Forschungsprojekt Vertrauen auf Transaktionsplattformen im Internet"

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1 Schlussbericht Institut für Kommunikation und Marketing IKM lic. phil. Esther Federspiel Prof. Dr. Dorothea Schaffner Geht an: Mila AG T direkt esther.federspiel@hslu.ch Luzern, 17. Juli 2014 Seite 1/13 Forschungsprojekt Vertrauen auf Transaktionsplattformen im Internet" Wo früher nur professionelle Grossunternehmen Dienstleistungen anboten, gibt es heute immer mehr Plattformen, wo Dienstleistungen von Kleinstunternehmen angeboten werden. Wenn die vertragliche Vereinbarung für den Hausputz, Bring- und Abholdienst, das Aufräumen des Kellers oder das Erledigen der Steuererklärung über eine solche Plattform abgewickelt wird, kennen die Käufer den Leistungsanbieter meistens noch nicht. Nimmt ein Interessent eine Dienstleistung von einem solchen Kleinstunternehmen in Anspruch, kann er sich nicht auf langgewachsene institutionelle Sicherheiten oder eine bekannte Marke verlassen. Das Risiko, sich auf eine solche Transaktion einzulassen ist also ungleich höher als auf Plattformen von klassischen Grossunternehmen. Der Aufbau von Vertrauen ist deshalb erfolgskritisch. Vertrauen kann dabei nicht nur zu Wiederholungskäufen, Plattformbesuchen und -empfehlungen führen (Liu, Marchewka, Lu, & Yu, 2004), sondern auch zu anhaltenden und wertvollen Kundenbeziehungen (Eastlick, Lotz, & Warrington, 2006). Über das Schaffen von (Online-)Vertrauen als Unternehmen/Marke gibt es bereits zahlreiche Praxishandbücher, die Vorgehensweisen aufzeigen, welche auf Mila angewendet werden können. Was das Schaffen von Vertrauen zwischen Dienstleistungskunden und -anbietern auf Transaktionsplattformen im Internet anbelangt ist das Feld bis jetzt erst fragmentarisch und auf einzelne Kontexte hin untersucht. Hier besteht Bedarf, das Wissen zu sichten und zu ordnen und die empirischen Forschungsergebnisse auf Handlungsempfehlungen für die Praxis zu konkretisieren. Was bedeutet Vertrauen im Kontext von Transaktionsplattformen? Wie kann es entwickelt werden und welche Steuerungsmöglichkeiten hat ein Unternehmen? Welche Vertrauensarbeit wird bei Mila bereits geleistet? Und welche Handlungsempfehlungen ergeben sich für das Unternehmen? Auf diese Fragen wird in vorliegendem Bericht in drei Schritten Antwort gegeben. Zuerst wurde eine Literaturübersicht zu Theorie und Empirie der Vertrauensbildung im Internet zusammengestellt (Kapitel 1 und 2) und es wurden Anwendungsbeispiele aus der Praxis von Transaktions-Plattformen gesammelt (Kapitel 3). Dann wurden daraus Handlungsempfehlungen für die Praxis abgeleitet (Kapitel 4). Diesen Empfehlungen wurden die Ergebnisse aus dem Workshop zum Stand der Vertrauensarbeit bei Mila gegenübergestellt. Und in einem letzten Schritt konkrete Handlungsempfehlungen für das Unternehmen abgeleitet (Kapitel 5).

