Content-Marketing mit Videoformaten. Die Involvement-Wirkung von Videos als Prädiktor für ihre Erfolgsaussichten


Bachelorarbeit, 2018
115 Seiten, Note: 1,0

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abstract

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemstellung der Arbeit und Relevanz des Themas
1.2 Zielsetzung und Leitfragen
1.3 Aufbau der Arbeit

2 Theoretischer Teil
2.1 Video-Content-Marketing
2.1.1 Definition und Begriffsbestimmung
2.1.2 Ziele und Erfolgskontrolle
2.1.3 Videonutzungsverhalten
2.1.4 Empirische Studien
2.2 Involvement
2.2.1 Definition und Begriffsbestimmung
2.2.2 Ursachen und Determinanten von Involvement
2.2.3 Wirkungsmodelle von Involvement
2.2.4 High und Low Involvement
2.2.5 Marketingkommunikation in Abhängigkeit vom Involvement
2.2.6 Empirische Studien zur Messung von Involvement
2.3 Zusammenfassung und Ableitung der Hypothesen

3 Empirischer Teil
3.1 Stichprobe
3.2 Studiendesign
3.2.1 Methodenwahl
3.2.2 Operationalisierung
3.2.3 Fragebogenkonstruktion
3.2.4 Pretest und Befragungsdurchführung
3.3 Auswertungsmethoden
3.3.1 Vorbereitende Datenanalyse
3.3.2 Methoden der bivariaten und multivariaten Deskriptivstatistik
3.3.3 Inferenzstatistische Testverfahren

4 Ergebnisse
4.1 Deskriptive Statistik
4.2 Hypothesenprüfung
4.3 Zusammenfassung der Ergebnisse

5 Diskussion
5.1 Kritische Reflexion der eigenen Vorgehensweise
5.2 Interpretation der Ergebnisse
5.3 Ableitung von Empfehlungen
5.4 Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Internetquellen

Anhang A: Fragebogen

Anhang B: Tabellen

Anhang C: Abbildungen

Abstract

Im Gegensatz zu Video-Werbung zielt Video-Content-Marketing darauf ab, dass sich der Konsument dem Marketingstimulus freiwillig zuwendet. Zum Beispiel, wenn er im Zuge einer Kaufentscheidungsvorbereitung ein Produkterklärvideo auf YouTube ansieht

Entscheidend für die Erfolgsaussichten des Videos – sprich: dafür, ob der Konsument das Video bis zum Ende anschaut, oder bereits nach wenigen Sekunden abbricht – könnte die individuelle Involvement-Wirkung sein, die das Video bei ihm erzielt

Die vorliegende Arbeit untersucht in einer Querschnittstudie, wieviel Involvement ein beispielhaft ausgewähltes Video erzeugt und inwiefern diese Involvement-Wirkung einen besseren Prädiktor für die Video-Betrachtungsbereitschaft des Konsumenten darstellt, als sein Produkt-Involvement und Kognitionsbedürfnis

Die Datenerhebung erfolgt mittels Online-Befragung bei einer Stichprobe von 187 Probanden, die sich aus 103 weiblichen und 84 männlichen Personen zusammensetzt

Der Fragebogen beeinhaltet die Messinstrumente Personal Inventory for Advertising (PIIA) von Zaichkowsky (1994), New Involvement Profile (NIP) von Jain/Srinivasan (1990), die Deutschsprachige Kurzskala zur Messung des Konstrukts Need for Cognition (NFC-K) von Beißert, H. et al. (2014) und Betrachtungsbereitschaft (die Wahrscheinlichkeitschätzung, das Video anzusehen)

Die erhobenen Daten werden mittels bivariater Korrelationsanalyse, t-Test für unabhängige Stichproben sowie multipler linearer Regressionsalanyse untersucht

Aus den Ergebnissen lässt sich ableiten, dass Video-Involvement den einflussreichsten Prädiktor für die Betrachtungsbereitschaft darstellt und 35,2 Prozent der Varianz erklären kann. Produkt-Involvement liefert eine geringere Varianzaufklärung und das Kognitionsbedürfnis stellt keinen statistisch signifikanten Prädiktor dar

Anhand der Involvement-Wirkung eines Content-Marketing-Videos lässt sich demnach vorhersagen, wie hoch die Konsumenten-Bereitschaft zum Ansehen des Videos ausfallen wird. Sie könnte von werbetreibenden Unternehmen herangezogen werden, um die Erfolgsaussichten eines Content-Marketing-Videos im Voraus zu ermitteln, anstatt der üblichen Praxis folgend auf eine nachträgliche Erfolgskontrolle zu setzen

Schlagwörter: Involvement, Produkt-Involvement, Kognitionsbedürfnis, Video-Content-Marketing, Erfolgsprognose

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser leseprobe nicht enthalten

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 Verbreitete Metriken für die Erfolgsmessung von VCM

Tabelle 2 Unterschiede zwischen High und Low Involvement

Tabelle 3 Marketingkommunikation bei High bzw. Low Involvement

Tabelle 4 Zusammensetzung der Stichprobe nach soziodemograf. Merkmalen

Tabelle 5 Indikatoren zur Erfassung der Erfolgsaussichten des Videos

Tabelle 6 Indikatoren zur Erfassung des Involvements mit dem Video

Tabelle 7 Indikatoren zur Erfassung des Produktklassen-Involvements

Tabelle 8 Indikatoren zur Erfassung des Kognitionsbedürfnisses

Tabelle 9 Variablenübersicht

Tabelle 10 Anpassungen am Erhebungsinstrument im Rahmen des Pretests

Tabelle 11 Verkürzte Übersicht zur deskriptiven Statistik der abhängigen und unabhängigen Variablen

Tabelle 12 Itemstatistik der Skala Video-Involvement mit Mittelwerten und Standardabweichungen (7-stufiges semantisches Differenzial)

Tabelle 13 Zusammenfassung der Hypothesenprüfung

Tabelle 14 Offene Frage im Fragebogen mit Antworten der Befragten und Analyse der Anworten

Tabelle 15 Deskriptive Statistik der Variablen Betrachtungsbereitschaft, Video-Involvement, Produkt-Involvement und Kognitionsbedürfnis

Tabelle 16 Normalverteilungstest für die Variablen Video-Involvement, Produkt-Involvement, Kognitionsbedürfnis und Betrachtungsbereitschaft

Tabelle 17 Cronbachs Alpha Skala Betrachtungsbereitschaft

Tabelle 18 Reliabilitätsanalyse Skala Betrachtungsbereitschaft

Tabelle 19 Cronbachs Alpha Skala PIIA (Video-Involvement)

Tabelle 20 Reliabilitätsanalyse Skala PIIA (Video-Involvement)

Tabelle 21 Cronbachs Alpha Skala NIP (Produkt-Involvement)

Tabelle 22 Itemstatistiken Skala NIP (Produkt-Involvement)

Tabelle 23 Reliabilitätsanalyse Skala NIP (Produkt-Involvement)

Tabelle 24 Cronbachs Alpha Skala NFC-K (Kognitionsbedürfnis)

Tabelle 25 Itemstatistiken der Skala NFC-K (Kognitionsbedürfnis)

Tabelle 26 Reliabilitätsanalyse Skala NFC-K (Kognitionsbedürfnis)

Tabelle 27 Gruppenstatistiken für die Gruppen High und Low Involvement der Variable Video-Involvement

Tabelle 28 t-Test und Levene-Test für die die Gruppen High und Low Involvement der Variablen Betrachtungsbereitschaft

Tabelle 29 Spearman-Korrelationen für die Variablen Video-Involvement, Produkt-Involvement, Kognitionsbedürfnis und Betrachtungs-bereitschaft

Tabelle 30 Modellzusammenfassung der Regressionsanalyse für die unabhängigen Variablen Kognitionsbedürfnis, Produkt-Involvement, Video-Involvement und die abhängige Variable Betrachtungsbereitschaft

Tabelle 31 Varianzanalyse Zusammenhang Kognitionsbedürfnis, Produkt-Involvement, Video-Involvement und Betrachtungsbereitschaft

Tabelle 32 Regressionskoeffizienten Kognitionsbedürfnis, Produkt-Involvement, Video-Involvement

Tabelle 33 Modellzusammenfassung der Regressionsanalyse für die unabhängigen Variablen Produkt-Involvement und Video-Involvement und die abhängige Variable Betrachtungsbereitschaft

Tabelle 34 Varianzanalyse Zusammenhang Produkt-Involvement, Video-Involvement und Betrachtungsbereitschaft

Tabelle 35 Modellzusammenfassung der Regressionsanalyse für die unabhängige Variable Video-Involvement und die abhängige Variable Betrachtungsbereitschaft

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 (Video-)Content-Marketing als „Kommunikation über Bande“

Abbildung 2 Anteil der Befragten, die mindestens wöchentlich die genannten Online-Videoangebote nutzen, nach Altersgruppen in Deutschland im Jahr 2017. VCM-relevante Angebote sind farblich markiert.

Abbildung 3 Durchschnittliche Verweildauer pro User auf Online-Bewegtbildangeboten nach Alter und Device.

Abbildung 4 Strukturelle Zusammenhänge im Involvementmodell

Abbildung 5 Das Alternative-Wege-Model der Wirkung von Werbung in Abhängigkeit vom Involvement.

Abbildung 6 Stichprobe und Grundgesamtheit der Internetnutzer in Deutschland laut ARD-ZDF-Onlinestudie 2017 im Vergleich.

Abbildung 7 Grafische Darstellung des Untersuchungsdesigns.

