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2024 | OriginalPaper | Chapter

4. Warum Vertrauenswürdigkeit im E-Commerce wichtig ist

Author : Connor Moseler

Published in: Händlerbewertungen als Conversiontreiber

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Im Abschn. 2.3 wurde erstmals aufgezeigt, was Vertrauen im E-Commerce bedeutet. Im vierten Kapitel erfahren Sie nun, warum Vertrauen im E-Commerce von so hoher Bedeutung ist. Wir werfen einen Blick auf die rechtlichen Mindestanforderungen, die dem E-Commerce in der Bundesrepublik Deutschland zugrunde liegen. Außerdem untersuchen wir, ob unterschiedliche Generationen unterschiedliche Vertrauensniveaus im Internet aufweisen. Das Schlagwort „Künstliche Intelligenz“ wird ebenfalls in diesem Zusammenhang erläutert. Welche positiven und negativen Auswirkungen resultieren auf Basis Künstlicher Intelligenz im Kontext der Vertrauenswürdigkeit des E-Commerce? All diese Themen verdeutlichen letztendlich, was Vertrauen und Vertrauenskonflikte im E-Commerce wirklich bedeuten. Im abschließenden Unterkapitel erfahren Sie außerdem, wie Sie Vertrauen in Ihr E-Commerce-Unternehmen aufbauen können.

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Footnotes
1
Vgl. Deutsche Bank Research (2021), S. 1 ff.
 
