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Einsatzmöglichkeiten kontextsensitiver Systeme und deren Auswirkung auf nutzerzentrierte Geschäftsmodelle am Beispiel von termin.io

Referat (Ausarbeitung) 2017 28 Seiten

Informatik - Wirtschaftsinformatik

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Abstract

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Motivation und Zielsetzung
1.2 Methodik und Aufbau der Arbeit

2 Theoretische Grundlagen kontextsensitiver Systeme
2.1 Definition des Kontexts
2.2 Definition kontextsensitiver Systeme

3 Anwendungsfälle und Geschäftsmodelle kontextsensitiver Systeme
3.1 Anwendungsfälle kontextsensitiver Systeme und die Zuordnung von Geschäftsmodellen

4 Experiment anhand von termin.io
4.1 Forschungsfragen
4.2 Beschreibung des Experiments und Vorgehen
4.2.1 Forschungsobjekt terminio
4.2.2 Methode und Forschungsrahmen
4.2.3 Messinstrumente und Messdaten
4.3 Beobachtungen
4.3.1 Heat-und Scrollmaps
4.3.2 Beobachtungen der Messdaten
4.4 Analyse und Ergebnisse
4.5 Beantwortung der Forschungsfragen

5 Fazit
5.1 Kritische Betrachtung
5.2 Zusammenfassung der Ergebnisse und Ausblick
5.3 Ausblick

Quellenverzeichnis

Anhang

Anhangsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abbildungsanhang

Tabellenanhang

Abstract

Die Flut von Informationen, die der User tagtäglich verarbeiten muss, Steigtaufgrund des exponentiellen Anstiegs der Datensammlung und der zur Verfügung stehenden Touch­points und Endgeräte. Aus diesem Grund gewinnen Systeme zunehmend an Bedeu­tung, die situativ die relevanten Informationen für den User zur Verfügung stellen und somit aus der vorhandenen Datenflut die Schnittmenge filtern, die für den User die höchste Relevanz besitzen.

Systeme, die diese Funktionen besitzen, sind sogenannte kontextsensitive Systeme. Diese Systemart wurde 1994 das erste Mal beschrieben und befindet sich seitdem in Entwicklung. Allerdings ist der Mehrwert im Markt bis heute nicht vollständig erkannt worden, was auch an der zunehmenden Komplexität des Kontexts beziehungsweise dessen Definition liegt.

Die vorliegende Arbeit dient dazu, dass kontextsensitive Systeme zunächst beschrieben und erläutert werden. Zudem werden Geschäftsmodelle und mögliche Anwendungsfälle erläutert, die den groben Nutzwert und das Freischalten von Potenzialen durch diese Systemart darstellen sollen.

Aufgrund des theoretischen Fundaments, das im ersten Teil der Arbeit gelegt wird, wird im zweiten Teil durch ein Experiment aufgezeigt, dass kontextsensitive Systeme einen messbaren Mehrwert mit sich bringen können und sich somit in vielen Fällen positiv auf das Geschäftsmodell auswirken können. Dieses Experiment wird auf Basis eines Portals durchgeführt, wo einer anonymen Zielgruppe zwei verschiedene Versionen des Portals gezeigt werden beziehungsweise im ersten Teil kontextsensitive Funktionen angeschal­tet und im zweiten Teil ausgeschaltet sind. Das Experiment hat die Zielsetzung den messbaren Mehrwert dieser Systemart aufzuzeigen und sofern möglich, zu belegen be­ziehungsweise die These zu stützen.

Schlussendlich kann festgehalten werden, dass die vorliegende Arbeit dazu dienen soll, diese Systemart beziehungsweisen dessen Funktionen klar und strukturiert aufzuzeigen und zum ersten Mal den Mehrwert anhand eines Portals wirklich messbar zu machen. Hiermit soll zusätzliche Transparenz in diese Systemart gebracht werden.

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Userkontext

Abbildung 2: Kontextsensitives Marketing

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Die Einleitung erläutert die Motivation und Zielsetzung der vorliegenden Arbeit und stellt die Methodik respektive den Aufbau dar.

1.1 Motivation und Zielsetzung

Kontextsensitive Systeme werden schon lange Zeit in der Entwicklung der Informations­technologie (IT) verfolgt. 1994 wurde zum ersten Mal der Begriff ״context-awareness“'' eingeführt und führt seitdem zu einer unaufhörlichen Evolution dieser Systemart. Die vorliegende Arbeit charakterisiert kontextsensitive Systeme, erläutert mögliche Ge­schäftsmodelle und testet anhand eines Experiments, ob kontextsensitive einen mess­baren Mehrwert liefern können.

