Einflussfaktoren auf den Endpreis von Online-Auktionen. Eine empirische Analyse am Beispiel von eBay


Diplomarbeit, 2008

122 Seiten, Note: 1,7


Leseprobe

INHALTSVERZEICHNIS

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Identifikation von Einflussfaktoren bei Online-Auktionen als Problem

2 Konzeptionelle Grundlagen von Online-Auktionen
2.1 Online-Handel auf Auktionsplattformen
2.1.1 Auktionsformen im Allgemeinen
2.1.2 Handeln bei eBay
2.2 Theoretische Ansätze zur Erklärung von Online-Auktionen
2.2.1 Risikotheorie
2.2.2 Auktionstheorie
2.2.3 Typen von Kaufentscheidungen
2.2.4 Awareness und Evoked Set
2.2.5 Angebot und Nachfrage
2.2.6 Informations-Integrations-Theorie

3 Erstellung des Modells zur Identifikation von Einflussfaktoren
3.1 Herleitung der Hypothesen
3.1.1 Hypothesen basierend auf Vertrauen und Risiko
3.1.2 Hypothesen basierend auf der Auktionstheorie
3.1.3 Hypothesen basierend auf psychischen Auswahlprozessen
3.1.4 Hypothesen basierend auf Angebot und Nachfrage
3.2 Zusammenfassung des Modells

4 Empirische Untersuchung der Wirkung einzelner Faktoren auf den Endpreis einer Auktion
4.1 Beschreibung der Forschungsmethode
4.1.1 Anwendungsgebiete der Regressionsanalyse
4.1.2 Modellformulierung
4.1.3 Schätzung der Regressionsfunktion
4.1.4 Prüfung der Regressionsfunktion
4.1.5 Prüfung der Regressionskoeffizienten
4.1.6 Prüfung der Modellprämissen
4.1.7 Schrittweise Regression
4.2 Datengrundlage der Analyse
4.2.1 Herkunft der Daten
4.2.2 Erklärung der erfassten Variablen
4.3 Analyse der Daten
4.3.1 Deskriptive Statistik
4.3.2 Erklärung des Preistrends
4.3.3 Modell 1: Verkäufertyp
4.3.4 Modell 2: Laufzeit
4.3.5 Modell 3: Erscheinung der Auktion
4.3.6 Modell 4: Inhaltsbeschreibung der Auktion
4.3.7 Modell 5: Anzahl der Gebote
4.3.8 Modell 6: Rechtfertigung des Verkaufs
4.3.9 Modell 7: Vorheriges Modell ohne Laufzeit
4.3.10 Modell 8: Vorheriges Modell ohne Farbe
4.3.11 Modell 9: Versandkosten
4.3.12 Modell 10: Startpreis
4.3.13 Modell 11: Anzahl der Bieter
4.3.14 Modell 12: Erfahrung der Käufer
4.3.15 Modell 13: Reputation der Verkäufer – Mitgliedschaft
4.3.16 Modell 14: Reputation der Verkäufer – Bewertungen
4.3.17 Modell 15: Wochentage
4.3.18 Modell 16: Mittwoch und Samstag
4.3.19 Modell 17: Angebot
4.3.20 Modell 18: Anzahl der Bilder
4.3.21 Modell 19: Galeriebild
4.3.22 Modell 20: Fettschrift
4.3.23 Modell 21: Untertitel
4.3.24 Modell 22: PayPal-Schutz
4.3.25 Modell 23: Endgültiges Modell
4.4 Interpretation der Ergebnisse
4.4.1 Hypothesen basierend auf Vertrauen und Risiko
4.4.2 Hypothesen basierend auf der Auktionstheorie
4.4.3 Hypothesen basierend auf psychischen Auswahlprozessen
4.4.4 Hypothesen basierend auf Angebot und Nachfrage
4.5 Zusammenfassung und Implikationen an die Praxis

5 Fazit und Forschungsausblick

LITERATURVERZEICHNIS

ELEKTRONISCHE QUELLEN

ANHANG

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Grafische Darstellung der möglichen Optionen der Artikeleinstellung.

Abbildung 2: Angaben zum Verkäufer und Abwicklungsmodalitäten

Abbildung 3: Bewertungskommentare nach einer Auktion

Abbildung 4: Zusammenhang zwischen Awareness und Evoked Set

Abbildung 5: Preis-Mengen-Diagramm

Abbildung 6: Elemente der Informations-Integrations-Theorie

Abbildung 7: Zusammenfassung des Modells

Abbildung 8: Anwendungsbereiche einer Regressionsanalyse

Abbildung 9: Verschiedene Arten von Zusammenhängen

Abbildung 10: Methode der kleinsten Quadrate

Abbildung 11: Konfidenzintervalle und statistische Signifikanz

Abbildung 12: Verschiedene Formen der Heteroskedastizität

Abbildung 13: Unsicherheitsbereiche bei der Durbin/Watson Teststatistik

Abbildung 14: Grafik der Optionen Fettschrift, Untertitel, Galeriebild und PayPal-Schutz

Abbildung 15: Histogramm der Variable vbewertungsprozent

Abbildung 16: Bivariate Statistik der Variablen preis und tag

Abbildung 17: Bivariate Statistik der Variablen preis, kbewertungsanzahl und wochentag

Abbildung 18: Symmetrie-Plot der Variable preis

Abbildung 19: Regressionsgerade Preis-Tag

Abbildung 20: Quadrierte Funktionsform zur Erklärung des Preistrends.

Abbildung 21: Quadratische Funktionsform 5. Ordnung zur Erklärung des Preistrends

Abbildung 22: Unsicherheitsbereiche bei der Durbin/Watson Teststatistik

Abbildung 23: Plot zur Überprüfung der Normalverteilungsannahme der Residuen

Abbildung 24: Histogramm der Variable anzahlbieter

Abbildung 25: Zusammenfassung der Befunde

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Ermittelter Anteil der Englischen Auktion in verschiedenen Studien

