Se revisa cómo modelar uan idea de negocio usando la metodología dle Business Model Canvas

Se revisa cómo aplicar los conceptos de producto mínimo viable en un proyecto de E-commerce grupal.

Se revisa cómo construir un blog o tienda virtual para un proyecto de E-commerce.

Se revisa el E-marketplaces (vitrinas virtuales), importación en internet y matriz costo beneficio.

Se revisa las distintas plataformas y formas de exportar productos usando herramientas online

Los distintos medios digitales han trasformado al consumidor notablemente en sus estilos de vida y en su capacidad de elección de productos. La presencia de las webs e-commerce como un medio de compra on-line pretende ahorrarle tiempo al consumidor, facilitándole ofertas de productos y servicios a la velocidad de un click. La introducción de los pagos móviles es, entonces, una alternativa imprescindible en el día a día de los usuarios, quienes, a través de sus laptops, tabletas y dispositivos móviles, pueden consolidar compras rápidamente. Esta transformación digital obliga a las empresas a estar presente en donde el consumidor está y conseguir tener una presencia efectiva en línea para sobrevivir. RegalosPeru.com.pe (en adelante, RPCP) es una web online que debe estar presente en el día a día de sus consumidores desde que sólo se distraen en las redes sociales sin ser conscientes del por qué están ahí, desde la visión cómoda de la no búsqueda, desde la visión general del cero esfuerzo; siempre deberá estar la marca para generar un fuerte vínculo emocional. Frente a estas necesidades de compra rápida, RPCP evaluó crear una Aplicación Móvil (APP) para generar nuevas oportunidades de compra y construir un “engagement” o compromiso con sus clientes actuales. Con el enfoque del Marketing Moderno (4E’S) Experience, Everyplace, Exchange y Evangelism; que explicaremos a lo largo de la tesis, se dará al consumidor la oportunidad de experimentar una compra fácil, confiable y segura con respecto al medio de pago. La investigación que aquí se presenta tuvo por objetivo el desarrollo de una aplicación móvil que concrete la compra de los usuarios que visiten RPCP. Se realizó en dos etapas: La primera consistió en hacer un estudio exploratorio descriptivo, en el cual se pasaron encuestas a distintos usuarios consumidores para identificar el sistema operativo que usan (iOS, Android o Windows Phone), si cuentan con un App, si la usan para comprar, la frecuencia de uso de la misma; etc. A partir de los resultados obtenidos se transitó a la segunda etapa, que consistió en el desarrollo de una aplicación móvil que permita utilizar un dispositivo móvil para poder mejorar la efectividad de la compra. / Tesis

This study is on the extension of contour analysis. The extension is an elaboration of existing contour analysis and not an application of that analysis to new fields. The object is to carry the analysis of indifference curves and isoquants to a logical conclusion. This entails a detailed consideration of areas of the contour maps not required for ordinary discussions of demand and production problems. Three preliminary arguments may be advanced for extending the analysis.

Bo shi lun wen - Guo li zheng zhi da xue zi xun guan li yan jiu suo. / Bi ye xue nian duo: 91. Advisor: Yang heng li. 880-04 880-05 Includes bibliographical references.

