Bewertungsportale - eine neue Qualität der Konsumenteninformation?

Forschung am ivwKöln Band 5/2017 Bewertungsportale - eine neue Qualität der Konsumenteninformation? Horst Grundhöfer, Cornelia Dreuw, Nadine Quint, Leonie Stegemann Forschung am ivwKöln, Band 5/2017 Horst Grundhöfer, Cornelia Dreuw, Nadine Quint, Leonie Stegemann Bewertungsportale - eine neue Qualität der Konsumenteninformation? Zusammenfassung Bewertungsportale, in denen man seine Meinung zu Gütern oder Dienstleistungen äußern kann, sind seit einiger Zeit bekannt und verbreitet. Kann durch sie die Nachfrageseite eine neue, informationsgestützte Machtposition erlangen? Ein Projektteam des Instituts für Versicherungswesen an der TH Köln (ivwKöln) hat sich dieser Frage gewidmet und zunächst kontrastierende Hypothesen aus der Gegenüberstellung des informationsökonomischen und des diffusionstheoretischen Ansatzes entwickelt. Eine Hypothesengruppe bezog sich auf die Frage, von welchen Faktoren die Nachfrage und Wertschätzung von Bewertungsportalen abhängig ist, eine andere unterstellte, dass globale Produkteigenschaften auf der Dimension Such -, Erfahrungs-, Vertrauenseigenschaften sich auf die Nutzung von Portalen auswirkten. Untersucht wurden deshalb sehr unterschiedliche Portale, für Kleidung, Restaurants, Ärzte und Versicherungen. Empirische Grundlage war eine online -gestützte Befragung mit einem Convenience-Sample von 114 Befragten. Neben Studierenden des ivwKöln wurden Angestellte und Personen im Rentenalter zur Teilnahme motiviert, um eine breite Altersstreuung zu erreichen. Die Ergebnisse zur ersten Hypothesengruppe sprechen eindeutig für den diffusionstheoretischen Ansatz. Bei den beiden analysierbaren Portalen (Restaurants und Ärzte) ergibt sich: Entscheidende Faktoren für den Besuch von Restaurantportalen sind Internetaffinität, Alter, Produktinvolvement und Meinungsführerschaft; für den Besuch von Ärzteportalen sind es Internetaffinität und Produktinvolvement. Damit ist auch klar, dass sich die Machtposition der Nachfrager durch die Nutzung von Portalen allenfalls selektiv verstärkt. Die zweite Hypothese, dass Portalnutzung auch von globalen Produkteigenschaften abhängig sei, ließ sich nicht bestätigen. Abstract Review websites, where people can share their opinions on goods or services, are commonly known and widespread. But can they help the demand side reach a new, information -based position of power? A project group of the Institute of Insurance Studies at the TH Köln (ivwKöln) has tackled this question and initially created contrasting hypotheses from the point of view of information economics and from the point of view of the diffusion of innovations theory. One hypothesis group dealt with the question on which factors the demand and esteem of review websites depend, while another group assumed that global product features such search -, experienceand trustworthiness properties had an effect on the use of such review websites. For this reason, different types of review portals were examined, such as portals for clothes, restaurants, d octors and insurance companies. The empirical basis for this was a websupported survey with a convenience sample of 114 people. Apart from students of the IVW, staff and people of pensionable age were encouraged to participate, thereby reachi ng a wider range of age groups. The results of the first hypothesis group clearly speak for the diffusion of innovations theoretical approach. The results of both examined portals (restauran ts and doctors) show that decisive factors in visiting restaurant review websites are an affinity for the internet, age, product involvement and opinion leadership, while the use of doctor review platforms mostly depended on internet affinity and product i nvolvement. This shows that the strengthening of the position of power of the consumers through the use of review websites is selective at best. The second hypothesis, stating that the use of portals also depends on global product features, could not be co nfirmed. Schlagwörter Bewertungsportale, Konsumenteninformation, Consumer Information Seeking Portal, Online Information Review, Word - of -Mouth Keywords review websites, consumer information, seeking portal, online information review, word-of-mouth 1 Bewertungsportale – eine neue Qualität der Konsumenteninformation? Der erste Entwurf zu dieser Studie entstand in einem Seminar des Instituts für Versicherungswesen, das sich mit der Planung und Entwicklung empirischer Projekte befasste. Resultat des Seminars war ein Fragebogen; Befragungsansatz und -ergebnisse wurden im folgenden Semester gemeinsam mit den Studierenden Frau C. Dreuw, Frau N. Quint und Frau L. Stegemann diskutiert und analysiert. I. Bewertungsportale als neue Informationsquelle Mit Schlagworten wie 'Die geheime Macht der Portale' 1 und 'Die neue Macht der Kunden' 2 werden seit geraumer Zeit Bewertungsportale für Produkte und Dienstleistungen im Internet, in denen Konsumenten ihre Einschätzungen für andere Konsumenten veröffentlichen, herausgestellt. Sie stellen eine Spielart des 'User Generated Content' im Rahmen der Entwicklung des Web 2.0 dar. Abbildung I: Kommunikationsformen im Web 2.0 3 Man sieht eine neue Machtbasis der ansonsten den Anbietern unterlegenen Nachfragern. Meist schwingt bei Veröffentlichungen in der Presse auch die Befürchtung mit, dass die Bewertungen nicht immer als seriös und vertrauenswürdig gelten müssen. Beispiele für Manipulationen (z.B. gekaufte Bewertungen) finden sich häufig in Zeitungsberichten, während in den USA schon systematische Untersuchungen vorliegen 4. Die Rechtsprechung hat sich auch längst dieser Problematik angenommen: „Betreiber von Bewertungsportalen können eine Pflicht zur Nachforschung haben, wenn Betroffene eine Bewertung für unbegründet halten. Das geht aus einer Entscheidung des Bundesgerichtshofs (BGH) hervor.“5 Es gibt aber auch überraschende Urteile in einer anderen Richtung: „Können Firmen sich denn zumindest aus einem Bewertungsportal streichen lassen, wenn sie dort 1 Wirtschaftswoche ,Die geheime Macht der Portale, Nr. 25 vom 16.6.2014, S. 42 2 Stefan Raake / Claudia Hilker, Web 2.0 in der Finanzbranche-Die neue Macht des Kunden, Wiesbaden 2010 3 S. W., Litvin, R. E. Goldsmith, & B. Pan, Electronic word-of-mouth in hospitality and tourism management, Procedia Computer Science 3 (2011) S. 45 4 Vgl. N. Hu et al., Manipulation in digital word-of-mouth: A reality check for book reviews, Decision Support Systems 50 (2011) 627–635 und vom gleichen Verf. Fraud detection in online consumer reviews, Decision Support Systems 50 (2011) 614–626 5 Süddeutsche Zeitung, Anonyme Ärzte-Bewertung - BGH verpflichtet Portale zu gründlicher Prüfung, Internetausgabe vom 1.3.2016 2 nicht bewertet werden wollen? Nein, auch dazu hat der BGH im September 2014 bereits geurteilt und es einem Gynäkologen nicht erlaubt, seine Daten aus dem Gesundheitsportal Jameda löschen zu lassen. Das öffentliche Interesse sei höher zu bewerten als das Recht des Arztes auf informelle Selbstbestimmung.