Analyse des Status Quo Bias im Adoptionsprozess von Neuprodukten

Inhaltsverzeichnis

Abstract

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Anhangverzeichnis

1 Die Irrationalität der Konsumenten bei der Ablehnung von Neuprodukten

2 Grundlagen zum Adoptionsprozess und zur Entscheidungstheorie
2.1 Die Adoption von Neuprodukten
2.1.1 Definition von Innovation
2.1.2 Definition von Adoption und Ablehnung
2.1.3 Adoption als individueller Entscheidungsprozess
2.2 Teilgebiete der Entscheidungstheorie
2.2.1 Normative bzw. Präskriptive Entscheidungstheorie
2.2.2 Deskriptive Entscheidungstheorie
2.3 Der Status Quo Bias als Phänomen der deskriptiven Entscheidungstheorie
2.3.1 Definition und Abgrenzung des Status Quo Bias
2.3.2 Nachweise des Status Quo Bias in der Ökonomie
2.3.3 Verwandte Phänomene in der deskriptiven Entscheidungstheorie
2.3.3.1 Der Endowment Effekt
2.3.3.2 Der Omission Bias

3 Aktueller Forschungsstand zum Status Quo Bias
3.1 Allgemeine Erkenntnisse zu dem Phänomen
3.2 Literaturüberblick zum Status Quo Bias in der Marketingforschung
3.2.1 Studien mit Fokus auf Konsumentencharakteristika
3.2.2 Studien mit Fokus auf situativen Entscheidungscharakteristika
3.2.3 Fazit und Übersicht der Studien

4 Entwicklung eines Modells zur Erklärung des Status Quo Bias
4.1 Erklärungsansätze des Status Quo Bias
4.1.1 Der Status Quo Bias als Folge rationaler Entscheidungsfindung
4.1.2 Der Status Quo Bias als Ergebnis kognitiver Sinnestäuschung
4.1.3 Der Status Quo Bias als Konsequenz psychologischer Bindung
4.2 Die Sozialpsychologische Interaktionstheorie
4.3 Ökonomische und Verhaltenswissenschaftliche Theorien zur Erklärung von Adoptionsentscheidungen
4.3.1 Adoptions- und Diffusionstheorie
4.3.2 Informationsökonomie
4.3.3 Risikotheorie
4.4 Gesamtuntersuchungsmodell

5 Empirische Überprüfung des Auftretens eines Status Quo Bias
5.1 Zur gewählten Forschungsmethodik
5.1.1 Definition und Aufbau eines Experiments
5.1.2 Anforderungen an das Experiment und Gütekriterien
5.1.3 Auswertung eines Experiments mittels Varianz- und Regressionsanalyse
5.1.3.1 Analyse der Haupteffekte mittels ANOVA
5.1.3.2 Analyse der Moderatoreneffekte mittels Dummyregression
5.2 Datenerhebung
5.2.1 Konzeptionelle Vorüberlegungen
5.2.2 Experimentaldesign
5.2.3 Deskriptive Auswertung der Stichprobe
5.3 Manipulation Checks, Operationalisierung der Variablen und Beurteilung von Konstrukten
5.3.1 Operationalisierung der unabhängigen Variablen und Manipulation Checks
5.3.2 Operationalisierung der abhängigen Variable Adoptionsentscheidung
5.3.3 Operationalisierung und Beurteilung der moderierenden Variablen
5.3.3.1 Gütekriterien der Konstruktmessung
5.3.3.2 Risikoaversion
5.3.3.3 Perfektionismus
5.3.3.4 Innovativität
5.4 Überprüfung des Hypothesensystems und Interpretation der Ergebnisse

6 Fazit, Management Implikationen und Forschungsausblick

Anhang

Literaturverzeichnis

Eidesstattliche Erklärung

Abstract

Aufgrund der bestehenden Produktvielfalt sehen sich Konsumenten heutzutage einer enormen Anzahl an Konsumentscheidungen ausgesetzt. Gleichzeitig existieren vorwiegend Käufermärkte, so dass es für Unternehmen unerlässlich ist, erfolgreiche Innovationen auf den Markt zu bringen, um den Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit und die Sicherung des Wachs­tums zu gewährleisten. Die Entscheidungsmacht über Erfolg oder Misserfolg liegt somit bei den potentiellen Käufern und wird durch deren Annahme oder Ablehnung des Neuprodukts ausgeübt. Dabei handeln sie nicht immer rational und lehnen daher auch solche Innovationen ab, die objektiv betrachtet einen großen Mehrwert liefern würden

Eine Erklärung für dieses irrationale Verhalten liefert ein aus den Sozialwissenschaften stammender Effekt, der unter dem Namen Status Quo Bias in die Forschungsliteratur eingegangen ist. Das Phänomen ist Ausdruck einer Verhaltensweise und äußert sich in diversen Entscheidungssituationen, in denen Menschen unverhältnismäßig oft an dem Ist-Zustand (Status Quo) festhalten. Die hohe Relevanz des Status Quo Bias für das Marketingmanagement wurde erst spät erkannt, weshalb bis heute nur eine überschaubare Anzahl an Studien existiert. Daher setzt die vorliegende Arbeit an dieser Stelle an und untersucht marketingrelevante Variablen, die das Auftreten des Effekts determinieren und in seiner Stärke beein­flussen

Im Rahmen eines Experiments, an dem 200 Studenten der Universität Mannheim teilnahmen, bestätigte sich der signifikante Einfluss von Performance Satisfaction und Word-of-Mouth als Determinanten der Entscheidung zur Ablehnung einer Innovation. Aus den Daten, die mittels der logistischen und linearen Regression sowie der ANOVA ausgewertet wurden, geht hervor, dass die Status Quo-Zufriedenheit als Moderationsvariable den Kausalzusammenhang des erhaltenen Word-of-Mouth auf die Ablehnung einer Innovation beein­flusst. Insbesondere im Fall von Unzufriedenheit erwies sich der Moderationseffekt als auffallend stark. Weitere Effekte dieser Art konnten für die Persönlichkeitsvariablen Risikoaversi­on, Perfektionismus und „Consumer Independent Judgement Making“ auf die beiden Haupt­effekte ermittelt werden. Diese Variable, die das Ausmaß beschreibt, in wie weit ein Konsument unabhängig von Anderen Entscheidungen trifft, zeigte dabei in ihrer Interaktion mit Word-of-Mouth eine hoch signifikante Wirkung. Die gewonnenen Erkenntnisse liefern wich­tige Anhaltspunkte für das Marketingmanagement von Innovationen und geben Anregungen bezüglich weiterer interessanter Forschungsfragen

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Innovationskriterium

Abbildung 2: Begriffsabgrenzung der Adoption und Ablehnung

Abbildung 3: Der Innovation-Decision-Process

Abbildung 4: Zusammenhang der Phänomene Status Quo Bias und Endowment Effekt

Abbildung 5: Zusammenhang der Begriffe Status Quo Bias und Omission Bias

Abbildung 6: Bedingungen für die Fortführung einer Kunden-Anbieter-Beziehung vor dem Hintergrund der Sozialpsychologischen Interaktionstheorie

Abbildung 7: Status Quo-Bestimmungsfaktoren der Sozialpsychologischen Interaktionstheorie

Abbildung 8: C/D-Paradigma

Abbildung 9: Die Adoptionskurve

Abbildung 10: Gesamtuntersuchungsmodell

Abbildung 11: Elemente eines Experiments

Abbildung 12: Varianten der Varianzanalyse

Abbildung 13: Untersuchungsdesign

Abbildung 14: Altersstruktur der Stichprobe

Abbildung 15: Direkte Effekte der jeweiligen UV auf die AV

Abbildung 16: Mittelwertunterschiede der AV

Abbildung 17: Entscheidung zur Beibehaltung des Status Quo (in %)

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Übersicht relevanter Marketingstudien zum Status Quo Bias

Tabelle 2: Hypothesen zum Auftreten des Status Quo Bias im Überblick

Tabelle 3: Mittelwerte der Variablen Performance Attribution und Outcome Expectancy im Pretest

Tabelle 4: Mittelwertvergleiche innerhalb der jeweiligen manipulierten UV im Pretest

Tabelle 5: Cronbach ´s Alpha der latenten Konstrukte

Tabelle 6: Anzahl ausgewerteter Fragebögen in den jeweiligen Experimentalgruppen

Tabelle 7: Manipulation Checks der unabhängigen Variablen (Angabe von Mittelwerten)

Tabelle 8: Gütekriterien zur Konstrukt-Beurteilung

Tabelle 9: Operationalisierung des Konstrukts Risikoaversion

Tabelle 10: Gütekriterien des Konstrukts Risikoaversion

Tabelle 11: Operationalisierung des Konstrukts Perfektionismus

Tabelle 12: Gütekriterien des Konstrukts Perfektionismus

Tabelle 13: Operationalisierung des Konstrukts Consumer Independent Judgement Making

Tabelle 14: Gütekriterien des Konstrukts Consumer Independent Judgement Making

Tabelle 15: Interaktionseffekte der Persönlichkeitsvariablen mittels linearer Regressionsanalyse

Tabelle 16: Ergebnisse der Hypothesen-Prüfung

Anhangverzeichnis

Anhang A: Fragebogenversionen

Anhang B: Deskriptive Auswertung der Stichprobe

Anhang C: Operationalisierung der Variablen

Anhang D: Gütekriterien der Konstruktmessung

Anhang E: Auswertung der direkten Effekte

Anhang F: Moderationseffekt für den Fall positiver und negativer PerfSat

Anhang G: Anwendungsvoraussetzung Regressionsanalyse

Anhang H: Interaktionseffekte der Persönlichkeitsvariablen mit den UVs

Anhang I: Mittelwertvergleich zur Ergänzung der Interaktionseffekte

Tabellen im Anhang:

Tabelle A1: Deskriptive Auswertung der Stichprobe

Tabelle A2: Manipulation Check durch Mittelwertvergleiche

Tabelle A3: Operationalisierung des nicht in die Auswertung einbezogenen Konstrukts

Tabelle A4: Exploratorische Faktorenanalyse Risikoaversion

Tabelle A5: Exploratorische Faktorenanalyse Perfektionismus

Tabelle A6: Exploratorische Faktorenanalyse Consumer Independent Judgement Making

Tabelle A7: Item-to-Total-Correlation und Cronbach ´s Alpha von Risikoaversion

Tabelle A8: Item-to-Total-Correlation und Cronbach ´s Alpha von Perfektionismus

Tabelle A9: Item-to-Total-Correlation und Cronbach ´s Alpha von CIJM

Tabelle A10: Signifikanz-Überprüfung der direkten Effekte mittels logistischer Regression

Tabelle A11: Direkter Effekt der UV PerfSat auf die AV der Entscheidung

Tabelle A12: Direkter Effekt der UV WOM auf die AV der Entscheidung

Tabelle A13: Moderationseffekt im Falle positiver PerfSat (Zufriedenheit mit Status Quo)

Tabelle A14: Moderationseffekt im Falle negativer PerfSat (Unzufriedenheit mit Status Quo)

Tabelle A15: Schiefe und Kurtosis der Residuen

Tabelle A16: Regressionsanalyse Interaktionseffekt Risikoaversion mit Performance Satisfaction

Tabelle A17: Regressionsanalyse Interaktionseffekt Perfektionismus mit Performance Satisfaction

Tabelle A18: Regressionsanalyse Interaktionseffekt CIJM mit Word-of-Mouth

Tabelle A19: Mittelwertvergleich des Interaktionsterms Risikoaversion*PerfSat

Tabelle A20: Mittelwertvergleich des Interaktionsterms Perfektionismus*PerfSat

Tabelle A21: Mittelwertvergleich des Interaktionsterms CIJM*WOM

1 Die Irrationalität der Konsumenten bei der Ablehnung von Neuprodukten

In den letzten Jahrzehnten haben Neuprodukte angesichts des verschärften Wettbewerbs, kürzerer Produktlebenszyklen sowie geringerer Qualitätsunterschiede zwischen den Produkten im weltweiten Wirtschaftsgeschehen an Bedeutung gewonnen (vgl. Boyd/Mason 1999, S.306). Innovationen werden in einigen Bereichen als zentrale Komponente sowohl für den Erhalt, als auch für den Erfolg eines Unternehmens betrachtet (vgl. Abbey/Dickson 1983, S.362; Gourville 2005, S.5; Schumpeter 1928, S.476ff.). Demzufolge stecken Firmen ihre Energie in die Entwicklung von Neuprodukten und investieren enorm viel Zeit und Geld für deren Markterfolg (vgl. Gourville 2005, S.5; Hörner 2004, S.1065). Alleine im Jahr 2005 hatte die deutsche Wirtschaft Innovationsaufwendungen von ca. 107 Milliarden Euro zu verzeichnen (vgl. Aschhoff et al. 2006, S.4).

