Technische Spezifikationen<\/p>\n
- \n
- Die Fallstudie muss aus mindestens 1.000 W\u00f6rtern bestehen, einschlie\u00dflich Ihrer Text- und Diskussionsfragen. Die minimale Wortl\u00e4nge schlie\u00dft Titel\/\u00dcberschriften, Referenzen und Anh\u00e4nge aus.<\/li>\n
- Es wird bevorzugt, dass Sie 12-Font-Times New Roman mit 1-Zoll-R\u00e4ndern verwenden. Der Abstand liegt bei Ihnen.<\/li>\n
- Verwenden Sie \u00dcberschriften und Unter\u00fcberschriften nachdenklich und angemessen<\/li>\n
- Bitte reichen Sie entweder ein Word-Dokument (.doc, .docx) oder ein PDF-Dokument (.pdf) ein.<\/li>\n
- Ein gro\u00dfer Teil der Schrift muss originell sein. Jede Einreichung wird \u00fcber die SafeAssign-Software von Blackboard ausgef\u00fchrt, um Plagiate zu erkennen. Diese Software durchsucht den Text der eingereichten Dokumente auf allen Websites und vielen ver\u00f6ffentlichten Ressourcen, einschlie\u00dflich Lehrb\u00fcchern und Nachrichtenartikeln. Stellen Sie daher sicher, dass jeder \u201egeliehene\u201c Text eindeutig in Anf\u00fchrungszeichen zitiert und seine Quelle zitiert wird. Weitere Informationen finden Sie in den Abschnitten \u201eAkademische Integrit\u00e4t\u201c und \u201eEthikkodex\u201c des Lehrplans.<\/li>\n
- Jede \u00dcbermittlung muss einen formatierten und vollst\u00e4ndigen Referenzabschnitt enthalten. Der spezifische Formatierungsstil ist Ihre Wahl, aber jede Quelle muss einen Autor, Ver\u00f6ffentlichungstitel, Ver\u00f6ffentlichungsdatum und alle anderen relevanten Informationen (z. B. Website, Herausgeber usw.) enthalten.<\/li>\n
- Die Einreichung muss eine Titelseite mit den Namen aller beitragenden Teammitglieder enthalten. Der Name eines Studenten, der nicht in der Einreichung enthalten ist, erh\u00e4lt keine Gutschrift f\u00fcr diese Aufgabe.<\/li>\n
- Der Bericht und die Pr\u00e4sentation m\u00fcssen in Aussehen und Inhalt professionell sein, einschlie\u00dflich der korrekten Schreibweise, der grammatikalischen und anderen technischen Schreibkriterien.<\/li>\n<\/ul>\n
Ein Fokus auf die Kunden von Young Amazon<\/h2>\n
Amazon.com ist ein Verk\u00e4ufer, der sich bem\u00fcht, alles zu liefern, was Kunden m\u00f6glicherweise online kaufen m\u00f6chten (\u201e\u00dcber Amazon\u201c, n.d.). Es bietet ihnen niedrige Preise, Komfort und eine gro\u00dfe Auswahl an Waren (Chaffey, 2014). Daher sind \u00e4ltere Personen ein Marktsegment, das f\u00fcr dieses Unternehmen von Interesse ist. Amazon.com konzentriert sich auf das Kundenerlebnis. Dar\u00fcber hinaus nennt dieser Verk\u00e4ufer es Kundenbesessenheit. Insbesondere die Kunden von Amazon m\u00fcssen \u00fcber einen bestimmten Betrag ausgeben, um kostenlose Versandangebote zu erhalten (Chaffey, 2014). Der Anbieter verwendet auch Empfehlungen als gezieltes Marketing-Tool in vielen E-Mail-Kampagnen und auf den meisten Seiten seiner Websites. Au\u00dferdem gibt es einen Link, \u00fcber den seine Kunden in der Lage sind, einen ziemlich ausgefeilten Filter auf ihre Empfehlungen anzuwenden, herauszufinden, warum Artikel empfohlen werden, und ihre vorherigen Eink\u00e4ufe sowie die empfohlenen