Neben dem Aufstieg von M-Commerce steigt die Anzahl der aktiven Nutzer von mobilen Instant-Messengern beständig. Als Reaktion auf das veränderte Nutzerverhalten bieten erste Unternehmen ihren Kunden Serviceleistungen über Messenger-Chatbots an. Für den Erfolg am Markt ist die Nutzerakzeptanz dieser neuen Technologie von entscheidender Bedeutung.
Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht die Beantwortung der Forschungsfrage, welche Faktoren die Nutzerakzeptanz von Messenger-Chatbots im M-Commerce beeinflussen und wie intensiv diese ausgeprägt sind.
Anhand der vorliegenden wissenschaftlichen Erkenntnisse des verwandten Forschungsfelds M-Commerce konnte ein Akzeptanzmodell für Messenger-Chatbots entwickelt werden. Nach der Operationalisierung der Konstrukte und der Entwicklung des Erhebungsinstruments wurde eine Online-Befragung unter potenziellen Nutzern in Deutschland durchgeführt. Im Anschluss wurde das Forschungsmodell unter Anwendung der Kovarianzanalyse empirisch untersucht.
Als Ergebnis werden Treiber und eine Barriere der Nutzerakzeptanz identifiziert und erläutert sowie deren Einflussstärke zur Beurteilung der Bedeutsamkeit festgestellt. Das vorliegende Untersuchungsmodell dient als Unterstützung zum Verständnis, wie potenzielle Nutzer Messenger-Chatbots generell einschätzen. Adressaten dieser Erkenntnisse sind Organisationen (z.B. Handelsunternehmen, Marketingagenturen und Anbieter von Instant Messaging-Plattformen) sowie Personen aus der Praxis, die sich mit der Thematik Messenger-Chatbots beschäftigen.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Motivation und Problemstellung
1.2 Forschungsziel und -fragen
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Klassifizierung von Mobile Commerce
2.1.1 Definition des Begriffs
2.1.2 B2C-Services im M-Commerce
2.2 Messenger-Chatbots
2.2.1 Definition und Begriffsabgrenzung
2.2.2 Einsatzmöglichkeiten im M-Commerce
3 Stand der Forschung
3.1 Technologieakzeptanzmodell
3.2 Methodik zur Identifikation relevanter Publikationen
3.3 Eignung der wissenschaftlichen Erkenntnisse zur Untersuchung der Nutzerakzeptanz von Messenger-Chatbots
4 Modellkonzeption
4.1 Vorgehensmodell
4.2 Basismodell
4.3 Modellkonstrukte und Hypothesenbildung
4.3.1 Endogene Konstrukte
4.3.2 Exogene Konstrukte
4.4 Hypothesenübersicht
5 Empirische Methodik
5.1 Entwicklung des Erhebungsinstruments
5.2 Befragungsdurchführung
5.2.1 Datenerhebung und -basis
5.2.2 Deskriptive Statistiken
5.2.3 Gütebeurteilung der Datenbasis
5.3 Methodik der Kovarianzanalyse
5.3.1 Reliabilitätsprüfung des Messmodells
5.3.2 Validitätsprüfung des Messmodells
5.3.3 Prüfung des Gesamtmodells
6 Empirische Untersuchung
6.1 Güteprüfung der Messmodelle
6.1.1 Überprüfung der Reliabilität mit den Gütekriterien der 1. Generation
6.1.2 Überprüfung der Reliabilität mit den Gütekriterien der 2. Generation
6.1.3 Überprüfung der Validität
6.1.4 Zusammenfassung der Güteprüfung der Messmodelle
6.2 Güteprüfung des Gesamtmodells
6.3 Überprüfung der Hypothesen
6.4 Überprüfung der Einflussfaktoren durch die totalen Effekte
6.5 Auswertung der Kontrollvariablen
6.6 Diskussion der empirischen Ergebnisse
6.6.1 Bestätigte Hypothesen
6.6.2 Nicht bestätigte Hypothesen
7 Zusammenfassung, Implikationen und Ausblick
7.1 Zusammenfassung der Ergebnisse
7.2 Implikationen für die Forschung
7.3 Implikationen für die Praxis
7.4 Limitationen
7.5 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Das primäre Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und empirische Überprüfung eines Modells zur Erforschung der Einflussfaktoren auf die Nutzerakzeptanz von Messenger-Chatbots im M-Commerce, wobei Faktoren nach Treibern und Barrieren unterschieden werden.