Diese Investitionen sind allerdings nur dann erfolgsversprechend, wenn die Innovationen adoptiert werden. In der Diffusionsforschung wurde lange Zeit die Prämisse aufrecht erhalten, dass eine Innovation früher oder später von allen Mitgliedern eines Sozialsystems angenommen, also adoptiert, und nicht abgelehnt wird (vgl. Rogers/Shoemaker 1971, S.77ff.). Jedoch gehen neue Produkte oft mit hohen Misserfolgsquoten einher (vgl. Kuester/Homburg/Robertson 1999, S.104). Studien zeigen, dass je nach Produktkategorie zwischen 40% und 90% der Neuprodukte scheitern (vgl. Gourville 2006, S. 99f.). Innerhalb der Marketingliteratur stellte Sheth als erster das Konzept der Resistenz gegenüber Innovationen vor (vgl. Gatignon/Robertson 1989, S.36). Darin nimmt er an, dass andere Forscher das Vorkommen von Resistenz bis dahin ignorierten, da ihnen die Ablehnung einer Innovation, welche einen deutlichen Mehrwert verspricht, völlig irrational vorkam (vgl. Sheth 1981, S. 274f.).

Sheths Vermutung basiert auf dem ökonomischen Nutzenverständnis rationalen Entscheidungsverhaltens. Die Theorie der Entscheidung unter Unsicherheit gibt vor, dass Individuen die Alternative mit dem höchsten erwarteten Nutzen wählen (vgl. Savage 1954, S.6f.). Der Entscheidungstheorie zufolge würde vom Status Quo, also dem derzeit verwendeten Produkt, dann abgerückt werden, sobald eine Innovation zur Verfügung steht, die objektiv besser einzustufen ist.

Die Realität zeigt jedoch, dass Konsumenten Alternativen, die ihnen einen höheren Nutzen verschaffen würden, wie zum Beispiel Innovationen, ablehnen und stattdessen am Status Quo festhalten (vgl. Hammond/Keeney/Raiffa 2006, S.121). Samuelson und Zeckhauser nannten dieses Phänomen erstmals „Status Quo Bias“ (vgl. Samuelson/Zeckhauser 1988, S.8), als Ausdruck der Entscheidungsverzerrung in Richtung der Status Quo-Option. Die Wahrscheinlichkeit für Marktversagen einer Innovation ist aufgrund dieses Effekts extrem hoch (vgl. Gourville 2005, S.5). Für Unternehmen kann dies unter der Last enormer Forschungs- und Entwicklungskosten eine große Ressourcenverschwendung mit entsprechend hohen wirtschaftlichen Schäden bedeuten (vgl. Bauer 1980, S.3; Blau et al. 2004, S.227).

Der Effekt des Status Quo Bias hat in der Marketingforschung erst im Laufe der letzten Jahre Beachtung gefunden. Bislang liegen nur wenige Studien vor, die das Phänomen in einem Marketingkontext genauer durchleuchten. Es fehlt vor allem an theoretisch fundierten und empirisch gesicherten Erkenntnissen über die Wirkung von marketingspezifischen Konstrukten. Angesichts dieses Mangels versucht die vorliegende Studie die bestehende Forschungslücke zu schließen und einen Beitrag zur bisherigen Marketingforschung zu leisten. Zu diesem Zweck wird das Auftreten des Status Quo Bias im Rahmen des Adoptionsprozesses von Neuprodukten untersucht. Das Ziel der Arbeit besteht darin zu erforschen, in wie weit marketingrelevante Konstrukte und ausgewählte Persönlichkeitseigenschaf­ten zur Ablehnung von Innovationen führen und damit den Status Quo Bias-Effekt hervorrufen.

Die Arbeit gliedert sich in sechs Kapitel. Mit grundlegenden Ausführungen befasst sich das nachfolgende zweite Kapitel. Es werden zunächst Begrifflichkeiten des Adoptionsprozesses sowie der Entscheidungstheorie erläutert, um anschließend näher auf den Status Quo Bias sowie auf verwandte Phänomene in der deskriptiven Entscheidungstheorie einzugehen. Hierzu zählen vor allem der Endowment Effekt und der Omission Bias.

Im dritten Teil wird dem aktuellen Forschungsstand zum Status Quo Bias Rechnung getragen. Eine umfassende Literaturrecherche bildet die Basis, um allgemeine Erkenntnisse zu dem Phänomen darzulegen. Außerdem soll ein Überblick geschaffen werden, welche marketingrelevanten Studien sich bisher mit dem Status Quo Bias beschäftigt haben. Hier findet eine Untergliederung in Studien mit Fokus auf Konsumentencharakteristika sowie mit Fokus auf situative Entscheidungscharakteristika statt.

Ausgehend vom derzeitigen Forschungsstand und unter Bezugnahme weiterer relevanter Theorien aus verschiedenen Forschungsdisziplinen erfolgt im vierten Kapitel die Ableitung untersuchungsrelevanter Konstrukte. Potentielle Effekte dieser Konstrukte auf die Ablehnung von Innovationen werden dabei herausgearbeitet. Darauf aufbauend werden alle getroffenen Hypothesen in einem Gesamtuntersuchungsmodell zusammengeführt.

Innerhalb des fünften Kapitels soll das Auftreten des Status Quo Bias einer empirischen Überprüfung unterzogen werden. Zunächst wird die gewählte Forschungsmethodik begründet und erläutert. Die mit Hilfe der Szenariotechnik erhobenen Daten dienen der Quantifizierung der vermuteten Kausalbeziehungen und werden schließlich mittels der Varianz- und Regressionsanalyse ausgewertet. Es folgt die Operationalisierung und Begründung der gewählten Konstrukte mit anschließender Interpretation der Ergebnisse. Der sechste Teil dient der Zusammenfassung zentraler Erkenntnisse, leitet daraus Management Implikationen ab und schließt mit einem Forschungsausblick.

2 Grundlagen zum Adoptionsprozess und zur Entscheidungstheorie

Das zweite Kapitel beschreibt zusammenfassend, wie die Adoption von Innovationen mit der Entscheidungstheorie zusammenhängt. Es werden zunächst grundlegende Begrifflichkeiten zu beiden Themengebieten erläutert. Im Anschluss folgt ein kurzer Überblick über die Entscheidungstheorie, die für das Verständnis des Status Quo Bias ausschlaggebend ist.

2.1 Die Adoption von Neuprodukten

2.1.1 Definition von Innovation

Aufgrund der zahlreichen Verwendung des Innovationsbegriffs in diversen wissenschaftlichen Forschungsdisziplinen, mangelt es bis heute an einer allgemein gültigen Definition. Die meisten Ansätze umfassen jedoch die Elemente der Invention und Exploitation, d.h. die Erfindung und deren Umsetzung in ein markttaugliches Produkt (vgl. Sattler/Schrader 1995, S.996). Studien aus der Marketingwissenschaft stützen sich meist auf das Verständnis von Rogers, das auch die vorliegende Arbeit maßgeblich begleitet. Eine Innovation ist daher im Folgenden definiert als „an idea, practice, or object that is perceived as new by an individual or other unit of adoption“ (Rogers 2003, S.12). Entscheidend ist nicht, dass die Innovation objektiv neuartig ist, sondern dass sie als neuartig wahrgenommen wird.

Rogers manifestierte fünf Innovations-Charakteristika, die, abhängig von ihrer Wahrnehmung durch den potentiellen Adopter, zu unterschiedlichen Adoptionsraten beitragen. Diese Kriterien sind die relative Vorteilhaftigkeit (Relative Advantage) einer Innovation, deren Kompatibilität (Compatibility) und Komplexität (Complexity), sowie ihre Erprobbarkeit (Trialability) und Beobachtbarkeit (Observability) (vgl. Rogers 2003, S.223). In ihrer Meta-Analyse über die Charakteristika von Innovationen und deren Einfluss auf die Adoption einer Innovation, in der 75 Artikel betrachtet wurden, stellten Tornatzky und Klein fest, dass die drei erstgenannten Determinanten von Rogers durchgängig signifikante Effekte lieferten (vgl. Tornatzky/Klein 1982, S.40) und daher von besonderer Bedeutung sind.

Der relative Vorteil, der als das entscheidende Charakteristikum von Produktinnovationen gilt (vgl. Dethloff 2004, S.29), ist das Ausmaß, in dem die Innovation für die individuelle Bedürfnisbefriedigung als geeigneter empfunden wird, als bereits existierende Produktalternativen (vgl. Weiber 1992, S.5). Er wird auch dann als Kriterium herangezogen, wenn der Konsument die Realisierung seiner persönlichen Ziele antizipiert (vgl. Bagozzi/Lee 1999, S.218). Kompatibilität meint den Grad der Vereinbarkeit einer Innovation mit bestehenden Erfahrungen, Werten und Bedürfnissen des Empfängers (vgl. Rogers 2003, S.240). Eine Innovation kann beispielsweise abgelehnt werden, wenn mit der Anpassung zu hohe psychische Umstellungskosten entstehen, aber auch, wenn die technische Kompatibilität nicht gegeben ist (vgl. Binsack 2003, S.30; Litfin 2000, S.31). Der Begriff Komplexität meint die wahrgenommene Schwierigkeit der Nutzung oder des Verständnisses allgemein (vgl. Holak/Lehmann 1990, S.61). Der dadurch induzierte Lernaufwand, der eine Art von Transaktionskosten darstellt (vgl. hierzu Kapitel 4.1.1), kann zentrale Vorteile der Innovation relativieren (vgl. Litfin 2000, S.32). Die Erprobbarkeit beschreibt das Ausmaß, in dem eine Innovation getestet werden kann, bevor der Konsument seine Adoptionsentscheidung trifft (vgl. Rogers 2003, S.258). Dadurch erhält der potentielle Adopter die Möglichkeit, das wahrgenommene Risiko im Vorfeld seiner Entscheidung zu reduzieren (vgl. Hecker 1997, S.40). Abhängig von der problemlosen Wahrnehmung des spezifischen Nutzens der Innovation und ihrer Produkteigenschaften, definiert sich das Kriterium der Beobachtbarkeit (vgl. Binsack 2003, S.30). Die Kosten der Informationsbeschaffung fallen für den Konsumenten gering aus, sofern die Vorteile der Innovation leicht an ihn vermittelt werden können (vgl. Litfin 2000, S.34).

