Im Verlauf der Arbeit „Informationswissenschaftliche Aufbereitung nutzergenerierter Daten im Online Marketing und Online Shop Management“ wurde die These aufgestellt, dass durch die Integration von informationswissenschaftlichen Arbeitsprozessen und Methoden die alltägliche Arbeit im Online Marketing und Online Shop Management effektiver gestaltet werden kann.
So wurden in den einleitenden Kapiteln die Eigenschaften und der Umfang der beteiligten Disziplinen benannt, um in dem darauf folgenden Kapitel die individuellen Herausforderungen im OM, Online Shop Management, Informations- und Wissensmanagement und Information Retrieval beleuchten zu können. Dies soll ein grundlegendes Verständnis für das Thema und die erfolgskritischen Faktoren bei der Aufbereitung von nutzergenerierten Daten vermitteln.
Im Hauptteil der Arbeit wird an Hand von Anwendungsbeispielen aufgezeigt, wie eine Integration von informationswissenschaftlichen Methoden und Arbeitsweisen vollzogen werden kann und welche Aussagen hinsichtlich der Optimierungs- und Analysearbeit im OM und Online Shop Management getroffen werden können.
Im Abschnitt „Mögliche Synergieeffekte der Tätigkeit eines SEOs auf andere Online Marketing Kanäle“ wird beschrieben, wie durch die Schaffung informationswissenschaftlicher Prozesse, unter Beachtung der Informationsnachfrage im Online Marketing, eine Effizienzsteigerung erwirkt wird und wie über die Anwendung von fachübergreifendem Wissen eine umfassende Informationsbasis geschaffen werden kann. Diese kann beispielweise im SEM oder auch in anderen OM Disziplinen sicherstellen, dass das zur Verfügung stehende Wissen sowie weitere Informationen zur Wissensgenerierung bestmöglich, unter Beachtung der nutzbaren Ressourcen, erschlossen werden können. So wird verdeutlicht, wie über eine initiale Recherche eine gute Informationsbasis zur Entscheidungsfindung im SEM herbeigeführt und wie über die stetige Analyse sowie die Erweiterung der Datensätze, um wichtige Performance Kennzahlen, kontinuierlich an der Verbesserung der OM Performance gearbeitet werden kann.
Im darauf folgenden Absatz „Demand Media – Content Lifecycle“ wird gezeigt wie sich mit Hilfe informationswissenschaftlicher Anwendungen, Ableitungen hinsichtlich Demand Media treffen lassen und wie man durch einen Abgleich von Daten verschiedener Informationssysteme eine gezielte Klassifizierung von Suchanfragen im Sinne des Content Lifecycles vornehmen kann. Neben Ableitungen, welche durch die Anreicherung von erfolgsbezogenen Datensätzen der Webanalyse sowie durch Erfahrungswerte getroffen werden können, soll gezeigt werden, welche Fragestellungen eines Nutzers sich auf Basis von Suchdaten bezüglich einer gut nutzbaren Webseite formulieren lassen. Informationswissenschaft hilft in diesem Zusammenhang die Nachfragesituation bei Nutzer für Demand Media zu erörtern und kann Einsatzmöglichkeiten für diese Informationen aufzeigen.
Im Abschnitt „Hypothesengenerierung zur Verbesserung des Online Shop Managements“ wird durch informationswissenschaftliche Prozesse, in diesem Fall Hypothesentests, sichergestellt, dass beispielweise eine Anpassung an der Plattform auch im Sinne des Nutzers vollzogen wird. Es wird gezeigt, wie Probleme in der Usability, aufbauend auf vorherige Ausführungen, erkannt und ausgeräumt werden können und was beim Testing beachtet werden sollte, um den Erfolg einer Optimierungsmaßnahme zu bewerten. Der Einsatz von Informationssystemen kann hierbei helfen, die systemübergreifende Nutzung der Daten sicherzustellen und durch die stetige Erfolgsmessung eine effiziente Nutzung des verfügbaren Wissens sowie eine Integration in bestehende Arbeitsprozesse zu ermöglichen.
Im abschießenden Absatz „SWOT Analyse zur Verbesserung des Online Marketings“ wird beschrieben, wie mit Hilfe der umfassenden Datenanalyse und -aufbereitung neue Perspektiven auf bestehende OM Kennzahlen aufgezeigt werden können und wie durch eine adaptierte SWOT Analyse ein weiteres Steuerungsinstrument im dezentralen OM angewandt werden kann.
So konnte durch die Anwendungsbeispiele die eingangs beschrieben These bestätigt werden. Um die folgenden Ausführungen in Gänze nachvollziehen zu können, sollte die Arbeit als Ganzes betrachtet werden, da auch in den einleitenden Kapiteln schon wichtige Hinweise zur „Informationswissenschaftlichen Aufbereitung nutzergenerierter Daten für das Online Marketing und Online Shop Management“ gegeben werden.