Online-Marketing. Wie kann Konsumentenverhalten über verschiedene Kanäle hinweg erfasst und gemessen werden?


Bachelorarbeit, 2015

39 Seiten, Note: 1,7


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abstract

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung

2 Das Online-Konsumentenverhalten
2.1 Abgrenzung zwischen traditionellem und Online-Konsumentenverhalten
2.2 Das IIAE-Model zur Kategorisierung des Online-Konsumentenverhaltens

3 Datenerhebung uber das Konsumentenverhalten im Internet
3.1 Okonomische Relevanz der Datenerhebung fur Unternehmen
3.2 Relevante Kontaktpunkte zur Erhebung von Konsumentendaten
3.3 Herausforderungen von Big Data

4 Data Mining Verfahren zur Analyse des Konsumentenverhaltens
4.1 Definition und Ziele des Data Mining
4.2 Aufgaben des Data Mining
4.3 Methoden des Data Mining
4.3.1 Web Content Mining
4.3.2 Web Usage Mining
4.3.3 Starken und Schwachen der Methoden

5 Analyse relevanter Kontaktpunkte und ihrer Potenziale durch Anwendung des Data Mining
5.1 Kontaktpunkte
5.1.1 Online Shops
5.1.2 Social Media
5.1.3 Suchmaschinen
5.2 Potenziale und Risiken der Kontaktpunkte hinsichtlich des Informationsgehaltes

6 Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abstract

Unternehmen sind bestrebt, das Verhalten ihrer Konsumenten zu erfassen und zu analysieren, um dieses Wissen gewinnbringend fur sich zu nutzen. Im Internet lasst sich eine erhebliche Masse verfugbarer Daten sammeln, die aussagekraftige Informationen uber das Verhalten beinhalten konnen. Beschrieben durch die Big Data Problematik, ergeben sich jedoch Schwierigkeiten, mit dieser Fulle an Benutzerdaten umzugehen. In dieser Arbeit wurde das Data Mining als Verfahren angewandt, um Daten zu strukturieren und so informative Muster und Zusammenhange zu finden, die Aussagen uber die Nutzergruppen zulassen. Die Arbeit gibt einen Uberblick daruber, welche Kontaktpunkte im Hinblick auf die Aspekte des Konsumentenverhaltens besonders informativ sind und welche spezifischen Erkenntnisse uber die Nutzer daraus abgeleitet werden konnen. Dabei wurden das Web Content Mining sowie das Web Usage Mining auf Online Shops, Social Media und Suchmaschinen angewandt. Anhand dessen konnten Ruckschlusse auf das Informationssuchverhalten, die Intention, die Adoption sowie die Evaluation der Nutzer gezogen werden. Die Anwendung des Web Content Mining bestatigte die Eignung des Social Media, das Word-of-Mouth-Verhalten der Konsumenten hinsichtlich des Unternehmens zu analysieren. Dahingegen erwies sich der Online Shop, durch Anwendung des Web Usage Mining, als geeigneter Kontaktpunkt, um Informationen uber das Kaufverhalten sowie die Charakterisierung von Kaufertypen zu erlangen. Die Kombination des Web Content Mining mit dem Web Usage Mining im Rahmen von Suchmaschinen, stellte die Eignung dieses Kanals hinsichtlich der Analyse des Informationssuchverhaltens sowie der Intention der Nutzer dar.

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Nutzung von sozialen Netzwerken nach Altersgruppen in Deutschland 2013

Abbildung 2: Nutzergenerierte Inhalte am Beispiel der Marke Nutella bei Twitter

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Starken und Schwachen des Web Content und Web Usage Mining hinsichtlich der Kategorien des Konsumentenverhaltens