Die konsumentenorientierte Innovationsforschung unterscheidet Neuprodukte im Allgemeinen nach adoptionsfördernden und adoptionshemmenden Merkmalen (vgl. z.B. Aggrarwal/Cha/Wilemon 1998, S.358ff.; Rogers 2003, S.287ff.) sowie nach ihrem Neuigkeitsgrad (vgl. z.B. Robertson 1971, S.14ff.; Ziamou 1999, S.368ff.). Da sich die vorliegende Studie jedoch mit einem psychologischen Phänomen und nicht mit produktspezifischen Ursachen für die Adoption bzw. Ablehnung von Neuprodukten befasst, wird im Folgenden auf die zuerst genannte Unterscheidung nicht eingegangen. Der Neuigkeitsgrad ist in sofern nicht redundant, da er das Ausmaß der Veränderung gegenüber dem Status Quo beschreibt (vgl. Schmalen/Pechtl 1996, S.822). Es ist zu vermuten, dass sich der hier thematisierte Status Quo Bias-Effekt umso deutlicher zeigt, je stärker die Innovation vom Status Quo abweicht, also je höher ihr Neuigkeitsgrad ist.

In der Wissenschaft wurde eine Reihe von Systematisierungsansätzen entwickelt, um Innovationen anhand ihrer Neuartigkeit zu klassifizieren (vgl. Binsack 2003, S.19). Ein oft angeführter Ansatz stammt von Robertson, der als Kriterium für die Einordnung der Innovation die erforderlichen Verhaltens- und Konsumänderungen durch den Konsumenten heranzieht (vgl. Robertson 1971, S.28). Abbildung 1 veranschaulicht sein Continuum Model:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Innovationskriterium

Quelle: in Anlehnung an Robertson (1971, S.7)

Demnach hat eine kontinuierliche Innovation einen begrenzten Einfluss auf bestehende Konsummuster (vgl. Hoyer/MacInnis 2007, S.482). Von dynamisch kontinuierlichen Innovationen wird gesprochen, wenn Konsumgewohnheiten spürbar durchbrochen werden, während diskontinuierliche oder radikale Innovationen dem Konsumenten völlig neue Gewohnheiten abverlangen (vgl. Binsack 2003, S.20). Im Fokus dieser Arbeit stehen hoch innovative Produkte, die eine Verhaltensänderung seitens des Konsumenten voraussetzen (vgl. Gourville 2005, S.3) und daher auf dem Kontinuum zwischen dynamisch kontinuierlichen und diskontinuierlichen Innovationen einzuordnen sind.

2.1.2 Definition von Adoption und Ablehnung

In der Adoptionsliteratur werden allgemein zwei Forschungszweige unterschieden - die Adoption von Innovationen und die Resistenz gegenüber Innovationen (vgl. Nabih/Bloem/Poiesz 1997, S.190). Einige Autoren haben auf die Notwendigkeit hingewiesen, dem zweiten Forschungszweig, der sich der Resistenz und Ablehnung gegenüber Innovationen widmet, mehr Aufmerksamkeit zukommen zu lassen (vgl. Ram 1987, S.208; Sheth 1981, S.274). Sheth sieht den Grund für dessen Vernachlässigung in dem „pro-innovation bias“ (Rogers 2003, S.106) begründet. Demnach gilt es als unlogisch und irrational auf eine Innovation mit Resistenzverhalten zu reagieren, da unterstellt wird, dass diese als grundsätzlich vorteilhaft wahrgenommen wird (vgl. Pohl 1996, S.78f.; Sheth 1981, S.274).

Viele Forscher vertreten die Annahme, dass Ablehnung und Adoption keine Spiegelbilder sind, sondern zwei verschiedene Verhaltensmuster darstellen, denen jeweils unterschiedliche Determinanten zugrunde liegen (vgl. Gatignon/Robertson 1989, S.47). Adoption wird meist definiert als Akzeptanz und kontinuierliche Verwendung beziehungsweise wiederholte Kaufentscheidung einer Innovation (vgl. Robertson 1971, S.56). Dabei stellt die Akzeptanz die Vorstufe der Adoptionsentscheidung dar, aufgrund derer beurteilt wird, ob die Innovation prinzipiell als Alternative in Frage kommt (vgl. Binsack 2003, S.9). In der vorliegenden Arbeit ist sowohl Adoption, als auch Ablehnung, als Konsequenz einer Entscheidung für oder gegen die Nutzung der Innovation zu betrachten, die sich in konkretem Verhalten äußert. Unter Ablehnung einer Innovation wird daher im Folgenden die Beibehaltung des Status Quo verstanden. Abbildung 2 stellt den beschriebenen Zusammenhang graphisch dar:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Begriffsabgrenzung der Adoption und Ablehnung

Quelle: eigene Darstellung

Die Adoptionstheorie beschäftigt sich im Allgemeinen mit der Frage, welche produktspezifischen Gründe zur Adoption bzw. zur Ablehnung führen und welche Persönlichkeitseigenschaften auf die Adoptionsentscheidung Einfluss haben (vgl. z.B. Robertson 1971, S.57ff.; Rogers 2003, S.282ff.). Auf diesen Erkenntnissen aufbauend, untersucht die Diffusionstheorie, wie sich der zeitliche Ablauf der Übernahme einer Innovation innerhalb eines sozialen Systems vollzieht (vgl. Weiber 1992, S.3). Der Zusammenhang zwischen Adoption und Diffusion besteht darin, dass jede einzelne Adoptionsentscheidung einen weiteren Schritt im Diffusionsprozess des Gesamtsystems darstellt (vgl. Heidingsfelder 1990, S.33f.). In ihrer Gesamtheit werden die Theorien häufig beide als Diffusionstheorie bezeichnet (vgl. Baumberger/Gmür/Käser 1973, S.32ff.). Die aggregierte Betrachtung der Adoption ist jedoch für den weiteren Verlauf dieser Arbeit von geringerem Interesse. Der Fokus soll auf der subjektiven Perspektive liegen, weshalb im folgenden Abschnitt die Adoption als individueller Entscheidungsprozess vorgestellt wird.

2.1.3 Adoption als individueller Entscheidungsprozess

Die individuellen Entscheidungsprozesse, die zur Annahme oder Ablehnung einer Innovation führen, werden als Adoptionsprozesse bezeichnet (vgl. Harms 2002, S.59). Diese bilden einen Sonderfall individueller Kaufentscheidungsprozesse, in denen das Kaufobjekt eine Innovation darstellt (vgl. Dethloff 2004, S.93; Pohl 1996, S.45). Jeder Adoptionsprozess kann zu einem anderen Zeitpunkt beginnen und mit einer unterschiedlichen Geschwindigkeit und Intensität durchlaufen werden (vgl. Litfin 2000, S.25).

Die Adoption eines Neuprodukts erfolgt in mehreren Stufen und wird daher von den traditionellen Phasenmodellen als ein „Hierarchie der Effekte“-Prozess beschrieben (vgl. Gatignon/Robertson 1991, S.316ff.). Hierbei handelt es sich um einen mentalen Prozess, den ein Individuum, angefangen von der Wahrnehmung einer Innovation bis zur finalen Adoptionsentscheidung, durchläuft (vgl. Rogers 2003, S.168ff.). In der Vergangenheit wurden verschiedene Phasenkonzepte zur Abbildung des Adoptionsprozesses entwickelt, die sich in inhaltlichen und formalen Details unterscheiden (vgl. Nabih/Bloem/Poiesz 1997, S.193; Weiber 1992, S.8). Binsack sowie Nabih und Kollegen differenzieren beispielsweise genauer zwischen aktiver und passiver Akzeptanz bzw. Resistenz und führen, bevor es zur Entscheidungsphase kommt, eine weitere Prozessstufe ein, die der Erprobung der Innovation (Trial) dient (vgl. Binsack 2003, S.8; Nabih/Bloem/Poiesz 1997, S.193). Da der Fokus dieser Arbeit jedoch nicht auf der Einstellungsebene liegt, kann auf eine detailliertere Betrachtung der Akzeptanz und Resistenz verzichtet werden. Es soll allerdings darauf hingewiesen werden, dass diese Prozessschritte durchaus einen wichtigen Teil des Adoptionsprozesses darstellen, lediglich in dem gewählten Kontext der vorliegenden Arbeit keiner eingängigen Untersuchung unterzogen werden. Des Weiteren ist die Trial-Stufe für die angewandte Szenariobeschreibung nicht integrierbar, da es innerhalb des geschilderten Szenariofalls keine Möglichkeit für die Erprobung der Innovation vor dem Treffen der Entscheidung gibt. Insofern wird an dieser Stelle auf das bekannteste Modell, den Innovation-Decision-Process (IDP) von Rogers und Shoemaker zurückgegriffen, den nahezu alle Autoren als Basis verwenden (vgl. Dethloff 2004, S.96; Rogers 2003, S.170). Der IDP unterscheidet, wie in Abbildung 3 darge­stellt, folgende idealtypische Phasen: (1) Kenntnisnahme, (2) Beurteilung, (3) Entscheidung, (4) Implementierung und (5) Bestätigung (vgl. Rogers/Shoemaker 1971, S.101). Dabei wird angenommen, dass sich Individuen innerhalb der Phasen durch weitgehend homogenes Verhalten beschreiben lassen (vgl. Pohl 1996, S.48).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Der Innovation-Decision-Process

Quelle: in Anlehnung an Rogers (2003, S.170)

Den Prozessvorgang bezeichnet Rogers als „an information-seeking and information-processing activity in which an individual is motivated to reduce uncertainty about the advantages and disadvantages of the innovation“ (Rogers 2003, S.14). Die Phase der Kenntnisnahme kennzeichnet dabei den Zeitpunkt, in welchem eine Innovation zum ersten Mal durch den Konsumenten wahrgenommen wird (vgl. Rogers 2003, S.171). Dies kann durch die aktive Suche nach einer Problemlösung oder auch zufällig geschehen (vgl. Harms 2002, S.64). Im Anschluss bildet das Individuum auf Basis seiner Erfahrungen eine Einstellung in Form einer Verhaltensabsicht. Diese kann entweder positiver Natur sein und zu Akzeptanz führen, oder - im negativen Fall - Resistenz gegenüber der Innovation nach sich ziehen. Nur wenn an dieser Stelle die Stufe der Akzeptanz erreicht wird, kann der Adoptionsprozess weiter laufen und in die Entscheidungsphase übergehen. Sie führt zur Adoption oder Ablehnung und äußert sich in tatsächlichem Verhalten (vgl. Nabih/Bloem/Poiesz 1997, S.191). Die Implementierung zeichnet sich als Folge der Adoptionsentscheidung durch den Kauf oder die Inbetriebnahme der Innovation aus. Erst nach der Nutzung entscheidet sich, ob die bereits getroffene Entscheidung von Dauer ist. In dieser letzten Phase wird die Innovation nun entweder langfristig adoptiert oder endgültig abgelehnt (vgl. Binsack 2003, S.11; Rogers 2003, S.189).

