ARBEITSPAPIER
WORKING PAPER
Nr. 43/2007
Klaus Backhaus
Maurice Eschweiler
Philipp Hohmann
Einfluss der Preisdarstellung bei der Nutzung
von internetbasierten Preisvergleichsdiensten –
eine experimentell gestützte Replikation
Herausgeber:
Förderkreis für Industriegütermarketing e.V.
an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster
c/o Prof. Dr. Klaus Backhaus
Am Stadtgraben 13-15, 48143 Münster
Tel.:
0251-83-22861
Fax:
0251-83-22903
II
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Prof. Dr. Dr. h. c. Klaus Backhaus
c/o Marketing Centrum Münster
Institut für Anlagen und Systemtechnologien
Am Stadtgraben 13-15
48143 Münster
Tel.: 0251-83-22861
Fax: 0251-83-22903
e-mail: [email protected]
Dr. Maurice Eschweiler
c/o Marketing Centrum Münster
Institut für Anlagen und Systemtechnologien
Am Stadtgraben 13-15
48143 Münster
Tel.: 0251-83-29927
Fax: 0251-83-22903
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Dipl.-Kfm. Philipp Hohmann
Hoher Heckenweg 36
48147 Münster
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Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis ............................................................................................................III
Abbildungsverzeichnis .....................................................................................................V
Tabellenverzeichnis ........................................................................................................ VI
Abkürzungsverzeichnis ................................................................................................. VII
1 Einleitung......................................................................................................................1
2 Preissuche im Rahmen von Preisvergleichsdiensten ....................................................2
2.1 Preissuche als bedeutsames Konstrukt des Behavioral Pricing.............................2
2.1.1 Begriffsabgrenzung ......................................................................................2
2.1.2 Theoretische Fundierung der Preissuche......................................................3
2.1.2.1 Informationsökonomie .....................................................................3
2.1.2.2 Verhaltenswissenschaftliche Theorien .............................................5
2.1.3 Ausgewählte empirische Befunde zur Preissuche........................................7
2.2 Preisvergleichsdienste als bedeutsame Dienstleistung ..........................................9
2.2.1 Begriffsabgrenzung und Bedeutung.............................................................9
2.2.2 Ausgewählte Heuristiken der Preissuche im Rahmen von
Preisvergleichsdiensten ..............................................................................11
3 Das Konzept der Preisdarstellung im Rahmen von Preisvergleichsdiensten .............13
3.1 Begriff der Preisdarstellung.................................................................................13
3.2 Theoretische Anknüpfungspunkte der Preisdarstellung ......................................14
3.2.1 Theorien der Referenzpreisforschung ........................................................14
3.2.2 Prospect Theorie.........................................................................................17
3.3 Die Wirkung der Preisdarstellung auf das Risikoverhalten im Rahmen von
Preisvergleichsdiensten........................................................................................21
3.4 Zwischenfazit und Ableitung der Hypothesen für die empirische Analyse ........22
4 Empirische Analyse des Einflusses der Preisdarstellung auf Verhaltensabsichten....25
4.1 Empirische Analyse als erweiterte und modifizierte Replikation .......................25
4.2 Datenerhebung im Rahmen eines internetbasierten Laborexperiments ..............26
4.2.1 Auswahl der Stimuli...................................................................................26
4.2.2 Operationalisierung der unabhängigen Variablen......................................28
4.2.3 Gestaltung des Experiments .......................................................................33
4.2.4 Beschreibung der Stichprobe .....................................................................35
4.2.5 Manipulation Checks..................................................................................36
4.3 Operationalisierung der Wirkungskriterien .........................................................37
III
IV
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
4.4 Prüfung der Hypothesen...................................................................................... 42
4.4.1 Auswahl der geeigneten statistischen Verfahren....................................... 42
4.4.2 Prüfung der Anwendungsvoraussetzungen ............................................... 42
4.4.3 Test der Hypothesen zum direkten Einfluss der Preisdarstellung auf
den Value of the Offer und Kaufabsichten................................................. 44
4.4.4 Test der Hypothesen zum moderierenden Einfluss der Preisdarstellung
auf die Suchabsicht .................................................................................... 49
4.5 Diskussion der Ergebnisse .................................................................................. 51
5 Zusammenfassung und Ausblick ............................................................................... 56
Anhang............................................................................................................................ 57
Literaturverzeichnis ........................................................................................................ 85
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Vergleichsprozesse zur Beurteilung eines Preises in Abhängigkeit von
der zugrunde liegenden Wahrnehmungstheorie .............................................16
Abb. 2:
Hypothetische Wertfunktion der Prospect Theorie .......................................18
Abb. 3:
Operationalisierung der Preisdarstellung innerhalb der Studie von
Grewal und Lindsey-Mullikin (Experiment 1)...............................................30
Abb. 4:
Modifizierte Operationalisierung der Preisdarstellung ..................................31
Abb. 5:
Beispiel einer Preisvergleichsliste innerhalb des Laborexperiments .............34
Abb. 6:
Soziodemographische Struktur der Stichprobe ..............................................36
Abb. 7:
Analyse des Antwortverhaltens innerhalb des Messmodells Suchabsicht .....54
V
VI
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Tabellenverzeichnis
Tab. 1: Manipulation Check für den Faktor Preisspanne ........................................... 37
Tab. 2:
Originalquellen der verwendeten Messmodelle ............................................. 39
Tab. 3: Gütekriterien zur Beurteilung der Messmodelle ............................................ 40
Tab. 4:
Prüfung der Korrelation der abhängigen Variablen ....................................... 42
Tab. 5:
Überblick über die Ergebnisse der Prämissenprüfung ................................... 43
Tab. 6: Ergebnisse der MANCOVA zur Überprüfung der Hypothesen 3 und 4 ....... 45
Tab. 7: Ergebnisse der Follow-Up-ANCOVAs zur Überprüfung
der Hypothesen 3 und 4 ................................................................................. 46
Tab. 8: Ergebnisse der Post Hoc-Tests zur Überprüfung der Hypothese 3 ................ 47
Tab. 9:
Überprüfung des Einflusses des interagierenden Faktors Preisspanne .......... 47
Tab. 10: Ergebnisse des Brown-Forsythe-Test zur Überprüfung der Hypothese 4...... 48
Tab. 11: Ergebnisse der ANCOVA zur Überprüfung der Hypothesen 1 und 2 ........... 49
Tab. 12: Ergebnisse des Post-Hoc-Tests zur Prüfung von Hypothese 2....................... 50
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Abkürzungsverzeichnis
ERP
Externer Referenzpreis
EUT
Expected Utility Theory (Erwartungsnutzentheorie)
G/LM
Dhruv Grewal und Joan Lindsey-Mullikin
IRP
Interner Referenzpreis
p
Probability (Wahrscheinlichkeit)
PVD
Preisvergleichsdienst(e)
PT
Prospect Theorie
VII
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
1
1
Einleitung
Die Etablierung des Internets als virtuelle Einkaufsstätte hat in den letzten 10 Jahren für
einen weit reichenden Wandel des Käuferverhaltens gesorgt. Als eine der wichtigsten Ursachen hierfür gilt ein geradezu dramatischer Rückgang der Suchkosten der Nachfrager.1
So können mit Hilfe des Internets jegliche Art von Produktinformationen in kürzester Zeit
und unter minimalem Aufwand abgerufen und für Kaufentscheidungen nutzbar gemacht
werden. Eine wesentliche Verstärkung erfährt dieser Trend durch den noch relativ jungen,
aber enorm wachsenden Geschäftszweig der so genannten (internetbasierten) Preisvergleichsdienste. Diese ermöglichen dem Konsumenten, für ein bestimmtes Produkt mit nur
einem „Click“ den günstigsten Preis unter einer Vielzahl konkurrierender Online-Händler
zu ermitteln. Einer repräsentativen Umfrage der Forschungsgruppe Wahlen zufolge nutzen
mittlerweile 70 Prozent aller deutschen Internetnutzer das Internet zum Preisvergleich.2
Beschäftigen sich verschiedene Bereiche der Volks- und Betriebswirtschaftslehre und hier
insbesondere die verhaltenswissenschaftliche Preisforschung (Behavioral Pricing) schon
seit Jahrzehnten intensiv mit dem Phänomen der Preissuche im Rahmen des stationären
Handels, sind im Hinblick auf die digitale Form der Preissuche noch viele Fragen unbeantwortet. Zahlreiche Studien konnten bereits die Vermutung bestätigen, dass die Suchintensität durch eben diese Digitalisierung neue Dimensionen angenommen hat. Dies bedeutet auch, dass die Frage nach den Einflussfaktoren des Kaufverhaltens in diesem Kontext
für die Marketingwissenschaft, aber auch für die Online-Händler und die Manager der
Preisvergleichsdienste von zunehmend hoher Relevanz ist.
Vor diesem Hintergrund ist ein wesentliches Ziel der vorliegenden Arbeit, einen theoretisch und empirisch fundierten Beitrag zur Beantwortung dieser Frage zu leisten. Dabei
bilden die durch die Autoren Grewal und Lindsey-Mullikin jüngst gewonnenen Erkenntnisse über den moderierenden Einfluss der Preisdarstellung beim Wirkungszusammenhang
der Preisspanne und der Anzahl an Wettbewerbern auf die Preissuche einen Schwerpunkt
der vorliegenden Arbeit. Nicht nur die Neuartigkeit dieser Erkenntnisse selbst, sondern
auch die spezielle Ableitung des Preisdarstellungskonzeptes bietet einen ausreichenden
Anlass für die Durchführung einer empirischen Replikation. Über die Beeinflussung der
1
2
Vgl. Brynjolfsson, Dick, Smith (2004), S. 1; Brynjolfsson, Smith (2000), S. 568.
Vgl. Forschungsgruppe Wahlen (2006).
2
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Preissuche hinaus soll ergänzend zur Referenzstudie das Konzept der Preisdarstellung auch
im Hinblick auf die Preisbeurteilung und die Kaufabsicht hin überprüft werden.
Hierfür werden diesem Kapitel folgend zunächst die theoretischen Grundlagen und einige
für den Kontext relevanten empirischen Befunde der Preissuche erläutert. Anschließend
werden das Wesen und die Besonderheiten von internetbasierten Preisvergleichsdiensten
thematisiert und mögliche Einflussfaktoren der Preissuche in diesem Kontext identifiziert.
Da im Rahmen dieser Arbeit auf eine Hinführung zu den der Referenzstudie zugrunde liegenden theoretischen Ableitungen großer Wert gelegt wird, soll in Kapitel 3 das vermutlich moderierend wirkende Konzept der Preisdarstellung ausführlich im Hinblick auf seine
Verhaltensimplikationen beschrieben werden. Auf dieser Basis werden am Ende des Kapitels Hypothesen für die anschließende empirische Analyse aufgestellt. Die Überprüfung
dieser Hypothesen erfolgt sodann durch die Auswertung von Daten, die im Rahmen eines
internetbasierten Laborexperiments gewonnen werden konnten. Nach der Bestimmung der
Stimuli werden die abgefragten Konstrukte zunächst mit Hilfe eines anspruchsvollen Instrumentariums operationalisiert. Einer vollständigen Prüfung der Verfahrensprämissen
folgend, werden nunmehr die Hypothesen im Rahmen mehrerer varianzanalytischer Verfahren überprüft und deren Ergebnisse ausführlich diskutiert. Den Abschluss der Arbeit
bildet schließlich eine zusammenfassende Darstellung der wichtigsten Ergebnisse.
2
Preissuche im Rahmen von Preisvergleichsdiensten
2.1
Preissuche als bedeutsames Konstrukt des Behavioral Pricing
2.1.1
Begriffsabgrenzung
Die Preissuche stellt ein zentrales Konstrukt innerhalb der so genannten Behavioral Pricing-Forschung dar.3 Das Behavioral Pricing kennzeichnet einen preispolitischen Forschungszweig, der von der Erkenntnis geleitet wird, dass preisbezogene Verhaltensweisen
häufig nicht den Voraussagen preistheoretischer Ansätze entsprechen, sondern sehr stark
von psychologischen Faktoren geprägt sind.4 In dem Zusammenhang analysiert das Behavioral Pricing wie Kunden Preisinformationen suchen, diese wahrnehmen, bewerten und
3
4
Vgl. Beatty, Smith (1987), S. 83. In einem übergeordneten Kontext kann die Preissuche der Informationsaufnahme im Rahmen des in der Psychologie vorherrschenden Informationsverarbeitungsansatzes
zugeordnet werden .Vgl. Kroeber-Riel, Weinberg (2003), S. 247 ff.
Vgl. Homburg, Krohmer (2002), S. 582; Meffert (2000), S. 493; Homburg, Koschate (2005), S. 1 f.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
3
erinnern, wie sie auf Preisangebote reagieren und wie sie Preisinformationen in ihren Urteilen und Entscheidungen nutzen.5
Das Konstrukt der Preissuche beschreibt das Ausmaß an preisbezogenen Informationsaktivitäten bei Kaufentscheidungen.6 Diller spricht synonym zur Preissuche von der Preisachtsamkeit. Neben der Preisachtsamkeit subsumiert er die Preisgewichtung (die relative Bedeutung, die ein Kunde dem Preis beimisst) und das Alternativenbewusstsein (das Bedürfnis des Kunden, alle objektiv verfügbaren Kaufalternativen zu berücksichtigen) dem Oberbegriff des Preisinteresses.7 Während die letztgenannten Teilkonstrukte motivationale Aspekte des Preisverhaltens darstellen, handelt es sich bei der Preissuche um die Umsetzung
der Preismotivation in tatsächliches Verhalten. Der Fokus der folgenden Betrachtung soll
aufgrund der direkten Verhaltenwirksamkeit auf der Preissuche im Sinne der Preisachtsamkeit liegen. Diese soll im Folgenden theoretisch fundiert werden.
2.1.2
Theoretische Fundierung der Preissuche
2.1.2.1 Informationsökonomie
Die Informationsökonomie wurde von Stigler (1961) begründet und untersucht im Kern
das Entscheidungsverhalten von Individuen und die Entstehung von Marktgleichgewichten
unter der Annahme unvollkommener Information.8
Unvollkommene Informationen im Sinne der Informationsökonomie beschreiben Informationsasymmetrien zwischen Anbietern und Nachfragern und begründen damit die Existenz
der so genannten Marktunsicherheit. So hat beispielsweise der Nachfrager eines Produkts
oder einer Dienstleistung häufig ein geringeres Wissen über kaufrelevante Eigenschaften
des Angebotes (z.B. Qualität oder Preis-Leistungs-Verhältnis) als der Anbieter selbst.9 Die
Verminderung dieser Unsicherheit bildet die Basis verschiedener Ansätze der Informationsökonomie.
Für die vorliegende Arbeit sind vor allem Implikationen
der so genannten Such-
kostenansätze relevant.10 Innerhalb der Suchkostenansätze wird versucht zu beschreiben,
auf welche Weise sich Nachfrager bei der Beschaffung von Preis- oder Qualitätsinformati5
6
7
8
9
Homburg, Koschate (2005), S. 2.
Vgl. Diller (2000), S. 117.
Vgl. Diller (2000), S. 113 ff.
Vgl. Stigler (1961), S. 213 ff.; Bayón (1997), S. 16 f.
Dies gilt auch umgekehrt, so hat z. B. der Anbieter einer Versicherung geringere Kenntnis über versicherungsrelevante Eigenschaften oder Aktivitäten des Nachfragers.
4
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
onen verhalten.11 Dabei wird angenommen, dass ein Kunde, der ein bestimmtest Produkt
kaufen möchte, solange nach dem günstigsten Preis (oder der besten Qualität) für dieses
Produkt sucht, bis die Grenzkosten der Suche deren Grenznutzen gleichen.12 Das Informationsbeschaffungsverhalten der Verbraucher innerhalb der Preissuche hängt nach diesen
Ansätzen also einerseits von den erwarteten Kosten der weiteren Suche ab, und zwar in
dem Sinne, dass bei steigenden Suchkosten die Suchintensität abnimmt. Suchkosten können z. B. über den Zeitaufwand der Suche (entgangenes Einkommen) oder über Fahrtkosten operationalisiert werden. Andererseits bestimmt der Suchnutzen die Intensität der Suche. Der Nutzen der Preissuche wird dabei mit der erwarteten Grenzersparnis der weiteren
Suche gleichgesetzt, welche wiederum durch die Streuung der Preise im Markt determiniert wird.13 Je höher demnach die (erwartete) Preisspanne für ein bestimmtes Produkt,
desto höher der erwartete Nutzen und desto höher die Suchintensität.
Anzumerken ist an dieser Stelle, dass die Suchkostenansätze der verhaltenswissenschaftlichen Preisforschung aufgrund ihres präskriptiven Charakters eher als Basis für
das Verständnis der Motive und Entscheidungen im Kontext der Preissuche denn als geschlossenes Modell zur Voraussage des Suchverhaltens dienen.14 Relevanz für die vorliegende Arbeit erlangen diese Ansätze daher vor allem durch den mehrfach bewährten Erkenntnisbeitrag, dass Konsumenten im Rahmen ihres Suchverhaltens Nutzen und Kosten
der (weiteren) Suche abwägen.15 Die Zusammensetzung und Wirkungsweise von Suchkosten und -nutzen scheinen allerdings weitaus komplexer, als sie das Modell suggeriert.16
10
11
12
13
14
15
16
Vgl. Stigler (1961), S. 213 ff.
Vgl. Bayón (1997), S. 17 f.
In früheren Ansätzen wurde in diesem Zusammenhang die Annahme getroffen, dass dem Nachfrager
die Streuung der Preise, die ihm als Indikator für den Nutzen der weiteren Suche dient, ex ante bekannt
ist und er auf diese Weise die optimale Anzahl an Suchschritten schon vor der eigentlichen Suche
bestimmen kann. Diese aufgrund ihrer Realitätsferne häufig kritisierte Annahme konnte jedoch unter
Beibehaltung der wichtigsten Ergebnisse durch Rothschild, der eine sequentielle Suchregel formuliert,
aufgehoben werden.12 Diese Suchregel besagt, dass der Nachfrager erst während der Suche die erwarteten Grenzkosten und -nutzen eines weiteren Suchschrittes abwägt und daraufhin entscheidet, ob er die
Suche fortsetzt. Vgl. Rothschild (1974), S. 689 ff.
Die Streuung der Preise gibt Auskunft darüber, wie die Preise im Markt verteilt sind. Im Hinblick auf
Nutzenimplikationen ist hier insbesondere die Preisspanne, also die Differenz aus höchstem und niedrigsten Preis für ein bestimmtes Produkt in einem Markt, von Bedeutung. Vgl. Urbany (1986), S. 258 f.
Vgl. Marmorstein, Grewal, Fishe (1992), S. 52; Darke, Chaiken, Freedman (1995), S. 580; Srivastata,
Lurie (2001), S. 297. Urbany merkt hierzu an: „Researchers in marketing have cited Stigler´s economics of information (EOI) framework regularly, using it as an intuitive description of consumer´s
search behavior.“ Urbany (1986), S. 257.
Vgl. Kapitel 2.3.
Vgl. Urbany (1986), S. 269 f.; Urbany, Dickson, Kalapurakal (1996), S. 91.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
5
2.1.2.2 Verhaltenswissenschaftliche Theorien
Aus den Verhaltenswissenschaften können zur Erklärung der Preissuche die Theorie des
wahrgenommenen Risikos und das heuristisch-systematische Modell zugrunde gelegt werden.
Der Begriff des wahrgenommenen Kaufrisikos wurde erstmals von Bauer (1960) in die
Literatur des Konsumentenverhaltens eingeführt.17 Er kann als die vom Konsumenten
nachteilig aufgefassten Folgen seines Verhaltens, die der Konsument nicht sicher vorhersehen kann18 definiert werden. Das Risiko setzt sich also zum einen aus den wahrgenommenen möglichen Konsequenzen des Kaufs und zum anderen aus der wahrgenommenen
Unsicherheit über das Eintreten dieser Folgen zusammen.19 Der Anknüpfungspunkt zur
Preissuche ergibt sich durch die Annahme, dass der Konsument versucht, das wahrgenommene Risiko durch geeignete Strategien zu reduzieren.20 Eine mögliche Strategie ist
dabei die Beschaffung Unsicherheit mindernder Informationen. Demnach ist das Risiko
auch ein entscheidender Treiber der Preissuche. Das Risiko ergibt sich hier vor allem durch
die Gefahr, ein gegenüber Konkurrenzangeboten höheren Preis zu zahlen und wird als finanzielles Risiko bezeichnet.21 Dies ist insofern bedeutsam, als dass der erwartete Grenznutzen der weiteren Preissuche immer mit einer Unsicherheit verbunden ist. Je höher diese
Unsicherheit ist, desto höher ist das finanzielle Risiko und desto größer das Bedürfnis, weitere Preise zu überprüfen. Dies ist eine wichtige Ergänzung zu den Erkenntnissen, die aus
den Suchkostenansätzen gewonnen werden können, da diese unterstellen, dass der Konsument vor einem weiteren Suchschritt die Verteilung der Preise kennt und damit nahezu
risikolos entscheiden kann, ob ein weiterer Suchschritt sinnvoll ist.22 Geht man jedoch davon aus, dass bezüglich der Preisverteilung eine Unsicherheit besteht, kommt dem Ausmaß
derselben eine entscheidende Bedeutung im Hinblick auf die Suchintensität zu.23
Die direkte Informationssuche ist allerdings nicht die einzige Möglichkeit, das wahrgenommene Risiko zu reduzieren. Das Heuristisch-Systematische Modell, ursprünglich im
17
18
19
20
21
22
23
Vgl. Bauer (1960), S. 389 ff; Kroeber-Riel, Weinberg (2003), S. 397.
Kroeber-Riel, Weinberg (2003), S. 397.
Vgl. Kroeber-Riel, Weinberg (2003), S. 398.
Hier lassen sich solche Strategien unterscheiden, die die möglichen negativen Folgen verringern (z. B.
durch das Kaufen einer Probierpackung) und solche, die die Unsicherheit über das Eintreten der Konsequenzen vermindern (z. B. Beschaffung von Informationen). Vgl. Kroeber-Riel, Weinberg (2003), S.
400.
Vgl. für eine Übersicht der Risikoarten vgl. Cases (2002), S. 377 f.
Vgl. Rothschild (1974), S. 689 f.; Urbany (1986), S. 257 f.
Vgl. z. B. Srinivasan, Ratchford (1993), S. 240 f.
6
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Kontext der sozialen Urteilsbildung entwickelt, unterscheidet in diesem Zusammenhang
zwischen einer systematischen und einer heuristischen Informationsverarbeitung.24 Die
systematische Informationsverarbeitung umfasst für eine bestimmte Entscheidung die
Berücksichtigung einer großen Menge an relevanten Informationen und ist mit vergleichsweise hohem Aufwand verbunden. Innerhalb der heuristischen Informationsverarbeitung
verwenden Individuen dagegen vereinfachte Entscheidungsregeln (Heuristiken), deren
Nutzung tendenziell mit einem geringen Aufwand verbunden ist. Weiterhin suggeriert dieses Modell, dass Individuen im Allgemeinen eine heuristische Informationsverarbeitung
bevorzugen.25 Allerdings können verschiedene Faktoren dazu führen, dass die zwar aufwändigere, dafür aber vollständige und damit sichere Alternative der systematischen Verarbeitung von Informationen zur Entscheidung herangezogen wird. In diesem Kontext wird
insbesondere die Höhe des Involvement26 der Individuen in Bezug auf die Entscheidungssituation genannt.27
Im Kontext der Preissuche würde die systematische Informationsverarbeitung bedeuten,
dass ein Verbraucher eine hohe Anzahl an Preisinformationen verschiedener Händler
sammeln müsste, um auf diese Weise die Wahrscheinlichkeit, ein bestimmtes Produkt zum
günstigsten Preis zu erwerben, maximieren und damit sein finanzielles Risiko minimieren
zu können.28 Die Verwendung einer Entscheidungsheuristik im Rahmen der Preissuche
kann ebenso – wenn auch in geringerem Maße – die Unsicherheit darüber mindern, ob der
aktuelle Preis einen finanziellen Verlust bedeuten würde. Dabei würde letztlich jeder Hinweis auf die Höhe der Grenzersparnis als eine solche Heuristik verwendet werden können.29 Denkbar wäre hier beispielsweise ein gewährter Preisnachlass eines Händlers für
ein bestimmtes Produkt.30 Dieser könnte als Indikator dafür dienen, dass eine weitere Su-
24
25
26
27
28
29
30
Vgl. hierzu und im Folgenden Chaiken (1980), S. 752 f.