1 Einleitung

In den vergangenen Jahren hat das Internet fur Konsumenten als wichtige Informationsquelle sowie als relevanter Kauf- und Kommunikationskanal stetig an Bedeutung gewonnen. Die Konsumenten hinterlassen bei der Nutzung des Mediums Internet digitale FuBspuren, die fur Unternehmen eine wichtige Informationsquelle bezuglich des Konsumentenverhaltens darstellen und daher oftmals von diesen erfasst werden. Unternehmen besitzen den Anreiz, das Verhalten ihrer Konsumenten nachzuvollziehen, um dieses vor dem Hintergrund der eigenen Nutzenmaximierung vorherzusagen und beeinflussen zu konnen (Bucklin und Sismeiro 2009, S.35). Da jeder Kontaktpunkt differenzierte Nutzungsmoglichkeiten bietet und die Konsumenten diese vor einem individuellen Nutzenhintergrund verwenden, ist es sinnvoll, Daten kanalubergreifend zu erheben. Jeder Kontaktpunkt bietet dabei besondere Potenziale, anhand derer Unternehmen sich ein umfassendes Bild uber verschiedene Aspekte des Verhaltens verschaffen konnen (Wiedmann, Buxel und Walsh 2002, S.171). Zwar findet die Datenerhebung in der Praxis bereits haufig Anwendung, jedoch gestaltet sich die sinnvolle Interpretation und Verwertung durch die groBe Masse an Daten oftmals schwierig.

In dieser Arbeit soll das Data Mining als Losungsansatz fur diese Problematik vorgestellt werden, mit dem Ziel, Datensatze sinnvoll zu strukturieren und Muster im Verhalten der Konsumenten zu entdecken. Es kann dabei helfen, unstrukturierte Benutzerdaten zu verstehen und im Hinblick auf die eigenen Ziele interpretierbar und nutzbar zu machen. Da das Data Mining ein relativ neues Forschungsfeld darstellt, sowie stetig neue Methoden und Techniken entwickelt werden, zielt diese Arbeit darauf ab, ein besseres Verstandnis uber die Moglichkeiten des Data Mining zu erlangen. Ziel der Arbeit ist es, die Potenziale der verschiedenen Kontaktpunkte herauszuarbeiten und darzustellen, mit welchen Methoden des Data Mining Erkenntnisse uber die Konsumenten generiert werden konnen. Dabei sollen folgende Fragestellungen beantwortet werden: Welche Online-Kontaktpunkte bieten sich Unternehmen, um relevante Daten uber das Verhalten ihrer Konsumenten zu erheben? Wie konnen Unternehmen im B2C-Kontext mit Hilfe spezieller Data Mining Methoden das Konsumentenverhalten im Internet messen und analysieren, um relevante Konsumenteninformationen fur sich zu nutzen? Welche Potenziale und Risiken bieten die Kontaktpunkte bezuglich des Informationsgehaltes?

In Kapitel 2 wird ein Uberblick uber das Online-Konsumentenverhalten in Abgrenzung zum traditionellen Konsumentenverhalten gegeben und eine Kategorisierung der Aspekte des Verhaltens vorgenommen. Das dritte Kapitel fuhrt dann in die Thematik der Datenerhebung im Internet ein und stellt die okonomische Relevanz der Datenerhebung fur Unternehmen dar. AnschlieBend werden Online Shops, Social Media Kanale und Suchmaschinen als relevante Kontaktpunkte definiert, indem die Besonderheiten und Relevanz dieser Kanale erlautert wird. Im Anschluss soll auf die Problematik von Big Data eingegangen werden, die verdeutlich, warum sich das Data Mining als Losungsansatz eignet. Das vierte Kapitel widmet sich der zweiten Forschungsfrage und legt neben der Definition des Data Mining ebenfalls die Ziele, Aufgaben und relevante Methoden dar. SchlieBlich soll in Kapitel 5 die Anwendung der speziellen Methoden auf die in Kapitel 3 vorgestellten Kontaktpunkte unter Berucksichtigung der jeweiligen Starken und Schwachen erfolgen. Am Ende der Arbeit werden die Potenziale und Risiken der Kontaktpunkte bezuglich des Informationsgehaltes dargestellt und ein Ausblick fur zukunftige Forschungsfelder gegeben.