Tabelle 2: Deskriptive Statistik der Stichprobe

Tabelle 3: Vorher-Nachher-Vergleich der Elimination von Ausreißern

Tabelle 4: Preis in Abhängigkeit der Zeitreihe

Tabelle 5: Preis in Abhängigkeit des logarithmierten Tags

Tabelle 6: Quadratische Funktionsform zur Erklärung des Preisverfalls

Tabelle 7: Quadratische Funktion höherer Ordnung zur Erklärung des Preisverfalls

Tabelle 8: Modell nach Hinzunahme der Variable verkaufertyp

Tabelle 9: Modell nach Hinzunahme der Variable laufzeit

Tabelle 10: Modell nach Hinzunahme der Variablen erschfarbe und erschhtml

Tabelle 11: Modell nach Hinzunahme der Variable inhaltsbeschreibung

Tabelle 12: Modell nach Hinzunahme der Variable geboteanzahl

Tabelle 13: Modell nach Hinzunahme der Variable rechtfertigung

Tabelle 15: Modell nach Entfernen der Variable laufzeit

Tabelle 15: Modell nach Entfernen der Variable erschfarbe

Tabelle 16: Modell nach Hinzunahme der Variable versandkosten

Tabelle 17: Modell nach Hinzunahme der Variable startpreis

Tabelle 18: Modell nach Hinzunahme der Variable anzahlbieter

Tabelle 19: Modell nach Hinzunahme der Variable kbewertungsanzahl

Tabelle 20: Modell nach Hinzunahme der Variable vbewertungsanzahl

Tabelle 21: Modell nach Hinzunahme der Variable vbewertungsprozent

Tabelle 22: Modell nach Hinzunahme der Variablen DI, MI, DO, FR, SA, und SO

Tabelle 23: Modell nach Entfernen der Variablen DI, DO, FR und SO

Tabelle 24: Modell nach Hinzunahme der Variable anzahltag

Tabelle 25: Modell nach Hinzunahme der Variable bilderanzahl

Tabelle 26: Modell nach Hinzunahme der Variable galerie

Tabelle 27: Modell nach Hinzunahme der Variable fett

Tabelle 28: Modell nach Hinzunahme der Variable untertitel

Tabelle 29: Modell nach Hinzunahme der Variable paypalschutz

Tabelle 30: VIF des endgültigen Modells

Tabelle 31: Das endgültige Regressionsmodell

Tabelle 32: Beta-Werte des Modells

Tabelle 33: Bivariate Statistik des Verkäufertyps und der Optionen

Tabelle 34: Bivariate Statistik der Erscheinung in HTML und dem Verkäufertyp

Tabelle 35: Bivariate Statistik von Bilderanzahl und dem Verkäufertyp

Tabelle 36: Deskriptive Statistik der Wochentage

Tabelle 37: Perzentile der Variablen anzahlbieter und preisohnetrend

Tabelle 38: Gruppenvergleich von wenigen Bietern und einem hohen Preis

1 Identifikation von Einflussfaktoren bei Online-Auktionen als Problem

Online-Auktionen haben in den vergangenen Jahren eine große Bedeutung im E-Commerce bekommen. Die einfache Handhabung, geringe Transaktionskosten sowie die geographische Unabhängigkeit führen zu einer stetig wachsenden Zahl der Auktionsteilnehmer im Business- to-Consumer und Consumer-to-Consumer Bereich.

Die Online-Auktionsplattform eBay hat sich seit 1995 in 33 internationalen Märkten auf vier Kontinenten als Online-Marktplatz etabliert und zählt bis heute 212 Mio. registrierte Mitglieder weltweit.[1] eBay bietet den Verkäufern die Möglichkeit, ihre Artikel in einer der 50.000 Unterkategorien einzustellen.[2] Nach eigenen Angaben werden derzeit bei eBay Deutschland alle vierzehn Sekunden ein Handy und alle zehn Minuten eine Schrankwand verkauft.[3]

Obgleich das Phänomen eBay seit Mitte der 90er Jahre sich stets wachsender Beliebtheit erfreut und nach wie vor eine Vielzahl von Studien erscheinen, beschränken sich die empirischen Untersuchungen zumeist auf den amerikanischen und asiatischen Raum. So finden sich zahlreiche Arbeiten, die sich lediglich auf Teilaspekte von Online-Auktionen wie z.B. die Anbieterreputation,[4] die Laufzeit und Teilnehmerzahl[5] oder die Abgabe von Geboten konzentrieren.[6] Je nach Untersuchung kommen die Studien zu unterschiedlichen Ergebnissen, welche teilweise auf kulturelle Unterschiede, aber auch auf das Untersuchungsdesign zurückzuführen sind. Teilweise gehen die Forscher des Gebietes davon aus, dass durch eine reine Beobachtung von Auktionen nicht alle Variablen korrekt erfasst werden können.[7]

Diese Arbeit soll den bisherigen Wissensstand erweitern, indem sie nicht nur Teilaspekte, sondern alle verfügbaren Variablen von Online-Auktionen bei eBay Deutschland untersucht. Dabei kommt ein neues Verfahren der Datenerhebung zum Einsatz: so soll die eBay-API – das Application Programming Interface – genutzt werden, um die oben genannten Einschränkungen der Datengewinnung zu umgehen. Auf diese Weise kann eine große Anzahl von Auktionen beobachtet werden. Durch die Beobachtung über die eBay-API gehen keine wertvollen Variablen verloren. Die so gewonnenen Daten sollen einer multivariaten Analyse unterworfen werden, mit dem Ziel, die Abhängigkeit des Endpreises einer Auktion von verschiedenen Einflussfaktoren herzuleiten und im Anschluss erklären zu können.

Kapitel 2 befasst sich mit den zugrunde gelegten Theorien und definiert für die Arbeit wichtige Begriffe. In Kapitel 3 werden die Hypothesen aus den Theorien hergeleitet. Kapitel 4 ist der empirischen Untersuchung vorbehalten. So wird zunächst die Regression und die dahinter stehende Methodik erklärt. Des Weiteren wird der Umgang mit Gütekriterien erläutert, die später bei der Regression Anwendung finden. Danach folgt eine Beschreibung der Annahmeverletzung, die bei der Nutzung der Kleinst-Quadrat-Methode auftreten kann. Daraufhin wird die Herkunft der Daten und die Operationalisierung der Konstrukte erläutert, wobei an dieser Stelle noch einmal genau auf die Datenstruktur eingegangen wird, um Dritten eine Sekundäranalyse zu ermöglichen. Im Anschluss folgt eine Diskussion der deskriptiven Statistik, um die Vorarbeit für die schrittweise Regression zu leisten, in welcher dann die aufgestellten Konstrukte auf kausale Zusammenhänge überprüft werden. Das Kapitel endet mit einer ausführlichen Diskussion des endgültigen Modells sowie einer Interpretation der Daten im Hinblick auf die aufgestellten Hypothesen und richtet Handlungsempfehlungen an eBay und eBay-Teilnehmer. Kapitel 5 stellt offene Fragen an Forscher des Gebietes und schließt die Arbeit mit einem Fazit.

2 Konzeptionelle Grundlagen von Online-Auktionen

2.1 Online-Handel auf Auktionsplattformen

2.1.1 Auktionsformen im Allgemeinen

Bruhn/Homburg definieren eine Auktion allgemein als „Marktveranstaltung, in deren Rahmen ein angebotenes Gut an den Nachfrager verkauft wird, der den höchsten Preis bietet“.[8] Man unterscheidet dabei vier verschiedene Auktionsformen, die sich durch ihre Art der Gebotsabgabe und der Bestimmung des Endpreises voneinander abgrenzen lassen. Zu nennen sind die Englische Auktion, die Holländische Auktion, die Höchstpreisauktion und die Vickrey-Auktion. Sie lassen sich dahingehend unterscheiden, ob die Gebote offen oder verdeckt abgegeben werden, in welche Richtung die Auktionsuhr läuft und ob der zu zahlende Preis dem Endgebot entspricht oder um mindestens einen Gebotsschritt geringer ausfällt.[9] Weiterhin ist zwischen einer statischen und einer dynamischen Auktion zu unterscheiden. Im Gegensatz zur statischen Auktion ist bei einer dynamischen Auktion den Bietern das jeweilige Höchstgebot und dessen Bieter bekannt. Somit kann ein Gebot das Bieterverhalten beeinflussen und so das Geschehen dynamisch variieren.[10]

