Big data analytics in E-commerce: a systematic review and agenda for future research: Wie schafft Big Data Analytics im E-Commerce Geschäftswert und wie unterscheidet es sich von traditioneller Analytik? Evidenzgrad C, Risk of Bias moderate.
DOI: 10.1007/s12525-016-0219-0
Big data analytics in E-commerce: a systematic review and agenda for future research. (n.d.). https://doi.org/10.1007/s12525-016-0219-0
Wie schafft Big Data Analytics im E-Commerce Geschäftswert und wie unterscheidet es sich von traditioneller Analytik?
BDA ist ein holistischer Prozess zur Generierung umsetzbarer Einsichten und Wettbewerbsvorteile.
Fünf Wertkategorien: Needs Identification, Market Segmentation, Decision Making, Innovation, Infrastructure/Transparency.
BDA im E-Commerce wird über 5Vs beschrieben.
Strategische und organisationale Verankerung ist nötig.
- Outcomes: Konzeptionelle Definition von BDA im E-Commerce, Taxonomie der BDA-Anwendungen, Kategorien von Geschäftswert, Forschungsagenda
BDA unterstützt Zielgruppenansprache, Personalisierung und Preisoptimierung.
Datenqualität und Echtzeitfähigkeit sind Voraussetzungen.
Analytics-Infrastruktur muss mit Strategie und Prozessen verzahnt werden.
Datenschutz/Transparenz bleiben Rahmenbedingungen für datengetriebene Conversion.
Keine Primärdaten oder Hypothesenprüfung.
Auswahl-/Codierungsentscheidungen bleiben teils subjektiv.
Literaturzeitraum 2006–2014.
Keine quantitative Effektabschätzung.
Big data analytics in E-commerce: a systematic review and agenda for future research: Wie schafft Big Data Analytics im E-Commerce Geschäftswert und wie unterscheidet es sich von traditioneller Analytik? Evidenzgrad C, Risk of Bias moderate.
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