Produkte zu bewerten (Linden et al., 2003, S. 78). Junge Menschen sind aufgrund mangelnder Erfahrung sehr anf\u00e4llig f\u00fcr diese Tricks. Daher ist die Jugend ein weiteres Marktsegment, das f\u00fcr Amazon von Interesse ist. Viele Online-Verk\u00e4ufer verwenden in ihren Empfehlungssystemen (Leimstoll & Stormer, N. D., S. 1) einen kollaborativen Filteransatz. Bei diesem Ansatz werden Empfehlungen f\u00fcr einen Kunden auf der Grundlage von Daten \u00fcber fr\u00fchere K\u00e4ufe generiert, die dieser Kunde get\u00e4tigt hat (Linden et al., 2003, S. 76). Solche Systeme sind jedoch eine ernsthafte Bedrohung f\u00fcr die Privatsph\u00e4re des Einzelnen (Canny, n. D., S. 1). Obwohl die meisten Online-Anbieter ihr Bestes tun, um Informationen \u00fcber ihre Kunden privat zu halten, werden sie routinem\u00e4\u00dfig verkauft, nachdem die Unternehmen bankrott gehen (Canny, N. D., S. 1). Daher sind beide oben genannten Segmente unterversorgt. F\u00fcr Amazon.com verwendet es auch das Empfehlungssystem (Linden et al., 2003, S. 78). Der Umsatz pro Besucher ist eine der wichtigsten Ma\u00dfnahmen f\u00fcr jede kommerzielle Website (Chaffey, 2014). Aus Abbildung 1 geht hervor, dass Amazon.com sehr gut abschneidet. Au\u00dferdem hat dieses Unternehmen mehr als 76 Millionen Kundenkonten (Chaffey, 2014).<\/p>\n
![\"Umsatz](\"https:\/\/writology.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Revenue-per-unique-user-for-tech-companies.png\")
Figure 1. Revenue per unique user for tech companies (Chaffey, 2014).<\/figcaption><\/figure>\n Daher kann Amazon dank der Korrelationen zwischen den Kundenkaufoptionen \u00fcber Produktdom\u00e4nen (Canny, N. D., S. 1) bei der Eingabe einer anderen Pr\u00e4ferenzdaten f\u00fcr viele Benutzer in einer Produktdom\u00e4ne einen erheblichen Vorteil haben. Daher ist es stark genug, um beide oben genannten Segmente anzusprechen. In der Zeitung wird die Herausforderung der Kommunikation mit der Jugend als Zielgruppe identifiziert. Es entstehen auch die L\u00fccken, die das aktuelle Amazon-Image in diesem Segment enth\u00e4lt. Dar\u00fcber hinaus wird die Vertrauensw\u00fcrdigkeit der Schlussfolgerung \u00fcber die Kommunikationsherausforderung untersucht, die Bedeutung von \u00dcberlegungen bei der Auswahl der L\u00fccke, die zuerst geschlossen werden soll, diskutiert und Gr\u00fcnde, warum Unternehmen ihre Kunden klassifizieren m\u00fcssen, erkl\u00e4rt werden.<\/p>\n
Die Untersuchung der Forschung<\/h2>\n
Die folgenden zwei Skalen k\u00f6nnen verwendet werden, um einen Einblick in die Art der Kommunikationsherausforderung zu erhalten (Kotler, 1997, S. 608).<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/writology.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Familiarity-scale.png\")
Figure 2. Familiarity scale (Kotler, 1997, p. 607).<\/figcaption><\/figure>
\n![\"G\u00fcnstigkeitsskala\"](\"https:\/\/writology.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Favorability-scale.png\")