Bei der Englischen Auktion legt der Verkäufer einen Startpreis fest, wobei Gebote offen abgegeben werden und Mehrfachgebote möglich sind. Der Höchstbietende erhält am Ende den Zuschlag zu dem von ihm zuletzt genannten Preis. In der Regel steigen die Preisgebote sukzessiv (aufsteigende Auktion).[11]

In der Holländischen Auktion gibt der Verkäufer einen möglichst hohen Startpreis vor, der über der maximalen Zahlungsbereitschaft der potenziellen Käufer liegt. Es ist die einzige Auktionsform, bei der der Auktionspreis im Laufe der Auktion sukzessive sinkt (absteigende Auktion) bis ein Bieter sein Gebot abgibt, zu dem er den Artikel letztendlich erhält.[12]

Bei der Höchstpreisauktion gibt jeder Bieter sein Gebot verdeckt ab. Am Ende der Laufzeit erhält der Bieter mit dem höchsten Gebot den Zuschlag. Dabei hat der Gewinner der Auktionen den Endpreis in der Höhe seines Gebotes zu entrichten. Dieses Auktionsformat führt bei hochpreisigen Versteigerungsobjekten häufig zu überhöhten Endpreisen, da die Bieter bei der Evaluierung ihres Gebots nicht auf andere Gebote der Konkurrenten reagieren können. So liegt der Endpreis häufig in der Nähe der maximalen Preisbereitschaft der Bieter. Der Ausgang einer Auktion ist somit stark durch die teilnehmenden Individuen geprägt.

Ähnlich wie bei der Höchstpreisauktion erfolgt bei der Vickrey-Auktion die Gebotsabgabe verdeckt. Der Höchstbietende erhält den Zuschlag, jedoch zu dem Preis, der dem zweithöchsten Gebot entspricht.

Die Englische Auktion ist die gebräuchlichste Form unter den oben genannten.[13] Auch im Internet dominiert die englische Auktionsform:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Ermittelter Anteil der Englischen Auktion in verschiedenen Studien[14]

Die Auktionsform bei eBay entspricht einer Mischung aus der Englischen und der Vickrey- Auktion, da sich eBay einem Maximalgebot (engl.: proxy-bidding) bedient.[15] Gebote werden gemäß der Englischen Auktion offen abgegeben, jedoch muss der abgegebene Maximalpreis eines Bieters nicht dem Endpreis entsprechen, der ein Inkrement über dem zweithöchsten Gebot liegt. Diese Mischung der Auktionsformen kommt bei eBay im Auktionsformat Auktion und der Kombination aus Auktion und Festpreis zum Einsatz.

2.1.2 Handeln bei eBay

eBay Deutschland bietet derzeit vier verschiedene Auktionsformate an. Zu unterscheiden sind reine Auktionen,[16] Auktionen zum Festpreis,[17] Kombinationen aus Auktion und Festpreis[18] sowie Multiauktionen.[19]

Bei reinen Auktionen legt der Verkäufer einen Startpreis für seinen Artikel fest und bestimmt die Angebotsdauer der Auktion. Je nach Kategorie fällt für höhere Startpreise ein Gebührenaufschlag an. Als Laufzeit einer Auktion kann dabei zwischen einem Tag, drei, fünf, sieben oder zehn Tagen gewählt werden, wobei die Wahl der verschiedenen Laufzeiten nicht mit unterschiedlichen Gebühren belegt ist.[20] Des Weiteren muss der Verkäufer eine Kategorie wählen, in der das zu versteigernde Produkt für den Bieter sichtbar ist. Außerdem sind vom Verkäufer Zahlungsmodalitäten und die Höhe der Versandkosten anzugeben. Die Versandkosten werden sowohl bei der Artikelübersicht, als auch in der Auktion gut sichtbar dargestellt.

Im Zuge der Artikeleinstellung kann der Verkäufer zwischen verschiedenen aufpreispflichtigen Optionen wählen, die den Artikel in der Übersicht grafisch hervorheben. So kann der Verkäufer wählen, wie viele Bilder der Auktion beifügt werden sollen und ob ein Bild als Galeriebild dient. Ein Galeriebild wird in der Übersicht als kleines Thumbnail dargestellt.[21] Außerdem kann der Verkäufer die Option Untertitel wählen. Diese Option räumt ihm in der Artikelübersicht mehr Platz bei der Beschreibung seines Produktes ein. Weiterhin lässt sich der Titel der Auktion in Fettschrift darstellen. Auch diese Option ist kostenpflichtig. Abbildung 1 zeigt den Ausschnitt einer Artikelübersicht. Dort sind Artikel mit allen oben aufgeführten Optionen dargestellt. Die erste Auktion der Artikelübersicht weist keinerlei kostenpflichtige Optionen auf. Bei der zweiten und dritten Option haben die Verkäufer die Option Galeriebild gewählt. In der zweiten Auktion nutzt der Verkäufer die Option Fettschrift um die Auktion von den anderen hervorzuheben.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Grafische Darstellung der möglichen Optionen der Artikeleinstellung[22]

Daneben hat der Verkäufer die Möglichkeit, das Produkt ausführlich in der Artikelbeschreibung zu präsentieren. Ihm steht dazu ein Editor zur Verfügung, der unterschiedliche Schriftarten, Schriftgrößen, Textfarben, Tabellen und das Einbinden von Bildern ermöglicht.[23] Anstelle des Textes kann der Verkäufer aber auch eine HTML-Seite zur Artikelbeschreibung nutzen. Das Erstellen einer HTML-Seite ist mit deutlich mehr Aufwand verbunden als die Beschreibung mit dem Editor. Jedoch bietet die Verwendung einer HTML- Beschreibung umfangreichere gestalterische Mittel.

Nach der Beschreibung des Artikels kann der Verkäufer wählen, an welchem Tag die Auktion auslaufen soll. So kann der Verkäufer beispielsweise den Sonntagnachmittag als Endzeitpunkt der Auktion wählen, falls er sich zu dieser Zeit besonders viele Gebote erhofft. Der Verkäufer kann außerdem entscheiden, ob der Käufer den Artikel mit dem Online-Dienst PayPal bezahlen kann.[24] Der Käufer erhält bei Nutzung dieses Dienstes eine kostenlose Versicherung, die im Betrugsfall einen Artikelwert bis 500 Euro abdeckt.[25] Nach dem Einstellen der Auktion ist der Artikel direkt für Interessenten sichtbar. Die Auktion kann dann nur noch in Ausnahmefällen abgebrochen werden.[26]

Interessenten können die eingestellten Artikel entweder über die Suchfunktion oder über eine Kategorieauswahl finden. Die Auswahl der Artikel wird dem Interessenten dann ähnlich wie in Abbildung 1 dargestellt präsentiert. Er kann durch Aufrufen des Artikels weitere Informationen zum Verkäufer, den Eigenschaften des Produkts sowie die Anzahl der bisher abgegebenen Gebote erfahren. Der potentielle Käufer kann der Übersicht entnehmen, ob der Verkäufer gewerblich oder privat versteigert, wie viele Transaktionen schon durch ihn getätigt wurden und wie diese von Dritten bewertet wurden. Durch den Aufruf der Gebotsübersicht kann der Interessent die Anzahl der teilnehmenden Bieter einsehen. Abbildung 2 verdeutlicht den vorher beschriebenen Sachverhalt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Angaben zum Verkäufer und Abwicklungsmodalitäten[27]