2. Das Online-Konsumentenverhalten

In folgendem Abschnitt soll zunachst eine Abgrenzung zwischen dem traditionellen, d.h. dem Offline-Konsumentenverhalten und dem Online-Konsumentenverhalten gezogen werden, indem die signifikanten Merkmale des Online-Konsumentenverhaltens dargelegt werden. Im Anschluss soll unter Einbeziehung des IIAE-Modells aufgezeigt werden, welche Bereiche das Konsumentenverhalten im Internet umfasst und wie sich dieses breit gefacherte Forschungsfeld sinnvoll in vier Kategorien einteilen lasst.

2.1 Abgrenzung zwischen traditionellem und Online-Konsumentenverhalten

Das Verhalten eines Menschen kann im Wesentlichen in dem Wunsch begrundet sein, seiner Neugier nachzugehen sowie neue Erfahrungen zu sammeln und im Laufe der Zeit Veranderungen zu durchleben (Baumgartner und Steenkamp 1996, S.122, zitiert nach: Berlyne 1978, S.97 - 175). Das Internet bietet den Nutzern, im Vergleich zum traditionellen Handel, dahingehend ein vielfaltiges Medium, um ihre Bedurfnisse nach Informationen und Erfahrungen hinreichend zu befriedigen. Das Internet bietet hinsichtlich einer Fulle aus Kanalen und Plattformen, weitaus mehr Moglichkeiten mit anderen Konsumenten zu kommunizieren und interagieren, als dies im traditionellen Umfeld der Fall ist. Informationen konnen nicht nur schneller beschafft, sondern zeitgleich auch mit anderen Konsumenten geteilt werden (Cummins, Peltier, Schibrowsky und Nill 2014, S.170). Die wahrgenommene Anonymitat des Internets fuhrt dabei zu einem offeneren und teilweise auch personlicheren Gegenubertreten zwischen den Konsumenten. So kommunizieren bspw. in virtuellen Communities Menschen miteinander, die sich bis dahin vollig unbekannt waren und sich trotz dieser Tatsache gegenseitig Hilfe anbieten. Demnach spielt der Grundgedanke des Teilens fur die Konsumenten im Internet eine entscheidende Rolle (Mathwick 2002, S. 42). Den Konsumenten bieten sich im Web zahlreiche Moglichkeiten ihre Meinungen und Erfahrungen nicht nur frei, sondern auch fur alle Nutzer zuganglich zu auBern. Dies kann u.a. Einfluss auf das Entscheidungsverhalten anderer Konsumenten gegenuber eines Produktes oder einer Interaktion mit einem Unternehmen ausuben (Liu, Wan und Yang 2010, S.270). Dieses im Internet stark ausgepragte Word-of-Mouth-Verhalten[1]lasst sich bei Online-Konsumenten systematisch erfassen und messen, wahrend sich die Analyse dieses Verhaltens offline als schwierig gestaltet.

Die Informationsvielfalt, die sich den Nutzern im Internet bietet, kann diesen zwar gewisse Vorteile zukommen lassen, im Hinblick auf die Flut aus Informationen und Meinungen jedoch einen negativen Einfluss auf ungeplante Interaktionen haben (Koufaris, Kambil und LaBarbera 2001, S.117). Die immense Anzahl an verfugbaren Produkten oder Services fuhrt zu einem sprunghafteren Verhalten der Konsumenten. Bei auftretenden Schwierigkeiten hinsichtlich der Nutzung eines Angebotes, besteht eine groBe Bereitschaft auf andere Angebote auszuweichen. Der Online-Konsument ist sich seiner Moglichkeiten oftmals bewusst und erwartet daher eine besonders groBe Kundenorientierung (Ifsen 2004, S. 260).

Zwar unterscheiden sich die Motive des Offline-Konsumenten im Vergleich zum Online-Konsumenten fur die Interaktion mit einem Unternehmen nicht wesentlich, jedoch kann das Umfeld einen merklichen Einfluss auf das tatsachliche Verhalten ausuben. Neben dem realen Umfeld stellt das Internet fur die Nutzer oftmals eine zweite, virtuelle Welt dar, in der diese unter Umstanden veranderte Identitaten, Wunsche und Verhaltensweisen besitzen (Close 2012, S.16).