“ 6 Dennoch lassen solche Bewertungsund Vergleichsportale hoffen, dass jetzt die Konsumenten durch eine eigene, autonome Informationsbasis besser informiert werden und der Einfluss der Werbung entsprechend reduziert ist. Die neuen Möglichkeiten der Bewertungsportale versprechen nicht nur einfach eine Erweiterung der Informationsmöglichkeiten, sondern auch einen Fortschritt für die Konsumentensouveränität, die bislang durch institutionelle Möglichkeiten nur unzulänglich unterstützt wurde. Auch jenseits aller rechtlichen Probleme und bekanntgewordener Täuschungsversuche scheinen die Portale eine Lücke zu schließen oder einem echten Bedürfnis entgegenzukommen, wenn die Nutzerzahlen betrachtet werden. (s.u.) II. Auswahl der Portale für diese Studie: Da sicher Nachfrager die Portale je nach Produktgattung für unterschiedlich nützlich einschätzen, soll auch untersucht werden, ob die Position von Produkten/Dienstleistungen auf der Dimensionsskala Test-, Erfahrungsbzw. Vertrauenseigenschaften eine Rolle spielt. „One useful typology of attributes has been proposed by Nelson and others (Nelson 1970, 1974, Darby and Karni 1973). Attributes of alternatives are of three types: search (can be ascertained by inspection, prior to use--e.g., price, size); experience (can be ascertained after use--e.g.,taste); and credence (cannot be ascertained even after normal usage without consulting an expert--e.g., vitamin content). The type of information characterized in conditions (…) might often be objective search attribute information, but this need not be the only case. For example, Consumer Reports often provides ratings of brands on experience attributes. Such ratings provide a common scaling across brands (…). If the same experience attribute is described in different terms across different brands, then the consumer would find it harder to process by attribute, and might tend more to look at each brand as a separate entity, leading to a greater chance for overall evaluation of each brand.“ 7 Deshalb wurden folgende Produkte/Dienstleistungen untersucht: Kleidung, Restaurants, Ärzte und Versicherungen, die sich auf der Produktskala mit den Polen 'Testgüter' und 'Vertrauensgüter' folgendermaßen abbilden: Testgüter Erfahrungsgüter Vertrauensgüter Kleidung Restaurants Ärzte, Versicherungen Eine zweite Sichtweise auf Produkte unterscheidet zwischen utilitaristischen (funktional zu bewertenden) und hedonistischen (emotional zu bewertenden) Produkten. Dass sich das auch im Bereich von Bewertungsportalen auswirken kann, zeigt eine Untersuchung von Sen u.a.: „Through an observation study and two laboratory experiments, we investigate the existence of this negativity effect in e-WOM8 consumer reviews for utilitarian versus hedonic products, and investigate the influence of the reader's attributions regarding the reviewer's motivations on this. Both types of studies show that product type moderates the effect of review valence, and readers exhibit a negativity bias for utilitarian product reviews only.“ 9 6 Ebenda, Ausgabe vom 2.3.16 7 J. R. Bettman, A FUNCTIONAL ANALYSIS OF THE ROLE OF OVERALL EVALUATION OF ALTERNATIVES IN CHOICE PROCESSES, in: Advances in Consumer Research Volume 9, 1982, S. 87-93 8 Im englischen Sprachbereich übliche Abkürzung für die internetbasierte Kommunikation 9 S. Sen u.a., (2007) Why are you telling me this? An examination into negative consumer reviews on the web. Journal of Interactive Marketing, 21, 2007, S. 76 3 Das Hauptaugenmerk wird auf Bewertungsportale gelegt, die nicht nur Preisvergleiche anbieten, wenn das auch bei Versicherungsportale anscheinend anders ist, hier werden bislang eher nur Preisvergleiche angeboten. 10 Um Unklarheiten zu vermeiden, wurden im Fragebogen Beispiele für die gemeinten Portale erwähnt (s. Anhang 1). 11 III. Verbreitung von Portalen Für Restaurants und Versicherungen sind Portale schon länger bekannt und verbreitet, aber für Arztbewertungen haben die Angebote zugenommen; das trifft auch für Kleidungsartikel zu. Auffällig ist, dass sogar Nutzer selber Bewertungen abgeben bzw. daran denken: Tabelle 1: Bewertungen von Produkten/Dienstleistungen Tabelle 2: Bewertungshilfen bei Restaurants 12 10 Vgl. H. Müller-Peters, Vergleichsportale und Verbraucherwünsche - Eine empirische Studie zu Vergleichsportalen für KfzVersicherungen, Forschung am IVW Köln, 9/2012 11 Für die Suche nach Literatur sind ohnehin mehrere Stichwörter zu verwenden, z.B. neben Bewertungsportalen auch Online-Bewertungen, und im englischen Sprachraum z.B. consumer information seeking portal, online information review. 12 Diese und die folgenden Grafiken stammen von http://de.statista.com/, die Abbildungen enthalten genaue Quellenangaben. 4 Tabelle 3: Information über Ärzte Tabelle 4: Information über Versicherungen 5 Für Bekleidungsartikel existiert keine ähnliche Statistik. Hier gibt es seltener Angebote, und wenn, dann mehr für spezielle Kleidung. Die erste Statistik zeigt aber klar, dass auch in diesem Bereich Portale Aussichten haben. IV. Forschungsfragen Die Zahlen sind beeindruckend, da aber auch die Möglichkeit besteht, dass es sich hier um eine bloße Nebenfolge der allgemeinen Internetpräsenz handelt, man ist im Internet, und warum sollte man nicht einfach mal schauen, was z.B. in Portalen zu finden ist, soll hier verglichen werden, wie Nutzer Portalinformationen im Vergleich zu persönlichen Informationen bewerten. Es gibt kaum detaillierte Untersuchungen zu dieser Fragestellung, entweder bestätigt man die Überlegenheit von Informationen aus dem sozialen Netz über Werbeaussagen 13, oder es werden sehr global OnlineAbbildung 2: Wie sehr vertraut man persönlichen und Online-Empfehlungen? Empfehlungen mit persönlichen Empfehlungen verglichen. Für Europa liegen die Werte global bei 78 bzw. 60%. 14 13 Vgl. K. Nieß, Der Einsatz von Social Media Marketing zur Absatzsteigerung im FMCG-Markt, unveröffentlichte Master-These Hochschule Koblenz 2010 14 http://www.nielsen.com/content/dam/nielsenglobal/de/docs/Nielsen_Global_Trust_in_Advertising_Report_DIGITAL_FINAL_DE.pdf Gefragt wurde nach dem Vertrauen in die verschiedenen Informationsquellen. 6 Auch Cheema findet Belege für eine höhere Bewertung der Offline-Mund-zu-Mund-Werbung.15 Allerdings findet man auch differenziertere Belege, die nicht so eindeutig den besonderen Einfluss von Bewertungsportalen belegen. Eine holländische Untersuchung, die primär Entscheidungen bei Urlaubsreisen untersuchte, kam zu dem Schluss: „Based on a nation wide sample in The Netherlands we can answer the first research question: 59% of the holiday decision makers visited a site during their decision making process; 49% a marketer-generated site and 36% a consumer-generated site.