Eine empirische Studie zu Entscheidungsunterstützungssystemen bei Kaufentscheidungen in Onlineshops

Diplomarbeit von Sven Stumpf

Einleitung:

Zum Zeitpunkt der Erstellung dieser Arbeit im Mai 2010 durchbrach die Anzahl der Internetanschlüsse die Marke von 1,8 Milliarden. Weltweit können 26,6% der Menschen als Internetnutzer eingestuft werden. In Europa betrug 2009 der Anteil der Internetnutzer 53% der Gesamtbevölkerung, in Nordamerika sogar 76,2%.

Mit der steigenden Anzahl von Personen, die im Internet aktiv sind, erhöht sich auch die Anzahl der Personen, die das Internet zum Einkaufen nutzen. Dieses sogenannte shopping in online environments oder kurz online shopping möchten wir in Anlehnung an Häubl und Trifts, 2000 als:’shopping activity performed by a consumer via a computer-based interface, where the consumer’s computer is connected to, and can interact with, a retailer’s digital storefront (implemented on some computer) through a network (e.g., the WWW),’ definieren.

In 2008 haben deutsche Konsumenten für 13,6 Milliarden Euro im Internet eingekauft, was ein Umsatzplus von 19% gegenüber dem Vorjahr bedeutet. Gleichzeitig nahm der Anteil der Personen, die in Deutschland im Internet einkauften im gleichen Zeitraum um 12% auf 29,5 Millionen zu.

Der Online Handel bietet sowohl für den Konsumenten als auch für den Händler Vorteile. Händler sparen Verkaufsfläche sowie Verkaufspersonal und können potentiell jede Person, die einen Zugang zum Internet besitzt, ansprechen. Bei der Produktpräsentation existiert keine Begrenzung durch physische Regalflächen, so dass ein Angebot einer größeren Masse an Produkten möglich wird. Aufgrund dieser Gegebenheiten können Online Händler eine enorme Produktpalette anbieten.

Konsumenten haben den Vorteil, dass ein Webstore 24 Stunden am Tag geöffnet ist und sich Produktvergleiche leicht durchführen lassen. Darüber hinaus können Konsumenten aus einer breiteren Produktpalette wählen. Lohse und Johnson, 1996 konnten in diesem Zusammenhang zeigen, dass Kunden wesentlich mehr Informationen beim Onlinekauf abfragen, als dies beim klassischen Kauf der Fall ist. Die Menge an zu verarbeitenden Informationen bringt jedoch auch Nachteile mit sich. Kunden sind schnell mit der Menge an Informationen überfordert, da ihre kognitiven Fähigkeiten begrenzt sind. Dies kann Unzufriedenheit, Kaufabbruch und damit Umsatzverluste auslösen. Diese Überlastung des Kunden bei der Informationsverarbeitung wird als Information Overload bezeichnet und stellt ein zentrales Problem für Online Händler dar. Problematisch ist ebenfalls, dass beim Online Shopping keine face-to-face Interaktion mit dem Kunden möglich ist und der Shopbesitzer den Kunden nicht a priori mit allen Informationen versorgen kann, die für seine Kaufentscheidung wichtig sind. Somit müssen andere Wege der Unterstützung gefunden werden, um zum einen die Menge an dargebotenen Informationen kundenspezifisch anzupassen und zum anderen die Komplexität des Entscheidungsproblems für den Kunden zu verringern.

Werkzeuge, die Entscheidern im Allgemeinen und Kunden von Onlineshops im Besonderen in Entscheidungsstrategien unterstützen, werden als Interactive Decision Aids (IDA) bezeichnet. Eine Sorte von IDAs, sogenannte Interactive Information Management Tools (IIMTs), werden in dieser empirischen Studie thematisiert. Diese Tools wurden von Gupta, Govindarajan und Malhotra, 1999 als ‘tools which enable buyers to sort through and/or compare available product alternatives’ definiert.

Entscheidungsstrategien sind systematische Vorgehensweisen, die Entscheider bei der Lösung von Entscheidungsaufgaben anwenden. Es besteht seit Jahren kein Zweifel darüber, dass Entscheider solche Strategien verwenden. Von uns wurde in Zusammenarbeit mit Pfeiffer, 2010 ein Prototyp eines Onlineshops vorgeschlagen, der durch Einsatz verschiedener IIMTs Entscheider gezielt bei der Anwendung ihrer Entscheidungsstrategien unterstützt. Nach unserer Kenntnis wird in der Praxis bisher weder ein vergleichbares System eingesetzt, noch ist ein solches System jemals empirisch evaluiert worden.

