Persuasive Kommunikation. Wirkung auf das Verhalten und Beeinflussungsmöglichkeiten

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung
1.1. Problemstellung
1.2. Zielsetzung

2. Theorie: Erläuterung von Fachbegriffen
2.1 Customer Journey
2.2 Kundensegmentierung
2.3 Web-Analytics-Data
2.4 Rezipienten-Beeinflussung/ Persuasion
2.5 Elaboration-Likelihood Modell

3. Fallstudie
3.1 Aufbau der Studie
3.2 Vorgehen in der Studie
3.3 Ergebnisse
3.3.1 Ergebnisse der Fallstudie
3.3.2 Allgemeine Ergebnisse

4. Umsetzung: Implementierung in Unternehmen
4.1 Einführung
4.2 Abwägung der Vor- und Nachteile
4.2.1 Vorteile
4.2.2 Nachteile
4.3 Handlungsempfehlungen

5. Fazit

6. Literaturverzeichnis IV

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Elaboration-Likelihood-Model. Petty, R. E., Cacioppo, J. T (1986)

Abbildung 2: Emotion-imbued choice model (EIC). Lerner, J. S. et al. (2015). Annual Review of Psychology

1. Einleitung

Um dem richtigen Kunden im Handel zum richtigen Zeitpunkt das richtige Angebot unterbreiten zu können, wird zunächst eins benötigt: Informationen. Die Entwicklung der Technologie ermög­licht es, immer mehr Daten zu generieren und schneller zu verarbeiten. In der Vergangenheit umfasste Date Mining eine mühsame manuelle Datenanalyse um das Verbraucherverhalten und deren Wünsche zu untersuchen. Heute jedoch werden Tools wie Vollautomatische Echt­zeitberechnung genutzt, die aufzeigen, welche Produkte den Besuchern des Werbegeschäfts, innerhalb der nächsten Millisekunde angezeigt werden sollen. Während in der Vergangenheit nur das Wissen genutzt wurde, welche Kunden welches Produkt wann gekauft haben, wird heu­te jedes noch so kleine Rohdaten-Material analysiert und dazu verwendet Kunden und ihr Ver­halten Vorhersehbar zu machen. Grund: Jeden Tag zeigen Kunden auf ihren Smartphones und PCs, woran sie interessiert sind, diese Entwicklung kann dazu verwendet werden, um genaue benutzerdefinierte Profile zu erstellen und diese anschließend gewinnbringend an Handelsun­ternehmen zu verkaufen.

1.1. Problemstellung

Vielen Unternehmen fällt es schwer die Daten ihrer Kunden mit adäquatem Aufwand so zu ana­lysieren und zu interpretieren, dass am Ende verwertbare Informationen dabei herauskommen. Das rasante voranschreiten der Tec-Innovationen birgt große Probleme, da viele Firmen mit der Anpassung ihrer internen Systeme gefühlt stetig hinterherhinken (vgl. Prof. Dr. Weyer, 2017).¹ Dies hat zur Folge, dass die Daten zu einem Kunden oft gar nicht so einfach analysiert werden können, da diese in verschiedenen Systemen gespeichert sind und in unterschiedlichen Forma­ten vorliegen, die sich nicht miteinander verknüpfen lassen. Des Weiteren stellt das nichtvor­handensein von Informationsvielfalt im eigenen Unternehmen ein Hindernis dar, da in diesem Fall weder die benötigte Menge an Kundendaten gesammelt werden kann, um effektive und präzise Kundenprofile anzulegen, noch die Bedürfnisse und Verhaltensweisen von potenziellen Neukunden vorliegen. Hierbei bieten Dienstleister für kundenorientiertes Marketing wie Acxiom² Unternehmen eine Lösung. Sie unterstützt Unternehmen bei der Realisierung von kundengrup­penspezifischem Dialogmarketing, indem sie die virtuellen „Schritte" von Usern auswerten und damit Verhaltensdaten generieren (vgl. Acxiom, 2021).³ Die typischen Anwendungsbereiche dieser Dienstleistungen sind die Gewinnung neuer Kunden und die Auswahl von Marketing­maßnahmen. Identifizierung von Marktpotenzial und Zielgebieten, Standortplanung und poten­zialorientierte Sortimentsplanung sowie Direktmarketing und Kontrolle lokaler Werbeaktivitäten. Die Acxiom Deutschland GmbH arbeitet eng mit Facebook zusammen, nutzt offizielle Geoda- ten, Adressinformationen, Analyseprogramme und eine Kombination aus Datenintegration, Be­ratung und technischen Lösungen, um große Datenmengen zu verarbeiten. Acxiom ist ein Customer Intelligence Unternehmen, dass People-Based Marketing über alle relevanten On- und Offline-Kanäle und den Single Customer View anbietet. Acxiom macht Daten und In­sights einfach und sicher nutzbar, überall dort, wo sie benötigt werden (vgl. Acxiom, 2021).⁴