1.2 Methodik und Aufbau der Arbeit

Der Aufbau der Arbeit ist einen theoretischen und einen praktischen / experimentellen Teil gegliedert. Zunächst erfolgt der theoretische Teil, in dem die Begriffe ״Kontext“ und ״kontextsensitive Sysreme“definiert und erläutert werden. Außerdem werden Geschäfts­modelle und Einsatzmöglichkeiten kontextsensitiver Systeme vorgestellt. Im zweiten Teil folgt dann die Aufstellung der Forschungsfragen und das Experiment, das die Auswir­kungen dieser Systemart messbarerläutern soll.1

2 Theoretische Grundlagen kontextsensitiver Systeme

ln diesem Kapitel werden das theoretische Fundament für den Kontext und kontextsen­sitive Systeme gelegt. Dazu gehören die Definition und Erläuterung beider Begriffe.

2.1 Definition des Kontexts

״Any Information that can be used to characterize the situation of an entity. An entity is a person, place, or object that is considered relevant to the interaction between a user and an application, including the user and applications themselves. ’2

Diese Definition bedeutet im Kern, dass ein Kontext eine Situation einer Entität be­schreibt und somit Randinformationen zu dieser Entität bildet. Dabei kann die Entität zum Beispiel eine Person, ein Platz oderein Objekt sein.

Eine zweite Definition im Zusammenhang mit kontextsensitiven Systemen, die im nächs­ten Abschnitt definiert werden, ist folgende:

״Three important aspects of context are: where you are, who you are with, and what resources are nearby [...]. Context encompasses more than just the user’s location, because other things of interest are also mobile and changing. Context includes lighting, noise level, network connectivity, communication costs, commu­nication bandwidth, and even the social situation; e.g., whether you are with your manager or with a co-worker״3

Diese Definition beschreibt, dass wichtige Aspekte des Kontexts, der Ort, die Identität und Randobjekte sein können. Kontexte können zudem weitere Parameter, wie Heilig­keit et cetera beinhalten. Auch hier ist der Aspekt der Randinformationen bezogen auf eine Entität im Vordergrund.

Die oben genannten Definitionen des Kontexts sind mögliche Definitionen. Die Definiti­onen des Kontexts haben sich seit 1994 bis heute laufend verändert. Diese Veränderung wird in dieser Arbeit nicht behandelt, kann aber hier nachgelesen werden:

Intelligent Data Systems Laboratory (2017)

Die Vielfältigkeit und die Wandlung der Definitionen zeigen auch deutlich auf, dass der Kontext generisch schwierig zu beschreiben ist, da ein Kontext in der der reinen Theorie die Parameter einer Entität beschreibt. Die Entität ist ebenfalls generisch, sodass es immer auf den jeweiligen Zusammenhang ankommt, wie der Kontext beschrieben wird. Um es plastisch und verständlicher darzustellen, wird im Folgenden der Kontext der En­tität ״User dargestellt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Userkontext Quelle: Eigene Darstellung

Aus dieser Grafik ist zu entnehmen, dass der Kontext des Users mit den Grundpara­metern ״Ort“, ״Zeit“, ״Identität“ und ״Umgebung“ spezifiziert wird. Diese Parameter kön­nen jedoch noch granulärer beschrieben werden, indem zum Beispiel der Grundpara­meter ״Identität“ in ״Interessen“, ״Präferenzen“ und ״Wissen“ aufgeteilt wird. Diese Pa­rameter könnten ebenfalls wieder unterteilt werden.

Dieses Modell zeigt auf, dass die Hierarchie der Parameter theoretisch n-Schichten tief ist, sodass immer situationsbezogen entschieden werden muss, welche Paramater und welche Tiefe notwendig ist, um den Kontext einer Entität (hier: User) zu beschreiben.

Um noch einen Schritt weiterzugehen, ist es auch möglich, Kontexte mit ״Unterkontex- ten“zu versehen. Das bedeutet, dass der Kontext selber durch Kontexte (zum Beispiel die Kontexthistorie eines Users) beschrieben wird. Hier ist es notwendig, den Bezugs­punkt zu kennen, um die für die jeweilige Situation passenden Daten und daraus resul­tierenden Informationen zu extrahieren und zu nutzen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Kontext ein abstraktes Modell der Para­meter, die eine Entität beschreiben, ist. Am Beispiel eines ״Users“ ist dies die Situation, in der sich der User befindet oder befunden hat (historisch).