Ziel dieser Studie ist es, diesen entwickelten Prototypen zu evaluieren und damit das Potential aufzuzeigen, bestehende oder zukünftige Onlineshops durch den Einsatz von IIMTs aufzuwerten. Es stellt sich die Frage, wie Kunden eines Onlineshops auf diese Unterstützung ihrer Entscheidungsstrategien reagieren. Werden Onlineshops, die Entscheider durch IIMTs unterstützen, auf wichtige Faktoren, wie wahrgenommene Nützlichkeit (engl. perceived usefulness), Benutzerfreundlichkeit (engl. ease of use), Vertrauen (engl. confidence) und Zufriedenheit (engl. satisfaction) besser bewertet als andere, die die Kunden weniger oder überhaupt nicht in ihren Entscheidungsstrategien unterstützen? Welche Elemente eines Prototypen, der mit allen derzeit in der Literatur und Praxis bekannten IIMTs ausgestattet ist, werden von Kunden verwendet? Können bestehende Onlineshops durch den Einsatz von IIMTs aufgewertet werden?

Um diese Fragen zu beantworten, wird in Kapitel 2 das Entscheidungsverhalten im Allgemeinen und von Kunden von Onlineshops im Besonderen beschrieben. In diesem Kapitel wird ebenfalls die Produktvergleichsmatrix als wichtiger Grundbegriff eingeführt. Außerdem wird auf besondere Regeln eingegangen, nach denen Kunden diese Produktvergleichsmatrix nach einer geeigneten Alternative durchsuchen - so genannte Entscheidungsstrategien. Wir werden anschließend ein Modell vorstellen, das erklärt, wie Kunden stets aus ihrem Set an einsetzbaren Entscheidungsstrategien, die für sie passende auswählen. Ebenfalls dargestellt wird die Überlastung des Kunden mit Informationen, der so genannte Information Overload, der unerwünschte Effekte, sowohl für den Kunden als auch den Verkäufer beinhalten kann. In Kapitel 3 werden Systeme beschrieben, die den Kunden beim Einsetzten seiner Entscheidungsstrategien unterstützen können. Dabei werden vor allem die IIMTs theoretisch beschrieben und anschließend ihr praktischer Einsatz anhand einer deskriptiven Studie von Pfeiffer, 2010 dargestellt. In Kapitel 4 werden die Theorien und Hypothesen dieser Arbeit ausgearbeitet. Wir werden theoretisch diskutieren, warum die Höhe der Entscheidungsstrategieunterstützung durch IIMTs wichtige Variablen der Bewertung von Onlinesystemen beeinflussen kann. In Kapitel 5 wird die Entwicklung des Prototypen und des Fragebogens beschrieben. Zunächst behandeln wir wichtige, aus der Literatur gewonnene Designkriterien, welche für die Entwicklung von Onlinesystemen notwendig sind, damit diese vom Kunden akzeptiert werden. Anschließend beschreiben wir zwei Usability Tests, bei denen unser entwickelter Prototyp einmal durch ein Expertenteam durch die Methode des Brainstormings und einmal durch Testuser durch die Methode des Thinking alouds evaluiert wurde. Anschließend wird die Entwicklung des Fragebogens der empirischen Studie erläutert.

In Kapitel 6 ist die Empirische Analyse dieser Arbeit dokumentiert. Zunächst werden die Organisation und der Ablauf des Experiments beschrieben und nachfolgend die Ergebnisse der statistischen Auswertung dargestellt. Dabei wird ebenfalls dargelegt, ob die in Kapitel 4 entwickelten Hypothesen empirisch bestätigt werden können. Außerdem werden die Ergebnisse des Klickverhaltens der User auf der Weboberfläche, die so genannte Trackinganalyse, vorgestellt. Hier wird beantwortet werden, welche IIMTs von den Usern häufiger bzw. seltener verwendet werden.

In Kapitel 7 werden unsere gewonnenen Erkenntnisse zusammengefasst und Möglichkeiten für weitere Studien aufgezeigt, wobei wir auch Kritik an unserer Arbeit üben und Verbesserungsmöglichkeiten vorschlagen. Außerdem werden aufgrund der gewonnenen Erkenntnisse Handlungsempfehlungen für die Praxis abgeleitet.

Inhaltsverzeichnis:

Textprobe:

Kapitel 4.1, Wahrgenommene Nützlichkeit (perceived usefulness):

Wahrgenommene Nützlichkeit ist ein zentraler Faktor des Technology Acceptance Modells (TAM). Sie ist die erste Haupterklärungsvariable für Akzeptanz von Informationstechnologie. Wahrgenommene Nützlichkeit (perceived usefulness) ist definiert als: ‘the degree to which a person believes that using a particular system would enhance his or her job performance’.