Unmittelbar unter den Angaben der Abbildung 2 befindet sich die Artikelbeschreibung des zu versteigernden Produktes. Bestehen trotz der Artikelbeschreibung noch Fragen bezüglich der Beschaffenheit des Artikels, so kann der Interessent den Verkäufer per Webformular oder per E-Mail kontaktieren.[28]

Gibt ein Interessent A ein Gebot ab, erfolgt die Gebotserhöhung in – von der Artikelkategorie abhängigen – bestimmten Gebotsschritten. Wird das Gebot eines Bieters B von Bieter A übertroffen, so ist der neue Preis für den Artikel einen Gebotsschritt über dem vorherigen Höchstgebot des Bieters A, unabhängig davon, wie viel mehr der Bieter B geboten hat. Hat Bieter B ein Gebot bestätigt, das höher ist, als das neue Höchstgebot, so steigert der Bietagent von eBay stellvertretend bis zu seinem gesetzten Maximalpreis mit. Im Großteil der Kategorien beträgt ein Gebotsschritt einen Euro. Es sei noch erwähnt, dass eBay die so genannte hard stopping rule einsetzt. Im Gegensatz zu Online-Auktionen einiger anderer Auktions-Häuser verlängert sich die Laufzeit der Auktion nicht, wenn kurz vor dem Auktionsende noch Gebote abgegeben werden.

Findet der Verkauf durch einen gewerblich angemeldeten Verkäufer statt, muss dieser dem Käufer ein 14-tägiges Rückgaberecht einräumen. Private Verkäufer können dieses Recht auf Rückgabe freiwillig gewähren oder Rücknahme durch eine entsprechende Klausel in der Auktionsbeschreibung ausschließen.[29]

Nach Abschluss einer Transaktion haben sowohl Käufer als auch Verkäufer die Möglichkeit, den Ablauf zu bewerten. Hierzu steht ihnen eine 3 stufige Rating-Skala zur Verfügung (negativ/neutral/positiv). Zusätzlich kann die Zufriedenheit über den Ablauf der Auktion mit 80 Zeichen kurz verbal beschrieben werden.[30] Die so abgegebenen Bewertungen sind für zukünftige Käufer in der Regel direkt einsehbar. Interessierte können bis zu 90 Tage nach der Transaktion die betreffende Auktion aufrufen. Nach dieser Frist sind nur noch die Art der Bewertung und verbale Kommentare sichtbar.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Bewertungskommentare nach einer Auktion[31]

Andere eBay-Nutzer können nachvollziehen, wie lange die jeweiligen Bewertungen zurückliegen. Die Anzahl der Bewertungen ist in verschiedene Kategorien unterteilt: Bewertungen im vergangenen Monat, Bewertungen der letzten sechs Monate sowie vergangenen letzten zwölf Monate. Wird eine schlechte Bewertung abgegeben, kann sich der schlecht bewertete Transaktionspartner zu dieser Bewertung äußern. Für eBay Mitglieder besteht die Möglichkeit, das Bewertungsprofil vor anderen Teilnehmern zu verbergen. In diesem Fall ist der Anteil der positiven Bewertungen zwar noch sichtbar, jedoch können die einzelnen Bewertungskommentare nicht mehr eingesehen werden.[32] Erhält ein eBay- Teilnehmer zu viele schlechte Bewertungen, so kann er vom Handel bei eBay für unbestimmte Zeit ausgeschlossen werden.[33]

2.2 Theoretische Ansätze zur Erklärung von Online-Auktionen

2.2.1 Risikotheorie

Die Risikotheorie geht auf die Arbeiten von Bauer zurück und ist fester Bestandteil von zahlreichen betriebswirtschaftlichen Fragestellungen.[34] Die Risikotheorie geht davon aus, dass die Entscheidung eines Individuums maßgeblich von dem Grad des wahrgenommenen Risikos abhängig ist, das als Folge der Entscheidung auftreten kann. Unter Kaufrisiko versteht Bauer dabei Konsequenzen einer Handlung, die im Vorfeld nicht mit Sicherzeit antizipiert werden können.[35] Dabei können bis zu sechs verschieden Risikodimensionen unterschieden werden:

- Das funktionale Risiko beschreibt die Unsicherheit des Individuums, ob das Kaufobjekt die erwarteten Produkteigenschaften aufweist.
- Des Weiteren geht der Käufer ein soziales Risiko ein, da er durch das erworbene Produkt einen Imageschaden davonträgt.
- Der Käufer hat auch das finanzielle Risiko zu tragen, wenn seine Investition nicht den angemessenen Nutzenwert liefert.
- Ein psychologisches Risiko kann durch das Auftreten von kognitiven Dissonanzen bestehen.
- Auf das Individuum kommt ein physiologisches Risiko zu, falls von dem erstandenen Produkt eine Gesundheitsgefahr ausgeht.[36]
- Weiterhin besteht ein Zeitrisiko, das sich auf die Unsicherheit des Käufers bezieht. Er muss sich die Frage stellen, wie viel Zeit er für den Erwerb und die Nutzung aufbringen muss.[37]

In der Literatur wird argumentiert, dass alle Dimensionen zu einem wahrgenommenen Gesamtrisiko summiert werden können, wobei das funktionale und das finanzielle Risiko den stärksten Einfluss besitzen.[38] Käufer streben im Allgemeinen einen risikoarmen Gefühlszustand an. Der wahrgenommene Konflikt kann als Auftreten kognitiver Dissonanz verstanden werden.[39] Das wahrgenommene Risiko lässt sich dabei mittels preisorientierten Qualitätsheuristiken sowie durch vergangene positive Erfahrung reduzieren.[40] Treten Käufer das erste Mal mit einem Verkäufer in Kontakt, so kann der Käufer seine Entscheidung nicht auf Vergangenheitswerte stützen und somit auch das wahrgenommene Risiko nicht mit Hilfe der Erfahrung minimieren. Um das wahrgenommene Risiko zu reduzieren, greift das Individuum in diesem Fall auf Risikominimierungsstrategien zurück.[41] Als Minimierungsstrategie kommt vor Allem das Sammeln zusätzlicher Informationen über das Produkt und das Einholen von Meinungen Dritter über den Verkäufer in Frage. Die Einschätzung Dritter (Reputation) kann das wahrgenommene Risiko reduzieren und das Individuum zu einer Kaufentscheidung veranlassen. Auch Garantien und das Einräumen eines

Rücktrittsrechts können das empfundene Risiko minimieren und somit handlungsbeeinflussend wirken. Mundpropaganda im Freundeskreis kann ebenfalls eine stark risikominimierende Wirkung besitzen.[42] Es sei an dieser Stelle angemerkt, dass der Interessent per Webformular mit dem Verkäufer in Kontakt treten kann, was als vertrauensfördernde Maßnahme angesehen wird. Jedoch lässt sich eine Kontaktaufnahme mittels einer Beobachtung schwer erfassen, weshalb die Möglichkeit zur Vertrauensbildung an dieser Stelle nicht weiter diskutiert wird.

