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Erfolgsfaktoren einer E-Commerce-Website

Empirische Identifikation vertrauensfördernder Signale im Internet-Einzelhandel

AutorDennis Ahrholdt
VerlagGabler Verlag
Erscheinungsjahr2010
Seitenanzahl321 Seiten
ISBN9783834986375
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis46,99 EUR
Dennis Ahrholdt untersucht mit dem Partial-Least-Squares-Verfahren, wie sich die Vertrauensausbildung - als zentrale Antezedenz der Kaufabsicht - positiv im E-Commerce beeinflussen lässt. Die Ergebnisse können als Entscheidungsgrundlage für Investitionen zur Steigerung der Conversion-Rate dienen.

Dr. Dennis Ahrholdt war als Entscheidungsträger im mittelständischen Online-Einzelhandel tätig und ist heute wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Unternehmensforschung der Universität Hamburg.

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Leseprobe
4. Explikation des Vertrauensbegriffs (S. 47-48)

4.1. Konzeptionelle Grundlagen

Faktoren wie der Erfahrungsgutcharakter von Handelsdienstleistungen bei zusätzlich asynchronem Ressourcenaustausch, die mangelnde physische Inspizierbarkeit, die unpersönliche Interaktion mit einer Website, der unklare Rechtsraum sowie geringes Verständnis der Technologie – subsumiert ein mangelhafter Informationsstand beim Käufer – führen beim Konsumenten häufig zu fehlendem Vertrauen in die Qualität des Metaproduktes (vgl. Abschnitt 3.2. und 3.3.).

Zugleich wird damit aber auch die Bedeutung von Vertrauen in Gegenwart asymmetrischer Informationsverteilung akzentuiert und macht es zu einem essentiellen Faktor im Online-Einzelhandel. Dies ist auch die einhellige Meinung der Wissenschaftsgemeinde, die sich bereits mit einer Vielzahl von Arbeiten dem Thema widmet (vgl. Abschnitt 3.3.).

Um die inhaltliche Diskussion der zentralen Determinante „Vertrauen“ bei der vorliegenden Untersuchung im Kontext der TPB führen zu können, ist es notwendig, das allgemeine Begriffsverständnis über die in Abschnitt 3.3. aufgezeigten Korrespondenzbeziehungen zum Einstellungskonstrukt hinausgehend zu präzisieren und inhaltlich adäquat zu erfassen.

Es existiert eine Vielzahl wissenschaftlicher Vertrauensdefinitionen aus der Psychologie, Soziologie und Ökonomie (Ajzen, 1989; Irion, 2007, S. 116 ff. und die dort angegebenen Literatur). Das Verständnis von Vertrauen ist dabei sowohl wissenschaftsdisziplinübergreifend als auch intradisziplinär uneinheitlich. In diesem Zusammenhang spricht Shapiro (1987, S. 625) von einem „confusing potpourri“. Vertrauen wird als Erwartung, Einstellung, Intention oder auch Verhalten interpretiert (vgl. Bhattacherjee, 2002; Mayer et al., 1995; McKnight et al., 2002 und die dort angegebene Literatur). Mayer et al. (1995), McKnight (2002), McKnight et al. (2002) oder Irion (2007, S. 116 ff.) unternehmen daher den Versuch, gemeinsame Elemente aus allen Definitionen und Interpretationen herauszuarbeiten, um ein interdisziplinär gültiges Verständnis von Vertrauen zu schaffen.

Nach ihren Ergebnissen ist Vertrauen immer situations- und kontextbezogen, so dass der situative und soziale Bezugsrahmen in die Begriffsausgestaltung einbezogen werden muss (vgl. auch Lewicki und Bunker, 1995). Vertraut man bspw. einem Unternehmen, welches seine Leistungen bzw. Produkte im stationären Handel anbietet, heißt das nicht, dass das Vertrauen in das Unternehmen übertragbar ist, sollte es Leistungen bzw. Produkte über das Internet vertreiben (Schlosser et al., 2006). Hinsichtlich der Situationsspezifität lässt sich für die vorliegende Arbeit die Transaktionsbeziehung im Sinne des in Abschnitt 1.2. herausgearbeiteten Untersuchungsgegenstandes präzisieren.