Diese Annahme ist konsistent mit dem verhaltenswissenschaftlichen Konstrukt des Entlastungsstrebens,
das das Motiv eines Individuums kennzeichnet, „seine Freizeit sinnvoll einzusetzen oder schlicht zu faulenzen.“ Diller (2000), S. 120.
Involvement soll hier als Motivstärke zur objektgerichteten Informationssuche, -aufnahme, -verarbeitung und -speicherung verstanden werden Vgl. Trommsdorff (2004), S. 56.
Vgl. Chaiken (1989), S. 222 f.; Darke, Chaiken, Freedman (1995), S. 581.
Vgl. Darke, Chaiken, Freedman (1995), S. 581.
Hier wird davon ausgegangen, dass die (potenzielle) Ersparnis die Hauptdeterminante des Suchnutzens
bzw. des Risikos ist. Die in einigen Studien beschriebenen Phänome „Freude an der Preissuche“ oder
„Price Mavenism“ (Das Bedürfnis Preisinformationen zu sammeln, um sie anderen Individuen mitzuteilen) werden hier ausgeblendet, da sie eine eher untergeordnete Rolle zu spielen scheinen. Vgl. Diller
(2000), S. 118, zu den Phänomenen vgl. Kolodinsky (1990), S. 89 ff.; Urbany, Dickson, Kalapurakal
(1996), S. 91 ff.
Vgl. Darke, Chaiken, Freedman (1995), S. 580 f.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
7
che wahrscheinlich zu einer geringen oder keinen Ersparnis führen würde und damit wenig
Nutzen stiftete.
Ob eine derartige Vereinfachungsstrategie nun tatsächlich Anwendung findet, wird gemäß
dem heuristisch-systematischen Modell und der Theorie des wahrgenommenen Kaufrisikos
maßgeblich durch das Involvement in Bezug auf das betreffende Produkt (Produktinvolvement) bestimmt.31 Da die Verwendung einer Heuristik im Gegensatz zur systematischen
Suche letztlich immer mit einem Restrisiko verbunden ist, ist ferner davon auszugehen,
dass auch die Risikoneigung32 den Einfluss von Heuristiken auf die Preissuche moderiert.33
2.1.3
Ausgewählte empirische Befunde zur Preissuche
Der Großteil der empirischen Arbeiten beschäftigt sich mit den „traditionellen“ Formen
der Preissuche, wie beispielsweise dem physischen Preisvergleich zwischen Einkaufsstätten oder der Preissuche per Telefon. Dies verwundert nicht, da die Etablierung der Preissuche im Internet noch ein sehr junges Phänomen darstellt. Zwar bezieht sich die vorliegende
Arbeit auf diese „digitale“ Art der Preissuche, dennoch ist anzunehmen, dass sich viele
empirische Befunde, die sich letztendlich auf dieselben theoretischen Grundlagen stützen,
auch auf diesen speziellen Kontext übertragen lassen.34
Eine Vielzahl von Studien zur Preissuche untersucht experimentell die suchkostentheoretisch abgeleiteten Erkenntnisse zu den Einflussfaktoren der Suchintensität.35 Dabei konnte der in Kapitel 2.1.2.1 beschriebene Wirkungszusammenhang zwischen Preisspanne (als Indikator des Suchnutzens), Kosten der Suche und Suchintensität mehrfach
bestätigt werden. Demnach wirken sich die wahrgenommenen Kosten (der Nutzen) der
Suche erwartungsgemäß negativ (positiv) auf die Suchintensität aus. Das Ausmaß der
Suchintensität wird dabei zumeist über die Höhe der Suchabsicht, die der tatsächlichen
Preissuche direkt vorgeschaltet ist, operationalisiert.36 Darüber hinaus konnte gezeigt wer31
32
33
34
35
36
Vgl. Chaiken (1989), S. 222 f; Kroeber-Riel, Weinberg (2003), S. 249 f., 402 f.
Die Risikoneigung beschreibt den Wunsch, die empfundene Unsicherheit über mögliche Kauffolgen –
im Falle der Preissuche also vor allem die Entstehung von Opportunitätskosten – zu reduzieren. Vgl.
Kroeber-Riel, Weinberg (2003), S. 402 f.
Das Restrisiko ergibt sich dadurch, dass es sich bei heuristischen Informationen lediglich um Hinweise
handelt. „Heuristic cues are only an indirect indication of the best judgment and can lead to errorneous
conclusions in some cases.“ Darke, Chaiken, Freedman (1995), S. 581.
Vgl. Spiekermann, Strobel, Temme (2002), S. 6 f.
Vgl. hierzu und im Folgenden Goldman, Johansson (1978), S. 176 ff.; Urbany (1986), S. 257 ff.;
Urbany, Dickson, Kalapurakal (1996), S. 91 ff.; Srinivasan, Ratchford (1993), S. 73 ff.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 56; Trommsdorff (2004), S. 160.
8
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
den, dass das Vorwissen des Konsumenten (Produkt- und Preiswissen) einen positiven
Einfluss auf die Intensität der Preissuche hat.37
Bezüglich des Zusammenhangs zwischen wahrgenommenem Risiko und Suchintensität
konnten Srinivasan und Ratchford (1993) bestätigen, dass sich die Höhe des wahrgenommenen Kaufrisikos positiv auf den wahrgenommenen Nutzen der Preissuche und damit
auch positiv auf die Suchintensität auswirkt.38
Weiterhin wurde auf Grundlage des heuristisch-systematischen Modells gezeigt, dass Konsumenten, die ein höheres Risiko wahrnehmen, eher zu einer systematischen Suche neigen
und sich entsprechend weniger von Heuristiken beeinflussen lassen bzw. diese weniger zur
Entscheidung heranziehen.39 Darke, Chaiken und Freedman (1995) nehmen dabei an, dass
ein positiver Zusammenhang zwischen der Höhe des Basispreises eines Produkts und der
Höhe des wahrgenommenen Risikos besteht. Bei einem niedrigen Basispreis und entsprechend geringem wahrgenommenem Risiko konnten sie feststellen, dass die Probanden in
höherem Maße heuristische Informationen (operationalisiert durch einen prozentualen
Preisnachlass) nutzen als bei einem hohen Basispreis.
Ein weiterer in vielen Studien gezeigter Befund ist, dass die Mehrzahl an Konsumenten
weit weniger Suchaktivitäten zur Vorbereitung einer Kaufentscheidung vornehmen als
angenommen.40 Wie im Folgenden deutlich wird, dürfte dieser Befund allerdings durch die
Etablierung von internetbasierten Preisvergleichsdiensten nicht mehr generalisierbar sein.
37
38
39
40
Eine derartige, positive Wirkungsrichtung ist durchaus nicht selbstverständlich, schließlich könnte man
davon ausgehen, dass ein bereits vorhandenes Wissen die Suchanstrengung in gewissem Maße
substituiert (Riskoreduktion). Es sprechen allerdings zwei (schwer trennbare) Argumente dagegen: Zum
einen kann man davon ausgehen, dass Konsumenten mit hohem Wissen effizienter suchen, d. h. die
Suchkosten reduzieren sich. Zum anderen haben Konsumenten, die grds. höhere Suchaktivitäten
unternehmen schon aus diesem Grund ein höheres Vorwissen. Vgl. Urbany, Dickson, Kalapurakal
(1996), S. 94 ff.; Srinivasan, Ratchford (1993), S. 240 f.
Vgl. Srinivasan, Ratchford (1993), S. 239.
Vgl. hierzu und im Folgenden Darke, Chaiken, Freedman (1995), S. 580 ff..
Vgl. z. B. Beatty, Smith (1987), S. 83; Grewal, Marmorstein (1994), S. 453.; Urbany, Dickson, Kalapurakal (1996), S. 101, aber auch Kroeber-Riel, Weinberg (2003), S. 248 f.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
2.2
9
Preisvergleichsdienste als bedeutsame Dienstleistung
2.2.1
Begriffsabgrenzung und Bedeutung
Als Preisvergleichsdienste41 (im Folgenden: PVD) sollen in der vorliegenden Arbeit internetbasierte Dienste verstanden werden, die Informationen über Produkte und Preise zahlreicher Online-Händler bereitstellen.42 Typischerweise erstellen diese Dienste für bestimmte, vom Verbraucher gesuchte Produkte Händlerübersichten, die nach Preisen sortierbar
sind und über Hyperlinks einen direkten Zugriff auf den jeweiligen Online-Anbieter ermöglichen.43 Es wird also ein homogenes Produkt zu unterschiedlichen Preisen angeboten.
Darüber hinaus haben sich in vielen PVD die Angabe von Kundenbewertungen der Händler, sowie Kurzangaben zu den Lieferbedingungen etabliert. Über den reinen Preisvergleich hinaus, werden häufig auch detaillierte Informationen und Erfahrungsberichte über
die angebotenen Produkte zur Verfügung gestellt.44
Mittlerweile repräsentieren PVD den wachstumsstärksten Geschäftszweig innerhalb des ECommerce.45 Die hohe Relevanz von PVD für den Konsumenten hat sich dabei durch zwei
parallel verlaufende Entwicklungen ergeben.46 Zum einen hatte die Etablierung des Internets eine enorme Erhöhung der Markttransparenz zur Folge. Die meisten Informationen
über Produkte und Preise konnten nunmehr vom PC aus gesammelt werden, ohne dass ein
mit hohem Aufwand verbundener Besuch eines Geschäfts nötig gewesen wäre. Andererseits sahen immer mehr Händler ihre Chance, das Internet als Verkaufsplattform zu nutzen.
Die Folge dieses enormen Angebots war eine regelrechte Informationsflut, die zu einer
Überlastung der Konsumenten führte. Preisvergleichsdienste sind nun dazu in der Lage,
diese Informationen nach Bedarf zu filtern und ohne großen Aufwand zugänglich zu ma-
41
42
43
44
45
46
Es sei darauf hingewiesen, dass es auch schon vor der Etablierung des Internets Preisvergleichsdienste,
so genannte Preisagenturen gab. Aufgrund ihrer dominierenden Stellung und ihres enormen Wachstums
soll der Fokus der folgenden Betrachtung jedoch allein auf den internetbasierten Preisvergleichsdiensten
liegen. In der anglo-amerikanischen Literatur werden hierfür vor allem die Begriffe Shopbot (Kurzform
für Shopping Robot), Internet Shopping Agent (ISA) oder Shopping Directories & Guides (SDG) verwendet. Vgl. Brynjolfsson, Smith (2001), S. 1; Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 55.
Vgl. Brynjolfsson, Smith (2001), S. 4; Kuhlins (2004), S. 1.
Vgl. Kuhlins (2004), S. 1.
Für einen beispielhaften Ausschnitt eines Preisvergleichsdienstes vgl. Anhang 1.
Vgl. Nielsen Netratings (2006); Anhang 2.
Vgl. hierzu und im Folgenden Kuhlins, Merz (2002), S. 2f.
10
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
chen. Hierdurch konnten die Suchkosten der Internet-Nutzer nochmals erheblich reduziert
werden.47
Folgt man der Informationsökonomie, müsste man annehmen, dass die gesunkenen Suchkosten der Verbraucher den Druck auf die Preise der Online-Händler derart erhöhen, dass
diese sich letztendlich auf niedrigstem Niveau angleichen.48 Denn nur in einem Markt, in
dem Konsumenten unterschiedlich hohe Suchkosten haben, kommt es gemäß dieser Theorie zu Informationsasymmetrien zwischen den Verbrauchern und dadurch zu Preisspielräumen für die Händler.
Allein das außerordentlich hohe Wachstum der PVD, deren Relevanz in hohem Maße von
der Existenz von Preisspannen bestimmt wird, beweist das Gegenteil. Zudem konnten
Brynjolfsson und Smith (2000) durchschnittliche Preisspannen von 33% für Bücher und
25% CDs feststellen.49 Baye, Morgan und Scholten stellten für 250 der meistverkauften
Produkte der Unterhaltungselektronik eine durchschnittliche Preisspanne von ca. 25%
fest.50 Das Phänomen hoher Preisspannen trotz minimaler Suchkosten wird vor allem dadurch erklärt, dass die Produkte zwischen den Online-Händlern zwar identisch sind, die
Händlerleistungen sich zum Teil aber erheblich unterscheiden.51 Zu nennen sind hier beispielsweise Unterschiede bzgl. Versandmodalitäten, Verfügbarkeit der Produkte oder
Rückgaberechte.52 Wie mehrere Studien zeigen konnten, spielt im Rahmen von PVD auch
die Reputation der Online-Händler eine wichtige Rolle.53 Dies verwundert nicht, erfordert
hier die zeitliche und räumliche Trennung zwischen Händler, Kunde und Produkt doch ein
besonderes Maß an Vertrauen.54
Neben der Reduktion der Suchkosten hat die Preissuche mittels PVD gegenüber der „traditionellen“ Preissuche also eine weitere wichtige Besonderheit. Die Konsumenten werden
nicht nur durch das wahrgenommene finanzielle Risiko, sondern gleichzeitig durch das so
47
48
49
50
51
52
53
54
So fanden Brynjolfsson und Smith heraus, dass die Suchkosten für Produkt- und Preisinformationen bei
der Benutzung von PVD um mindestens das 30-fache geringer sind als bei der Benutzung des Telefons.
Vgl. Brynjolfsson, Smith (2000), S. 568.
Vgl. hierzu und im Folgenden Stigler (1961), S. 214 f.; Brynjolfsson, Dick, Smith (2003), S. 1 f.;
Lindsey-Mullikin, Grewal (2006), S. 237 .
Berechnet als prozentualer Anteil der Differenz aus höchstem und niedrigstem Preis am höchsten Preis.
Vgl. Brynjolfsson, Smith (2000), S. 575.
Vgl. Baye, Morgan, Scholten (2004), S. 472. Für eine Übersicht zur Preisverteilung im Internet vgl.
Pan, Ratchford, Shankar (2004), S. 116 ff.
Vgl. Pan, Ratchford, Shankar (2004), S. 127 f.
Vgl. Brynjolfsson, Dick, Smith (2003), S. 2.
Vgl. Cases (2002), S. 380; Brynjolfsson, Smith (2001), S. 45; Smith, Brynjolfsson (2001), S. 14.
Vgl. Smith (2002), S. 2 f.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
11
genannte Lieferrisiko (engl.: Delivery Risk) in ihrem Verhalten beeinflusst.55 Das Lieferrisiko beschreibt die Gefahr, dass ein bestelltes Produkt nicht rechtzeitig bzw. überhaupt
nicht ankommt oder sich in einem schlechten Zustand befindet.56 Bedeutung erlangt dieses
Risiko dadurch, dass der Konsument die Qualität des Lieferservice vor dem Kauf nur
schwer abschätzen kann.57 Untersuchungen zeigen vor diesem Hintergrund, dass die Marke
eines Online-Händlers als Indikator für einen guten Lieferservice dient und somit vom
Konsumenten vielfach als Risiko reduzierende Heuristik genutzt wird.58 Es besteht demnach eine gewisse Präferenz für bestimmte Markenhändler, die dazu führen kann, dass für
ein und dasselbe Produkt ein höherer Preis gezahlt wird, obwohl der Konsument weiß, dass
andere Händler dieses zu einem günstigeren Preis anbieten.59
Bisher kaum erforscht ist jedoch, ob Konsumenten im Rahmen von PVD auch Heuristiken
heranziehen, die auf den finanziellen Nutzen der weiteren Suche hinweisen und somit das
Suchverhalten beeinflussen.60 Man könnte zwar annehmen, dass eine Vereinfachung der
Informationsverarbeitung hier aufgrund der minimalen Suchkosten nicht notwendig wäre.
Allerdings konnten Studien zeigen, dass Suchkosten in Form von Zeitaufwand auch im
Internet eine nicht unerhebliche Rolle spielen.61 Im Folgenden sollen zwei mögliche Heuristiken vorgestellt werden, die unter bestimmten Bedingungen wichtige Einflussfaktoren
der Preissuche sein können.
2.2.2
Ausgewählte Heuristiken der Preissuche im Rahmen von Preisvergleichsdiensten
Innerhalb der Preissuche mittels Preisvergleichsdiensten kann der Konsument theoretisch
verschiedene Informationen heranziehen, die ihm eine Einschätzung darüber geben, ob die
Fortführung der Suche einen zusätzlichen finanziellen Nutzen stiftet oder eben nicht. Grewal und Lindsey-Mullikin konnten in diesem Zusammenhang zeigen, dass PVD-Nutzer
55
56
57
58
59
60
61
Vgl. Cases (2002), S. 378 f.
Vgl. Spiekermann, Strobel, Temme (2002), S. 6.
Vgl. Smith, Brynjolfsson (2001), S. 14.
Vgl. Smith, Brynjolfsson (2001), S. 14 f.; Brynjolfsson, Smith (2001), S. 45 f.
Vgl. Smith (2002), S. 10.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 55.
Vgl. Spiekermann, Strobel, Temme (2002), S. 24 und die dort zitierte Literatur. Dies könnte z. B. dadurch erklärt werden, dass zwar der Zugang zu Informationen vereinfacht ist, die Quantität jedoch – bedingt durch die hohe Zahl an Online-Händlern und Internet-Auktionen (insb. eBay) – eine vollständige
Berücksichtigung aller erhältlichen Informationen erschwert.
12
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
unter bestimmten Bedingungen die Informationen der Preisspanne und der Anzahl der
Wettbewerber zur Entscheidungsvereinfachung nutzen.62
In der Informationsökonomie wird die Preisverteilung als der für den Konsumenten entscheidende Indikator für den Grenznutzen der Suche angesehen. Demnach erhöht eine hohe erwartete (Markt-)Preisspanne den Suchnutzen, was wiederum zu einer Erhöhung der
Suchanstrengungen führt.63 Die entscheidende Besonderheit der PVD ist nun, dass die
Kunden die Preisspanne, d. h. die Differenz zwischen höchstem und niedrigstem Preis der
durch den PVD repräsentierten Online-Händler, direkt beobachten können.64 Der finanzielle Nutzen des aktuellen Suchschritts kann damit tendenziell ohne Aufwand evaluiert
werden. Gleichzeitig signalisiert eine hohe Preisspanne, dass die Wahrscheinlichkeit gering ist, dass das betrachtete Produkt von einem oder mehreren Händlern außerhalb des
PVDs zu einem noch günstigeren Preis angeboten wird. Die Preisspanne kann dem Konsumenten demnach als heuristische Information, die darauf hinweist, ob die Suche abgebrochen oder fortgesetzt werden soll, dienen. Die entsprechende Heuristik würde dann
lauten: Je höher die Preisspanne, desto weniger finanziellen Nutzen wird ein weiterer
Suchschritt stiften und desto eher wird die Preissuche abgebrochen.
Eine weitere heuristische Information könnte darüber hinaus die Anzahl der verschiedenen
Händler sein, die im Rahmen eines PVDs ein bestimmtes Produkt anbieten. Vergleicht
man die Suche mittels eines PVDs mit der Suche zwischen verschiedenen, stationären
Händlern, so ist ein wesentlicher Vorteil, dass der „Besuch“ bei einem einzigen PVD die
Informationen gleich mehrerer Händler beinhaltet. Je mehr Wettbewerber durch den PVD
präsentiert werden, desto mehr Preisinformationen erhält der Konsument. Dabei ist davon
auszugehen, dass mit steigendem Informationsstand des Konsumenten sein erwarteter
Grenznutzen der Preissuche sinkt, da er die Wahrscheinlichkeit, weitere günstigere Preise
außerhalb des PVDs zu finden als geringer einschätzt.65 Die Heuristik würde dementsprechend analog zur Preisspanne lauten: Je höher die Anzahl an Wettbewerbern, desto weniger finanziellen Nutzen wird ein weiterer Suchschritt stiften und desto eher wird die Suche
abgebrochen.
62
63
64
65
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 55.
Vgl. Kapitel 2.1.2.1.
Vgl. hierzu und im Folgenden Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 55.
Vgl. Urbany (1986), S. 258; Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 55 f.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
13
Ob die Preisspanne und die Anzahl der Wettbewerber nun tatsächlich als Heuristiken herangezogen werden und damit die Suchabsicht beeinflussen, hängt wie in Kapitel 2.1.2.2
beschrieben im erheblichen Maße von der Risikoneigung des Konsumenten ab. Daher ist
es von entscheidender Bedeutung für die weitere Analyse, welche Faktoren die Risikoneigung eines Konsumenten im Rahmen von Preisvergleichsdiensten beeinflussen und damit
den Einfluss der oben beschriebenen Heuristiken moderieren. Grewal und LindseyMullikin nehmen in diesem Zusammenhang an, dass dem Konzept der so genannten Preisdarstellung (engl.: Price Message Frame) im Rahmen von PVDs genau dieser moderierende Einfluss zugeschrieben werden kann.66 Da das Konzept der Preisdarstellung in diesem
speziellen Kontext sowohl theoretisch als auch empirisch kaum erforscht ist und zudem
noch nicht beschriebene Konzepte des Behavioral Pricing tangiert, soll dieses im Folgenden ausführlich dargestellt werden.
3
Das Konzept der Preisdarstellung im Rahmen von Preisvergleichsdiensten
3.1
Begriff der Preisdarstellung
Das Konzept der Preisdarstellung beruht darauf, dass Kunden Preise, mit denen sie in einer
bestimmten Einkaufssituation konfrontiert werden, im Regelfall nicht isoliert, sondern in
einem Kontext verschiedener Preise beurteilen.67 Dieser Kontext kann grundsätzlich aus
allen in dieser Situation wahrnehmbaren Preisen bestehen. Die Preisdarstellung beschreibt
also die relative Position, die der zu beurteilende Preis in eben diesem Kontext einnimmt.
Betrachtet man die Situation, in der ein Kunde für die Vorbereitung seiner Kaufentscheidung einen Preisvergleichsdienst nutzt, so erlangt dieses Konzept besondere Bedeutung, da
der Kunde hier mit einer Vielzahl von direkt wahrnehmbaren Kontextpreisen konfrontiert
ist, die sich auf ein und dasselbe Produkt beziehen. Konkret bedeutet die Preisdarstellung
in der vorliegenden Studie gemäß Grewal und Lindsey-Mullikin also die relative Preisposition, die ein bestimmter, zu bewertender Online-Händler in Bezug auf ein bestimmtes Produkt innerhalb eines Preisvergleichsdienstes inne hat.68
66
67
68
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 56.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 56.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 56.
14
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Die Verhaltensimplikationen, die aus der Preisdarstellung folgen, lassen sich zum einen
aus verschiedenen Theorien ableiten, die der so genannten Referenzpreisforschung
zugrunde gelegt werden. Für den vorliegenden Sachverhalt relevant sind hier insbesondere
die Adaptionsniveautheorie, sowie die Range- bzw. Range-Frequency-Theorie.69 Zum anderen bieten die Prospect-Theorie und das hieraus abgeleitete Transaction-Utility-Modell
wichtige theoretische Anknüpfungspunkte der Preisdarstellung.70 Auch wenn die ProspectTheorie in den vergangenen Jahren zunehmend auch im Kontext der Referenzpreisforschung Anwendung findet, so scheint eine klare Trennung zwischen diesen Konzepten
sinnvoll, da sie sich in ihrer ursprünglichen Form auf vollständig verschiedene Sachverhalte beziehen.71
3.2
Theoretische Anknüpfungspunkte der Preisdarstellung
3.2.1
Theorien der Referenzpreisforschung
Kern der vor allem auf Monroe (1973) zurückgehenden Referenzpreisforschung ist die
These, dass die Beurteilung eines Preises durch den Konsumenten nicht bzw. nicht nur von
dessen absoluter Höhe, sondern von der Differenz zu einem Preisanker, dem so genannten
Referenzpreis abhängt.72
Theoretisch basiert diese These vor allem auf der Adaptionsniveautheorie, die besagt, dass
die Wahrnehmung eines Stimulus nicht isoliert erfolgt, sondern an den Kontext, in den
dieser eingebettet ist, angepasst wird.73 Alle relevant erscheinenden Begleitwahrnehmungen werden dabei zu einem Adaptionsniveau zusammengefasst, das als Referenzpunkt der
Beurteilung des Stimulus dient.74
Die Referenzpreisforschung tangiert damit zwei wesentliche Konzepte des Behavioral Pricing: Die Preiswahrnehmung und die Preisbeurteilung. Während die Preiswahrnehmung
die sensorische Aufnahme von Preisinformationen beschreibt, innerhalb derer bereits erste,
kategoriale Bewertungen stattfinden, erfolgt im Rahmen der Preisbeurteilung eine be69
70
71
72
73
Vgl. Volkmann (1951), S. 273 ff.; Parducci (1965), S. 407 ff.
Vgl. Kahneman, Tversky (1979), S. 263 ff.; Thaler (1985), S. 199 ff.