2.2 Das IIAE-Modell zur Kategorisierung des Online-Konsumentenverhaltens

In Anbetracht der vielfaltigen Anwendungsbereiche des Internets und dem individuellen Nutzungsverhalten eines jeden Nutzers, sollte das Online-Konsumentenverhalten zur Ubersicht und weiteren Analyse kategorisch untergliedert werden. Das IIAE-Modell nach Liu, Wan und Yang (2010) definiert dabei die Kategorien der Information, Intention, Adoption und Evaluation zur Beschreibung des Konsumentenverhaltens im Internet.

Die erste Kategorie beschreibt das Informationssuchverhalten der Konsumenten und damit die Moglichkeit, im Internet Informationen uber ein bestimmtes Produkt, eine Marke oder ein Unternehmen zu erhalten. Die relevantesten Informationsquellen umfassen dabei in erster Linie weitestgehend unternehmensunabhangige Kanale wie Suchmaschinen oder Social Media, an Stelle von Kanalen, die direkt mit dem Unternehmen verknupft sind, wie Websites oder Werbeanzeigen. Fruhere Kaufhandlungen sowie bereits gesammelte Erfahrungen mit einem Unternehmen stellen ebenfalls einen Teil der verfugbaren Informationen uber ein Unternehmen aus Konsumentensicht dar. (Liu, Wan und Yang 2010, S.271). Die Analyse von Nutzerdaten eroffnet die Moglichkeit herauszufinden, welche Kanale bei der Informationssuche besonders relevant und schlussendlich ausschlaggebend fur eine Interaktion mit dem Unternehmen sind (Englbrecht, Hippner, Wilde 2004, S.355).

Die zweite Kategorie umfasst die Intention der Konsumenten zur Interaktion mit dem Unternehmen. Dabei kann dieselbe Information von jedem Nutzer ganz individuell beurteilt und verwertet werden. Nicht nur Informationen, sondern auch personliche Merkmale wie das Alter, das Geschlecht, der Lebensstil oder auch Bedurfnisse beeinflussen die Motive und das Verhalten jedes Konsumenten. Wenn Unternehmen in der Lage sind Faktoren zu identifizieren, die das Verhalten der Nutzer beeinflussen, konnen sie an diesen Erkenntnissen anknupfen und den Konsumenten dabei helfen, ihre Absichten in tatsachliches Verhalten umzusetzen (Liu, Wan und Yang 2010, S.271). Kaufabsichten konnen relevante Informationen fur die Prognose von zukunftigem Kaufverhalten liefern sowie Hinweise daruber, wo Konsumenten im Kaufprozess verloren gehen bzw. was zum Zustandekommen einer realen Interaktion fehlt. Von Konsumenten betrachtete Produktinformationen oder gespeicherte, jedoch nicht erworbene Warenkorbinhalte, stellen Beispiele fur solche Verhaltensabsichten dar (Englbrecht, Hippner, Wilde 2004, S.355).

Nach der anfanglichen Phase der Informationssuche und der Entstehung einer Absicht, folgt in den meisten Fallen eine Interaktion, bspw. in Form einer Kaufhandlung. In der Kategorie der Adoption geht es in erster Linie um die Zufriedenheit des Konsumenten mit dieser Interaktion im Hinblick auf die anschlieBende Bewertung (Liu, Wan und Yang 2010, S.272). Der Zusammenhang zwischen Informationssuchverhalten, Absicht zur Interaktion und realisierter Interaktion verdeutlicht, welche Gegebenheiten notwendig sind, um aus Interessenten Kunden zu machen (Englbrecht, Hippner, Wilde 2004, S.355).

Die Evaluation stellt die vierte Kategorie dar, in der die Bewertung der Interaktion seitens des Konsumenten erfolgt. So konnen im Rahmen von Blogs, Social Media sowie Rating-Websites, Erfahrungen mit Unternehmen der Offentlichkeit zuganglich bewertet werden und so zur Beeinflussung der Motive und des Intentionsverhaltens anderer Konsumenten beitragen. Wahrend positive Erfahrungen neue Kundenbeziehungen entstehen lassen konnen, kann der Austausch negativer Erfahrungen dazu beitragen, Probleme sowie Verbesserungspotenziale offenzulegen (Liu, Wan und Yang 2010, S.272).

