Der Einfluss von Empfehlungssystemen auf die Kaufabsicht von Konsument*innen

Um die Einflussfaktoren auf die Kaufabsicht taiwanesischer Online-Käufer*innen für empfohlene Produkte zu untersuchen, wurde ein quantitativer Forschungsansatz gewählt. Insgesamt konnten über eine Online-Umfrage, die über Social-Media-Plattformen und Messaging-Anwendungen verteilt wurde, insgesamt 276 vollständige und gültige Antworten gesammelt werden.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Vertrauen der Konsument*innen in Empfehlungssysteme und die Leistungserwartung von Empfehlungssystemen wichtige Faktoren sind, die die Kaufabsicht beeinflussen, und dass Empfehlungsgenauigkeit, Neuartigkeit und Vielfalt indirekt die Kaufabsicht beeinflussen, indem sie die Wahrnehmung der Kundschaft über die Leistungserwartung von Empfehlungssystemen prägen. Daher macht diese Studie mehrere praktische Vorschläge, um das Design und die Entwicklung von effektiven Empfehlungssystemen durch Dienstleistungsorganisationen zu erleichtern:

  1. Aufbau von Vertrauen
    • Stellen Sie sicher, dass die vorgeschlagenen Empfehlungen vorrangig die Interessen des*der Verbraucher*in und nicht die des Unternehmens berücksichtigen. Da das Empfehlungssystem die Optionen für die Verbraucher*innen einschränkt, kann es sie bis zu einem gewissen Grad in die gewünschte Richtung des Dienstanbieters lenken.
    • Behandeln Sie Produktbewertungen mit Vorsicht und sortieren Sie gefälschte Bewertungen aus, um Produkte mit Glaubwürdigkeit und Authentizität zu vermitteln. Da Produktbewertungen ein wichtiger Input für Empfehlungssysteme sind, um Empfehlungen zu generieren, ist es wahrscheinlich, dass die von den Empfehlungssystemen vorgeschlagenen Produkte gefälschte Bewertungen enthalten, was zu einem Vertrauensverlust bei den Verbraucher*innen führt, wenn sich die Dienstanbieter des Problems der gefälschten Bewertungen nicht bewusst sind und es nicht angehen.
  2. Den Nutzen von Empfehlungssystemen verbessern
    • Verbessern Sie die Fähigkeit von Empfehlungssystemen, die aktuellen Interessen und Bedürfnisse der Verbraucher*innen sofort zu erkennen, um sie bei der schnellen Suche nach den idealen Produkten zu unterstützen und ihnen zu helfen, die Effizienz der Produktsuche und Entscheidungsfindung zu erhöhen.
    • Optimieren Sie die maschinellen Lernmodelle für wünschenswertere Empfehlungen und finden Sie ein Gleichgewicht zwischen Empfehlungsgenauigkeit, Neuartigkeit und Vielfalt, anstatt sich nur auf eines davon zu konzentrieren.

Diese Studie vergleicht Verbraucher*innen der Generation X und der Generation Y in Taiwan, da die Verbreitung von Online-Einkäufen bei beiden Generationen höher ist als bei jeder anderen Altersgruppe und das Potenzial hat, weiter zu wachsen. Es ist erwähnenswert, dass Konsument*innen, die verschiedenen Generationskohorten angehören, unterschiedliche Wahrnehmungen gegenüber empfohlenen Produkten haben, was zu unterschiedlichen Standards für die Nützlichkeit von Empfehlungssystemen führt. Daher sollten Service-Anbieter vor dem Vorschlagen von Empfehlungen unterscheiden, welcher Generation die Verbraucher*innen angehören, um die empfohlenen Produkte entsprechend den Eigenschaften jeder Generation zu präsentieren und die Kaufabsicht der Verbraucher*innen effektiv zu fördern. Um den Verbraucher*innen ein sicheres Einkaufserlebnis zu bieten, sollten Dienstleister ihnen auch die Kontrolle über persönliche Daten und Empfehlungen ermöglichen, Datenschutzrichtlinien klar offenlegen und die Verbraucher*innen über die Art und Weise informieren, in der Empfehlungssysteme Daten sammeln und verwenden.

Mit diesem Blogbeitrag wollen wir Studierende dazu motivieren, neue Features und Funktionalitäten von digitalen Customer Experience Touchpoints wie Websites, digitalen Plattformen, Apps, Chatbots und mehr weiter zu analysieren. Zum einen ist dies absolut relevant, aber in vielen Bereichen noch Neuland für die Forschung. Zum anderen werden die Studierenden davon profitieren, die Akzeptanz neuer digitaler Touchpoints durch die Kund*innen zu verstehen, und tiefe Einblicke gewinnen, die ein echter Schub für ihre weitere Forschung oder Geschäftskarriere sein werden.

Quellen:

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Hui-Chieh Chen Portrait
Über Hui-Chieh Chen
Hui-Chieh Chen is a master's student in the International Business master's program at MBS and conducted the described study as part of her master's thesis supervised by Prof. Dr. Hans H. Jung and Prof. Dr. Alexander Suhm.
Über Prof. Dr. Hans H. Jung 50 Artikel
Hans H. Jung ist seit 2012 Professor für das Lehrgebiet Marketing an der Munich Business School. Nach seiner Promotion war Jung mehrere Jahre als Manager und Berater für Premium-Automobilhersteller im In- und Ausland tätig. Seit 2011 arbeitet er als Senior Manager bei der Managementberatung UNITY AG.
Über Prof. Dr. Alexander Suhm 4 Artikel
Prof. Dr.-Ing. Alexander Suhm studierte Allgemeiner Maschinenbau an der Technischen Hochschule in Karlsruhe und promovierte 1993 zu neuen Produktentwicklungsmethoden. Er wechselte als Managementberater für die Automobilindustrie und den Maschinen- und Anlagenbau zur Softlab GmbH (BMW Group) und verantwortete dort den Bereich Automotive Management. Von 2001 bis 2007 war er Geschäftsführer der Managementberatungsgesellschaft Nexolab GmbH (BMW Group). 2007 wechselte er dann als Partner im Bereich Automotive zur UNITY AG. Bis 2017 war er neben seiner Verantwortung als Niederlassungsleiter in München in der Geschäftsführung der österreichischen und chinesischen Landesniederlassung tätig. Heute arbeitet er in Aufsichtsrats- und Beiratsmandaten, coacht Start-ups und lehrt als Dozent an der Munich Business School.