Figure 3. Favorability scale (Kotler, 1997, p. 608).<\/figcaption><\/figure><\/p>\n Die erste ist die Vertrautheitsskala (siehe Abbildung 2). Die zweite Skala ist die G\u00fcnstigkeit (siehe Abbildung 3). Wenn der Prozentsatz der Befragten, die in der ersten Skala \u201enoch nie geh\u00f6rt\u201c oder \u201enur geh\u00f6rt haben\u201c einkreisen, \u00fcberschreitet, muss der Verk\u00e4ufer daran arbeiten, ein gr\u00f6\u00dferes Bewusstsein zu schaffen (Kotler, 1997, S. 607). Diejenigen, die eine der anderen Optionen markiert haben, k\u00f6nnen gefragt werden, wie sie sich gegen\u00fcber den Dienstleistungen von Amazon.com f\u00fchlen (Kotler, 1997, S. 608). Wenn der Prozentsatz der jungen Kunden, die entweder \u201esehr ung\u00fcnstig\u201c oder \u201eetwas ung\u00fcnstig\u201c markieren, 50% \u00fcberschreitet, muss der Anbieter daran arbeiten, sein Image zu verbessern (Kotler, 1997, S. 608). W\u00e4hrend der Studie wurden 60 zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlte junge Menschen befragt, und nur 25 von ihnen w\u00e4hlten entweder “nie geh\u00f6rt” oder “nur geh\u00f6rt”. Daher ist der Grad der Vertrautheit zufriedenstellend. Um den Stichprobenfehler zu ber\u00fccksichtigen, wurde festgestellt, dass 11 der ersten 30 Befragten die ersten beiden Kategorien der in Abbildung 2 dargestellten Skala markierten.<\/p>\n
Um die L\u00fccken des Amazon-Images bei seinen jungen Kunden zu identifizieren, wurde das semantische Differential-Tool verwendet. Dieser Anbieter erreichte die Loyalit\u00e4t aller Kunden und deren wiederholter K\u00e4ufe durch die Arbeit an benutzerfreundlicher Funktionalit\u00e4t, schneller und zuverl\u00e4ssiger Erf\u00fcllung, zeitnahem Kundenservice, funktionsreichen Inhalten und einer vertrauensw\u00fcrdigen Transaktionsumgebung (Chaffey, 2014). Daher wurde der folgende Satz von Dimensionen ausgew\u00e4hlt: Funktionalit\u00e4t, Geschwindigkeit der Erf\u00fcllung, Zuverl\u00e4ssigkeit, Aktualit\u00e4t des Kundenservice, Inhalte und Transaktionsumgebung. Die durchschnittliche Wahrnehmung des Verk\u00e4ufers durch die Befragten ist in Abbildung 4 dargestellt. Daher betrachten junge Kunden Amazon.com als den Verk\u00e4ufer, der benutzerfreundliche Funktionen liefert, die Auftragserf\u00fcllung zuverl\u00e4ssig ist, einen zeitnahen Kundenservice bietet und eine vertrauensw\u00fcrdige Transaktionsumgebung bietet.<\/p>\n
![\"Die](\"https:\/\/writology.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/The-respondents-averaged-perception-of-the-seller.png\")
Figure 4. The respondents\u2019 averaged perception of the seller.<\/figcaption><\/figure>\n Die Standardabweichungen (SDs) der Werte der Dimensionen f\u00fcr Amazon liegen im Bereich von 0,7 bis 1,8 Schritten der Skala. Daher ist das Bild des Amazonas verbreitet. Es deutet darauf hin, dass die Stichprobe der an dieser Studie teilnehmenden Befragten repr\u00e4sentativ ist. Da die SDs der Erf\u00fcllungsgeschwindigkeit und des Inhalts 0,8 bzw. 0,7 betragen, gibt es f\u00fcr diese beiden Dimensionen Bildl\u00fccken. Bei den anderen Dimensionen machen relativ hohe Werte ihrer SDs die jeweiligen Bildl\u00fccken statistisch unbedeutend.<\/p>\n