2 Seite 2/15 Inhaltsverzeichnis 1 Was bedeutet Vertrauen? Wie kann Vertrauen auf Online-Transaktionsplattformen entwickelt werden? Die Dimensionen von Vertrauensbildung auf Transaktionsplattformen online Ein Vertrauensmodell Anbieter Kontext Informationen und Website Interessent, Kunde Strategien und Features zur Vertrauensbildung Vertrauenssysteme in der Praxis Das BIG-Trust-Modell als Handlungsanleitung für die Praxis Stand der Vertrauensarbeit bei Mila und Handlungsempfehlungen Literaturverzeichnis Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Framework Entstehung von Vertrauen auf Online-Transaktionsplattformen (in Anlehnung an Riegelsberger et al., 2006, p. 59)... 4 Abbildung 2: Numerische Ratings, Kommentare und Reviews am Beispiel von rentarentner und sharely... 9 Abbildung 3: Identitätsverifikation mit Social Connect am Beispiel von TaskRabbit, jacando und karzoo... 9 Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Mögliche Massnahmen zur Vertrauensbildung auf Online-Transaktionsplattformen... 6

3 Seite 3/15 1 Was bedeutet Vertrauen? Obwohl im Alltag jeder weiss was Vertrauen bedeutet, fehlt in der Wissenschaft eine einheitliche Definition. Das hat unter anderem damit zu tun, dass sich mit dem Thema unterschiedlichste Disziplinen wie die Psychologie, die Soziologie, das Marketing oder die Mensch-Maschine-Interaktion befassen. Jap definiert (Anderson & Narus, 1990; 2001, p. 28, acc. to Andaleeb, 1992 ) Vertrauen beispielsweise als the ability to reliably predict the actions of the other party in the relationship and the belief that the other partner will not act opportunistically if given the chance to do so. Fukuyama (1995, p. 26) bringt mit seiner Definition zusätzlich den Bezug zur Community ins Spiel, die auf einer Transaktions-Plattform ebenfalls eine Rolle spielen kann: Trust is the expectation that arises within a community of regular, honest, and cooperative behavior, based on commonly shared norms, on the part of the members of that community. Dass sich Vertrauen nicht nur auf die Beziehung zu einer Person beziehen kann, greifen Tseng und Fogg (1999) auf. Für sie kann sich Vertrauen sowohl auf eine Person als auch ein Objekt beziehen. Vertrauen ist also die zukunftsgerichtete Erwartung, dass ein Objekt zuverlässig funktioniert oder ein Mensch in einer spezifischen Gemeinschaft zuverlässig und vertrauenswürdig handelt. Mit Personen sind im Kontext einer Transaktions-Plattform die Dienstleistungsanbieter gemeint, mit Objekt die Website. Vertrauen bezieht sich immer auf Situationen, die mit einem gewissen Risiko verbunden sind. Das kann ein finanzielles Risiko (z.b. Missbrauch von Kontoinformationen, Nichtausführung bestellter Dienstleistung), ein funktionales oder leistungsbezogenes Risiko (z.b. die Dienstleistung entspricht nicht dem, was abgesprochen war), ein Sicherheitsrisiko (z.b. Verlust der Privatsphäre, Datenschutzprobleme) oder ein Risiko des Zeit- oder Bequemlichkeitsverlustes (z.b. notwendige Reklamation, mangelhafte Usability) sein. Online ist die Wahrnehmung dieser Risiken in der Regel höher ausgeprägt als offline (Weiber & Egner Duppich, 2006). Es stellt sich nun die Frage, wie diese verschiedenen Dimensionen von Vertrauen schlüssig gebündelt werden können, um aufzuzeigen wie auf einer Transaktionsplattform Vertrauen entwickelt werden kann und wo ein Unternehmen zur Steuerung ansetzen kann. 2 Wie kann Vertrauen auf Online-Transaktionsplattformen entwickelt werden? Wo früher beim Anstossen Wein in das Glas des Gegenübers schwappte und der Gast damit sicher sein konnte, dass der Wein nicht vergiftet war, braucht es im Internetzeitalter neue Traditionen, die das Vertrauen stärken und damit soziale Kooperationen ermöglichen (Shneiderman, 2000). In den folgenden Unterkapiteln wird erklärt, welche Dimensionen für die Vertrauensbildung im Internet relevant sind und wie Vertrauensbildung als Modell verstanden werden kann. In einem weiteren Kapitel werden aus einer umfassenden Literaturrecherche Strategien und Features zu den einzelnen Dimensionen des Vertrauensmodells aufgelistet. 2.1 Die Dimensionen von Vertrauensbildung auf Transaktionsplattformen online Stützt man sich auf die Persuasionsforschung, in welcher es darum geht, Überzeugungen und Verhaltensweisen anderer Personen zu beeinflussen, spielen für die Beeinflussbarkeit drei Dimensionen eine wesentliche Rolle: Der Sender einer Botschaft, die Botschaft selbst sowie der Empfänger der Botschaft (Bonfadelli, 2004). Im organisationalen Kontext und in Zeiten des