Abbildung 8 Häufigkeitsverteilung Variable Betrachtungsbereitschaft

Abbildung 9 Häufigkeitsverteilung Variable Video-Involvement

Abbildung 10 Häufigkeitsverteilung Variable Produkt-Involvement

Abbildung 11 Häufigkeitsverteilung Variable Kognitionsbedürfnis

Abbildung 12 Boxplott der Gruppen High und Low Involvement der Variable Video-Involvement

Abbildung 13 Partielles Regressionsdiagramm der Variablen Betrachtungs-bereitschaft und Video-Involvement.

Abbildung 14 Partielles Regressionsdiagramm der Variablen Betrachtungs-bereitschaft und Produkt-Involvement.

Abbildung 15 Partielles Regressionsdiagramm der Variablen Betrachtungs-bereitschaft und Kognitionsbedürfnis

Abbildung 16 P-P-Plott der standardisierten Residuen.

Abbildung 17 Prüfung auf Homoskedastizität der Residuen.

1 Einleitung

Aktuell lassen sich zwei Entwicklungen im Markt rund um Video-Marketing beobachten: Auf Konsumentenseite bzw. bei Internetnutzern ist eine steigende Nachfrage nach Onlinevideos festzustellen. Cisco[1] prognostiziert diesbezüglich, dass bis 2021 ganze 82 Prozent des weltweiten privaten Internetverkehrs auf Videoformaten basieren werden.4F[2]

Auf der anderen Seite reagieren werbetreibende Unternehmen entsprechend auf diese Entwicklung und passen ihre Marketing-Ausrichtung an. So war Content-Marketing mit Videoformaten (nachfolgend auch bezeichnet als Video-Content-Marketing, abgekürzt als VCM) bereits im Jahr 2017 eines der Wachstumsthemen im Online-Marketing und gilt auch für 2018 als wichtiger Trend: 48 Prozent der Marketingverantwortlichen planten im Jahr 2017 innerhalb der nächsten 12 Monate YouTube in ihre Marketingstrategie zu implementieren und 46 Prozent beabsichtigten, Facebook-Videos einzusetzen.5F[3]

Die Unternehmen produzieren aufwändiges Videomaterial und investieren zusätzliche Mittel, um das Video durch sog. Seeding-Strategien im Internet zu verbreiten.6F[4] Ein hoher betriebener Aufwand ist jedoch kein Garant für Erfolg. Viele Videos zeigen hinterher z. B. nur ernüchternde Aufrufzahlen und hohe Abbruchraten.7F[5] Doch nur, wenn ein Video tatsächlich angesehen wird, kann es sich positiv auf die Ziele des Unternehmens auswirken und bspw. die Kaufentscheidung des Konsumenten beeinflussen.

1.1 Problemstellung der Arbeit und Relevanz des Themas

Viele Unternehmen betreiben im Rahmen der Erfolgskontrolle ihrer VCM-Maßnahmen ein sog. Monitoring der Videonutzung. Dieses offenbart zwar, welche Inhalte auf besonderes Interesse stoßen.8F[6] Die gebräuchlichen Video-Metriken sind allerdings erst nachträglich feststellbar.9F[7] Um sich von dieser unwirtschaftlichen Trial-and-Error-Methode zu lösen, benötigt es ein Messinstrument, das schon vorher abschätzbar macht, wie die Erfolgsaussichten eines Videos stehen. Darauf basierend könnten lediglich die erfolgsversprechenden Videos mit weiteren Mitteln verbreitet und dadurch der Budgeteinsatz effizienter gestaltet werden.

Auf der Suche nach einem derartigen Messinstrument muss zunächst berücksichtigt werden, welchen Marketing- bzw. Kommunikations-Ansatz VCM verfolgt: Im Gegensatz oft als lästig empfundenen Online-Werbung10F[8] will VCM dem Konsumenten hochwertige, relevante und nützliche Inhalte zur Verfügung stellen und dadurch einen Mehrwert bieten. Die Aufmerksamkeitszuwendung des Konsumenten erfolgt bei VCM demnach – anders als bei Werbung – freiwillig und aktiv, z. B. im Rahmen der Informationssuche zur Kaufvorbereitung.11F[9]

Es ist davon auszugehen, dass dabei dem Involvement des Konsumenten eine Schüsselrolle zukommt. Denn Involvement bestimmt weitgehend die Aufmerksamkeit des Konsumenten, bzw. genauer: seine Bereitschaft, Reize aus der Umwelt aufzunehmen. Von seinem Interesse und Engagement für das Werbeobjekt hängt letztlich ab, wieviel Aufmerksamkeit er einem Video entgegenbringt.12F[10], 13F[11]

Damit liegt der Schluss nahe, dass ein Video vom Konsumenten nur dann (weiter) angesehen wird, wenn es ausreichend Involvement auslöst. Folgt man diesem Gedanken, scheint ein gewisses Involvement erforderlich, damit ein Video erfolgreich werden kann.

Bisher fehlt jedoch ein Instrument, um die Involvement-Wirkung von Videos zu messen.

1.2 Zielsetzung und Leitfragen

Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, die Involvement-Wirkung von Videoformaten im Content-Marketing messbar zu machen. Außerdem soll geprüft werden, ob diese Involvement-Wirkung als Prädiktor für die Erfolgsaussichten eines Videos herangezogen werden kann.

Folgende Fragestellungen stehen im Mittelpunkt des theoretischen Teils dieser Arbeit.

Im Hinblick auf Video-Content-Marketing:

- Welche Ziele verfolgt VCM und wie erfolgt die Erfolgskontrolle?
- Wie ist das Nutzungsverhalten von Konsumenten bei VCM?
- Wie kann eine psychologische Wirkungsmessung von VCM erfolgen?
Im Hinblick auf Involvement:
- Wodurch entsteht Involvement?
- Wie setzt sich die Involvement-Wirkung eines Videos zusammen?
- Was beeinflusst die Höhe des Involvements?
- Welche Folgen hat Involvement für das Konsumentenverhalten gegenüber dem Video?
- Wie kann Involvement gemessen werden?

Die Beantwortung obiger Fragestellungen erfolgt ausschließlich auf der Basis theoretischer Erkenntnisse. Weitere Kernfragestellungen werden mit Fokussierung auf die Involvement-Wirkung von VCM in Kap. 3 empirisch überprüft:

- Wieviel Involvement löst ein bestimmtes Video beim Betrachter aus?
- Kann man von der Involvement-Wirkung auf den zu erwartenden Erfolg eines Videos schließen? Soll heißen: Sagt das ausgelöste Involvement voraus, wie viel Bereitschaft der Konsument für die Betrachtung des Videos aufbringt und ob er sich z. B. das Video bis zum Ende ansehen wird?
- Welche Schlüsse lassen sich im Hinblick auf den zielorientierten Einsatz von Video-Content-Marketing für Unternehmen ableiten?

Es mag in diesem Zusammenhang ebenso von Interesse sein, den Einfluss der Videogestaltung (z. B. Art des Videos, eingesetzte Stilmittel) auf das ausgelöste Involvement zu analysieren. Dies wäre jedoch eine andere Themenstellung.14F[12]

1.3 Aufbau der Arbeit

Im Theorieteil in Kap. 2 erfolgt zunächst die Darstellung relevanter themenbezogener Erkenntnisse. Dafür wird sowohl für den Themenbereich Video-Content-Marketing (Kap. 2.1) als auch für den Themenbereich Involvement (Kap. 2.2) der relevante Forschungsstand beleuchtet. Es werden je die theoretischen Erklärungsansätze dargelegt sowie die empirische Evidenz zur Bewertung des Realitätsgehalts der Theorien geliefert, indem zentrale Studien vorgestellt werden. Die aufgezeigten theoretischen Hintergründe und empirischen Forschungen bilden die Basis für die abschließend abgeleiteten Hypothesen (Kap. 2.3).

Der Methodenteil in Kap. 3 gibt eine Übersicht zu den Rahmenbedingungen der Untersuchung, beschreibt die Untersuchungsstichprobe und erläutert das methodische Vorgehen. Die Untersuchung erfolgt mittels einer Querschnittstudie mit einem Messzeitpunkt. Für die Messung wird ein quantitatives Untersuchungsdesign mit Online-Fragebogen gewählt und auf eine Teilerhebung zurückgegriffen.

Kap. 4 stellt die Ergebnisse der empirischen Erhebung vor, ehe in Kap. 5 die Ergebnisse diskutiert und interpretiert und sowie Empfehlungen für Forschung und Praxis abgeleitet werden. Abschließend werden die Studienergebnisse in einem Fazit zusammengefasst und ein kurzer Ausblick gegeben.

2 Theoretischer Teil

Die Beschäftigung mit den theoretischen Grundlagen stellt die Basis für diese Arbeit dar. Es wird zunächst eine Definition und Begriffsbestimmung von VCM vorgenommen, sowie die Ziele von VCM und die Methoden der Erfolgskontrolle dargestellt. Außerdem wird das Videonutzungsverhalten von Konsumenten beleuchtet. Auch werden empirische Studien geprüft, die sich mit der Wirkungsmessung von Videoformaten befassen.

Anschließend erfolgt die Definition und Begriffsbestimmung von Involvement. Auf dieser Basis werden die relevanten Eigenschaften und Dimensionen des Konstrukts erarbeitet. Dazu werden die Ursachen und Determinanten von Involvement betrachtet sowie die Charakteristik von High und Low Involvement dargestellt. Anhand des Alternative-Wege-Modells sowie des elaboration likelyhood models wird die Wirkungsweise von Involvement diskutiert. Außerdem wird erläutert, welche Ableitungen für die Marketingkommunikation in Abhängigkeit vom Involvement getroffen werden können. Ebenso werden empirische Studien zur Messung von Involvement vorgestellt. Das theoretische Kapitel endet mit einer Zusammenfassung der wesentlichen Aspekte sowie der Ableitung von Hypothesen.