“ 16 Die Autoren kommen auch im Vergleich zu anderen Entscheidungsbereichen zu dem Schluss: „Comparing with the other domains (cooking for friends, home accessories, clothing, healthy lifestyle), it can be concluded that similar to holiday choice: Both types of sites are visited, Marketer-generated sites are more visited than consumer-generated sites. This supports our conclusion from the holiday study, when extended to a greater number of sectors, that both types of websites are complementary in the consumer decision process.“ 17 Hier sollen folgende Fragen untersucht werden: 1. Von welchen Faktoren (Einstellungen, demographischen Variablen) hängt die Einschätzung/Nutzung der Portale ab? 2. Gibt es Unterschiede nach Produktgattungen? In der Übersicht von King u.a. 18 geht es hier primär um den Forschungsansatz 'Antecedents of the Receiver' (Welche Faktoren bedingen das Interesse für EWOM?). V. EWOM vs. WOM Zur kürzeren und übersichtlicheren Darstellung werden die im englischen Sprachbereich üblichen Abkürzungen WOM für die klassische Mund-zu-Mund-Werbung und EWOM für die internetbasierte Kommunikation verwendet. Seit langer Zeit ist die Überlegenheit persönlicher Informationsquellen gegenüber Werbeaussagen nachgewiesen worden. Schon die frühen Untersuchungen von Katz und Lazarsfeld zum Einfluss persönlicher Kommunikation im politischen Bereich, später auch für Nachfrageverhalten, haben klar gemacht, dass dieser Einfluss stärker ist als z.B. Aussagen aus der politischen Propaganda. „The Decatur study went on to explore the relative impact of personal influences and the mass media in three other realms: marketing, fashions and movie-going. Basing its conclusions on the testimony of the decision-makers themselves, and using an instrument for evaluating the relative effectiveness of the various media which entered into the decisions, the Decatur study again found that personal influence figured both more frequently and more effectively than any of the mass media.“ 19 Das Marketing hat diesen Ansatz schon früh aufgegriffen 20 und bis heute durch zahlreiche 15 Vgl. A. Cheema u.a., Relative Importance of Online versus Offline Information for Internet Purchases: The Effect of Product Category and Internet Experience, in: Journal of Business Research, Special Issue on Internet Customer Behavior 2010 S. 4 16 F. Bronner u.a., Consumer-generated versus marketer-generated websites in consumer decision making, Faculty FMG: Amsterdam School of Communication Research (ASCoR) 2010, S. 241 17 ebenda 18 Vgl. R. A. King, What we know and don't know about online word-of-mouth, in: Journal of Interactive Marketing, 28, 2014, S. 169 19 E. Katz, The Two-Step Flow of Communication: An Up-To-Date Report on an Hypothesis, University of Pennsylvania, Departmental Papers 1957 20 Vgl. J. Arndt, Role of Product-related Conversations in the Diffusion of a New Product, Journal of Marketing Research, 1967, 291 f. 7 Untersuchungen bestätigt. So hat Bone experimentell herausgefunden, dass „..studies lead to the conclusion that WOM can influence immediate and delayed product judgments. This effect appears to be stronger when the consumer faces a disconfirming experience and when the WOM source is perceived to be from an expert.“ 21 Mit dem Aufkommen der internetbasierten Bewertungsportale ist häufig darüber spekuliert worden, ob die schon lange thematisierten Vorteile der Mund-zu-Mund-Propaganda auch für das Internet gelten könnten. Bei Henning-Thurau u.a. wurde dann auch EWOM in diese Untersuchungstradition einbezogen. 22 Seitdem sind unzählige Untersuchungen erschienen, die beinahe ausnahmslos zeigen, wie deutlich EWOM die Konsumenten beeinflusst. 23 Die Vorund Nachteile von EWOM im Vergleich zu WOM sind schematisch darstellbar, Unterscheidungskriterium WOM EWOM Direktheit der Kommunikation Direkt Indirekt Zahl der Teilnehmer Klein Prinzipiell unbegrenzt Eigenschaft des Senders Bekannt Unbekannt Vertrauenswürdigkeit Eher gegeben Eher unklar Informationsmenge Überschaubar Unüberschaubar Art der Kommunikation Mündlich Schriftlich Dass EWOM asynchron ist, hat einen Vorteil: man kann in aller Ruhe nach Informationen suchen, aber auch einen Nachteil: es fehlt die Möglichkeit der Diskussion. Prinzipiell unbegrenzt viele Teilnehmer und Informationsangebote sind zunächst eher positiv, können aber auch verwirren ('information overload'). Mündlich, in direktem Kontakt wirkt eine Information eindringlicher, dafür ist sie vergänglich, während schriftliche Kommentare im Portal erneut gelesen werden können. Schließlich ist bei unbekannten Sendern die Vertrauenswürdigkeit eher unbestimmt. Dies ist der wunde Punkt von Kommentaren. Die Anonymität bei EWOM erschwert Vertrauensbildung, auch ist hier Vertrauen durch irgendeine Art von Kontrolle nicht gut ersetzbar. 24 „Online community members rate reviews containing identity-descriptive information more positively, and the prevalence of reviewer disclosure of identity information is associated with increases in subsequent online product sales. In addition, we show that shared geographical location increases the relationship between disclosure and product sales, thus highlighting the important role of geography in electronic commerce.“ 25 Es sind auch die Motive von aktiven Kommentatoren untersucht worden: „The findings reported here indicate that consumers engage in positive WOM for altruistic, product involvement, and self-enhancement reasons and in negative WOM for altruistic, anxiety reduction, vengeance, and advice seeking reasons.“ 26 21 P. F. Bone, Word-of-Mouth Effects on Short-term Long-term Product Judgments, in: Journal of Business Research 32, 1995, S. 221 22 Vgl. T. Hennig-Thurau u.a., ELECTRONIC WORD-OF-MOUTH VIA CONSUMER-OPINION PLATFORMS, in: JOURNAL OF INTERACTIVE MARKETING, 18, 2004, S. 42 23 Vgl. E. M. Steffes u.a., Social ties and online word of mouth, in: Internet Research, 19, 2009, S. 55 24 Vgl. T. Hennig-Thurau, Electronic Word of Mouth: Motives for and Consequences of Reading Customer Articulations on the Internet, in: International Journal of Electronic Commerce, Vol. 8, 2003, S 61 25 A. Ghose u.a., Examining the Relationship Between Reviews and Sales: The Role of Reviewer Identity Disclosure in Electronic Markets, in: Information Systems Research, Vol. 19, 2008, S. 291 26 D.S. Sundaram u.a., Word-Of-Mouth Communications: a Motivational Analysis,in: Advances in Consumer Research, 25, 1998, 14 Tabelle 7: Rücklaufkontrolle Die Fragegruppen: Die erste Fragengruppe geht auf die Einstellung zu Bewertungsportalen für die vier Produktgruppen ein. Um den Ablauf nicht zu monoton werden zu lassen, sind vor den Fragen zum Vergleich von persönlicher und Online-Information einige allgemeine Fragen ohne speziellen Produktbezug eingeschoben worden. Die zweite Gruppe fragt nach Einstellungen im Bereich des Konsumentenverhaltens, woran sich am Schluss Fragen zum sozio-demographischen Hintergrund anschließen. Vor den weiteren Analysen wurden die fehlenden Werte, einzelne nicht beantwortete Fragen, mit dem bei STATA implementierten Verfahren mi (multiple-imputation analysis) geschätzt. Um nicht zu stark mit solchen Schätzungen zu arbeiten, die selbst wieder nicht fehlerfrei sind, wurden nur solche Fragebögen verarbeitet, die nicht mehr als 5% unbeantwortete Fragen auswiesen. Alle Fragebögen mit mehr als 5% Missing Values wurden nicht in die Analyse einbezogen. Daher bleiben von ursprünglich erfassten 160 Teilnehmern (s. Schaubild 'Rücklaufkontrolle') nur 114 übrig. 