2.2 Definition kontextsensitiver Systeme

Eine Definition von ״Kontextsensitivität” ist die folgende:

“A system is context-aware ifit uses context to provide relevant information and/or services to the user, where relevancy de-pends on the user's task.’’4

Diese Definition beschreibt, dass Informationen auf den Kontext, der in Abschnitt 2.1 definiert wurde, zugeschnitten beziehungsweise geliefert werden. Somit kann kontext­sensitiven Systeme in der IT zugeschrieben werden, dass sich die Software / das System auf die speziellen Bedürfnisse des Users in seiner jeweiligen Situation anpasst.

Um an einem Beispiel genauer zu spezifizieren und zu erläutern, was Kontextsensitivität bedeutet, wird dies anhand des Kontextparameters Orr genauer betrachtet:

Ein System kennt die Aufenthaltsorte eines Users und schlägt diesem Angebote, Res­taurants in der Nähe, Tankstellen et cetera vor. Dies bedeutet, dass das System die verschiedenen Aufenthaltsorte des Users und dessen Interessen / Präferenzen kennen muss und welche Informationen oder Points of Interest (POI) zur momentanen Usersitu­ation passen.

Dieses Beispiel macht deutlich, was Kontextsensitivität grundsätzlich mit Systemen macht: Es erhöht den Nutzwert der Anwendung für den User.

3 Anwendungsfälle und Geschäftsmodelle kontextsensitiver Systeme

Kontextsensitive Systeme finden in der IT viele Anwendungsfälle vor. In diesem Kapitel werden ausgewählte Anwendungsfälle im Hinblick auf nutzerzentrierte Geschäftsmo­delle erläutert.

3.1 Anwendungsfälle kontextsensitiver Systeme und die Zuordnung von Geschäftsmodellen

Im Folgenden werden verschiedene Anwendungsfälle betrachtet, beschrieben und Ge­schäftsmodellen zugeordnet, die auf den User zentriert sind (nutzerzentriert).

Contextual Marketing

Contextual Marketing beschreibt den Fall, dass der User in jeder Situation, die für ihn passenden Produkte und Angebote erhält. Ein Beispiel ist die folgende Abbildung:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Kontextsensitives Marketing Quelle: Econsultancy (2017), Online im Internet

Das System erkennt, dass sich der User an einem Standort aufhält, an dem die Sonne scheint und schlägt dementsprechend Artikel für den Sonnenschutz vor. An dieser stelle werden Bedarf und Angebot optimal zusammengeführt.

Ein Geschäftsmodell, das sich hinter Contextual Marketing verbirgt, ist die Steigerung der Aufmerksamkeit des Users in der Vielfalt der Werbeangebote. Das Kampagnenmo­dell baut nun nicht mehr auf Klicks, Impressionen et cetera auf, sondern fokussiert sich zunehmend auf die Dauer der Aufmerksamkeit des Users beziehungsweise dessen In­teraktion mit dem Werbeangebot.

Ein weiteres Geschäftsmodell ist hierbei allerdings auch die Verbesserung des Mat­chings zwischen Angebot und Bedarf. Beispielsweise können auf Basis dessen, dass die Situation des Users exakt bekannt ist, unterschiedlichste Produkte vermischt aus einem großen Produktbestand vorgeschlagen werden. Ein Beispiel ist die Kombination von Sonnenschutzmitteln und Sonnenschirmen.

Kontextsensitives Business

Kontextsensitives Business beschreibt den Anwendungsfall, dass die richtigen Informa­tionen für jeden Mitarbeiter situationsbedingt zur Verfügung gestellt werden. Dies bedeu­tet, dass aus verschiedenen Systemen im Unternehmen rollenspezifisch und situativ die richtigen Informationen aggregiert zur Verfügung gestellt werden.

Durch diesen Anwendungsfall wird die Effizienz im Unternehmen um 15-20%5 gesteigert, da das Suchen der Informationen nahezu wegfällt. Ein mögliches Geschäftsmodell ist somit das Kalkulieren der Effizienzsteigerung und das Gegenrechnen der Kosteneinspa­rungen. Der Softwareanbieter könnte somit einen Anteil der eingesparten Kosten als Li­zenzpreis kalkulieren.

