Advertisement

HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik

, Volume 50, Issue 5, pp 66–75 | Cite as

Präventives Retourenmanagement im eCommerce

  • Michael MöhringEmail author
  • Gianfranco Walsh
  • Rainer Schmidt
  • Christian Koot
  • Ralf-Christian Härting
Article

Zusammenfassungen

Das wachsende Business-to-Consumer-Geschäft im eCommerce erhöht auch die Problematik der Verbraucherretouren für viele Onlinehändler. Oftmals werden Retouren durch den Verbraucher aufgrund von »Nichtgefallen« konkludent retourniert und verursachen dadurch Kosten in der Handhabung, die die Ertragssituation der Onlinehändler negativ beeinflussen können. Im vorliegenden Beitrag wird aufgezeigt, wie durch den Einsatz von Big Data Retourenquoten gesenkt werden können. Big Data wird dazu eingesetzt, Merkmalskombinationen, die Retouren ankündigen, durch Auswertung von strukturierten und unstrukturierten Daten im Kontext der eCommerceTransaktionen in Onlineshops zu erkennen. Hierdurch werden proaktive Reaktionen möglich, mit denen Retouren vermieden werden können.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. [Brynjolfsson & McAfee 2007]
    Brynjolfsson, E.; McAfee, A.: The future of the web: Beyond enterprise 2.0: MIT Sloan management review 48 (2007), 3, pp. 49–55.Google Scholar
  2. [Bughin et al. 2010]
    Bughin, J.; Chui, M.; Manyika, J.: Clouds, big data, and smart assets: Ten techenabled business trends to watch: McKinsey Quarterly 56 (2010).Google Scholar
  3. [Chaudhuri & Dayal 1997]
    Chaudhuri, S.; Dayal, U.: An overview of data warehousing and OLAP technology: ACM Sigmod record 26 (1997), 1, pp. 65–74.Google Scholar
  4. [Hielscher 2013]
    Hielscher, H.: Online-Händler schlagen gegen Retouren zurück: Deutsche erliegen dem Rückschick-Wahn: Wirtschaftswoche Online, 2013, www.wiwo.de/unternehmen/dienstleister/online-haendler-schlagen-gegen-retouren-zurueckdeutsche-erliegen-dem-rueckschick-wahn/7589790.html; Zugriff am 29.05.2013.
  5. [Kemper et al. 2006]
    Kemper, H.; Mehanna, W.; Unger, C.: Business Intelligence: Grundlagen und praktische Anwendungen: Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung. Springer-Verlag, Berlin, 2006.Google Scholar
  6. [Miner et al. 2012]
    Miner, G.; Elder IV, J.; Hill, T.; Delen, D.; Fast, A.: Practical text mining and statistical analysis for non-structured text data applications. Academic Press, Waltham, 2012.Google Scholar
  7. [Möhring et al. 2013]
    Möhring, M.; Schmidt, R.; Koot, C.; Walsh, G.: Big Data — neue Möglichkeiten im E-Commerce. Wirtschaftsinformatik und Management 5 (2013), 2, S. 48–56.Google Scholar
  8. [Pur et al. 2013]
    Pur, S.;Stahl, E.; Wittmann, M.; Wittmann, G.; Weinfurter, S.: Retourenmanagement im Online-Handel — Das Beste daraus machen, 2013, www.ibi.de/files/Retourenmanagementim-Online-Handel_-_Das-Beste-daraus-machen.pdf; Zugriff am 29.05.2013.
  9. [Schmidt & Nurcan 2010]
    Schmidt, R.; Nurcan, S.: Augmenting BPM with Social Software. Business Process Management Workshops, 2010, pp. 201–206.Google Scholar
  10. [Shulman et al. 2010]
    Shulman, J.; Coughlan, A.; Savaskan, R.: Optimal reverse channel structure for consumer product returns: Marketing Science 29 (2010), 6, pp. 1071–1085.Google Scholar
  11. [Zikopoulos et al. 2012]
    Zikopoulos, P. C.; Eaton, C.; DeRoos, D.; Deutsch, T.; Lapis, G.: Understanding big data: Analytics for enterprise class hadoop and streaming data. McGraw-Hill Osborne Media, 2012.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 2013

Authors and Affiliations

  • Michael Möhring
    • 1
    Email author
  • Gianfranco Walsh
    • 1
  • Rainer Schmidt
    • 2
  • Christian Koot
    • 3
  • Ralf-Christian Härting
    • 4
  1. 1.Betriebswirtschaftslehre und MarketingFriedrich-Schiller-Universität Jena Lehrstuhl für AllgemeineJena
  2. 2.Hochschule Aalen Fakultät für Elektronik und Informatik Studiengang WirtschaftsinformatikAalen
  3. 3.Hochschule Aalen Fakultät für Elektronik und InformatikAalen
  4. 4.Hochschule Aalen Fakultät Wirtschaftswissenschaften Studiengang KMUAalen

Personalised recommendations