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A quantitative analysis of e-commerce channel conflicts, data mining, and consumer privacy

by Teltzrow, Maximilian

Abstract (Summary)
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.
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Bibliographical Information:

Advisor:

School:Humboldt-Universität zu Berlin

School Location:Germany

Source Type:Master's Thesis

Keywords:Wirtschaft Wirtschaft Datenschutz Kommunikationsdesign

ISBN:

Date of Publication:07/11/2005

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