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Werkzeuge zur Analyse des Kundenverhaltens auf Onlineplattformen

Code: 01673579

Werkzeuge zur Analyse des Kundenverhaltens auf Onlineplattformen

by Burak Yurteri

Studienarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, einseitig bedruckt, Note: 1,3, Fachhochschule Erfurt (Fakultät Wirtschaft-Logistik-Verkehr), Veranstaltung: E-Business, Sprache: Deutsch, Abs ... more

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Book synopsis

Studienarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, einseitig bedruckt, Note: 1,3, Fachhochschule Erfurt (Fakultät Wirtschaft-Logistik-Verkehr), Veranstaltung: E-Business, Sprache: Deutsch, Abstract: Seit der Entstehung des World Wide Web (WWW) in den letzten zwei Jahrzehnten gewinnt das Internet für die Unternehmen immer mehr an Bedeutung. Da die direkte und indirekte Beschäftigung mit WWW heutzutage für die Menschen aus allen Altersgruppen zur Alltäglichkeit gehört , ist das Internet auch für die Unternehmen ein wichtiges Kommunikations-, Informations- und besonders ein Geschäftsinstrument geworden. Menschen bzw. Kunden verhalten sich im Internet anders als in der realen Welt. Im Vergleich zu anderen Medieninstrumenten bietet das Internet den Anbietern bzw. Online-Shop-Betreibern auch neue Möglichkeiten, das Verhalten der Kunden im Netz detailliert aufzuzeichnen und zu analysieren. Diese Analysen ermöglichen den Unternehmen, das Online-Verhalten ihrer Kunden zu verstehen und mit den dadurch gewonnenen Erkenntnissen ihre Webseiten bzw. Online-Shops sowie Online-Angebote an die Bedürfnisse der Kunden anzupassen, um Konkurrenzvorteile zu schaffen. Mit der Vorbereitung der vorliegenden Arbeit wurde es erst erzielt, die Webanalyse und auch Web Mining im Rahmen des Web Controllings zu erläutern. Das oberste Ziel dieser Arbeit ist, die Werkzeuge (Tools) zur Analyse des Kundenverhaltens auf Onlineplattformen bzw. Online-Shops vorzustellen und die Wichtigkeit solcher Analyse für die Betreiber von Online-Plattformen herauszukristallisieren. Da sich diese Arbeit detailliert nicht auf Web Mining, sondern auf Webanalyse beziehen sollte, wird im Weiteren auf die Anwendungen für Webanalyse eingegangen.

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