Umsatzsteigerung im Onlineshop durch Produktdatenoptimierung

ECommerce117.000 Onlinehändler tummeln sich nach Angaben von statista.de auf dem deutschen Markt im Netz. Um sich von der Masse abzuheben und preisbewusste Kunden zu erreichen, müssen Webshop-Betreiber vieles beachten. Neben einfachen und durchschaubaren Bezahl- und Bestellvorgängen sind vor allem gute Produktdaten entscheidend für den Erfolg und Misserfolg eines Onlineshops, denn diese führen einerseits Kunden über Suchmaschinen auf die Seite, andererseits sorgen sie dafür, dass Kunden tatsächlich den Artikel angezeigt bekommen, den sie suchen.

Anforderungen an Produktdatenqualität

Umso erstaunlicher ist es, dass die Produktbeschreibungen in Onlineshops oft nicht den notwendigen Anforderungen genügen.

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In fünf Schritten zum effektiven Email-Management

Email-ManagementBis zu 113 Milliarden Emails gehen täglich in geschäftlichen Email-Accounts ein. Viele einfache Email-Manager sind sowohl mit der Zahl als auch der Komplexität der Inhalte überfordert, sodass ein hoher Anteil von Emails noch von Hand sortiert und an den richtigen Ansprechpartner weitergeleitet werden muss. Durch die Einführung eines effektiven Email-Management-Systems lassen sich die Anzahl der per Hand bearbeiteten Mails deutlich reduzieren und Kosten sparen.

1. Analyse der eingehenden Emails

Der erste Schritt für ein optimiertes Email-Management liegt in der Analyse der eingehenden Emails. Bereits hier ist ein gut funktionierendes Textklassifikations-Tool von großer Bedeutung.

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Datenintegration optimieren und Wissen generieren

Das Datenwachstum in Unternehmen und im Netz ist nicht aufzuhalten. Bereits im Jahr 2011 wurde die unvorstellbare Zahl von 1,8 Zettabyte Daten erreicht. Das entspricht mehr als 200 Milliarden HD-Filmen von jeweils zwei Stunden Länge. Wir alle generieren immer mehr Daten in Emails, Dokumenten, Bewerberformularen und den sozialen Netzwerken. Diese bieten eine Fülle von interessanten Daten, sind aber auch besonders schwer zu strukturieren und in bestehende Datenlandschaften zu integrieren.

Der Großteil dieser Informationen aus internen und externen Quellen stehen nur roh und unstrukturiert in Textform (Raw Text Format) zur Verfügung und sind deshalb für Business Analytics Tools noch nicht les- und auswertbar.

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Datenqualität Voraussetzung für Nutzung von Big Data

Datenqualität Voraussetzung für Nutzung von Big Data

Das Wissen um das Phänomen Big Data ist inzwischen in den meisten Unternehmen angekommen. Der Fokus liegt darauf auf mehr Transparenz für eine bessere Entscheidungsfindung oder zur Steigerung der Effizienz in operativen Prozessen. Ein Problem, das in diesem Rahmen oft zu wenig problematisiert wird, ist die Datenqualität. Doch Analysen und darauf beruhende Entscheidungen sind nur so gut wie die Daten, die ihnen zu Grunde liegen.

Dies gilt sowohl für bestehende als auch für neu aus den unterschiedlichsten Quellen gewonnene Daten.

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