Metadaten







Promotionsordnung


PromO07

Kumulative Dissertation


ja

Titel


Social Dynamics Oscillating Between The Real And Virtual World : Predicting Consumer Choices and Company Profitability from Field Experiments and Computational Simulation Models

Titel (englisch)



Autor/Autorin


Hildebrand, Christian

Unter Mitarbeit von


Herrmann, Andreas (Prof. Dr.); Häubl, Gerald (Prof. Dr.); Landwehr, Jan R. (Prof. Dr.); Michahelles, Florian (Dr.); Dubach Spiegler, Erica (Dr.)

Geburtsdatum


11.02.1984

Geburtsort



Matrikelnummer


09618869

Schlagwörter (GND)


Verbraucherverhalten; Interaktion; Online-Community; Benutzerrückmeldung; Einfluss; Konfigurator (Softwaresystem); Mass Customization

DDC (Dewey Decimal Classification)


Wirtschaft - 330

Freie Stichwörter (deutsch)


Sozialer Einfluss; Feldexperiment

Freie Stichwörter (englisch)


Social Influence; Social Networks; Product Configurators; Self-Design; Agent-Based Simulation Models; Field Experiments

Kurzfassung


Soziale Interaktionen haben einen wesentlichen Einfluss auf die von Konsumenten präferierten Marken, ihre Kaufentscheidungen, auf die empfundenen Emotionen während des Kaufprozesses sowie zukünftige Konsumabsichten. Gleichwohl beschränken sich diese Interaktionen nicht nur auf die reale Welt, sondern befinden sich vielmehr im Wechselspiel zwischen realer und virtueller Welt. Die vorliegende Dissertation zeigt im Rahmen von vier Artikeln den Einfluss solcher Interaktionen auf das Abweichungsverhalten initialer Konsumentenpräferenzen, wie diese Abweichungen die von Konsumenten empfundene Produktzufriedenheit beeinflusst sowie in der Folge die Wahrnehmung des Konsumenten selbst prägt. Zusätzlich geben die vorliegenden Studien Anhaltspunkte für die betriebliche Praxis, um die Profitabilität in einem solchen interaktionsgeprägten Kontext positiv zu beeinflussen.
Im Rahmen des ersten Artikels untersuchen wir dabei im Besonderen den Einfluss von Community Feedback auf die Gestaltung von individuell gestaltbaren Produkten in sog. Mass Customization Systemen. Innerhalb jener Systeme erhalten Konsumenten die Möglichkeit auf der Basis einer Applikation ein personalisiertes Produkt gemäss ihren persönlichen Präferenzen zu gestalten. Eine zentrale Annahme früherer Forschungsarbeiten hinsichtlich der Vorteile jener Systeme ist die Übersetzung idiosynkratischer Präferenzen in eine einzigartige Produktgestaltung auf Konsumentenseite. Im Rahmen eines Feldexperiments innerhalb der Brand Community eines führenden europäischen Automobilherstellers zeigen wir jedoch auf, dass Kunden mit ihren finalen Design-Entscheidungen systematisch in die Richtung des erhaltenen Feedbacks konvergieren und somit in der Folge weniger einzigartige sondern systematisch stärker dem Durchschnittsdesign angenäherte Designs entwickeln. Auf der Basis von drei Folgestudien innerhalb eines selbstentwickelten Produktkonfigurators zeigen wir, dass jene vorhersagbaren Abweichungen von initialen Präferenzen zur Abnahme der finalen Produktzufriedenheit führt. Die Folge jener Effekte sowohl hinsichtlich möglicher Wohlfahrtsbeeinträchtigungen aus Konsumentensicht, als auch der Profitabilitätssteigerung aus Unternehmenssicht auf Basis sich anschliessender Monte Carlo Simulationen werden aufgezeigt.
Im Rahmen des zweiten Artikels beleuchten wir die prozessualen Aspekte des Entscheidungsprozesses innerhalb jener feedback-basierten Mass Customization Systeme. Zwei Experimente innerhalb unseres entwickelten Produktkonfigurators zeigen systematisch auf, dass jenes Abweichungsverhalten von initialen Präferenzen in die Richtung des Community Feedbacks die individuelle Präferenzsicherheit von Konsumenten vermindert und in der Folge negativ auf die Kaufwahrscheinlichkeit des finalen Produkts rekurriert. Überdies belegt dieser zweite Artikel den negativen Einfluss von abweichendem Community Feedback auf Selbstwahrnehmungsprozesse von Konsumenten. Wir zeigen bspw. auf, dass systematisch abweichendes Community Feedback zu einer verminderten Evaluation des eigenen Selbstwertes führt.
Der dritte Artikel öffnet den Betrachtungsrahmen in die Richtung einer verstärkten Verzahnung zwischen realer und virtueller Welt. Wir gehen der Frage nach, welchen Einfluss Facebook Kommentare auf sog. Public Displays auf Markenwahrnehmung und Umsatz im Einzelhandel ausübt. Auf der Basis eines Feldexperiments sowie weiteren Kundeninterviews belegen wir den positiven Einfluss jener Kommentare auf die wahrgenommene Innovativität und Attraktivität von Marken. Gleichwohl zeigen wir auf, dass Konsumenten eine verstärkte Präferenz aufweisen die Kommentare ihrer Freunde, nicht jedoch die Eigenen, lesen zu wollen. Darüber hinaus belegen wir den positiven Zusammenhang jener Social Media Kommentare und der Umsatzentwicklung der Marke.
Jene betrachteten sozialen Netzwerke, Brand Communities und Mass Customization Systeme produzieren eine Fülle komplexer Datenstrukturen und in der Folge die Herausforderung, jene Komplexität in Vorhersagemodellen adäquat abzubilden. Neben den attraktiven Modellen zur Abbildung zeitlicher Dynamik und Heterogenität auf Individualebene im Bereich der bayesianischen Statistik, entwickelten sich sog. agentenbasierte Simulationsmodelle (ABM) innerhalb der vergangenen Jahre. Trotz der attraktiven Eigenschaften zur Modellierung von Mikroinformationen (bspw. individuelle Konsumentenpräferenzen, Risikowahrnehmung, Ausmass an sozialer Beeinflussbarkeit) und Makroinformationen (bspw. Informationen über die Zusammensetzung eines sozialen Netzwerks), ergaben sich verstärkte Diskussionen zur adäquaten Entwicklung, des Tests und der Validierung jener Modelle. Im Rahmen des letzten Artikels wird die Abwesenheit eindeutiger Richtlinien anhand von aktuellen Publikationen in führenden wissenschaftlichen Zeitschriften innerhalb der Informationswissenschaften belegt. Auf der Basis dieser Analysen wird ein System von Richtlinien zur Entwicklung, des Tests und der Validierung von ABMs herausgearbeitet und anhand eines Beispiels zur Modellierung von viralen Marketingkampagnen in sozialen Netzwerken aufgezeigt.