Wahrgenommene Nützlichkeit impliziert somit, dass das System dem User einen Nutzen irgendeiner Art generiert. Es gibt zahlreiche Hinweise darauf, dass bei zunehmender Unterstützung der Entscheidungsstrategien des Entscheiders durch IIMTs der Nutzen und somit auch die Wahrgenommene Nützlichkeit des Entscheidungsunterstützungssystems höher eingeschätzt werden. Nach der Cognitive Fit Theory kann die Komplexität von Aufgaben reduziert werden, wenn der Fit zwischen Darstellung des Problems und der Aufgabe möglichst groß ist. Die Geschwindigkeit und die Genauigkeit des Problemlösens kann gesteigert werden, ebenso die Möglichkeit, Informationen wiederzugeben. Huang et al., 2006 sowie Klopping und McKinney, 2004 konnten nachweisen, dass ein guter Fit zwischen Entscheidungsaufgabe und dem Computersystem zur Lösung der Entscheidungsaufgabe einen positiven Einfluss auf die wahrgenommene Nützlichkeit haben kann. Wir glauben, dass gut designte IIMTs, die zur Unterstützung von Entscheidungsstrategien konstruiert wurden, einen solchen Fit erzeugen. Der Fit sollte sich verbessern, wenn die Entscheidungsstrategien des Entscheiders verstärkt unterstützt werden.

Es gibt Untersuchungen die belegen, dass Nutzer sich sowohl des Aufwandes als auch der Genauigkeit einzelner Entscheidungsstrategien bewusst sind. Wir glauben, wenn die Nutzer die Funktionsweise der IIMTs verstehen, müssten ihnen somit auch der Aufwand und die Genauigkeit von Strategien bei dem Einsatz eines IIMTs bewusst werden. Daraus folgt, dass ihnen das Einsparpotential, das IIMTs generieren, ebenfalls deutlich werden müsste. Wie bereits 1978 Keen und Morton im Kontext allgemeiner Mensch Maschine Interaktion feststellen, muss die Ersparnis der Mühe durch den Einsatz eines Systems höher sein als die Mühe, die durch den Einsatz des Systems entsteht, damit dieses einen Nutzen generiert. Für Systeme, die IIMTs zur Entscheidungsunterstützung verwenden, bedeutet dies, dass das Nutzenpotential dieser Systeme durch den generierten Nettonutzen (Aufwand des Einsatzes abzüglich generiertem Nutzen) bestimmt wird. Von Pfeiffer, 2010, wurde theoretisch hergeleitet, dass Entscheider beim Einsatz von Entscheidungshilfen immer weniger Aufwand aufbringen müssen als ohne Einsatz von Entscheidungshilfen. Nach Pfeiffer, 2010, werden IIMTs demnach immer einen Nettonutzen generieren. Aufgrund der Überlegungen von Chu und Spires, 2003, werden Kunden sich dieser Ersparnis auch bewusst sein. Aus diesem Grund möchten wir diesen Nutzen als wahrgenommene Nützlichkeit bezeichnen.

Selbst wenn den Nutzern nicht bewusst ist, wie stark die Aufwandsersparnis durch IIMTs ausfällt, kann bereits das ausgeprägtere Maß an Informationskontrolle, das durch IIMTs generiert wird, den Usern nützlich sein, so dass diese bessere Entscheidungen treffen können. Ariely, 2000, kommt nach Experimenten zu dem Ergebnis, dass das höhere Maß an Kontrolle den Usern ermöglicht, ihre Entscheidungsstrategien an die Entscheidungsaufgabe besser anzupassen.

Die ausgeprägtere wahrgenommene Nützlichkeit bei höherer Entscheidungsunterstützung durch IIMTs im Gegensatz zu niedrigerer Entscheidungsunterstützung könnte ebenfalls pragmatische Ursachen haben. Song, Jones und Gudigantala, 2007, stellen fest, dass aufwendige Entscheidungsstrategien wie z.B. WADD, durch einen Entscheider ohne IIMTs nicht ohne Hilfsmittel, wie beispielsweise Notizen oder Ausdrucke, angewendet werden können. Es ist naheliegend, dass Entscheider Systeme hinsichtlich Nützlichkeit besser bewerten, wenn diese es ihnen gestatten, auf externe Hilfsmittel wie Notizen, zu verzichten.

Aufgrund der bisherigen Überlegungen leiten wir die folgende Hypothese ab:

Hypothese 1: Mit zunehmender Unterstützung von Entscheidungsstrategien durch IIMTs nimmt die wahrgenommene Nützlichkeit des Systems zu.