1.2. Zielsetzung

Um das Potenzial der zielgruppenspezifische Ansprache und Kundenwertoptimierung effektiv nutzen zu können, müssen Unternehmen anfangen das Verhalten ihrer Kunden systematisch zu beobachten und auszuwerten (vgl. Norton and Pine, 2013).⁵ Der Einfluss von Emotionen auf die Wahrnehmung von Werbeinhalte soll in dieser Studienarbeit untersucht und herausgefiltert werden. Hierbei werden Verhaltensdaten zum auswerten von verschiedene Kundengruppen generiert, um die richtige Zielgruppe exakt in dem Moment zu erreichen, in dem bei den poten­ziellen Kunden Interesse besteht. Es wird untersucht welche Implikationen sich ergäben, wenn eine Zielgruppenansprache nach affektiven Zuständen praktiziert würde. Aus Sicht des Werbe­treibenden stellen sich folgende Fragen: Welche Bedingungen können die Akzeptanz von Wer­beinhalten erhöhen und wie müssen diese Inhalte präsentiert werden, um den Werbeempfänger zu einer gewünschten Handlung zu motivieren (vgl. Remers, 2018, S. 5).⁶ Die ausgewerteten Daten werden anschließend in verschiedene Kundengruppen aufgeteilt und in „Paketen" an Un­ternehmen als Marketing-Tool ad on verkauft.

2. Theorie: Erläuterung von Fachbegriffen

2.1 Customer Journey

Der Begriff Customer Journey bezeichnet die „Reise" eines potenziellen Kunden über verschie­dene Touchpoints (Kontaktpunkte) mit einem Produkt, einer Marke oder einem Unternehmen, bis er eine gewünschte Zielhandlung durchführt (vgl. Böcker, 2015, S. 167).⁷ Die Touchpoints sind hierbei die Schnittstellen die der Kunde mit einer Marke oder einem Unternehmen hat.

2.2 Kundensegmentierung

Kundensegmentierung bezieht sich auf die Identifizierung von Gruppen aller (potenziellen) Kunden, bei denen jede Person in der Gruppe dieselben oder analogen (homogenen) Merkma­le (Variablen) aufweist, die für den Kauf wichtig sind und daher möglicherweise dasselbe Kauf­verhalten aufweisen. Gleichzeitig sollten sich diese Gruppen in diesen Merkmalen und Kaufver­halten erheblich voneinander unterscheiden. Ziel ist, die jeweiligen Kunden so anzusprechen und zu betreuen, wie es zur Gruppe und ihren Merkmalen passt. Dann sollten die Mitglieder der Gruppe die gleiche Reaktion oder das gleiche Kaufverhalten zeigen. Es muss anhand der Merkmale und Ausprägungen (Kundenkategorisierung) geklärt werden, welcher Kunde einem bestimmten Kundensegment zugeordnet wird (vgl. Dr. Fleig, 2019).⁸