Vgl. Kalyanaram, Winer (1995), S. 162. So handelt es sich bei der Adaptionsniveau- und der Rangebzw. Range-Frequency-Theorie um wahrnehmungspsychologische Theorien, während die ProspectTheorie in ihrer ursprünglichen Form eine deskriptive Entscheidungstheorie darstellt.
Vgl. Monroe (1973), S. 75 f.
Vgl. Helson (1964), S. 1 ff. Es ist anzumerken, dass diese Wahrnehmungstheorie ursprünglich entwickelt wurde, um Reaktionen auf physische Reize zu erklären. Sie ist daher im Kontext der Preiswahrnehmung bzw. -beurteilung eher als Metapher zur Beschreibung des zugrunde liegenden Prozesses zu
verstehen ist. Vgl. Janiszewski, Lichtenstein (1999), S. 354.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
15
wusste Bewertung des beobachteten Preises.75 Die Preisbeurteilung kann sich dabei grundsätzlich auf die Preiswürdigkeit, die aus dem subjektiv empfundenen Preis/Leistungsverhältnis des betrachteten Produkts resultiert, oder auf die Preisgünstigkeit, die
nur auf den Preis an sich abzielt, beziehen.76 Da im Rahmen von Preisvergleichsdiensten
Leistungsmerkmale der Produkte aufgrund ihrer Homogenität von untergeordneter Bedeutung sind, soll der Fokus der folgenden Betrachtung auf den Preisgünstigkeitsurteilen liegen.
Generell hat sich innerhalb der Referenzpreisforschung die Unterscheidung zwischen externen (ERP) und internen Referenzpreisen (IRP) etabliert.77 Während externe Referenzpreise im Grunde alle Preisstimuli sein können, die in einer bestimmten Kaufsituation neben dem zu beurteilenden Preis – dem so genannten Fokalpreis – wahrnehmbar sind, bezeichnen interne Referenzpreise ein latentes Konstrukt, das sich im Gedächtnis der Konsumenten befindet.78 ERP sind im Rahmen der Preisvergleichsdienste also letztlich alle
wahrzunehmenden Preise, die nicht direkt Gegenstand der Beurteilung sind.79 IRPs hingegen werden vornehmlich durch die Adaption erinnerter Fokalpreise80, die in der Vergangenheit gezahlt wurden und durch den Einfluss externer Referenzpreise determiniert.81 Den
IRPs wird im Gegensatz zu den ERPs ein direkter Einfluss auf die Beurteilung eines Stimulus unterstellt.82 Allerdings sind ERPs bzw. Fokalpreise dazu in der Lage, den internen
Vergleichsmaßstab derart zu verändern, dass diese sich sehr wohl auf die Beurteilung –
wenn auch indirekt – auswirken. Die angenommene Wirkungsrichtung von Referenzpreisen auf den Fokalpreis stellt sich generell so dar, dass ein über (unter) dem Referenzpreis
liegender Fokalpreis schlechter (besser) im Sinne der Preisgünstigkeit beurteilt wird.83
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
Vgl. Diller (2000), S. 129 f.
Vgl. Diller (2003), S. 261.
Vgl. Eschweiler (2006), S. 44 und die dort zitierte Literatur.
Vgl. z. B. Rajendran, Tellis (1994), S. 22 f.; Eschweiler (2006), S. 20.
Vgl. z. B. Mayhew, Winer (1992), S. 62. Auf eine weiterführende Differenzierung der externen Referenzpreise soll hier aufgrund des spezifischen Kontextes verzichtet werden.
Es sei allerdings darauf hingewiesen, dass die Preisstimuli innerhalb der PVDs mehr als nur „am Rande“ wahrgenommene Kontextreize darstellen. Insofern ist eine eindeutige Abgrenzung zwischen Fokalpreis und ERP in diesem Kontext nicht möglich.
Vgl. für eine Übersicht verschiedener Konzeptualisierungen des internen Referenzpreises Alford, Engelland (2000), S. 93 .
Vgl. hierzu und im Folgenden Eschweiler (2006), S. 19; Mazumdar, Raj, Sinha (2005), S. 91 f.
Vgl. Eschweiler (2006), S. 53.
Vgl. z. B. Grewal, Monroe, Krishnan (1998), S. 46 f.
16
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Eine mehrdimensionale Konzeptualisierung des Referenzpreiskonstruktes wird auf Grundlage der Range- bzw. Range-Frequency-Theorie vorgenommen.84 Die Range-Theorie
nimmt dabei an, dass die Beurteilung eines Reizes weniger von seiner Beziehung zu einem
bestimmten, sondern vielmehr von der zu einem minimalen und maximalen Wert im jeweiligen Kontext abhängt.85 Bezogen auf den vorliegenden Sachverhalt hängt die Beurteilung
eines bestimmten Preises also von der relativen Lage auf der vom Konsumenten (wahrgenommenen) Preisspanne ab.86 Je näher sich demnach der Fokalpreis am oberen (unteren)
Ende der Preisspanne befindet, desto teurer (günstiger) wird dieser eingeschätzt. Eine Erweiterung erfährt diese Annahme auf Basis der Range-Frequency-Theorie, die zusätzlich
zu den Endpunkten der Preisspanne den Einfluss der Anzahl („Frequency“) der im Kontext
vorhandenen Preisstimuli postuliert.87 So könnte sich z. B. die Beurteilung eines Preises,
der am oberen Rand der Preisspanne liegt, dadurch relativieren, dass eine Mehrheit anderer
Preise zwischen diesem Preis und dem Maximalpreis liegt. Abbildung 1 veranschaulicht
die verschiedenen Konzeptualisierungen der Preisbeurteilungsprozesse.
Abb. 1: Vergleichsprozesse zur Beurteilung eines Preises in Abhängigkeit von der zugrunde liegenden
Wahrnehmungstheorie88
Ob eine Preisdarstellung als negativ oder positiv zu bezeichnen ist, hängt also auch davon
ab, welche Konzeptualisierung des zugrunde liegenden Beurteilungsprozesses angenommen wird. Dabei ist zu vermuten, dass im Kontext der Preisvergleichsdienste die mehrdi-
84
85
86
87
88
Vgl. Janiszewski, Lichtenstein (1999), S. 353.
Vgl. Volkmann (1951), S. 273 f.; Homburg, Koschate (2005), S. 17.
Vgl. Janiszewski, Lichtenstein (1999), S. 365 f.
Vgl. Niedrich, Sharma, Wedell (2001), S. 339 ff.
Quelle: Eigene Darstellung in enger Anlehnung an Homburg, Koschate (2005), S. 18.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
17
mensionalen Konzeptualisierungen des Referenzpreises die beste Annäherung an den tatsächlichen Beurteilungsprozess bieten.89 Dies kann dadurch begründet werden, dass die
Konsumenten hier die Endpunkte der Preisspanne sowie die Anzahl der Preise direkt
wahrnehmen können.90 Es soll im Folgenden also analog zu Grewal und Lindsey-Mullikin
davon ausgegangen werden, dass die Preise im vorliegenden Kontext gemäß der Rangebzw. Range-Frequency-Theorie beurteilt werden.91 Demnach würde eine positive (negative) Preisdarstellung bedeuten, dass sich der zu beurteilende Preis näher am unteren (oberen) Ende der Preisspanne befindet.
Die Ausführungen zur Referenzpreisforschung konnten bereits zeigen, dass die Preisdarstellung wichtige Implikationen im Hinblick auf die Beurteilung und die damit verbundene
Kaufabsicht im Hinblick auf ein bestimmtes Produkt bzw. – im Falle der Preisvergleichsdienste – auf einen bestimmten Händler bietet. Weiterhin unklar bleibt jedoch, wie das
Konzept der Preissuche mit dem der Preisdarstellung in Verbindung zu bringen ist. Hier
bieten theoretische Erwägungen auf Grundlage der im Folgenden zu erläuternden Prospect
Theorie die wesentlichen Ansatzpunkte.
3.2.2
Prospect Theorie
Die Prospect Theorie (im Folgenden: PT) wurde von Kahneman und Tversky (1979) zur
Erklärung eines individuellen Entscheidungsverhaltens entwickelt, das nicht durch rationale Erwägungen erklärt werden kann.92 Die zentralen Erkenntnisse der Prospect Theorie
können durch eine hypothetische Wertfunktion dargestellt werden.93
89
90
91
92
93
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 56.
Janiczewski und Lichtenstein weisen zudem daraufhin, dass die relative Position eines Preises innerhalb
einer Preisspanne nur dann einen geringen Einfluss auf die Preisbeurteilung hat, wenn die Preisspanne
sehr gering ist oder wenn es an substituierbaren (homogenen) Produkten, deren Preis als Referenz verwendet werden kann, mangelt. Vgl. Janiszewski, Lichtenstein (1999), S. 366.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 55 ff.
Vgl. Kahneman, Tversky (1979), S. 263 f.; Puto (1987), S. 301 f.
Vgl. zu den der Wertfunktion zugrunde liegenden Annahmen Kahneman, Tversky (1979), S. 277 ff.;
Tversky, Kahneman (1981), S. 453 f.; Thaler (1980), S. 41 ff.; Thaler (1985), S. 201 ff.
18
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Wert
Verluste
Gewinne
Abb. 2: Hypothetische Wertfunktion der Prospect Theorie 94
Wie Abbildung 2 zeigt, bildet die Wertfunktion auf der Abszisse die objektiven Gewinne
und Verluste ab, die ein Individuum als direkte Konsequenz einer Entscheidung zu erwarten hat. Auf der Ordinate wird der subjektive Wert oder Nutzen, den die Gewinne bzw.
Verluste bewirken, abgetragen. Dabei wird angenommen, dass Individuen in einer ersten
Phase, der so genannten „Editing-Phase“, zunächst eine Vereinfachung der Entscheidungsalternativen vornehmen.95 In einer zweiten Phase – der „Evaluations-Phase“ – werden diese Alternativen dann bewertet und sich für diejenige mit dem höchsten subjektiven
Wert entschieden. Entscheidend ist hier, dass die Wertfunktion analog zur oben beschriebenen Adaptionsniveau-Theorie eine Referenzpunktbezogenheit aufweist, d. h. die Entscheidungsfolgen werden nicht absolut, sondern bezogen auf einen neutralen Referenzpunkt (abgebildet durch den Ursprung der Funktion) wahrgenommen und bewertet.
Weiterhin verläuft die Wertfunktion s-förmig, d.h., sie ist konkav im Gewinnbereich und
konvex im Verlustbereich. Dieser Verlauf entspricht dem Ergebnis psychophysischer Forschung, welches besagt, dass Reizdifferenzen umso größer sein müssen, je höher das absolute Reizniveau ist.96 Bezogen auf Preisunterschiede und absolute Preisniveaus wird in diesem Zusammenhang auch von den Psychophysics of Prices gesprochen.97 Gleichzeitig verläuft die Funktion steiler im Verlustbereich, was eine Verlustaversion des Individuums in
94
95
96
97
Quelle: Eigene Darstellung in enger Anlehnung an Kahneman, Tversky (1979), S. 279.
Vgl. für eine detaillierte Beschreibung dieser Phase Kahneman, Tversky (1979), S. 274 f.
Vgl. Monroe (1973), S. 75 f.
Vgl. z. B. Kamen, Toman (1970), S. 27 f. oder Grewal, Marmorstein (1994), S. 454 f.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
19
dem Sinne impliziert, dass ein (objektiver) Verlust einen höheren betragsmäßigen (subjektiven) Wert erzeugt als ein gleich hoher Gewinn.98
Der spezielle Verlauf der Wertfunktion begründet letztlich das so genannte Framing, mit
dem sich seither verschiedenste Forschungsbereiche beschäftigen.99 Die ursprüngliche
Form – das Risky Choice Framing – besagt, dass Entscheidungen zwischen einer riskanten
und einer risikolosen Alternative, die einen identischen Erwartungsnutzen aufweisen, davon abhängen, ob sie als Gewinne oder Verluste dargestellt werden. Dabei konnte vielfach
bestätigt werden, dass die Art der Darstellung eine vollständige Umkehr der Präferenz
(Choice Reversal) verursachen kann.100 Werden demnach Entscheidungsalternativen positiv dargestellt, also Gewinne in Aussicht gestellt, so wird eher die sichere Alternative ausgewählt.101 Bei Darstellung der Alternativen als Verluste wird hingegen eher die riskante
Alternative gewählt. Die Darstellungsform hat demnach direkte Auswirkungen auf die
Risikoeinstellung des Individuums. Dieses Phänomen erklären Tversky und Kahneman mit
der Konkavität der Wertfunktion im Gewinnbereich, sowie der Konvexität der Wertfunktion im Verlustbereich.102
Auf Grundlage der Veröffentlichungen von Kahneman und Tversky wurden auch zunehmend Konzepte abgeleitet, die sich nicht mehr auf die Entscheidung zwischen riskanten
Alternativen (Risky Choice Framing), sondern auf risikolose Beurteilungen von Objekten
beziehen.103 Hier sind insbesondere das so genannte Framing of Reference und das Attribute Framing zu nennen.104 Gemein ist diesen Konzepten die Annahme, dass sich durch die
Manipulation der Darstellungsweise eines bestimmten Objektattributes die Präferenz von
Individuen in Bezug auf dieses Objekt verändert. So würde z. B. ein Schlafmedikament –
intuitiv verständlich – gemäß dem Attribute Framing schlechter in Bezug auf seine Schlaf
fördernde Wirkung beurteilt werden, wenn dieses mit der Botschaft „wirkt bei 10 Prozent
98
99
100
101
102
103
104
Vgl. für ökonomische Implikationen des Funktionsverlaufs von Nitzsch (1998), S. 622 ff.; Gierl, Helm,
Stumpp (2001), S. 559 ff.
Vgl. Levin, Schneider, Gaeth (1998), S. 151.
Vgl. für eine Übersicht Levin, Schneider, Gaeth (1998), S. 154 ff.
Kahneman und Tversky verdeutlichen dies anhand des so genannten „Asian Disease Poblem“. Vgl.
hierzu Anhang 24 sowie Tversky, Kahneman (1981), S. 453.
So erzeugt beispielsweise ein sicherer Gewinn von 250 € aufgrund des konkaven Verlaufs der Wertfunktion einen höheren subjektiven Nutzen als ein gemäß EUT äquivalenter Gewinn von 1000 €, der
mit einer Wahrscheinlichkeit von 25 Prozent eintritt. Umgekehrt bewirkt ein sicherer Verlust von 750 €
einen höheren negativen Nutzen als ein Verlust von 1000 €, der mit einer Wahrscheinlichkeit von 75
Prozent eintritt. Vgl. Tversky, Kahneman (1981), S. 454.
Vgl. Diller (2000), S. 131. Vgl. für Übersichten und Systematisierungsvorschläge zum Framing Levin,
Schneider, Gaeth (1998), S. 149 ff; Kühberger (1998), S. 23 ff; Berger, Smith (1998), S. 593 ff.
Vgl. Berger, Smith (1998), S. 594; Levin, Schneider, Gaeth (1998), S. 150.
20
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
der Patienten nicht Schlaf fördernd“ als mit der Botschaft „wirkt bei 90 Prozent der Patienten Schlaf fördernd“ ausgelobt werden würde.105 Die (bewusste oder unbewusste) Manipulation der Objektpräferenz beim Framing of Reference, welchem die Preisdarstellung
zuzuordnen ist, geschieht hingegen dadurch, dass dem zu beurteilenden Attribut – im Falle
der Preisdarstellung also dem Preis – ein oder mehrere Referenzattribute gegenübergestellt
werden.106 Diese Beeinflussung wird mit dem in der PT angenommenen Referenzpunkt
erklärt. Demnach verschiebt sich der (interne) Referenzpunkt, anhand dessen eine Beurteilung des Preises erfolgt, in Richtung des Preises bzw. der Preise, die im Kontext wahrnehmbar sind. Entsprechend signalisiert ein und derselbe Preis in einem Kontext niedrigerer Preise: „Was verliere ich, wenn ich zu diesem Preis kaufe?“ (negative Preisdarstellung) und in einem Kontext höherer Preise: „Was gewinne ich, wenn ich zu diesem Preis
kaufe?“ (positive Preisdarstellung).
Bis hierhin bietet die PT im Vergleich zu den im Rahmen der Referenzpreisforschung besprochenen Theorien noch keinerlei neue Erkenntnisse in Bezug auf die Verhaltensimplikationen der Preisdarstellung. Der einzige Erklärungsbeitrag, den die ursprüngliche Form
der PT zur Wirkungsweise derselben leisten kann, ist letztlich die in der PT, wie auch in
den Wahrnehmungstheorien angenommene Referenzpunktbezogenheit und die daraus
resultierende Präferenzänderung. Weitere Implikationen bietet jedoch das durch Thaler auf
Grundlage der PT entwickelte Konzept der Transaction Utility, das explizit eine Verbindung zwischen dem Verlauf der in der PT angenommenen Wertfunktion und den Beurteilungsprozessen, wie sie innerhalb der Referenzpreisforschung und der „risikolosen“ Framing-Forschung107 analysiert werden, unterstellt.108 Er bezieht sich dabei konkret auf die
Konsequenzen einer Kauftransaktion und nimmt an, dass Konsumenten diese auf Grundlage des Gesamtnutzens (Value of the Offer), der wiederum aus zwei verschiedenen Nutzenbestandteilen, dem Akquisitionsnutzen und dem Transaktionsnutzen, besteht.109 Der
105
106
107
108
109
Vgl. für weitere Beispiele Levin, Schneider, Gaeth (1998), S. 158 ff.
Vgl. hierzu und im Folgenden Berger, Smith (1998), S. 594, aber auch Gierl, Helm, Stumpp (2001), S.
562 f. und von Nitzsch (1998), S. 625 ff.
Gemeint sind hiermit die Ableger des ursprünglichen Risky-Choice Framing, die sich auf die risikolose
Beurteilung von Objekten beziehen, also insbesondere die schon angesprochenen Framing-Konzepte
„Attribute Framing“ und „Framing of Reference“.
Vgl. Thaler (1985), S. 199 ff.
Das Modell des „Transaction Utitility“ entwickelt Thaler dabei aus seiner Erweiterung der PT, dem so
genannten Mental Accounting. Die wichtigsten Erweiterungen sind zum einen die direkte Integration
des Preises (in Form eines internen Referenzpreises) anstatt des in der ursprünglichen PT angenommenen Referenzpunktes und die Annahme, dass Konsumenten verschiedene (mehrdimensionale) Folgen
ihrer Entscheidungen berücksichtigen und evaluieren. Vgl. Thaler (1985), S. 201.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
21
Akquisitionsnutzen wird durch das Preis-/Leistungsverhältnis determiniert und begründet
somit die Beurteilung des Produkts hinsichtlich seiner Preiswürdigkeit.110 Der Transaktionsnutzen hingegen entsteht durch die Differenz aus dem Fokalpreis und einem (internen)
Referenzpreis, den Thaler als „fairen“ Preis beschreibt und der wiederum von den Kontextpreisen determiniert wird.111 Weicht der Fokalpreis von diesem ab, so entstehen dem
Konsumenten „mentale“ Gewinne bzw. Verluste innerhalb der in der PT angenommenen
Wertfunktion. Diese Annahme impliziert, dass die „Verbuchung“ dieser mentalen Abweichungen Konsequenzen im Hinblick auf die Risikoeinstellung des Konsumenten hat, obwohl diese auf einem risikolosen Bewertungsprozess beruhen. Dies wird im Folgenden
anhand des vorliegenden Kontextes erläutert.
3.3
Die Wirkung der Preisdarstellung auf das Risikoverhalten im Rahmen von
Preisvergleichsdiensten
Wie schon in Kapitel 2.2.1 beschrieben, existieren im Rahmen von Preisvergleichsdiensten
gewisse Präferenzen für Markenhändler bzw. Händler, mit denen der Kunde bereits gute
Erfahrungen gemacht hat. Dies führt dazu, dass nicht unbedingt beim günstigsten Anbieter,
den der PVD präsentiert, gekauft wird.112 Vielmehr findet zunächst eine Preisbeurteilung
desjenigen Online-Händlers statt, bei dem der Kunde „am liebsten“ kaufen würde, für den
er also eine Präferenz hat. Der Preis dieses präferierten Händlers, so vermuten Grewal und
Lindsey-Mullikin, wird gemäß der Range-Theorie evaluiert.113 Das Ergebnis dieser Evaluation wird wiederum als mentaler Gewinn bzw. Verlust auf der Wertfunktion der PT „verbucht“. Zu bedenken ist dabei allerdings, dass die PT von einer Beurteilung relativ zu einem Referenzpunkt, die Range-Theorie jedoch von einer Beurteilung relativ zu den Endpunkten einer Preisspanne ausgeht.114 Dies dürfte allerdings eher ein Veranschaulichungsproblem sein, da für die Verhaltensimplikationen der Evaluierung nicht das Zustandekommen, sondern vielmehr das Ergebnis derselben von Bedeutung zu sein scheint.
Eine positive Preisdarstellung des präferierten Händlers führt demnach zu einem mentalen
Gewinn und – dem konkaven Verlauf der Wertfunktion im Gewinnbereich entsprechend –
zu einer risikoaversen Einstellung des Konsumenten. Ein risikoaverser Konsument wieder110
111
112
113
114
Vgl. Kapitel 3.2.1.
Vgl. Thaler (1985), S. 204 f. und S. 211 f; Der Transaktionsnutzen beschreibt also gewissermaßen das
gute Gefühl oder die Freude, ein Schnäppchen gemacht zu haben.
Vgl. z. B. Smith, Brynjolfsson (2001), S. 14 f.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 55 f.
Vgl. Kapitel 3.2.1 sowie 3.2.2.
22
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
um wird eher zu einer systematischen Informationsverarbeitung neigen und sich dementsprechend nicht von den heuristischen Entscheidungsregeln, die durch die Preisspanne und
die Anzahl der Wettbewerber bereitgestellt werden, beeinflussen lassen.115 Eine negative
Preisdarstellung des präferierten Händlers führt hingegen zu einem mentalen Verlust und
damit zu einer risikoaffinen Einstellung.116 In dieser Situation neigt der Konsument eher
dazu, sich von heuristischen Informationen leiten zu lassen, d. h. die Ausprägung der
Preisspanne und der Anzahl der Wettbewerber beeinflussen sein Suchverhalten.
Die auf Grundlage der Wahrnehmungstheorien und der Prospect-Theorie abgeleiteten Verhaltensimplikationen begründen damit den hier angenommenen, moderierenden Einfluss
der Preisdarstellung auf den Wirkungszusammenhang der Preisspanne und der Anzahl der
Wettbewerber auf die Suchabsicht. Grewal und Lindsey-Mullikin konnten diesen Zusammenhang im Rahmen ihrer kürzlich veröffentlichten Studie empirisch bestätigen.117
3.4
Zwischenfazit und Ableitung der Hypothesen für die empirische Analyse
Die Erkenntnisse, die auf Grundlage der informationsökonomischen Suchkostenansätze
gewonnen werden konnten, zeigen, dass Konsumenten in ihrer Suchabsicht sowohl vom
Nutzen als auch von den Kosten der Preissuche beeinflusst werden. Der Nutzen wird dabei
vor allem durch die Höhe der erwarteten Grenzersparnis determiniert. Die Kosten der
Preissuche entstehen durch die „Mühen“ an Preisinformationen zu gelangen (z. B. Zeitaufwand oder psychische und physische Beanspruchung). Die Etablierung des Internets
und der darauf basierenden Preisvergleichsdiensten hat diese Kosten zwar erheblich reduziert, dennoch konnten Studien zeigen, dass auch hier Suchkosten in Form von Zeitaufwand wahrgenommen werden.
Die Theorie des wahrgenommenen Kaufrisikos impliziert weiterhin, dass das Risiko und
im Rahmen der Preissuche insbesondere das finanzielle Risiko die Suchabsicht positiv
beeinflusst. Das finanzielle Risiko entsteht, wenn die Preissuche abgebrochen wird, jedoch
eine Unsicherheit darüber besteht, ob noch weitere, günstigere Preise für das betrachtete
Produkt existieren.
115
116
117
Vgl. Kapitel 2.2.2.
Ein ähnliches Phänomen ist im Zusammenhang mit der PT auch unter dem Begriff „Gambling on losses“ bekannt. Hierbei geht dem risikofreudigen Verhalten allerdings nicht ein mentaler, sondern ein tatsächlicher Verlust (z. B. beim Glücksspiel) voraus. Vgl. Tversky, Kahneman (1981), S. 456. Vgl. hierzu auch Kapitel 4.5.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 60.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
23
Die Unsicherheit kann nach dem Heuristisch-Systematischen Modell jedoch nicht nur
durch eine systematische Preissuche vermindert werden, sondern auch durch die Verwendung von vereinfachten Entscheidungsregeln, so genannten Heuristiken. Für den vorliegenden Kontext der PVDs wurden in diesem Zusammenhang die Preisspanne und die Anzahl an Wettbewerbern als mögliche, heuristische Informationen identifiziert. Eine hohe
Preisspanne signalisiert demnach einen hohen aktuellen Nutzen und senkt die wahrgenommene Wahrscheinlichkeit, dass ein (viel) günstigerer Preis außerhalb des PVD existiert. Eine hohe Anzahl an Wettbewerbern bedeutet einen hohen aktuellen Informationsstand des Konsumenten und senkt damit den wahrgenommenen Nutzen der weiteren Suche.