15 X. Ergebnisse Zu Fragestellung 1: Von welchen Faktoren hängt die Einschätzung/Nutzung der Portale ab? Um nicht zu differenziert auf Einzelfragen einzugehen, wurden alle produktbezogenen Variablen zu jeweils einer Skala verdichtet. Für alle vier Produkte wurden die Fragen zur Auskunft, Nutzung, Glaubwürdigkeit, Vergleich und Zukunft (s. Fragebogen im Anhang) zu einer Summenvariablen addiert. Die Auskunfts-, Vergleichsund Zukunftsvariablen mussten zu dem Zweck umgekehrt kodiert werden, denn ihre Antwortvorgaben begannen mit den positiven Möglichkeiten im Gegensatz zu den anderen zwei Fragen. Es ergaben sich so vier neue Variablen (KLEIDBEW, RESTBEW, ARZTBEW und VERBEW), die messen sollten, wie stark für das jeweilige Produkt das Interesse an Produktbewertungen war, mit der Leserichtung 'je höher der Punktwert desto höher das Interesse'. Ob diese Skalen für eine weitere Analyse reliabel genug sind, wurde mit dem üblichen Kennwert Cronbach's Alpha gemessen. Dabei ergaben sich nur für Restaurantund Ärztebewertung reliable Skalen mit einem Alpha-Wert >0.7. Man kann Vermutungen anstellen, warum für Kleidung und Versicherungen keine ähnlich verlässlichen Skalen entstanden sind: Für Kleidungsartikel (s.o.) werden wohl Bewertungsportale nicht mit der gleichen Selbstverständlichkeit genutzt wie für die beiden anderen Produktgruppen. Für Versicherungen ist oben schon die Besonderheit erwähnt worden, dass sie bislang nur mit Preisvergleichen arbeiten. A101_01 Allgem. Auskunft: für Kleidung A101_02 Allgem. Auskunft: für Restaurants A101_03 Allgem. Auskunft: für Ärzte A101_04 Allgem. Auskunft: für Versicherungen P201_01 nutzen: den Kauf von Kleidung P201_02 nutzen: die Auswahl von Restaurants P201_03 nutzen: die Wahl von Ärzten P201_04 nutzen: die Entscheidung für Versicherungen P202_01 Glaubwuerdig: der Bewertung von Kleidung P202_02 Glaubwuerdig: der Bewertung von Restaurants P202_03 Glaubwuerdig: der Bewertung von Ärzten P202_04 Glaubwuerdig: der Bewertung von Versicherungsangeboten P206_01 Vergleich: beim Kauf von Kleidung P206_02 Vergleich: bei der Auswahl von Restaurants P206_03 Vergleich: bei der Wahl von Ärzten P206_04 Vergleich: bei der Wahl von Versicherungen P207_01 Zukunft: für Kleidung (umgepolt) P207_02 Zukunft: für Restaurants P207_03 Zukunft: für Ärzte P207_04 Zukunft: für Versicherungen 16 Tabelle 8: Reliabilität der Skalen für Restaurantund für Ärztebewertung Die oben in den Hypothesen enthaltenen Zusammenhänge für die erste Fragestellung lassen sich, ohne Wirkungsrichtung, so darstellen: Abbildung 3: Variablenbeziehungen Es ist praktisch, sich mit einer Korrelationsmatrix der beteiligten Variablen einen Überblick über mögliche Beziehungen zwischen den Variablen zu verschaffen, auch wenn zu diesem Zeitpunkt noch nicht die endgültige Analysemethode feststeht. Sie hängt von der Fragestellung und den Skaleneigenschaften der Variablen ab. Dabei war die Variable 'Unsicherheitsvermeidung' unbrauchbar wegen einer zu geringen Skalen-Reliabilität, auch die Einzelitems dieses Konstrukts trugen nichts zur Erklärung bei. Für Restaurants ergab sich so in einem ersten Überblick über die Beziehungen in einer Korrelationsmatrix: 17 Tabelle 9: Bivariate Korrelationen für Restaurantbewertung Wenn man mit den am stärksten korrelierenden Variablen einen Regressionsversuch startet, bleibt der Effekt für 'Preisorientierung' oberhalb der traditionellen Signifikanzgröße von p=0.05; das Modell mit den übrigen Variablen sieht so aus: Tabelle 10: Finales Regressionsmodell für Restaurantbewertung Trotz oder gerade wegen der oben erwähnten Probleme der Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse sind die Fehler (Residuen) der Analyse auf Auffälligkeiten getestet worden. Prüfung der Zufälligkeit der Fehler: Die Zufälligkeit kann mit der Durbin-Watson-Statistik wie auch graphisch mit dem Fehlerplot (Plot der Fehler gegen die Fälle) abgeschätzt werden. In beiden erscheinen die Fehler zufällig (nicht autokorreliert), d=1,84. 18 Abbildung 4: Fehlerplot des Regressionsmodells für Restaurantbewertung Prüfung der Normalverteilung der Fehler: Sie geschieht mit dem Kolmogorov-Smirnov-Test, der prüft, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine gegebene Verteilung von der Normalverteilung abweicht. Das Ergebnis ist ebenfalls akzeptabel. Tabelle 11: Normalverteilungstest des Modells für Restaurantbewertung Die Ergebnisse bestätigen weitaus eher den Diffusionsansatz als den informationsökonomischen Ansatz. Die signifikanten Einflussrichtungen von Internetaffinität, Produktinvolvement, Meinungsführerschaft und Alter entsprechen alle den Thesen des Diffusionsansatzes, keine dem informationsökonomischen Ansatz. Auch wenn andere Thesen des Diffusionsansatzes hier nicht bestätigt werden, ergibt sich ein Bild, dass gerade die Interessierteren und Involvierteren eher Bewertungsportale schätzen, für den informationsökonomischen Ansatz wäre genau das Umgekehrte zu erwarten. Damit ist auch klar, dass sich die Informationsposition der Nachfrager durch die Nutzung von Portalen nicht generell verstärkt, sondern eher den ohnehin Informierteren zugute kommt. 19 Tabellarische Übersicht der Ergebnisse zu den Hypothesen zur Restaurantbewertung: Einflussfaktoren für Einstellung zu Bewertungsportalen Diffusionsansatz Informationsökonomischer Ansatz Produktkenntnis + nicht bestätigt - nicht bestätigt Produktinvolvement + bestätigt - nicht bestätigt Spontankaufneigung - nicht bestätigt - nicht bestätigt Loyalitätsneigung 0 bestätigt - nicht bestätigt Meinungsführerschaft + bestätigt 0 nicht bestätigt Preisorientierung + nicht bestätigt + nicht bestätigt Internetaffinität + bestätigt 0 nicht bestätigt Alter Eher Jüngere bestätigt 0 nicht bestätigt Geschlecht Eher Männer nicht bestätigt Eher Frauen nicht bestätigt Anmerkung zur Tabelle: + bedeutet positive Beziehung - bedeutet negative Beziehung 0 bedeutet keine Beziehung Die Analyse wäre nicht vollständig, berücksichtigte man nicht mögliche indirekte Effekte, die im einfachen Regressionsmodell nicht vorgesehen sind. Die Korrelationsmatrix zeigt deutliche Zusammenhänge von Alter und Internetaffinität, die in einem Pfadmodell dargestellt werden können.47 Für die Bewertung von Ärzten ergab sich im ersten Überblick über die Beziehungen: Tabelle 12: Bivariate Korrelationen für die Bewertung von Ärzten 47 Siehe Anhang.2.. 