- Analyse des aktuellen Standes der Technologieakzeptanzforschung (TAM) im Kontext von Mobile Commerce.
- Konzeptualisierung eines theoretischen Modells unter Einbeziehung technologiespezifischer Eigenschaften und individueller Persönlichkeitsmerkmale.
- Empirische Validierung des Modells durch eine quantitative Online-Befragung von über 300 Nutzern.
- Diskussion der zentralen Treiber (z.B. Kompatibilität, Nützlichkeit) und Barrieren (z.B. wahrgenommenes Risiko) der Nutzerakzeptanz.
- Ableitung von Implikationen für Forschung und Unternehmenspraxis zur erfolgreichen Implementierung von Messenger-Chatbots.
Auszug aus dem Buch
1.1 Motivation und Problemstellung
Der technologische Fortschritt seit der Entwicklung des Internets und dem Erfolg der Smartphones führt zu einschneidenden Veränderungen in der Kommunikation. Davon betroffen sind auch die geschäftlichen Beziehungen zwischen Verbrauchern und Unternehmen. Das Internet hat den elektronischen Handel, auch Electronic Commerce (E-Commerce) genannt, angetrieben und das Wachstum von mobilen Endgeräten sowie drahtlosen Netzwerken hat zur Entwicklung von Mobile Commerce (M-Commerce) geführt (vgl. Ngai/Gunasekaran 2007, S. 4).
Neben dem Aufstieg von M-Commerce steigt die Anzahl der monatlich aktiven Nutzer von mobilen Instant-Messengern beständig. Facebook Messenger und WhatsApp alleine haben jeweils über eine Milliarde aktive Nutzer pro Monat (vgl. Activate 2016, S. 39). Die vier größten Instant-Messaging-Dienste haben die vier größten sozialen Netzwerke in der Anzahl der monatlich aktiven Nutzer bereits überholt (vgl. Statista 2017). Als Reaktion auf das veränderte Nutzerverhalten bieten einige Unternehmen ihren Kunden Serviceleistungen über Instant-Messenger an, z.B. Fluggesellschaften den Check-In, die Möglichkeit zur Beantwortung von Fragen und die Bereitstellung von Informationen zu Flügen. Modemarken offerieren ihren Kunden bspw. Beratungsleistungen basierend auf vorherigen Käufen und ihren persönlichen Präferenzen. In einem mobilen Instant-Messenger erfolgen der Austausch und die Übertragung von Informationen über Text-, Bild- und Sprachnachrichten. Statt anzurufen oder eine E-Mail zu schreiben, können die Verbraucher in Echtzeit über Chats in Kontakt zu Unternehmen treten, was Zeitoptimierung und Flexibilität bedeutet.
Künstlich intelligente Dialogsysteme (Chatbots) können genutzt werden, um die Interaktion zwischen Kunde und Unternehmen in den Instant-Messaging-Diensten zu automatisieren. Chatbots sind Computerprogramme, die in einer Unterhaltung mit dem Benutzer Texte, Sprache und Bilder als Eingabe akzeptieren und selbige als Ausgabe generieren (vgl. Griol et al. 2013, S. 760). Die Nutzung von Chatbots durch Unternehmen ist keine Neuheit. Chatbots werden bereits seit Jahren in webbasierten Online-Umgebungen zur Erleichterung des Kundenservices eingesetzt. In jüngster Zeit finden Chatbots in mobilen Instant-Messaging-Diensten Anwendung. Ein Messenger-Chatbot kann eine Kaufabsicht erkennen und auf Basis der Kundenauswahl und -präferenzen die Angebote verfeinern. Der Messenger-Chatbot kann u.a. die Verkaufsberatung, die Bestellung, die Abrechnung und den gesamten Lieferprozess beschleunigen und vereinfachen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel motiviert die Arbeit durch den technologischen Wandel im E-Commerce und beschreibt das Forschungsziel der Akzeptanz von Messenger-Chatbots.
