Electronic Word of Mouth
Wird der Online-Anbieter meine Ware wirklich versenden? Sitzen die Kopfhörer aus dem Online-Shop zu eng? Oder ist der Bass zu laut? Was sagen frühere Kunden über das neue Restaurant um die Ecke? Ob bei Ebay, Amazon, Yelp oder auch über Social Media: Electronic Word of Mouth (eWOM) ist ein integraler Bestandteil digitaler Märkte geworden und hilft bei der Beantwortung dieser Fragen. Wo also früher meist nur Stiftung Warentest oder der Guide Michelin Auskunft geben konnten, kann heute auf die Erfahrungen von einer Vielzahl von Kunden zurückgegriffen werden. In unserer Forschung fokussieren wir uns dabei insbesondere auf Online-Bewertungen, die üblicherweise aus einem Rating (bspw. auf einer Skala von 1 bis 5 Sternen) und einem Freitextkommentar bestehen.
Kunden partizipieren dabei an eWOM-Plattformen durch die Veröffentlichung ihrer Erfahrungen. Gleichzeitig werden Sie jedoch in ihren Entscheidungen durch das Lesen von eWOM beeinflusst. Neben der Rolle als Entscheidungshilfe für den Kunden können Art und Umfang von eWOM auch die Wettbewerbsposition und Konkurrenzfähigkeit eines Unternehmens substanziell verändern. Dadurch haben sie einen deutlichen ökonomischen Einfluss, aufgrund dessen eWOM zu einer zentralen Steuerungsgröße im Management geworden ist. Die Verkäufer*innen, deren Produkte oder Dienstleistungen bewertet werden, nehmen jedoch nicht nur die ökonomische Bedeutung von eWOM wahr. Sie können die zukünftige Generierung von eWOM bspw. durch das Antworten auf bereits existierende Online-Bewertungen beeinflussen und so aktiv ihren Reputationsaufbau steuern. Die Betreiber von eWOM-Plattformen können dabei durch die Gestaltung ihrer Plattformen substanziellen Einfluss auf die Generierung und die Auswirkungen von eWOM nehmen. So können sie bspw. die Generierung einer großen Anzahl von Beiträgen durch das Anbieten von finanziellen Anreizen fördern oder durch eine Anpassung der angezeigten Metriken (bspw. Anzeige eines Durchschnitts aller Bewertungen) die ökonomischen Auswirkungen von eWOM steuern.
- Welchen Einfluss hat die Varianz von Bewertungen auf die Nachfrage und die optimale Preissetzung?
- Welchen Einfluss haben Marktcharakteristika wie die Marktgröße auf die Verteilung von Bewertungen?
- Haben Online-Bewertungen einen Einfluss auf das Preissetzungsverhalten von Marktteilnehmer*innen?
- Welche Auswirkungen hat das Bereitstellen von Bewertungsvorlagen auf den Bewertungstext?
- Wie verändert sich das Bewertungsverhalten, wenn der/die Bewertende durch die Plattform oder den Verkäufer incentiviert wird?
- Wie verändern sich die Verkäufe von Softwareprodukten, wenn Bewertungen bei jedem Update auf eine neue Version gelöscht werden?
Zur Erforschung dieser Fragen nutzen wir unsere Kompetenzen im Bereich des automatisierten Web-Crawlings, im analytischen Modellieren, der Beobachtungsdatenanalyse und der Durchführung von Online-Experimenten.
- Zimmermann, S., Herrmann, P., Kundisch, D. Nault, B. 2018. Decomposing the Variance of Consumer Ratings and the Impact on Price and Demand. Information Systems Research, 29 (4), 984-1002.
- Gutt, D., Neumann, J., Zimmermann, S., Kundisch, D., Chen, J. 2019. Design of Review Systems – A Strategic Instrument to shape Online Reviewing Behavior and Economic Outcomes. Journal of Strategic Information Systems, 28 (2), 104-117.
- Gutt, D., Herrmann, P., Rahman, M. 2019. Crowd-Driven Competitive Intelligence: Understanding the Relationship between Local Market Competition and Online Rating Distributions. Information Systems Research, 30 (3), 980-994.
- Gutt, D., Neumann, J., Jabr, W., Kundisch, D. 2019. The App Updating Conundrum: Implications of Platform’s Rating Resetting on Developers’ Behavior, in: Proceedings of the 40th International Conference on Information Systems (ICIS), Munich, Germany.
- Poniatowski, M., Neumann, J., Görzen, T., Kundisch, D. 2019. Organizing Their Thoughts – How Online Review Templates Affect the Review Text, in: Proceedings of the 27th European Conference on Information Systems (ECIS), Stockholm, Sweden.
Die vollständige Publikationsliste des Lehrstuhls finden sie hier.
- SFB 901 – On-the-Fly Computing – Teilprojekt A4: Empirische Analysen auf Märkten für OTF-Dienstleistungen
- Trusted Shops GmbH
- meineLinse GmbH
