Besöksräknarteknologi: Mot datadrivet beslutsfattande inom fysisk handel
(2023) SYSK16 20231Department of Informatics
- Abstract (Swedish)
- Denna studie undersöker möjligheterna att öka användningen av data inom fysisk handel och syftar till att förstå hur beslutsfattare kan generera värde från besöksräknarteknologi. Genom en kvantitativ forskningsansats undersöker studien potentialen hos moderna teknologier inom handelssektorn och introducerar Data Acceptance Model (DAM) som en teoretisk modell för att förstå acceptansen av data. Resultaten betonar besöksräknarteknologins roll i att underlätta datadrivet beslutsfattande och optimera den fysiska handelns verksamhet. Studien framhäver vikten av att utnyttja datainsikter för att förutsäga konsumentbeteende, skapa personliga erbjudanden och förbättra butiksupplevelsen. Genom att överbrygga klyftan mellan intuition-baserade beslut... (More)
- Denna studie undersöker möjligheterna att öka användningen av data inom fysisk handel och syftar till att förstå hur beslutsfattare kan generera värde från besöksräknarteknologi. Genom en kvantitativ forskningsansats undersöker studien potentialen hos moderna teknologier inom handelssektorn och introducerar Data Acceptance Model (DAM) som en teoretisk modell för att förstå acceptansen av data. Resultaten betonar besöksräknarteknologins roll i att underlätta datadrivet beslutsfattande och optimera den fysiska handelns verksamhet. Studien framhäver vikten av att utnyttja datainsikter för att förutsäga konsumentbeteende, skapa personliga erbjudanden och förbättra butiksupplevelsen. Genom att överbrygga klyftan mellan intuition-baserade beslut och datadrivna metoder framstår besöksräknarteknologi som en katalysator för att omvandla fysisk handel till en datadriven bransch. Forskningen bidrar till området genom att ge värdefulla insikter och en teoretisk modell för att förstå dataacceptans i olika sammanhang, vilket främjar ytterligare forskning och innovation inom datadriven fysisk handel. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
http://lup.lub.lu.se/student-papers/record/9136807
- author
- Köhler, Gabriel LU
- supervisor
- organization
- course
- SYSK16 20231
- year
- 2023
- type
- M2 - Bachelor Degree
- subject
- keywords
- Data-driven decision making, Physical retail, People counting technology, Retail optimization, Data acceptance
- language
- Swedish
- id
- 9136807
- date added to LUP
- 2023-09-11 14:35:23
- date last changed
- 2023-09-11 14:35:23
@misc{9136807, abstract = {{Denna studie undersöker möjligheterna att öka användningen av data inom fysisk handel och syftar till att förstå hur beslutsfattare kan generera värde från besöksräknarteknologi. Genom en kvantitativ forskningsansats undersöker studien potentialen hos moderna teknologier inom handelssektorn och introducerar Data Acceptance Model (DAM) som en teoretisk modell för att förstå acceptansen av data. Resultaten betonar besöksräknarteknologins roll i att underlätta datadrivet beslutsfattande och optimera den fysiska handelns verksamhet. Studien framhäver vikten av att utnyttja datainsikter för att förutsäga konsumentbeteende, skapa personliga erbjudanden och förbättra butiksupplevelsen. Genom att överbrygga klyftan mellan intuition-baserade beslut och datadrivna metoder framstår besöksräknarteknologi som en katalysator för att omvandla fysisk handel till en datadriven bransch. Forskningen bidrar till området genom att ge värdefulla insikter och en teoretisk modell för att förstå dataacceptans i olika sammanhang, vilket främjar ytterligare forskning och innovation inom datadriven fysisk handel.}}, author = {{Köhler, Gabriel}}, language = {{swe}}, note = {{Student Paper}}, title = {{Besöksräknarteknologi: Mot datadrivet beslutsfattande inom fysisk handel}}, year = {{2023}}, }