2 Theoretische Grundlagen: Hier werden zentrale Begrifflichkeiten wie Mobile Commerce und Messenger-Chatbots definiert und für die Arbeit abgegrenzt.
3 Stand der Forschung: Das Kapitel bietet einen Überblick über das Technologieakzeptanzmodell (TAM) und diskutiert dessen Eignung als theoretisches Fundament.
4 Modellkonzeption: Hier erfolgt die Entwicklung des Forschungsmodells, die Konzeptualisierung der Konstrukte sowie die Ableitung der Untersuchungshypothesen.
5 Empirische Methodik: Dieses Kapitel beschreibt die Entwicklung des Erhebungsinstruments, die Durchführung der Online-Befragung und die methodischen Grundlagen der Strukturgleichungsanalyse.
6 Empirische Untersuchung: Hier werden die Messmodelle geprüft, die Hypothesen anhand der erhobenen Daten getestet und die Ergebnisse ausführlich diskutiert.
7 Zusammenfassung, Implikationen und Ausblick: Das Fazit fasst die Kernergebnisse zusammen, leitet theoretische sowie praktische Implikationen ab und zeigt Limitierungen sowie zukünftigen Forschungsbedarf auf.
Schlüsselwörter
Mobile Commerce, Messenger-Chatbots, Nutzerakzeptanz, Technologieakzeptanzmodell, TAM, Kundeninteraktion, Online-Transaktionen, Conversational Commerce, Strukturgleichungsmodell, Kovarianzanalyse, Konsumentenverhalten, Innovationsbereitschaft, wahrgenommene Nützlichkeit, wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit, wahrgenommenes Risiko.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die Faktoren, die die Akzeptanz von Messenger-Chatbots durch Nutzer im Bereich des Mobile Commerce in Deutschland beeinflussen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themen sind das Technologieakzeptanzmodell (TAM), die Definition und Einsatzmöglichkeiten von Messenger-Chatbots im Mobile Commerce sowie die Analyse von Treibern und Barrieren der Nutzerakzeptanz.
Was ist das primäre Forschungsziel?
Das primäre Ziel ist es, ein Modell zur Erforschung der Einflussfaktoren der Nutzerakzeptanz von Messenger-Chatbots zu entwickeln und dieses empirisch zu überprüfen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine quantitative Online-Befragung durchgeführt. Die Analyse der Daten erfolgt mithilfe der Strukturgleichungsmodellierung (Kovarianzanalyse).
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden theoretische Grundlagen (Kapitel 2), der Stand der Forschung (Kapitel 3), die Entwicklung des Forschungsmodells (Kapitel 4), die Methodik (Kapitel 5) sowie die empirische Untersuchung und Diskussion (Kapitel 6) detailliert dargestellt.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Mobile Commerce, Nutzerakzeptanz, Messenger-Chatbots, Technologieakzeptanzmodell (TAM), wahrgenommene Nützlichkeit und wahrgenommenes Risiko.
Wie wurde die Datenerhebung durchgeführt?
Die Datenerhebung erfolgte durch eine anonyme Online-Befragung. Zur Sicherstellung eines hinreichenden Wissensstandes mussten die Teilnehmer vorab ein 4-minütiges Erklärvideo ansehen.
Welche Faktoren konnten als signifikante Treiber identifiziert werden?
Als signifikante Treiber für die Verhaltensabsicht zur Nutzung von Messenger-Chatbots wurden die wahrgenommene Kompatibilität sowie die wahrgenommene Nützlichkeit identifiziert.
Welche Rolle spielt das wahrgenommene Risiko?
Das wahrgenommene Risiko fungiert als signifikante Barriere für die Verhaltensabsicht, wobei diese Barriere laut den Ergebnissen jedoch nur eine geringe Ausprägung aufweist.
Welche Rolle spielt die wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit?
Überraschenderweise konnte in dieser Untersuchung kein signifikanter Einfluss der wahrgenommenen Benutzerfreundlichkeit auf die Verhaltensabsicht festgestellt werden, vermutlich aufgrund der hohen Vertrautheit der befragten jungen Nutzergruppe mit Messaging-Systemen.
- Arbeit zitieren
- Matthias Nachtigal (Autor:in), 2018, Messenger-Chatbots im Mobile Commerce in Deutschland, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/418843