3. Datenerhebung uber das Konsumentenverhalten im Internet

Im folgenden Abschnitt soll die Relevanz der Erhebung von Konsumentendaten fur Unternehmen dargestellt und aufgezeigt werden, welche Anwendungsbereiche sich diesbezuglich ergeben. In Kapitel 3.2 werden Kontaktpunkte identifiziert, die fur Unternehmen besonders relevant sein konnen und sich im Hinblick auf den Informationsgehalt zur Erhebung von Konsumentendaten eignen. AnschlieBend wird auf die Herausforderungen im Umgang mit Big Data eingegangen, die die Erfassung von Konsumentendaten im Internet mit sich bringen.

3.1 Okonomische Relevanz der Datenerhebung fur Unternehmen

Im Rahmen der Datenerhebung Informationen uber das Verhalten der Konsumenten zu sammeln, kann Unternehmen einen vielfaltigen Nutzen stiften. So kann ein umfassendes Bild uber das Verhalten nicht nur dabei helfen, die Bedurfnisse und Wunsche der Kunden zu erkennen und besser zu verstehen, sondern im Zuge dessen, Vertrauen aufzubauen und die Beziehung zu starken (Loshin und Reifer 2013, S. 59). Die Erkenntnisse, die aus dem Verhalten der Konsumenten generiert werden, konnen demnach unmittelbar fur die Gestaltung der Interaktion zwischen Unternehmen und Konsument verwertet werden (Wiedmann, Buxel, Frenzel und Walsh 2004, S.21). Dabei kann die Analyse des Konsumentenverhaltens nicht nur dabei helfen, aktuelles Verhalten zu erklaren und zu beurteilen, sondern auch zukunftiges Verhalten zu prognostizieren. Welche Art von Nutzen sich im Endeffekt aus der Datenerhebung ziehen lasst, hangt mit den anfangs definierten Zielen des Unternehmens zusammen. In erster Linie ist das Ziel der Verhaltensanalyse jedoch nicht der Aufbau einer individuellen Kundenbeziehung, sondern die Erfassung, Steuerung und Kontrolle der Wahrnehmungen der Konsumenten hinsichtlich des Unternehmens (Algesheimer, Herrmann und Dimpfel 2004, S.179).

Die Analyse des Konsumentenverhaltens im Internet kann u.a. in der Personalisierung von Webbereichen, der Produktindividualisierung sowie der Kundenwertbestimmung Anwendung finden. Mogliche Ziele stellen bspw. die Verbesserung des Internetauftritts oder des Markenimages dar. So konnen Unternehmen herausfinden, wie konkrete MaBnahmen die Einstellungen und Wahrnehmungen der Kunden und damit schlussendlich auch das Verhalten dieser beeinflussen (Rust, Ambler, Carpenter, Kumar und Srivastava 2004, S.81). Die Datenerhebung und -analyse bietet Unternehmen die Moglichkeit Kausalitaten zu entdecken und durch die Identifikation bestimmter Kundensegmente, Marketingkampagnen auf eine spezifische Zielgruppe anzuwenden. Damit konnen Unternehmen ihre Effizienz maBgeblich steigern und ihre Kosten senken (Loshin und Reifer, 2013, S.65). Die Nutzerdaten stellen nicht nur hinsichtlich der Verbesserung der eigenen Performance eine wichtige Informationsquelle dar, sondern bieten ebenfalls die Chance, die Bedeutung der Konkurrenz besser nachzuvollziehen und umgehend auf Trends reagieren zu konnen.