2.3 Web-Analytics-Data

Der Zweck der Webanalyse besteht darin, die Empfänger mittels Botschaften, die über das In­ternet gesendet werden, besser einschätzen zu können, den Menschen dahinter zu verstehen, seine Identität zu verstehen und zukünftige Werbebotschaften für ihn genauer anzupassen. Hierbei wird analysiert welche von mehreren Online-Aktivitäten die höchste Erfolgsquote und die höchste Rentabilität aufweist. Im heutigen Verständnis wird der Begriff „Web Analytics" um­fassend für die Messung und Optimierung eines Web-Angebots definiert (vgl. Hassler, 2012, S. 27).⁹ Die Web Analytics Association, der internationale Web Analytics Verband¹⁰, definiert Web Analytics wie folgt: „Web Analytics ist die Messung, Sammlung, Analyse und Auswertung von Internet-Daten zwecks Verständnis und Optimierung der Web-Nutzung." Unter diesen Begriff fallen damit sämtliche Erhebungen, die dazu dienen, den Benutzer zu verstehen und ein On- line-Angebot zu verbessern (vgl. Hassler, 2012, S. 28).¹¹

2.4 Rezipienten-Beeinflussung/ Persuasion

Emotionale Ansteckung herrscht vor, wenn sich der mentale Zustand einer Person (z. B. Wut, Freude) an den mentalen Zustand anderer Personen anpasst, mit denen er zuvor Kontakt hatte (vgl. Kramer, Guillory, Hancock, 2014, S. 87).^{12 13 14} Emotionen gehören zum psychologischen Kon­zept der affektiven Zustände, welche die menschliche Erfahrung von Stimmungen und Emotio­nen beschreiben (vgl. APA, 2021. Remers, 2018, S. 7).1314 Rezipienten-Beeinflussung wird als Persuasion bezeichnet die nach zwei Methoden unterschieden werden kann: rationale und emotionale Persuasion (vgl. Sammer, 2015, S. 6).^{15 16 17}

1. Rationale Persuasion: Wird angewendet, wenn die stärken des Produktes in Form von Daten und Fakten dargestellt werden (vgl. ebd.). Hiermit werden Kunden angesprochen welche die Informationen konzentriert aufnehmen, Zusammenhänge selbstständig erarbei­ten und diese anschließend logisch verarbeiten können (vgl. Petty, C. 1986, S. 125. Sam­mer, 2015, S. 6).1617
2. Emotionale Persuasion: Hier werden Werbeinhalte mit Stimuli angereichert die eine emo­tionale Reaktion im Kunden hervorrufen und damit das, vom Unternehmen gewünschte, Verhalten, anregen sollen (vgl. Achar et al. 2016, S. 167).¹⁸ 19 20 21 Stimuli sind Bilder, Musik oder Film die affektive Zustände im Kunden auslösen (vgl. Haas et al. 2016, S. 11. Kragel, La- Bar, 2016, S. 451. Yuan et al. 2014, S. 11).^{19 20 21}