20 Von den interessant erscheinenden Zusammenhängen erweisen sich im Regressionsmodell nur Internetaffinität und Produktinvolvement als signifikant: Tabelle 13: Finales Regressionsmodell für Ärztebewertung Zur Kontrolle der Modellgüte wurden auch hier die gleichen Tests auf Zufälligkeit und Normalverteilung durchgeführt: Durbin-Watson-Test d=2.046 Abbildung 5: Fehlerplot des Regressionsmodells für Ärztebewerung Auch hier ergibt sich kein Argument gegen die Annahme der Zufälligkeit der Fehler. Eine Normalverteilung lässt sich ebenso bestätigen: Kolmogorov-Smirnov one sample test using normal (0.00, 2.81) distribution Tabelle 14: Normalverteilungstest des Modells für Ärztebewertung Variable N-of-Cases MaxDif Probability (2-tail) FEHLERAR 114.000 0.067 0.683 Beide signifikanten Beziehungen (Internetaffinität und Produktinvolvement) bestätigen auch für den ganz anderen Fall der Bewertung von Ärzten in Portalen eher den Diffusionsansatz, selbst wenn hier weniger signifikante Beziehungen vorliegen. Wegen der geringen Zahl bestätigter Thesen verzichten die Verfasser hier auf eine tabellarische Übersicht. Mögliche indirekte Effekte beziehen sich hier nur auf den Zusammenhang von Alter und Internetaffinität.48 48 Das entsprechende Pfadmodell findet sich im Anhang.2 21 Zur 2. Fragestellung: Gibt es Unterschiede nach Produktgattung? Betrachtet man trotz der teilweise nicht-reliablen Skalen alle vier Produkte ohne jeden Test auf signifikante Mittelwertunterschiede, so ergibt sich: Tabelle 15: Mittelwerte aller Bewertungsportale Daraus lässt sich die informationsökonomische These, Vertrauensgüter (Ärzte, Versicherungen) seien stärker belegt als andere, nicht aufrecht halten. Funktional stärker geprägte Güter (Ärzte, Versicherungen) fallen hier mit den Vertrauensgütern zusammen, so dass hierfür nicht weiter geprüft werden muss. Es scheint also, dass beide Produktklassifizierungen zu grob sind, um daraus Konsequenzen für die Informationssuche in Bewertungsportalen abzuleiten. Eine Schlussfolgerung kann man ziehen: Da auch die unterschiedlichen Involvement-Werte mit den Wertschätzungen nicht korrelieren, bleibt als vorläufiges Resultat, dass die Reihenfolge der Wertschätzungen in etwa der Verbreitung der Portale und der Leichtigkeit, sie aufzufinden, entspricht, nach dem Motto 'Das Angebot schafft sich die Nachfrage'. XI. Fazit und praktische Konsequenzen Der informationsökonomische Ansatz hat sich für beide Fragestellungen im Gegensatz zum Diffusionsansatz nicht bewährt. Das heißt aber auch, dass die oben erwähnte Hoffnung auf einen Fortschritt für die Konsumentensouveränität in Frage steht. Gerade die weniger Informierten und Involvierten profitieren weniger von Bewertungsportalen. Die mit dem informationsökonomischen Ansatz zusammenhängende Risikobewertung, höheres empfundenes Risiko sollte die Informationssuche verstärken, ist hier allerdings nicht explizit untersucht worden. Die praktischen Konsequenzen bewegen sich zwischen den Polen 'Zuhören' und 'Aktives Eingreifen'. Unumstritten ist, dass Anbieter von Produkten und Dienstleistungen systematisch beobachten sollten, was auf Bewertungsportalen passiert, welche positiven oder negativen Kommentare geäußert werden. Die Technik dazu ist bereits so weit entwickelt, dass sie zumindest für größere Betriebe problemlos einsetzbar ist. Für Urlaubsentscheidungen äußern Bronner u.a. „Based on these findings, the implications for marketing and advertising strategies are sketched out: additional to existing strategies, market research has to monitor the eWOM about brands and, by using this information companies should flexibly adapt their advertising to the discussion points raised at the consumer generated sites.“ 49 Die Verfahren dazu lassen sich so beschreiben: „In web pages, the reviews are written in natural language and are unstructured-free-texts scheme. Online product reviews is considered as a significant informative resource which is useful for both potential customers and product manufacturers. The task of manually scanning through large amounts of review one by one is computational burden and is not practically implemented with respect to businesses and customer perspectives. Therefore it is more efficient to automatically process the various reviews and provide the necessary information in a suitable form. The task of 49 F. Bronner, a.a.O., S. 2 22 product feature and opinion is to find product features that customers refer to their topic reviews. It would be useful to characterize the opinions about product. In this paper, we propose an approach to extract product features and to identify the opinions associated with these features from reviews through syntactic information based on dependency analysis.“ 50 Ein zweiter wichtiger Grund zur systematischen Analyse von Kommentaren wird von Dellarocas genannt: „We conducted a survey where a nationally representative sample of subjects who do not rate movies online was asked to rate a number of recent movies. Their ratings exhibit very high correlation with online ratings for the same movies. This result provides evidence for the claim that online ratings can be considered as a useful proxy for word of mouth about products.“ 51 Nimmt man die bei Godes 52 ausgeführte Einteilung der möglichen Anbieteraktionen in vier verschiedene Sichtweisen, von passiv bis aktiv 1. mithören, 2. online-communities schaffen, 3. als Mediator (z.B. erfolgreiche Software-Installation, Abnehmer als Referenz), 4. selber aktiv posten, anonyme Kommentare von Anbietern, so kann es sich bei Bewertungsportalen wohl nur um Punkt 1 handeln. Punkt 4 scheidet sicher aus rechtlichen und moralischen Bedenken aus. Die weitergehenden aktiveren Möglichkeiten (2 und 3) werden oft mit empirischen Belegen vorgetragen, wie 'situatives Involvement' experimentell erzeugt werden kann. 53 Aber die Frage stellt sich: Das geschah bei Oetting im Rahmen eines Experiments, wie kann man das systematisch auf den Markt ausdehnen? Da auch in diesen Arbeiten die zentrale Bedeutung von Involvement für die Entstehung und Entwicklung von Mund-zu-Mund-Werbung gesehen wird, orientiert man sich an den Möglichkeiten, Mund-zu-Mund-Werbung zu erzeugen bzw. zu stimulieren. „Therefore, the authors recommend that service companies create ways for clients to more actively participate in the service delivery process“. 