2.1 Video-Content-Marketing

Video-Content-Marketing ist eine Unterkategorie des Content-Marketings. Dabei handelt es sich um eine Online-Marketing-Disziplin, die im Marketing-Mix der Kommunikationspolitik zuzurechnen ist. Content-Marketing erlebt seit 2013 einen regelrechten Boom:15F[13] Lagen die Ausgaben in Deutschland im Jahr 2014 noch bei 96 Millionen Euro, sollen sie sich bis 2020 auf 413 Millionen Euro belaufen.16F[14] Diese Entwicklung erscheint logisch angesichts der Erkenntnis, dass Internetnutzer ihre Wahrnehmung inzwischen auf das Ausblenden von Werbeinhalten geschult haben und gegenüber der Beeinflussung durch Online-Werbung zunehmend resistent werden.17F[15]

Gleichzeitig sehen sich Unternehmen mit der Herausforderung konfrontiert, im Internet ihre Sichtbarkeit zu steigern und Markenaufbau zu betreiben, um sich vom Wettbewerb zu differenzieren. Content-Marketing kann all das leisten.

Der Hype um Content-Marketing hat jedoch zu einer wahren Content-Flut an Artikeln, Whitepapern und E-Books geführt. Für Unternehmen ist es zunehmend schwierig, mit Corporate Blogs und textlichem Branded Content aus der Masse herauszustechen bzw. bei Google gefunden zu werden.

Der Schlüssel zur Problemlösung scheint in der steigenden Nachfrage nach Onlinevideos bei Internetnutzern zu liegen. Content-Marketing mit Videoformaten setzt genau hier an.

2.1.1 Definition und Begriffsbestimmung

Wie bereits ausgeführt wird unter Video-Content-Marketing im Rahmen dieser Arbeit genauer ‚Content-Marketing mit Videoformaten im Internet‘ verstanden. Kommunikationsstrategisch ist der Ansatz darauf ausgerichtet, mit Hilfe von hochwertigen und relevanten Inhalten (‚Content‘) ein bestimmtes Publikum zu erreichen, für sich zu gewinnen und zu halten – und letztlich gewinnbringende Kundenaktionen zu fördern.18F[16] Es geht darum, dem Rezipienten einen Mehrwert zu liefern und gleichzeitig Kompetenz und Know-how in ausgewählten Themenfeldern zu vermitteln.19F[17] Die Werbeform kommt damit den veränderten Erwartungen der modernen digitalen Informationsgesellschaft entgegen und verdeutlicht die Entwicklung vom Push- zum Pull-Marketing:20F[18] Früher belästigte man den Konsumenten mit penetranten Werbebotschaften und versuchte, ihn zum Kauf zu überreden. Heute gewinnt man seine Aufmerksamkeit durch für ihn nützliche Inhalte, baut darüber Vertrauen auf, überzeugt indirekt vom Leistungsangebot und konvertiert ihn so im Idealfall zum treuen Kunden.21F[19]

Diese Art des ‚Branded Video Contents‘, bei dem ein bestimmtes Unternehmen bzw. eine Marke klar als Absender erkennbar ist, ist abzugrenzen von sog. User-generated Content22F[20] sowie von Videos aus dem Kontext des Influencer-Marketings.23F[21] Auch Sponsorings oder Produktplatzierungen z. B. in Online-Serien, die über Videoportale wie Netflix zum Streaming angeboten werden, gehören nicht dazu. Gemäß der o.g. Definition sind zudem klassische Video-Werbespots auszuklammern, deren konzeptioneller Ansatz nicht den Mehrwert für eine bestimmte Zielgruppe in den Vordergrund stellt.

Eine Klassifizierung von Video-Content kann angelehnt an die unterschiedlichen Arten von Content-Marketing erfolgen. Kreutzer und Land (2007) unterscheiden bspw. nach der inhaltlichen Ausgestaltung in aufmerksamkeitssteigernde Inhalte, emotionale Inhalte, kauforientierte Inhalte sowie sachliche Inhalte.24F[22] Es kann aber auch nach dem für den Konsumenten gebotenen Mehrwert differenziert werden. So lassen sich Videos identifizieren, die einen Wissens- und Orientierungswert vermitteln (z. B. wie Produktvorstellungen und -tests, Anwendungsvideos, Erfahrungsberichte, aber auch Reportagen). Andere Videos liefern einen Gebrauchs- und Nutzwert (z. B. Erklärvideos wie Tutorials und Videoanleitungen). Zuletzt können Videos auch einen Unterhaltungs- und Gesprächswert haben (z. B. Inspirationsvideos, Interviews und serielle Formate).25F[23]

Zur Vervollständigung der Begriffsbestimmung muss der Aspekt ‚im Internet‘ genauer beleuchtet werden: Eine bedeutende Rolle beim Video-Content-Marketing spielt nämlich die bereits erwähnte Verbreitung des Videos im Netz, u. a. über die eigene Internetpräsenz oder auch über externe Videoplattformen wie die größte Videosuchmaschine YouTube.26F[24] Die Bereitstellung allein sorgt jedoch nicht automatisch dafür, dass das Video auch gesehen bzw. gefunden wird. Durch Video-SEO (Suchmaschinenoptimierung) und sog. Seeding-Strategien sollen Videos besser in Google auffindbar gemacht und online verbreitet werden, z. B. über soziale Netzwerke wie Facebook und Instagram.27F[25] Im Idealfall wird auf diese Weise ein viraler Effekt erzielt.28F[26]

2.1.2 Ziele und Erfolgskontrolle

Die vorliegende Arbeit will prüfen, inwiefern die Involvement-Wirkung eines Videos sich für eine Vorhersage für dessen Erfolgsaussichten eignet. Dafür muss zunächst geklärt werden, was bei Video-Content-Marketing überhaupt als ‚Erfolg‘ zu bewerten ist.

Nach Nieschlag, Dichtl und Hörschgen bezeichnet Werbeerfolg das „Ausmaß der durch eine Werbemaßnahme erreichten Werbeziele“.29F[27] Diese Ziele sind nun zu beleuchten.

Folgt man der vorangegangenen definitorischen Begriffsabgrenzung, stellt sich die Sichtweise von Kreutzer und Land als geeignetes Schema zur Diskussion der Ziele von VCM dar. Kreutzer und Land charakterisieren Content-Marketing darin als „Kommunikation über Bande“, wie die nachfolgende Abbildung (Abb. 1) zeigt.30F[28]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1 (Video-)Content-Marketing als „Kommunikation über Bande“

Quelle: Kreutzer R. T./ Land, K.-H. (2017), S. 159

Ein grundlegendes Ziel von VCM besteht zunächst darin, Reichweite zu erlangen.31F[29],32F[30] Nur dann kann das Video die im Sinne des Schemas als ‚Ausgangspunkt‘ dargestellte Aufmerksamkeit33F[31] erhalten und weitere damit verbundene Ziele erfüllen, wie z. B. den Bekanntheitsgrad eines Unternehmen oder einer Marke erhöhen, neue Zielgruppen erschließen oder im Rahmen der Produkteinführung ein neues Produkt bekannt machen.34F[32]

Inhaltlich zielt VCM dabei darauf ab, eine Imageverbesserung zu bewirken,35F[33] ein bestimmtes Thema als Autorität zu besetzen und darüber Vertrauen und Reputation aufzubauen36F[34] sowie letztlich eine Profilierung und Differenzierung vom Wettbewerb herbeizuführen.37F[35] Wie schon die Definition aus Kapitel 2.1.1 impliziert, besteht eine wichtige Zielsetzung von VCM im Aufbau von Beziehungen. Genauer geht es um Kundenbindungsziele wie die Begünstigung von loyalen Kundenbeziehungen oder die Bindung von Multiplikatoren oder Influencern.38F[36] Die hier eingeschlossenen Unterziele betreffen psychologische Konzepte wie Sympathie, Nähe, Vertrauen und Autorität.39F[37],40F[38]

Bei den bisher genannten außerökonomischen Zielen stehen kommunikative bzw. psychologische Zielgrößen im Fokus.41F[39] Sie sind eingebettet in eine komplexe Zielhierarchie innerhalb der Unternehmens- und Marketingziele und sollen zu deren Erreichung beitragen.42F[40] Somit zahlen die außerökonomischen Ziele letztlich auf die Erreichung der ökonomischen Unternehmensziele ein. Als ökonomische Ziele von VCM zu nennen sind z. B. die Verbesserung von Abschlussraten und monetäre Kennzahlen wie die Steigerung des Abverkaufs und der Ausbau des Marktanteils.43F[41]

Bezieht man diese Ausführungen auf die Webseite eines Unternehmens, zielt VCM darauf ab, neue Besucher auf die Seite zu bringen, die Rate wiederkehrender Besucher zu erhöhen, die Verweildauer auf der Webseite zu verlängern und die Interaktionsrate sowie Abschlussrate bei z. B. Newsletteranmeldungen oder Käufen zu verbessern.44F[42]

Die erläuterten Ziele übernehmen einerseits eine Vorgabefunktion für die Planung, Gestaltung und Umsetzung von Werbeinhalten und -maßnahmen. Andererseits haben sie auch eine Kontrollfunktion, indem sie als Bewertungsmaßstab für die Überprüfung der erreichten Ergebnisse dienen.45F[43] Die gängige Erfolgskontrolle von VCM setzt dabei, wie die nachfolgende Tabelle (Tab. 1) zeigt, insbesondere auf ein Monitoring der Video-Nutzung sowie die Betrachtung direkter und indirekter ‚harter Kennzahlen‘. Diese werden als Anhaltspunkte herangezogen, um zu ermitteln, welche Inhalte auf besonderes Interesse stoßen.46F[44] Außerdem können daraus Optimierungsmaßnahmen abgeleitet werden.47F[45]

Abbildung in dieser leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1 Verbreitete Metriken für die Erfolgsmessung von VCM.