Da heuristische Informationen jedoch nur Hinweise darstellen, ist eine auf diesen basierende Entscheidung immer mit einem Restrisiko verbunden. Hieraus folgt, dass die Risikoneigung des Konsumenten die Entscheidung zwischen systematischer und heuristischer Informationsverarbeitung steuert. Dabei konnte auf Grundlage von Wahrnehmungstheorien
und der Prospect-Theorie gezeigt werden, dass die Ausgestaltung der Preisdarstellung genau diese Risikoeinstellung beeinflusst. Demnach führt eine positive Preisdarstellung zu
einer eher risikoaversen Einstellung. In diesem Fall werden die beschriebenen Heuristiken
weniger zur Entscheidungsunterstützung herangezogen und haben damit einen geringeren
Effekt auf die Preissuche. Eine negative Preisdarstellung führt hingegen zu einer eher risikofreudigen Einstellung und damit zu einem höheren Einfluss der heuristischen Informationen, konkret der Preisspanne und der Anzahl der Wettbewerber. Die Preissuche wird in
der vorliegenden Arbeit analog zu vergleichbaren Studien über die Suchabsicht operationalisiert.118 In Bezug auf den moderierenden Einfluss der Preisdarstellung lassen sich demnach folgende Hypothesen ableiten:
Hypothese 1: Die Preisdarstellung hat einen moderierenden Einfluss beim Wirkungszusammenhang der Preisspanne auf die Suchabsicht. Dieser Interaktionseffekt führt dazu, dass die Höhe der Preisspanne nur dann einen signifikant
negativen Einfluss auf die Suchabsicht hat, wenn die Preisdarstellung negativ ist.
118
Vgl. Trommsdorff (2004), S. 160. Konkret ist hier die Absicht, nach einem niedrigeren Preis zu suchen,
gemeint. Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 56.
24
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Hypothese 2: Die Preisdarstellung hat einen moderierenden Einfluss beim Wirkungszusammenhang der Anzahl an Wettbewerbern auf die Suchabsicht. Dieser Interaktionseffekt führt dazu, dass die Höhe der Wettbewerberzahl nur dann
einen signifikant negativen Einfluss auf die Suchabsicht hat, wenn die
Preisdarstellung negativ ist.
Zudem wurde gezeigt, dass die Preisbeurteilung des von dem jeweiligen Nutzer präferierten Händlers die Grundlage für den Einfluss der Preisdarstellung auf die Risikoneigung ist.
Die Wirkung von (mehreren) Kontextpreisen auf die subjektive Beurteilung eines Stimulus
– wie sie das Konzept der Preisdarstellung postuliert – konnte insbesondere im Rahmen
der Referenzpreisforschung vielfach bestätigt werden.119 Es ist nach der PT bzw. der Transaction-Utility-Theorie ferner davon auszugehen, dass sich die Kaufabsicht hinsichtlich
eines Stimulus mit Erhöhung des wahrgenommenen Gesamtnutzens der Transaktion (im
Folgenden als Value of the Offer bezeichnet) erhöht.120 Unabhängig von der moderierenden
Wirkung der Preisdarstellung auf die Suchabsicht, können daher zusätzlich folgende Hypothesen für einen direkten Effekt der Preisdarstellung auf die Nutzenbewertung und die
Kaufabsicht in Bezug auf den präferierten Händler formuliert werden:
Hypothese 3: Die Preisdarstellung des präferierten Händlers hat einen direkten Einfluss
auf a) den Value of the Offer und b) die Kaufabsicht in Bezug auf diesen
Händler. Eine positive Preisdarstellung führt demnach zu einem höheren
Value of the Offer und zu einer höheren Kaufabsicht als eine negative
Preisdarstellung.
Betrachtet man den Zusammenhang zwischen Preisdarstellung und Risikoneigung, so kann
der Preisdarstellung ein weiterer Einfluss unterstellt werden. So müsste der Konsument bei
einer negativen Preisdarstellung eher dazu neigen, bei dem günstigsten, dafür aber unbekannten Händler zu kaufen, da er durch seine risikofreudige Einstellung eher dazu bereit
119
120
Vgl. z. B. Rajendran, Tellis (1994), S. 22 ff.; Janiszewski, Lichtenstein (1999), S. 353 ff. oder Adaval,
Monroe (2002), S. 572 ff., aber auch Berkowitz, Walton (1980), S. 349 ff.
Vgl. Thaler (1985), S. 209 f.; Urbany, Bearden, Weilbaker (1988), S. 95 ff. In der Literatur wird grundsätzlich von einem direkten Zusammenhang zwischen Such- und Kaufabsicht in dem Sinne ausgegangen, dass eine hohe Kaufabsicht die Suchabsicht senkt. Für den vorliegenden Kontext wird jedoch angenommen, dass die Such- und Kaufabsicht voneinander entkoppelt sind. Zum einen wird von einem risikoaversen Verhalten bei positiver Preisdarstellung ausgegangen, das zwar nicht zu einer verringerten
Suchabsicht, aber zu einer erhöhten Kaufabsicht führt. Andererseits sollte eine negative Preisdarstellung
stets zu einer geringeren Kaufabsicht führen, während die Suchabsicht hierdurch nur bei entsprechender
Ausprägung der Preisspanne und der Anzahl an Wettbewerbern beeinflusst wird. Vgl. Grewal, LindseyMullikin (2006), S. 55 f. Aus diesem Grund ist auch nicht zu erwarten, dass sich die betrachteten Heuristiken signifikant auf die Kaufabsicht bzw. den Value of the Offer auswirken.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
25
ist, das Lieferrisiko einzugehen.121 Umgekehrt folgt aus einer positiven Preisdarstellung ein
risikoaverses Verhalten und damit eine Senkung der Kaufabsicht hinsichtlich des günstigsten Händlers. Es lässt sich abschließend also folgende Hypothese formulieren.
Hypothese 4: Die Preisdarstellung des präferierten Händlers hat einen direkten Einfluss
auf die Kaufabsicht hinsichtlich des günstigsten, aber nicht präferierten
Händlers. Eine positive Preisdarstellung führt demnach zu einer geringeren
Kaufabsicht als eine negative Preisdarstellung.
4
Empirische Analyse des Einflusses der Preisdarstellung auf Verhaltensabsichten
4.1
Empirische Analyse als erweiterte und modifizierte Replikation
Kern des empirischen Teils dieser Arbeit ist die Überprüfung der aufgestellten Hypothesen
im Rahmen eines Experiments.122 Dabei soll sich die Konzeption des Experiments eng an
die schon erwähnte Untersuchung von Grewal und Lindsey-Mullikin (2006, im Folgenden:
G/LM) anlehnen. Die vorliegende Studie ist somit als Replikation zu verstehen. An dieser
Stelle sei angemerkt, dass die Replikationsforschung im Bereich der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften einen immer noch untergeordneten Stellenwert hat.123 Dies ist jedoch
durchaus kritisch zu betrachten, wenn man bedenkt, dass Verallgemeinerungen aufgrund
einzelner Untersuchungen (so genannter „single-shot“ Studien) kaum möglich sind. Denn
erst die Allgemeingültigkeit von Aussagen ermöglicht eine fundierte Ableitung praktischer
Handlungsempfehlungen.124 Zudem kann nur durch qualitativ hochwertige Replikationen
ein stabiles Fundament geschaffen werden, das es weiterführenden Untersuchungen erlaubt, auf vorhandenen Ergebnissen aufzubauen.
Die für die vorliegende Arbeit als Referenzuntersuchung geltende Studie von G/LM ist
dadurch gekennzeichnet, dass sie Hypothesen im Kontext der Preissuche aufstellt, die auf
theoretischen Ableitungen beruhen, welche in der spezifischen Art und Weise im Vorfeld
121
122
123
124
Vgl. Kapitel 2.2.1
Ein Experiment soll hier als Überprüfung von Ursache-Wirkungszusammenhängen verstanden werden.
Vgl. Hammann, Erichson (2000), S. 181.
Vgl. z. B. Bortz, Döring (2002), S. 41, Evanschitzky et al. (2006), S. 2 f.
Vgl. hierzu und im Folgenden Evanschitzky et al. (2006), S. 8 f.
26
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
noch nicht untersucht worden sind.125 Unabhängig von den theoretischen Ableitungen sind
auch die Hypothesen selbst erstmals in der Studie von G/LM überprüft worden.
Allein auf der Tatsache, dass die Autoren für ihre Hypothesen unterstützende Ergebnisse
vorweisen konnten, kann deren Allgemeingültigkeit nicht beruhen. Aus diesen Gründen ist
eine Replikation, wie sie in der vorliegenden Arbeit durchgeführt wird, nicht nur sinnvoll,
sondern ein notwendiger Beitrag zur Generalisierbarkeit der Ergebnisse der Originalstudie.
Die vorliegende Arbeit versteht sich als eine unabhängige, sequenzielle und strikte Replikation. Unabhängig, da der Autor dieser Arbeit nicht mit dem der Originalstudie übereinstimmt, sequenziell, da zeitlich nachgelagert und strikt, da versucht wird, sich möglichst
eng an die Referenz zu halten.126 Aufgrund der beschriebenen Merkmale der Originalstudie
(Neuartigkeit der theoretischen Ableitungen und Hypothesen) erscheint eine solche Vorgehensweise auch im Falle der Bestätigung der Originalergebnisse keineswegs trivial. Eine
enge Anlehnung an die Referenz bedeutet aber nicht, dass keine Modifikationen im Versuchsaufbau vorgenommen werden sollten. Dies ist im vorliegenden Fall zum einen durch
die Unterschiede des amerikanischen und des deutschen Marktes notwendig (z. B. die
Wahl des Preisvergleichsdienstes). Zum anderen soll die Operationalisierung der Preisdarstellung, wie sie in der Originalstudie vorgenommen wird, modifiziert und damit der theoretischen Grundlage, konkret der Range-Theorie besser angepasst werden. In Ergänzung
zur Referenz werden zusätzlich die direkten Einflüsse der Preisdarstellung gemäß der
Hypothesen 3 und 4 empirisch überprüft. Zudem wird der vermutete Einfluss einer Reihe
von individuellen Konstrukten im Rahmen einer Kovarianzanalyse neutralisiert.127
4.2
Datenerhebung im Rahmen eines internetbasierten Laborexperiments
4.2.1
Auswahl der Stimuli
In Analogie zu G/LM wird dem zur Überprüfung der beschriebenen Hypothesen durchzuführenden Experiment ein 2x2x2 Design zugrunde gelegt.128 Dies setzt sich aus den Ausprägungen der unabhängigen Variablen Preisspanne und Anzahl an Wettbewerbern, sowie
der (vermutlich) moderierenden Variable Preisdarstellung zusammen. Bevor diese konkre-
125
126
127
128
Vgl. Kapitel 3.1.3.
Vgl. hierzu Monroe (1992a), o. S.; Monroe (1992b), o. S.
Dies gewährleistet, dass der Einfluss der unabhängigen Variablen in geringerem Maße von A-prioriUnterschieden zwischen den Probanden verzerrt wird und dadurch die Fehlervarianz im Vergleich zur
Referenzstudie verringert werden kann. Vgl. Hair et al. (2006), S. 406.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 57.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
27
tisiert werden, müssen für die Durchführung des Experiments zunächst der Preisvergleichsdienst und das dort angebotene Produkt bestimmt werden.
Die Auswahl eines Preisvergleichsdienstes, der als Rahmen des Experiments „imitiert“
werden soll, findet anhand zweier Kriterien statt. Zum einen erscheint es wichtig, dass der
PVD eine ausreichend hohe Reputation hat. Wäre dies nicht der Fall, könnte allein dieser
Umstand die Suchabsicht positiv beeinflussen. Zum anderen sollte der PVD analog zur
Originalstudie neben dem reinen Preisvergleich auch Informationen über die Produkte und
Händlerbewertungen der Kunden enthalten. Als besonders geeignet erweist sich zu diesem
Zweck der PVD „Ciao!“. Als Indikator für die Reputation dieses PVDs werden aktuellen
Daten des Marktforschungsdienstes Nielsen herangezogen, die zeigen, dass dieser PVD als
einziger sowohl im August 2005 als auch im August 2006 zu den zwei am häufigsten besuchten PVDs in Deutschland zählte.129 Ferner bietet der PVD „Ciao!“ über den Vergleich
von Preisen hinaus auch Produktinformationen und Bewertungen der Händler durch die
Kunden und ist damit am besten mit dem in der Originalstudie verwendeten amerikanischen Pendant BizRate.com vergleichbar.
Auch für die Auswahl des Produkts ist entscheidend, sich nicht allzu weit von der Referenz zu entfernen, da sonst eine Vergleichbarkeit erschwert würde. Es soll demnach analog
zu G/LM auch hier ein Produkt aus der Kategorie Unterhaltungselektronik gewählt werden.130 Allerdings wird aus zwei Gründen nicht der in der Studie von G/LM genutzte Videorekorder verwendet. Zum einen erscheint ein VHS-Videorekorder augrund der zunehmenden Substitution durch DVD-Player bzw. -Rekorder nicht mehr zeitgemäß, so dass
allein dieser Umstand zu einer generellen Ablehnung der Probanden in Bezug auf das Produkt führen könnte. Um eine realistische Kaufsituation zu simulieren, sollte daher ein Produkt gewählt werden, dass realiter in hoher Anzahl über das Internet verkauft wird. Zum
anderen sollte der Gesamtpreis des Produkts nicht allzu sehr von den Versandkosten abhängen, da hierdurch der Einfluss der Preisdarstellung verzerrt werden könnte. Vor diesem
Hintergrund wurde analog zu vorhergehenden Studien zu Preisvergleichsdiensten eine
129
130
Vgl. Nielsen Netratings (2006); Nielsen Netratings (2005). Im August 2006 besuchten über 4,6 Millionen Deutsche mindestens einmal den Preisvergleichsdienst Ciao!.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 57. Güter der Unterhaltungselektronik zeichnen sich durch
einen hohen Anteil an digitalen Attributen (oder auch Sucheigenschaften aus). Digital Attribute sind
dadurch gekennzeichnet, dass sie schon vor dem Kauf auf Grundlage von Daten, die auch über das Internet vermittelt werden können, objektiv beurteilt werden können. Aufgrund dieser Eigenschaft sind
Artikel aus dieser Kategorie für den Verkauf über das Internet besonders geeignet. Vgl. Lal, Sarvary
(1999), S. 485 f.
28
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
kompakte Digitalkamera als Produktstimulus gewählt.131 Bei der Wahl des konkreten Modells wurde darauf geachtet, dass sich das Modell im Mittelpreissegment befindet und damit für ein möglichst breites Publikum relevant ist. Zudem sollen Effekte, die durch eine
grundsätzliche Ablehnung des Produkts entstehen, möglichst minimiert werden. Daher
wurde das Modell „Canon Powershot A610“ gewählt. Dieses Modell repräsentiert mit einer UVP des Herstellers von 279 € in etwa den Durchschnitt der bei Ciao! angebotenen
Kameras.132 Zudem gehörte es zum Zeitpunkt der Untersuchung zu den Top 3 der meistverkauften und bestbewerteten Digitalkameras bei Ciao!.133
4.2.2
Operationalisierung der unabhängigen Variablen
Eine für die vorliegende Analyse entscheidende Variable ist die Preisdarstellung. Gemäß
der zu überprüfenden Hypothesen wird dieser sowohl ein moderierender Effekt auf die
Suchabsicht als auch ein direkter Effekt auf die Absicht, beim präferierten oder beim günstigsten Händler zu kaufen, unterstellt. Unabhängig von der Ausgestaltung der einzelnen
Preise muss dabei zunächst geklärt werden, welcher Online-Händler als „präferierter
Händler“ in das Experiment aufgenommen werden soll. Zwar wird den Probanden eine
derartige Präferenz durch den vorbereitenden Text suggeriert, es erscheint aber trotzdem
sinnvoll, einen Händler mit einem tatsächlich hohen Bekanntheits- bzw. Reputationsgrad
zu wählen. Als Indikator hierfür wird zum einen die durchschnittliche Bewertung des
Händlers durch die Kunden des PVDs Ciao! sowie die Anzahl dieser Bewertungen, als
auch die Besucherzahl der Online-Händler herangezogen. Die mit Abstand höchste Besucherzahl erreichte zum Zeitpunkt der Untersuchung (Oktober 2006) der Online-Händler
Amazon.de.134 Dieser gehört bei Ciao! zu den Top 3 der am besten bewerteten Händler und
wurde zudem mit Abstand am häufigsten bewertet (2957 Bewertungen).135 Amazon.de
131
132
133
134
135
Vgl. Spiekermann, Strobel, Temme (2002), S. 3; Kuhlins (2004), S. 3 f. Digitalkameras sind nach Handys und mp3-Playern die meist verkauften Artikel der Unterhaltungselektronik in der Preisklasse ab 100
Euro. Vgl. GFU (2005).
Der tatsächliche Durchschnittspreis der in Deutschland verkauften Digitalkameras liegt mit 260 € nur
leicht darunter. Vgl. GFU (2005).
Vgl. Ciao! (2006a).
So besuchten im Oktober 2006 über 11 Millionen Deutsche mindestens einmal die Web-Seite des Online-Händlers „Amazon.de“. Dies entspricht einer Reichweite (Anteil der deutschen Internetnutzer) von
über 30%. Vgl. Nielsen Netratings (2006b).
Vgl. Ciao! (2006b).
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
29
scheint daher den meisten Internutzern vertraut zu sein und soll im folgenden Experiment
daher als „präferierter“ Händler dienen.136
Weiterhin ist von entscheidender Bedeutung, wie der Preis von Amazon.de innerhalb des
Preisvergleichsdienstes positioniert werden soll, um einerseits eine positive und andererseits eine negative Darstellung zu erzeugen. In der Referenzstudie von G/LM wird der
Händler (in dem Fall Amazon.com) innerhalb der Preisvergleichsliste in Bezug auf den
niedrigsten Preis an zweiter Stelle, um eine positive und an vorletzter Stelle, um eine negative Preisdarstellung zu erreichen, positioniert.137 Diese Operationalisierung ist nach der
Range-Theorie zunächst einleuchtend, da sich der zu bewertende Stimulus jeweils rangmäßig in der oberen bzw. unteren Hälfte der Preisspanne befindet.138 Problematisch ist hier
allerdings, dass die tatsächliche, relative Position des Preises auf der Preisspanne (nicht die
rangmäßige) von der Manipulation der Preisspanne abhängt. So verändern G/LM in ihren
durchgeführten Experimenten zur Manipulation der Preisspanne entweder nur den höchsten Preis oder nur den niedrigsten Preis.139 Gleichzeitig muss – um die Effekte der unabhängigen Variablen zu isolieren – der Preis von Amazon.com konstant gehalten werden.
Hieraus folgt, dass sich die relative Position des präferierten Händlers mit Manipulation
der Preisspanne verändert. Abbildung 3 verdeutlicht dies für den Fall der Veränderung des
höchsten Preises.
136
137
138
139
Auch die anderen Wettbewerber stellen real existierende Online-Händler dar. Allerdings wurden diese
so ausgewählt, dass angenommen werden kann, dass keine oder eine nur sehr geringe Reputation vorhanden ist. Als Indikator hierfür dient die Anzahl der Kundenbewertungen beim PVD Ciao!. Hier verfügt kein für das Experiment gewählter Wettbewerber über eine einzige Bewertung. Eine Verzerrung
durch Händlerpräferenzen (außer Amazon.de) kann demnach nahezu ausgeschlossen werden. Die Wettbewerber sind im einzelnen AC-Foto, HIFIshop24, temeon.de, phonetech, BUILTdirekt.de, emarkt24.com, PIXmania und ASC.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 58.
Vgl. Kapitel 3.1.2.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 58 f.
30
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Abb. 3: Operationalisierung der Preisdarstellung innerhalb der Studie von Grewal und Lindsey-Mullikin
(Experiment 1)140
Es wird deutlich, dass sich der fixe Preis von Amazon.com nur bei einer niedrigen Preisspanne näher am höchsten Preis befindet und damit gemäß der Range-Theorie negativ bewertet wird. Bei einer hohen Preisspanne befindet sich der Fokalpreis jedoch deutlich näher am unteren Ende der Preisspanne. Dieser Sachverhalt verhält sich in umgekehrter Analogie bei alleiniger Veränderung des niedrigsten Preises.141 Diese Vorgehensweise ist demnach nicht konsistent mit der von G/LM als theoretische Grundlage verwendeten RangeTheorie.142
Um dies in der vorliegenden Studie zu gewährleisten, soll die Operationalisierung der
Preisdarstellung modifiziert werden. Dies ist nur dann möglich, wenn die Ausprägung der
Preisdarstellung (weitgehend) unabhängig von der Ausprägung der Preisspanne ist.
140
141
142
Eigene Darstellung
Vgl. Anhang 3
Vgl. Janiszewski, Lichtenstein (1999), S. 365 f.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
31
Abb. 4: Modifizierte Operationalisierung der Preisdarstellung143
Für die folgende Analyse wird daher einerseits sowohl das obere als auch das untere Ende
der Preisspanne zur Manipulation derselben verändert. Andererseits werden die Preisspannen entsprechend der jeweiligen Preisdarstellung adaptiert. Die Ausprägungen der Preisspannen (hoch und niedrig) werden dabei auf Grundlage der Referenzstudie und weiterer,
entsprechender Studien sowie eigener Beobachtungen gewählt.144 Demzufolge sollen in der
vorliegenden Untersuchung die Enden im Falle einer niedrigen Preisspanne durch eine
Abweichung von ± 15% , im Falle einer hohen Preisspanne von ± 25% vom mittleren Preis
berechnet werden.145 Der Preis von Amazon.de wird konstant auf 269,99 € gesetzt.146 Ab143
144
145
146
Quelle: Eigene Darstellung
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 58 f.; Pan, Ratchford, Shankar (2004), S. 117 ff.;
Brynjolfsson, Smith (2000), S. 569 f.; Baye, Morgan, Scholten (2004), S. 472; Kuhlins (2004), S. 3 f.
Dies entspricht analog zu G/LM einem prozentualen Anteil der Differenz aus höchstem und niedrigstem
Preis am höchsten Preis von rund 26 % bzw. 41 %. Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 58.
Dieser Preis wurde zum Zeitpunkt der Untersuchung tatsächlich von dem Online-Händler Amazon.de
angeboten.
32
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
bildung 6 verdeutlicht die hier gewählte Operationalisierung der Preisdarstellung in Abhängigkeit von der Ausprägung der Preisspanne. Dabei ist erkennbar, dass die für die eigene Studie gewählte Operationalisierung der Preisdarstellung sich dadurch auszeichnet, dass
die relative Position des Fokalpreises nicht von der Höhe der Preisspanne, sondern allein
von der Manipulation der Preisdarstellung selbst abhängt. Rangmäßig befindet sich der
Fokalpreis analog zur Referenzstudie entweder auf dem zweiten oder dem vorletzten Platz.
Eine weitere Besonderheit ist, dass die absolute Höhe der Preisspannen an die veränderten
Endpunkte angepasst wird. Dieser Vorgehensweise liegt die mit der Prospect-Theorie und
der Psychophysik konsistente Annahme zugrunde, dass Preisunterschiede von gleicher
Höhe mit Ansteigen des Ausgangspreises als geringwertiger wahrgenommen werden.147 Es
wird also vermutet, dass Konsumenten die Höhe der Preisspannen eher auf Grundlage der
prozentualen Abweichungen von den Endpunkten bzw. den mittleren Preisen wahrnehmen
und hieraus die entsprechenden heuristischen Informationen ableiten.148 Bei konstanter
prozentualer Abweichung ergeben sich damit die Preisspannen 76 (15 %) und 120 (25%)
bei negativer Preisdarstellung, sowie 88 (15 %) und 157 (25 %) bei positiver Preisdarstellung.149
Die dritte unabhängige Variable ist die Anzahl der Wettbewerber. Hier soll in Einklang
mit der Referenzstudie zwischen vier und neun Wettbewerbern unterschieden werden.150
Eine solche Einteilung erscheint schon aus darstellerischen Gesichtspunkten sinnvoll, da
anzunehmen ist, dass eine vollständige Verarbeitung der Informationen der Preisvergleichsliste am besten gewährleistet ist, wenn diese auf einen Blick zugänglich sind.