2.5 Elaboration-Likelihood Modell

Elaboration im Sinne des ELM bezeichnet die Art und Weise, in dem der Nutzer über die the­menrelevanten Argumente nachdenkt, die in einer persuasiven Botschaft enthalten sind (z. B. Werbeanzeige im Newsfeed) (vgl. Petty, 1986, S. 128).22 Das ELM wurde in den 1980er Jahren mit dem Ziel entwickelt, bestehende Erkenntnisse zur Einstellungsänderung unter einem Kon­zept zu vereinen (vgl. Petty, Cacioppo, 1986, S. 125).23 Wenn der Rezipient zum Zeitpunkt des Persuasionsversuchs in der Lage ist die relevanten Informationen der Werbeanzeige weitge­hend zu verarbeiten, ist die Elaborationswahrscheinlichkeit hoch. Der Rezipient beobachtet die Werbung, erinnert sich an verwandte Assoziationen, Bilder und Erinnerungen (kognitive Res­sourcen) und vergleicht seine Erfahrungen mit den in der Werbung angezeigten Informationen (vgl. ebd.). Auf der Grundlage der Bewertung bildet der Rezipient eine Haltung gegenüber der Werbung (vgl. ebd.). Diese Überzeugungsmethode wird im ELM als zentraler Weg (Rationale Persuasion) bezeichnet (vgl. Petty, Cacioppo, 1986, S. 131).24 Es erfordert eine erhöhte Anzahl kognitiver Ressourcen und basiert hauptsächlich auf den themenbezogenen Argumenten der Werbung, während die allgemeine Haltung der Rezipient eine untergeordnete Rolle spielt. Da­her kann der Denkprozess über die zentrale Route als analytisch und unvoreingenommen be­schrieben werden (vgl. Petty, Cacioppo, 1986, S. 128).25 Da sich der Rezipient in diesem Zu­stand mehr auf themenrelevante Argumente stützt, müssen überzeugende Inhalte von hoher Qualität sein, um überzeugen zu können (vgl. Petty, Cacioppo, 1986, S. 133).26 Eine hohe oder starke Qualität bedeutet, dass überzeugende Inhalte durch analytische Ausarbeitung positives Denken anregen sollen (vgl. ebd.). Wenn der Rezipient nur geringfügig motiviert oder nicht in der Lage ist, die Argumente der Werbung zu berücksichtigen, ist die Elaborationswahrschein­lichkeit bzw. die Beeinflussung des Rezipient durch die Werbung gering (vgl. Petty, Cacioppo, 1986, S. 128).27 In diesem Fall wird der Rezipient die mit dem Thema verbundene Erfahrung nicht nutzen, sondern seine Bewertung auf periphere Stimuli stützen (z. B. die ansprechende Musik im Werbevideo, die angenommene Fähigkeit / Attraktivität des Unternehmenssprechers, usw.) (vgl. Petty, Cacioppo, 1986, S. 130).28 Diese Überzeugungsmethode, oder Persuasion, wird als periphere Route (Emotionale Persuasion) bezeichnet (vgl. Petty, Cacioppo, 1986, S. 128).29 Es erfordert nur wenige kognitive Ressourcen und wird zunehmend von affektiven Sti­muli und allgemeinen Einstellungen geleitet (vgl. ebd.). Die Qualität oder Stärke der Inhalte spielt eine untergeordnete Rolle, so dass selbst schwache Argumente oder fehlende Argumente zu einer Persuasion führen können (vgl. Petty, Cacioppo, 1986, S. 133).30 Daher kann der psy­chologische Prozess des Rezipient als oberflächlich oder heuristisch beschrieben werden (vgl. Petty, Cacioppo, 1986, S. 128).31 Der Rezipient verwenden demnach heuristisches Denken bei der Bewertung von Werbung auf der Grundlage vereinfachter Regeln (wenn ein Produkt bei­spielsweise ein Bestseller ist, muss es gut sein). Durch diese Vorgehensweise kann der Rezipi- ent ohne kognitiven Aufwand ein schnelles Urteil fällen (vgl. Griskevicius et al. 2009, S. 385. Petty, Cacioppo, 1986, S. 130).3233^{22 23 24}

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Elaboration-Likelihood-Model. Quelle: (vgl. Petty, Cacioppo, 1986: S. 126).34

3. Fallstudie

3.1 Aufbau der Studie

Es wird herausgefiltert welche Zustände die Empfänglichkeit für Werbeinhalte begünstigen und wie diese Inhalte präsentiert werden müssen, um den Werbeempfänger zu einer gewünschten Handlung zu motivieren. Dieser Versuch der Beeinflussung wird Persuasion genannt und kann von den Werbeträgern auf zwei Weißen genutzt werden: rational und emotional (vgl. Sammer 2015, S. 6).25 Wie wirken sich Manipulationen der emotionalen Stimuli im simulierten Newsfeed auf die Rezipienten-Wahrnehmung einer Werbeanzeige aus? Vorgehen: Wahrnehmungs- und Urteilsverzerrungen von Personengruppen identifizieren, denen zuvor angenehme oder verär­gernde Newsfeed-Artikel gezeigt wurden. Darüber hinaus werden auch die demographischen und psychologischen Variablen erfasst, bei denen der Verdacht besteht, dass sie den Effekt der beiläufigen Emotion beeinflussen könnten.