2.2.2 Auktionstheorie

Vickrey legte 1961 mit seinem Aufsatz den Grundstein für die Auktionstheorie.[43] Zu unterscheiden sind im Wesentlichen zwei verschiedene Modelle. Beim Common-Value- Modell wird allen Teilnehmern der Auktion unterstellt, das Gut zur wirtschaftlichen Nutzung ersteigern zu wollen, jedoch keine Präferenzen bezüglich unterschiedlicher Güter zu besitzen. Dies impliziert, dass der Wunsch auf Nutzung des Objektes durch alle Teilnehmer der Auktion gleich groß ist. Zusätzlich wird angenommen, dass das Gut einen objektiven Wert besitzt, welchen die Bieter der Auktion jedoch nicht kennen. Somit besteht Unsicherheit über den wahren Wert des Auktionsobjekts.[44]

Wenn die Auktionsform einem Bieter mehrere Gebote einräumt, so kann ein Bieter A durch das Gebot von Bieter B beeinflusst werden und seine Preisbereitschaft nach oben korrigieren. Dies ist dann wahrscheinlich, wenn Bieter A weniger Informationen zur Verfügung (Informationsasymmetrie) stehen als Bieter B. Sollte Bieter A nun mit seinem Gebot das Objekt ersteigern, so lastet auf im der Fluch des Gewinners (engl. the winner’s curse): Bieter A ist Gewinner der Auktion, weil er den Wert des zu versteigernden Gutes überschätzt hat.[45] Der Fluch des Gewinners kann aufgrund der theoretischen Rahmenbedingungen nur im Common-Value-Modell auftreten.[46] Von dem Fluch betroffen sind vor allem unerfahrene Bieter, da erfahrene Bieter diesem Umstand mit einem angepassten Bietverhalten begegnen.[47]

Das Independent-Private-Value-Modell geht von der Annahme aus, dass die Zahlungsbereitschaft von verschiedenen Bietern individuell verschieden ist. Die Zahlungsbereitschaft des jeweils anderen ist den Bietern nicht bekannt, weshalb diese voneinander unabhängig agieren.[48] Die Gebote der anderen Bieter sind somit zur Bestimmung der eigenen maximalen Zahlungsbereitschaft nicht relevant. In diesem Sinne hat der zu versteigernde Artikel keinen festgelegten Marktwert, da er nicht über objektive Kriterien, sondern durch die Präferenzen der Auktionsteilnehmer bewertet wird.[49]

2.2.3 Typen von Kaufentscheidungen

Das Individuum nutzt bei der Auswahl von Objekten (z.B. Produkten oder Auktionen) neben seiner bisher gemachten Erfahrung auch die ihm momentan verfügbaren Informationen.[50] Je nach Ausmaß der hinzugezogenen Informationen und deren Verarbeitung lassen sich verschieden Typen der Kaufentscheidung differenzieren.[51] Bei einer intensiven (Kauf)- Entscheidung ist die kognitive Beteiligung sehr stark ausgeprägt. Die Entscheidung ist in diesem Fall stark rational geprägt, wobei möglichst alle Alternativen mit einer Prüfung einhergehen. Häufig kommt es zu einer intensiven Entscheidung, wenn ein Produkt das erste Mal gekauft wird oder die Entscheidung weit reichende persönliche bzw. finanzielle Folgen hat. Bei der limitierten Entscheidung ist davon auszugehen, dass der Konsument bereits Erfahrung sammeln konnte, aber keine Präferenzen vorliegen. Im Gegensatz zur intensiven Entscheidung findet in diesem Fall nur eine begrenzte kognitive Leistung statt. Ebenso spielen Emotionen eine untergeordnete Rolle und es wird nur eine Teilmenge an Alternativen zur Entscheidungsfindung genutzt. Ein weiterer Typ stellt die habitualisierte Kaufentscheidung dar, welche ohne eine kognitive Steuerung auskommt. Die Auswahl des Produktes geschieht anhand von Gewohnheiten. Impulsive Käufe sind dagegen rasch getroffene Entscheidungen, die emotional geladen und häufig spontan sind.[52]

2.2.4 Awareness und Evoked Set

Wie im vorherigen Abschnitt beschrieben liegt bei einer limitierten Entscheidung keine bestimmte Präferenz bezüglich verschiedener Alternativen vor. Die Teilmenge der eruierten Alternativen kann dabei als Evoked Set bezeichnet werden. „Das Evoked Set ist die individuell spontan erinnerte und für relevant erachtete Alternativenmenge in der Kaufsituation, zu der grundsätzlich eine positive Einstellung besteht und bzgl. der nichts Gravierendes gegen den Kauf spricht“.[53] Die Informationsaufnahme ist dabei auf das Evoked Set beschränkt. Zuvor müssen die Alternativen jedoch überhaupt wahrgenommen werden. Wahrgenommene Alternativen bilden das Awareness Set (nicht wahrgenommene Alternativen werden dem Gegenpol – dem Unawareness Set – zugeordnet). Abbildung 4 verdeutlicht den Zusammenhang zwischen Awareness und Evoked Set:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Zusammenhang zwischen Awareness und Evoked Set[54]

Das Inert Set stellt die Menge an wahrgenommenen Alternativen dar, über die nur wenige Informationen vorliegen und gegenüber denen das Individuum eine indifferente Haltung einnimmt.[55] Das Inept Set umfasst die Menge an wahrgenommenen Alternativen, die eine subjektive Mindestanforderung nicht erreicht.[56]

2.2.5 Angebot und Nachfrage

Die Begriffe Angebot und Nachfrage beziehen sich auf das Verhalten der Akteure beim Handel mit einem bestimmten Gut. Dabei teilen sich die beteiligten Akteure in die Gruppen Käufer und Verkäufer auf und bilden somit den Markt. Es lassen sich je nach Anzahl und Verteilung der Marktakteure verschiedene Marktformen bestimmen. Sowohl Anbieter als auch Nachfrager können atomistisch, oligopolistisch und monopolistisch auf dem Markt vertreten sein.[57] Da die Grenzen zwischen den Marktformen nicht klar gezogen sind, sollen im Rahmen dieser Arbeit lediglich polypolistische, konkurrenzgebundene Verkäufer betrachtet werden. Demnach ist der Absatz des Verkäufers nicht durch seine eigene Preissetzung, sondern vor allem durch das Verhalten der Bieter und anderer Verkäufer determiniert.[58] Dabei streben alle Verkäufer das Gewinnmaximum und alle Konsumenten das Nutzenmaximum an.[59] Daneben lässt sich der unvollkommene vom vollkommenen Markt unterscheiden. Im unvollkommenen Markt können im Gegensatz zum vollkommenen Markt ungleiche Güter gehandelt werden. Außerdem besitzen die Akteure keine vollständige Marktübersicht und Angebot und Nachfrage fallen häufig in persönlicher, räumlicher und zeitlicher Hinsicht nicht zusammen.[60]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Preis-Mengen-Diagramm[61]