54 Das kann sich aber nur auf Kontakte zu bekannten Kunden oder Interessenten beziehen, eine Voraussetzung, die bei Bewertungsportalen nicht gegeben ist, wie auch von Wangenheim u.a. betonen. 55 Diese Ansätze setzen also andere Kommunikationsbeziehungen voraus, als sie in Bewertungsportalen existieren. Die Hauptthese scheint zu sein: Das Relationship-Marketing bezieht den Nachfrager stärker ein (bis hin zum 'Co-Worker') und verursacht so WOM (customer empowerment).56 Wenn man das Konzept des 'consumer empowerment' betrachtet, wie es hier formuliert wird, handelt es sich gar nicht um die Feststellung, dass Konsumenten aus eigener Kraft an Macht gewonnen haben, sondern um die Frage, wie man den Konsumenten das Gefühl geben kann, dass sie wichtig sind. Das geht so weit, dass die grundlegenden Unterschiede von Marktprozessen und Organisationsprozessen ignoriert werden, wie Spreitzer es formuliert, das Konzept ist „a motivational construct manifested in four cognitions: meaning, competence, selfdetermination, and impact. Together, these four cognitions reflect an active, rather than a passive, orientation to a work role“, also der Nachfrager als Mitarbeiter. 57 Existieren schon in der zweiten Aktivitätsform (Online-Communities) Probleme58, so ist es noch 50 G. Somprasertsri u.a., Extracting Product Features and Opinions from Product Reviews Using Dependency Analysis, in: 2010 Seventh International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, S. 2358 51 C. Dellarocas u.a., Using Online Reviews as a Proxy of Word-of-Mouth for Motion Picture Revenue Forecasting, unveröffentl. Manuskript, Social Science Research Network 2004, S. 2 52 Vgl. Godes u.a., The firm's management of social interactions, in: Marketing Letters 2005, S. 422 f. 53 Vgl. M. Oetting, Ripple Effect, Wiesbaden 2009, S. 52 ff. 54 Ebenda, S. 69 55 Vgl. F. v. Wangenheim u.a., Die Abgabe von Kundenempfehlungen –Determinanten und ökonometrische Modellierung, in: zfbf 2006, S. 329 56 Vgl. M. Oetting, a.a.O., S. 131 57 G. Spreitzer, Psychological Empowerment in the Workplace: Dimensions, Measurement and Validation, in: Academy of Management Journal, 38 , 1995, S. 1444. Diese Quelle von Spreitzer, die aus der organisationssoziologischen Forschung stammt, wird auffällig oft bei Oetting herangezogen. 58 V. Kramer, a.a.O., P. Kreuzberg, Kundenportale in der Versicherungsbranche und ihr Einfluss auf die Kundenbindung, unveröffentlichte Master-These, Cologne University of Applied Sciences, ivwKöln, 2014, S. 73 ff. 23 schwieriger zu überlegen, wie in Bewertungsportalen die Anbieter aktiv auf Kommentare reagieren könnten. Immerhin, jenseits der Möglichkeiten, die sich beim 'Zuhören' ergeben, sind einige Ansätze bedenkenswert. Z.B. erwähnt Hennig-Thurau „...further, eWOM providers can be grouped based on what motivates their behavior, suggesting that firms may need to develop different strategies for encouraging eWOM behavior among their users.“ 59 Die Anbieter könnten selbst die Vertrauenswürdigkeit von Portalen prüfen und durch positiven Kontakt zu Portalbetreibern Einfluss darauf nehmen. Das erscheint nicht unrealistisch, da ja die Portalbetreiber selbst Wert auf Vertrauenswürdigkeit legen. Aber: selbst eine vorläufige Übersicht über wichtige Merkmale zeigt, dass das ein schwieriges Unternehmen sein würde.60 Abbildung 6: Indikatoren der Glaubwürdigkeit von Bewertungsportalen Das setzt eine vorsichtige Zusammenarbeit mit Portalen voraus, 61 selbst wenn kein Vergütung erfolgt, sondern z.B. Produktproben versprochen werden. Lassen Bewertungsportale Reaktion auf Kritik zu? Immerhin ist schon 2010 eine Untersuchung im Internet publiziert worden62, in der dieser Frage nachgegangen wurde. Für den Spezialfall der Hotelbewertung fanden die Untersucher, dass 14 von 40 Portalen in bestimmten Bereichen eine Reaktion zulassen, wobei es um folgende Fragen ging: • Können Bewertungen öffentlich kommentiert werden? • Gibt es die Möglichkeit, dem Verfasser einer Bewertung eine private Nachricht zu schreiben? • Bietet die Seite die Möglichkeit, falsche Bewertungen zur Löschung zu beantragen? • Kann der Besitzer eines Hotels ein Profil mit Fotos, Kontaktinformationen etc. pflegen? Die Projektgruppe konnte keine weiteren Quellen zu diesem Thema finden, wahrscheinlich sind Hotelbewertungen ein besonders kritischer Faktor bei Kaufentscheidungen. Letztlich ergibt sich aus allen Überlegungen die Bedeutung von Customer-RelationshipManagement, insbesondere beim Beschwerdemanagement. Hier ist sogar denkbar der Hinweis auf erwünschte Kritik in Bewertungsportalen, wodurch sich möglicherweise eine Kommunikationsbeziehung ergibt. Ein Fazit sollte auch einschließen, an mögliche zukünftige Entwicklungen zu denken. 59 T. Hennig-Thurau u.a., ELECTRONIC WORD-OF-MOUTH VIA CONSUMER-OPINION PLATFORMS, a.a.O., S. 39 60 G. Lenzini u.a., Shall I Trust a Recommendation? Towards an Evaluation of the Trustworthiness of Recommender Sites, in: ADBIS 2009 Workshops, 2010, S. 127 61 J. Friedlandt, Glaubwürdigkeit und Nützlichkeit kundengenerierter Produktbewertungen im Internet, Hamburg 2013 ,S. 219 ff. 62 http://www.trustyou.com/secteur-du-tourisme/die-14-bewertungsportale-die-sie-auf-kritik-reagieren-lassen?lang=fr 30 Seite 03 4. Hat eines dieser Portale schon einmal Ihre Entscheidung beim Kauf oder bei der Auswahl beinflusst? [P203] ja nein kann ich nicht sagen 5. Sprechen Sie schon einmal mit anderen Leuten über solche Portale? [P204] gar nicht ab und zu oft Seite 04 6. 7. Haben Sie selbst schon einmal in diesen Portalen Güter oder Dienstleistungen bewertet? [P205] ja nein 7. Wie schätzen Sie Ihre eigenen Kenntnisse ein bei der Beurteilung [P301] schlecht mittelmäßig gut sehr gut von Kleidung von Restaurants von Ärzten von Versicherungsangeboten Seite 05 8. Sagen Sie bitte, wieweit die folgenden Aussagen auf Sie zutreffen. Klicken Sie auf den für Sie passenden Punkt auf der Skala. Die Beschäftigung mit Kleidung.... [P302] trifft überhaupt nicht zu trifft voll und ganz zu interessiert mich sehr ist für mich leicht verzichtbar ist langweilig ist mir wichtig macht mir Spaß sagt etwas über mich aus 9. Sagen Sie bitte, wieweit die folgenden Aussagen auf Sie zutreffen. Klicken Sie auf den für Sie passenden Punkt auf der Skala. Die Beschäftigung mit Restaurants.... [P303] 31 trifft überhaupt nicht zu trifft voll und ganz zu interessiert mich sehr ist für mich leicht verzichtbar ist langweilig ist mir wichtig macht mir Spaß sagt etwas über mich aus Seite 06 10. Sagen Sie bitte, wieweit die folgenden Aussagen auf Sie zutreffen. Klicken Sie auf den für Sie passenden Punkt auf der Skala. Die Beschäftigung mit medizinischen Fragen.... [P305] trifft überhaupt nicht zu trifft voll und ganz zu interessiert mich sehr ist für mich leicht verzichtbar ist langweilig ist mir wichtig macht mir Spaß sagt etwas über mich aus 11. Sagen Sie bitte, wieweit