Die oben angegebene Schlussfolgerung \u00fcber die Kommunikationsherausforderung k\u00f6nnte irref\u00fchrend sein, da die Bildver\u00e4nderung deutlich hinter der im jeweiligen Unternehmen zur\u00fcckbleibt. Zum Beispiel k\u00f6nnte die \u00d6ffentlichkeit einen minderwertigen Verk\u00e4ufer loben, weil nur hoch diskreditierende Informationen ein etabliertes Bild von etwas in Frage stellen k\u00f6nnen. Die folgenden Informationen \u00fcber Thom Mcan, den vor einigen Jahrzehnten bekannten Schuhhersteller, verdeutlichen diesen Punkt. In vier aufeinanderfolgenden Jahrzehnten ab dem vierten Jahrhundert des letzten Jahrhunderts (Kotler, 1997, S. 609) konnte er in den USA in vier aufeinanderfolgenden Jahrzehnten gro\u00dfe Verkaufszahlen seiner Schuhe genie\u00dfen. Zu dieser Zeit waren seine Schuhe ziemlich billig und von guter Qualit\u00e4t. In den neunziger Jahren des letzten Jahrhunderts wurde diese Marke jedoch als veraltete angesehen und verzeichnete im neunten Jahrzehnt des letzten Jahrhunderts einen Umsatzr\u00fcckgang von 37,5%. Um den Umsatz zu steigern, begann das Unternehmen, sein Image zu verbessern. Sein Trick bestand darin, Witze dar\u00fcber zu machen, wie veraltet sein Bild ist (Kotler, 1997, S. 609). Zum Beispiel verwendete das Unternehmen Anzeigen, in denen behauptet wurde, dass \u201edie gut aussehenden Schuhe immer wieder an einen Thomas McAn in der 221 E. 6th<\/sup>St.\u201c (Kanner, 1994) geliefert wurden.<\/p>\n
Die L\u00fccke schlie\u00dfen, um sich zuerst zu schlie\u00dfen, muss das Management das Ziel verfolgen, deutlich besser in den Zielmarktwerten zu sein. Insbesondere sollte der Beitrag zum insgesamt g\u00fcnstigen Image der Organisation gesch\u00e4tzt werden, der durch die Schlie\u00dfung der als Kandidaten betrachteten L\u00fccke erzielt werden w\u00fcrde. Au\u00dferdem lohnt es sich, die Strategie (Kombination realer \u00c4nderungen und Kommunikations\u00e4nderungen) zu entwickeln, die helfen kann, die L\u00fccke zu schlie\u00dfen. Dar\u00fcber hinaus muss das Management absch\u00e4tzen, wie lange es dauern wird, um die L\u00fccke zu schlie\u00dfen und die Kosten f\u00fcr die Schlie\u00dfung der zu schlie\u00dfen (Kotler, 1997, S. 609).<\/p>\n
Ein Unternehmen muss seine Kunden klassifizieren, da es experimentelle Beweise daf\u00fcr gibt, dass Unternehmen, die sich darauf spezialisiert haben, die Bed\u00fcrfnisse einer Gruppe von Verbrauchern gegen\u00fcber einer anderen zu erf\u00fcllen, rentabler sind (Perner, N. D.).<\/p>\n
Daher wurde in dieser Studie die Umfrage, in der junge Befragte gebeten wurden, anzugeben, wie gut sie wissen, dass Amazon.com durchgef\u00fchrt wurde. Au\u00dferdem wurden in diesem Prozess diejenigen, die diesen Anbieter kennen, zumindest ein wenig gebeten, anzugeben, wie gut dieser Verk\u00e4ufer ist. Aus den Ergebnissen dieser Umfrage geht hervor, dass Amazon.com daran arbeiten muss, seinen guten Ruf bei jungen Menschen und ein hohes Bewusstsein f\u00fcr das jeweilige Segment aufrechtzuerhalten. Dieses Argument k\u00f6nnte jedoch irref\u00fchrend sein, da die Kunden erst nach etwas Au\u00dfergew\u00f6hnlichem auf die Verschlechterung der