Kontextsensitive Smart Home-Internet of Things (loT)-Plattform

Dieser Anwendungsfall beschreibt die Vernetzung verschiedener Geräte im Haushalt und die kontextsensitive Reaktion auf den User. Ein Beispiel ist der Kühlschrank, der automatisch nachbestellt.6 Hierbei wird der Füllstand betrachtet und auf Basis der Nah­rungspräferenzen des Users, nachbestellt. Dies bedeutet für das Geschäftsmodell eine wahrscheinlich höhere Bestellhäufigkeit, die für den Anbieter der Nahrungsmittel von Vorteil ist. Das System unterstützt hierbei zum einen den Anbieter, der höhere Umsätze erzielen kann, aber auch den Kunden mit einer nahtlosen Nahrungsmittelvorhaltung.

Die erläuterten Anwendungsfälle und Geschäftsmodelle zeigen deutlich auf, wie sich der Kontext beziehungsweise kontextsensitive Systeme und deren Geschäftsmodelle für den User und den Anbieter darstellen.

4 Experiment anhand von termin.io

ln den vorherigen Kapiteln wurden theoretische Grundlagen aufgebaut und beschrieben, wie Geschäftsmodelle durch den Einsatz kontextsensitiver Systeme aufgebaut sind. In diesem Kapital wird ein durchgeführtes Experiment beschrieben, das den Einsatz eines kontextsensitiven Systems testet und die Auswirkungen auf den User analysiert und da­raus resultierend Schlussfolgerungen für den Einsatz dieser Systemart aufstellt.

4.1 Forschungsfragen

Die Forschungsfragen, die durch dieses Experiment beantwortet werden sollen, sind fol­gende:

1. Welche Auswirkungen haben kontextsensitive Systeme (hier: termin.io) auf heutige Geschäftsmodelle?

2. Bringen entsprechende Funktionen in Applikationen / Portalen einen messbaren Mehrwert mit sich?

4.2 Beschreibung des Experiments und Vorgehen

Das Experiment soll die vorangestellten Forschungsfragen beantworten. Dabei wird de­duktiv vorgegangen, da es sich bei diesem Experiment vorrangig um quantitative Unter­suchungen handelt.

4.2.1 Forschungsobjekt terminio

Das Forschungsobjekt, das in diesem Experiment betrachtet wird, ist das Probefahrtpor­tal termin.io. terminio ist das erste Portal für Standort- und markenbezogene Probefahrt­buchungen. Das Portal bringt Autohäuser und Autointeressenten auf schnellem und ein­fachem Weg zusammen, da es dem Autointeressenten einen schnellen Kontakt zum Autohaus bietet und das Autohaus einen hochqualifizierten und sehr frühen Erstkontakt zum Interessenten erhält.

terminio ist im Sinne der Definition in Kapitel 2.2 ein kontextsensitives und nutzer­zentriertes Geschäftsmodell, da es Standort- und markenbezogen das richtige Autohaus für den User heraussucht und somit zwei Parameter des Userkontexts nutzt. Bei dem Forschungsobjekt besteht voller Zugriff auf alle Analysedaten.

4.2.2 Methode und Forschungsrahmen

Die Methode und der abgesteckte Forschungsrahmen begründen sich ausschließlich auf einen Marketing-A/B-Test.

Ein Marketing A/B-Test״[...] isteine spezifische Testmethode, bei der zwei Au sge- staltungsvarianten bspw. beim Einsatz eines spezifischen Kommunikationsmittels (etwa einer E-Mail) im realen Umfeld hinsichtlich ihrer Wirkungen in zwei Struktur­gleichen Testgruppen (Gruppe A und B) eingesetzt werden. Bei einem solchen Test darf nur eine Gestaltungsvariante bei den beiden Alternativen unterschiedlich sein, damit die Wirkung dieser einzelnen Variante auf das Gesamtergebnis ermit­telt werden kann.iC״7

Der A/B-Test ist im Experiment auf den Parameter ״Autolocation“ auf dem Portal fokus­siert. Der Parameter ist ein boolescher Parameter und erlaubt somit nur ״an“ und ״aus“. Es können hierbei keine feingranulareren stufen gewählt werden. Der Parameter hat die Funktion, den User, der das Portal besucht, automatisch zu lokalisieren. Somit werden auf der Startseite (,/“) und auf der Autohausseite (Jautohaueser“), der Standort, der ei­nen Kontextparameter des Users repräsentiert, im Feld ״Ort“ automatisch ausgefüllt. Hiermit kennt das System direkt den Standort und kann passende Autohäuser für den User in seiner Nähe Vorschlägen. Die Elemente / Bdeienelemente sind der Abbildung A 1 zu entnehmen (1 = Karte, 2 = Element ״Lokalisierung“, 3 = Element ״Name des Autohauses“, 4 = Schieberegler Umkreissuche, 5 = Button ״Aktualisieren“, 6 = vorge­schlagene Autohäuser).