147
148
149
150
Vgl. Monroe (1973), S. 75 f.; Kahneman, Tversky (1979), S. 277 f.
Vgl. Lindsey-Mullikin, Grewal (2006), S. 239 f.; Pan, Ratchford, Shankar (2004), S. 118 f.
Vgl. Abbildung 4. Es sei darauf hingewiesen, dass trotz dieser modifizierten Operationalisierung eine
leichte Abhängigkeit der Preisspanne von der Anzahl der Wettbewerber vermutet werden kann. So ist
nach der Range-Frequency-Theorie davon auszugehen, dass sich die positive (negative) Bewertung eines zweiten (vorletzten) Ranges mit Erhöhung der Anzahl der Wettbewerber verstärkt. Vgl. Kap. 3.2.1.
Entscheidend ist hier aber, dass es lediglich zu einer Verstärkung des Effektes kommt und nicht zu einer
Umkehr, wie sie durch den zusätzlichen Effekt der Preisspannenabhängigkeit bei G/LM zumindest theoretisch vermutet werden kann.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 57.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
4.2.3
33
Gestaltung des Experiments
Wie schon angeklungen, handelt es sich bei dem hier angewendeten Experiment um ein
internetbasiertes Laborexperiment.151 Die Vor- und Nachteile eines Laborexperiments basieren vor allem auf dem Trade-Off zwischen externer und interner Validität.152 So gewährleistet die künstlich geschaffene Umgebung des Laborexperiments eine hohe interne Validität, d. h. Störgrößen können minimiert und dadurch weitestgehend unverzerrte Aussagen
über die Ursache-Wirkungszusammenhänge getroffen werden. Im Rahmen von PVDs wären solche Störgrößen z. B. Werbeanzeigen. Allerdings schafft eine solch künstliche Umgebung auch die Gefahr minderer externer Validität, d. h. die Ergebnisse sind nicht ohne
Einschränkungen generalisierbar. Dieser Gefahr kann und soll allerdings gerade durch das
hier verwendete Mittel der Replikation entgegenwirkt werden.153 Dabei soll das Internet als
Hilfsmittel zur Administration der Stimuli, zur Gewinnung der Daten und zur Rekrutierung
der Teilnehmer genutzt werden. Hierdurch entstehen nicht nur forschungsökonomische
Vorteile, sondern auch die Möglichkeit, eine den Preisvergleichsdiensten entsprechende
Umgebung für die Untersuchung zu nutzen.154 Der Befragungszeitraum des Experiments
erstreckte sich vom 07. bis zum 28.10.2006. Einen Anreiz zur Teilnahme stellte dabei die
Auslobung eines Preises in Form eines 50€-Gutscheins dar. Dieser Anreiz vermindert nicht
zuletzt das Risiko, dass nur Internet- oder „Umfrage-affine“ Probanden an dem Experiment
teilnehmen.155
Hat sich der Proband nun für die Teilnahme entschieden, erscheint zunächst die Startseite,
auf der grundsätzliche Erläuterungen zum Experiment und zur Gewinnmöglichkeit angezeigt werden.156 Der Startseite folgend werden die Probanden gebeten, sich vorzustellen,
dass sie sich dazu entschlossen haben, eine Digitalkamera zu kaufen und hierfür nach Angeboten im Internet suchen wollen. Zu diesem Zweck besuchen sie die Web-Seite des PVD
Ciao!, auf der sie eine Werbeanzeige entdecken. Auf der folgenden Seite wird nun eine
selbst erstellte und für jede Kondition identische Werbeanzeige des Online-Händlers Ama151
152
153
154
155
Ein Laborexperiment ist grundsätzlich dadurch gekennzeichnet, dass in einer durch den Untersucher
künstlich erschaffenen Situation a priori bestimmte Bedingungen (unabhängige Variablen) manipuliert
werden und deren Wirkung auf abhängige Variablen gemessen wird. Vgl. Schnell, Hill, Esser (2005), S.
225 ff.
Vgl. hierzu und im Folgenden Berekoven, Eckert, Ellenrieder (2001), S. 154.
Vgl. Kapitel 4.1.
Für weitere Vorteile des Internets in diesem Kontext vgl. Eschweiler (2006), S. 136 f.
Vgl. Hauptmanns, Lander (2001), S. 31 f.
34
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
zon.de für das Digitalkamera Modell „Canon Powershot A610“ dargestellt. Diese Anzeige
enthält im Wesentlichen den Namen des Händlers, die Beschreibung der Digitalkamera
(inkl. Höchstbewertung von Ciao!) und die Information, dass das Produkt bei Amazon.de
innerhalb von 24 Stunden versandfertig ist. Im Anschluss wird den Probanden suggeriert,
dass sie sich in hohem Maße für die beworbene Kamera interessieren und sich entscheiden,
für dieses bestimmte Produkt die Preisvergleichsfunktion von Ciao! zu nutzen.
Abb. 5: Beispiel einer Preisvergleichsliste innerhalb des Laborexperiments157
Außerdem werden die Probanden gebeten, sich vorzustellen, dass sie die Kamera wahrscheinlich bei Amazon.de kaufen werden, da sie schon viel über die gute Leistung dieses
Anbieters gehört haben und/oder aus eigener Erfahrung wissen. Auf der nächsten Seite
erscheint nun eine der acht Konditionen der Preisvergleichsliste von Ciao! für die Digitalkamera Canon Powershot A610.158 Beispielhaft sei in Abbildung 5 die Kondition Preisdarstellung: negativ; Preisspanne: niedrig; Anzahl Wettbewerber: niedrig dargestellt.
Als zusätzliche Information wird im Rahmen der Preisvergleichslisten eine Spalte für
Kundenbewertungen der unterschiedlichen Händler abgebildet. Dabei erhalten sämtliche
Wettbewerber außer Amazon.de lediglich einen Strich, der besagt, dass hier noch keine
Bewertung vorliegt. Amazon.de hingegen erhält (realitätsgemäß) eine 5 von 5 SterneBewertung bei einer hohen Bewertungsanzahl. Als weitere die für Amazon.de suggerierte
Präferenz unterstützende Information wird für diesen Händler die schnelle Lieferzeit („versandfertig in 24 Stunden“) ausgelobt, während bei den übrigen Wettbewerber hierzu keine
156
157
158
Vgl. Anhang 4. Es sei angemerkt, dass sich der gesamte Befragungsablauf eng an die Referenzstudie
von G/LM anlehnt. Vgl. hierzu Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 58. Die einzelnen Seiten des Fragebogens inklusive der 8 Konditionen können den Anhängen 4-23 entnommen werden.
Quelle: Eigene Darstellung.
Für die Erstellung der PVD-Attrappen sowie der Werbeanzeige wurde auf das Grafik-Programm CorelDRAW in der Version 12.0 zurück gegriffen.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
35
Angaben gemacht werden. Schließlich werden – um Verzerrungen zu vermeiden – die
Versandkosten für alle Wettbewerber auf null gesetzt.
4.2.4
Beschreibung der Stichprobe
Ein wesentliches Ziel der vorliegenden Studie ist es, einen Beitrag zur Generalisierbarkeit
der Ergebnisse der Referenzstudie von G/LM zu leisten. Schon aus diesem Grund werden
hohe Anforderungen an die Qualität und die Quantität der Stichprobe gestellt. Das Gesamtsample der Online-Umfrage umfasst 604 Teilnehmer, wobei 435 den Fragebogen
vollständig ausgefüllt haben, was einer Beendigungsquote von 72 % entspricht.159 Die Aufteilung der Probanden in eine der acht Gruppen erfolgte durch einen von Unipark bereitgestellten Zufallsgenerator. Dabei ist für die Durchführung der anschließenden Analyse von
besonderer Wichtigkeit, dass die Gruppen gleichverteilt sind.160 Der Zufallsgenerator konnte dies jedoch trotz der relativ großen Stichprobe nicht vollständig gewährleisten. Daher
mussten insgesamt 51 Probanden aus fünf verschiedenen Gruppen zufällig eliminiert werden.161 Die Stichprobe für die weitere Analyse besteht dementsprechend aus nunmehr 384
Probanden, wobei jeweils 48 eine Gruppe bilden.
Die Qualität der Stichprobe soll gewährleisten, dass mögliche soziodemographische Verzerrungen a priori minimiert werden. In der vorliegenden Studie dominieren altersmäßig
die 20-25 Jährigen (55,7 %) und die 26-30 Jährigen (34,9 %). Auch wenn diese Altersgruppen im Rahmen von PVD stark vertreten sind, sollte trotzdem angemerkt werden, dass
diese Verteilung nicht der tatsächlichen Nutzerstruktur von PVD entspricht.162 Allerdings
zeigt das Internetnutzungs- und Kaufverhalten der Probanden, dass es sich bei diesen um
eine höchst relevante Zielgruppe für PVD und Online-Händler handelt. So verbringen die
Probanden den Erhebungen zufolge im Durchschnitt 111 Minuten am Tag im Internet und
tätigten im ablaufenden Jahr durchschnittlich 9 Käufe mit einem Gesamtwert von durchschnittlich 579 Euro im Internet. Die Geschlechtsverteilung der Probanden (65 % männlich) spiegelt ziemlich genau die geschlechtsspezifische Struktur der deutschen PVDNutzer wider. In Bezug auf den höchsten Schulabschluss überwiegen die Einheiten mit
Abitur (69 %) und Hochschulabschluss (25,5 %). Schließlich konnte gewährleistet werden,
dass nicht nur Studenten (so genanntes Student-Sample) an der Umfrage teilnehmen. Der
159
160
161
162
Diese vergleichsweise hohe Quote deutet auf eine geringe kognitive Beanspruchung der Probanden hin.
Vgl. Kapitel 4.4.2.
Dieser Vorgang wurde mit Hilfe des in Microsoft Excel integrierten Zufallsgenerators durchgeführt.
Vgl. hierzu und im Folgenden Nielsen Netratings (2006).
36
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anteil von knapp 25 % Nicht-Studenten wird von der Berufsgruppe der Angestellten (17,4
%) dominiert wird, gewährleistet. Abbildung 6 fasst die soziodemographische Struktur der
Stichprobe zusammen.
Abb. 6: Soziodemographische Struktur der Stichprobe163
4.2.5
Manipulation Checks
Die Analyse der Wirkungsweise der Preisspanne, der Anzahl der Wettbewerber und der
Preisdarstellung kann nur dann sinnvoll durchgeführt werden, wenn sichergestellt ist, dass
die beabsichtigten Ausprägungen dieser Variablen auch tatsächlich in der Stichprobe realisiert sind.164 Es muss daher durch so genannte „Manipulation Checks“ kontrolliert werden,
ob die Probanden „ihre“ jeweilige Manipulation auch wahrgenommen haben. Um die Realisierung der Preisspanne zu prüfen, wurden die Probanden am Ende des Fragebogens
gebeten, jeweils den niedrigsten und den höchsten Preis, den sie auf der Preisvergleichsliste wahrgenommen haben, anzugeben. Um den Einfluss der tatsächlichen Preisspanne auf
die errechnete, wahrgenommene Preisspanne165 zu analysieren, wird für deren Ausprägungen eine einfaktorielle, univariate Varianzanalyse (ANOVA) mit anschließendem paarweisen Mittelwertvergleichstest (t-Test) durchgeführt.166 Die Ergebnisse, die in Tabelle 2 dargestellt sind, zeigen, dass sowohl bei negativer als auch bei positiver Preisdarstellung eine
signifikante Differenz in der Wahrnehmung der Preisspannen (hoch und niedrig) besteht.
Die Manipulation der Preisspanne ist demnach in der Stichprobe realisiert worden.
163
164
165
166
Quelle: Eigene Darstellung
Vgl. Bortz, Döring (2002), S. 118 f.
Diese wurde durch die Differenz der von den Probanden angegebenen höchsten und niedrigsten Preise
errechnet. Dieses Vorgehen lehnt sich weitgehend an das der Referenzstudie an. Vgl. Grewal, LindseyMullikin (2006), S. 58.
Vgl. für nähere Erläuterungen zu dieser Verfahrensweise Janssen, Laatz (2005), S. 352 ff.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
F-Wert
162,203***
Gruppe (Preisspanne)
Mittelwert
76 (niedrig)
71,42
120 (hoch)
114,46
88 (niedrig)
92,79
157 (hoch)
131,57
Vergleichsgruppen
MW-Differenz
76 vs. 120
-43,04***
88 vs. 157
-38,78***
37
*p<0,1, **p<0,05, ***p<0,01
Tab. 1: Manipulation Check für den Faktor Preisspanne167
Weiterhin wurden die Probanden gebeten, die Anzahl der Wettbewerber zu nennen, die sie
auf der Preisvergleichsliste wahrgenommen haben. Auch hier zeigen die ANOVA und der
t-Test, dass die Manipulation dieser unabhängigen Variable erfolgreich war (F-Wert =
151,28, p<0,01; MW-Differenz = 5,12, p<0,01).168
Die Realisierung der Preisdarstellung wird schließlich durch die Frage nach der relativen
Position von Amazon.de geprüft. Die Probanden hatten dabei die Auswahl zwischen drei
Antworten (1 = in der Nähe des niedrigsten Preises, 2 = in der Mitte, 3 = in der Nähe des
höchsten Preises). Hier ergibt die ANOVA einen empirischen F-Wert von 727,72 (p<0,01)
sowie eine Mittelwertdifferenz von 1,5 (p<0,01).169 Es kann demnach festgehalten werden,
dass alle drei unabhängigen Variablen tatsächlich in der Stichprobe wie vorgesehen realisiert sind.
4.3
Operationalisierung der Wirkungskriterien
Die in Kapitel 3.2 aufgestellten Hypothesen postulieren den Einfluss der unabhängigen
Variablen auf die Wirkungskriterien Suchabsicht, Kaufabsicht und Value of the Offer bezogen auf Amazon.de sowie die Kaufabsicht in Bezug auf den günstigsten Anbieter. Es ist
also im Folgenden zu klären, auf welche Weise diese Variablen gemessen werden können.
Grundsätzlich lassen sich die meisten verhaltenswissenschaftlichen Wirkungskriterien
nicht direkt messen, da sie latente, nicht direkt erfassbare Konstrukte darstellen.170 Vielmehr besteht die Notwendigkeit einer indirekten Messung über so genannte Indikatorvariablen. Die Auswahl dieser Indikatoren kann durch eigene Bemühungen – z. B. auf Basis
von theoretischen Erwägungen oder explorativer Vorstudien – oder durch den Rückgriff
auf bewährte Indikatoren vorliegender Untersuchungen erfolgen. Da die abhängige Variable Suchabsicht bereits in der zu replizierenden Referenzstudie von G/LM operationalisiert
167
168
169
170
Quelle: Eigene Darstellung
Vgl. Anhang 26.
Vgl. Anhang 27.
Vgl. hierzu und im Folgenden Bagozzi, Fornell (1982), S. 24 f.
38
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
wurde, scheint es ratsam, sich an dieses Messmodell zu halten. Auch die Indikatoren der
weiteren in die Analyse eingehenden Konstrukte sollen auf Basis bereits etablierter Messansätze ausgewählt werden. Dieses Vorgehen wird in der Literatur nicht zuletzt aufgrund
der Forderung nach Vergleichbarkeit empirischer Befunde befürwortet.171
Neben den abhängigen Variablen sollen noch weitere Konstrukte, so genannte Kontrollvariablen (kurz: Kovariablen) in die Analyse eingehen. Von diesen wird aufgrund der theoretischen Überlegungen bzw. empirischen Befunde ein Einfluss auf eine oder mehrere abhängige Variablen erwartet. Die Berücksichtigung dieser Konstrukte hat den Vorteil, dass
der Einfluss der unabhängigen Variablen in geringerem Maße von A-priori-Unterschieden
zwischen den Probanden verzerrt wird und dadurch die Fehlervarianz im Vergleich zur
Referenzstudie verringert werden kann.172 Konkret sollen die Konstrukte Produktwissen,
Preiswissen, Produktinvolvement und Risikoaversion173 als Kovariablen in der Analyse
berücksichtigt werden. Probanden mit einem hohen Produktinvolvement und einer grundsätzlich hohen Risikoaversion könnten dazu neigen, eher die systematische Informationsverarbeitung zu bevorzugen und würden damit eine höhere Suchabsicht aufweisen.174 Eine
hohe Risikoaversion bestimmter Probanden könnte weiterhin dazu führen, dass diese das
Lieferrisiko eher vernachlässigen und daher eher zum Kauf beim günstigsten Anbieter neigen.175 Vom Produkt- und Preiswissen wird ein positiver Einfluss auf die Suchabsicht erwartet, der vor allem durch die gesteigerte Sucheffizienz begründbar ist.176 Zudem kann
man bei vorhandenem Preiswissen, aber auch bei hohem Produktinvolvement von einem
ausgeprägten internen Referenzpreis der jeweiligen Probanden ausgehen. Die allgemeine
Wirkung der Preisdarstellung, die ja von den externen Referenzpreisen bzw. Fokalpreisen
determiniert wird, könnte in diesem Fall geringer ausfallen.177 Tabelle 2 zeigt, in welchen
Studien die Messmodelle für die abhängigen Variablen und die Kovariablen erstmals verwendet wurden.
171
172
173
174
175
176
177
Vgl. Diller (2004), S. 177.
Vgl. Hair et al. (2006), S. 405 ff.
Das hier verwendete Konstrukt der Risikoaversion beschreibt den generellen Wunsch des Befragten,
Risiken im Leben auszuweichen. Vgl. Burton et al. (1998), S. 293 ff. Dies darf nicht mit dem wahrgenommenen Kaufrisiko oder der situationsspezifischen Risikoneigung verwechselt werden. Diese werden annahmegemäß von der Manipulation der Faktoren beeinflusst werden und dürfen somit nicht als
Kovariable in die Analyse eingehen. Vgl. z.B. Stevens (2002), S. 252.
Vgl. Kapitel 2.1.2.1.
Vgl. Kapitel 2.1.2.1, sowie 2.2.1.
Vgl. Kapitel 2.1.3.
Vgl. Eschweiler (2006), S. 160.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Konstrukt
Suchabsicht
Anzahl Indikatoren
3
39
Quelle
Grewal; Monroe; Krishnan (1998)
Value of the offer
4
Berkowitz; Walton (1980)
Kaufabsicht
1
Berkowitz; Walton (1980)
Produktwissen
3
Mukherjee; Hoyer (2001)
Preiswissen
2
Siems (2003)
Produktinvolvement
3
van Trijp; Hoyer; Inman (1996)
Risikoaversion
4
Burton et al. (1998)
Tab. 2: Originalquellen der verwendeten Messmodelle
Obgleich sich die aufgeführten Konstrukte bereits mehrfach bewährt haben, ist zu beachten, dass die Güte der einzelnen Indikatoren in hohem Maße von der konkreten Forschungsfrage und dem jeweiligen Kontext abhängt. Es soll daher auf eine strenge Überprüfung sämtlicher Konstrukte (mit mehr als einem Indikator)178 hinsichtlich ihrer Reliabilität
und Validität keineswegs verzichtet werden.
Unter Reliabilität wird hier die Zuverlässigkeit eines Konstruktes verstanden. Konstrukte
werden demnach als reliabel bezeichnet, wenn ein wesentlicher Anteil ihrer Varianz durch
die Assoziationen mit dem Faktor erklärt wird und entsprechend ein geringes Maß an zufälligen Fehlern vorliegt.179 Die Validität hingegen gibt Auskunft darüber ob ein Konstrukt
konzeptionell richtig gemessen wurde, ob also tatsächlich das gemessen wird, was gemessen werden soll.180
Zur Beurteilung der Reliabilität und Validität wird in der Literatur eine Vielzahl von Gütekriterien diskutiert, die sich in solche der ersten Generation und solche der zweiten Generation unterteilen lassen.181 Tabelle 3 zeigt die wesentlichen Kriterien mit den dazugehörigen
Anforderungen, die auch in der vorliegenden Studie Anwendung finden sollen. Der einschlägigen Literatur folgend wird das Messmodell angenommen, wenn die dargestellten
Anforderungen der Kriterien der ersten Generation und der Globalkriterien der zweiten
Generation vollständig, sowie die Detailkriterien der zweiten Generation mehr als zur
178
179
180
181
Die Kaufabsicht (Amazon.de) und die Kaufabsicht (Günstigster) werden jeweils mit nur einem Indikator abgefragt, weshalb hier eine Prüfung der Messmodelle entfällt. Vgl. Berkowitz, Walton (1980), S.
352.
Vgl. Homburg, Giering (1996), S. 6.
Vgl. Heeler, Ray (1972), S. 361; Churchill (1979), S. 65. Für eine weiterführende Systematisierung der
Reliabilität und Validität sei auf die Spezialliteratur verwiesen. Vgl. z. B. Homburg, Giering (1996), S.
5 ff.
Kriterien, die der ersten Generation zugeordnet werden, haben ihren Ursprung in der Psychologie bzw.
Psychometrie der 50er Jahre. Erst mit Einführung der konfirmatorischen Faktorenanalyse in den 60er
und 70er Jahren wurden weitere, leistungsstärkere Kriterien entwickelt, die als Kriterien der zweiten
Generation bezeichnet werden. Vgl. Homburg, Giering (1996), S. 8.
40
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Hälfte erfüllt werden.182 Eine Einschränkung erfährt dieses Prüfschema durch die Tatsache,
dass die lokalen Kriterien der zweiten Generation nur für solche Konstrukte errechnet werden können, die über mindestens drei Items verfügen. Die Globalkriterien erfordern sogar
mindestens vier Indikatoren.183 Die Evaluation der übrigen Konstrukte muss daher allein
auf Grundlage der Kriterien der ersten Generation erfolgen.184 Zur Erläuterung der einzelnen Kriterien sei auf die entsprechende Literatur verwiesen.185
Kriterien der 1. Generation
Anforderung (Erfüllung zu 100%)
Erklärte Varianz der expl. Faktorenanalyse**
Faktorladung
Cronbachs Alpha*
> 50%
> 0,4
> 0,7
Item-to-total-Korrelation*
Globalkriterien der 2. Generation
Elimination des Indikators mit niedrigstem Wert,
wenn Alpha < 0,7
Anforderung (Erfüllung zu 100%)
GFI
AGFI
RMR
Detailkriterien der 2. Generation
Indikatorreliabilität für jeden Indikator
Faktorreliabilität für jeden Faktor
> 0,9
> 0,9
< 0,1
Anforderung (Erfüllung über 50 %)
> 0,4
> 0,9
Durchschnitlich erfasste Varianz für jeden Faktor
> 0,5
Fornell-Larcker-Kriterium
DEV eines Faktors > quadrierte Korrelation dieses
Faktors mit einem anderen Faktor
Tab. 3: Gütekriterien zur Beurteilung der Messmodelle186
Den Anforderungen der Kriterien der ersten Generation genügen alle getesteten Konstrukte.187 Die Konstrukte mit jeweils vier Indikatoren Value of the Offer und Risikoaversion
erfüllen zudem deutlich die Anforderungen der Globalkriterien der zweiten Generation.188
Hinsichtlich der lokalen Kriterien der zweiten Generation ergibt sich jedoch ein differen182
183
184
185
186
187
Vgl. z. B. Fritz (1992), S. 143; Bongartz (2002), S. 41 f. oder Eschweiler (2006), S. 151 f. Zudem sind
bei deutlichen Verletzungen der Kriterien unabhängig von der 50 %-Regelung die entsprechenden Kriterien zu eliminieren. Letztlich ist dies aber eine subjektive und auch aufgrund inhaltlicher Überlegungen (z.B. Informationsverlust) zu treffende Entscheidung des Forschers. Vgl. Homburg, Giering (1996),
S. 12 f.; Magin (2004), S. 174.
Vgl. Bühner (2004), S. 210.
Zudem sei angemerkt, dass ein Test über die Reliabilität und Validität in Bezug auf die Grundgesamtheit durch die Methode der Known-Group-Validierung aufgrund des zu geringen Stichprobenumfangs
nicht erfolgt (n < 400). Vgl. Magin (2004), S. 142 f. und die dort zitierte Literatur.
Vgl. z. B. Homburg, Giering (1996), S. 5 ff.; Gerbing, Anderson (1988), S. 186 ff.; Fritz (1995), S. 125
ff. Kriterien der zweiten Generation, die auf der Durchführung einer konfirmatorischen Fakorenanalyse
basieren, wurden mithilfe des von Arbuckle entwickelten Softwarepakets AMOS in der Version 6.0 berechnet. Vgl. Arbuckkle, Wothke (1999). Für die Berechnung der sonstigen Kriterien wurde die Software SPSS für Windows in der Version 14.0 verwendet.