Es geht also um eine Form des sog. überlegten Erstvertrauens (vgl. Abschnitt 4.2.3.). Über alle Wissenschaftsdisziplinen hinweg betrachtet, lassen sich zwei „Komponenten“ von Vertrauen ausmachen. Vertrauen konstituiert sich durch einen intrapersonellen und einen interpersonellen Zustand. Es wird zwischen einem subjektiven Vertrauenszustand, der sich beim Vertrauensgeber aus den erwarteten Verhaltenskonsequenzen ausbildet, und einer (in-
Inhaltsverzeichnis
Geleitwort6
Danksagung8
Inhaltsverzeichnis10
Abbildungsverzeichnis13
Tabellenverzeichnis15
Abkürzungsverzeichnis17
Symbolverzeichnis19
Website-Verzeichnis22
1. Einleitung23
1.1. Problemstellung23
1.2. Abgrenzung von Untersuchungsgegenstand und -objekt28
1.3. Gang der Untersuchung zur Erreichung der Forschungsziele34
2. Methodik der Untersuchung37
2.1. Die Empirie als Forschungsmethode37
2.2. Quantitative Erfolgsfaktorenforschung unter Einsatz von Strukturgleichungsmodellen40
2.2.1. Grundlagen40
2.2.2. Wahl des Schätzalgorithmus (Partial-Least-Squares-Verfahren vs. Kovarianzstrukturanalyse)44
2.3. Zur Notwendigkeit einer empirischen Erfolgsfaktorenmessung mit PLS im E-Commerce49
3. Theoretische Grundlagen und Determinanten des Kaufverhaltens im Online-Einzelhandel52
3.1. Identifikation einer geeigneten Theorie zur Erklärung des Online-Kaufverhaltens52
3.1.1. Übersicht möglicher Erklärungsansätze52
3.1.2. Einstellung als Prädiktor einer Verhaltensabsicht54
3.1.3. Theory of Planned Behavior (Theorie des geplanten Verhaltens)56
3.2. Barrieren für die Ausbildung einer Kaufabsicht im Online-Einzelhandel60
3.2.1. Barrieren aus technischer Perspektive60
3.2.2. Barrieren aus ökonomischer und infrastruktureller Perspektive62
3.2.3. Barrieren aus soziologischer bzw. psychologischer Perspektive63
3.3. Vertrauen als Einstellung und zentrale Antezedenz des Kaufverhaltens im Online-Einzelhandel64
4. Explikation des Vertrauensbegriffs67
4.1. Konzeptionelle Grundlagen67
4.2. Einflussdimensionen und Einflussgrößen71
4.2.1. Einflussgrößen des Vertrauensnehmers71
4.2.1.1. Vertrauensrelevante Erwartungen im Kontext der Theory of Planned Behavior71
4.2.1.1.1. Kompetenz74
4.2.1.2. Wohlwollende Intention75
4.2.1.3. Integrität76
4.2.2. Einflussgrößen des Vertrauensgebers77
4.2.3. Kontextspezifische Situation als Determinante des zur Anwendung kommenden Vertrauenskonzeptes79
4.2.4. Risiko als notwendige Voraussetzung für die Relevanz von Vertrauen81
4.2.5. Zusammenfassende Identifikation der Website als Hauptdeterminante für den Vertrauenstransfer84
4.3. Signale als Gestaltungsfaktoren vertrauensrelevanter Erwartungen86
4.3.1. Informationsökonomische Betrachtung86
4.3.2. Typologie von Signalen88
4.3.2.1. Grundüberlegungen zur Funktionsweise von Signalen88
4.3.2.2. Default-Independent Sale-Independent Signals93
4.3.2.3. Default-Independent Sale-Contingent Signals94
4.3.2.4. Default-Contingent Revenue-Risking Signals95
4.3.2.5. Default-Contingent Cost-Risking Signals96
4.3.3. Einsatz von Signalen im Online-Einzelhandel – eine Zusammenfassung empirischer Ergebnisse97
4.3.4. Konkretisierung der typologiebasierten Signalkonstrukte für die empirische Untersuchung110
5. Das Partial-Least-Squares-Verfahren zur quantitativen Analyse von Strukturgleichungsmodellen124
