Bachelor-/ Masterthesis

Modellierung und Identifikation von Einflussfaktoren auf Besucherfrequenz und Konversionsraten im stationären Einzelhandel

 

Besucherbewegungen und Konversionsraten im stationären Einzelhandel unterliegen einer Vielzahl von Einflussfaktoren. Aus diesem Grund stellt die Besucherfrequenzmessung für die Betreiber von Retail-Filialen ein essentielles Management-Werkzeug dar. 

Die Kombination der erhobenen Besucherfrequenzdaten mit Metadaten und weiteren Einflussfaktoren helfen den Betreibern, die Charakteristika ihrer Filialen zu verstehen und diese entsprechend zu steuern und zu optimieren. Neben klassischen Außeneinflüssen, wie dem Wetter und der Saison gibt es auch viele demografische und wirtschaftliche Aspekte, die bei der Betrachtung berücksichtigt werden müssen.

Ziel

Ziel dieser Abschlussarbeit soll es sein die Modellierung der aktuell von uns erhobenen Daten zu vertiefen und zu erweitern. Hierdurch soll ein präziseres und individuelleres Bild der Systematik von Einzelhandelsfilialen gewonnen werden. Auf dieser Basis kann eine Simulation geschaffen werden, die unseren Kunden Optimierungspotenzial für ihre Filialen aufzeigt. 

Inhalt

Folgende Aspekte können im Rahmen dieser Studienarbeit behandelt werden

  • Analyse unserer aktuell erhobenen Metadaten
  • Erkennen von bisher unbekannten Zusammenhängen und Mustern in unserer bestehenden Datenbasis
  • Einbindung neuer Einflussfaktoren, wie z.B. Innenstadtbesucherfrequenzen, Bevölkerungsdichte, Kaufkraft, etc.
  • Explorative Ermittlung weiterer relevanter Einflussfaktoren
  • Einflüsse aktueller Ereignisse auf das Besucherverhalten von Retail-Filialen
  • Identifikation von Problemfaktoren einzelner Filiale

 

Stichworte: Wissensentdeckung Data Mining Künstliche Intelligenz Machine Learning Modellierung

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