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Craft, C., (2015); dazu auch Opresnik, M. O./Yilmaz, O. (2016), S. 171ff.

Es fällt auf, dass die in der Literatur genannten Parameter der Zielerreichungskontrolle eine kommunikative und psychologische Wirkungs- bzw. Erfolgsbetrachtung vernachlässigen, obwohl die Ziele, wie gezeigt wurde, vermehrt der letztgenannten Kategorie zuzuordnen sind.48F[46]

Im Rahmen der vorliegenden Themenstellung erscheint in Bezug auf den Erfolg von VCM anstelle einer nachgelagerten Erfolgskontrolle vielmehr eine zeitlich vorgeschaltete Erfolgsprognose von Interesse. In diesem Kontext sind auch Pretests als Methode der Marktforschung zu erwähnen. Sie dienen vor der Realisation der Werbemaßnahme dazu, ein Werbemittel hinsichtlich seiner wahrscheinlichen Wirksamkeit vor dem Hintergrund der beabsichtigten Wirkungen (bzw. Werbeziele) ex ante zu testen.49F[47]

2.1.3 Videonutzungsverhalten

Um einen Eindruck vom Videonutzungsverhalten zu bekommen, ist zunächst der generelle Medienkonsum zu betrachten.50F[48] Die Langzeitstudie Massenkommunikation (MK) Trends 2017 kommt zu dem Ergebnis, dass in der deutschen Gesamtbevölkerung Videoangebote bzw. Bewegtbildformate mit 84 Prozent die größte Nettoreichweite im Tagesablauf (sog. ‚Nutzung gestern‘) erzielen. Audioangebote werden von 82 Prozent gehört und 39 Prozent der Bevölkerung haben am Vortag etwas gelesen. Die Mediennutzungsdauer insgesamt beträgt netto 424 Minuten am Tag. Dabei dominiert Audio mit 197 Minuten knapp Video mit 194 Minuten. Dieser Videokonsum besteht jedoch größtenteils aus Live-Fernsehen (86 Prozent). Online-Videoportale wie YouTube etc. erzielen in der Gesamtbevölkerung in einem Viertelstundenintervall eine maximale Reichweite von circa einem Prozent. Beim jüngeren Publikum der unter 30-jährigen liegt diese Reichweite bei knapp unter fünf Prozent, wobei die Online-Videoangebote mit einer Reichweitenschwankung von ein bis zwei Prozent über den Tag hinweg immer wieder genutzt werden.51F[49] Über Facebook findet – trotz großer Verbreitung und vielfältigem Bewegtbild-Content – laut Selbstauskunft der Befragten kaum Videonutzung statt. Selbst bei den 14- bis 29-jährigen bleiben die Reichweiten pro Viertelstundenintervall unter einem Prozent. Als mögliche Erklärung dieser geringen Werte wird die weniger bewusste Nutzung solcher Bewegtbildangebote angeführt. Demgegenüber steht die gezielte bzw. gewohnheitsmäßige Nutzung von Fernsehsendungen oder Streamingdiensten, an die sich die Befragten auch einen Tag später noch gut erinnern und sie entsprechend in der Befragung angeben können.52F[50]

Eine ergänzende Perspektive liefert die ARD/ZDF-Onlinestudie 2017.53F[51] Demnach nutzen 53 Prozent der Deutschen mindestens einmal pro Woche Videoangebote im Internet. Für die Bewegtbildnutzung generell sowie im Speziellen auf Videoportalen wie YouTube, in Communitys wie Facebook und sendereigenen Mediatheken werden im Vergleich zum Vorjahr rückläufige bzw. stagnierende Werte festgestellt, wobei die Nutzung von Video-Podcasts (welche am ehesten unter VCM einzustufen sind) von sieben auf acht Prozent gestiegen ist.54F[52]

Nach Altersgruppen betrachtet zeichnet sich ein anderes Bild: Bei den unter 30-jährigen werden Videoportale wie YouTube mindestens wöchentlich von 72 Prozent genutzt. 48 Prozent von ihnen nutzen auch auf Facebook wöchentlich Bewegtbild und 24 Prozent sehen sich wöchentlich Video-Podcasts an. In der Altersgruppe der 30-49-jährigen nutzt circa ein Drittel der Befragten wöchentlich Bewegtbild auf Videoportalen sowie Facebook. Die Altersgruppen ab 50 Jahren zeigen ein deutlich geringeres wöchentliches Nutzungsverhalten (vgl. Abb. 2).55F[53]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2 Anteil der Befragten, die mindestens wöchentlich die genannten Online-Videoangebote nutzen, nach Altersgruppen in Deutschland im Jahr 2017. VCM-relevante Angebote sind farblich markiert.

Quelle: ARD/ZDF (2017b)

Einen gezielten Blick auf ‚Onliner‘ wirft eine Studie der GfK[54], wonach 81 Prozent der deutschen Internetnutzer ab 14 Jahren Online-Bewegtbild nutzen. YouTube erzielt in dieser Zielgruppe eine Netto-Reichweite von 89 Prozent (Desktop und Mobile). Je jünger die Nutzer sind, desto mehr Zeit verbringen sie auf Bewegtbild-Angeboten (vgl. Abb. 3: Jugendliche zwischen 14-19 Jahren über 15 Stunden, Nutzer über 50 Jahren knapp zwei Stunden).56F[55]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3 Durchschnittliche Verweildauer pro User auf Online-Bewegtbildangeboten nach Alter und Device.

Quelle: GfK (2017)

Relevant für die vorliegende Themenstellung ist auch die Frage nach dem ‚Warum‘ der Videonutzung. In einer Untersuchung von Hubert Burda Media (2016) nennen rund 78 Prozent der Befragten als Grund für die Nutzung von Online-Videos ihr Informationsinteresse. An zweiter und dritter Stelle werden von je rund 50 Prozent Spaß und Zeitvertreib genannt. Cira 45 Prozent nutzen Online-Videos zum Entspannen, 35 Prozent zum Lernen und 28 Prozent aufgrund einer Empfehlung von Freunden.57F[56]

Zu einem vergleichbaren Ergebnis kommt eine Studie der Kommunikationsagentur fischerAppelt und dem Marktforschungsinstitut Appinio (2016): Demnach sind die wichtigsten Gründe für das Konsumieren von Online-Videos erstens Unterhaltung (75%) und zweitens die Erklärfunktion (65%).58F[57]

2.1.4 Empirische Studien

Weder zum detaillierteren Videonutzungsverhalten noch zur Wirkung und deren Messung liegen empirische Studien vor, die explizit auf den Einsatz von Videoformaten im Content-Marketing eingehen.59F[58] So finden sich auch keine wissenschaftlich gesicherten Erkenntnisse zu deren Akzeptanz, zu Nutzungssituationen oder zur Bedeutung innerhalb des Kaufprozesses. Die veröffentlichten Untersuchungen stammen meist von Online-Marketing-Dienstleistern, die entsprechende Services oder Tools rund um VCM anbieten. Diese Ergebnisse sind aufgrund des einseitigen Erkenntnisinteresses mit Vorsicht zu bewerten und werden daher hier nicht vorgestellt.60F[59]

Interessant und relevant für die vorliegende Themenstellung wären empirische Studien, die auf die psychologische Wirkungsmessung von Video-Content-Marketing abzielen. Bspw. könnte die Aufmerksamkeitswirkung mit Blickbewegungsaufzeichnung erfasst werden61F[60] oder Gedächtniseffekte (z. B. hinsichtlich erreichter Bekanntheit) wie die gestützte Erinnerung mittels Rekognitionstests gemessen sowie die ungestützte Erinnerung durch Reproduktionstests bzw. Recallverfahren erhoben werden.62F[61] Als Messverfahren zur Einstellungswirkung eigenen sich Befragungstechniken.63F[62] Die letztgenannte Methode kommt im Rahmen dieser Arbeit zum Einsatz und wird in Kapitel 3 näher vertieft. Auf die weiteren Messverfahren kann an dieser Stelle nicht eingegangen werden.

2.2 Involvement

Involvement gilt als „Basiskonstrukt der Marketingtheorie“ und „Schlüsselkonstrukt der Marketingforschung“64F[63]. Als Moderatorvariable im Konsumentenverhalten bestimmt es zu großen Teilen darüber, wie eine Marketingmaßnahme auf den Konsumenten wirkt.65F[64] Es handelt sich um ein hypothetisches Konstrukt, das sich nicht direkt beobachten oder messen lässt.66F[65] Um es über Indikatoren messbar zu machen, wird Involvement daher in den folgenden Kapiteln auf theoretischer Ebene begrifflich erfasst und analysiert.67F[66]

Den übergeordneten theoretischen Bezugsrahmen zur Einordnung des Involvement-konstrukts in die verhaltenswissenschaftliche Konsumentenforschung bildet für die vorliegende Arbeit das S-O-R-Paradigma und damit der neobehavioristische Ansatz. Demnach steht ein hypothetisches Konstrukt wie das Involvement als intervenierende Variable zwischen den Stimuli (S) und der Reaktion (R) einer Person. Durch die Beschreibung der inneren Vorgänge und Zustände der Person (O) erklärt es, warum verschiedene Personen auf dieselben Stimuli unterschiedliches Verhalten zeigen.68F[67]

2.2.1 Definition und Begriffsbestimmung

Das Konstrukt des Involvements wurde von Sherif (1947) im Rahmen der Einstellungsforschung entwickelt und durch Krugman (1965) auf die Theorie des Konsumentenverhalten übertragen.69F[68] In der Literatur findet sich bis heute kein einheitliches Begriffsverständnis für Involvement. Die anzutreffende Definitionsvielfalt ist durch die breite wissenschaftliche Beachtung des Involvement-Konzepts in unterschiedlichsten Kontexten erklärbar.70F[69]

Für die vorliegende Themenstellung ist die Forschungsrichtung der Konsumenten-verhaltensforschung relevant. Eine aus diesem Bereich stammende Involvement-Definition von Meffert et al. beschreibt Involvement als den „Grad der ‚Ich-Beteiligung‘ bzw. des Engagements einer Person, sich für bestimmte Sachverhalte oder Aufgaben zu interessieren und einzusetzen“ und „die auf den Informationserwerb und die Informationsverarbeitung gerichtete Aktivität des Nachfragers“71F[70].