2
Vgl. Statista (2022), S. 47.
 
3
Vgl. Tavolato, P. (2016), S. 5 ff.
 
4
Vgl. Rabe, L. (2022), online.
 
5
Deloitte (2015), S. 7 ff.
 
6
Vgl. Lämmel, U. und Cleve, J. (2020), S. 9 f.
 
7
Vgl. Beiter, R. et al. (2020), S. 11 f.
 
8
Vgl, Richter, S. (2019), S. 289.
 
9
Vgl. Lanquillon, C. (2019), S. 97 f.
 
10
Vgl. Greiner, C. et al. (2021), S. 43.
 
11
Vgl. Khrais, L. T. (2020), S. 1 ff.
 
12
Vgl. Hierl, L. und Salmon, M. (2017), S. 157 ff.
 
13
Vgl. Hildesheim, W. und Michelsen, D. (2019), S. 135.
 
14
Vgl. OECD (2020), S. 119 f.
 
15
Vgl. Sieber, A. (2019), S. 201 ff.
 
16
Vgl. Gross, E. L. (2022), S. 63.
 
17
Vgl. Statista Research Department (2022b), online.
 
18
Vgl. IFH Köln (2020), online.
 
19
Vgl. Verbraucherportal Baden-Württemberg (2022), online.
 
20
Vgl. Hoffer, M. (2018), S. 13.
 
21
Vgl. Watchlist Internet (2023), online.
 
22
Vgl. Burkhardt, M. (2022), online.
 
23
Vgl. Wüst, M. (2022), S. 249 f.
 
24
Vgl. Trusted Shops (o. J.a), online.
 
25
Vgl. Trusted Shops (o. J.b), online.
 
26
Vgl. Trusted Shops (o. J.c), online.
 
27
Vgl. Nier, H. (2017), online.
 
28
Vgl. Label online (o. J.), online.
 
Literature
Beiter, R. / Doria, J. / Gottschaller, S. / Kaeber, F. / Kegel, J. / Leipold, C. (2020): Fühlt sich das noch gut an? Ein quantitativ-qualitatives Forschungsprojekt zur Akzeptanz der Künstlichen Intelligenz im Alltag, Stuttgart: Eigenverlag der Hochschule der Medien
Brönnecke T. (2017): Die rechtliche Perspektive. Stand und Herausforderungen, in: Kenning, P./Oehler, A./Reisch, L. A./Grugel, C. (Hrsg.): Verbraucherwissenschaften. Rahmenbedingungen, Forschungsfelder und Institutionen, Wiesbaden: Springer Gabler, S. 167–190
Deloitte (2015): Datenland Deutschland. Die Generationenlücke. Generation Y bereit zum Datentausch, München: analytics institute
Deutsche Bank Research (2021): EU-Monitor Globale Finanzmärkte. Bezahlen in Europa 2020, Frankfurt am Main: Deutsche Bank Research
Greiner, C. / Reinhart, J. / Mayer, O. (2021): Künstliche Intelligenz - eine Einführung. Grundlagen, Anwendungsbeispiele und Umsetzungsstrategien für Unternehmen, Würzburg: VDE Verlag
Gross, E. L. (2022): Medieninhaltserkennung mithilfe von Künstlicher Intelligenz in der Cloud, in: Pfeffer, K. (Hrsg.): Algorithmic Policing - Chancen und regulative Herausforderungen. Schriftenreihe der Forschungsstelle Europäisches und Deutsches Sicherheitsrecht (FEDS), Bd. 4, Göttingen, Cuvillier Verlag
Hierl, L. / Salmon, M. (2017): Betrugserkennung im mobilen Zahlungsverkehr, in: Hierl, L. (Hrsg.): Mobile Payment. Grundlagen - Strategie - Praxis, Wiesbaden: Springer Gabler, S. 155–166
Hildesheim, W./Michelsen, D. (2019): Künstliche Intelligenz im Jahr 2018 - Aktueller Stand von branchenübergreifenden KI-Lösungen: Was ist möglich? Was nicht? Beispiele und Empfehlungen, in: Buxmann, P./Schmidt, H. (Hrsg.): Künstliche Intelligenz. Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg, Berlin: Springer Gabler
Hoffer, M. (2018): Einführung ins Darknet. Darknet ABC, Norderstedt: BoD
Khrais, L. T. (2020): Role of Artificial Intelligence in Shaping Consumer Demand in E-Commerce, in: Future Internet, 12/12, S. 1–14CrossRef
Lämmel, U. /Cleve, J. (2020): Künstliche Intelligenz. Wissensverarbeitung - Neuronale Netze, 5. Aufl., München: Carl Hanser Verlag
Lanquillon, C. (2019): Grundzüge des maschinellen Lernens, in: Schacht, S. / Lanquillon, C. (Hrsg.): Blockchain und maschinelles Lernen. Wie das maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie voneinander profitieren, Berlin: Springer Vieweg, S. 89–142
OECD (2020): Künstliche Intelligenz in der Gesellschaft, Paris: OECD PublishingCrossRef
Richter, S. (2019): Statistisches und maschinelles Lernen. Gängige Verfahren im Überblick, Berlin: Springer Spektrum
Sieber, A. (2019): Dialogroboter. Wie Bots und künstliche Intelligenz Medien und Massenkommunikation verändern, Wiesbaden: Springer VS
Statista (2022): E-Commerce in Deutschland, Hamburg: Statista
Stiegler, S. (2022): Verbraucherschutz im E-Commerce. Rechtliche Rahmenbedingungen für den Warenverkauf im Internet, Wiesbaden: Springer Gabler
Tavolato, P. (2016): Aktives Generationen-Management. Ressourcen nutzen - Mitarbeiter führen - Teams entwickeln, Stuttgart: Schäffer Poeschel
Voigt, P./von dem Bussche, A. (2018): EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Praktikerhandbuch unter vollständiger Berücksichtigung des deutschen Datenschutz-Anpassungs- und Umsetzungsgesetzes EU (DSAnpUG-EU), Berlin: Springer
Wüst, M. (2022): Die Underground Economy des Darknets. Die Strafbarkeit des Betreibens „illegaler“ Handelsplattformen. Internetrecht und Digitale Gesellschaft, Bd. 31, Berlin: Duncker & Humboldt
Metadata
Title
Warum Vertrauenswürdigkeit im E-Commerce wichtig ist
Author
Connor Moseler
Copyright Year
2024
Book
Händlerbewertungen als Conversiontreiber

Print ISBN: 978-3-658-44243-9

Electronic ISBN: 978-3-658-44244-6

Copyright Year: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-44244-6_4