Des Weiteren wird in der Regel für die Nachfragefunktion ein fallender und für die Angebotsfunktion ein steigender Verlauf angenommen.[62] Durch das Zusammenspiel von Angebot und Nachfrage ergibt sich der Gleichgewichtspreis. Abbildung 5 verdeutlicht den Verlauf der beiden Kurven, wobei die Abszisse die Nachfragemenge und die Ordinate den Preis widerspiegelt. Beim Gleichgewichtspreis ist die nachgefragte Menge (q) genau so groß wie die Menge, die Anbieter zu diesem Preis (p) anbieten. In dieser Konstellation spricht man von einer Räumung des Marktes.[63] Die Verschiebung einer Kurve führt zwangsläufig zu einer Veränderung des Gleichgewichtspreises. Treten zusätzliche Nachfrager in den Markt ein (beispielsweise weil das Gut beworben wurde), verschiebt sich die Nachfragekurve nach rechts. Die Anbieter sind beim herrschenden Preis nicht in die Lage, die Nachfrage in einem ausreichenden Maße zu befriedigen, weshalb der Preis um so viele Einheiten steigen muss, so dass sich der Markt wieder im Gleichgewicht befindet. Analog dazu bedeutet eine

Verschiebung der Angebotskurve nach links eine Verknappung des Gutes bedeuten. So würde der Nachfrageüberhang zu einem höheren Preis und einer niedrigeren Absatzmenge führen.

2.2.6 Informations-Integrations-Theorie

Anderson/Shanteau gelten als Begründer der Informations-Integrations-Theorie, welche sich mit dem Verhalten eines Individuums hinsichtlich einer Kaufentscheidung beschäftigt.[64] Dieser Ansatz beschreibt, wie Individuen Einzelausprägungen eines Objektes bewerten und aus den getätigten Einzelurteilen eine globale Bewertung formen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: Elemente der Informations-Integrations-Theorie[65]

Abbildung 6 verdeutlicht den beschriebenen Sachverhalt. Zunächst trifft ein Stimulus P X auf das Individuum. Der Stimulus kann dabei beispielsweise ein Element einer Auktion sein (die Bewertungen des Verkäufers, die Anzahl und Platzierung der Bilder usw.). Die Wahrnehmung der Einzelausprägung kann bei unterschiedlichen Entscheidungspersonen individuell verschieden sein. Im nächsten Schritt wird die Ausprägung des Objektes beurteilt. Die Beurteilung der einzelnen Ausprägungen kann dann über eine Integrationsfunktion zu einem Gesamturteil verknüpft werden. So können die Einzelbewertungen als Adding oder als Averaging zu einem Gesamturteil verknüpft werden. Im Falle des Adding würde eine positive Information über ein betrachtetes Merkmal die Beurteilung insgesamt verbessern. Legt man bei diesem Prozess Averaging zugrunde, so verbessert sich die Bewertung nur dann, wenn eine zusätzlich betrachtete Eigenschaftsausprägung über dem Durchschnitt der bisherigen Bewertung liegt. Priemer (1999) bemerkt, dass das Averaging als Integrationsfunktion häufig besser geeignet sei, um Entscheidungssituationen in empirischen Studien zu beschreiben.[66]

Dagegen fasst Herrmann aus empirischen Studien zusammen, dass ein Individuum dazu neige, die Einzelurteile mittels des Adding-Modells zu einem Gesamturteil zu verknüpfen. Dabei würden die Beurteilungen der Ausprägungen jeweils in gleichen Dimensionen stattfinden. Das Individuum würde demnach keine Gewichtungen in seiner Integrationsfunktion vorsehen.[67] Herrmann führt dieses Verhalten auf den Umstand zurück, dass das Individuum lediglich eine limitierte Anzahl von Informationen speichern und verarbeiten kann.

3 Erstellung des Modells zur Identifikation von Einflussfaktoren

3.1 Herleitung der Hypothesen

3.1.1 Hypothesen basierend auf Vertrauen und Risiko

Im Gegensatz zum klassischen Ladengeschäft kann der Käufer bei Online-Auktionen häufig nicht auf Erfahrungen mit einem bestimmten Verkäufer zurückgreifen. Die Zahl der Verkäufer ist im Gegensatz zu einem klassischen Ladengeschäft so zahlreich, dass die Wahrscheinlichkeit bei einem Verkäufer das zweite Mal zu kaufen sehr gering ist, weshalb der Käufer nahezu keine Erfahrungswerte bilden kann. Der Bieter muss sich deshalb bei einem Auktionshaus häufig auf die Bewertungen anderer verlassen und sich anhand der Reputation eines Verkäufers ein Urteil bilden.

Auf der Risikotheorie aufbauend lässt sich ein negativer Zusammenhang zwischen der Reputation des Verkäufers und des wahrgenommenen finanziellen Risikos des Käufers vermuten. Es ist zu erwarten, dass der Käufer seine Risikoeinschätzung durch die positive Reputation eines Verkäufers nach unten anpasst und somit eine Kaufentscheidung fällt.

Standifird untersuchte in einer empirischen Studie die asymmetrischen Auswirkungen von positiven und negativen Bewertungen anhand von hochpreisigen Artikeln. Aus einer Stichprobe von 102 Fällen konnte dabei ein negativer signifikanter Einfluss von schlechten Bewertungen auf den Endpreis identifiziert werden. Dabei wirkte eine negative Bewertung betragsmäßig stärker als eine positive Bewertung.[68] Lucking-Reiley betrachtet dagegen das Verhältnis von positiven Bewertungen zu allen Bewertungen und konnte keinen signifikanten Einfluss feststellen.[69]

Bei der Betrachtung des hochpreisigen Artikels in dieser Arbeit soll deshalb die Reputation in die Untersuchung miteinbezogen werden:

H 1 : Je besser die Reputation (Bewertung in Prozent) des Verkäufers ist, desto höher ist der erzielte Endpreis.

Neben der Bewertung soll auch die Mitgliedschaft des Verkäufers Beachtung finden. So könnten beispielsweise Verkäufer mit vielen (tausend) Bewertungen und einem schlechteren Bewertungsprofil (kleiner als 100 Prozent) als vertrauenswürdiger eingeschätzt werden als neue Verkäufer mit einem 100-prozentig positiven Profil und sehr wenigen Bewertungen (z.B. 20 Bewertungen). Hypothese 2 wird deshalb folgendermaßen formuliert:

H 2 : Je mehr Bewertungen ein Verkäufer hat, desto höher fällt der erzielte Endpreis aus.

Wird die Zahlungsmethode PayPal in einer Auktion angeboten, so ist der Käufer gegen Betrug durch den Verkäufer bis zu einem Wert von 500 Euro abgesichert. So wirbt eBay auf der Internetseite: „Der PayPal-Käuferschutz soll dazu dienen, das Vertrauen der Käufer bei eBay-Transaktionen zu erhöhen.“[70] Wie bereits in Kapitel 2.1.2 beschrieben, ist das Vorhandensein des PayPal-Schutzes für den Interessenten schon in der Artikelübersicht erkennbar. Der PayPal-Schutz ist für den Käufer somit ein Ansatzpunkt, um das wahrgenommene finanzielle Risiko zu minimieren. Demnach sollte die Kaufentscheidung durch das Angebot des PayPal-Schutzes erleichtert werden:

H 3 : Das Angebot des PayPal-Schutzes wirkt sich positiv auf den Endpreis der Auktion aus.

