Kaufverhaltensforschung in Social Shopping Communities

Parallel zu stetig steigenden Umsätzen im E-Commerce nimmt die Nutzung von Sozialen Medien zu. Im Zuge dieser Entwicklungen entsteht eine Reihe neuer Online-Geschäftsmodelle, u. a. Social Shopping Communities. Eine Social Shopping Community ist eine Kombination aus Online-Shopping und Social Networking, die Konsumenten diverse Möglichkeiten bietet, Produkte zu entdecken, zu empfehlen, zu bewerten und zu kaufen. Hierbei kommt es zum kombinierten Einsatz von herkömmlichen B2C-Suchfunktionen und nutzergenerierten Social Shopping-Funktionen.

Die Arbeit wird von der folgenden Fragestellung geleitet: Welche Faktoren, insbesondere welche Social Shopping-Funktionen, beeinflussen ökonomische Zielgrößen in Social Shopping Communities?

Nach einer umfassenden Einführung in die Grundlagen und die Funktionsweise des Geschäftsmodells wird diese Leitfrage anhand von Logfiles (Webserver-Protokolldateien) einer real existierenden Social Shopping Community untersucht. In die an den Stimulus-Response-Ansatz angelehnte Untersuchung fließen 2,9 Mio. Besuchsvorgänge ein, die mittels mehrerer Data Mining-Methoden analysiert werden. Es zeigt sich, dass die Nutzung verschiedener nutzergenerierter Social Shopping-Funktionen die zentralen Zielgrößen Click-Out (Weiterleitung zu einem partizipierenden Online-Shop) und Verweildauer signifikant beeinflusst sowohl positiv als auch negativ.

Ausgehend von den empirischen Ergebnissen, werden konkrete Handlungsempfehlungen für Betreiber einer Social Shopping Community sowie für Markenhersteller und das Management von Online-Shops abgeleitet.

Parallel zu stetig steigenden Umsätzen im E-Commerce nimmt die Nutzung von Sozialen Medien zu. Im Zuge dieser Entwicklungen entsteht eine Reihe neuer Online-Geschäftsmodelle, u. a. Social Shopping Communities. Eine Social Shopping Community ist eine Kombination aus Online-Shopping und Social Networking, die Konsumenten diverse Möglichkeiten bietet, Produkte zu entdecken, zu empfehlen, zu bewerten und zu kaufen. Hierbei kommt es zum kombinierten Einsatz von herkömmlichen B2C-Suchfunktionen und nutzergenerierten Social Shopping-Funktionen.

Die Arbeit wird von der folgenden Fragestellung geleitet: Welche Faktoren, insbesondere welche Social Shopping-Funktionen, beeinflussen ökonomische Zielgrößen in Social Shopping Communities?

Nach einer umfassenden Einführung in die Grundlagen und die Funktionsweise des Geschäftsmodells wird diese Leitfrage anhand von Logfiles (Webserver-Protokolldateien) einer real existierenden Social Shopping Community untersucht. In die an den Stimulus-Response-Ansatz angelehnte Untersuchung fließen 2,9 Mio. Besuchsvorgänge ein, die mittels mehrerer Data Mining-Methoden analysiert werden. Es zeigt sich, dass die Nutzung verschiedener nutzergenerierter Social Shopping-Funktionen die zentralen Zielgrößen Click-Out (Weiterleitung zu einem partizipierenden Online-Shop) und Verweildauer signifikant beeinflusst sowohl positiv als auch negativ.

Ausgehend von den empirischen Ergebnissen, werden konkrete Handlungsempfehlungen für Betreiber einer Social Shopping Community sowie für Markenhersteller und das Management von Online-Shops abgeleitet.

1. Zur steigenden Bedeutung des Social Shopping

1.1. Die Bedeutung von Social Shopping im E-Commerce

1.2. Stand der Forschung und Leitfragen der Untersuchung

1.3. Gang der Untersuchung

2. Das Geschäftsmodell Social Shopping Community

2.1. E-Business und E-Commerce

2.2. Geschäftsmodelle des E-Commerce

2.4. Social Shopping

2.3. Social Commerce

2.5. Fazit

3. Theoretische, konzeptionelle und methodische Grundlagen der Kaufverhaltensfor-schung in Social Shopping Communities

3.1. Kaufverhalten in Social Shopping Communities

3.2. Logfile-Analyse als Methode zur Kaufverhaltensanalyse in Social Shopping Communities

3.3. Fazit und Bezug zur folgenden Untersuchung

4. Ausgewählte Einflussfaktoren des Kaufverhaltens im Internet Bilanzierung und Bewertung der Forschung unter besonderer Berücksichtigung von Logfile-Studien

4.1. Kategorisierung der Forschung mit Logfiles und Einordnung der vorliegenden Untersuchung

4.2. Nutzung und Navigation von Websites

4.3. Online-Shopping und E-Commerce

4.4. Electronic Word-of-Mouth, User-generated Content und Social Networking

4.5. Fazit und Diskussion

5. Empirische Untersuchungen zum Kaufverhalten in Social Shopping Communities mithilfe der Logfile-Analyse

5.1. Grundlagen

5.2. Deskriptive Logfile-Analyse

5.3. Analyse von Verbundbeziehungen zwischen Social-Shopping-Funktionen und Suchfunktionen auf der Basis einer dienstbasierten Konzepthierarchie

5.4. Untersuchung des Einflusses ausgewählter Faktoren auf die ökonomische Zielgröße Click-Out`

5.5. Untersuchung des Einflusses ausgewählter Faktoren auf die vorökonomischen Zielgrößen Verweildauer` und Produktdetailseite`

6. Fazit und Ausblick