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

exensio
October 20, 2015

"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

exensio

October 20, 2015
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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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