[...]

¹ Vgl. Prof. Dr. Weyer, J. (2017). Technischer Fortschritt - Fluch oder Segen?

² Vgl. Acxiom (2021). The Data Foundation for the World's best Marketers.

³ Vgl. Acxiom (202l). The Data Foundation for the World's best Marketers.

⁴ Vgl. Acxiom (2021). The Data Foundation for the World's best Marketers.

⁵ Vgl. Norton, D.W., & Pine, B.J. (2013). Using the customer journey to road test and refine the business model.

⁶ Vgl. Remers, F. T. (2018). Einfluss von Emotionen auf die Wahrnehmung narrativer Werbeinhalte im Social Media Kontext, S. 5.

⁷ Vgl. Böcker, J. (2015). Die Customer Journey-Chance für mehr Kundennähe. In Dialogmarketing Perspektiven, S. 167.

⁸ Vgl. Dr. Fleig, J. (2019). Vorgehen bei der Kundensegmentierung. Management Handbuch.

⁹ Vgl. Hassler, M. (2012). Web analytics. 1.2 Was ist Web Analytics? S. 27.

¹⁰ Vgl. GoDaddy (2021).

¹¹ Vgl. Hassler, M. (2012). Web analytics. 1.2 Was ist Web Analytics? S. 28.

¹² Vgl. Kramer, A. D. I., Guillory, J. E., & Hancock, J. T. (2014). Experimental evidence of massive-scale emotional contagion through social networks, S. 87.

¹³ Vgl. APA Dictionary of Psychology (2021).

¹⁴ Vgl. Remers, F. T (2018). Einfluss von Emotionen auf die Wahrnehmung narrativer Werbeinhalte im Social Media Kontext, S. 14.

¹⁵ Vgl. Sammer, P. (2015). Storytelling: Die Zukunft von PR und Marketing, S. 6.

¹⁶ Vgl. Petty, R. E., Cacioppo, J. T. (1986). The Elaboration Likelihood Model of Persuasion, S. 125.

¹⁷ Vgl. Sammer, P. (2015). Storytelling: Die Zukunft von PR und Marketing, S. 6.

¹⁸ Vgl. Achar, C., So, J., Agrawal, N., & Duhachek, A. (2016). What we feel and why we buy the influence of emotions on consumer decision-making, S. 167.

¹⁹ Vgl. Haas, S. A., Amso, D., & Fox, N.A. (2016). The effects of emotion priming on visual search in socially anxious adults, S. 11.

²⁰ Vgl. Kragel, P A. und K. S., LaBar (2016). Decoding the Nature of Emotion in the Brain, S. 451.

²¹ Vgl. Yuan, J., Chen, J., Yang, J., Ju, E., Norman, G. J. & Ding, N. (2014). Negative Mood State Enhances the Susceptibility to Unpleasant Events. Neural, S.11.

²² Vgl. Griskevicius, V, Goldstein, N. J., Mortensen, C. R., Sundie, J. M., Cialdini R. B. & Kenrick, D. T. (2009). Fear and Loving in Las Vegas Evolution, Emotion, and Persuasi­on, S. 385.

²³ Vgl. Petty, R. E., Cacioppo, J. T. (1986). The Elaboration Likelihood Model of Persuasion, S. 130.

²⁴ Vgl. Petty, R. E., Cacioppo, J. T. (1986). The Elaboration Likelihood Model of Persuasion, S. 126.