Auch Trommsdorff und Teichert definieren Involvement eindimensional (im Sinne von stark oder wenig stark) als den „Aktivierungsgrad bzw. die Motivstärke zur objekt-gerichteten Informationssuche, -aufnahme, -verarbeitung und -speicherung.“ 72F[71],73F[72]

Kroeber-Riel nimmt eine ähnliche objektbezogene Sichtweise ein, betont dabei jedoch die Kommunikation als das zentrale Objekt: „Unter Involvement versteht man die innere Beteiligung, das Engagement, mit dem sich die Konsumenten der Kommunikation zuwenden. Bei geringem Involvement nehmen sie die dargebotenen Informationen (bzw. Werbestimuli) nur flüchtig und mit geringer Aufmerksamkeit auf.“74F[73]

Die vorgestellten Definitionen betrachten Involvement als einen inneren Zustand,75F[74] der sowohl von kognitiven als auch emotionalen Prozessen gesteuert wird.76F[75] Da das Involvement als prädispositionale, personenindividuelle77F[76] Einflussgröße die Aktivierung und Aufmerksamkeit – und somit letztlich auch das (Kauf-)Verhalten eines Konsumenten – beeinflusst,78F[77] ist das Konstrukt hochrelevant für die Erklärung der Wirkung bzw. Erfolgsaussichten von VCM.

Hinzu kommt der erwähnte motivationale Charakter von Involvement (im Unterschied zur eingangs genannten Aktiviertheit, welche den Organismus lediglich in einen Zustand der Leistungsfähigkeit und -bereitschaft versetzt). Er ist aufgrund der Relevanz für die Themenstellung besonders hervorzuheben. Durch einen Stimulus, wie z. B. ein Video, kann beim Konsumenten ein bestehendes, motivbestimmtes Verhaltensreaktionspotential ausgelöst werden. Das Involvement bestimmt dabei Intensität und Richtung der Verhaltensreaktion.79F[78]

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die zitierten Definitionen alle relevanten Aspekte für den Hintergrund dieser Arbeit benennen und damit einen geeigneten Rahmen für die Untersuchung spannen: Die genannte Aktivität des Nachfragers findet sich in seiner Nutzung von Video-Content-Formaten als Informationsquelle z. B. zur Kaufentscheidungsvorbereitung. Den genannten Objektbezug bildet dabei zum einen der Inhalt des Videos (z. B. ein spezifisches Produkt, welches im Video erklärt wird) sowie zum anderen das Video selbst als (Kommunikations-)Objekt bzw. (Werbe-)Stimuli. Diesem wendet sich der Konsument folglich je nach Grad des Involvements unterschiedlich engagiert bzw. motiviert zu. Das heißt, übertragen auf das Untersuchungsziel der Arbeit, er sieht sich das Video an, oder bricht das Video ab.

2.2.2 Ursachen und Determinanten von Involvement

Wie bereits festgehalten, wird Involvement im Rahmen dieser Arbeit, Trommsdorff und Teichert folgend, als eindimensionale Variable – im Sinne von stark oder schwach – aufgefasst. Die Ursachen von Involvement sind jedoch mehrdimensional zu beschreiben.80F[79] Als Determinanten von Involvement lassen sich personen-, situations- und stimulusspezifische Faktoren zusammenfassen:81F[80]

Personenspezifische Determinanten des Involvements beschreiben den Einfluss persönlicher Prädispositionen. Dazu zählen subjektive Bedürfnisse, Werte und Ziele oder Einkaufsmotive. Die persönliche Relevanz, die ein Thema bzw. Objekt für eine Person hat, wird auch Ego-Involvement genannt. Dieses wird in der Literatur oft als ‚enduring involvement‘ (andauerndes Involvement) umschrieben und ist abhängig von persönlichem Interesse sowie Kontextvariablen wie z. B. möglicher Wechselkosten.82F[81],83F[82] In diesem Zusammenhang ist auch das Persönlichkeitsmerkmal ‚need for cognition‘ zu nennen. Dieses interindividuell unterschiedlich stark ausgeprägte Kognitionsbedürfnis beschreibt den Wunsch nach Informationen und die Freude am komplexen Nachdenken.84F[83] Es bezieht sich auf das Bedürfnis einer Person, sich kognitiv mit Meinungsgegenständen zu befassen (d. h., wie viel und wie gerne eine Person über Themen und Probleme nachdenkt) und beeinflusst gemeinsam mit dem Involvement die Motivation zur Verarbeitung einer Botschaft.85F[84]

Situatives Involvement entsteht als kurzfristig gesteigertes Involvement einer Person aufgrund bestimmter Umwelteinflüsse bzw. Ereignisse. Es ist von den Konflikten und Risiken abhängig, die in einer Wahrnehmungs- und Entscheidungssituation auftreten. Deren aktivierende Wirkung wiederum löst beim Konsumenten die aktive Informationssuche aus.86F[85] Zum Beispiel kann selbst ein Modemuffel über eine kurze Phase erhöhtes Involvement im Kleidungskaufprozess zeigen, wenn es um die Hochzeit des besten Freundes geht. In diesem Zusammenhang unterscheidet Lachmann (2002) hinsichtlich der Fristigkeit von Involvement nach der Involvement-Zeitdauer, in abnehmender Reihenfolge, zwischen Phaseninvolvement (bei mittelfristigem Bedarf wie z. B. Autokauf), Anlassinvolvement (bei plötzlich auftretendem Bedürfnis in der Verwendungssituation; dauert Minuten bis Stunden) sowie induzierten Involvement (ausgelöst durch akute Stimuli; dauert Sekunden bis Minuten).87F[86]

Produkt-Involvement geht mit dem aktiven und individuellen Interesse einher, das ein Konsument an einer bestimmten Produktkategorie hat. Kapferer und Laurent (1985) wiesen nach, dass das Involvement bei einem Produktkauf umso größer ist, je höher dabei das technische oder soziale Kaufrisiko empfunden wird. Im Gegensatz dazu stehen typische Versorgungseinkäufe, die von geringem Involvement geprägt sind. Weitere Merkmale für Produkte, die mit geringem Involvement einhergehen, konnte Zaichkowsky (1985) belegen: Neben einem gering empfundenen Kaufrisiko gilt das auch, wenn Produkte im Produktlebenszyklus die Sättigungsphase erreicht haben, eine gering ausgeprägte Produktdifferenzierung aufweisen, sowie wenn eine nur oberflächlich entwickelte Einstellung gegenüber dem Produkt vorliegt.88F[87], 89F[88]

Medieninvolvement bezieht sich darauf, dass unterschiedliche Werbeträger (z. B. eher textlastige Medien wie Print bzw. bildbetonte Medien wie Fernsehen) für die Informationsübermittlung je nach vorliegender Involvementstärke des Rezipienten unterschiedlich gut geeignet sind (s. dazu auch Kap. 1.5.3).90F[89], 91F[90] Bezugnehmend auf das für VCM relevante Medium ‚Internet‘ ist festzuhalten, dass dieses – im Unterschied zu anderen Medien wie Print oder TV – aufgrund der aktiveren Nutzung bei gezielter Informationssuche tendenziell eher als High Involvement-Medium einzustufen ist. Hinzu kommen im Fall Internet diverse Beeinflussungsmöglichkeiten des Involvements durch audiovisuelle Effekte,92F[91] was gerade bei VCM besonders zutrifft. Die Medien jedoch generell danach zu differenzieren, welchen Grad des Involvements sie auslösen, ist keinesfalls hinreichend, da das Involvement allem Voran vom kommunizierten Inhalt abhängt.93F[92]

Da es für die vorliegende Arbeit durchaus relevant ist, muss zudem das Botschaftsinvolvement genannt werden.94F[93] In Bezug auf VCM ist festzuhalten, dass das inhaltliche Umfeld bzw. die „story“ sowie der ästhetische Wert und der Unterhaltungswert der Botschaft diese unabhängig vom Produkt mehr oder weniger interessant wirken lässt.95F[94]

Aus den bisherigen Ausführungen lässt sich ableiten, dass Involvement sowohl endogen (z. B. durch ein starkes Motiv) als auch exogen (z. B. durch die Botschaft eines Videos oder die Darstellung einer hoch-involvierenden Situation) begründet sein kann.96F[95] Die genannten Determinanten beeinflussen das Involvement dabei keinesfalls unabhängig voneinander.97F[96] Vielmehr entsteht der Grad des Involvements immer durch ein Zusammenwirken von personen-, situations- und stimulusspezifischen Faktoren.98F[97],99F[98]

Dabei wird die Höhe des Involvements einer Person nach Unger (1986) einerseits von der Wert-Wichtigkeit bestimmt, d. h. von der Höhe der Bedeutung, die z. B. der Wert ‚Prestige‘ für diese Person einnimmt. Zudem ist die Wert-Instrumentalität ausschlaggebend, die ein Objekt für diese Person hat, d. h. welchen Nutzen sie sich z. B. vom Objekt ‚Markenuhr‘ in Bezug auf die Realisierung des Werts ‚Prestige‘ verspricht.100F[99]