Um besser nachvollziehen zu können, wie sich das Individuum in der Phase der Entscheidung verhält, widmet sich das anschließende Kapitel der Entscheidungstheorie. Sie ist als Forschungsfeld nicht eindeutig abzugrenzen, da ihre Kernfragen in diversen Wissenschaftsdisziplinen, wie der Ökonomie, Soziologie, Medizin und Psychologie, diskutiert werden. Somit hat sich ihre Sichtweise als Interdisziplin durchgesetzt (vgl. Jungermann 1977, S.10), die jedoch im Wesentlichen zwei große Forschungsrichtungen unterscheidet: den normativ-präskriptiven Ansatz sowie den deskriptiven Ansatz.

2.2 Teilgebiete der Entscheidungstheorie

2.2.1 Normative bzw. Präskriptive Entscheidungstheorie

Als wissenschaftliche Disziplin geht die Entscheidungstheorie der Frage nach, wie Individuen ihre Entscheidungsprobleme lösen (vgl. Saliger 2003, S.1). Die normative Entscheidungstheorie versucht Entscheidungsregeln in Form von Normen zu geben, die rationales Handeln ermöglichen (vgl. Dörsam 2001, S.7). Auf Basis der Prämissen des Entscheidungsträgers wird dann die optimale Alternative ausgewählt. Die normative Entscheidungstheorie wird auch oft als präskriptiv bezeichnet, da sie „vorschreibt“, wie ein Mensch aus rationaler Sicht handeln soll, um bestimmte Ziele bestmöglich zu erreichen (vgl. Heinen 1969, S.209). Die klassische Entscheidungstheorie bezeichnet den rational handelnden Entscheider, der keinen geistig kapazitativen Restriktionen unterliegt, als homo oeconomicus (vgl. Manz/Dahmen/Hoffmann 2000, S.4f.).

Allgemein wird zwischen Entscheidungen bei Sicherheit und Entscheidungen bei Unsicherheit differenziert. Sicher ist eine Entscheidung immer dann, wenn jeder Alternative genau ein Ergebnis zuordenbar ist und damit dem Entscheidungsträger alle relevanten Parameter bekannt sind (vgl. Meyer 2000, S.25). Dies setzt vollkommene Information hinsichtlich aller zielrelevanten Ergebnisse voraus. In der Realität ist diese Form nur sehr selten anzutreffen (vgl. Bamberg/Coenenberg 2006, S.43).

Häufiger finden sich hingegen Situationen, in denen Entscheidungen bei Unsicherheit zu treffen sind. Die Entscheidung hängt dabei von mehreren Umweltzuständen ab, die der Entscheidungsträger nicht beeinflussen kann (vgl. Dörsam 2001, S.9). Folglich ist die Entscheidung hier nicht durch ein einzig mögliches Ergebnis gekennzeichnet. Die Literatur vollzieht eine weitere Unterscheidung bezüglich der Art von Unsicherheit. Dabei werden Entscheidungen bei Ungewissheit als Situationen beschrieben, in denen den Umweltzuständen keine Eintrittswahrscheinlichkeiten zugeordnet werden können (vgl. Meyer 2000, S.35; Nida-Rümelin 2005, S.32). Ist es jedoch möglich, Wahrscheinlichkeiten für das Eintreten von Umweltzuständen diesen zuzuweisen, wird von Entscheidungen bei Risiko gesprochen (vgl. Rommelfanger/Eickemeier 2002, S.63).

Für den letztgenannten Fall formulierten von Neumann und Morgenstern die Erwartungsnutzen Theorie (EUT), deren mathematische Grundidee von Bernoulli stammt (vgl. Bernoulli 1954, S.23ff.), und der zufolge immer die Alternative mit dem höchsten Nutzen gewählt wird (vgl. Von Neumann/Morgenstern 2007, S.15ff.). „Die Axiome und impliziten Rationalitätsannahmen stellen dabei eindeutige Anforderungen an die Präferenz von Entscheidungsträgern und an die Eigenschaften der Nutzenfunktion zur Abbildung der Entscheidungspräferenzen.“ (Klose 1994, S.20). Es herrscht ein allgemeiner Konsens, dass der EUT für diesen Forschungszweig als Sollkonzept eine große Bedeutung zukommt (vgl. z.B. Eisenführ/Weber 2003, S.211ff.).

Seit langer Zeit wird jedoch die Verhaltensrelevanz dieses Rationalitätsparadigmas infrage gestellt (vgl. z.B. Ben-Akiva et al. 1999, S.187ff.; Munier et al. 1999, S.233ff.; Tversky/Kahneman 1974, S.1124ff.). Simon übte als einer der Ersten Kritik am Konzept des homo oeconomicus, indem er argumentierte, dass Menschen nur begrenzt rational handeln können (vgl. Simon 1955, S.99ff.). Mittlerweile besteht eine einhellige Übereinstimmung, dass es der EUT, als das erklärende Modell tatsächlichen Entscheidungsverhaltens, an deskriptiver Validität mangelt. Zahlreiche Studien haben ihre Richtigkeit hinsichtlich der Verhaltensprognose von Individuen in realen Entscheidungssituationen widerlegt und deren Versagen mit der Missachtung verschiedener psychologischer Prinzipien begründet (vgl. Klose 1994, S.36). So wurde die Grundlage für die deskriptive Theorie geschaffen, die nun im folgenden Abschnitt näher erläutert wird.

2.2.2 Deskriptive Entscheidungstheorie

Die deskriptive Entscheidungstheorie setzt sich mit der Frage auseinander, wie Entscheidungen in der Realität getroffen werden (vgl. Manz/Dahmen/Hoffmann 2000, S.5). Sie nimmt an, dass Individuen unvollkommener Information und begrenzter Informationsverarbeitungskapazität unterliegen (vgl. Manz/Dahmen/Hoffmann 2000, S.63). Thaler beschreibt die Bedeutsamkeit der deskriptiven Theorie mit klaren Worten: „(…) exclusive reliance on the normative theory leads economists to make systematic, predictable errors in describing or forecasting consumer choices.“ (Thaler 1980, S.39).

Kahneman und Tversky bestätigten durch eine Vielzahl an Studien, dass sich Individuen oftmals nicht gemäß dem Rationalitätsmodell verhalten. Im Allgemeinen verstoßen die Entscheidungsträger gegen eine oder mehrere Rationalitätsaxiome (vgl. z.B. Kahneman/Tversky 1982, S.160ff.). Das Konzept der „bounded rationality“ von Simon (1976) trägt dieser Unvollkommenheit Rechnung und wird heute von nahezu allen Wissenschaftlern zur Beschreibung von Entscheidungsprozessen angewandt (vgl. z.B. Munier et al. 1999, S.233ff.).

Die Prospect Theory zählt zu den deskriptiven Entscheidungstheorien und basiert auf modifizierten Annahmen der normativen Erwartungsnutzen Theorie. Sie wird daher auch nicht durch eine Nutzenfunktion, sondern durch eine Wertefunktion dargestellt (vgl. Hartman/Doane/Woo 1991, S.142). Die Prospect Theory versucht zu beschreiben, wann und warum Menschen von rationalem Verhalten abweichen und wie sie verschiedene Alternativen bewerten (vgl. Gourville 2006, S.100). Hier sollen kurz die Eckpunkte der Theorie von Kahneman und Tversky wiedergegeben werden: Menschen beurteilen die Attraktivität einer Alternative nicht nach objektiven Gesichtspunkten, sondern rein subjektiv. Sie bewerten Neuprodukte oder andere Investitionsentscheidungen relativ zu einem Referenzpunkt. Verglichen mit dem Referenzpunkt wird jede Verbesserung als Gewinn und jede Verschlechterung als Verlust betrachtet (vgl. Kahneman/Tversky 1979, S.263ff.). Zudem konnten die Forscher nachweisen, dass Verluste deutlich stärker wiegen als Gewinne in gleicher Höhe. Dieses Phänomen nannten sie Verlustaversion (vgl. Kahneman/Tversky 1984, S.342) und wird in Kapitel 4.1.2 weiter ausgeführt.

Die Tatsache, dass Menschen Verluste fürchten, ist eine mögliche Erklärung, warum sie in vielen Situationen an dem Status Quo, also dem aktuellen Zustand, festhalten. Unter bestimmten Gesichtspunkten ist dieses Verhalten durchaus rational. Es zeigt sich jedoch auch in Situationen, in denen unter Bezugnahme der normativen Entscheidungstheorie anders geurteilt werden müsste (vgl. Kapitel 4.1).

2.3 Der Status Quo Bias als Phänomen der deskriptiven Entscheidungstheorie

2.3.1 Definition und Abgrenzung des Status Quo Bias

Samuelson und Zeckhauser fanden in ihren Studien zu diversen Entscheidungsproblemen heraus, dass Individuen öfter als nach dem rationalen Entscheidungsmodell anzunehmen, am Ist-Zustand festhalten. Diese Verhaltenstendenz, unverhältnismäßig oft die Status Quo- Alternative zu wählen, nannten sie Status Quo Bias (vgl. Samuelson/Zeckhauser 1988, S.8). Anstatt alle verfügbaren Informationen in den Entscheidungsprozess mit einzubeziehen, tendieren Menschen demnach dazu, sich erneut für das schon einmal Gewählte zu entscheiden (vgl. Burmeister/Schade 2007, S.343f.).

In der Literatur des Konsumentenverhaltens wird häufig geschildert, dass Menschen ihre Entscheidungen wiederholen. Diese Verhaltensform ist in einschlägigen Quellen unter dem Namen Gewohnheitsverhalten (habitual behavior) zu finden. Damit ein Verhalten jedoch zu einer Gewohnheit wird, bedarf es mehrfach wiederholter Entscheidungen, die durch das Individuum selbst getroffen werden müssen (vgl. Hoyer/MacInnis 2007, S.257). Das Auftreten des Status Quo Bias setzt hingegen nur eine vorherige Aktion voraus (vgl. Burmeister/Schade 2005, S.15), nämlich diese, die den Ist-Zustand herbeiführte. Dabei ist nicht von Belang, ob es der Entscheidungsträger selbst war, der den Status Quo festlegte, oder ob er ihm vorgegeben wurde (vgl. Samuelson/Zeckhauser 1988, S.12ff.).

2.3.2 Nachweise des Status Quo Bias in der Ökonomie

Der Status Quo Bias wurde in unterschiedlichen Labor- und Feldexperimenten beobachtet. Samuelson und Zeckhauser gaben ihren Versuchsteilnehmern beispielsweise hypothetische Wahlentscheidungen, wobei eine Gruppe ohne Status Quo-Option - in neutraler Situation - entschied, während in der anderen Gruppe eine Alternative als Status Quo vorab bestimmt wurde. Als Beispiel bekam die eine Gruppe unter Angabe von vier Wahlmöglichkeiten die Frage gestellt, wie sie das vom Onkel geerbte Geld anlegen würde. Die anderen Teilnehmer wurden das Gleiche gefragt, erhielten jedoch die Zusatzinformation, wie das Geld bisher angelegt war. Unter Vorgabe derselben Wahlmöglichkeiten entschieden sich in der zweiten Gruppe überdurchschnittlich viele Versuchsteilnehmer für die Status Quo-Option, ohne dass es dafür rationale Gründe gab. Ungeachtet welche der verschiedenen Wahlmöglichkeiten die Versuchsleiter als bisherige Anlageform designierten, sowie ohne Angaben zu deren Rentabilität, waren die Resultate zugunsten der Status Quo-Alternative verzerrt (vgl. Samuelson/Zeckhauser 1988, S.12f.).