Quelle: In Anlehnung an Fritz (1995), S. 140 und Eschweiler (2006), S. 152.
Vgl. hierzu die Anhänge 28-34.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
41
zierteres Bild. Einer der insgesamt drei Indikatoren des Konstrukts Suchabsicht weist eine
deutlich zu geringe Indikatorreliabilität (=0,297) auf.189 Es ist demnach ratsam, den Indikator „Such3“ zu eliminieren. Der hierdurch entstehende Informationsverlust scheint begrenzt zu sein, da dieser Indikator die Absicht abfragt, ob der Proband nach weiteren Preisen alternativer Kameras suchen würde. Die unabhängigen Variablen sind hier jedoch auf
die Manipulation der Wahrnehmung in Bezug auf ein bestimmtes Kameramodell ausgerichtet.190 Auch der dritte Indikator des durch van Trijp operationalisierten Konstrukts Produktinvolvement muss aufgrund einer zu wesentlich zu geringen Indikatorreliabilität (=
0,114) eliminiert werden.191
Beim Konstrukt Value of the Offer weisen zwei Indikatoren Reliabilitätswerte auf, die
leicht unter dem Anforderungsniveau liegen. In diesem Fall sollen aufgrund der geringfügigen Abweichungen und den vergleichsweise hohen Werten der übrigen Kriterien jedoch
alle vier Indikatoren in das Messmodell aufgenommen werden.192
Das Konstrukt Risikoaversion verfehlt die Mindestanforderungen hinsichtlich der durchschnittlich erfassten Varianz. Zudem weist ein Indikator eine deutlich zu geringe Reliabilität auf. Dieser Indikator wird entsprechend eliminiert.
Die übrig gebliebenen Indikatoren weisen nun – sofern berechenbar – zufrieden stellende
Gütekriterien auf, so dass einer Operationalisierung derselben nichts mehr im Wege steht.
Zur Ermittlung des probandenspezifischen Wertes eines jeden Konstrukts werden gemäß
der einschlägigen Literatur die Faktorwertschätzungen auf Basis der exploratorischen Faktorenanalyse herangezogen.193
188
189
190
191
192
193
Vgl. die Anhänge 29 und 31. Die Berechnung der Kriterien der zweiten Generation erfolgt auf Basis
einer konfirmatorischen Faktorenanalyse. Da für keinen Indikator eine Normalverteilung angenommen
werden kann, wird hierfür als iteratives Schätzverfahren das Unweighted Least Squares-Verfahren
(ULS) verwendet. Vgl. Long (1986), S. 44 f. Vgl. für die Ergebnisse des Kolmogorov-Smirnov-Test auf
Normalverteilung Anhang 25.
Vgl. Anhang 28.
Eine Erklärung für die geringe Reliabilität dieses Indikators könnte demnach sein, dass den Probanden
im Vorfeld suggeriert wird, dass sie sich in hohem Maße für das bestimmte Kamera-Modell „Canon
Powershot A610“ interessieren.
Vgl. Anhang 32.
Vgl. Anhang 29
Grundsätzlich besteht auch die Möglichkeit die Summe oder den ungewichteten Mittelwert der Itemwerte für die Faktoreinschätzung heranzuziehen. Allerdings kann auf Basis der Faktorenanalyse der Zusammenhang der Items mit dem dahinter liegenden Konstrukt am besten ausgedrückt werden. Als Extraktionsverfahren der explorativen Faktorenanalyse wurde dabei die Hauptkomponenten-Analyse eingesetzt. Vgl. Wiltinger (2002), S. 226 f.; Eschweiler (2006), S. 158.
42
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
4.4
Prüfung der Hypothesen
4.4.1
Auswahl der geeigneten statistischen Verfahren
Vor der eigentlichen Prüfung der Hypothesen ist zunächst zu klären, welches statistische
Verfahren Anwendung finden soll. Prinzipiell kommen sowohl eine multivariate Kovarianzanalyse (MANCOVA) als auch mehrere univariate Kovarianzanalysen (ANCOVA) in
Betracht. Entscheidend ist hier, ob die abhängigen Variablen miteinander korreliert sind.194
Dies scheint im vorliegenden Fall nicht selbstverständlich, da vermutet wird, dass die
Such- und die Kaufabsicht in gewissem Maße voneinander entkoppelt sind.195 Diese Vermutung wird durch die in Tabelle 4 dargestellten Pearson-Korrelationen zwischen den abhängigen Variablen bestätigt. Diese zeigen, dass die abhängige Variable Suchabsicht mit
keiner der anderen drei abhängigen Variablen Value of the Offer, Kaufabsicht (Amazon),
Kaufabsicht (Günstigster) signifikant korreliert ist.
Korrelation nach Pearson
Kaufabsicht (Amazon)
Kaufabsicht (Günstigster)
Suchabsicht
Value of the Offer
*p<0,1, **p<0,05, ***p<0,01
Kaufabsicht (Amazon)
Kaufabsicht (Günstigster)
Suchabsicht
1
-0,39***
-0,01
0,42***
1
0,01
-0,14***
1
-0,03
Value of the
Offer
1
Tab. 4: Prüfung der Korrelation der abhängigen Variablen196
Aus diesem Grund ist die Durchführung einer einzigen MANCOVA, die auch die Suchabsicht berücksichtigt, nicht sinnvoll.197 Vielmehr erscheint es angebracht, die Hypothesen 1
und 2, die sich lediglich auf den moderierenden Effekt der Preisdarstellung im Hinblick auf
die Suchabsicht beziehen, mit Hilfe einer dreifaktoriellen, univariaten Kovarianzanalyse zu
testen. Unabhängig hiervon sollen im Anschluss die Hypothesen 3 und 4 im Rahmen einer
dreifaktoriellen, multivariaten Kovarianzanalyse getestet werden.
4.4.2
Prüfung der Anwendungsvoraussetzungen
Bevor die ANCOVA und die MANCOVA sinnvoll angewendet werden können, gilt es
zunächst zu überprüfen, ob die vorliegenden Daten den grundsätzlichen Anwendungsvor-
194
195
196
197
Vgl. Stevens (2002), S. 268 f.
Vgl. Kapitel 3.4.
Quelle: Eigene Darstellung
Vgl. Stevens (2002), S. 268; Bortz (2005), S. 585 f.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
43
aussetzungen dieser Verfahren genügen.198 Dabei werden über die Prüfungskriterien der
MANOVA implizit auch die der ANOVA gestestet. Tabelle 5 zeigt, inwieweit die Prämissen der beiden Verfahren erfüllt werden können.199
Prämisse
Prüfungsmethode
ANOVA / MANOVA
Theoretische Ableitung der
Hypothesen
Keine Ausreißer
Randomisierte Zuordnung
der Gruppen
Gruppengröße > 20
Normalverteilung (uni-/
multivariat)
Varianzhomogenität
Kovarianzanalyse
Korrelation zwischen abhängigen Variablen*
Erfüllt?
Verletzung heilbar durch
Ja
Plausibilitätsüberprüfung
der IP-Einträge
Ja
(ex ante festgelegt)
Ja
Ja
Kolmogorov-SmirnovTest
Levene-Test
Signifikanzprüfung über
Pearson´s R
Nein
Gleichbesetzung der Zellen
Ja
Keine Multikollinearität der
abhängigen Variablen*
Prüfung der Toleranz
Ja
Keine Beeinflussung der
Kovariablen durch experimentelle Anordnung
Plausibilität
Ja
Kovariable auf intervallskaliertem Messniveau
(ex ante festgelegt)
Ja
Korrelation der Kovariablen
mit abhänigen Variablen
Signifikanzprüfung über
Pearson´s R
Ja
Keine Interaktion zwischen
Kovariable und Faktor
Multiple Regressionsanalyse
Nein
Multiple RegressionsHomogenität der RegressiNein
analyse
onskoeffizienten
* Gilt nur für die abhängigen Variablen, die in die MANCOVA einfließen
Gleichbesetzung der Zellen
Gleichbesetzung der Zellen
Tab. 5: Überblick über die Ergebnisse der Prämissenprüfung200
Es wird deutlich, dass drei Prämissen im Rahmen des vorliegenden Datensatzes nicht erfüllt werden konnten. So ergab der zellenweise Kolmogorov-Smirnov-Test z. T. signifikante Testwerte, so dass insgesamt die Hypothese der Normalverteilung abgelehnt werden
muss.201 Die Verletzung dieser Prämisse kann verschiedenen Studien zufolge jedoch durch
eine Gleichbesetzung der Zellen sowie eine ausreichend große Stichprobe geheilt werden.202 Weiterhin ist die in der Literatur diskutierte Prämisse verletzt, dass die Regressio-
198
199
200
201
202
Vgl. zu den einzelnen Prämissen Bortz (2005), S. 284 ff., 369 ff., 585 f.; Stevens (2002), S. 249 ff.;
Tabachnick, Fidell (2006), S. 257 ff.; Backhaus et al. (2006), S. 150 f; Litz (2000), S. 149.
Für die Berechnung der einzelnen Prämissen sei aus darstellerischen Gründen auf die Anhänge 35-42
verwiesen.
Quelle: In Anlehnung an Eschweiler (2006), S. 166.
Vgl. Anhang 35. Mit dem Test auf zellenweise, univariate Normalverteilung wird zugleich die notwendige Bedingung für die multivariate Normalverteilung, die in der Literatur als Prämisse für die Durchführung einer MANOVA diskutiert wird, überprüft. Vgl. Stevens (2002), S. 251; Eschweiler (2006), S.
167.
Diese Bedingungen sind durch das verhältnismäßig hohe n und die ex ante vorgenommene Angleichung
der Zellen in der vorliegenden Studie gegeben. Vgl. Eschweiler (2006), S. 168 und die dort zitierte Literatur.
44
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
nen der Kovariablen auf die abhängigen Variablen zwischen den Gruppen homogen sein
müssen. Dies ist für den betrachteten Datensatz nicht gegeben.203
Es bestehen teilweise sogar signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen, was die Prüfung der Interaktion zwischen Kovariable und Faktor bestätigt.204 Allerdings konnten auch
hier verschiedene Studien zeigen, dass sich dieser Verstoß zumindest nicht bei gleich besetzten Zellen verzerrend auf die Teststatistiken auswirkt.205 Bezüglich der geforderten
Korrelation der Kovariablen mit den abhängigen Variablen sei zudem angemerkt, dass
zwar alle Kovariablen mit mindestens einer abhänge Variable korreliert sind, allerdings
nicht jede Kovariable die a-priori angenommene Wirkung zeigt. Entsprechend werden für
die jeweilige Analyse nur die Kovariablen aufgenommen, die auch signifikant mit der jeweiligen abhängigen Variable korreliert sind.
Es kann insgesamt festgehalten werden, dass die Überprüfung der Hypothesen mit Hilfe
einer ANCOVA bzw. MANCOVA trotz der angeführten Prämissenverletzungen sinnvoll
durchgeführt werden kann. Allerdings soll aufgrund eben dieser im Folgenden auf eine
inhaltliche Interpretation der Kovariablen verzichtet werden.
4.4.3
Test der Hypothesen zum direkten Einfluss der Preisdarstellung auf den Value of the Offer und Kaufabsichten
Zunächst soll der direkte Einfluss der Preisdarstellung gemäß der Hypothesen 3 und 4 überprüft werden. Diese Reihenfolge scheint ratsam, da die Wirkung der Preisdarstellung
auf die Bewertung des präferierten Händlers und die daraus (vermutlich) resultierende
Verhaltenswirkung letztlich die entscheidende Voraussetzung für die moderierende Wirkung der Preisdarstellung auf die Suchabsicht darstellt. Damit bestimmt das Ergebnis dieser Hypothesenprüfung maßgeblich die Interpretation der Ergebnisse der im Anschluss zu
testenden Hypothesen 1 und 2.
203
204
205
Vgl. Anhang 40.
Vgl. Anhang 39.
Vgl. Bortz (2005), S. 369 f. sowie Eschweiler (2006), S. 169 f. und die dort zitierte Literatur. Es sei
zudem angemerkt, dass sich die Interaktionen zwischen den Faktoren und den Kovariablen inhaltlich
nicht begründen lassen. So wurde ex ante darauf geachtet, dass nur solche Kovariablen verwendet werden, die mit der Manipulation der Faktoren in keinem Zusammenhang stehen. Zudem konnte eine vollständig zufallsgesteuerte Gruppenzuordnung der Probanden gewährleistet werden. Es kann also davon
ausgegangen werden, dass diese Effekte zufällig auftreten. In diesem Zusammenhang konnten Overall
und Woodward zeigen: „[...] ANCOVA can be used to obtain unbiased estimates of the true treatment
effects if [...] the ´significant´ group differences on the covariate are a chance result of a random assignment process [...].“ Overall, Woodward (1977), S. 172.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
45
Die Ergebnisse der MANCOVA für die abhängigen Variablen Value of the Offer, Kaufabsicht (Amazon) und Kaufabsicht (Günstigster) zeigt Tabelle 6.
WilksLambda
F
Eta-Quadrat
Testschärfe
Preisdarstellung
0,86
20,28***
14,1%
1,000
Preisspanne
0,99
1,57
1,3%
0,413
Anzahl Wettbewerber
0,99
0,89
0,7%
0,246
Preisdarstellung x Preisspanne
0,97
3,86**
3,0%
0,821
Preisdarstellung x Anzahl
Wettbewerber
0,99
1,14
0,9%
0,308
Preisspanne x Anzahl Wettbewerber
0,99
0,69
0,6%
0,196
Preisdarstellung x Preisspanne x Anzahl Wettbewerber
0,99
1,18
0,9%
0,318
Risikoaversion
0,98
2,18*
1,7%
0,552
Produktinvolvement
0,98
2,49*
2,0%
0,616
Effekt
Haupteffekte
Interaktionseffekte 1.
Ordnung
Interaktionseffekte 2.
Ordnung
Faktor
Kovariable
*p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01
Tab. 6: Ergebnisse der MANCOVA zur Überprüfung der Hypothesen 3 und 4 206
Es wird deutlich, dass – wie in den Hypothesen vermutet – von der Preisdarstellung ein
deutlich signifikanter Haupteffekt ausgeht.207 Es muss jedoch beachtet werden, dass auch
der Interaktionseffekt 1. Ordnung Preisdarstellung x Preisspanne signifikant ist. Um die
Wirkung der Preisdarstellung exakt zu analysieren, muss dementsprechend zunächst eine
Interpretation dieses Interaktioneffektes erfolgen.208 Ein weiteres Ergebnis der MANCOVA
ist, dass die Kovariablen Risikoaversion und Produktinvolvement einen signifikanten Einfluss auf den Vektor der abhängigen Variablen ausüben und somit geeignet sind, die Fehlervarianz zu reduzieren. Um weiteren Aufschluss darüber zu gewinnen, welche abhängigen Variablen in welchem Maße durch die Manipulation der Faktoren beeinflusst wurden,
reicht der Erklärungsgehalt der MANCOVA allerdings nicht aus. Zu diesem Zweck werden so genannte Follow-Up-ANCOVAs durchgeführt, deren Ergebnisse Tabelle 7 zeigt.
206
207
208
Quelle: Eigene Darstellung. Soweit nicht gesondert gekennzeichnet, handelt es sich auch bei den folgenden Tabellen um die aufbereitete Darstellung der eigenen empirischen Analyse.
Die Effektstärke (Eta²) zeigt zudem, dass die Preisdarstellung 14,1% der Varianz des Variablenvektors
erklären kann. Von der Preisdarstellung geht demnach ein mittelstarker Effekt aus. Vgl. zur Einordnung
der Effektstärke Cohen (1988), S. 280 ff.
Der Interaktionseffekt führt dazu, dass eine adäquate Beschreibung der Faktorwirkung nur dann gewährleistet ist, wenn gleichzeitig die jeweilige Stufe des interagierenden Faktors berücksichtigt wird.
Vgl. Eschweiler (2006), S. 171.
46
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
F-Werte (Eta² in Prozent) der Follow-Up-ANCOVA
Faktor
Preisdarstellung
Preisspanne
Anzahl Wettbewerber
Preisdarstellung x Preisspanne
Preisdarstellung x Anzahl Wettbewerber
Preisspanne x Anzahl Wettbewerber
Preisdarstellung x Preisspanne x
Anzahl Wettbewerber
Risikoaversion
Produktinvolvement
Value of the Offer
Kaufabsicht (Amazon)
Kaufabsicht (Günstigster)
35,47***
8,66%
3,68
0,97%
1,76
0,47%
4,47**
1,18%
3,20*
0,85%
0,51
0,14%
0,00
0,00%
0,72
0,19%
6,21**
1,63%
45,32***
10,81%
1,04
0,28%
0,21
0,06%
2,92*
0,78%
1,09
0,29%
1,51
0,29%
2,34
0,62%
1,97
0,52%
3,19*
0,85%
11,15***
2,89%
1,43
0,38%
1,04
0,28%
0,10
0,03%
0,01
0,00%
1,51
0,40%
2,06
0,55%
6,02**
1,58%
0,00
0,00%
*p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01
Tab. 7: Ergebnisse der Follow-Up-ANCOVAs zur Überprüfung der Hypothesen 3 und 4
Die entscheidende Statistik der ANCOVA, der so genannte F-Test209, zeigt, dass die Preisdarstellung einen signifikanten Einfluss auf jede der drei abhängigen Variablen hat. Zudem
wird deutlich, dass der durch die MANCOVA ausgewiesene Interaktionseffekt auf die abhängigen Variablen Value of the Offer und Kaufabsicht (Amazon) signifikant ist. Um den
Haupteffekt der Preisdarstellung auf diese Variablen näher zu analysieren, müssen also
zunächst die Interaktionseffekte interpretiert werden. Der Haupteffekt der Preisdarstellung
auf die Kaufabsicht (Günstigster) wird hingegen nicht durch Interaktionen überlagert, so
dass eine direkte Hypothesenprüfung möglich ist. Die endgültige Überprüfung der Hypothesen findet auf der Grundlage so genannter Post-Hoc-Tests statt. Diese ermöglichen genaue Angaben darüber, welche Gruppen sich mit welcher Effektrichtung voneinander unterscheiden.210
Bezüglich der abhängigen Variablen Value of the Offer und Kaufabsicht (Amazon) ist entscheidend, ob die vorliegenden Interaktionseffekte mit dem Faktor Preisspanne das Ergebnis der Hypothesenprüfung beeinflussen. Die entsprechenden Post-Hoc-Analysen müssen
demnach berechnen, ob die Mittelwertdifferenzen zwischen Gruppen mit negativer und
Gruppen mit positiver Preisdarstellung unabhängig von der jeweiligen Ausprägung der
209
210
Der F-Test prüft die Nullhypothese, dass die Mittelwerte für die abhängige Variable in den jeweils
betrachteten Gruppen gleich groß sind. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 139 f.
Vgl. Hair et al. (2006), S. 442 f; Janssen, Laatz (2005), S. 355 f.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
47
anderen beiden Faktoren signifikant sind. Abhängig davon, ob hinsichtlich der jeweiligen
abhängigen Variable Varianzhomogenität oder -heterogenität vorliegt, wird für die Berechnung der Signifikanzwerte entweder die Scheffé-Prozedur oder der Games-HowellTest herangezogen.211 Tabelle 8 zeigt die entsprechenden Ergebnisse.
Preisdarstellung negativ (1) vs. positiv (2) bei unterschiedlichen Ausprägungen der Faktoren
Mittlere Differenz (1)
Gruppe (1)
Gruppe (2)
- (2)
hoch
hoch
-0,86***
hoch
niedrig
-0,82***
2
Value of the Offer
niedrig
niedrig
-0,38**
niedrig
hoch
-0,43**
Preisspanne
hoch
hoch
-0,80***
Kaufabsicht (Amahoch
niedrig
-1,20***
1
zon)
niedrig
niedrig
-1,29***
niedrig
hoch
-0,90***
*p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01; 1: Prüfung durch Scheffé-Prozedur; 2: Prüfung durch Games-Howell-Test
Faktor
abhängige Variable
Tab. 8: Ergebnisse der Post Hoc-Tests zur Überprüfung der Hypothese 3
Als erstes und entscheidendes Ergebnis lässt sich festhalten, dass die Hypothese 3 angenommen werden kann. So führt eine negative (positive) Preisdarstellung bei jeder Ausprägung der anderen (interagierenden) Faktoren zu einem signifikant geringeren (höheren)
Value of the Offer und zu einer signifikant geringeren (höheren) Kaufabsicht in Bezug auf
Amazon. Es lässt sich allerdings auch feststellen, dass die jeweilige Abweichung nicht konstant ist. Um darzustellen, welchen Einfluss der interagierende Faktor Preisspanne auf den
Wirkungszusammenhang zwischen Preisdarstellung und den abhängigen Variablen hat,
werden durch einen weiteren Test die entsprechenden Mittelwertdifferenzen auf Signifikanz überprüft (vgl. Tab. 9).
Preisspanne hoch (1) vs. niedrig (2) bei unterschiedlichen Ausprägungen der Preisdarstellung
Faktor
abhängige Variablen
Value of the Offer
Preisdarstellung
Kaufabsicht (Amazon)
Gruppe (1)
Gruppe (2)
Mittlere Differenz
(1) - (2)
negativ
negativ
-0,43**
positiv
positiv
0,05
negativ
negativ
0,09
positiv
positiv
-0,40
*p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01
Tab. 9: Überprüfung des Einflusses des interagierenden Faktors Preisspanne
Die Höhe der Preisspanne hat demnach nur dann einen signifikanten Einfluss auf den Value of the Offer, wenn die Preisdarstellung negativ ist. In diesem Fall führt eine hohe Preis211
Die Scheffé-Prozedur und der Games-Howell Test ermöglicht die Minimierung der Wahrscheinlichkeit
eines Fehlers 1. Art auf das vorgegebene Signifikanzniveau. Allerdings verlangt die Scheffé-Prozedur
eine Varianzhomogenität der Vergleichsgruppen, die hier z. T. nicht gegeben ist. Vgl. Hair et al. (2006),
S. 442, Janssen, Laatz (2005), S. 357-362.
48
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
spanne zu einer Verstärkung der negativen Bewertung. Dies ist möglicherweise dadurch
erklärbar, dass zur Erhöhung der Preisspanne bei negativer Preisdarstellung verstärkt der
günstigste Preis, während bei positiver Preisdarstellung verstärkt der höchste Preis verschoben wurde.212 So könnten die Konsumenten in höherem Maße durch den günstigsten
Preis beeinflusst werden, was mehr der eindimensionalen Referenzpreiskonzeptualisierung, als der Range-Theorie entspricht. Weiterhin zeigt der Einfluss der Anzahl an Wettbewerbern („Frequency“) unabhängig von der Preisdarstellung keinen signifikanten Einfluss auf die Bewertung.213 Gemäß der Range-Frequency-Theorie sollte eine höhere Anzahl
an Wettbewerbern jedoch jeweils mit einer Verstärkung des Preisdarstellungseffekts einhergehen.214 Auch dies spricht eher für das eindimensionale Konzept. Abschließend lässt
sich die Frage nach der Vorziehenswürdigkeit einer bestimmten Konzeptualisierung im
Rahmen von Preisvergleichsdiensten hier jedoch nicht beantworten. Hierzu bedarf es vielmehr weiterer Forschungsbemühungen.
Im Gegensatz zur Bewertung des Value of the Offer von Amazon, wird die Kaufabsicht
hinsichtlich Amazon, die theoretisch aus dieser Bewertung folgt, weder von der Preisspanne noch von der Anzahl der Wettbewerber signifikant beeinflusst. Hier scheint die nach der
Range-Theorie operationalisierte Preisdarstellung der einzig signifikante Einflussfaktor zu
sein.
Schließlich gilt es noch, die Hypothese hinsichtlich des Effekts der Preisdarstellung auf die
Kaufabsicht (Günstigster) zu überprüfen. Wie bereits gezeigt werden konnte, liegen hier
keine Interaktionseffekte vor, so dass ein einfacher Mittelwertvergleich der Gruppen mit
jeweils positiver bzw. negativer Preisdarstellung angewendet werden kann. Die Signifikanz der Gruppenunterschiede wird mit Hilfe eines Brown-Forsythe-Test215 überprüft (vgl.
Tab. 10).
abh. Variable
Kaufabsicht
(Günstigster)
Brown-Forsythe
10,23***
Preisdarstellung
Mittelwert
negativ
4,82
positiv
4,29
*p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01
Tab. 10: Ergebnisse des Brown-Forsythe-Test zur Überprüfung der Hypothese 4
212
213
214
215
Dieses Vorgehen ergibt sich automatisch, wenn die relative Position des Preises von Amazon.de unabhängig von der Preisspanne konstant gehalten wird. Vgl. Kap. 4.2.2.
