"Das Leben ist zu kurz, um schlechten Wein zu trinken" - Wettbewerbsbeobachtung im Online-Handel

Vortrag am 20.10.2015 auf der 8. Jahreskonferenz des deutschen competitive intelligence forum (dcif) in Berlin

Transcript

1. „Das Leben ist zu kurz um schlechten
   Wein zu trinken!“
   Jahreskonferenz des dcif e.V., Berlin
   Peter Soth, exensio GmbH
   René Kießling, Kofax Deutschland AG
   

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2.  Stationärer Handel und E-Commerce verschmelzen immer mehr zu einem Omni-
   Channel, in dem der Kunde über alle Vertriebskanäle adressiert wird.
    Während es im stationären Handel oft genügt, die Ware visuell ansprechend zu
   präsentieren und ggf. noch einen attraktiven Preis zu bieten, ist der Verkaufserfolg
   im E-Commerce beispielsweise stark von Produktinformationen, Preisen und
   Rezensionen abhängig.
    Gerade im Online Segment sind viele neue Angebote am Markt, die ihre Nische
   suchen, die anders als im klassischen Markt angesiedelt sein kann.
    Die Positionierung der eigenen Angebote, die Preisgestaltung und Artikelauswahl
   ist im Sinne der Abgrenzung zum Mitbewerber in der eigenen Strategie zu
   berücksichtigen. Dafür muss fortwährend die aktuelle Situation im Online-Markt
   beobachtet werden.
   Motivation
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3. Lösungsübersicht
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4. Kofax Kapow für die Web-Daten Extraktion
   “Weine im Überblick”
   Ein Beispiel Robot zur Extraktion und Normalisierung von
   Artikelstammdaten verschiedener Anbieter
   

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5. (1) Definition der Struktur der Ergebnisdaten
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   Mit dem Kapow Type-Designer werden Input und Ergebisdatentypen definert, ähnlich zu Tabellen in
   relationalen Datenbanken.
   Im Beispiel ist ein Auszug der Artikelbeschreibung für Weine dargestellt.
   

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6. (2) Erstellung von Robots (Click Path für automatische Extraktion)
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   Workflow (Robot) mit Steps
   Darstellung Web-Seite (Grafisch / DOM)
   Variablen Ansicht
   Aktions-
   detail
   (Step)
   

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7. (3) Navigation über alle Artikel (Strategie für diese Seite)
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8. (6) Extraktion Vorschau-Daten zum einzelnen Artikel
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9. (7) Auslesen und Normalisierung der Artikeldetails
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10. Auswertung gewonnener Daten – Beispieldaten als Excel Export
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11. Analyse der Daten
    “Intelligente Fragen – intelligente Antworten”
    

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12. Auswertung mit Standard BI Tools I/II
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13. Auswertung mit Standard BI Tools I/II
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14. Auswertung mit Web-Lösung und Suchmaschine
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15. Auswertung mit Web-Lösung und Suchmaschine
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16. Auswertung mit Web-Lösung
    (Preisvergleich mittels Suchmaschine)
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17. Auswertung mit Web-Lösung
    (Preisvergleich mittels Suchmaschine)
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