz hat im Vergleich den stärksten Einfluss auf das Vertrauen. Die Resultate legen nahe, Distributionskanäle weiter zu integrieren und die Kommunikation des Datenschutzes zu verbessern. * Design und Test eines Web-Analyse-Systems Der Forschungsbeitrag zu Konsumentenwahrnehmungen im Mehrkanalhandel motiviert die weitere Untersuchung der Erfolgsfaktoren im Internet. Wir präsentieren ein Kennzahlensystem mit 82 Kennzahlen zur Messung des Onlineerfolges von Webseiten. Neue Konversionsmetriken und Kundensegmentierungsansätze werden vorgestellt. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Kennzahlen für Mehrkanalhändler. Das Kennzahlensystem wird auf Daten eines Mehrkanalhändlers und einer Informationswebseite geprüft. * Prototypische Entwicklung eines datenschutzwahrenden Web Analyse Services Die Analyse von Webdaten erfordert die Wahrung von Datenschutzrestriktionen. Der Einfluss von Datenschutzbestimmungen auf das Kennzahlensystem wird diskutiert. Wir präsentieren einen datenschutzwahrenden Web Analyse Service, der die Kennzahlen unseres Web-Analyse-Systems berechnet und zudem anzeigt, wenn eine Kennzahl im Konflikt mit Datenschutzbestimmungen steht. Eine syntaktische Erweiterung eines etablierten Datenschutzstandards wird vorgeschlagen. * Erweiterung der Analyse von Datenschutzbedürfnissen aus Kundensicht Eine wichtige Anwendung, die Resultate des beschriebenen Web Analyse Services nutzt, sind Personalisierungssysteme. Diese Systeme verbessern ihre Effizienz mit zunehmenden Informationen über die Nutzer. Daher sind die Datenschutzbedenken von Webnutzern besonders hoch bei Personalisierungssystemen. Konsumentendatenschutzbedenken werden in einer Meta-Studie von 30 Datenschutzumfragen kategorisiert und der Einfluss auf Personalisierungssysteme wird beschrieben. Forschungsansätze zur datensschutzwahrenden Personalisierung werden diskutiert. * Entwicklung eines Datenschutz-Kommunikationsdesigns Eine Firma muss nicht nur Datenschutzanforderungen bei Web-Analyse- und Datennutzungspraktiken berücksichtigen. Sie muss diese Datenschutzvorkehrungen auch effektiv gegenüber den Seitenbesuchern kommunizieren. Wir präsentieren ein neuartiges Nutzer-Interface-Design, bei dem Datenschutzpraktiken kontextualisiert erklärt werden, und der Kundennutzen der Datenübermittlung klar erläutert wird. Ein Nutzerexperiment wurde durchgeführt, das zwei Versionen eines personalisierten Web-Shops vergleicht. Teilnehmer, die mit unserem Interface-Design interagierten, waren signifikant häufiger bereit, persönliche Daten mitzuteilen, bewerteten die Datenschutzpraktiken und den Nutzen der Datenpreisgabe höher und kauften wesentlich häufiger.
Abstract (eng):
The aim of this thesis is to explore the border between the competing interests of online consumers and companies. Privacy on the Internet is investigated from a consumer perspective and recommendations for better privacy management for companies are suggested. The proposed solutions allow the resolution of conflicting goals between companies’ data usage practices and consumers’ privacy concerns. The research is carried out with special emphasis on retailers operating multiple distribution channels. These retailers have become the dominant player in e-commerce. The thesis presents a set of business analyses for measuring online success of Web sites. New conversion metrics and customer segmentation approaches have been introduced. The analysis framework has been tested on Web data from a large multi-channel retailer and an information site. The analysis of Web data requires that privacy restrictions must be adhered to. Thus the impact of legislative and self-imposed privacy requirements on our analysis framework is also discussed. We propose a privacy-preserving Web analysis service that calculates our set of business analyses and indicates when an analysis is not compliant with privacy requirements. A syntactical extension of a privacy standard is proposed. Moreover, an overview of consumer privacy concerns and their particular impact on personalization systems is provided, that is summarized in a meta-study of 30 privacy surveys. A company must not only respect privacy requirements in its Web analysis and usage purposes but it must also effectively communicate these privacy practices to its site visitors. A privacy communication design is presented, which allows more efficient communication of a Web site’s privacy practices directed towards the users. Subjects who interacted with our new interface design were significantly more willing to share personal data with the Web site. They rated its privacy practices and the perceived benefit higher and made considerably more purchases.
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Generiert am 21.08.2014, 06:33:16