Wie bereits im vorherigen Kapitel beschrieben kann, der Verkäufer seine Versandkosten unabhängig von der Versandart in der Auktion deklarieren. Dabei ist es denkbar, dass er nicht nur die ihm entstehenden Kosten auf den Käufer umlegt, sondern zusätzlich einen Betrag auf die Versandkosten aufschlägt um seine Gewinne zu steigern. Aus der Risikotheorie lässt sich eine Senkung des Nettonutzens und somit eine Zunahme des finanziellen Risikos ableiten. Demnach führen hohe Versandkosten zu einem erhöhten finanziellen Risiko. Anderen ist Studien zu entnehmen, dass nicht eindeutig geklärt ist, in wie weit der Bieter der Höhe der Versandkosten Beachtung schenkt und wie reagibel die Nachfrage auf die Versandkostenhöhe reagiert. So stellten Diekmann/Wyder in einer empirischen Untersuchung fest, dass die Versandkosten eine signifikante, negative und überproportionale Wirkung auf den Endpreis der Auktion haben.[71] Das standardisierte Untersuchungsobjekt war ein seinerzeit modernes Mobiltelefon ohne Vertrag. Dagegen konnten Hossain/Morgan bei der Betrachtung kleinpreisiger Artikel wie Musik-CDs und Spielen für Spielkonsolen keinen signifikanten Einfluss auf den Endpreis erkennen.[72] Dabei wäre zu erwarten, dass gerade bei kleinpreisigen Artikeln die Versandkosten beim Bieter auf größere Beachtung stoßen würden als bei hochpreisigen Artikeln, bei welchen die Versandkosten relativ zum Endpreis geringer ausfallen. Da die bisherigen Untersuchungen in diesem Punkt wenig Klarheit schaffen, soll diese Arbeit einen weiteren Beitrag zur Erklärung des Einflusses der Versandkosten leisten. Hypothese 4 lautet somit:

H 4 : Versandkosten haben einen negativen, signifikanten Einfluss auf den Endpreis einer Auktion.

Bei einem Online-Kauf besteht generell das Problem, dass der Interessent das zu versteigernde Produkt nicht wie im lokalen Ladengeschäft physisch in Augenschein nehmen kann und sich somit auf die Beschreibung sowie den Fotografien des Verkäufers verlassen muss. Gemäß der Risikotheorie erfährt der Interessent hierdurch ein erhöhtes funktionales Risiko. Wie bereits in den Grundlagen über den Kauf bei eBay dargelegt wurde, hat ein Käufer einen gesetzlich verankerten Anspruch auf Rückgabe des Artikels, wenn der Verkäufer als gewerblicher Händler auftritt. Demnach ist zu erwarten, dass ein gewerblicher Verkäufer einen höheren Endpreis erzielt, da der Käufer in der Lage ist, das wahrgenommene funktionale Risiko weitestgehend zu minimieren. Hypothese 5 wird deshalb wie folgt formuliert:

H 5 : Ein gewerblicher Käufer erzielt im Gegensatz zu einem privaten Verkäufer einen höheren Endpreis.

Des Weiteren stellt sich die Frage, wie eine Rechtfertigung für den Verkauf von einem Käufer wahrgenommen wird. So könnte ein Käufer vermuten, dass ein Verkäufer das Produkt verkaufen will, weil es generell einen geringen Nutzen stiftet. Der Verkäufer kann dieser Vermutung entgegensteuern, indem er Gründe für den Verkauf anführt, die nicht ursächlich auf das Produkt sondern auf andere Umstände zurückzuführen sind. Das funktionale Risiko, das in der Evaluationsphase des Kaufes eine Rolle spielt, könnte so durch eine Rechtfertigung reduziert werden. Hypothese 6 lautet somit:

H 6 : Wenn der Verkäufer sich für den Verkauf rechtfertigt, fällt der Endpreis der Auktion höher aus.

3.1.2 Hypothesen basierend auf der Auktionstheorie

Für die Begründung der folgenden Hypothesen soll das Common-Value-Modell unterstellt werden. Demnach besitzt das betrachtete Untersuchungsobjekt einen objektiven Wert was bei einem MP3-Player wie z.B. einem iPod angemessen erscheint. Dagegen ist das Independent- Private-Value-Modell eher auf Artikel anzuwenden, bei denen eine sehr unterschiedliche Werteinschätzung herrscht, wie beispielsweise bei Kunstobjekten. Wie im vorherigen Kapitel durch das Common-Value-Modell beschrieben, liegt über dem Gewinner einer Auktion der

Fluch des Gewinners. In der Theorie werden solche Gewinner als naiv und unerfahren charakterisiert.[73] Lind/Plot t wiesen in diesem Zusammenhang in einer empirischen Studie nach, dass rund 75 Prozent aller Bieter, die den Zuschlag erhalten, einem irrationalen Handeln unterliegen.[74] Kagel gibt an, dass der Fluch des Gewinners durch die gesammelten Erfahrungen umgangen werden kann.[75] Genau wie die Verkäufer erhalten auch die Käufer eine Reputation in Form von Bewertungen[76]. Die Anzahl kann dabei als Maß der Systemzugehörigkeit angesehen werden. Es stellt sich deshalb die Frage, ob aktive Käufer deshalb weniger vom Fluch des Gewinners betroffen sind:

H 7 : Je erfahrener ein eBay-Bieter ist, desto geringer ist der Endpreis, den er durch erfolgreiches Gebot zu entrichten hat.

Das Common-Value-Modell unterstellt dem Gewinner der Auktion außerdem, dass er den Zuschlag nur erhalten hat, weil er den Wert des Artikels falsch eingeschätzt hat. Die falsche Einschätzung wird dabei einem Mangel an Produktinformationen zugeschrieben. Die Folge ist eine Überbewertung des Produktes, weshalb der Käufer einen zu hohen Preis bezahlt. Demnach müssten Informationen, die der Verkäufer im Rahmen der Artikelbeschreibung veröffentlicht, zu einem verbesserten Wissen über das Produkt und somit zu einer besseren Einschätzung des Wertes führen. Nach dieser Argumentation fällt der Endpreis der Auktion niedriger aus, wenn der Verkäufer eine Inhaltsbeschreibung beifügt, der das Wissen der Bieter gegeneinander ausgleicht.

H 8 : Die in der Artikelbeschreibung zur Verfügung gestellten Informationen wirken sich negativ auf den Endpreis einer Auktion aus.