2.2.3 Wirkungsmodelle von Involvement

Anknüpfend an die bisherigen Ausführungen liefert das nachfolgende Schema (Abb. 4) einen guten Überblick über die bereits genannten Einflussfaktoren (vgl. Kap. 2.2.2) sowie die Wirkungen des Involvements auf den Informationsverarbeitungsprozess:101F[100]

Abbildung in dieser leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4 Strukturelle Zusammenhänge im Involvementmodell

Quelle: Deimel, K. (1989), S. 154 in Anlehnung an Mitchell, A. A. (1981), S. 25

Das aus personen-, situations- und stimulusspezifischen Faktoren resultierende Involvement-Niveau bestimmt über Art und Ausmaß der kognitiven Prozesse.102F[101] Besonders relevant für die vorliegende Themenstellung sind dabei die Phasen der Informationsaufnahme und -suche. Letztere zeigt sich je nach Grad des Involvements in eher passivem Informationsverhalten bei gering involvierten Personen bzw. einer aktiven Suche nach Informationen bei hoch involvierten Personen.103F[102] Hinsichtlich der Informationsaufnahme ist festzuhalten, dass der Grad des Involvements durch seinen Einfluss auf die Aktivierung indirekt auch die von der Aktivierung erzeugten Aufmerksamkeitsreaktionen steuert.104F[103] Bei geringem Involvement wird die Informationsaufnahme vor allem durch aufmerksamkeitsstarke Reize gelenkt.105F[104] Bei hohem Involvement erfolgen Aufmerksamkeitsreaktionen, die u. a. bewirken, dass die Wahrnehmung einer Person für bestimmte Reize sensibilisiert wird und mehr kognitive Kapazitäten zur Informationsverarbeitung bereitgestellt werden.106F[105]

Wie das Schema von Deimel zeigt, beeinflusst Involvement auch die Informationsverarbeitung und -speicherung. Damit wiederum entscheidet Involvement auch über den Wirkungspfad von Werbung.107F[106] Nach dem Alternative-Wege-Modell (Abb. 2) von Batra und Ray (1985) ist bei High Involvement die Qualität der Argumente sehr wichtig. Einstellung, Kaufabsicht und Kaufhandlungen werden stark durch den Botschaftsinhalt beeinflusst. Bei Low Involvement spielen im Gegensatz dazu Faktoren wie Sympathie (z. B. ob die Aufmachung des Videos gefällt) oder die Häufigkeit der Botschaftswiederholung eine Rolle.108F[107] Den Einfluss der Wiederholung auf die Einschätzung der Glaubhaftigkeit einer (Werbe-)Botschaft wiesen Hawkins und Hoch (1992) nach. Dieser Effekt zeigt sich v.a. bei Low-Involvement.109F[108]

Abbildung in dieser leseprobe nicht enthalten

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Abbildung 5 Das Alternative-Wege-Model der Wirkung von Werbung in Abhängigkeit vom Involvement.

Quelle: Batra, R./Ray, M. L. (1985) zitiert nach Moser, K. (2007), S. 18ff.

Eine ähnliche Aussage trifft das Verarbeitungs-Wahrscheinlichkeits-Modell (engl. elaboration likelihood model, ELM) von Petty und Cacioppo (1986). Zusammengefasst zeigt das ELM auf, inwiefern bei werblicher Kommunikation das Involvement-Niveau zunächst die Aufnahme und Verarbeitung einer Botschaft und schließlich den Persuasionseffekt (z. B. Einstellungsänderung durch Werbewirkung) beeinflusst. Involvement kann somit als Voraussetzung bzw. Hindernis für eine gründliche und analytische Informationsverarbeitung betrachtet werden.110F[109]

Im Zuge der Erforschung des ELM entwickelten Cacioppo, Petty und Morris (1983) auch das bereits erwähnte Konstrukt des NFC (need for cognition, Kognitionsbedürfnis). Sie untersuchten, inwiefern die Informationsverarbeitung auf Grundlage des ELM und das Konstrukt NFC zusammenhängen. Dabei stellten sie fest, dass Personen mit höherem NFC eine höhere Motivation zur zentralen Informationsverarbeitung im ELM zeigen. Daraus kann abgeleitet werden, dass NFC einen Einfluss auf Informationsverarbeitung, Werbewahrnehmung und Entscheidungsverhalten hat.111F[110]

Übertragen auf den Kontext von VCM bestätigen auch diese Modelle die bereits geäußerte Annahme, dass ein gewisser Grad an Involvement benötigt wird, damit der Rezipient sich dem Video zuwendet und kognitiv damit auseinandersetzt, sprich: Betrachtungsbereitschaft zeigt. Außerdem wird die Komponente des Kognitionsbedürfnisses hervorgehoben, die ebenfalls einen gewissen Einfluss auf die Bereitschaft zur Informationsverarbeitung zu haben scheint.

2.2.4 High und Low Involvement

Obwohl die in der Literatur geläufige Unterscheidung in High und Low Involvement wie eine Dichotomie anmutet, handelt es sich bei Involvement um eine graduelle Variable.112F[111] Zudem kann sich das Involvement einer Person ständig ändern. Das besagt der von Donnerstag (1996) gefundene Switching-Effekt, der die Änderung des Involvements innerhalb einer Nutzungsepisode und über einen längeren Zeitraum hinweg beschreibt.113F[112] Selbst bei subjektiv wichtigen Produkten steigt Involvement erst kurz vor der Kaufentscheidung an und flacht dann relativ schnell wieder ab.114F[113]

Die Auswirkungen von High Involvement bzw. Low Involvement manifestieren sich, wie bereits teilweise erwähnt, in unterschiedlichen Konsequenzen für die Informationssuche, -aufnahme, -verarbeitung und -speicherung sowie für das Konsumentenverhalten.115F[114]

Liegt z. B. bei der Informationssuche hohes persönliches Involvement vor, kennt der Konsument sich bezüglich der vorhandenen Informationsquellen besser aus und zieht zudem mehr Informationsquellen heran.116F[115] Bei hohem Involvement setzt sich eine Person auch eher aktiv und kritisch mit Marketing-Stimuli auseinander, während sie ihnen bei geringem Involvement eher passiv ausgesetzt ist.117F[116], 118F[117]

Einen zusammenfassenden Überblick zur Charakteristik von High bzw. Low Involvement liefert die folgende Tabelle (Tab. 2).

Abbildung in dieser leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2 Unterschiede zwischen High und Low Involvement.

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Trommsdorff, V. (2009), S. 49

Hinsichtlich der Frage, wie häufig die Ausprägungen von High bzw. Low Involvement auftreten, muss abschließend festgehalten werden, dass hoch involvierte Konsumenten allerdings die Ausnahme darstellen.119F[118]

In Bezug auf Video-Content-Marketing ist insbesondere die Tatsache des sich ständig ändernden Involvement-Niveaus der Konsumenten zu berücksichtigen. Demnach spielt das jeweils aktuelle Involvement-Niveau im Moment des Video-Kontakts eine maßgebliche Rolle für die Art und Weise der Video-Wahrnehmung und Informationsverarbeitung sowie für die Überzeugungsleistung der Videobotschaft.

2.2.5 Marketingkommunikation in Abhängigkeit vom Involvement

Marketingkommunikation zielt u. a. darauf ab, eine Botschaft über die Marke oder das Produkt beim Konsumenten zu platzieren, um im Fall einer anstehenden Kaufentscheidung entsprechend erinnert zu werden und kauffördernd zu wirken.120F

Bei hoch involvierten Konsumenten findet der damit verbundene Lernvorgang (z. B. das Lernen neuer Produktinformationen) mit großer Verarbeitungstiefe statt. Sie unterziehen die Argumente einer Marketingbotschaft auch einer stärkeren inhaltlichen Prüfung. Zudem ist eine Einstellungsänderung bei High Involvement schwieriger herbeizuführen. Die Konsumenteneinstellung ist daher z. B. gegenüber der Beeinflussung durch konkurrierende Anbieter stabiler und es tritt häufiger Markenloyalität auf.121F[119]

[...]


[1] Cisco ist ein US-amerikanisches Unternehmen aus der Telekommunikationsbranche und weltweiter Marktführer in den Bereichen IT und Netzwerk.

[2] Vgl. Cisco (2017)

[3] Vgl. HubSpot (2017), S. 54

[4] Vgl. Lammenett, E. (2017), S. 339f.

[5] Vgl. Lammenett, E. (2017), S. 276

[6] Vgl. Kreutzer R. T./ Land, K.-H. (2017), S. 176f.

[7] Vgl. Craft, C., (2015); dazu auch Opresnik, M. O./Yilmaz, O. (2016), S. 171ff.

[8] Vgl. Duff, B./Faber, R. J. (2011), S. 51-62

[9] Vgl. Borst, F. (2017), S. 394ff.; dazu auch Kreutzer R. T./ Land, K.-H. (2017), S. 158

[10] Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2015), S. 715

[11] Zwar ist in diesem Zusammenhang auch die Aktiviertheit des Konsumenten relevant. Involvement erscheint jedoch für die vorliegende Themenstellung als die geeignetere Variable. Involvement geht auf das Basiskonstrukt der Aktiviertheit zurück bzw. stellt eine spezifische Aktiviertheit dar, nämlich die kognitive Leistungsbereitschaft in Informationsprozessen wie Informationserwerb und -verarbeitung (vgl. Trommsdorff, V./Teichert, T. (2011), S. 42ff.). Aufgrund des begrenzten Umfangs dieser Arbeit erfolgt die Fokussierung ausschließlich auf die Involvement-Variable. Ihr verhaltensprognostischer Gehalt wird in der Literatur zudem sogar höher eingeschätzt, als z. B. der der Variable "Einstellung", vgl. McQuarrie, E. F./Munson, J. M. (1992), S. 113; Rajaniemi, P. (1992), S. 222f; Watzlik S. (1995), S. 101.