4 Seite 4/15 Internets kommen zusätzliche Dimensionen wie das Medium Website und die Kontextdimensionen soziale und institutionelle Eingebundenheit hinzu (Riegelsberger, Sasse, & McCarthy, 2006). Die zeitliche Dimension von Vertrauen macht zusätzlich die zeitliche Eingebundenheit des Anbieters relevant (ebd). In den folgenden Kapiteln wird der Informationssender kontextgerecht Anbieter genannt und der Empfänger je nach Stadium der Kundenbeziehung Interessent (hat noch keine Dienstleistung empfangen) oder Kunde (hat bereits einmal eine Dienstleistung empfangen). Die Botschaft wird als Information beschrieben und das Medium in diesem spezifischen Fall als Website. 2.2 Ein Vertrauensmodell Bezogen auf Mila spielt die Vertrauensbildung zwischen Anbietern und Interessenten die Kernrolle. Die räumlich getrennte Vertrauensbildung übers Internet geschieht einerseits über Informationen, die den zeitlichen, sozialen und institutionellen Kontext wie auch Eigenschaften des Anbieters betreffen und über eine entsprechende Website vermittelt werden (vgl. Abbildung 1). Der Website soll im vorliegenden Bericht ebenfalls eine wesentliche Rolle zugestanden werden. Sie wird deshalb mit der eigenen Kontextdimension Website expliziter gemacht, als das im Ursprungsmodell von Riegelsberger und Kollegen (2006, p. 59) der Fall war, wo sie unter der Kompetenz des Anbieters subsummiert wurde. Abbildung 1: Framework Entstehung von Vertrauen auf Online-Transaktionsplattformen (in Anlehnung an Riegelsberger et al., 2006, p. 59) Anbieter Als Determinanten für die Vertrauenswürdigkeit eines Anbieters, beschreiben zahlreiche Autoren folgende drei Eigenschaften: Kompetenz (McKnight & Chervany, 2002; Riegelsberger et al., 2006), internalisierte Normen (Riegelsberger et al., 2006) und Wohlwollen (McKnight & Chervany, 2002; Riegelsberger et al., 2006). Diese betreffen die Beziehung zwischen dem Anbieter und dem

5 Seite 5/15 Interessenten oder Kunden im Internet und sind dafür entscheidend, ob ein Interessent schliesslich zum Kunden wird oder ein Kunde einen Wiederholungskauf tätigt (McKnight & Chervany, 2002). Die Kompetenz bezieht sich auf eine Sammlung von Fähigkeiten, welche einem Anbieter ermöglichen, in einem spezifischen (Dienstleistungs-)Gebiet Einfluss zu haben (Riegelsberger et al., 2006) und eine bestimmte Leistung bieten zu können (McKnight & Chervany, 2002). So können beispielsweise bestimmte Titel oder professionelle Bilder, aber auch die Popularität in einer spezifischen Gruppe als Kompetenzhinweise gedeutet werden. Mit internalisierten Normen wird beschrieben, ob sich ein Anbieter in einer spezifischen Gemeinschaft, im vorliegenden Fall in der Plattform-Community, den formellen und informellen Normen der Gemeinschaft entsprechend verhält (Riegelsberger et al., 2006). Als dritte wichtige Determinante von Vertrauenswürdigkeit führen zahlreiche Autoren Wohlwollen auf ( z.b. Riegelsberger et al., 2006). Dieses bezeichnet den Ausdruck von Freundlichkeit und Altruismus (McKnight & Chervany, 2002). Ob und wie wohlwollend sich ein Anbieter verhält hat Einfluss darauf, wie vertrauenswürdig er von einem Interessenten oder Kunden wahrgenommen wird (Riegelsberger et al., 2006). Damit reduzieren Interessenten Unsicherheiten und die Angst vor opportunistischem Verhalten eines Anbieters (McKnight & Chervany, 2002) Kontext Neben den Kompetenzen, internalisierten Normen und dem Wohlwollen des Anbieters selbst, spielt seine wahrgenommene zeitliche, soziale oder institutionelle Eingebundenheit eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, ob ein Interessent oder Kunde einen Anbieter als vertrauenswürdig einstuft oder nicht (Riegelsberger et al., 2006). Bei der zeitlichen Eingebundenheit geht es um die zukunftsgerichtete Dimension von Vertrauen. Geht der Interessent