Auch in natürlicher Umgebung ließ sich der Effekt in ganz unterschiedlichen Bereichen nachweisen. Einige Forscher konnten darlegen, dass der Status Quo Bias bei Finanzentscheidungen auftritt. Konkret wurde privates Investitionsverhalten in Portfolios (vgl. Agnew/Balduzzi/Sunden 2003, S.193ff.), Pensionspläne (vgl. Samuelson/Zeckhauser 1988, S.31ff.) und Aktien (vgl. Barber/Odean/Zheng 2005, S.2097ff.) untersucht. Außerdem ließ sich der Effekt bei Arbeitnehmern eines US-Unternehmens feststellen, indem deren Sparverhalten vor und nach einer einschlägigen Modifikation der Anlageoptionen näher betrachtet und dabei keine Verhaltensänderung festgestellt wurde (vgl. Madrian/Shea 2000, S.1150).

Weitere Studien handeln von Entscheidungen bezüglich der Versicherungsform (vgl. Johnson et al. 1993, S.36ff.), des Stromanbieters (vgl. Hartman/Doane/Woo 1991, S.144ff.) sowie der eigenen Gesundheit. Es wurde gezeigt, dass schwangere Frauen die aktuelle Methode ihrer Behandlung jeder anderen vorziehen, ungeachtet ihrer Qualität oder der zur Verfügung stehenden Alternativen. Die Patientinnen vertrauten der ihnen erstmals empfohlenen Methode. Sie hielten an der Annahme fest, dass diese die beste sei und akzeptierten folglich den Status Quo. Die Autoren folgerten, dass dieses Verhalten zu einer ablehnenden Einstellung gegenüber Innovationen führt (vgl. Porter/McIntyre 1984, S.1197ff.). Kahneman, Knetsch und Thaler kamen daher nach zahlreichen Untersuchungen zu der Erkenntnis, dass der Status Quo Bias „both robust and important“ (Kahneman/Knetsch/Thaler 1991, S.205) ist.

2.3.3 Verwandte Phänomene in der deskriptiven Entscheidungstheorie

2.3.3.1 Der Endowment Effekt

In der Verhaltensökonomie wird der Status Quo Bias oft in Verbindung mit dem Endowment Effekt erwähnt (vgl. z.B. Kahneman/Knetsch/Thaler 1991, S.194; Mandel 2002, S.738; Tversky/Kahneman 1991, S.1048). Das liegt an der Tatsache, dass sich beide Phänomene unter anderem durch Verlustaversion erklären lassen und sie häufig gemeinsam auftreten (vgl. Strahilevitz/Loewenstein 1998, S.277), wie Abbildung 4 veranschaulicht. Auch in der hier durchgeführten Studie kann mit Hilfe des Endowment Effekts bestimmtes Entscheidungsverhalten verstanden werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Zusammenhang der Phänomene Status Quo Bias und Endowment Effekt

Quelle: eigene Darstellung

Der Endowment Effekt (Besitztumseffekt) bezieht sich auf die Erkenntnis, dass Menschen einem Gut oder einer Sache, alleine aufgrund der Tatsache, dass sie diese besitzen, einen höheren Wert beimessen (vgl. Thaler 1980, S.43ff.; Tom et al. 2007, S.118). Es handelt sich dabei um einen unbewusst ablaufenden Effekt (vgl. Van Boven/Loewenstein/Dunning 2003, S.352), der sofort nach Erhalt des Objekts eintritt (vgl. Kahneman/Knetsch/Thaler 1990, S.1342). Strahilevitz und Loewenstein fanden heraus, dass die Wertzuschreibung mit der Dauer des Besitztums zunimmt und auch für solche Güter gilt, die in der Vergangenheit zum Besitzstand zählten (vgl. Strahilevitz/Loewenstein 1998, S.285).

Sein Auftreten wurde anhand unterschiedlichster Untersuchungsgegenstände, wie beispielsweise Ferngläser (vgl. Kahneman/Knetsch/Thaler 1991, S.194ff.) und Schokoriegel (vgl. Knetsch 1989, S.1278ff.), belegt, wobei die typischste Untersuchungsmethode an dieser Stelle kurz erläutert wird. Kahneman, Knetsch und Thaler ließen in ihrem Experiment Kaffeebecher an die Hälfte der Versuchsteilnehmer verteilen und eröffneten dann einen Handel. Die Besitzer der Becher konnten ihre Errungenschaft an die Besitzlosen verkaufen, wenn diese umgekehrt bereit waren, die Kaffeebecher zu erwerben. Das Resultat war, dass die Besitzer den Bechern zwei- bis dreimal mehr Wert zuschrieben als die Käufer (vgl. Kahneman/Knetsch/Thaler 1990, S.1330ff.). Um herauszufinden, ob es an den Käufern (Buyers) oder Verkäufern (Sellers) lag, dass weniger Tauschgeschäfte als erwartet stattfanden, wurde eine dritte Gruppe, die Wähler (Choosers), eingeführt. Diese durfte sich für unterschiedliche Marktpreise aussuchen, ob sie den Kaffeebecher oder das Geld bevorzugte. So wurde herausgefunden, dass sich die Wähler bezüglich der Wertzuschreibung für das Gut ähnlich den Käufern verhielten. Die bloße Zuweisung eines Kaffeebechers an die Verkäufer genügte, um in ihnen einen Besitzerinstinkt zu wecken, den die Wähler nicht teilten. Aufgrund der Tatsache, dass die Mittelwerte der Transaktionspreise der Verkäufer doppelt so hoch waren wie die der Wähler, folgerten die Forscher, dass die geringe Zahl der stattgefunden Transaktionen an dem Widerwillen der Verkäufer lag, sich von ihrem Besitz zu trennen (vgl. Kahneman/Knetsch/Thaler 1990, S.1338f.).

Knetsch wies den Endowment Effekt nach, indem er den Faktor Geld außen vor ließ und lediglich den Tausch zweier Güter betrachtete. Er schenkte einer Probandengruppe eine Tasse, während die andere Gruppe Schweizer Schokolade bekam. Eine dritte Gruppe bestätigte durch ihr Wahlverhalten, dass die beiden Güter in etwa gleich attraktiv waren. Nach Eröffnung des Tauschhandels wäre entsprechend zu erwarten gewesen, dass die Hälfte der Güter ihren Besitzer wechselt, jedoch wollten nur etwa 10% der Versuchsteilnehmer das Gut aus dem Besitz gegen das andere eintauschen (vgl. Knetsch 1989, S.1278).

Die am weitesten verbreitete, theoretische Erklärung des Endowment Effekts ist die Verlustaversion (vgl. Tom et al. 2007, S.119). Der aktuelle Besitzstand entspricht dem Status Quo und dient als Referenzpunkt sämtlicher Transaktionen. Der Verkauf eines Gutes und damit die Verringerung des derzeitigen Besitzstandes stellt einen Verlust dar. Das im Gegenzug erhaltene Geld ist hingegen ein Gewinn. Da Verluste der Prospect Theory zufolge deutlich schwerer wiegen als Gewinne in gleicher Höhe, tendieren Besitzer eher dazu, den Verkauf von Gütern zu vermeiden (vgl. Johnson/Häubl/Keinan 2007, S.461).

Der Endowment Effekt widerspricht dem in der Volkswirtschaftslehre verbreiteten Coase Theorem. Demnach sollte, unabhängig von der Zuteilung der Eigentumsrechte, allein durch Tauschgeschäfte eine effiziente Verteilung von Ressourcen entstehen, sofern keine Transaktionskosten vorliegen (vgl. Coase 1988, S.14f.; Stigler 1987, S.113ff.). Nach ökonomischem Verständnis zeigt sich die Anomalie des Effekts darin, dass die marginale Substitutionsrate zweier Güter durch den Besitz beeinflusst wird (vgl. Kahneman/Knetsch/Thaler 1990, S.1340).

Das Auftreten des Endowment Effekts wird erwartet, wenn ein Besitzer die Möglichkeit hat, ein Gut zu verkaufen, das er selbst zur Nutzung erworben hat und das nicht leicht zu ersetzen ist (vgl. Kahneman/Knetsch/Thaler 1990, S.1344). List konnte zeigen, dass der Effekt mit zunehmender Erfahrung abnimmt (vgl. List 2003, S.70). Außerdem wurde beobachtet, dass er nicht auftritt, wenn sowohl Käufer als auch Verkäufer stark an einem Geschäftsabschluss interessiert sind und wenn der Wunsch, eine Transaktion durchzuführen, von dem Individuum selbst ausgeht (vgl. Mandel 2002, S.739ff.).

2.3.3.2 Der Omission Bias

Der Status Quo Bias, wie ihn Samuelson und Zeckhauser beschrieben haben, teilt sich eigentlich in zwei Teileffekte: „doing nothing or maintaining one´s current or previous decision“ (Samuelson/Zeckhauser 1988, S.8). Der zweite Teileffekt, nämlich die Präferenz, den Ist-Zustand beizubehalten, wurde in der Literatur allgemein als Status Quo Bias formuliert und wird auch in dieser Arbeit so verstanden. Dagegen schildert der erste Teileffekt die Präferenz, nichts zu tun, also untätig zu sein und keine aktive Entscheidung zu treffen (vgl. Inman/Zeelenberg 2002, S.116). Dieses Phänomen findet sich vor allem in den Sozialwissenschaften unter dem Namen Omission Bias (vgl. Ritov/Baron 1995, S.119f.; Schweitzer 1994, S.457). Den Zusammenhang der beiden Begrifflichkeiten und deren Bedeutung zeigt die nachfolgende Abbildung 5.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Zusammenhang der Begriffe Status Quo Bias und Omission Bias

Quelle: eigene Darstellung

Die Tatsache, dass beide Effekte meist zusammen auftreten, also die Unterlassung etwas zu tun (Omission) gleichzeitig bedeutet den Ist-Zustand (Status Quo) beizubehalten, macht es schwierig, sie voneinander zu lösen (vgl. Schweitzer 1994, S.457). Ritov und Baron konnten jedoch klarstellen, dass beide Effekte getrennt voneinander zu betrachten sind, da sie in Einzelfällen zu unterschiedlichen Entscheidungen führen können (vgl. Ritov/Baron 1990, S.263ff.). Schweitzer führte weitere Experimente durch, indem er über hypothetische Fragestellungen beide Effekte unabhängig voneinander manipulierte. Die Versuchsteilneh­mer wiesen den Antwortoptionen, die aus Status Quo-, Omission- und neutraler Option bestanden, Präferenzen zu. So konnte er nachweisen, dass der Status Quo Bias auch ohne Omission Bias auftritt und umgekehrt. Die Effekte waren zudem in etwa gleich stark (vgl. Schweitzer 1994, S.460ff.).