[12] Auch kann aufgrund des beschränkten Umfangs der Arbeit nicht untersucht werden, inwiefern die Erfahrung des Konsumenten mit VCM sowie seine Einstellung gegenüber VCM die Involvement-Wirkung des Videos beeinflusst. Ebenfalls eine interessante, jedoch hier abzugrenzende Themenstellung ist die Frage nach der Wirkung eines Videos im Hinblick auf dessen Überzeugungskraft bzw. die dadurch ausgelösten Lernvorgänge im Sinne einer psychologischen Werbewirkungsmessung.

[13] Vgl. Lammenett, E. (2017), S. 227

[14] Vgl. Yahoo (2016)

[15] Vgl. Duff, B./Faber, R. J. (2011), 51-62

[16] Vgl. Content Marketing Institute (o.J.)

[17] Vgl. Kreutzer, R. T./ Land, K.-H. (2017), S. 162

[18] Vgl. Beilharz, F. (2017), S. 2f.

[19] Vgl. Borst, F. (2017), S. 394ff.; dazu auch Kreutzer R. T./ Land, K.-H. (2017), S. 158

[20] Unter User-generated Content sind selbstgemachte, zumeist private Videos zu verstehen, die im Internet publiziert werden, vgl. Lammenet, E. (2017), S. 330.

[21] Influencer-Marketing beschreibt die Nutzung von Multiplikatoren und Meinungsführern im Online-Marketing, vgl. Schmelzer, M. (2016).

[22] Vgl. Kreutzer R. T./ Land, K.-H. (2017), S. 162

[23] Vgl. Bürker, M. (2017), S. 36ff.

[24] Vgl. Lammenett, E. (2017), S. 342

[25] Vgl. Opresnik, M. O./Yilmaz, O. (2016), S. 103ff. zum Thema Video-SEO; dazu auch Lammenett, E. (2017), S. 339f. zum Thema Seeding

[26] Vgl. Lammenett, E. (2017), S. 328

[27] Nieschlag, R/Dichtl, E./Hörschgen, H. (1988), S. 1035

[28] Vgl. Kreutzer R. T./ Land, K.-H. (2017), S. 157ff.

[29] Vgl. Lammenett, E. (2017), S. 273; dazu auch FH Schmalkalden (2010)

[30] Reichweite wird von der Autorin als notwendige Voraussetzung zur Erreichung eines jeden weiteren Ziels betrachtet. Erzielt das Video keine Reichweite im Sinne von erreichten Konsumenten (bzw. Betrachtern) und wird infolgedessen nicht ‚gesehen‘, kann es auch keine Zielerreichungswirkung bei diesen entfalten.

[31] Die Zuwendung von Aufmerksamkeit ist nach Kroeber-Riel der erste Schritt zur Wahrnehmung eines Reizes und damit ein notwendiges Kriterium für die kognitive Verarbeitung einer Werbebotschaft, vgl. Kroeber-Riel, W./Gröppel-Klein, A. (2013), S. 307.

[32] Vgl. BVDW (2011)

[33] Vgl. ebd.

[34] Vgl. Lammenett, E. (2017), S. 273

[35] Vgl. FH Schmalkalden (2010)

[36] Vgl. BVDW (2011); dazu auch Lammenett, E. (2017), S. 273f.

[37] Vgl. Kreutzer R. T./ Land, K.-H. (2017), S. 157ff.

[38] Auf die genannten Konstrukte und deren (Zusammen-)Wirken kann aufgrund des begrenzten Umfangs der vorliegenden Arbeit nicht vertiefend eingegangen werden.

[39] Vgl. Kloss, I. (2007), S. 190

[40] Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2015), S. 570ff.

[41] Vgl. BVDW (2011); dazu auch Lammenett, E. (2017), S. 273f.

[42] Auch erwähnt werden muss die Sicht der Suchmaschinenoptimierung, die oft der Grund für den Einsatz von Content-Marketing – und somit VCM – ist. Das Ziel dabei besteht in der Verbesserung der Position der Webseite in den Suchergebnissen von Google & Co., auf das Video-Content durch den Einfluss auf diverse Faktoren einzahlt. Vgl. Lammenett, E. (2017), 2017, S. 273; dazu edb. S. 342

[43] Vgl. Kloss, I. (2007), S. 190

[44] Vgl. Kreutzer R. T./ Land, K.-H. (2017), S. 176f.

[45] Vgl. Opresnik, M. O./Yilmaz, O. (2016), S. 171

[46] Eine Erklärung dafür könnte in der einfacheren Zugänglichkeit bzw. Messbarkeit der genannten quantitativen Kennzahlen liegen. Den Fokus bei der Erfolgskontrolle rein auf die ‚Performance‘ auszurichten und psychologische Faktoren außer Acht zu lassen erscheint jedoch nicht angemessen. So plädiert z. B. auch der Geschäftsführer einer großen Mediaagentur dafür, aus der Performance-Denke herauszukommen und digitale Werbekanäle hinsichtlich ihres Einflusses auf Markenbildung und Image zu prüfen (vgl. Nötting, T. (2017), S. 25). Auf diese Diskussion sowie eine Darstellung des Einflusses der psychologischen Komponenten auf Werbewirkung und Werbeerfolg wird mit Blick auf die Zielsetzung vorliegenden Themenstellung genauso wenig eingegangen, wie auf eine Vorstellung der dabei eingesetzten Messverfahren.

[47] Vgl. Felser, G. (2015), S. 419f.

[48] Da die vorliegende Studie sich an deutsche Internetnutzer richtet, steht nachfolgend das Videonutzungsverhalten selbiger Zielgruppe im Fokus.

[49] Vgl. Engel, B./Mai, L./Müller, T. (2017), S. 358ff.

[50] Vgl. Kupferschmitt, T. (2017), S. 457

[51] Die ARD/ZDF-Onlinestudie ermittelt im Auftrag der ARD/ZDF-Medienkommission seit 1997 jährlich Daten zur Internetnutzung in Deutschland. Für das Studienjahr 2017 stellt sie fest, dass 90 Prozent der deutschsprachigen Bevölkerung ab 14 Jahren online sind. Im Unterschied zur AGOF Reichweitenmessung, die für einen dreimonatigen Erhebungszeitraum im Juni 2017 die Internetnutzer in der Gesamtbevölkerung mit 80,3% (55,82 Millionen) ausweist, erfasst die ARD/ZDF-Onlinestudie die Zahl der Internetnutzer über konkrete Tätigkeiten wie z.B. die WhatsApp-Nutzung und nicht mittels einer pauschalen Abfrage der Internetnutzung (vgl. ARD/ZDF (2017a); dazu auch AGOF (2017)).

[52] Vgl. ARD/ZDF (2017a)

[53] Vgl. ARD/ZDF (2017b)

[54] Gesellschaft für Konsumforschung

[55] Vgl. GfK (2017)

[56] Basis = 668 Personen im BurdaForward Panel, die in Deutschland Online-Videos nutzen (vgl. Hubert Burda Media (2016), S. 6).

[57] Vgl. fischerAppelt/Appinio (2016), S. 16f.

[58] Die Studien beziehen sich stattdessen auf Online-Video-Werbespots: Untersucht werden z. B. die Effektivität von Online In-Stream Videospots (vgl. Hao Li/Hui-Yi Lo (2015)) oder die Auswirkungen von Werbevideoeigenschaften wie Länge, Humor und Informationsgehalt auf die wahrgenommene Werbeaufdringlichkeit (vgl. Goodrich, K./Schiller, S. Z./Galletta, D. (2015)). Wie eingangs gezeigt, ist VCM hiervon aufgrund anderer Vorzeichen abzugrenzen.

[59] Vgl. z.B. Brightcove (2016); Hubspot (2017); Heute und Morgen GmbH (2017); G+J e|MS (2016)

[60] Vgl. Felser, G. (2015), S. 421f.

[61] Vgl. Döring, K./Göritz, A. S./Moser, K. (2007), S. 177; dazu auch Felser, G. (2015), S. 422f.

[62] Vgl. Döring, K./Göritz, A. S./Moser, K. (2007), S. 179f.

[63] Trommsdorff, V./Teichert, T. (2011), S. 48f.

[64] Vgl. Felser, G. (2015), S. 111

[65] Vgl. Hohl, N. A. D./Naskrent, J. (2009), S. 4; dazu auch Kroeber-Riel, W./Gröppel-Klein, A. (2013), S. 461

[66] Vgl. Hohl, N. A. D./Naskrent, J. (2009), S. 5

[67] Vgl. Hohl, N. A. D./Naskrent, J. (2009), S. 74

[68] Vgl. Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2015), S. 109.; dazu auch Foscht, T./Swoboda, B. (2007), S. 122. Einen chronologischen Überblick zur Entwicklung verschiedener Involvement-Konzeptualisierungen liefern z. B. Poiesz, T. B. C./de Bont, C. J. P. M (1995), S. 448ff.

[69] Ein Überblick dazu findet sich z.B. bei Hohl, N. A. D./Naskrent, J. (2009), S. 16ff.

[70] Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2015), S. 108

[71] Trommsdorff, V./Teichert, T. (2011), S. 49

[72] Auf die Ausprägungen von High und Low Involvement wird explizit in Kap. 2.2.3 eingegangen.