Die Motivation für diese Dissertation ist dualer Natur: Einerseits ist die Dissertation methodologisch orientiert und entwickelt neue statistische Ansätze und Algorithmen für maschinelles Lernen. Gleichzeitig ist sie praktisch orientiert und fokussiert sich auf den konkreten Anwendungsfall von Produktretouren im Onlinehandel. Die “data explosion”, veursacht durch die Tatsache, dass die Kosten für das Speichern und Prozessieren großer Datenmengen signifikant gesunken sind (Bhimani and Willcocks, 2014), und die neuen Technologien, die daraus resultieren, stellen die größte Diskontinuität für die betriebliche Praxis und betriebswirtschaftliche Forschung seit Entwicklung des Internets dar (Agarwal and Dhar, 2014). Insbesondere die Business Intelligence (BI) wurde als wichtiges Forschungsthema für Praktiker und Akademiker im Bereich der Wirtschaftsinformatik (WI) identifiziert (Chen et al., 2012). Maschinelles Lernen wurde erfolgreich auf eine Reihe von BI-Problemen angewandt, wie zum Beispiel Absatzprognose (Choi et al., 2014; Sun et al., 2008), Prognose von Windstromerzeugung (Wan et al., 2014), Prognose des Krankheitsverlaufs von Patienten eines Krankenhauses (Liu et al., 2015), Identifikation von Betrug Abbasi et al., 2012) oder Recommender-Systeme (Sahoo et al., 2012). Allerdings gibt es nur wenig Forschung, die sich mit Fragestellungen um maschinelles Lernen mit spezifischen Bezug zu BI befasst: Obwohl existierende Algorithmen teilweise modifiziert werden, um sie auf ein bestimmtes Problem anzupassen (Abbasi et al., 2010; Sahoo et al., 2012), beschränkt sich die WI-Forschung im Allgemeinen darauf, existierende Algorithmen, die für andere Fragestellungen als BI entwickelt wurden, auf BI-Fragestellungen anzuwenden (Abbasi et al., 2010; Sahoo et al., 2012). Das erste wichtige Ziel dieser Dissertation besteht darin, einen Beitrag dazu zu leisten, diese Lücke zu schließen. Diese Dissertation fokussiert sich auf das wichtige BI-Problem von Produktretouren im Onlinehandel für eine Illustration und praktische Anwendung der vorgeschlagenen Konzepte. Viele Onlinehändler sind nicht profitabel (Rigby, 2014) und Produktretouren sind eine wichtige Ursache für dieses Problem (Grewal et al., 2004). Neben Kostenaspekten sind Produktretouren aus ökologischer Sicht problematisch. In der Logistikforschung ist es weitestgehend Konsens, dass die “letzte Meile” der Zulieferkette, nämlich dann wenn das Produkt an die Haustür des Kunden geliefert wird, am CO2-intensivsten ist (Browne et al., 2008; Halldórsson et al., 2010; Song et al., 2009). Werden Produkte retourniert, wird dieser energieintensive Schritt wiederholt, wodurch sich die Nachhaltigkeit und Umweltfreundlichkeit des Geschäftsmodells von Onlinehändlern relativ zum klassischen Vertrieb reduziert. Allerdings können Onlinehändler Produktretouren nicht einfach verbieten, da sie einen wichtigen Teil ihres Geschäftsmodells darstellen: So hat die Möglichkeit, Produkte zu retournieren positive Auswirkungen auf Kundenzufriedenheit (Cassill, 1998), Kaufverhalten (Wood, 2001), künftiges Kaufverhalten (Petersen and Kumar, 2009) und emotianale Reaktionen der Kunden (Suwelack et al., 2011). Ein vielversprechender Ansatz besteht darin, sich auf impulsives und kompulsives (LaRose, 2001) sowie betrügerisches Kaufverhalten zu fokussieren (Speights and Hilinski, 2005; Wachter et al., 2012). In gegenwärtigen akademschen Literatur zu dem Thema gibt es keine solchen Strategien. Die meisten Strategien unterscheiden nicht zwischen gewollten und ungewollten Retouren (Walsh et al., 2014). Das zweite Ziel dieser Dissertation besteht daher darin, die Basis für eine Strategie von Prognose und Intervention zu entwickeln, mit welcher Konsumverhalten mit hoher Retourenwahrscheinlichkeit im Vorfeld erkannt und rechtzeitig interveniert werden kann. In dieser Dissertation werden mehrere Prognosemodelle entwickelt, auf Basis welcher demonstriert wird, dass die Strategie, unter der Annahme moderat effektiver Interventionsstrategien, erhebliche Kosteneinsparungen mit sich bringt.

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. / 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.