5.1. Entstehungsgeschichte des Partial-Least-Squares-Ansatzes124
5.2. Schätzung von Modellen mit mehreren latenten Variablen125
5.2.1. Schätzalgorithmus125
5.2.2. Numerisches Fallbeispiel131
5.2.3. Schätzung von Modellen mit Konstrukten höherer Ordnung138
5.2.4. Segmentierungsmethoden141
5.2.4.1. Schätzung von Modellen mit moderierenden Effekten141
5.2.4.2. A priori-Segmentierungsmethoden142
5.2.4.3. A posteriori-Segmentierungsmethoden146
5.3. Validierung von PLS-Strukturgleichungsmodellen146
5.3.1. Gütebeurteilung als Gegenstand neuerer PLS-Forschung146
5.3.2. Gütebeurteilung von Messmodellen147
5.3.2.1. Gütebeurteilung reflektiver Messmodelle147
5.3.2.2. Gütebeurteilung formativer Messmodelle152
5.3.3. Gütebeurteilung von Strukturmodellen161
5.3.4. Gütebeurteilung der Segmentierungsansätze166
5.3.4.1. Statistische Ergebnisprüfung der multiplen Gruppenanalyse166
5.3.4.2. Kritische Diskussion der statistischen Ergebnisprüfung multipler Gruppenanalysen168
5.3.4.3. Statistische Ergebnisprüfung von Interaktionstermen169
5.3.5. Exkurs: Logik von Hypothesen- und Signifikanztests im Kontext der Gütebeurteilung von PLS-Pfadmodellen170
5.3.5.1. (Fehl-)Implikationen aus der Untersuchung der Nullhypothese170
5.3.5.2. Die Entscheidung für ein- oder zweiseitige Tests im PLS-Kontext171
6. Empirische Untersuchung zur signalbasierten Prognose der vertrauensvollen Kaufabsicht174
6.1. Forschungsdesign174
6.1.1. Erhebungsmethode174
6.1.2. Zur Messkonzeption der latenten Konstrukte und der moderierenden Variablen176
6.1.2.1. Operationalisierung der reflektiv gemessenen Konstrukte176
6.1.2.1.1. Vertrauen und vertrauensrelevante Erwartungen176
6.1.2.1.2. Subjektive Norm und Wahrgenommene Verhaltenskontrolle178
6.1.2.1.3. Kaufabsicht178
6.1.2.2. Operationalisierung der formativ gemessenen Signalkonstrukte179
6.1.2.3. Segmentierungsrelevante Variable182
6.1.3. Durchführung der empirischen Erhebung182
6.1.3.1. Untersuchungsobjekte und Bedarfsszenario182
6.1.3.2. Pilot-Test184
6.1.3.3. Datenerhebung, Datengrundlage und Datenqualitätskorrektur184
6.2. Empirische Ergebnisse zum Globalmodell186
6.2.1. Erstes Ergebnis der PLS-Modellschätzung186
6.2.2. Gütebeurteilung der reflektiven Messmodelle188
6.2.3. Gütebeurteilung der formativen Messmodelle193
6.2.4. Gütebeurteilung des Strukturmodells198
6.2.5. Zusammenfassende Gütebeurteilung des Gesamtmodells202
6.2.6. Diskussion und Interpretation der Ergebnisse des Globalmodells205
6.3. Empirische Ergebnisse der multiplen Gruppenanalyse218
6.3.1. Gütebeurteilung des Segments „Bekannte Marktführer“218
6.3.2. Gütebeurteilung des Segments „Unbekannte Kleine und Mittlere Unternehmen“222
6.3.3. Statistischer Ergebnisvergleich der Segmentmodelle226
6.3.4. Ergebnisdiskussion und -interpretation der multiplen Gruppenanalyse235
6.3.5. Modellerweiterung „Bekannte Marktführer“ um ein Image-Signal248
6.3.5.1. Modellergebnisse248
6.3.5.2. Interpretation der Ergebnisse250
6.4. Empirische Ergebnisse zur Interaktionsvariable „Systemrisiko”253
6.5. Direkte Signalpräferenz vs. PLS-Ergebnisse256
7. Kritische Würdigung260
Anhang269
Literaturverzeichnis309

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