Vgl. Anhang 43.
Vgl. Kapitel 3.2.1.
Dieser Test zeichnet sich im Gegensatz zum sonst „üblichen“ t-Test dadurch aus, dass er hinsichtlich
eines Verstoßes gegen Varianzhomogenität bzw. Normalverteilung verhältnismäßig robust ist. Vgl.
Janssen, Laatz (2005), S. 327.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
49
Es wird deutlich, dass die Preisdarstellung die Kaufabsicht hinsichtlich des günstigsten
Anbieters signifikant beeinflusst und zwar so, dass eine negative (positive) Preisdarstellung zu einer höheren (niedrigeren) Kaufabsicht führt. Somit kann auch Hypothese 4 endgültig angenommen werden.
4.4.4
Test der Hypothesen zum moderierenden Einfluss der Preisdarstellung auf
die Suchabsicht
Im Folgenden werden die Hypothesen getestet, die sich auf den moderierenden Einfluss
der Preisdarstellung im Hinblick auf die Nutzung der heuristischen Informationen Preisspanne und Anzahl an Wettbewerbern beziehen. Es sei vorab noch einmal betont, dass
G/LM in ihrer Arbeit für dieselben Hypothesen im Rahmen von zwei sequenziell durchgeführten Experimenten unterstützende Ergebnisse aufzeigen konnten.216 Demzufolge müsste
die hier durchzuführende ANCOVA signifikante Interaktionseffekte zwischen einerseits
der Preisspanne und der Preisdarstellung und andererseits der Anzahl an Wettbewerbern
und der Preisdarstellung auf die abhängige Variable Suchabsicht aufweisen. Tabelle 11
zeigt die Ergebnisse der ANCOVA.
Effekt
Haupteffekte
Faktor
Preisdarstellung
Preisspanne
Anzahl Wettbewerber
Preisdarstellung x Preisspanne
Interaktionseffekte Preisdarstellung x Anzahl Wettbewerber
1. Ordnung
Preisspanne x Anzahl Wettbewerber
Interaktionseffekte Preisdarstellung x Preisspanne x
2. Ordnung
Anzahl Wettbewerber
Produktwissen (Kovariable)
Kovariable
Preiswissen (Kovariable)
F
Signifikanz
eta² in Prozent
Beobachtete
Schärfe
0,035
0,179
1,770
1,772
0,852
0,673
0,184
0,184
0,009%
0,048%
0,471%
0,471%
0,054
0,071
0,264
0,264
3,913**
0,049
1,035%
0,505
0,550
0,459
0,147%
0,115
0,060
0,806
0,016%
0,057
0,697
0,658
0,404
0,418
0,186%
0,176%
0,132
0,128
*p<0,1, **p<0,05, ***p<0,01
Tab. 11: Ergebnisse der ANCOVA zur Überprüfung der Hypothesen 1 und 2
Zunächst lassen sich einige sehr überraschende Ergebnisse konstatieren. Der F-Test der
ANCOVA zeigt, dass keine Haupteffekte zwischen den Faktoren und der abhängigen Variable Suchabsicht existieren. Diese Tatsache allein tangiert jedoch noch keine der zu testenden Hypothesen. Allerdings zeigt die Interaktion erster Ordnung zwischen Preisdarstellung und Preisspanne ebenfalls keine Signifikanz im Hinblick auf die Suchabsicht. Hypo-
216
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 55-60.
50
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
these 1, die postuliert, dass die Preisdarstellung den Wirkungszusammenhang zwischen
Preisspanne und Suchabsicht moderiert, muss demnach verworfen werden.
Hypothese 2 hingegen, die einen moderierenden Einfluss der Preisdarstellung auf den Wirkungszusammenhang der Anzahl der Wettbewerber auf die Suchabsicht fordert, kann auf
Grundlage der ANCOVA zunächst nicht verworfen werden. So weist der Interaktionsterm
Preisdarstellung x Anzahl Wettbewerber einen signifikanten F-Wert ( α < 0,05) auf. Die
Testschärfe liegt mit einem Wert von 0,505 allerdings deutlich unter dem in der Literatur
geforderten Niveau von 0,8.217 Aufgrund der hohen Relevanz in Bezug auf die Hypothesenprüfung, soll dieser – wenngleich unsichere Effekt – trotzdem einer näheren Betrachtung unterzogen werden.
Entscheidend für die Überprüfung der Hypothese 2 ist über die durch die ANCOVA bereitgestellten Ergebnisse hinaus, welche Gruppen sich mit welcher Effektrichtung voneinander unterscheiden. Hypothese 2 besagt, dass zwischen der Anzahl der Wettbewerber und
der Suchabsicht nur dann ein (negativ) signifikanter Zusammenhang besteht, wenn die
Preisdarstellung negativ ist. Entsprechend werden im Rahmen des Post-Hoc-Tests die mittleren Gruppendifferenzen zwischen den Faktorausprägungen Anzahl Wettbewerber: hoch
(AW hoch) und Anzahl Wettbewerber: Niedrig (AW niedrig) jeweils bei positiver und bei
negativer Preisdarstellung verglichen.218 Tabelle 12 zeigt die Ergebnisse des Gruppenvergleichs.
abh. Variable: Suchabsicht
Preisdarstellung
Vergleich Anzahl Wettbewerber hoch (1) vs. niedrig (2)
Mittlere Differenz (1-2)
Signifikanz
negativ
-0,083
0,985
positiv
0,469
0,189
Signifikanzprüfung durch Scheffé-Prozedur
Tab. 12: Ergebnisse des Post-Hoc-Tests zur Prüfung von Hypothese 2
Die Ergebnisse der Post-Hoc-Analyse sind abermals überraschend. Zunächst lässt sich
festhalten, dass der Mittelwertvergleich der für die Hypothese 2 entscheidenden Gruppen
mit den Faktorausprägungen AW niedrig und AW hoch weder bei negativer Preisdarstellung – wie von Hypothese 2 gefordert – noch bei positiver Preisdarstellung eine signifikante Differenz im Hinblick auf die Suchabsicht zeigt. Zudem ergibt sich der höchste – wenn
auch nicht signifikante – Unterschied nicht etwa bei negativer, sondern bei positiver Preis217
Vgl. Bortz (2005), S. 128. Die Testschärfe (oder auch Teststärke) gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Signifikanztest zugunsten der Alternativhypothese (H1) entscheidet. Vgl. Bortz (2005), S. 123.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
51
darstellung und zwar in der Richtung, dass eine hohe Anzahl Wettbewerber zu einer höheren Suchabsicht führt. Dies widerspricht vollständig den Vermutungen der Hypothese 2,
die demzufolge ebenso wie Hypothese 1 verworfen werden muss.
4.5
Diskussion der Ergebnisse
Zunächst sei festgestellt, dass die Verhaltenswirksamkeit der Preisdarstellung für die
Hypothese 3 eindeutig bestätigt werden konnte. Es zeigt sich, dass die Preisposition eines
Händlers auf einer Preisvergleichsliste unabhängig von den absoluten Preisunterschieden
maßgeblich die Beurteilung und die Kaufabsicht hinsichtlich dieses Händlers beeinflusst.
Dieser mit der Prospect-Theorie und der Referenzpreisforschung konsistente Befund zeigt
besonders vor dem Hintergrund einer immer weiter zunehmenden Zahl von PVD-Nutzern,
dass Online-Händler kontinuierlich möglichst viele PVDs kontrollieren müssen, um sicherzustellen, dass sie dort „positiv“ im Sinne der Range-Theorie dargestellt werden.
Dies gilt auch und im Besonderen für Händler, die schon eine gewisse Reputation aufgebaut haben, da hier anzunehmen ist, dass deren Angebote besondere Aufmerksamkeit erregen und dadurch einer expliziten Beurteilung – wie in der vorliegenden Studie simuliert –
ausgesetzt sind. Markenhändler müssen daher dafür sorgen, dass der rangmäßige wie auch
der preisliche Abstand zum günstigsten Anbieter innerhalb verschiedener PVDs nicht zu
hoch wird.219 Unterstrichen wird dies durch die Bestätigung der Hypothese 4, die besagt,
dass die Preisdarstellung des präferierten Händlers auch die Wahrscheinlichkeit beeinflusst, mit der der Konsument den günstigsten Händler den „Zuschlag“ gibt. Dies impliziert, dass eine negative Preisdarstellung die Risikofreudigkeit des Konsumenten erhöht
und damit den Reputationsvorteil, den ein Markenhändler besitzt, in gewisser Weise neutralisiert.
Trotz dieser Befunde konnte keiner der hier untersuchten Faktoren die Suchabsicht signifikant beeinflussen. Da dies im Widerspruch zu den Ergebnissen der Referenzuntersuchung
steht, gilt es im Folgenden Erklärungsversuche für diese Abweichung zu liefern.
218
219
Die Ausprägungen des Faktors Preisspanne werden dabei nicht berücksichtigt, da die ANCOVA für den
Interaktionseffekt 2. Ordnung keine Signifikanz aufweist.
Der exakt zu wählende Abstand zum günstigsten Anbieter hängt hier unter anderem vom Grad der Reputation des Online-Händlers ab. So konnten Smith und Brynjofflson für den Online-Buchhandel zeigen, dass die Konsumenten bereit sind, durchschnittlich 1,72 $ mehr für den Kauf bei einem bekannten
Online-Händler auszugeben. Bei Amazon.com waren es sogar 2,49 $. Vgl. Smith, Brynjolfsson (2001),
S. 8. Darüber hinaus sind jedoch weitere, auch langfristige Effekte der Preissetzung zu berücksichtigen.
52
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Hier ist zunächst anzumerken, dass Ergebnisse, die im Rahmen eines künstlich geschaffenen Umfelds erzeugt worden sind, generell nur eingeschränkt auf die Realität übertragbar
sind. Zum einen ist zu vermuten, dass die Isolation der Stimuli innerhalb des Experiments
zu einer generell höheren Aufmerksamkeit bei den Probanden führt, wodurch sich die vorausgesagten Effekte verstärken können. Zum anderen kann angenommen werden, dass
Risiko geleitete Verhaltensweisen in der realen Welt in stärkerem Maße beobachtet werden
können als in einem „sicheren“ Laborumfeld.
Weiterhin muss beachtet werden, dass das hier durchgeführte Laborexperiment durch eine
spezifische Versuchsanordnung gekennzeichnet ist, d. h., die Ergebnisse lassen sich nicht
ohne Weiteres auf andere Stimuli als die hier eingesetzten übertragen. In diesem Zusammenhang stellt sich auch die Frage, ob Unterschiede im Versuchsaufbau ursächlich für
die im Vergleich zur Referenz differenten Ergebnisse sein können. Diese ergeben sich hier
vor allem bei der Auswahl der Stimuli und der Operationalisierung der Preisdarstellung in
Verbindung mit der Preisspanne.
Hinsichtlich der Auswahl der Stimuli wurden notwendige Anpassungen vorgenommen,
die letztlich auf die unterschiedlichen Länder, in denen die Untersuchung vorgenommen
wurde, zurückzuführen sind. So wurden für die Untersuchung natürlich ein deutscher
Preisvergleichsdienst und deutsche Online-Händler ausgewählt. Entscheidend ist jedoch,
dass die Auswahl dieser Stimuli auf denselben Kriterien wie in der Referenzstudie beruhte.220 Ein weiterer abweichender Stimulus ist das betrachtete Produkt. Während für die vorliegende Studie eine kompakte Digitalkamera Anwendung fand, verwendeten G/LM in
ihrer Studie einen VHS-Videorekorder.221 Da der Videorekorder zunehmend durch den
DVD-Player substituiert wird, könnte man vermuten, dass die persönliche Relevanz im
Hinblick auf dieses Produkt (Produktinvolvement) allgemein geringer ist als bei aktuell
stark nachgefragten Produkten der Unterhaltungselektronik. Ein grundsätzlich höheres
Produktinvolvement (personenunspezifisch) könnte also zumindest ein Erklärungsfaktor
220
221
Es sei jedoch angemerkt, dass die Auswahl der Online-Händler in beiden Studien zwar nach dem (vermuteten) Bekanntheitsgrad vorgenommen wurde. G/LM verwendeten als Indikator für diesen jedoch
eine eigene Untersuchung (Pre-Test), während im Rahmen dieser Studie auf Sekundärdaten zurückgegriffen wurde. Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 57; Kapitel 4.2.1.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 57.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
53
dafür sein, dass sich die Konsumenten in Bezug auf ihre Suchabsicht nicht von vereinfachten Informationen beeinflussen lassen.222
Weiterhin wurde im Rahmen der vorliegenden Studie eine unterschiedliche Operationalisierung der Preisdarstellung und in dem Zusammenhang auch der Preisspanne gewählt.
Dies wird dadurch begründet, dass die in der Referenzstudie verwendete Operationalisierung nicht vollständig der zugrunde gelegten Range-Theorie entspricht. Um eine genauere,
theoriegeleitete Analyse zu gewährleisten, war eine Modifikation demnach erforderlich.
Anhand der Manipulation Checks bzgl. der Preisspanne und der Überprüfung des Einflusses der Preisdarstellung auf die anderen abhängigen Variablen konnte jedoch gezeigt werden, dass die Operationalisierung von den Probanden wie gewünscht wahrgenommen wurde. Umgekehrt ist es nahezu auszuschließen, dass der Befund signifikanter Ergebnisse in
der Referenzstudie auf die Art und Weise der Preisdarstellung zurückzuführen ist. So
konnten G/LM durch die selbstständige Replikation ihres ersten Experiments zeigen, dass
trotz gegensätzlicher Operationalisierung die Ergebnisse wiederholt werden konnten.223
Darüber hinaus könnte auch ein differentes, möglicherweise kulturbedingtes Suchverhalten der amerikanischen und deutschen Probanden eine Erklärung für die abweichenden
Ergebnisse sein. Da im Rahmen dieser Studie jedoch nur die Absicht zu suchen abgefragt
wurde, kann nicht abschließend geklärt werden, auf welche Weise sich eventuelle kulturelle Unterschiede in Bezug auf das Suchverhalten bemerkbar machen. In diesem Zusammenhang stellt sich auch die Frage, ob das Konstrukt der Suchabsicht überhaupt geeignet
ist, die Einflüsse der hier betrachteten Faktoren zu messen. Es ist schließlich durchaus
möglich, dass sich die Intensität der Suche oder noch allgemeiner, das Suchverhalten durch
die hier betrachteten Faktoren beeinflussen lassen würde. Die reine Suchabsicht könnte
dabei unberührt bleiben.
Einen möglichen Anhaltspunkt zum Suchverhalten erhält man jedoch, wenn man das
Antwortverhalten innerhalb des Messmodells Suchabsicht analysiert. Dabei fragen die
nach der Operationalisierung verbliebenen Indikatoren zum einen ab, ob der Proband
denkt, dass er einen niedrigeren Preis finden könnte, wenn er weiter suchen würde. Hier
zeigt die Häufigkeitsverteilung in Abbildung 7 ein durchaus gemischtes Bild. Zum anderen
222
223
Hierfür spricht zudem der höhere Basispreis. So verlangte der „präferierte“ Händler in der Referenzstudie für das dort angebotene Produkt 199 $, während die Digitalkamera bei Amazon 269,99€ kostete.
Vgl. zu diesem Zusammenhang Darke, Chaiken, Freedman (1995), S. 581.
Vgl. Grewal, Lindsey-Mullikin (2006), S. 59.
54
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
wird abgefragt, ob zum Treffen einer Kaufentscheidung tatsächlich weitere Suchanstrengungen unternommen werden würden. Diese Frage beantworteten über 60 Prozent aller
Probanden auf einer bipolaren 7er Skala mit 6 oder 7.
„Ich denke, dass ich einen niedrigeren Preis finden
könnte, wenn ich die Preise weiterer OnlineAnbieter überprüfen würde.“
140
„Bevor ich eine Kaufentscheidung treffe, würde ich die
Web-Seiten weiterer Online-Anbieter von Digitalkameras
besuchen und deren Preise überprüfen.“
140
120
120
100
100
80
80
60
60
40
40
20
20
0
0
1
Trifft überhaupt
nicht zu
2
3
4
Such1
5
6
7
1
Trifft voll und
ganz zu
Trifft überhaupt
nicht zu
2
3
4
5
Such2
6
7
Trifft voll und
ganz zu
Abb. 7: Analyse des Antwortverhaltens innerhalb des Messmodells Suchabsicht224
Der Vergleich der beiden Indikatoren zeigt, dass, obwohl ein erheblicher Teil der Probanden nicht glaubt, dass ein niedrigerer Preis außerhalb des PVDs zu finden ist, trotzdem eine
Mehrheit weitere Suchanstrengungen unternehmen würde.225 Dies deutet daraufhin, dass
vielen Konsumenten die Information eines PVDs grundsätzlich nicht ausreicht und dass sie
stattdessen in einer Art standardisiertem Suchschema – unabhängig davon, ob sie bereits
ein attraktives Angebot entdeckt haben – mehrere Informationsquellen überprüfen. Diese
Vermutung wird durch die gezeigte, vollständige Entkoppelung der Such- von der Kaufabsicht unterstützt. Zudem sprechen auch aktuelle Zahlen des Marktforschungsinstituts Nielsen Netratings, die belegen, dass viele Konsumenten mehrere PVDs gleichzeitig nutzen
und zudem regelmäßig von den PVD-Seiten auf die Seiten des Auktionshauses eBay und
der Suchmaschine Google wechseln, für ein eher schematisches Suchverhalten.226 Dies
würde in praxi bedeuten, dass eine Beeinflussung der Suchintensität, im Extremfall ein
sofortiger Suchabbruch, durch Variation der Anzahl der Wettbewerber und der Preisspanne, aber auch durch aktive Manipulation der Preisdarstellung kaum möglich ist. So müsste
sich beispielsweise das Angebot eines Markenhändlers, welches innerhalb eines bestimmten PVDs positiv dargestellt wird, dennoch mit Angeboten weiterer Anbieter außerhalb
dieses PVDs messen. Dies würde die eingangs erwähnte Implikation, dass Online-Händler
dafür Sorge tragen müssen, dass eine positive Preisdarstellung im Rahmen möglichst vieler
224
225
226
Quelle: Eigene Darstellung
Es sei jedoch angemerkt, dass die Faktoren weder einen signifikanten Einfluss auf den ersten noch auf
den zweiten Indikator haben.
Vgl. Nielsen Netratings (2006); Nielsen Netratings (2005).
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
55
PVDs gewährleistet werden kann, weiter verstärken. Denn eine verstärkte Kaufabsicht, die
durch die Preisdarstellung im Rahmen eines PVDs verursacht wird, garantiert nicht, dass
diese auch nach Beendigung des vollständigen Suchschemas ausreichend stark für den
tatsächlichen Kauf ist. Abschließend geklärt werden kann dieser Interpretationsversuch
jedoch in der vorliegenden Arbeit nicht. Folgende Forschungsbemühungen müssten daher
versuchen, das Suchverhalten an sich zu operationalisieren und auf seine Beeinflussung hin
zu analysieren, auch wenn dies zweifellos mit erheblichem Aufwand verbunden ist.227
Unabhängig von den Ergebnissen der Referenzstudie müssen aufgrund der hier vorliegenden Ergebnisse auch die theoretischen Ableitungen, die den aufgestellten Hypothesen
zugrunde liegen, nochmals kritisch hinterfragt werden. Hierbei ist insbesondere das Konzept der Preisdarstellung zu nennen.
In Bezug auf den Zusammenhang zwischen Preisdarstellung und Risikoeinstellung muss
konstatiert werden, dass dieser außer im Rahmen der Studie von G/LM bislang noch keine
Erwähnung in der Literatur zur verhaltenswissenschaftlichen Preisforschung findet. Levin,
Schneider und Gaeth merken in Bezug auf das Attribute Framing, dass letztlich analog zur
Preisdarstellung ebenso auf der verhaltenswirksamen Manipulation eines Objektattributs
basiert, sogar ausdrücklich an: “[...] attribute framing does not in any way rely on the presence of risk [...].“228 Demnach bleibt auch die direkte Übertragung der Erkenntnisse der
Prospect Theorie auf risikolose Bewertungssituationen fraglich.229 Die hier vermutete Änderung der Risikoeinstellung beruft sich auf „mentale“ Gewinne bzw. Verluste, die dadurch entstehen, dass der bevorzugte Händler positiv oder negativ beurteilt wird. In einer
Verlustsituation mag der Konsument denken: „Was habe ich zu verlieren? Bei meinem
Stammhändler kann ich bei dem Preis sowieso nicht kaufen.“ Das hierdurch ausgedrückte
„Gambling on losses“-Phänomen, das sich auf einen mentalen Verlust stützt, ist den Recherchen des Autors nach bis jetzt kaum theoretisch fundiert bzw. empirisch belegt worden. Hier müssen folgende Forschungsbemühungen auch unabhängig von dem vorliegenden Kontext noch weitere Klarheit schaffen.
227
228
229
Vgl. für beispielhafte Studien, die das Suchverhalten im Internet untersuchen: Spiekermann, Strobel,
Temme (2002), S. 1 ff. oder Brynjolfsson, Dick, Smith (2004), S. 1 ff.
Levin, Schneider, Gaeth (1998), S. 159. Vgl. auch Levin, Schneider, Gaeth (1998), S. 151.
Vgl. Levin, Schneider, Gaeth (1998), S. 166.
56
5
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Zusammenfassung und Ausblick
Die vorliegende Arbeit konnte zeigen, dass das Phänomen der Preissuche durch die Etablierung des Internets und die damit einhergehende Digitalisierung von Preisvergleichsdiensten, einen hohen Stellenwert in der Forschung wie auch in der Praxis einnehmen
muss. Dabei war die theoriegeleitete Identifizierung von Einflussfaktoren, die das Suchund Kaufverhalten in diesem Kontext bestimmen, ein wesentliches Ziel dieser Arbeit. In
Anlehnung an die von Grewal und Lindsey-Mullikin veröffentlichten Ergebnisse wurde
dabei theoretisch fundiert prognostiziert, dass das Konzept der Preisdarstellung Auswirkungen auf die Risikoeinstellung eines PVD-Nutzers haben kann und auf diese Weise den
vermuteten Einfluss der Preisspanne und der Anzahl der Wettbewerber zu moderieren in
der Lage ist. Dieser Zusammenhang konnte im Rahmen der Analyse einer umfangreichen
empirischen Erhebung jedoch nicht bestätigt werden. Unter Berücksichtigung der bereits
angeführten Erklärungsversuche lässt sich in dieser Hinsicht konstatieren, dass eine Generalisierbarkeit der Ergebnisse, die in der Referenzstudie von Grewal und Lindsey-Mullikin
gezeigt werden konnten, fraglich ist. Es bedarf insbesondere für die Verlinkung von Risiko
und Preisdarstellung weiterer, auch kontextunabhängiger empirischer Belege.
Gleichzeitig konnte jedoch ein direkter Einfluss der Preisdarstellung auf die Beurteilung
und die Kaufabsicht hinsichtlich des präferierten Händlers belegt werden. Dieser zwar wenig erstaunliche, aber keineswegs triviale Befund bestätigt das umfangreiche theoretische
Fundament im Hinblick auf die Referenzpunktbezogenheit von Preisurteilen auch im Kontext der Preisvergleichsdienste. Eine interessante, weiterführende Forschungsfrage wäre in
diesem Zusammenhang, ob Konsumenten Preispositionen bestimmter Händler erinnern
und sich von diesen im Sinne eines internen Referenzpreises beeinflussen lassen. Wäre
dies der Fall, so würde beispielsweise die Tatsache, dass Amazon.de in Bezug auf mehrere
Produkte auf Platz 1 eines PVDs positioniert ist, negative Auswirkungen auf die Beurteilung und die Kaufabsicht haben, sobald die Preisposition „nur“ noch 2 oder 3 ist. Die Existenz von „internen Preispositionen“ hätte damit maßgebliche Implikationen für das
Preismanagement der Online-Händler.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang
Anhang 1
Veranschaulichung eines Preisvergleichsdienstes am Beispiel Ciao!