Kurzfassung (englisch)


Social interactions with others are a fundamental part of our lives as they influence what brands we like, which products we buy, which emotions we experience while shopping, and also impact our future consumption intentions. However, interactions with others are not limited to the real world; they increasingly oscillate between the real and the virtual world. This dissertation is based on four articles providing empirical evidence how such interactions influence consumers' deviation from initial preferences, how these deviations affect consumers' satisfaction with final products, how those interactions in turn affect consumers themselves, and how companies may design such web-based systems to increase profitability.
In the first article, we examined how community feedback affects consumer self-designs in mass customization systems. In such systems, consumers have the possibility to use a computer-aided toolkit to self-design a product according to one's personal preferences. One of the central assumptions in previous research is that these systems allow consumers to self-design unique products that closely match their idiosyncratic preferences. However, we provide evidence from a field experiment in a car manufacturer's brand community that consumers receiving feedback on initial car designs assimilate toward external feedback, leading them to systematically choose less unique, more average car designs. Three follow-up lab experiments in a self-developed product customizer reveal additional evidence that, although consumers deviate from initial preferences in a predictable way, such deviations rather decrease than increase consumers' ultimate satisfaction. Implications for consumer welfare of such socially enriched mass customization systems are discussed, and the effects on manufacturer profitability based on additional Monte Carlo simulations are provided.
The second article reveals additional process evidence from two field experiments in our self-developed product customizer that receiving feedback on initial self-designs results in lower decision certainty, which in turn negatively affects individual purchase probability. Furthermore, we show that community feedback may not only systematically affect choices, but also negatively affects individual self-perceptions such that perceiving strong differences in one's personal design compared to what others have chosen led to lower self-esteem evaluations.
Opening up the process to show how such virtual interactions in online communities oscillate between the real and the virtual world, the third article examines how including Facebook comments on public displays in a retail store affect brand perceptions and sales. Based on a field experiment in the retail industry and complementary customer interviews, we show that although consumers perceive brands that utilize such social network comments as more innovative and attractive, consumers have a strong preference to see the comments of their friends but not their own. This creates a notable give-and-take paradox for using such social media strategies between the real and virtual world. Finally, we provide evidence that including social media comments translate into measurable effects on sales.
Since such online social networking sites, brand communities and manufacturer mass customization systems generate a vast amount of data, it is difficult to analytically derive closed-form solutions for making reasonable predictions. Apart from the attractive Bayesian modeling approaches in recent years to account for such heterogeneity and temporal dynamics, a new computational simulation method called Agent-Based Simulation Models (ABM). Based Simulation Models (ABM) received considerable interest. This new methodology allows to simulate system behavior such as the diffusion of new products based on micro level data (e.g., individual preferences, risk perceptions, social susceptibility), as well as macro level data (e.g., information on the structure of the social network). However, recent debates emerged on how to rigorously build, test, and validate such models. In the final article, I review recent applications and accentuate the current lack of general standards to build, test and validate ABMs. The article provides a framework of guidelines on how to conduct ABM rigorously, and illustrates the use of these guidelines with an example for modeling viral marketing campaigns in social networks.

Universität


Universität St.Gallen

Referent/Referentin


Herrmann, Andreas (Prof. Dr.)

Korreferent/Korreferentin


Tomczak, Torsten (Prof. Dr.)

Erweitertes Diss. Komitee



Fachgebiet


Betriebswirtschaftslehre (PMA)

Sprache


ENG

Promotionstermin (dd.mm.yyyy)


17.09.2012

Erstellungsjahr (yyyy)


2012

Dokumentart


Dissertation

Format


PDF

Dissertationsnummer


4021

Quelle



PDF-File


dis4021.pdf

Dokumentverknüpfung


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