Qualit\u00e4t der Dienstleistungen reagieren k\u00f6nnen, die Amazon rechtzeitig erbringt. Au\u00dferdem wurde in dieser Studie die Umfrage durchgef\u00fchrt, in der die Befragten gebeten wurden, ihre Wahrnehmung von Amazon.com zu kommunizieren, indem sie auf den in Abbildung 4 dargestellten Skalen notiert wurden. Aus den Ergebnissen kann geschlossen werden, dass es bei diesem Unternehmen die Bildl\u00fccken f\u00fcr die durchschnittliche Geschwindigkeit der Auftragserf\u00fcllung und die Inhalte gibt, die dieser Anbieter anbietet. Um herauszufinden, welche zuerst geschlossen werden soll, sollte das Management die Werte vergleichen, die der Markt dem Entfernen jeder dieser L\u00fccken zuteilt. Die Klassifizierung von Kunden ist f\u00fcr jedes Unternehmen wichtig, da diese Informationen einen Gewinn f\u00fcr das Unternehmen generieren k\u00f6nnen.<\/p>\n
Referenzen<\/strong><\/p>\n
Amazon.com. (N. D.). \u00dcber Amazon <\/em>. Abgerufen von http:\/\/www.amazon.com\/careers-homepage\/b?ie=utf8&node=239364011<\/p>\n
Canny, J. (N. D.). Kollaborative Filterung mit Datenschutz <\/em>. Abgerufen von http:\/\/www.cs.berkeley.edu\/~jfc\/%27mender\/ieeesp02.pdf<\/p>\n
Chaffey, D. (2014, 30. Juni). amazon.com Fallstudie <\/em>. Abgerufen von http:\/\/www.smartinsights.com\/digital-marketing-strategy\/online-business-revenue-models\/amazon-case-study\/<\/p>\n
Leimstoll, U., & Stormer, H. (N. D.). Kollaborative Empfehlungssysteme f\u00fcr Online-Shops<\/em>. Abgerufen von http:\/\/citeseerx.ist.psu.edu\/viewdoc\/download?doi=10.1.1.87.8558&rep=rep1&type=pdf<\/p>\n
Linden, G., Smith, B. & York, J. (2003, Januar-Februar). Amazon.com Empfehlungen: Kollaboratives Filtern von Artikel zu Artikel. IEEE Internet Computing, 7 <\/em> (1), 76\u201380.<\/p>\n
Kanner, B. (1994, 2. Dezember). Thom Mcan glaubt, dass das Gest\u00e4ndnis gut f\u00fcr die Sohle sein muss. Die Buffalo News (Buffalo, NY) <\/em>. Abgerufen von: http:\/\/www.highbeam.com\/doc\/1p2-22659003.html<\/p>\n
Kotler, Ph. (1997). Marketing-Management: Analyse, Planung, Implementierung und Kontrolle <\/em> (9. Aufl.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.<\/p>\n
Perner, L. (N. D.). Segmentierung, Targeting und Positionierung. Abgerufen von http:\/\/www.consumerpsychologist.com\/cb_segmentation.html<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Objektiv Die Studierenden m\u00fcssen zwei urspr\u00fcnglich geschriebene Arbeiten im Stil einer Fallstudie in der Werbestrategie entwickeln und einreichen. Jedes Papier muss sich um ein bestehendes Unternehmen handeln und eine \u00dcbersicht \u00fcber eingehende Forschung zu einem Thema enthalten, das f\u00fcr ein…<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":2303,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"_locale":"de_DE","_original_post":"https:\/\/writology.com\/blog\/case-study-a-focus-on-young-amazons-customers.html"},"blog-category":[125],"class_list":["post-5616","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-other-articles","de-DE","entry"],"acf":[],"yoast_head":"\n
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