3.2 Relevante Kontaktpunkte zur Erhebung von Konsumentendaten

Grundsatzlich kann jeder Kontaktpunkt, den ein Konsument im Internet nutzt, Informationen uber den Nutzer geben und damit relevant fur die Analyse des Konsumentenverhaltens sein. Jeder Kanal und jede Plattform stiftet dabei einen individuellen und differenzierten Nutzen fur die Konsumenten. Diese Motive der Nutzung seitens der Konsumenten sowie die Besonderheiten jedes Kanals, sollten in der Analyse des Konsumentenverhaltens berucksichtigt werden. Die Nutzung eines einzigen Kontaktpunktes kann zu einem Besuch weiterer Kanale oder einer Interaktion mit dem Unternehmen fuhren. Aus diesem Grund ist es notwendig, die Kanale in einem gewissen Zusammenhang und nicht ganz unabhangig voneinander zu betrachten sowie Daten aus verschiedenen Kanalen zu erheben (Li und Kannan 2014, S.41). Die Kontaktpunkte sollten jeweils nach dem definierten Ziel des Unternehmens ausgewahlt werden, jedoch kann die Kombination mehrerer Kontaktpunkte ein umfassendes Bild uber das Informations-, Intentions-, Adoptions- und Evaluationsverhalten schaffen. Vor dem Hintergrund der speziellen Nutzungsmoglichkeiten werden in dieser Arbeit Online- Shops, Social Media Kanale sowie Suchmaschinen als relevante Kontaktpunkte definiert.

Der Online-Shop eines Unternehmens stellt einen Kanal dar, den dieses selbst steuern und damit im Gegensatz zu externen Kanalen, Informationen uber die tatsachliche, individuelle Zielgruppe liefern kann. Anhand des Klickverhaltens kann reflektiert werden, welche Entscheidungen der Konsument wahrend der Nutzung der Website getroffen hat. So konnen Fragestellungen beantwortet werden wie: Welche Seiten wurden wahrend des gesamten Besuchs aufgerufen? Wie lange wurden jeweilige Seiten betrachtet? Welcher Weg wurde nach dem Besuch einer bestimmten Seite eingeschlagen? (Bucklin und Sismeiro 2009, S.36) Diese Informationen konnen nicht nur dabei Anwendung finden, die Navigation einer Seite zu verbessern, sondern bspw. auch dabei, einen Marketingplan fur die Website zu gestalten und genau auf diese Wege zuzuschneiden (Kwan, Fong und Wong 2005, S.191). Die Analyse des Nutzungsverhaltens kann dabei helfen herauszufinden, warum einige Besucher der Seite zu Kunden werden, wahrend andere Kunden den Shop wieder verlassen.

Die Analyse des Kaufverhaltens im Rahmen des Online-Shops kann einerseits Informationen uber tatsachlich bestellte Produkte, sowie ebenfalls uber die Kaufintention, bspw. in Form gefullter Warenkorbe oder stornierter Produkte geben. So konnen Muster zwischen den Konsumenten und deren Kaufhandlungen erkannt werden. Der eigene Online-Shop stellt dahingehend also einen relevanten Kontaktpunkt fur Unternehmen dar, als dass dort sowohl Informationen uber die Besucher und die Seitenperformance, als auch Beziehungen zwischen den eigenen Produkten oder Services erkannt werden kann.

Ein weiterer Kontaktpunkt, der sowohl den Konsumenten, als damit auch den Unternehmen, viele Potenziale zur Erfassung des Konsumentenverhaltens bietet, ist das Social Media. Die Nutzung von Social Media Kanalen ist in den letzten Jahren weltweit deutlich gestiegen. In einer Bitkom-Studie aus dem Jahr 2013 gaben 78% der knapp 1000 Befragten in Deutschland an, in mindestens einem sozialen Netzwerk angemeldet zu sein. Dabei nutzten etwa 67% der Befragten diese Kanale aktiv. Wahrend die Zahl der Nutzer bis 30 Jahre in den letzten Jahren vergleichbar hoch geblieben ist, hat sich die Anzahl der angemeldeten Nutzer uber 50 Jahre in den Jahren 2011 bis 2013 sogar um 12% erhoht (Bitkom 2013, S.8).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Nutzung von sozialen Netzwerken nach Altersgruppen in Deutschland 2013

Basis: AJIe befragten Internet-Nutter (n=l_0l6)

Quelle: Bitkom 2013

Das stetige Wachstum dieses Mediums sowie die erhebliche Anzahl an Internet- Nutzern, die auf Social Media Kanalen vertreten sind, unterstreichen die Wichtigkeit der Einbeziehung dieses Mediums in Analyse des Konsumentenverhaltens.

