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Aktuelles

Aktuelles. Aus: "Playing the Search-Engine Game" (The Wall Street Journal Europe, Friday/Saturday/Sunday, June 20-22, 2003, Seite R1 und R3) * Direct mailings and "unspecified" advertising are reduced. * Instead, Search-Engines are increasingly employed for marketing

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Presentation Transcript


  1. Aktuelles Aus: "Playing the Search-Engine Game" (The Wall Street Journal Europe, Friday/Saturday/Sunday, June 20-22, 2003, Seite R1 und R3) * Direct mailings and "unspecified" advertising are reduced. * Instead, Search-Engines are increasingly employed for marketing purpuses, because there the customer is particularly and actively looking for help (products, services). Globally, the revenue for "paid listing" und "paid inclusion" shall increase fivefold to about $ 7 billion by 2007 (outside the US the "starting-amount" is smaller, but the increase is higher).

  2. Aktuelles * "paid listings": Google for example displays sponsored links at the top of each results page. Yahoo shows sponsor results at the top and potentialley at the bottom of each page of search results. (It is also called "pay per placement, pay for performance etc.) Advertisers bid for these placements. Neckermann Versand is an example. They moved in 2000 to search marketing. Markus Knechtring, director of new media, is very pleased with the results.

  3. Aktuelles * "paid inclusions": To overcome the problem, that a company with a lot of products which vary only a little, has to pay much money for "paid listings", "paid inclusion" means that the advrtising company pays a search engine for the right to submit the entire content of its web site - this does not work with Google - so that a merchant does not have to wait for example weeks until the web crawler passes by and indexes the content. it costs about $ 20 - $ 40 annually per web page. alternatively, one can arrange a pay-per-click payment with 15-40 US Cents per click.

  4. Aktuelles Sony is a good example for having applied this technique. * "search engine optimization": describe your products in a way that a regular search-engnie user easily finds it, and design your web system in a way that the crawlers can easily find what you want to be found. ------------------------------------

  5. E-Commerce Readiness and E-Commerce Diffusion • Ziel ist es, die Schlüsselfaktoren für die erfolgreiche Implementierung von E-Commerce in allen Bereichen zu identifizieren und die damit zusammenhängende heutige und zukünftige Wettbewerbsfähigkeit von Ländern, Ländergruppen und Wirtschaftsräumen im internationalen Kontext zu evaluieren. • Teilnehmende Nationen: Brasilien, China, Dänemark, Deutschland, Frankreich, Japan, Mexiko, Singapur, Taiwan, USA. • Es wurden zunächst Daten zur Rahmeninfrastruktur in Deutschland im internationalen Vergleich erfasst. • Es wurde 2002 eine empirische Untersuchung mit 202 Unternehmen (in Deutschland) durchgeführt. Je zur Hälfte umfasste die Stichprobe KMU sowie große Unternehmen.

  6. IT-Infrastruktur und E-Commerce in Deutschland IT und E-Commerce-Infrastruktur: • Hardware, etwa PCs. • Kommunikationsinfrastruktur, etwa Internetzugang • Software, IT-Ausrüstung, IT-Dienstleistungen und Carrier Services • E-Commerce unterstützende Services, etwa Verfügbarkeit von Kredit- oder Debitkarten

  7. IT-Infrastruktur und E-Commerce in Deutschland • Hardware Quelle: EITO 2003, S. 76

  8. IT-Infrastruktur und E-Commerce in Deutschland • Kommunikationsinfrastruktur Quelle: EITO 2003, S. 77

  9. IT-Infrastruktur und E-Commerce in Deutschland • Software, IT-Ausrüstung, IT-Dienstleistungen und Carrier Services Quelle: EITO 2003, S. 345 *: geschätzt

  10. IT-Infrastruktur und E-Commerce in Deutschland • E-Commerce unterstützende Dienste (Enabling Services) Quelle: UNCTAD 2001, S. 149

  11. IT-Infrastruktur und E-Commerce in Deutschland • Bezogen auf die Umsatzerlöse (B2B und B2C) führt Deutschland im europäischen Vergleich Quelle: NFO 2002a, S. 288 + NFO 2002b, S.292 *: geschätzt

  12. Methodische Schwächen der emp. Untersuchung 2002: eine Auswahl • Die ausschließliche Befragung von E-Commerce einsetzenden Unternehmen „überzeichnet“ die tatsächliche Verbreitung • Semantische Unterschiede wurden nicht berücksichtigt (es gab kein Glossar für die Antwortenden) • Zum Teil waren nicht-disjunkte Alternativen vorgegeben („Nutzung von EDI“ und „Nutzung von elektr. Zahlungsverkehr“) • Die Gruppierung von Banken und Versicherungen zu einer Klasse erschwert die Dateninterpretation erheblich

  13. Methodische Schwächen der emp. Untersuchung 2002: eine Auswahl • Als problematisch ist auch die Selbsteinschätzung der antwortenden Unternehmen bezüglich der Auswirkungen von E-Commerce zu sehen • Die Technologieverfügbarkeit entspricht nicht zwangsläufig einer intensiven Nutzung derselben • Der Fragenkatalog wurde nur teilweise beantwortet, weshalb die Zahlen, etwa zu Investitionen oder Umsatz nicht verwertbar sind

  14. DEA: Literatur König, W.; Wigand, R. T.; Beck, R. (2002). Globalization and E-Commerce: Environment and Policy in Germany. In: Communication of the Association for Information Systems, Volume 10; Association for Information Systems Atlanta, USA. Kraemer, K. et al. (2002). Executives’ Perspectives on the Business Value of Information Technology. CRITO, University of California at Irvine, Irvine, California. Charnes, A.; Cooper, W.; Rhodes, E. (1978). A Data Envelopment Analysis Approach to Evaluation of the Program Follow Through Experiments in U.S. Public School Education. Management Science Research Report No. 432. Scheel, H. (2000). EMS: Efficiency Measurement System. http://www.wiso.uni-dortmund.de/lsfg/or/scheel/ems

  15. DEA-Analyse: Beispiel • Wir nehmen an, dass die Anzahl der Kassierer linear skalierbar sei. • Dann kann abgeschätzt werden, dass man mit 6,3 Kassierern auskommen könnte, um den Output von B zu erhalten. • Dabei wird 0,34 von Bank A und 0,29 von Bank C herangezogen. • Dieses Ergebnis „benötigt“ 6,3 Kassierer und produziert den gleich Output wie Bank B. Output: 0,34 * 1000 + 0,29 * 200 = 398 (Schecks) 0,34 * 20 + 0,29 * 150 = 50,3 (Kreditanträge) Input: 0,34 * 10 + 0,29 *10 = 3,4 + 2,9 = 6,3 (Kassierer) • Man sagt, dass die Effizienzrate von Bank B 0,63 beträgt. Bank A und C besitzen eine Rate von 1.

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