Der Wissensbereich von E-Commerce ist von informationeller Assymetrie geprägt1 Yang, Kun (2006): A conceptual framework for semantic web-based ecommerce. o.O.2006. . Die Informationsquellen für die Situationsanalyse umfassen interne Datenbanken des Unternehmens und andere Quellen die direkter Kontrolle des Unternehmens unterstehen und externe Quellen wie Websites, Social Media Dienste, öffentliche Datenbanken oder andere Internetdienste2 Meimaris, Marios; Vafopoulos, Michalis N. (2012): Knowledge-BasedSemantification of Business Communications in ERP Environments. In: SSRN Journal.o.O. 2012..

Manuelle Suche nach relevanten Informationen in Internet erfordert wegen der großer Menge an Diensten und Angeboten viel Zeit und ist ineffizient. Die Anzahl an externen Informationsquellen ist rasant gewachsten, so dass nicht mal die Betreiber der Angebote in der Lage sind, sämtliche Inhalte vollständig zu indexieren und miteinander zu verknüpfen3 Philipp Ciechanowicz (2007): Die Infrastruktur von Suchmaschinen am FallbeispielGoogle. In: Heinz Lothar Grob und Gottfried Vossen (Hg.): Entwicklungen im Web 2.0aus technischer, ökonomischer und sozialer Sicht. Münster (51), S. 197–206. . Die Informationen wird daher mit Hilfe von kontextueller Analyse oder automatisierten Suche nach Schlagworten extrahiert4 Antoniou, G.; van Harmelen, Frank (2008): A semantic Web primer. 2. Aufl.Cambridge 2008 .

Über das Setzen von Cookies kann man bestimmen, ob die einzelne Besucher zum erstem Mal die Handelsstätte besucht oder ob es sich um ein Wiederholungsbesuch handelt5 Erlhofer, Sebastian (2011): Suchmaschinen-Optimierung. Das umfassende Handbuch ;[Grundlagen, Funktionsweisen und Ranking-Optimierung ; Planung und Durchführungfür Google und Co. ; Konversionsraten steigern, Google AdWords, Web Analytics ; dasStandardwerk, vollständig überarbeitet]. 5. Aufl. Bonn 2011. . Mit dem Einsatz von Cookies lassen sich zudem einzelnen Suchanfragen dem Besucher eindeutig zuordnen.

Durch Hypertext Transfer Protocol (HTTP) wird außerdem möglich die Website zu bestimmen, die den Besucher zur E-Commerce Anwendung weitergeleitet hat(„Referer“).

Die einzelnen Seitenaufrufe bzw. HTTP-Anfragen werden in der Regel in Logdateien protokolliert. Diese beinhalten IP-Adresse, Zeitpunkt und sonstige Details der Anfrage.

Durch dem Einsatz von Javascript lassen sich die technischen Eigenschaften der Geräte(z.B. Bildschirmauflösung, Browserversion, ggf. auch Hersteller und Modell des Gerätes) bestimmen, die der Besucher zum Zugang auf die Website benutzt hat. Web 2.0 Dienste bieten Konsumenten die Möglichkeiten zum Austausch in Foren, Chats, Blogs etc.6 Netzer, O.; Feldman, R.; Goldenberg, J.; Fresko, M. (2012): Mine Your OwnBusiness: Market-Structure Surveillance Through Text Mining. In: Marketing Science31 (3), S. 521–543. Es existieren vielfältige Arten von Web 2.0 Angeboten(s. Abbildung 2). Die Interaktionen der Konsumenten in Web 2.0 hinterlassen im Internet große Mengen an produkt- und unternehmensbezogenen Informationen wie Produkterfahrungen, Erwartungen und Vorschlägen zum Produktdesign. Dieses „usergenerated-content“ könnte Informationen über die Marktstruktur, Nachfrage- und Wettbewerbsituation beinhalten.

Allerdings befinden sich die meisten produkt- und unternehmensbezogenen Informationen in diesen Diensten in Form von Text bzw. natürlicher Sprache und sind dadurch nicht direkt automatischer Auswertung zugänglich7 Hepp, Martin F. (2004): Product Representation in the Semantic Web. In: SSRNJournal. o.O. 2004. . Außerdem enthalten die meisten Foren, in denen die Produkte besprochen werden keine quantitative Auswertungen(wie z.B. Anzahl der „Sterne“) wodurch eine Operationalisierung dieser Informationen zusätzlich erschwert wird.