die folgenden Aussagen auf Sie zutreffen. Klicken Sie auf den für Sie passenden Punkt auf der Skala. Die Beschäftigung mit Versicherungen.... [P306] trifft überh aupt nicht zu trifft voll und ganz zu interessiert mich sehr ist für mich leicht verzichtbar ist langweilig ist mir wichtig macht mir Spaß sagt etwas über mich aus Seite 07 32 12. Nun einige Fragen zu Ihrem Kaufverhalten und Ihren Einstellungen [K101] 0 1 2 3 4 kann ich nicht beurteilen Ich kaufe oft Dinge spontan. Wenn ich mich einmal an eine Marke gewöhnt habe, lehne ich einen Wechsel ab. Leute, die ich kenne, greifen gern auf meine Anregungen zu einem Kauf zurück. Ich kaufe oft Dinge ohne groß nachzudenken. Ich plane meine Käufe und Entscheidungen sehr sorgfältig. Ich kaufe oft sehr unbekümmert. Eine feste Alltagsroutine erleichtert mir mein Leben sehr. Ich entscheide mich nicht sehr schnell. Seite 08 13. Nun einige Fragen zu Ihrem Kaufverhalten und Ihren Einstellungen [K101] 0 1 2 3 4 kann ich nicht beurteilen Ich profitiere sehr davon, dass ich Preisvergleiche anstelle. Im allgemeinen kaufe ich immer die gleichen Marken. Ich sehe oft verschiedene Lösungen zu einem Problem. Obwohl es viele Angebote gibt, entscheide ich mich lieber für eine bestimmte Marke. Ich kann nicht gut mit Leuten diskutieren, die sich schwer tun, eine eigene Meinung zu äußern. Ich vergleiche Angebote verschiedener Anbieter, um zu sehen, was ich für mein Geld bekomme. Meine Devise: Lieber eine schlechte Nachricht als ein Zustand von Unsicherheit. Andere Leute fragen mich selten nach meiner Meinung über Produkte oder Dienstleistungen. Ich beeinflusse oft Leute Dinge zu kaufen, die ich selber schätze. Seite 09 stimme gar nicht zu stimme voll zu stimme gar nicht zu stimme voll zu 33 14. Wie ist Ihre Einstellung zum Internet? Klicken Sie auf den für Sie passenden Punkt auf der Skala [I101] stimme gar nicht zu stimme vollkommen zu Ich kaufe gern im Internet, weil dadurch alles schneller geht. Ich schätze sehr das mobile Internet, weil ich dann, egal wo ich bin, Informationen finden kann. Es ist etwas riskant, persönliche Daten an Internetfirmen zu übermitteln. Es macht mir Spaß, mich mit all den modernen Techniken zu beschäftigen. Ich vertraue eigentlich mehr einem Bankangestellten als den Informationen im Internet. Der Kauf im Internet vermittelt eine direkte Befriedigung. Ich habe den Eindruck, dass viele Leute mit dieser Technik besser zurechtkommen als ich. Seite 10 15. Wie schätzen Sie die Bedeutung von Informationen, die Sie in persönlichen Gesprächen gewinnen im Vergleich zu den Informationen von Bewertungsportalen? [P206] Portale wichtiger beide gleich wichtig persönl. Inform. wichtiger beim Kauf von Kleidung bei der Auswahl von Restaurants bei der Wahl von Ärzten bei der Wahl von Versicherungen 16. Was glauben Sie, wie werden Sie diese Portale in der Zukunft nutzen? [P207] für Kleidung für Restaurants für Ärzte für Versicherungen Seite 11 17. Sie sind... [S101] männlich, weiblich 34 18. Wie alt sind Sie? [S102] Ich bin Jahre 19. Mit welchem Schulabschluss haben Sie Ihr Studium begonnen? [S103] Fachabitur, Fachhochschulreife Abitur, Hochschulreife 20. Mit welcher praktischen Ausbildung erfüllen Sie die Studienvoraussetzungen? [S104] Lehre Praktikum Integriertes Studium Seite 12 21. Möchten Sie zu dieser Befragung noch etwas anmerken? [S105] Uns interessiert, ob alle Fragen verständlich waren, oder ob Ihnen sonst etwas aufgefallen ist. 35 Anhang II - Pfadmodelle für indirekte Effekte In beiden Fällen hat Alter einen indirekten Effekt über die Variable Internetaffinität. arztbew ε 1 .8 a101_03rev 3.2 ε 2 .76 p201_03 3.2 ε 3 .35 p202_03 3.3 ε 4 .36 p206_03rev 2.6 ε 5 .89 p207_03rev 3.2 ε 6 .58 internetaffin ε 7 .7 i101_01 2.9 ε 8 .35 i101_02 3.1 ε 9 .62 i101_03rev 1.8 ε 10 .81 i101_04 2.9 ε 11 .8 i101_05rev 2.3 ε 12 .96 i101_06 2.2 ε 13 .58 i101_07rev 3.2 ε 14 .7 s102_01 1 2 .45 .49 .81 .8 .32 .65 -.54 .8 .62 .44 .45 .2 .65 .55 Alter a101_02rev 3.9 ε 1 .66 p201_02 4.2 ε 2 .38 p202_02 4.4 ε 3 .48 p206_02rev 2.9 ε 4 .76 p207_02rev 3.5 ε 5 .61 restbew ε 6 .65 internetaffin ε 7 .7 i101_01 2.9 ε 8 .4 i101_02 3.2 ε 9 .59 i101_03rev 1.8 ε 10 .8 i101_04 2.9 ε 11 .79 i101_05rev 2.3 ε 12 .96 i101_06 2.2 ε 13 .57 i101_07rev 3.2 ε 14 .71 s102_01 1 2 .58 .79 .72 .49 .62 .51 -.55 .77 .64 .45 .46 .2 .65 .54 Alter Impressum Diese Veröffentlichung erscheint im Rahmen der Online-Publikationsreihe „Forschung am ivwKöln“. Eine vollständige Übersicht aller bisher erschienenen Publikationen findet sich am Ende dieser Publikation und kann hier abgerufen werden. Forschung am ivw Köln, 5/2017 ISSN (online) 2192 -8479 Horst Grundhöfer , Cornelia Dreuw, Nadine Quint, Leonie Stegemann: Bewertungsportale - eine neue Qualität der Konsumenteninformation? Köln, April 2017 Herausgeber der Schriftenreihe / Series Editorship: Prof. Dr. Lutz Reimers -Rawcliffe Prof. Dr. Peter Schimikowski Prof. Dr. Jürgen Strobel Schriftleitung / editor’s office: Prof. Dr. Jürgen Strobel Institut für Versicherungswesen / Institute for Insurance Studies Fakultät für Wirtschafts - und Rechtswissenschaften / Faculty of Business, Economics and Law Technische Hochschule Köln / University of Applied Sciences Gustav Heinemann -Ufer 54 50968 Köln Tel. +49 221 8275-3270 Fax +49 221 8275-3277 Mail [email protected] Web www.th -koeln.de Kontakt Autor / Contact author: Prof. Dr. Horst Grundhöfer Institut für Versicherungswesen / Institute for Insurance Studies Fakultät für Wirtschafts - und Rechtswissenschaften / Faculty of Business, Economics and Law Technische Hochschule Köln / University of Applied Sciences Gustav Heinemann -Ufer 54 50968 Köln Tel. +49 221 8275-3273 Fax +49 221 8275-3277 Mail [email protected] Web www.ivw -koeln.de Publikationsreihe „Forschung am ivwKöln“ Die Veröffentlichungen der Online-Publikationsreihe "Forschung am ivwKöln" (ISSN: 2192-8479) werden üblicherweise über Cologne Open Science (Publikationsserver der TH Köln) veröffentlicht. Die Publikationen werden hierdurch über nationale und internationale Bibliothekskataloge, Suchmaschinen sowie andere Nachweisinstrumente erschlossen. Alle Publikationen sind auch kostenlos abrufbar unter www.ivw-koeln.de. 2017 4/2017 Heep-Altiner, Mehring, Rohlfs: Bewertung des verfügbaren Kapitals am Beispiel des Datenmodells der „IVW Privat AG“ 3/2017 Müller-Peters, Völler: InsurTech Karte ivwKöln 1/2017 - Beiträge zu InsurTechs und Innovation am ivwKöln 2/2017 Heep-Altiner, Müller-Peters, Schimikowski, Schnur (Hrsg.): Big Data für Versicherungen. Proceedings zum 21. Kölner Versicherungssymposium am 3. 11. 