davon aus, dass die Dienstleistungsbeziehung zu einem Anbieter längerfristig werden kann und sich eine Interaktion mit demselben Anbieter wiederholen kann, so empfindet er den Anbieter als vertrauenswürdiger und geht eher eine Transaktion ein, als wenn das nicht der Fall ist (ebd.). Am populärsten ist im Moment die Kontextdimension soziale Eingebundenheit. Sie beschreibt das Ansehen eines Anbieters, welches sich auf sein vergangenes Verhalten bezieht. Beeinflusst werden kann diese beispielsweise durch die Identifizierbarkeit eines Anbieters und seinem bereits vorhandenen, online ausgewiesenen, Ansehen (Riegelsberger et al., 2006). Obwohl Reputationssysteme in der Literatur löblich erwähnt werden, wird gleichzeitig darauf hingewiesen, dass deren Nutzen für den Aufbau von Vertrauenskapital auf Online-Plattformen nur gegeben ist, wenn sie transparent und missbrauchssicher sind und dies entsprechend transportiert werden kann (Rauh, 2011). Als dritte Kontextdimension zur Vertrauensbildung wird in der Literatur auf die institutionelle Eingebundenheit verwiesen. Diese bezieht sich darauf, wie ein Anbieter in eine Organisation und diese wiederum in andere Organisationen eingebettet ist. Die Organisationen werden dabei als gegenseitige Hüter der Vertrauenswürdigkeit entschlüsselt. So ist auch die institutionelle

6 Seite 6/15 Eingebundenheit eine wichtige Determinante für die wahrgenommene Vertrauenswürdigkeit eines Anbieters (Riegelsberger et al., 2006) Informationen und Website Der Interessent oder der Kunde beurteilt sowohl den Anbieter als auch den Kontext anhand der vorhandenen Informationen. Die Informationen wiederum sind abgebildet auf der Website, die ihrerseits wieder als vertrauenswürdig oder -unwürdig beurteilt wird Interessent, Kunde Ob und wie stark sich Vertrauen bildet hat auch mit der Vertrauensbereitschaft des Interessenten oder des Kunden zu tun. Diese Persönlichkeitseigenschaft kann vom Unternehmen wenig gesteuert werden und wird deshalb im vorliegenden Bericht nicht weiter behandelt. 2.3 Strategien und Features zur Vertrauensbildung In der Tabelle 1 werden zu den oben ausgeführten Dimensionen Empfehlungen für Strategien und Features zur Vertrauensbildung aufgeführt. Die Empfehlungen beruhen auf empirischen Studien (E) und konzeptionellen Überlegungen (K) aus einer umfassenden Literaturrecherche. Da Transaktionsplattformen für Kleinstunternehmen, wie zum Beispiel Mila, erst in den letzten Jahren aufgekommen sind, ist die Forschungsliteratur zu diesem spezifischen Kontext noch sehr spärlich. Es wurde deshalb zusätzlich auf Literatur aus dem allgemeinen Kontext von E-Commerce zurückgegriffen, bei Aspekten zu Vertrauenswürdigkeit von Website-Features (Funktionale Eingebundenheit), zusätzlich auf Literatur aus dem Kontext von Websites und der Mensch- Maschine-Interaktion. Tabelle 1: Mögliche Massnahmen zur Vertrauensbildung auf Online-Transaktionsplattformen Anvisierte Dimension Mögliche Massnahmen Autoren Vertrauenswürdigkeit generell (Anbieter) Anbieter mit ähnlichen Interessen wie der Kaufinteressent prioritär anzeigen. Bhuiyan, 2010 (E); Ziegler & Lausen, 2004 (E) Vertrauenswürdigkeit generell (Anbieter) Für den Kontext relevante geteilte Werte zwischen Anbieter und Wu, Chen & Chung, 2010 (E) Kaufinteressent aufzeigen. Vertrauenswürdigkeit generell (Anbieter) Ähnlichkeiten zwischen Interessent und Anbieter aufzeigen. Jensen, Davis & Farham, 2002 (E) Kompetenz (Anbieter) Kompetenz (Anbieter) Kompetenz (Anbieter) Anbieter bei der präzisen (inhaltsreich, korrekt und aktuell) Darbietung der Informationen zu sich und seinen Dienstleistungen unterstützen. Anbieter mit Fotos anzeigen, um eine face-to-face-beziehung zu simulieren. Direkten Dialog ermöglichen und damit die soziale Präsenz stärken, allerdings ohne Stimmbeteiligung (Chat oder Instant Messaging). Everard & Galetta, 2006 (E); Lazar, Meiselwitz & Feng, 2007 (K) Steinbruck, Schaumburg, Duda & Kruger, 2002 (E) Basso, Goldberg, Greenspan & Weimer, 2001 (E) Kompetenz (Anbieter) Repräsentative Portraitfotos der Chen & Singh, 2001 (K)