Da Status Quo Bias und Omission Bias positiv miteinander korreliert sind, argumentiert Anderson, dass ihr Auftreten ähnlichen Ursachen zuzuschreiben sein könnte. Er zieht die Theorie des Bedauerns (regret theory) sowie Verlustaversion als Erklärungsansätze des Omission Bias heran (vgl. Anderson 2003, S.143f.). So erforschten bereits einige Wissenschaftler, dass schlimme Konsequenzen einer Entscheidung, die aufgrund der aktiven Handlung des Entscheidungsträgers entstanden, stärker bereut wurden als solche, die aufgrund von Untätigkeit eingetroffen sind (vgl. Kahneman/Miller 1986, S.136ff.; Zeelenberg et al. 2002, S.314ff.). Unter gleichzeitiger Anwendung der Verlustaversion bedeutet dies, dass das potentielle Bedauern einer schlimmen Konsequenz stärker ins Gewicht fällt, als die potentielle Vorfreude auf eine positive Konsequenz. Das Individuum bleibt lieber untätig und somit ist der Omission Bias die Folge (vgl. Anderson 2003, S.143f.).

In der vorliegenden Untersuchung spielt das gerade beschriebene Phänomen keine weitere Rolle mehr, weil es von einer Entscheidungsvermeidung rührt. Aus diesem Grund erscheint es als sinnvoll, den Omission Bias gegenüber dem Status Quo Bias, welcher im weiteren Verlauf das Ergebnis einer aktiv getroffenen Entscheidung darstellt, abzugrenzen. In dem gewählten Entscheidungskontext kann der Entscheidungsträger jedoch dem Endowment Effekt unterliegen. Er schreibt also einer Sache allein aus der Tatsache heraus, dass er sie besitzt, einen höheren Wert zu und trifft daraufhin eine Entscheidung zugunsten des Status Quo.

Das zweite Kapitel diente dazu, ein grundlegendes Verständnis der beiden Themenschwerpunkte dieser Arbeit zu erlangen. Als Forschungsgebiet des Marketings wurde die Adoption bzw. Ablehnung von Neuprodukten mit dem mikroökonomischen Nutzenverständnis der Entscheidungstheorie in Verbindung gebracht. Des Weiteren wurde versucht, den aus der Psychologie stammenden Status Quo Bias in diesen Zusammenhang einzuordnen und ihn zu zwei eng verwandten Phänomenen in Bezug zu setzen.

3 Aktueller Forschungsstand zum Status Quo Bias

Das dritte Kapitel widmet sich dem aktuellen Forschungsstand des Status Quo Bias. Zuerst werden allgemeine Erkenntnisse erläutert, die aus Studien unterschiedlichster Fachrichtungen abgeleitet wurden. Anschließend werden die Ziele, Methoden und Ergebnisse ausgewählter Arbeiten der Marketingforschung näher betrachtet und in einer tabellarischen Übersicht kategorisiert zusammen gestellt.

3.1 Allgemeine Erkenntnisse zu dem Phänomen

Die ersten Forscher, die den Status Quo Bias im Rahmen vieler Labor- und Feldexperimente nachwiesen, waren Samuelson und Zeckhauser. Sie integrierten in ihren verhaltensökonomischen Ansatz beispielsweise einen hypothetischen Fragenkatalog, um immer eine der zur Wahl stehenden Alternativen als Status Quo deklarieren zu können. Als Kontrollfunktion diente eine neutrale Version, die alle Optionen als neu beschrieb und keinen Ist-Zustand festlegte. Die Forscher variierten in verschiedenen Stufen die Anzahl der vorgegebenen Wahlalternativen zwischen zwei und vier, um zu testen, ob ein Einfluss auf die Stärke des Status Quo Bias bestand. Sie berechneten dazu die prozentuale Antwortrate für jede Alternative, indem sie die Anzahl der Entscheidungsträger, die diese Alternative wählten zu den Gesamtantworten ins Verhältnis setzen. Innerhalb eines Entscheidungsproblems war für die große Mehrheit der Alternativen die prozentuale Antwortrate dann am höchsten, wenn sich diese Alternative in der Status Quo-Position befand. Über alle Entscheidungssituationen hinweg war eine Abnahme der Antwortraten von der Status Quo-Position ausgehend, über die neutrale Position, bis hin zur Nicht-Status Quo-Position zu beobachten. Je mehr Wahloptionen den Entscheidungsträgern präsentiert wurden, desto stärker war die relative Verzerrung in Richtung der Status Quo-Alternative (vgl. Samuelson/Zeckhauser 1988, S.14ff.).

Kempf und Ruenzi konnten empirisch nachweisen, dass auch in realen Entscheidungssituationen die Stärke des Status Quo Bias von der Anzahl der zur Wahl stehenden Alternativen beeinflusst wird. Im ersten Schritt dokumentierten sie die Existenz des Phänomens, indem sie analysierten, in wie fern aktuelle Geldzuflüsse von früheren Zuflüssen in den gleichen Fond abhängen. Die Anzahl der Wahlalternativen in einem Segment ergibt sich für die Forscher aus der Vielfalt der Fonds in diesem Segment. Da diese Menge zwischen den Segmenten extrem schwankt, war es den Wissenschaftlern möglich, den Einfluss der Anzahl der Wahloptionen auf den Status Quo Bias zu belegen. In dem gegebenen Kontext der Kaufentscheidungen von Investmentfonds kamen sie zu dem Ergebnis, dass der Status Quo Bias dreimal so stark war, für den Fall zwischen mehr als 100 Wahlalternativen zu entscheiden, verglichen mit dem Fall, unter weniger als 50 Optionen zu wählen. So bestätigten sie das experimentelle Resultat von Samuelson und Zeckhauser mit realen Daten (vgl. Kempf/Ruenzi 2005, S.3ff.).

Aus dem Bereich kognitiver Psychologie und Verhaltenspsychologie stammen weitere Forschungsbeiträge, die das Auftreten des Status Quo Bias beleuchten. Anderson beschreibt ihn als einen von vier Effekten der Entscheidungsvermeidung und untersuchte die Wirkung rationaler sowie emotionaler Einflüsse auf den Status Quo. In seinem Modell zeigte er, dass die Auswahlschwierigkeit, sich für die richtige Option im Sinne der eigenen Zielerreichung zu entscheiden, als emotionaler Faktor das Auftreten des Status Quo Bias fördert (vgl. Anderson 2003, S.154ff.). Ist dem Entscheidungsträger also unklar, welche Alternative am besten das Erreichen seiner Ziele ermöglicht, tendiert er dazu, den Ist-Zustand beizubehalten. Dies hängt mit einer anderen Erkenntnis zusammen, die schon Samuelson und Zeckhauser formulierten. Je schwächer die individuelle Präferenz für eine gewählte Alternative war, desto stärker zeigte sich der Status Quo Bias (vgl. Samuelson/Zeckhauser 1988, S.8).

Andere Forscher konzentrierten sich auf die Folgen des Status Quo Bias. In diesem Zusammenhang untersuchten Roca und Kollegen die menschliche Tendenz, auf Ungewissheit mit Aversion zu reagieren. Sie ließen ihre Versuchsteilnehmer zwischen zwei Alternativen wählen, wobei eine Alternative den Status Quo repräsentierte, da sie diese gegenwärtig nutzten. Die Ergebnisse ließen darauf schließen, dass die Versuchsteilnehmer eher bereit waren die ungewisse Alternative beizubehalten und sie nicht gegen die sichere Alternative einzutauschen, wenn erstere den Status Quo verkörperte – verglichen mit einer Situation ohne Status Quo-Vorkommen. Sie folgerten, dass die Aversion gegenüber ungewissen Optionen abnimmt, wenn diese den Status Quo darstellen (vgl. Roca/Hogarth/Maule 2005, S.6ff.).

Die hier aufgezeigten Erkenntnisse stammen aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen, wie der Verhaltensökonomie und der Psychologie. Das Phänomen des Status Quo Bias wurde in den vergangenen Jahrzehnten auch in den Wirtschaftswissenschaften in unterschiedlichen Kontexten erforscht. An dieser Stelle soll ein Überblick über relevante Studien aus dem Marketingbereich gegeben werden.

3.2 Literaturüberblick zum Status Quo Bias in der Marketingforschung

3.2.1 Studien mit Fokus auf Konsumentencharakteristika

Konsumentenentscheidungen erfordern oft die Lösung von Zielkonflikten und rufen daher immer wieder kognitive Dissonanzen, also negative Emotionen, hervor (vgl. Festinger 1957, S.16ff.). Das von Luce innerhalb ihrer Studie entwickelte Rahmenwerk prognostiziert, dass potentiell negative Entscheidungskonsequenzen, beispielsweise durch die Beibehaltung des Status Quo, vermieden werden. Dabei bezeichnet die Forscherin das Festhalten am Ist-Zustand, entgegen der in dieser Arbeit vorherrschenden Annahme, als Entscheidungsvermeidung. Dieses Verhalten minimiert das erwartete Auftreten ungewünschter Konsequenzen, sowie das dafür wahrgenommene Verantwortungsgefühl. Die Autorin beschreibt daher den Wunsch mit negativen Emotionen fertig zu werden als einer der Gründe, warum Menschen keine Entscheidungen treffen und folglich den Status Quo vorziehen.

In den durchgeführten Experimenten mussten Versuchsteilnehmer verschiedene Fragen zu einem Automobilkauf-Szenario beantworten, wobei die Autos anhand diverser Eigenschaften klassifiziert wurden. Dabei bedeutet die Entscheidung für ein bestimmtes Auto gleichzeitig ein Verzicht auf positive Attribute, die andere Automobile aufweisen. Die Ergebnisse belegen, dass dieser Zielkonflikt die negativen Emotionen verstärkt, wenn keine Status Quo-Option vorhanden ist. Gibt es hingegen eine Status Quo-Alternative, nimmt deren Wahl mit der Schwierigkeit des Zielkonflikts zu. Je stärker die ursprünglichen negativen Emotionen waren, desto eher entschied sich der Konsument, am Ist-Zustand nichts zu ändern. Auf Basis der durchgeführten Experimente folgerte die Forscherin außerdem, dass die Minimierung kognitiver Anstrengung nicht als Alternativerklärung der starken Status Quo-Präferenz herangezogen werden kann (vgl. Luce 1998, S.409ff.).

Eine weitere Arbeit schließt an den hier beschriebenen Zielkonflikt an, indem sie die Zielorientierung eines Konsumenten in den Mittelpunkt der Untersuchung rückt. Chernev differenziert zwischen verschiedenen Konsumententypen. Er unterscheidet außerdem die Präferenz für den Status Quo von der Präferenz, keine Entscheidung zu treffen.

Die Studie prüft, in wie weit die Zielorientierung eines Konsumenten diesen dazu motiviert, eine verstärkte Status Quo-Präferenz auszuüben. Dabei unterscheidet der Autor zwischen „Vermeidungs-orientierten“ (prevention focused) und „Aktions-orientierten“ (promotion focused) Konsumenten. Als Basis für seinen Erklärungsansatz der Zielorientierung dient die Theorie der Selbstregulierung. Sie ist als Prozess zu verstehen, durch den Menschen versuchen, ihr Verhalten an für sie relevanten Zielen auszurichten (vgl. Higgins/Shah/Friedman 1997, S.523). Einem „Aktions-orientierten“ Menschen ist demnach die Entwicklung seiner Bedürfnisse wichtig, er strebt danach, seine Hoffnungen und Wünsche zu verwirklichen. Er orientiert sich an positiven Resultaten und möchte Fehler aufgrund von nicht getroffenen Entscheidungen umgehen. Der „Vermeidungs-orientierte“ Mensch ist bestrebt, seine Bedürfnisse zu schützen und seinen Verpflichtungen und Aufgaben nachzukommen. Er versucht sowohl negative Ergebnisse, als auch Fehlentscheidungen zu vermeiden.