2016 in Köln 1/2017 Institut für Versicherungswesen: Forschungsbericht für das Jahr 2016 2016 13/2016 Völler: Erfolgsfaktoren eines Online-Portals für Akademiker 12/2016 Müller-Peters, Gatzert: Todsicher: Die Wahrnehmung und Fehlwahrnehmung von Alltagsrisiken in der Öffentlichkeit (erscheint 2017) 11/2016 Heep-Altiner, Penzel, Rohlfs, Voßmann: Standardformel und weitere Anwendungen am Beispiel des durchgängigen Datenmodells der „IVW Leben AG“ 10/2016 Heep-Altiner (Hrsg.): Big Data. Proceedings zum 10. FaRis & DAV Symposium am 10. Juni 2016 in Köln 9/2016 Materne, Pütz, Engling: Die Anforderungen an die Ereignisdefinition des Rückversicherungsvertrags: Eindeutigkeit und Konsistenz mit dem zugrundeliegenden Risiko 8/2016 Rohlfs (Hrsg.): Quantitatives Risikomanagement. Proceedings zum 9. FaRis & DAV Symposium am 4. Dezember 2015 in Köln 7/2016 Eremuk, Heep-Altiner: Internes Modell am Beispiel des durchgängigen Datenmodells der „IVW Privat AG“ 6/2016 Heep-Altiner, Rohlfs, Dağoğlu, Pulido, Venter: Berichtspflichten und Prozessanforderungen nach Solvency II 5/2016 Goecke: Collective Defined Contribution Plans - Backtesting based on German capital market data 1955 - 2015 4/2016 Knobloch: Bewertete inhomogene Markov-Ketten - Spezielle unterjährliche und zeitstetige Modelle 3/2016 Völler (Hrsg.): Sozialisiert durch Google, Apple, Amazon, Facebook und Co. – Kundenerwartungen und – erfahrungen in der Assekuranz. Proceedings zum 20. Kölner Versicherungssymposium am 5. November 2015 in Köln 2/2016 Materne (Hrsg.): Jahresbericht 2015 des Forschungsschwerpunkts Rückversicherung 1/2016 Institut für Versicherungswesen: Forschungsbericht für das Jahr 2015 2015 11/2015 Goecke (Hrsg.): Kapitalanlagerisiken: Economic Scenario Generator und Liquiditätsmanagement. Proceedings zum 8. FaRis & DAV Symposium am 12. Juni 2015 in Köln 10/2015 Heep-Altiner, Rohlfs: Standardformel und weitere Anwendungen am Beispiel des durchgängigen Datenmodells der „IVW Privat AG“ – Teil 2 9/2015 Goecke: Asset Liability Management in einem selbstfinanzierenden Pensionsfonds 8/2015 Strobel (Hrsg.): Management des Langlebigkeitsrisikos. Proceedings zum 7. FaRis & DAV Symposium am 5.12.2014 in Köln 7/2015 Völler, Wunder: Enterprise 2.0: Konzeption eines Wikis im Sinne des prozessorientierten Wissensmanagements 6/2015 Heep-Altiner, Rohlfs: Standardformel und weitere Anwendungen am Beispiel des durchgängigen Datenmodells der „IVW Privat AG‘‘ 5/2015 Knobloch: Momente und charakteristische Funktion des Barwerts einer bewerteten inhomogenen Markov-Kette. Anwendung bei risikobehafteten Zahlungsströmen 4/2015 Heep-Altiner, Rohlfs, Beier: Erneuerbare Energien und ALM eines Versicherungsunternehmens 3/2015 Dolgov: Calibration of Heston's stochastic volatility model to an empirical density using a genetic algorithm 2/2015 Heep-Altiner, Berg: Mikroökonomisches Produktionsmodell für Versicherungen 1/2015 Institut für Versicherungswesen: Forschungsbericht für das Jahr 2014 2014 10/2014 Müller-Peters, Völler (beide Hrsg.): Innovation in der Versicherungswirtschaft 9/2014 Knobloch: Zahlungsströme mit zinsunabhängigem Barwert 8/2014 Heep-Altiner, Münchow, Scuzzarello: Ausgleichsrechnungen mit Gauß Markow Modellen am Beispiel eines fiktiven Stornobestandes 7/2014 Grundhöfer, Röttger, Scherer: Wozu noch Papier? Einstellungen von Studierenden zu E-Books 6/2014 Heep-Altiner, Berg (beide Hrsg.): Katastrophenmodellierung - Naturkatastrophen, Man Made Risiken, Epidemien und mehr. Proceedings zum 6. FaRis & DAV Symposium am 13.06.2014 in Köln 5/2014 Goecke (Hrsg.): Modell und Wirklichkeit. Proceedings zum 5. FaRis & DAV Symposium am 6. Dezember 2013 in Köln 4/2014 Heep-Altiner, Hoos, Krahforst: Fair Value Bewertung von zedierten Reserven 3/2014 Heep-Altiner, Hoos: Vereinfachter Nat Cat Modellierungsansatz zur Rückversicherungsoptimierung 2/2014 Zimmermann: Frauen im Versicherungsvertrieb. Was sagen die Privatkunden dazu? 1/2014 Institut für Versicherungswesen: Forschungsbericht für das Jahr 2013 2013 11/2013 Heep-Altiner: Verlustabsorbierung durch latente Steuern nach Solvency II in der Schadenversicherung, Nr. 11/2013 10/2013 Müller-Peters: Kundenverhalten im Umbruch? Neue Informationsund Abschlusswege in der KfzVersicherung, Nr. 10/2013 9/2013 Knobloch: Risikomanagement in der betrieblichen Altersversorgung. Proceedings zum 4. FaRis & DAV-Symposium am 14. Juni 2013 8/2013 Strobel (Hrsg.): Rechnungsgrundlagen und Prämien in der Personenund Schadenversicherung - Aktuelle Ansätze, Möglichkeiten und Grenzen. Proceedings zum 3. FaRis & DAV Symposium am 7. Dezember 2012 7/2013 Goecke: Sparprozesse mit kollektivem Risikoausgleich - Backtesting 6/2013 Knobloch: Konstruktion einer unterjährlichen Markov-Kette aus einer jährlichen Markov-Kette 5/2013 Heep-Altiner et al. (Hrsg.): Value-Based-Management in Non-Life Insurance 4/2013 Heep-Altiner: Vereinfachtes Formelwerk für den MCEV ohne Renewals in der Schadenversicherung 3/2013 Müller-Peters: Der vernetzte Autofahrer – Akzeptanz und Akzeptanzgrenzen von eCall, Werkstattvernetzung und Mehrwertdiensten im Automobilbereich 2/2013 Maier, Schimikowski (beide Hrsg.): Proceedings zum 6. Diskussionsforum Versicherungsrecht am 25. September 2012 an der FH Köln 1/2013 Institut für Versicherungswesen (Hrsg.): Forschungsbericht für das Jahr 2012 2012 11/2012 Goecke (Hrsg.): Alternative Zinsgarantien in der Lebensversicherung. Proceedings zum 2. FaRis & DAV-Symposiums am 1. Juni 2012 10/2012 Klatt, Schiegl: Quantitative Risikoanalyse und -bewertung technischer Systeme am Beispiel eines medizinischen Gerätes 9/2012 Müller-Peters: Vergleichsportale und Verbraucherwünsche 8/2012 Füllgraf, Völler: Social Media Reifegradmodell für die deutsche Versicherungswirtschaft 7/2012 Völler: Die Social Media Matrix - Orientierung für die Versicherungsbranche 6/2012 Knobloch: Bewertung von risikobehafteten Zahlungsströmen mithilfe von Markov-Ketten bei unterjährlicher Zahlweise 5/2012 Goecke: Sparprozesse mit kollektivem Risikoausgleich - Simulationsrechnungen 4/2012 Günther (Hrsg.): Privat versus Staat - Schussfahrt zur Zwangsversicherung? Tagungsband zum 16. Kölner Versicherungssymposium am 16. Oktober 2011 3/2012 Heep-Altiner/Krause: Der Embedded Value im Vergleich zum ökonomischen Kapital in der Schadenversicherung 2/2012 Heep-Altiner (Hrsg.): Der MCEV in der Lebensund Schadenversicherung - geeignet für die Unternehmenssteuerung oder nicht? Proceedings zum 1. FaRis & DAV-Symposium am 02.12.2011 in Köln 1/2012 Institut für Versicherungswesen (Hrsg.): Forschungsbericht für das Jahr 2011 2011 5/2011 Reimers-Rawcliffe: Eine Darstellung von Rückversicherungsprogrammen mit Anwendung auf den Kompressionseffekt 4/2011 Knobloch: Ein Konzept zur Berechnung von einfachen Barwerten in der betrieblichen Altersversorgung mithilfe einer Markov-Kette 3/2011 Knobloch: Bewertung von risikobehafteten Zahlungsströmen mithilfe von Markov-Ketten 2/2011 Heep-Altiner: Performanceoptimierung des (Brutto) Neugeschäfts in der Schadenversicherung 1/2011 Goecke: Sparprozesse mit kollektivem Risikoausgleich