7 Seite 7/15 Internalisierte Normen (Anbieter) Internalisierte Normen (Anbieter) Wohlwollen (Anbieter) Wohlwollen (Anbieter) Anbieter sichern. Website-Privacy integrieren. Wu, Chen & Chung, 2010 (E) Kritische Beziehungsaspekte wie Milne & Culnan, 2002 (K) Privatsphärenverletzung durch eine Privacy-Policy ausschliessen. Empathisches (responsive) Verhalten Ridings, Gefen & Arinze, der Anbieter fördern (E) Empathisches und unterstützendes Jinjuan, Lazar & Preece, Verhalten der Anbieter fördern (E) Die Zufriedenheit mit vorhergehenden Wu, Chen & Chung, 2010 Interaktionen mit einem Anbieter (E) aufzeigen. Feedbacks, vor allem auch negative, Ba & Pavlov, 2002 (E) zulassen. Die Relevanz oder den Einfluss des Chen & Singh, 2001 (K) Anbieters durch die Integration eines Reputationssystems sichtbar machen. Bewertung der Anbieter durch Freunde ermöglichen. Jensen, Davis & Farham, 2002 (E) Institutionelle Eingebundenheit Institutionelle Eingebundenheit Zeitliche Eingebundenheit Website Die Tiefe der bereits bestehenden Verbindung zwischen Anbieter und Kaufinteressent/Kunde durch einen Freundschaftsgrad offen legen, um das Vertrauen in ein auf Feedback aufbauendes Reputationssystem zu fördern. Reviews zu einer erbrachten Dienstleistung ermöglichen. Bewertungsmöglichkeiten der Informationen und des Anbieters durch Dritte integrieren. Reputation des Anbieters darstellen. Direkte Feedback-Möglichkeiten zu einer erbrachten Dienstleistung ermöglichen. Eine Kreditkarten-Garantie anbieten. In bereits bekannte Vertrauenssiegel investieren. Den Vertrag erst bei der Erfüllung der Dienstleistung fällig werden lassen (Zahlung ist erst dann nötig). Kritische Aspekte wie Zeitkosten durch eine Usability-Policy ausschliessen. Lauterbach et al., 2009 (E) Utz, Kerkhof & Van den Bos, 2012 (E) Metzger, Flanagin & Medders, 2010 (E) Botsman, R. (Tedtalk, 2012) (K) Pavlou & Gefen, 2004 (E) Pavlou & Gefen, 2004 (E) Hu, Lin & Zhang, 2001 (K) Pavlou & Gefen, 2004 (E) Karvonen & Parkkinen, 2001 (K) (Karvonen & Parkkinen, 2001)

8 Seite 8/15 Website Website Website Website Konsistente Navigation der Website sicherstellen. Kurze Response-Time der Website sicherstellen. Funktionalität der Website sicherstellen (keine kaputten Links, keine sinnfreien Bilder). Einheitliche Website (Unity) mit ästhetischer Balance und Harmonie, aber auch Kontrast und Dominanz sicherstellen. Werbung von Dritten auf der Website vermeiden. Nielsen, 1998 (K) Jacko, Sears & Borella, 2000 (E); Zhang, Von Dran, Small & Barcellos, 1999 (K) Alsudani & Casey, 2009 (E) Metzger, Flanagin & Medders, 2010 (E) Die einzelnen Dimensionen des Vertrauens-Frameworks (vgl. Abbildung 1) konnten mit den gefundenen Studien bestätigt werden. Während die Dimensionen des Anbieters, der institutionellen und sozialen Eingebundenheit gut vertreten sind, gibt es nur wenige Studien zur Dimension Website und lediglich eine Studie zur Dimension der zeitlichen Eingebundenheit. Forschungslücken zeigen sich sowohl bei der Ausgestaltung einzelner Features, als auch bei der Anwendung im spezifischen Kontext von Transaktionsplattformen für Kleinstunternehmen. Methodisch sind bisher neben zahlreichen konzeptionellen Forschungsarbeiten auch Experimentaldesigns (Jinjuan et al., 2004; Ziegler & Lausen, 2004), Fragebogenstudien (Bhuiyan, 2010; Ridings et al., 2002; Wu et al., 2010) und Studien mit Nutzungsdaten vertreten (Lauterbach et al., 2009). Spannend wäre es beispielsweise, mit einer Experimentalstudie zu eruieren, welche Features, die konzeptionell und theoretisch dem Konstrukt Vertrauen zugeordnet werden können, einen Einfluss haben auf den Traffic oder das Kaufverhalten auf der Plattform von Mila. 3 Vertrauenssysteme in der Praxis In diesem Kapitel wird eine grobe Übersicht zu Vertrauenselementen gegeben, die auf bestehenden Transaktions-Plattformen angewendet werden (in Anlehnung an Pick, 2012): Am häufigsten findet man numerische Ratings, also Features sozialer Eingebundenheit, die oftmals mit Kommentaren und Reviews ergänzt werden. Anbieter können beurteilt werden, üblicherweise auf einer Skala von eins bis fünf. Einzelne Plattformen, wie zum Beispiel Airbnb, bieten neben der allgemeinen Beurteilung weitere spezifische Beurteilungskriterien wie Sauberkeit, Lage oder Kommunikation an.