Auf das Experiment bezogen bedeutet dies, dass der Parameter im ersten Teil des A/B­Tests angeschaltet und im zweiten Teil ausgeschaltet wurde. Gemessen wird anhand dieses Parameters im Allgemeinen die Aktivität des Users auf dem Portal. Die Messin­strumente und -daten werden im nächsten Abschnitt genauer erläutert. Insgesamt dau­erte das Experiment sechs Tage und deckte 121 Visits ab. Davon sind 98 auf den ersten Testzeitraum vom 12.06.2017 bis 14.06.2017 und 23 auf den zweiten Testzeitraum vom 15.06.2017 bis 17.06.2017 anzurechnen. Die Useranzahl ist somit nicht paritätisch. Traf­fic wurde hierzuüber organischen Traffic respektiveüber Landingpages (״Landingpages sind Zielseiten für Marketing-Kampagnen.“8 ) auf termin.io geführt. Dabei landeten alle User auf der Startseite (Traffic, der durch den Autor dieser Arbeit erzeugt wurde, wurde herausgerechnet und fließt nicht mit in die Ergebnisse ein).

4.2.3 Messinstrumente und Messdaten

Die eingesetzten Messinstrumente sind die Tools ״CrazyEgg“9 und ״stetic10 ״. CrazyEgg erstellt Heat- und Scrollmaps und stetic erfasst Messdaten auf der Website. Die betrach­teten Messdaten, die aus stetic extrahiert wurden, sind folgende:

- Ausstiege

Ausstiege beschreibt die absolute Anzahl an Besuchern, bei denen die Seite die Ausstiegsseite bezogen auf das gesamte Portal ist.

- % Ausstiege

Diese Kennzahl erfasst das Verhältnis zwischen Besucheranzahl und den Aus­stiegen auf einer bestimmten Seite. Beispiel: Von 20 Besuchern, springen 10 Besucher ab. Dann ergibt diese einen%Ausstieg von 50%.

- Bouncerate

Die Bouncerate beschreibt die prozentuale Anzahl an Besuchern, bei denen die Einstiegsseite gleich der Ausstiegsseite ist.

- Besuchszeit

Die Besuchszeit misst die Besuchslänge der User auf dem gesamten Portal (inaktive Zeit eingerechnet).

- Scrolltiefe

Die Scrolltiefe beschreibt, wie weit ein User auf der Seite nach unten seront. Da­bei beträgt das Scrollende der Website 100%.

- Aktivitätszeit

Die Aktivitätszeit misst immer mit, wenn der User auf der Seite klickt, seront oder die Maus bewegt. Wenn der User für 30 Sekunden nichts unternimmt, wird die Messung unterbrochen und bei der nächsten Aktivität des Users wieder gestar- tet.11

- Ladezeit

Die Ladezeit beschreibt die Dauer, die eine Website zum vollständigen Laden aller Inhalt benötigt.

Zusätzlich zu den Messdaten aus stetic, werden die Heat- und Scrollmaps aus CrazyEgg in die Betrachtung einbezogen.

[...]


1 Schilit, Bill u.a. (1994), s. 22ff.

2 Georgia Institute of Technology (2017), s. 3, Online im Internet

3 Adams, Norman u.a. (1994), s. 1

4 Dey, Anind K. (2000), s. 6

5 Vgl. McKinsey (2017), Online Im Internet

6 Vgl. T3N (2017), Online Im Internet

7 Kreutzer, Ralf T. (2016), s. 157

8 Haberich, Ralf (2013), s. 403

9 Für weiterführende Informationen zum Tool: http://www.crazyegg.com

10 Für weiterführende Informationen zum Tool: http://www.stetic.de

11 Vgl. Stetic (2017), Online Im Internet

Details

Seiten
28
Jahr
2017
ISBN (eBook)
9783668733053
ISBN (Buch)
9783668733060
Dateigröße
760 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v429764
Institution / Hochschule
Fachhochschule der Wirtschaft Bergisch Gladbach
Note
Schlagworte
einsatzmöglichkeiten systeme auswirkung geschäftsmodelle beispiel

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