Logi der Online-Händler
Das angebotene Produkt
(„Commodity“)
Kundenbewertung der Händler
Anhang 2
Lieferbedingungen
Angebotspreise
Hyperlink zum jeweiligen OnlineHändler
Wachstum E-Commerce Subkategorien (Quelle: Nielsen Netratings)
57
58
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 3
Operationalisierung der Preisdarstellung innerhalb der Studie von Grewal
und Lindsey-Mullikin (Experiment 2)
Relative Position von „Amazon.com“ bei
niedriger Preisspanne
Übrige Wettbewerbspreise
bei positiver
Preisdarstellung
Übrige Wettbewerbspreise
bei negativer
Preisdarstellung
199,99 $
174,99 $
212,49 $
249,99 $
Niedrigster Preis
Mitte der Preisspanne
Höchster Preis
Relative Position von „Amazon.com“
bei hoher Preisspanne
Übrige Wettbewerbspreise
bei negativer
Preisdarstellung
Übrige Wettbewerbspreise
bei positiver
Preisdarstellung
199,99 $
124,99 $
187,49 $
249,99 $
Niedrigster Preis
Mitte der Preisspanne
Höchster Preis
Anhang 4
Internet-Fragebogen Seite 1
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 5
Internet-Fragebogen Seite 2
Anhang 6
Internet-Fragebogen Seite 3
59
60
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 7
Internet-Fragebogen Seite 4
Anhang 8
Internet-Fragebogen Seite 5a (Kondition Preisdarstellung: positiv; Preisspanne: hoch; Anzahl Wettbewerber: hoch)
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 9
61
Internet-Fragebogen Seite 5b (Kondition Preisdarstellung: positiv; Preisspanne: niedrig; Anzahl Wettbewerber: hoch)
Anhang 10
Internet-Fragebogen Seite 5c (Kondition Preisdarstellung: positiv; Preisspanne: hoch; Anzahl Wettbewerber: niedrig)
62
Anhang 11
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Internet-Fragebogen Seite 5d (Kondition Preisdarstellung: positiv; Preisspanne: niedrig; Anzahl Wettbewerber: niedrig)
Anhang 12
Internet-Fragebogen Seite 5e (Kondition Preisdarstellung: negativ; Preisspanne: hoch; Anzahl Wettbewerber: hoch)
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 13
63
Internet-Fragebogen Seite 5f (Kondition Preisdarstellung: negativ; Preisspanne: hoch; Anzahl Wettbewerber: niedrig)
Anhang 14
Internet-Fragebogen Seite 5g (Kondition Preisdarstellung: negativ; Preisspanne: niedrig; Anzahl Wettbewerber: hoch)
64
Anhang 15
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Internet-Fragebogen Seite 5g (Kondition Preisdarstellung: negativ; Preisspanne: niedrig; Anzahl Wettbewerber: niedrig)
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 16
Internet-Fragebogen Seite 6 (Such- und Kaufabsichten)
65
66
Anhang 17
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Internet-Fragebogen Seite 7 (Value of the Offer)
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 18
Internet-Fragebogen Seite 8 (Produkt- und Preiswissen)
67
68
Anhang 19
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Internet-Fragebogen Seite 9 (Produktinvolvement)
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 20
Internet-Fragebogen Seite 10 (Risikoaversion)
69
70
Anhang 21
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Internet-Fragebogen Seite 11 (Manipulation Checks)
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 22
Internet-Fragebogen Seite 12 (Soziodemographie)
71
72
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 23
Internet-Fragebogen Seite 13 (Ende)
Anhang 24
Verdeutlichung des Risky Choice Framing am Beispiel des „Asian Desease
Problem“
Die USA bereitet sich auf den Ausbruch einer ungewöhnlichen asiatischen Krankheit vor, die voraussichtlich
600 Menschen das Leben kosten wird. Es muss sich nun zwischen zwei Programmen entschieden werden,
die geeignet sind diese Krankheit zu bekämpfen. Die Folgen dieser Programme werden von Tversky und
Kahneman in zwei Experimenten auf unterschiedliche Weise dargestellt:
Experiment 1 (positive Darstellung der Entscheidungsfolgen):
•
Programm A wird 200 Leben sicher retten
•
Programm B wird mit einer Wahrscheinlichkeit von 1/3 das Leben von 600 Menschen retten und mit
einer Wahrscheinlichkeit von 2/3 überhaupt kein Leben retten
Bei diesem Experiment entschieden sich 72 Prozent der Probanden (N=152) für Programm A.
Experiment 2 (negative Darstellung der Entscheidungsfolgen):
•
Bei Durchführung des Programms C werden sicher 400 Menschen sterben
•
Bei Durchführung des Programms D besteht eine Wahrscheinlichkeit von 1/3, dass niemand sterben
wird und eine Wahrscheinlichkeit von 2/3, dass 600 Menschen sterben werden
Bei diesem Experiment entschieden sich 78 Prozent der Probanden (N=155) für Programm D.
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 25
73
Kolomogorov-Smirnov-Test (Gesamtdatensatz)
Suchabsicht
KolmogorovSmirnov-Z
Such 1
Such 2
Such 3
3,446***
4,946***
4,707***
Value of the Offer
KolmogorovSmirnov-Z
Value 1
Value 2
Value 3
Value 4
3,997***
3,806***
4,105***
3,981***
Produktwissen
KolmogorovSmirnov-Z
Produkt 1
Produkt 2
Produkt 3
3,374***
2,952***
2,680***
Preiswissen
KolmogorovSmirnov-Z
Preis 1
Preis 2
4,265***
3,331***
Produktinvolvement
KolmogorovSmirnov-Z
Involvement 1
Involvement 2
Involvement 3
3,660***
3,220***
5,761***
Risikoaversion
KolmogorovSmirnov-Z
Risiko1
Risiko2
Risiko3
Risiko4
3,414***
2,926***
4,451***
3,037***
*p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01; Ein signifikanter Test zeigt an, dass die Nullhypothese der Normalverteilung abgelehnt werden muss.
Anhang 26
Manipulation Check für den Faktor Anzahl der Wettbewerber
F-Wert
Gruppe (Wettbewerber) Mittelwert
151,275***
4 (niedrig)
4,57
9 (hoch)
9,69
Vergleichsgruppen
MW-Differenz
4 vs. 9
5,12***
*p<0,1, **p<0,05, ***p<0,01
Anhang 27
Manipulation Check für den Faktor Preisdarstellung
F-Wert
Gruppe (Preisdarstellung)
727,72***
*p<0,1, **p<0,05, ***p<0,01
Mittelwert
negativ
1,32
positiv
2,82
Vergleichsgruppen
MW-Differenz
negativ vs. positiv
1,50***
74
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Operationalisierung der Wirkungskriterien
Anhang 28
Gütekriterien der Suchabsicht vor und nach Eliminierung des Indikators
Such3
Suchabsicht (vor Eliminierung)
Informationen zu den Indikatoren
Indikatoren
Indikatorreliabilität
Faktorladung
Such1
0,393
0,797
Such2
0,854
0,875
Such3
0,297
0,746
Informationen zum Faktor
Cronbachs Alpha
0,733
Erklärte Varianz
65,217%
GFI
AGFI
Faktorreliabilität
0,751
RMR
DEV
0,515
-
Indikatoren
Such1
"Ich denke, dass ich einen niedrigeren Preis finden könnte, wenn ich die
Preise weiterer Online-Anbieter überprüfen würde."
Such2
"Bevor ich eine Kaufentscheidung treffe, würde ich die Web-Seiten weiterer
Online-Anbieter von Digitalkameras besuchen und deren Preise überprüfen."
Such3
"Bevor ich eine Kaufentscheidung treffen kann, müsste ich nach weiteren
Informationen über Preise alternativer Digitalkameras suchen."
Suchabsicht (nach Eliminierung)
Informationen zu den Indikatoren
Indikatoren
Indikatorreliabilität
Such1
Faktorladung
0,889
Such2
0,889
Informationen zum Faktor
Cronbachs Alpha
0,733
Erklärte Varianz
78,971%
Faktorreliabilität
GFI
AGFI
-
RMR
-
DEV
Indikatoren
Such1
"Ich denke, dass ich einen niedrigeren Preis finden könnte, wenn ich die Preise
weiterer Online-Anbieter überprüfen würde."
Such2
"Bevor ich eine Kaufentscheidung treffe, würde ich die Web-Seiten weiterer OnlineAnbieter von Digitalkameras besuchen und deren Preise überprüfen."
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 29
Gütekriterien des Value of the Offer
Value of the Offer
Informationen zu den Indikatoren
Indikatoren
Indikatorreliabilität
Faktorladung
Value1
0,372
0,738
Value2
0,377
0,741
Value3
0,729
0,874
Value4
0,773
0,884
Informationen zum Faktor
Cronbachs Alpha
0,814
GFI
1,000
Erklärte Varianz
65,995%
AGFI
0,998
Faktorreliabilität
0,833
RMR
0,018
DEV
0,563
Indikatoren
Value1
"Die Digitalkamera ist eine... (1) sehr schlechte - (7) sehr gute Anschaffung."
Value2
"In meinen Augen bedeutet der Preis für die Digitalkamera... (1) keinerlei
Ersparnis - (7) eine sehr hohe Ersparnis."
"Der Preis für die Digitalkamera ist... (1) sehr unfair - (7) sehr fair."
Value3
"Die Digitalkamera hat ein... (1) sehr schlechtes Preis-LeistungsVerhältnis - (7) sehr gutes Preis-Leistungs-Verhältnis."
Value4
Anhang 30
Gütekriterien des Produktwissens
Produktwissen
Informationen zu den Indikatoren
Indikatoren
Indikatorreliabilität
Faktorladung
Produkt1
0,880
0,957
Produkt2
0,828
0,947
Produkt3
0,885
0,958
Informationen zum Faktor
Cronbachs Alpha
0,95
GFI
Erklärte Varianz
90,991%
AGFI
Faktorreliabilität
0,950
RMR
DEV
0,864
-
Indikatoren
Produkt1
Produkt2
Produkt3
"Wie gut kennen Sie sich im Vergleich zu Ihren Bekannten mit den Eigenschaften und Funktionen verschiedener Typen von Digitalkameras aus?"
"Wie gut kennen Sie sich mit verschiedenen Typen von Digitalkameras aus?"
"Wie gut kennen Sie sich im Vergleich zu Ihren Freunden mit verschiedenen
Typen von Digitalkameras aus?"
75
76
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 31
Gütekriterien des Preiswissens
Preiswissen
Informationen zu den Indikatoren
Indikatoren
Indikatorreliabilität
Preis1
Faktorladung
Ermittlung nicht
möglich
Preis2
0,888
0,888
Informationen zum Faktor
Cronbachs Alpha
0,73
Erklärte Varianz
78,887%
Faktorreliabilität
GFI
AGFI
-
RMR
-
DEV
Indikatoren
Preis1
"Ich kenne die Preise für Digitalkameras bei amazon.de."
Preis2
"Ich kenne mich allgemein mit Preisen für Digitalkameras sehr gut aus."
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 32
77
Gütekriterien des Produktinvolvement vor und nach Eliminierung des Indikators Inv3
Produktinvolvement (vor Eliminierung)
Informationen zu den Indikatoren
Indikatoren
Indikatorreliabilität
Faktorladung
Inv1
0,706
0,901
Inv2
0,845
0,91
Inv3
0,114
0,563
Informationen zum Faktor
Cronbachs Alpha
0,733
GFI
Erklärte Varianz
65,226%
AGFI
Faktorreliabilität
0,767
RMR
DEV
0,555
-
Indikatoren
Inv1
"Digitalkameras sind mir als Produkt sehr wichtig."
Inv2
"Digitalkameras interessieren mich sehr."
Inv3
"Wenn ich eine Digitalkamera kaufen würde, würde ich sorgfältig auswählen."
Produktinvolvement (2 Items)
Informationen zu den Indikatoren
Indikatoren
Indikatorreliabilität
Inv1
Faktorladung
0,941
Inv2
0,941
Informationen zum Faktor
Cronbachs Alpha
0,871
Erklärte Varianz
88,610%
Faktorreliabilität
GFI
-
AGFI
RMR
DEV
Indikatoren
Inv1
"Digitalkameras sind mir als Produkt sehr wichtig."
Inv2
"Digitalkameras interessieren mich sehr."
78
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 33
Gütekriterien der Risikoaversion vor und nach Eliminierung des Indikators
Risiko3
Risikoaversion (vor Eliminierung)
Informationen zu den Indikatoren
Indikatoren
Indikatorreliabilität
Faktorladung
Risiko1
0,399
0,754
Risiko2
0,632
0,837
Risiko3
0,255
0,654
Risiko4
0,645
0,842
Informationen zum Faktor
Cronbachs Alpha
0,773
GFI
0,999
Erklärte Varianz
60,136%
AGFI
0,995
Faktorreliabilität
0,783
RMR
0,037
DEV
0,483
Indikatoren
Risiko1
Risiko2
Risiko3
Risiko4
"Ich gehe nicht gerne Risiken ein."
"Im Vergleich zu den meisten mir bekannten Leuten bin ich ein risikofreudiger Mensch."
"Ich habe kein Verlangen unnötige Risiken einzugehen."
"Im Vergleich zu den meisten mir bekannten Leuten setze ich gerne etwas
auf´s Spiel."
Risikoaversion (nach Eliminierung)
Informationen zu den Indikatoren
Indikatoren
Indikatorreliabilität
Faktorladung
Risiko1
0,368
0,776
Risiko2
0,689
0,871
Risiko4
0,632
0,861
Informationen zum Faktor
Cronbachs Alpha
0,783
GFI
Erklärte Varianz
70,067%
AGFI
Faktorreliabilität
0,792
RMR
DEV
0,563
Berechnung nicht möglich
Indikatoren
Risiko1
"Ich gehe nicht gerne Risiken ein."
Risiko2
"Im Vergleich zu den meisten mir bekannten Leuten bin ich ein risikofreudiger
Mensch."
Risiko4
"Im Vergleich zu den meisten mir bekannten Leuten setze ich gerne etwas auf´s
Spiel."
Anhang 34
Fornell/Larcker-Kriterium (vor und nach Eliminierung der Indikatoren)
Überprüfung des Fornell/Larcker-Kriteriums vor Eliminierung
Faktor
Suchabsicht
Kaufabsicht (Amazon)
Kaufabsicht (Günstigster)
Value of the Offer
Produktwissen
Preiswissen
Produktinvolvement
Risikoaversion
Faktor
DEV
0,51
1,00
1,00
0,56
0,86
1,00
0,55
0,48
Suchabsicht
0,51
0,00
0,01
0,01
0,01
0,02
0,01
0,02
0,00
Kaufabsicht
(Amazon)
1,00
Kaufabsicht
(Günstigster)
1,00
Value of
the Offer
0,56
Produktwissen
0,86
Preiswissen
1,00
Produktinvolvement
0,55
Risikoaversion
0,48
0,00
0,15
0,18
0,00
0,01
0,00
0,00
0,00
0,02
0,00
0,00
0,00
0,01
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,44
0,04
0,02
0,00
0,04
0,01
0,00
0,00
0,00
Überprüfung des Fornell/Larcker-Kriteriums nach Eliminierung
Faktor
Suchabsicht
Kaufabsicht (Amazon)
Kaufabsicht (Günstigster)
Value of the Offer
Produktwissen
Preiswissen
Produktinvolvement
Risikoaversion
Faktor
DEV
1,00
1,00
1,00
0,56
0,86
1,00
1,00
0,56
Suchabsicht
1,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,01
0,01
0,00
0,00
Kaufabsicht
(Amazon)
1,00
Kaufabsicht
(Günstigster)
1,00
Value of
the Offer
0,56
Produktwissen
0,86
Preiswissen
1,00
Produktinvolvement
1,00
Risikoaversion
0,56
0,00
0,15
0,18
0,00
0,01
0,01
0,00
0,00
0,02
0,00
0,00
0,00
0,01
0,00
0,00
0,00
0,02
0,00
0,00
0,44
0,25
0,03
0,00
0,18
0,01
0,00
0,00
0,00
80
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Prüfung der Verfahrensprämissen
Anhang 35
Zellenweiser Kolmogorov-Smirnov-Test
Zellen
Preisdarstellung
Anzahl Wettbewerber
Kolmogorov-Z
Preisspanne
Suchabsicht
Kaufabsicht
(Amazon)
Kaufabsicht
(Lowest)
Value of the
Offer
hoch
0,79
1,34**
1,72***
0,54
niedrig
1,10
1,36**
1,52**
0,81
hoch
1,16
1,30*
1,32*
0,78
niedrig
1,31*
1,23*
1,51**
0,54
hoch
1,40**
1,15
1,06
0,68
1,18
1,19
1,24*
1,08
1,36**
1,04
0,97
0,65
0,92
0,91
0,88
0,60
hoch
negativ
niedrig
hoch
niedrig
positiv
hoch
niedrig
niedrig
*p<0,1, **p<0,05, ***p<0,01; Ein signifikanter Test zeigt an, dass die Nullhypothese der Normalverteilung abgelehnt werden muss.
Anhang 36
Levene-Test zur Überprüfung der Varianzhomogenität
Levene-Test zur Überprüfung der Prämisse der Varianzhomogenität
F
df1
df2
Signifikanz
Suchabsicht
0,769
7
376
0,676
Kaufabsicht (Amazon)
0,493
7
376
0,821
Kaufabsicht (Günstigster)
0,960
7
376
0,558
Value of the Offer
1,428
7
376
0,284
*p<0,1, **p<0,05, ***p<0,01; Ein signifikanter Test zeigt an, dass die Nullhypothese der Varianzhomogenität abgelehnt werden muss.
Anhang 37
Prüfung der abhängigen Variablen auf Multikollinearität
Toleranzen
Abhängige Variable Kaufabsicht (Günstigster)
Abhängige Variable Kaufabsicht (Amazon)
Abhängige Variable Value of the Offer
unabhängige
Variable
Toleranz
unabhängige Variable
Toleranz
Abhängige Variable Suchabsicht
unabhängige
Variable
unabhängige Variable
Toleranz
Kaufabsicht (Amazon)
0,825
Value of the Offer
0,979
Kaufabsicht (Amazon)
0,846
Kaufabsicht
(Amazon)
0,712
Suchabsicht
0,999
Suchabsicht
0,999
Suchabsicht
1,000
Value of the
Offer
0,824
Value of the Offer
0,824
Kaufabsicht (Günstigster)
0,980
Kaufabsicht (Günstigster)
0,846
Kaufabsicht
(Günstigster)
0,846
Voraussetzung: Toleranz > 0,1
Anhang 38
Prüfung der Korrelationen zwischen Kovariablen und abhängigen Variablen
Pearson-Korrelationen
Suchabsicht
Value of the Offer
Kaufabsicht (Amazon)
Kaufabsicht (Günstigster)
Produktwissen
0,088*
-0,026
0,002
-0,014
Produktinvolvement
0,012
0,128**
0,079
0,006
Preiswissen
0,086*
-0,012
0,092*
-0,005
Risikoaversion
-0,047
0,026
0,042
-0,114**
* p<0,1, ** p<0,05, ***p<0,01
Toleranz
82
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 39
Prüfung der Interaktion der Kovariablen mit den unabhängigen Variablen
Standardisierte Regressionskoeffizienten
Signifikanz
Produktwissen x Preisdarstellung
0,148
0,350
Produktwissen x Preisspanne
-0,239
0,126
-0,407***
0,008
0,164
0,233
Preiswissen x Preisspanne
-0,234*
0,084
Preiswissen x Anzahl Wettbewerber
-0,164
0,219
Preiswissen x Preisdarstellung
0,046
0,721
Preiswissen x Preisspanne
-0,111
0,411
Preiswissen x Anzahl Wettbewerber
0,106
0,426
Abhängige Variable: Suchabsicht
Produktwissen x Anzahl Wettbewerber
Preiswissen x Preisdarstellung
Abhängige Variable: Kaufabsicht (Amazon)
Abhängige Variable: Amazon (Günstigster)
Risikoaversion x Preisdarstellung
-0,015
0,929
Risikoaversion x Preisspanne
-0,294*
0,098
0,146
0,405
Produktinvolvement x Preisdarstellung
-0,022
0,895
Produktinvolvement x Preisspanne
-0,289*
0,099
Produktinvolvement x Anzahl Wettbewerber
-0,047
0,782
Risikoaversion x Anzahl Wettbewerber
Abhängige Variable: Value of the offer
* p<0,1, ** p<0,05, ***p<0,01; Die Interaktionseffekte dürfen keine Signifikanz aufweisen
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 40
83
Prüfung der Homogenitätsprämisse der Regressionen
Standardisierte Regressionskoeffiezienten der Kovariablen auf die abhängigen Variablen
Zellen
Preisdarstellung
Anzahl Wettbewerber
Abhängige Variable
Suchabsicht
Kaufabsicht Kaufabsicht Value of the
(Amazon) (Günstigster)
Offer
Preisspanne Kovariable (unabh.)
Produktwissen
0,007
0,132
-0,217
-0,343
Preiswissen
-0,118
-0,336
0,009
0,000
Produktinvolvement
0,177
0,089
0,273
0,243
Risikoaversion
0,196
0,055
-0,253
-0,067
Produktwissen
0,358
-0,174
0,252
-0,341
Preiswissen
-0,355
0,320
-0,391
0,379*
Produktinvolvement
0,218
0,290*
-0,183
0,290*
Risikoaversion
0,069
0,207
0,005
-0,196
Produktwissen
0,119
0,073
0,211
-0,034
Preiswissen
0,158
-0,068
-0,205
-0,117
Produktinvolvement
-0,170
0,144
-0,157
-0,115
Risikoaversion
0,114
0,118
-0,128
0,055
Produktwissen
0,011
-0,172
-0,276
-0,004
Preiswissen
0,210
0,155
0,124
-0,228
Produktinvolvement
0,240
0,209
-0,031
0,325**
Risikoaversion
-0,140
0,021
-0,186
0,048
Produktwissen
0,291
-0,336*
0,138
-0,252
Preiswissen
-0,181
0,607***
-0,161
0,412*
Produktinvolvement
-0,252
-0,020
-0,114
-0,210
Risikoaversion
0,200
-0,325**
-0,219
-0,082
Hoch
Hoch
Niedrig
negativ
Hoch
Niedrig
Niedrig
Hoch
Hoch
Produktwissen
0,054
-0,102
0,151
-0,105
Preiswissen
0,381**
0,114
-0,047
-0,044
Produktinvolvement
-0,076
0,018
-0,014
0,269
Risikoaversion
0,054
0,080
0,113
0,002
Produktwissen
-0,086
-0,188
-0,682***
0,058
Preiswissen
0,082
0,011
0,499**
-0,270
Produktinvolvement
-0,067
0,068
0,206
0,298**
Risikoaversion
-0,147
0,192
-0,520***
0,477***
Produktwissen
0,323
-0,186
-0,085
-0,195
Preiswissen
0,073
0,220
0,294
-0,005
Produktinvolvement
0,050
-0,011
0,137
0,345*
-0,234*
0,163
0,013
-0,093
Niedrig
positiv
Hoch
Niedrig
Niedrig
Risikoaversion
* p<0,1, ** p<0,05, ***p<0,01
84
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
Anhang 41
Prüfung des Einflusses des interagierenden Faktors Anzahl an Wettbewerbern
Anzahl Wettbewerber hoch (1) vs. niedrig (2) bei unterschiedlichen Ausprägungen der Preisdarstellung
Faktoren
abhängige Variable
Anzahl Wettbewerber
Value of the Offer
Mittlere Differenz
(1) - (2)
Gruppe (1)
Gruppe (2)
negativ
negativ
-0,33
positiv
positiv
-0,01
*p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01
Anhang 42
Prüfung des Einflusses der Faktoren auf den Indikator Such1
F
Signifikanz
eta² in Prozent
Beobachtete
Schärfe
Preisdarstellung
0,174
0,676
0,047%
0,070
Preisspanne
0,957
0,329
0,255%
0,164
Anzahl Wettbewerber
0,833
0,362
0,222%
0,149
Preisdarstellung x
Preisspanne
2,492
0,115
0,662%
0,350
Interaktionseffekte Preisdarstellung x
Anzahl Wettbewerber
1. Ordnung
0,118
0,731
0,032%
0,064
Preisspanne x Anzahl
Wettbewerber
1,252
0,264
0,334%
0,200
Interaktionseffekte Preisdarstellung x
Preisspanne x Anzahl
2. Ordnung
Wettbewerber
1,788
0,182
0,476%
0,266
Produktwissen (Kovariable)
4,395
0,037
1,162%
0,552
Preiswissen (Kovariable)
0,095
0,758
0,025%
0,061
Effekt
Haupteffekte
Faktor
Kovariable
*p<0,1, **p<0,05, ***p<0,01
Anhang 43
Prüfung des Einflusses der Anzahl der Wettbewerver auf die abhängige Variable Value of the offer
Anzahl Wettbewerber hoch (1) vs. niedrig (2) bei unterschiedlichen Ausprägungen der Preisdarstellung
Faktoren
abhängige Variable
Anzahl Wettbewerber
Value of the Offer
*p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01
Gruppe (1)
Gruppe (2)
negativ
negativ
positiv
positiv
Mittlere Differenz
(1) - (2)
-0,33
-0,01
Backhaus/Eschweiler/Hohmann: Preisdarstellung bei der Nutzung von internetbasierten PVD
85
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