9 Seite 9/15 Abbildung 2: Numerische Ratings, Kommentare und Reviews am Beispiel von rentarentner und sharely Ebenfalls sehr häufig wird in der Praxis Social-Media-Connect eingesetzt. Diese Möglichkeit, sich über einen Account auf den sozialen Medien auf die Plattform einzuloggen bietet anderen Nutzerinnen und Nutzern eine Identitätsverifikation. Hintergrundinformationen wie Interessen, Freunde und Fotos, die auf einem Social-Networking-Site-Profil angezeigt werden verringern die Anonymität. Identitätsverifikationen über oder Telefonnummer werden auch oft eingesetzt (z.b. Uniiverse (Bild hochladen, Telefonnummer angeben, Link zu einem Profil auf einer Social Networking Site angeben) oder Ebay (Telefonnummer wird durch Anruf geprüft)). Abbildung 3: Identitätsverifikation mit Social Connect am Beispiel von TaskRabbit, jacando und karzoo Vor allem auf amerikanischen Share-Economy-Plattformen werden häufiger auch offizielle Zertifikate wie z.b. VeriSign Trusted von Symantec verwendet. Um das wahrgenommene Risiko zu minimieren, bieten diverse Plattformen auch einen 24h-Kundensupport sowie kurze Videos zu den Anbietenden (z.b. Airbnb). 4 Das BIG-Trust-Modell als Handlungsanleitung für die Praxis Eine stabile Vertrauensbasis ist die Voraussetzung dafür, dass Interessenten auf Transaktionsplattformen zu Kunden werden, die Plattform, den Anbieter oder die Dienstleistung weiterempfehlen und sich mit Wiederholungsbesuchen und -käufen auch eine langfristig anhaltende Marketingbeziehung im Dreieck Plattform Interessent/Kunde Anbieter entwickelt.

10 Seite 10/15 Aus der Erörterung der Theorie, der Literaturanalyse und dem Blick in die Praxis wird als praxisorientiertes Handlungsmodell für die Vertrauensbildung auf Transaktionsplattformen das BIG-Trust-Modell vorgeschlagen. Es greift die Dimensionen des erweiterten Trust Modells von Riegelsberger (vgl. Abbildung 1) sowie die Ergebnisse der Literaturrecherche (vgl. Tabelle 1) in anwendungsorientierter Form auf und entwickelt sie mit Einbezug der Praxisbeispiele (vgl. Kapitel 3) handlungsorientiert weiter: Identitätsverifikation durch Social Connect bieten. - Kompetenten Auftritt der Anbieter (inhaltsreiche, korrekte & aktuelle Informationen; professionelle Portraitfotos) fördern. - Die Relevanz oder den Einfluss des Anbieter durch die Integration eines Reputationssystems sichtbar machen (Allgemeine sowie spezifische Bewertungen und Statements ermöglichen). - Wohlwollendes Verhalten der Anbieter fördern (z.b. mit einem Social Badge). - Soziale Präsenz durch Chat oder Instant Messaging (Stimmbeteiligung wird teilweise kritisch beurteilt) und Portraitfotos der Anbieter fördern; Premium Anbietern Videofeaturing bieten. - Ähnlichkeiten zwischen Anbieter und Interessent aufzeigen (z.b. Alterssegment, Quartier, m/w etc.) - Aufzeigen, wie lange jemand bereits Anbieter auf einer Plattform ist und wie viele Dienstleistungen er bereits verkauft hat. 2. Vertrauenswürdigen Raum für Interaktionen bieten. - Kritische Beziehungsaspekte durch Policies (Usability) ausschliessen. - In bereits bekannte Vertrauenssiegel investieren (z.b. Verisign). - Konsistente Navigation der Website sicherstellen. - Einheitliche Website (Unity) mit ästhetischer Balance und Harmonie, aber auch Kontrast und Dominanz sicherstellen. - Werbung von Dritten auf der Website vermeiden. - Kurze Response-Time der Website sicherstellen. - Funktionalität der Website sicherstellen (keine kaputten Links, sinnfreien Bilder). - Kreditkarten-Garantie anbieten. 3. Vertrauensvolle Gemeinschaft schaffen. - Kritische Beziehungsaspekte durch Policies (Privacy) ausschliessen. - Negative Feedbacks zulassen. - Die Tiefe bereits bestehender Verbindungen zwischen Anbieter und Kaufinteressent/Kunde durch Freundschaftsgrade offen legen, um das Vertrauen in ein auf Feedback aufbauendes Reputationssystem zu fördern. - Den Vertrag erst bei der Erfüllung der Dienstleistung fällig werden lassen (Zahlung ist erst dann nötig).