Die Zielorientierung beeinflusst die Konsumenten hinsichtlich ihrer Sensibilität gegenüber Gewinnen und Verlusten. So reagieren „Vermeidungs-orientierte“ Menschen sensibler auf potentielle Verluste, während „Aktions-orientierte“ potentielle Gewinne höher schätzen. Der „Vermeidungs-orientierte“ Konsument bewertet demzufolge negative Konsequenzen, die sich aufgrund von Abweichungen bezüglich des Ist-Zustandes ergeben, über. Der Wissenschaftler stellte daher die Hypothese auf, dass Zielorientierung den Status Quo Bias moderiert und dabei „Vermeidungs-orientierte“ Menschen eine stärkere Status Quo-Präferenz aufweisen als „Aktions-orientierte“.

In seinem Laborexperiment manipulierte Chernev die Variable der Zielorientierung, indem er den Versuchsteilnehmern eine Priming Aufgabe stellte und sie darin ihre Hoffnungen, Wünsche, Aufgaben und Verpflichtungen schildern ließ. Anschließend sollten die Teilnehmer zwischen zwei Digitalkameras, die durch vier Attribute beschrieben waren, wählen, wobei keine der Alternativen als objektiv besser galt. Nach der Entscheidung wurden die Konsumenten mit einem Set aus sechs Kameras konfrontiert, wovon zwei die Digitalkameras aus der ersten Entscheidungssituation darstellten. Die eine Hälfte der Versuchsteilnehmer entschied unter neutralen Rahmenbedingungen und beantwortete die Frage „Welche Alternative würden Sie wählen?“, während die andere Hälfte unter der Status Quo-Bedingung der Frage nachging „Würden Sie bei Ihrer ursprünglichen Wahlentscheidung bleiben?“.

Die Status Quo-Präferenz wurde in der individuellen Wahrscheinlichkeit bei der ursprünglichen Wahlentscheidung zu bleiben, zum Ausdruck gebracht. Der Einfluss der Zielorientierung wurde gemessen, indem der prozentuale Anteil aller Teilnehmer, die bei ihrer ursprünglichen Entscheidung blieben, miteinander verglichen wurde. Dabei kristallisierte sich das vermutete Muster heraus: in der neutralen Antwortsituation blieben 55% der „Aktions-orientierten“ und nur 48% der „Vermeidungs-orientierten“ bei der ursprünglichen Alternative, während in der manipulierten Status Quo-Situation die „Vermeidungs-orientierten“ mit 79% einem deutlich stärkeren Status Quo Bias unterlagen, als die „Aktions-orientierten“ mit 52% (vgl. Chernev 2004, S.557ff.).

In einer ganz aktuellen Studie untersuchen die Forscher Yen und Chuang den Einfluss zufälliger Erregung auf die Status Quo-Präferenz von Entscheidungsträgern. Die zufällige Erregung bezieht sich dabei auf Gefühlszustände, die von äußeren Faktoren einwirken und nichts mit dem Entscheidungsproblem zu tun haben. In ihren ersten Experimenten nutzten sie verschiedene Methoden, um Erregungszustände wie Angst oder Freude zu induzieren. So ließen sie beispielsweise die am Versuch teilnehmenden Studenten persönliche Erlebnisse, die den gewünschten Stimmungszustand in der Vergangenheit hervorgerufen haben, detailliert schildern und schriftlich festhalten. Im Anschluss wurden die Probanden mit drei Entscheidungsproblemen aus verschiedenen Produktkategorien konfrontiert und vor die Wahl von je zwei Alternativen gestellt, wobei eine davon als Status Quo-Option designiert war.

Die Hypothese, dass Menschen, die in einen positiven Gefühlszustand versetzt werden, einer stärkeren Status Quo-Präferenz in ihren Entscheidungen unterliegen, als solche mit negativen Emotionen, konnte bestätigt werden (pos. 74% zu neg. 47%). Die Forscher begründen ihre Vorüberlegungen u.a. damit, dass Menschen in guter Stimmung diese aufrechterhalten möchten und daher sensibel auf mögliche Konsequenzen reagieren, die dieses positive Gefühl gefährden könnten. Die Status Quo-Alternative gilt in dem Fall als weniger bedrohlich, da die Folgen besser einschätzbar sind, als bei einer neuen, unbekannten Option und wird aus diesem Grund verhältnismäßig oft gewählt. Die Verlustaversion wird als weiterer Erklärungsansatz für die Beibehaltung des Status Quo genannt, weil die Konsumenten, durch die Aufrechterhaltung des Ist-Zustandes, den Verlust ihrer positiven Empfindungen vermeiden können. Das gleiche Ergebnis erzielten Yen und Chuang im Rahmen ihres Experiments zur Untersuchung des Omission Bias, dessen enge Verknüpfung zum Status Quo Bias (vgl. Anderson 2003, S.143f.) dadurch noch einmal belegt werden konnte.

In einem letzten Schritt ihrer Untersuchungsreihe examinierten die Forscher vier Gemütszustände, die sich einerseits in der Wirkungsrichtung (pos. vs. neg. Emotionen), andererseits in ihrer Sicherheitsdimension (sicher vs. unsicher) differenzierten. Ähnlich dem bereits beschriebenen Experiment gaben die Versuchsteilnehmer eine gefühlsintensive Geschichte preis, die je nach Sicherheitsgrad des erlebten Gemütszustandes auf einer siebenstufigen Likert -Skala den vier möglichen Kategorien Ekel (negativ, sicher), Angst (negativ, unsicher), Freude (positiv, sicher) und Hoffnung (positiv, unsicher) zugeordnet wurde. Die ausgewerteten Daten bescheinigen die Richtigkeit der Hypothese, dass höhere Sicherheit bezüglich der erlebten Emotionen zu einer stärkeren Status Quo-Präferenz führt (59,5% vs. 42,5% Status Quo-Wahl). Ihre These basiert auf der Tatsache, dass in unsicheren Situationen Informationen systematisch analysiert werden, während bei vorhandener Sicherheit oft auf Heuristiken Bezug genommen wird. Außerdem ist anzunehmen, dass bei gegebener Sicherheit das Bedürfnis, an der Situation etwas zu ändern, eher gering ausfällt. Der Sicherheitsaspekt vermittelt als so genannter Mediator den Effekt spezifischer Emotionen, unabhängig ihrer Wirkungsrichtung, auf die Status Quo-Präferenz. Zusammenfassend konnten die Forscher zeigen, dass zufällige Erregung die Entscheidungsfindung von Konsumenten durch eine gefühlsbezogene Betrachtungsweise beeinflusst (vgl. Yen/Chuang 2008). Im Folgenden sollen nun weitere Studien beleuchtet werden, die sich mit der Frage beschäftigen, in welchen Entscheidungssituationen Menschen typischerweise dem Status Quo Bias unterliegen.

3.2.2 Studien mit Fokus auf situativen Entscheidungscharakteristika

Burmeister und Schade untersuchten innerhalb verschiedener Entscheidungsszenarien das Auftreten zweier gegenläufiger Verhaltenstendenzen, namentlich den Status Quo Bias sowie Variety Seeking. Sie gingen der Frage nach, welche individuellen und situationsspezifischen Moderatoren deren jeweilige Stärke beeinflussen. Dabei zogen sie vier Entscheidungssituationen heran, wobei zwei ihren Nutzen aus sinnlichen Erfahrungen (SENS Szenario) ziehen, während die anderen beiden ihren Nutzen aus kognitiven Anstrengungen generieren (COG Szenario). Die SENS Szenarien treten häufig auf und sind mit geringen Risiken verbunden, während die COG Szenarien seltener eintreten und mit höherem Risiko einhergehen.

Als SENS Szenarien wählten die Wissenschaftler den Kauf eines kosmetischen Produktes und die Zubereitung eines Hauptgangs für Gäste. Die COG Szenarien umfassten Entscheidungen hinsichtlich Sicherheitsausrüstungen für Polizisten sowie private Investitionsentscheidungen. In Entscheidungssituationen mit vorwiegend kognitiven Anstrengungen bestätigte sich die Haupthypothese, dass der Status Quo Bias relativ stärker ist als Variety Seeking, nur teilweise. Besonders in der Investmententscheidung zeigte lediglich einer von drei Parametern eine Status Quo-Tendenz. Umgekehrt deuteten im Kochszenario, das ein Variety Seeking Verhalten vermuten lässt, zwei Parameter auf den Status Quo Bias hin.

Die Manipulation des Experimentaldesigns umfasste eine neutrale und zwei Status Quo-Betrachtungen, wobei den Entscheidungsträgern immer vier Wahlalternativen vorgegeben wurden. Der Status Quo wurde als frühere Erfahrung, vorausgegangene eigene Entscheidung oder von anderen Leuten getroffene Entscheidung beschrieben. Die Operationalisierung der gegensätzlichen Effekte fand durch Manipulation der verschiedenen Entscheidungscharakteristika, wie beispielsweise hohes und niedriges Risiko, statt.

Des Weiteren wurden die Persönlichkeitsvariablen Risikoneigung, Sensationslust und Kompetenzempfinden bezüglich ihrer Interaktion mit den verschiedenen Szenario-Betrachtungen untersucht. Dabei äußerte sich hohes Kompetenzempfinden, wider Erwarten, nicht konsistent in Variety Seeking-Verhalten, sondern führte in der Investitionsentscheidung zu einer Status Quo-Präferenz. Risikoaverse Entscheidungsträger wählten öfter die Status Quo-Alternative als risikofreudige Konsumenten, während Sensationslustige eher eine neue Alternative wählten, als die vorherige Entscheidung zu wiederholen.

Das Szenario, welches sich mit der Frage nach den richtigen Sicherheitsmaßnahmen für Polizisten beschäftigt, führte zu einer unerwarteten, interessanten Entdeckung. Unter neutraler Betrachtung, ohne Manipulation, entschieden sich die meisten für die Alternative „30% aktive und 70% passive Sicherheitsvorkehrungen“. Wurde diese Option nun als Status Quo deklariert, wählten 38 anstelle 30 der Befragten diese Variante. Setzten die Forscher den umgekehrten Fall „70% aktive und 30% passive Sicherheitsvorkehrungen“ in die Status Quo-Position, überzeugten sie ebenfalls mehr Versuchsteilnehmer als zuvor, nämlich sechs statt drei. Besonders überraschte die Wissenschaftler in diesem Fall, dass die weniger extreme Alternative, die der Status Quo-Option am ähnlichsten war, „60% aktive und 40% passive Sicherheitsvorkehrungen“, nun von 24, anstelle wie zuvor nur von sieben, bevorzugt wurde. Dieses Phänomen erklärten Simonson und Tversky als Kombination aus Status Quo und Extremeness Aversion Biases (vgl. Simonson/Tversky 1992, S.289ff.). Menschen tendieren demnach in Richtung der Status Quo-Alternative, vermeiden aber gleichzeitig die Extreme. Burmeister und Schade konnten entsprechende Beobachtungen in ihrem Investitions-Szenario anstellen (vgl. Burmeister/Schade 2005, S.16ff.).