[73] Kroeber-Riel, W. (1993), S. 98ff.; zitiert nach Kroeber-Riel, W./Gröppel-Klein, A. (2013), S. 96

[74] Abzugrenzen hiervon ist die prozessbezogenen Perspektive, auf die nicht näher eingegangen wird. Zur Konzeptualisierung von Involvement als Prozess vgl. Greenwald, A. G./Clark, L., (1984), S. 581ff.

[75] Vgl. Kroeber-Riel, W./Gröppel-Klein, A. (2013), S. 461

[76] Auf die hier angesprochenen personenspezifischen Faktoren als Ursache von Involvement wird in Kap. 2.2.2 näher eingegangen.

[77] Vgl. Foscht, T./Swoboda , B. (2007), S. 122

[78] Vgl. Deimel, K. (1989), S. 155

[79] Vgl. Trommsdorff, V./Teichert, T. (2011), S. 49f.

[80] Diese Systematisierung geht zurück auf Deimel (1989) sowie Trommsdorff (1989) und scheint allgemein anerkannt, da viele weitere daran angelehnt sind. Das stimulusspezifische Involvement kann dabei u. a. weiter in Produkt- und Medieninvolvement untergliedert werden (vgl. Hohl, N. A. D./Naskrent, J. (2009), S. 23ff.). Da sich die vorliegende Arbeit im Kern mit Videoformaten beschäftigt, werden diese Determinanten sowie zusätzlich das Botschafts- bzw. Werbemittel-involvement nachfolgend ebenfalls berücksichtigt. Oft wird zudem Marken- und Kaufinvolvement (z.B. Mühlbacher, H. (1988), S. 85ff.) als Bezugsobjekt genannt, worauf hier jedoch nicht eingegangen werden kann. Eine Übersicht zur Systematisierung verschiedener Involvementauslöser findet sich bei Hohl, N. A. D./Naskrent, J. (2009), S. 25.

[81] Vgl. Kroeber-Riel, W./Gröppel-Klein, A. (2013), S. 461

[82] Mit personenspezifischem Involvement ist auch das typische Konsumentenverhalten bei Intensiv-betreibern eines Hobbies zu erklären, vgl. hierzu z.B. Trommsdorff, V./Teichert, T. (2011), S. 52f.. Wegen des begrenzten Umfangs dieser Arbeit kann darauf jedoch nicht näher eingegangen werden.

[83] Vgl. Rössler, P. (2011), S. 172

[84] Vgl. Kroeber-Riel, W./Gröppel-Klein, A. (2013), S. 286; dazu auch ebd. S. 352

[85] Vgl. Kroeber-Riel, W./Gröppel-Klein, A. (2013), S. 352; dazu auch ebd. S. 461

[86] Vgl. Lachmann, U. (2002), S. 28

[87] Vgl. Kroeber-Riel, W./Gröppel-Klein, A. (2013), S. 461; dazu auch ebd. S. 599

[88] Hohl und Naskrent fassen diesbezüglich den Stand in der Literatur zusammen und stellen fest, dass häufig die Fehlkategorisierung in High oder Low Involvement- Produkte erfolgt. Involvement ist jedoch keine produktimmanente Eigenschaft. Vielmehr hängt die Höhe des Involvements von der Relevanz ab, die das Produkt in einer bestimmten Situation für diese Person hat. Es ist nicht der Stimulus an sich, der hohes Involvement auslöst, sondern die interindividuellen Ziele und Bedürfnisse, die mit diesem Stimulus befriedigt werden sollen, vgl. Hohl, N. A. D./Naskrent, J. (2009), S. 46f.; dazu auch Trommsdorff, V./Teichert, T. (2011), S. 51.

[89] Vgl. Kroeber-Riel, W./Gröppel-Klein, A. (2013), S. 461f.

[90] Krugman (1971) bezeichnet damit einhergehend die Fernsehnutzung (bildhaft-emotionalisierend) als Low Involvement-Situation und stellt dem Gegenüber die Nutzung von Printmedien (kognitiv-aktiv geprägt) als High Involvement-Situation dar. In der Literatur finden sich hierzu jedoch widersprüchliche Belege, vgl. hierzu z. B. Worchel, S./Andreoli, V./Eason, J (1975), S. 157ff.

[91] Vgl. Trommsdorff, V./Teichert, T. (2011), S. 53f.

[92] Vgl. Tyebjee, T.T. (1979), S. 94ff; dazu auch Schenk, M (2007), S. 253

[93] Hohl und Naskrent merken bzgl. der Führung des Botschaftsinvolvements als eigenständige Involvement-Kategorie kritisch an, dass die Bereitschaft des Konsumenten zur Auseinandersetzung mit einer Werbebotschaft entweder die Konsequenz des Objektinvolvements (mit dem Produkt) sei, oder eine Folge der Aktivierungswirkung durch die Werbung, vgl. Hohl, N. A. D./Naskrent, J. (2009), S. 79f.

[94] Vgl. Trommsdorff, V./Teichert, T. (2011), S. 53

[95] Vgl. Trommsdorff, V./Teichert, T. (2011), S. 42; dazu auch Deimel, K. (1989), S. 159

[96] Vgl. Hohl, N. A. D./Naskrent, J. (2009), S. 49

[97] Vgl. Jeck-Schlottmann, G. (1988), S. 5

[98] Als weitere mögliche Perspektive für die Zusammenfassung der genannten Determinanten lässt sich die Einteilung in subjektiv wahrgenommene Kosten einerseits (u. a. Risiko der Entscheidung), sowie subjektiv erwarteter Nutzen andererseits (u. a. Bedürfnisbefriedigung durch das Objekt) nennen (vgl. Hohl, N. A. D./Naskrent, J. (2009), S. 51ff). Vor dem Hintergrund der vorliegenden Themenstellung scheint eine Beschäftigung damit hier jedoch nicht weiter zweckmäßig.

[99] Vgl. Unger, F. (1986), S. 47; dazu auch Raab, G./Unger, A./Unger, F. (2010), S. 24f.

[100] Vgl. Deimel, K. (1989), S. 153f.

[101] Vgl. Deimel, K. (1989), S. 154

[102] Vgl. Blecker, U. (1983), S. 169f.

[103] Vgl. Deimel, K. (1989), S. 155

[104] Vgl. Jeck-Schlottmann, G. (1988), S. 12 und S. 41; zitiert nach Deimel, K. (1989), S. 155f.

[105] Vgl. Celsi, R. L./Olsen, J. C. (1988), S. 219; zitiert nach Deimel, K. (1989), S. 156

[106] Im Rahmen dieser Arbeit steht die Werbewirkung von VCM zwar nicht im Fokus. Es ist jedoch anzunehmen, dass diese für die werbetreibenden Unternehmen bei der Konzeption und Erstellung des Videomaterials eine bedeutende Rolle spielt und letztlich die Entstehung des Videos maßgeblich beeinflusst. Daher werden zwei ausgewählte Theorien kurz vorgestellt. Auf weitere Wirkungsmodelle von Involvement wie z. B. im Rahmen der Lernhierarchien (Wirkung – Einstellung – Verhalten versus Wirkung – Verhalten – Einstellung) oder das Model der Levels of Processing von Craig/Lockhart (1972) kann nicht näher eingegangen werden, vgl. hierzu Deimel, K. (1989), S. 157f.

[107] Vgl. Batra, R./Ray, M. L. (1985); zitiert nach Moser, K. (2007), S. 18ff.

[108] Vgl. Hawkins, S. A./Hoch, S. J. (1992); zitiert nach Moser, K./Döring, K. (2008), S. 245

[109] Vgl. Schweiger, W. (2007), S. 199

[110] Vgl. Cacioppo, J. T./Petty, R. E./Morris, K. (1983), S. 805ff.

[111] Vgl. Schweiger, W. (2007), S. 199; dazu auch ebd. 201

[112] Vgl. Donnerstag, J. (1996), S. 303

[113] Vgl. Trommsdorff, V./Teichert, T. (2011), S. 50

[114] Vgl. Trommsdorff, V.: 2009, S. 49f.

[115] Vgl. Thorelli, H. B. / Thorelli, S. V. (1977), S. 251

[116] Vgl. Trommsdorff , V.: 2009, S. 49f.

[117] In diesem Zusammenhang zitieren Kroeber-Riel und Gröppel-Klein eine Studie der Forschergruppe Kaas (1981), die zum Ergebnis kam, dass Informationssucher (ergo: hoch involvierte Personen) ausgesprochen wenig konsumkritisch sind. Sie merken an, dass möglicherweise die intensive Suche nach Produktinformationen a) mehr Kaufgelüste wecke bzw. b) bei besonders kaufwilligen Konsumenten allein der Rechtfertigung diene; vgl. Kroeber-Riel, W./Gröppel-Klein, A. (2013), S. 351; dazu auch Tölle, K./Hofacker, T./Kaas, K. P. (1981), S. 49.

[118] Vgl. Kroeber-Riel, W./Gröppel-Klein, A. (2013), S. 438

[119] Vgl. Unger, F. (1986), S. 48; dazu auch Raab, G./Unger, A./Unger, F. (2010), S. 99

Ende der Leseprobe aus 115 Seiten

Details

Titel
Content-Marketing mit Videoformaten. Die Involvement-Wirkung von Videos als Prädiktor für ihre Erfolgsaussichten
Hochschule
SRH Hochschule Riedlingen
Note
1,0
Autor
Jahr
2018
Seiten
115
Katalognummer
V450179
ISBN (eBook)
9783668857469
ISBN (Buch)
9783668857476
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Video-Content-Marketing, Erfolgsprognose, Involvement, Wirtschaftspsychologie
Arbeit zitieren
Kerstin Majores (Autor), 2018, Content-Marketing mit Videoformaten. Die Involvement-Wirkung von Videos als Prädiktor für ihre Erfolgsaussichten, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/450179

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