11 Seite 11/15 5 Stand der Vertrauensarbeit bei Mila und Handlungsempfehlungen In einem gemeinsamen Workshop mit Andreas Hauri, Jan Alther und Leonardo Andrade wurde der Stand der Dinge zur Vertrauensarbeit auf der Plattform Mila erarbeitet. Die einzelnen Strategien und Features wurden in einem ersten Schritt offen abgefragt und in einem zweiten Schritt vor dem Hintergrund der Theorie und Empirie reflektiert. Die genannten Strategien und Features werden im Folgenden den handlungsleitenden Vertrauensdimensionen (, Vertrauensvollen Raum für Interaktionen bieten und vertrauensvolle Gemeinschaft schaffen) zugeordnet, die in Kapitel vier aus Theorie und Praxis abgeleitet wurden: Tabelle 2: Bereits angewandte Massnahmen zur Vertrauensbildung bei Mila Vertrauensarbeit Mila Dimension aus dem BIG-Trust-Modell Fotos mit den Gesichtern der Anbieter zeigen Reputationssystem (Sterne)/Anzeige der Ratings Ratings nur bei Kauf ermöglichen Vertrauensvolle Gemeinschaft schaffen Mehr Bilder einbinden Reviews ermöglichen Badges/Premium-Anbieter Erreichbarkeit via Telefon Zertifikate Vertrauensvollen Raum schaffen Pressepublikationen veröffentlichen Vertrauensvolle Gemeinschaft schaffen 100% Geld-zurück-Garantie Vertrauensvolle Gemeinschaft schaffen Detaillierte Beschreibung der Dienstleistungen Anzeige von soeben gebuchten Angeboten Social share/facebook-connect/facebook login/ facebook friends -Verifikation Teamseite Fairness Claim Vertrauensvolle Gemeinschaft schaffen Klares Design Vertrauenswürdigen Raum für Interaktionen bieten Value proposition Getestete Anbieter Partnerschaften mit bekannten Marken (z.b. Vertrauensvolle Gemeinschaft schaffen Swisscom) Lokalisierung der Anbieter durch Adresse Örtliche Nähe aufzeigen (Nachbarn) Vergleicht man die im Handlungsmodell abgeleiteten Empfehlungen und Dimensionen mit den Features und Strategien, die Mila bereits einsetzt, wird ersichtlich, dass das Unternehmen bereits sehr viel für die Vertrauensbildung auf der Plattform unternimmt. Trotzdem wurden einzelne Handlungsempfehlungen erkannt, wo für Mila noch Entwicklungspotenzial liegen könnte: : - Repräsentative Portraitfotos der Anbieter sichern - Wohlwollendes Verhalten der Anbieter fördern (z.b. mit einem Social Badge)

12 Seite 12/15 - Premium Anbietern Videofeaturing bieten - Ähnlichkeiten zwischen Anbieter und Interessent aufzeigen (z.b. Alterssegment, m/w etc.) - Aufzeigen, wie lange jemand bereits Anbieter auf einer Plattform ist und wie viele Dienstleistungen er bereits verkauft hat Vertrauensvollen Raum für Interaktionen bieten: - Kritische Beziehungsaspekte durch Policies (Usability) ausschliessen - In bereits bekannte Vertrauenssiegel investieren (z.b. Verisign) - Kreditkarten-Garantie anbieten Vertrauensvolle Gemeinschaft schaffen: - Kritische Beziehungsaspekte durch Policies (Privacy) ausschliessen - Negative Feedbacks zulassen - Die Tiefe bereits bestehender Verbindungen zwischen Anbieter und Kaufinteressent/Kunde durch Freundschaftsgrade offen legen, um das Vertrauen in ein auf Feedback aufbauendes Reputationssystem zu fördern - Den Vertrag erst bei der Erfüllung der Dienstleistung fällig werden lassen (Zahlung ist erst dann nötig) Neben diesen einzelnen Features besteht entlang allen drei Handlungsdimensionen weiteres Entwicklungspotenzial. Ob eine Massnahme auf die Vertrauenswürdigkeit wirkt oder nicht, entscheidet sich oft aufgrund ihrer konkreten Ausgestaltung. So ist ein Reputationssystem beispielsweise vor allem dann wirkungsvoll, wenn betrügerische Bewertungen ausgeschlossen werden können (vgl. z.b. Rauh, 2011). Weiter können zusätzliche Dimensionen wie beispielsweise die Wahrnehmung der Marke Mila, deren Reputation, die Zufriedenheit mit der Dienstleistung oder die Varietät des Dienstleistungs-Angebots auf der Plattform eine moderierende Rolle haben auf die Vertrauenswirksamkeit einzelner Massnahmen.

