Technologieauswahl und Projektplanung zur Absatzsteigerung eines Online-Shops (eBook)

Fallstudie Data Analytics und Big Data
eBook Download: PDF
2022 | 1. Auflage
19 Seiten
GRIN Verlag
978-3-346-70787-1 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Technologieauswahl und Projektplanung zur Absatzsteigerung eines Online-Shops -  Lennart Loose
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Fallstudie aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Allgemeines, Note: 1,3, IU Internationale Hochschule, Veranstaltung: DLBINGDABD01, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Rahmen dieser Fallstudie wird ein Projekt erarbeitet und geplant, das eingebettet ist in die Digitalisierungsstrategie des weltweit agierenden Online-Versandhändlers 'Global Retail AG'. Das Ziel des Unternehmens ist es, den Absatz in den Online-Shops auf Basis von Digitalisierungsprojekten zu erhöhen. Zu diesem Zweck wurde das Thema Big Data Analytics bereits definiert, das nun im nächsten Schritt in einem Pilotprojekt etabliert werden soll. Im Folgenden wird daher die Initiierung des Projekts ausgestaltet, die einen Lösungsansatz sowie einen Projektplan umfasst. Erste Interviews mit den Abteilungen des Vertriebs und der Informationstechnologie zeigten auf, dass in der Analyse der Kundendaten Bedarf zur Optimierung bestehe, da bisher nur unregelmäßig Kundensegmentierungen stattfänden. Die Absicht ist es, den Kund:innen im Online-Shop individuelle Angebote machen zu können, abhängig vom aktuellen Nutzungsverhalten. Seitens der Informationstechnologie sei eine Infrastruktur für Business Intelligence (BI) bereits vorhanden und die Verantwortlichen gegenüber einer Erweiterung im Sinne der Absatzsteigerung positiv eingestellt.

Lennart Loose hat an der Universität Kassel Agrarwissenschaften studiert und mit dem B.Sc. sowie dem M.Sc. abgeschlossen. Einem Quereinstieg im Bereich der IT folgte eine Ausbildung zum IT-Systemelektroniker sowie ein Studium der Informatik an der IU Internationalen Hochschule Bad Honnef.
Erscheint lt. Verlag 31.8.2022
Verlagsort München
Sprache deutsch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik
Schlagworte Big Data • data analytics • Data Mining • DLBINGDABD01 • Fallstudie • Hadoop • Informatik • IU • Web Analytics
ISBN-10 3-346-70787-3 / 3346707873
ISBN-13 978-3-346-70787-1 / 9783346707871
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