Ein anderer Forscher untersuchte den Status Quo Bias in einem spezifischen Marketingkontext, nämlich der Markenwahl. Muthukrishnan beschreibt den Begriff „incumbent“ als Marke, die ein Konsument innerhalb einer Produktkategorie zuerst wählt. Von einem „incumbency advantage“ spricht er immer dann, wenn ein Konsument die incumbent Marke einer objektiv besseren, aber erst später entdeckten, Konkurrenzmarke vorzieht. Ziel der Studie bestand zum einen darin herauszufinden, unter welchen Bedingungen der incumbency advantage eintritt. Zum anderen sollte untersucht werden, welche psychologischen Prozesse, denen bisher in der Forschung über Markenloyalität keine Beachtung geschenkt wurde, dem Phänomen zugrunde liegen. In diesem Zusammenhang zog der Forscher die Status Quo Bias- Theorie heran, da die incumbent Marke die Status Quo-Position innehält. Es sollten die Charakteristika von Entscheidungen ermittelt werden, die die Wahrscheinlichkeit eines Status Quo Bias erhöhen oder vermindern.

In seiner Haupthypothese vermutet der Autor, dass der Grad der Ungewissheit bei der Entscheidungsfindung (decision ambiguity) die Stärke des „incumbency advantage“, und damit den Status Quo Bias, beeinflusst. Die Ungewissheit kann von Produktcharakteristika, wie beispielsweise einer unsicheren Qualitätsbeurteilung, oder aus der Entscheidungsumgebung, die sich durch unvollständige Informationen auszeichnet, herrühren. Es können auch konkurrierende Marken aufgrund der Hervorhebung unterschiedlicher Attribute nicht vergleichbar sein, was wiederum zu Unsicherheit führt.

In verschiedenen Experimenten manipulierte Muthukrishnan die Stärke dieser Entscheidungsunsicherheit, indem er die Produktkategorie Körperlotionen bewerten ließ. Die Produktleistung ist in diesem Fall von Natur aus unsicher, zumindest wenn von einer kurzfristig zu treffenden Entscheidung ausgegangen wird. In seinem ersten Experiment untersuchte er Produkterfahrung (hoch vs. niedrig) und Überzeugung (hoch vs. niedrig) als Faktoren, die Unsicherheit hervorrufen können, auf deren Präferenzwirkung bezüglich der „incumbent“ Marke. Mit Ausnahme des Falls von geringer Produkterfahrung kombiniert mit geringer Produktüberzeugung, wurde in den anderen drei Fällen ein signifikanter Status Quo Bias nachgewiesen.

Das zweite Experiment betrachtete lediglich den Fall hoher Produkterfahrung und hoher Produktüberzeugung, da hier der Status Quo Bias-Effekt am stärksten war. Der Grad der Ungewissheit wurde dabei durch zusätzliche Produktinformationen erheblich reduziert. Es stellte sich heraus, dass nun die Konsumenten die objektiv bessere Alternative dem Status Quo vorzogen. So konnte der Forscher zeigen, dass der Grad der Ungewissheit in einer Entscheidungssituation einen kritischen Faktor für das Auftreten des Status Quo Bias darstellt, der eine irrationale Entscheidung hervorrufen kann.

In einem weiteren Schritt wurde das erste Experiment modifiziert, indem zwei Marken mit unterschiedlichen Inhaltsstoffen den gleichen Nutzen versprachen und damit die Ungewissheit der Entscheidung wieder verschärft wurde. Der Forscher manipulierte den Grad der Produkterfahrung sowie die Verfügbarkeit von Informationen bezüglich der kritischen Inhaltsstoffe. Im Falle hoher Produkterfahrung war der Anteil der Versuchsteilnehmer, welche die „incumbent“ Marke wählten, größer als zufallsbedingt anzunehmen wäre, ungeachtet der Zugänglichkeit spezifischer Produktinformationen. Der Status Quo Bias stellte sich somit auch hier ein (vgl. Muthukrishnan 1995, S.98ff.).

Falk und Kollegen betrachteten reale Daten aus dem Dienstleistungssektor und wiesen den Status Quo Bias im Kontext zweier unterschiedlicher Transaktionskanäle nach. In ihrer Hauptuntersuchung prüften sie, in wie weit die Zufriedenheit mit Offline-Transaktionskanälen die Wahrnehmung bezüglich der Zweckmäßigkeit und Risikowahrnehmung von neuen Online-Kanälen beeinflusst. Sie gingen davon aus, dass sich diese Wahrnehmung in konkreter Nutzungsabsicht ausdrückt. An ihrer Studie nahmen Personen teil, die zu dieser Zeit Bankanlagegeschäfte tätigten und für die daher dieser Transaktionskanal den Status Quo repräsentierte.

Zu Beginn wurden die Versuchsteilnehmer nach ihrer Zufriedenheit mit dem offline Kanal befragt. Anschließend konnten sie sich mit einer simulierten Internetseite vertraut machen, die zur Durchführung von Investitionen konzipiert wurde, jedoch der Allgemeinheit noch nicht zugänglich war. Dadurch war es den Teilnehmern möglich, alle Eigenschaften und Vorteile des innovativen Transaktionskanals zu testen. Des Weiteren wurden sie zu ihrem Vertrauen gegenüber dem Dienstleister sowie der Zweckmäßigkeit und Risikowahrnehmung der Innovation in einer Online-Umfrage interviewt. In einem letzten Schritt wurde ihre Verhaltensabsicht erhoben, um zu erkennen, ob die Kunden den Status Quo in Form der Offline-Investitionsmethode beibehalten, oder ob sie den Online-Kanal nutzen werden.

Die Ergebnisse bestätigten einen deutlichen Status Quo Bias-Effekt im Hinblick auf die beiden untersuchten Variablen. Je zufriedener die Versuchsteilnehmer mit ihrem derzeitigen offline Angebot waren, desto unzweckmäßiger und risikoreicher empfanden sie die innovative Online-Methode. Moderationseffekte wurden nur zwischen der wahrgenommenen Zweckmäßigkeit der Innovation und der Zufriedenheit mit dem Offline-Transaktionskanal signifikant. Dagegen blieb die Beziehung zwischen Zufriedenheit und Risikowahrnehmung von anderen Variablen unbeeinflusst. Dies unterstreicht vornehmlich die Robustheit des Status Quo Bias bezüglich der Risikowahrnehmung und seine Unabhängigkeit von interindividuellen Unterschieden (vgl. Falk et al. 2007, S.147ff.).

Eine Studie aus dem Jahr 1991 von Ellen, Bearden und Sharma untersuchte bereits eine ähnliche Fragestellung, wenn auch in einem anderen Kontext. Die Wissenschaftler prüften, in wie weit die Faktoren Selbstwirksamkeit (Self-Efficacy) und Leistungszufriedenheit (Performance Satisfaction) die Resistenz von Konsumenten hinsichtlich technologischer Innovationen beeinflussen. Die Ergebnisse brachten zu Tage, dass die wahrgenommene Fähigkeit ein neues Produkt erfolgreich zu nutzen, die Entscheidung zur Verwendung dieser Innovation erheblich determiniert. Des Weiteren stellte sich heraus, dass das Ausmaß der empfundenen Zufriedenheit mit der eigenen Leistung bezüglich der Handhabung des aktuellen Status Quo-Produkts, die Adoptionsentscheidung der Innovation nicht unbeeinflusst lässt.

Um eine solche Entscheidungssituation zu generieren, wurde Studenten eine Allokationsaufgabe gestellt, die sie im ersten Schritt mit Papier und Bleistift zu lösen hatten. Darin mussten sie durch den Einsatz von Lastwagen bestimmte Nachfragemengen befriedigen, wobei die Transportmittel die jeweiligen Nachfragebezirke nur einmal anfahren durften. Die Aufgabe beinhaltete einige Rechenoperationen und war so ausgerichtet, dass es keine optimale Lösung gab. So konnten die Studenten ihre eigene Leistung nur schwer einschätzen, was den Forschern die Möglichkeit gab, durch positives bzw. negatives Feedback deren Leistungszufriedenheit zu manipulieren.

Nachdem die Hälfte der Rechnungen und Allokationen auf diese Weise durchgeführt und Leistungsfeedback erteilt wurde, eröffneten die Untersuchungsleiter in einem nächsten Schritt den Teilnehmern die Gelegenheit, die verbleibenden Aufgaben mit einem neuen Computerprogramm zu lösen. Dessen Vorzüge, wie das Übernehmen notwendiger Lastwagen-Allokationen, wurden erst allgemein geschildert, um die Software als objektiv bessere Alternative anzupreisen. Anschließend erhielten die Teilnehmer manipulierte Erfahrungsberichte, so dass die Hälfte der Studenten das Programm sehr bedienerfreundlich, die andere Hälfte eher bedienerfeindlich wahrnahm.

Dann wurden sie aufgefordert, eine Entscheidung zu treffen, ob sie die verbleibenden Aufgaben wie bisher, oder mit der neuen Methode angehen möchten. Diese Entscheidung war endgültig, konnte also nicht rückgängig gemacht werden. Zudem wurde das beste Abschneiden in diesen Tests belohnt, so dass die Studenten einen Ansporn hatten, die für sie beste Entscheidung abzuwägen.

Die Wissenschaftler prognostizierten, dass Personen, die eine geringe Selbstwirksamkeit im Hinblick auf die innovative Methode empfinden, diese eher ablehnen, als solche mit hoher wahrgenommener Selbstwirksamkeit. Zusätzlich vertraten sie die Annahme, dass Personen, die zufrieden mit ihrer aktuellen Leistung sind, eher geneigt sind an der Status Quo-Variante festzuhalten, als unzufriedene Teilnehmer. Beide Hypothesen konnten bestätigt werden, wobei keine Interaktionseffekte zwischen den Faktoren gefunden wurden (vgl. Ellen/Bearden/Sharma 1991, S.297ff.).

3.2.3 Fazit und Übersicht der Studien

Die vorliegende Arbeit orientiert sich in ihrer Vorgehensweise eng an der gerade aufgezeigten Studie von Ellen, Bearden und Sharma. Jedoch wurde auch anderen Erkenntnissen aus den beschriebenen, vorangegangenen Studien Rechnung getragen und diese weiter verarbeitet. So stellt beispielsweise die Leistungszufriedenheit mit der aktuellen Methode eine unabhängige Variable in dieser Arbeit dar. Darüber hinaus kann das verwendete Szenario als „COG Szenario“ beschrieben werden, da es von einer Situation handelt, die eher selten eintritt und mit höherem Risiko verbunden ist. Die Risikokomponente geht zudem, neben anderen Persönlichkeitseigenschaften, in das Experimentaldesign ein. Auch die in einer Studie beschriebene Ungewissheit kennzeichnet die hier vorliegende Entscheidungssituation. Alle betrachteten Arbeiten sollen an dieser Stelle in Tabelle 1 in ihren Kernpunkten zusammengefasst werden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

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