13 Seite 13/15 Literaturverzeichnis Alsudani, F., & Casey, M. (2009). The effect of aesthetics on web credibility. Paper presented at the 23rd British HCI Group Annual Conference on People and Computers: Celebrating People and Technology, Swinton, UK. Anderson, J. C., & Narus, J. A. (1990). A model of distributor firm and manufacturer firm working partnerships. Journal of Marketing, 54, Ba, S., & Pavlov, P. A. (2002). Evidence of the effect of trust building technology in electronic markets: Price premiums and buyer behavior. MIS Quarterly, 26(3), Basso, A., Goldberg, D., Greenspan, S., & Weimer, D. (2001). First impressions: Emotional and cognitive factors underlying judgments of trust e-commerce. Paper presented at the 3rd ACM Conference on Electronic Commerce, Tampa, FL, USA. Bhuiyan, T. (2010). A Survey on the Relationship between Trust and Interest Similarity in Online Social Networks. Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence, 2(4), Bonfadelli, H. (2004). Zielsetzungen und Mechanismen der Beeinflussung. In H. Bonfadelli (Ed.), Medienwirkungsforschung II. Anwendungen in Politik, Wirtschaft und Kultur (2. überarbeitete Auflage). Konstanz: UVK Verlag. Botsman, R. (2012). The currency of the new economy is trust. Tedtalk. Chen, M., & Singh, J. (2001). Computing and using reputations for Internet ratings. Paper presented at the ACM Conference on E-Commerce. Eastlick, M. A., Lotz, S. L., & Warrington, P. (2006). Understanding online B to C relationships: an integrated model of privacy concerns, trust, and commitment. Journal of Business Research, 59, Everard, A., & Galletta, D. F. ( ). How Presentation Flaws Affect Perceived Site Quality, Trust, and Intentions to Purchase from an On-Line Store. Journal of MIS, 22(3), Fukuyama, F. (1995). Trust: The Social Virtues and the Creation of Prosperity. New York: Free Press. Hu, X., Lin, Z., & Zhang, H. (2001). Myth or reality: Effect of trust-promoting seals in electronic markets. Paper presented at the WITS 2001, New Orleans, LA, USA. Jacko, J., Sears, A., & Borella, M. (2000). The effect of network delay and media on user perceptions of web resources. Behaviour and Information Technology, 19 (6), Jap, S. D. (2001). Perspectives on joint competitive advantages in buyer supplier relationships. International Journal of Research in Marketing, 18, Jensen, C., Davis, J., & Farnham, S. (2002). Finding others online: Reputation systems for social spaces online. Paper presented at the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. Jinjuan, F., Lazar, J., & Preece, J. (2004). Empathy and online interpersonal trust: A fragile relationship. Behaviour and Information Technology, 23(2), Karvonen, K., & Parkkinen, J. (2001). Signs of Trust. Paper presented at the 9th International Conference on HCI, New Orleans, LA, USA. Lauterbach, D., Truong, H., Shah, T., & Adamic, L. (2009). Surfing a web of trust: Reputation and reciprocity on couchsurfing.com. Paper presented at the International Conference on Computational Science and Engineering. IEEE. Lazar, J., Meiselwitz, G., & Feng, J. (2007). Understanding Web Credibility: A Synthesis of the Research Literature. Hanover, MA (USA): now Publishers Inc. Liu, C., Marchewka, J. T., Lu, J., & Yu, C. S. (2004). Beyond concern: a privacy trust behavioral intention model of electronic commerce. Journal of Information Managment, 42(1),

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