Das Social Media lasst sich hinsichtlich der Nutzung seitens der Konsumenten grob in vier Zonen einteilen: Die Social Community, das Social Publishing, der Social Commerce und das Social Entertainment. Fur Unternehmen sind im Bezug auf die Erhebung von Konsumentendaten dabei vor allem die drei erst genannten Zonen von Bedeutung. Die Zone der Social Community beschreibt in erster Linie die Beziehungen zwischen den Social Media Nutzern und umfasst die Kommunikation sowohl zwischen den Nutzern untereinander, als auch zwischen dem Nutzer und dem Unternehmen. Der Aufbau einer Beziehung und die Entstehung einer interaktiven Kommunikation beinhaltet bspw. den Austausch von Erfahrungen (Tuten und Solomon 2015, S. 9). Der Grundgedanke des Austausches und Teilens steht beim Social Publishing noch starker im Vordergrund. In dieser Zone geht es darum, welche Inhalte weiterverbreitet und mit anderen Nutzern geteilt werden (Tuten und Solomon 2015, S.10). Das Erstellen nutzergenerierter Inhalte, bspw. in Form von Produktbewertungen, kann Unternehmen dabei helfen, einen tieferen Einblick in die Sichtweisen der Konsumenten zu gewinnen. Der Bereich des Social Commerce beschreibt das Social Media als unterstutzendes Element im Rahmen des Kaufprozesses, da das Social Media ein wichtiger Entscheidungsfaktor fur Konsumenten sein kann. Die Bewertung eines Nutzers gegenuber eines Produktes oder einer Dienstleistung, kann einen Einfluss auf das eigene Entscheidungsverhalten haben (Tuten und Solomon 2015, S. 11). Konsumenten nutzen die Moglichkeit ihre Meinungen miteinander zu vergleichen, um so Informationen zu sammeln, die sie sonst nicht in Betracht gezogen hatten. Social Media bietet in dieser Hinsicht eine geeignete Plattform, um sich auszutauschen und diese Informationen zu erfassen, um sie in den eigenen Entscheidungsprozess einzubeziehen (Li und Sakamoto 2014, S.279). Das Social Media stellt angesichts der vielen Interaktions- und Kommunikationsmoglichkeiten eine relevante Datenquelle dar, um u.a. das Word-of- Mouth-Verhalten der Konsumenten zu beobachten und untersuchen.

Wie in Kapitel 2.1 bereits angefuhrt, stellt die digitale Welt oftmals eine Welt neben der Realitat dar, in der die Nutzer eine digitale Identitat entwickeln konnen. Diese digitale Identitat beschreibt die Art und Weise, in der sich Nutzer gegenuber anderen Nutzern im Web via Texten oder Bildern prasentieren. Je mehr Kanale dabei genutzt werden, desto klarer lasst sich diese Identitat identifizieren (Tuten und Solomon 2015, S.83). So kann die Betrachtung verschiedener Social Media Kanale, wie Networking-Websites oder Foren, ein genaues Bild uber die digitalen Identitaten und die damit zusammenhangenden Verhaltensweisen geben.

[...]


[1]Das Word-of-Mouth der Konsumenten wird definiert als "informal communications directed at other consumers about the ownership, usage or characteristics of particular goods and services and/or their sellers" (Westbrook 1987, S.261).

Ende der Leseprobe aus 39 Seiten

Details

Titel
Online-Marketing. Wie kann Konsumentenverhalten über verschiedene Kanäle hinweg erfasst und gemessen werden?
Hochschule
Universität Bremen
Note
1,7
Autor
Jahr
2015
Seiten
39
Katalognummer
V442360
ISBN (eBook)
9783668805224
ISBN (Buch)
9783668805231
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Online Marketing, Data Mining, Social Media, Konsumentendaten, Big Data, Konsumentenverhalten
Arbeit zitieren
Isabell Stupak (Autor), 2015, Online-Marketing. Wie kann Konsumentenverhalten über verschiedene Kanäle hinweg erfasst und gemessen werden?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/442360

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