3.1.3 Hypothesen basierend auf psychischen Auswahlprozessen

Das Auktionshaus eBay bietet bei der Eingabe eines Suchwortes eine Vielzahl an Artikeln an. Fraglich ist, anhand welcher Merkmale ein Bieter seine Auktionen auswählt. Er wird zunächst nach Nutzung der Suchfunktion eine Auflistung gleicher oder ähnlicher Produkte in der Artikelübersicht erhalten.[77] Diese Auswahl erstreckt sich je nach Suchbegriff über mehrere Seiten. Kroeber-Riel/Weinberg argumentieren, dass Individuen nur eine begrenzte Anzahl von Informationen aufnehmen können.[78] Deshalb ist davon auszugehen, dass der Interessent nicht alle vorhandenen Auktionen miteinander vergleicht, sondern eine nur eine Teilmenge in die engere Betrachtung einbezieht. Wie bereits in Kapitel 2.1.2 beschrieben wurde, kann der Verkäufer seine Auktionen durch die vorher beschriebenen Optionen optisch von anderen Auktionen hervorheben. Weiterhin kann ein Artikel im Kaufentscheidungsprozess nur in das Evoked Set des Bieters gelangen, wenn er diesen Artikel auch vorher wahrgenommen hat. Es stellt sich die Frage, ob durch die Anwendung der Optionen Fettschrift, Galeriebild und Untertitel die betreffenden Auktionen verstärkt in den Wahrnehmungsbereich der Bieter rücken und solche Auktionen erfolgreicher sind. Deshalb werden folgende Hypothesen aufgestellt:

H 9 : Die Option Galeriebild hat einen positiven Einfluss auf den Endpreis einer Auktion.

[...]


[1] Vgl. http://pages.ebay.de/aboutebay.html?ssPageName=f:f:DE.

[2] Vgl. http://www2.ebay.com/aw/de/200508.shtml#2005-08-30155930.

[3] Vgl. http://presse.ebay.de/news.exe?content=FD.

[4] Vgl. Lucking-Reiley et al. (2000); Livingston (2002); Resnick et al. (2004).

[5] Vgl. Dholakia et al. (2002); Bajari/Hortacsu (2003).

[6] Vgl. Pavlou (2004).

[7] Beispielsweise ist beim Auktionshaus eBay der Startpreis einer Auktion nicht mehr in der Auktionsübersicht zu erfassen, sobald ein Gebot abgegeben wird.

[8] Bruhn/Homburg (2004), S. 61.

[9] Vgl. McAfee/McMillan (1987), S. 702.

[10] Vgl. Nießen (1974), S. 13.

[11] Vgl. Wolfstetter (1996), S. 370-371.

[12] Vgl. Nieschlag et al. (2002), S. 851.

[13] Vgl. Beckmann et al. (1997), S. 43.

[14] Vgl. Schäfers (2004), S. 65.

[15] Vgl. http://pages.ebay.de/help/buyerguide/bidding-prxy.html.

[16] Vgl. http://pages.ebay.de/help/sell/f-auction.html.

[17] Vgl. http://pages.ebay.de/help/sell/fixed_price.html.

[18] Vgl. http://pages.ebay.de/help/sell/bin.html.

[19] Vgl. http://pages.ebay.de/help/sell/multiple.html.

[20] Vgl. http://pages.ebay.de/help/sell/duration.html.

[21] Bei einem Thumbnail handelt es sich um verkleinertes Vorschaubild eines größeren Bildes.

[22] Screenshot von http://www.ebay.de.

[23] Der volle Leistungsumfang ist nur mit dem Microsoft Browser: Internet Explorer nutzbar.

[24] Vgl. http://www.paypal.de.

[25] Vgl. http://pages.ebay.de/paypal/pbp.html.

[26] Vgl. http://pages.ebay.de/help/sell/questions/endlist-now.html.

[27] Screenshot von http://www.ebay.de.

[28] Vgl. http://pages.ebay.de/help/tp/know-seller-contact.html.

[29] Vgl. http://pages.ebay.de/help/sell/your-return-policy.html.

[30] Vgl. http://pages.ebay.de/help/feedback/feedback.html 2.12.2007.

[31] Screenshot von http://www.ebay.de.

[32] Vgl. http://pages.ebay.de/help/feedback/reputation-public-feedback.html. 2.12.2007.

[33] Vgl. http://pages.ebay.de/help/account/RegisterVerifyPSU.html. 2.12.2007

[34] Vgl. Bauer (1967), S. 24.

[35] Vgl. Loudon/Della Bitta (1993), S. 512.

[36] Vgl. Loudon/Della Bitta (1993), S. 512.

[37] Vgl. Roselius (1971), S. 58.

[38] Vgl. Kaplan et al. (1974), S. 289.

[39] Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2005), S. 398.

[40] Zum Beispiel durch den Kauf von Markenartikeln.

[41] Vgl. Cox (1967), S. 70.

[42] Vgl. Arndt (1967), S. 304-306.

[43] Vgl. Vickrey (1961).

[44] Vgl. Grimm/Schmidt (1999), S. 670

[45] Vgl. McAfee/McMillan (1987), S. 721.

[46] Vgl. McAfee/McMillan (1987), S. 720.

[47] Vgl. Schauenberg (1998), S. 139.

[48] Vgl. Vickrey (1962), S. 20-22.

[49] Vgl. McAfee/McMillan (1987), S. 705.

[50] Vgl. Herrmann (1998), S. 85.

[51] Vgl. Nieschlag et al. (2002), S. 179.

[52] Vgl. Nieschlag et al. (2002), S. 180.

[53] Foscht/Swoboda (2007), S. 153.

[54] Eigene Darstellung in Anlehnung an Foscht/Swoboda (2007), S. 154.

[55] Vgl. Foscht/Swoboda (2007), S. 154.

[56] Vgl. Böcker/Helm (2003), S. 175.

[57] Vgl. Wöhe (1990), S. 645.

[58] Vgl. Schneider (1969), S. 59.

[59] Vgl. Wöhe (1990), S. 644.

[60] Vgl. Mankiw (2001), S. 71.

[62] Sonderfälle wie beispielsweise die Nachfrage nach superioren und inferioren Gütern werden nicht betrachet.

[63] Vgl. Mankiw (2001), S. 85.

[64] Vgl. Anderson/Shanteau (1970), S. 441-451.

[65] Eigene Darstellung in Anlehnung an Herrmann (1998), S. 127.

[66] Vgl. Priemer (1999), S. 200-206.

[67] Vgl. Herrmann (1998), S. 126-127.

[68] Vgl. Standifird (2001), S. 281.

[69] Vgl. Lucking-Reiley (1999), S. 8-9.

[70] Vgl. http://pages.ebay.de/paypal/pbp.html#g1.

[71] Vgl. Diekmann/Wyder (2002), S. 32.

[72] Vgl. Hossain/Morgan (2003), S.18.

[73] Vgl. Kapitel 2.2.2.

[74] Vgl. Lind/Plott (1991), S. 343.

[75] Vgl. Kagel (1995), S. 557-558.

[76] Vgl. Kapitel 2.1.2.

[77] Vgl. Abbildung 2 in Kapitel 2.1.2.

[78] Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 380.

Ende der Leseprobe aus 122 Seiten

Details

Titel
Einflussfaktoren auf den Endpreis von Online-Auktionen. Eine empirische Analyse am Beispiel von eBay
Hochschule
Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Note
1,7
Autor
Jahr
2008
Seiten
122
Katalognummer
V113440
ISBN (eBook)
9783640199143
ISBN (Buch)
9783640204960
Dateigröße
2266 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Einflussfaktoren, Endpreis, Online-Auktionen, Eine, Analyse, Beispiel
Arbeit zitieren
Christoph Müllejans (Autor), 2008, Einflussfaktoren auf den Endpreis von Online-Auktionen. Eine empirische Analyse am Beispiel von eBay, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/113440

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