4.2, Vertrauen (confidence):

Vertrauen wird als Variable angesehen, die für eine nachhaltige Bindung eines Kunden an ein Unternehmen ausschlaggebend ist. Dieser Zusammenhang konnte in einer internationalen Studie von Sirkka L. Jarvenpaa, Noam Tractinsky und Michael Vitale, 2000, kulturübergreifend bestätigt werden. Zusätzlich wurde ein positiver Einfluss auf die Kaufabsicht nachgewiesen.

Vertrauen wird von Mayer, Davis und Schoorman, 1995, wie folgt definiert: ‘The willingness of a party to be vulnerable to the actions of another party based on the expectation that the other will perform a particular action important to the trustor, irrespective of the agility to monitor or control that other party’.

Im Zusammenhang des Online Shoppings halten wir die Definition von Kai Lim et al., 2006, zutreffender. ‘The willingness of a consumer to expose himself herself to the possibility of loss during an Internet shopping transaction, based on the expectation that the merchant will engage in generally acceptable practices, and will be able to deliver the promised products or services.’ Beide Definitionen machen deutlich, dass Vertrauen immer dann notwendig ist, wenn sich eine Partei gegenüber der anderen Partei verwundbar macht. Dies kann im Kontext des Online Shoppings bedeuten, sich von einem Händler abhängig zu machen, der evtl. falsche oder defekte Ware liefert oder gar keine Ware liefern kann. Eine andere Vertrauenssituation kann bereits bei der Eingabe von persönlichen Daten gegeben sein oder aber bereits bei der Überlegung, weiterhin Zeit in eine Internetseite zu investieren.

In vielen Studien wurden Einflussgrößen auf das Vertrauen des Kunden untersucht. Allerdings sind einige dieser Variablen nur für alt eingesessene Unternehmen und nicht für Newcomer auf einem Markt interessant, da sie kurz- bzw. mittelfristig nicht einfach beeinflusst werden können. Unter diese Variablen fallen u.a. wahrgenommene Reputation, wahrgenommene Firmengröße, relativer Marktanteil oder Bekanntheit einer Firma. Andere Variablen sind solche, die von Unternehmen bei der Gestaltung eines Onlineshops a priori nicht berücksichtigt werden können. Dazu zählt z.B. die Vertrautheit des Konsumenten mit der Homepage. All diese Variablen sind im Zusammenhang mit einer Onlineshoperöffnung zunächst irrelevant, da sie kurzfristig nicht beeinflusst werden können, bzw. a priori nicht bekannt sind. Bei dieser Arbeit beschränken wir uns deswegen auf Variablen, welche für Onlineshopdesigner generell, unabhängig von der Marktsituation des Unternehmens, betrachtet werden müssen, um das Vertrauen des Kunden zu stärken. Andere Variablen wie das Einblenden von Datenschutzhinweisen oder Sicherheitsmerkmalen stehen in keinem direkten Zusammenhang mit IIMTs und werden deswegen nicht betrachtet. Wir richten unser Hauptaugenmerk auf die Interaktion eines Kunden mit einem Onlineshop, den der Kunde noch nie besucht hat. Kirsten Swearingen und Rashmi Sinha, 2002, konnten in einer Studie nachweisen, dass Vertrauen bereits durch eine transparente Interaktion mit einem Computersystem aufgebaut werden kann. Gupta, Govindarajan und Malhotra, 1999, konzentrieren sich in zwei Studien auf den Fall einer neuen Unternehmung in einem Markt bzw. dem Fall, dass ein Kunde bisher noch keinen Kontakt zu einer Firma aufgebaut hat und nun zum ersten Mal einen Onlineshop benutzt. Dabei richten sie ihr Hauptaugenmerk auf das Maß an Käuferunterstützung bei einer Entscheidungsaufgabe, die der Kunde durch IIMTs eines Onlineshops erfährt. In beiden Studien konnten Sie einen positiven Zusammenhang zwischen dem Maß der Unterstützung des Käufers durch IIMTs und dem Vertrauen des Kunden nachweisen. Die wahrgenommenen Effekte durch IIMTs auf das Vertrauen des Kunden werden durch das Produktwissen und das Produktinvolvement des Kunden beeinflusst.

Wir folgen den Überlegungen von Gupta, Govindarajan und Malhotra, 1999, und leiten daraus folgende Hypothese ab:

Hypothese 2: Mit zunehmender Unterstützung des Entscheiders durch IIMTs nimmt das wahrgenommene Vertrauen des Entscheiders zu.