Akzeptanz von Kaufempfehlungen im Internethandel Eine empirische Untersuchung

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1 Forum der Forschung 1/008: BTU Cottbus, Eigenverlag, ISSN-Nr.: Akzeptanz von Kaufempfehlungen im Internethandel Eine empirische Untersuchung Kurzfassung Der Internethandel erfreut sich steigender Beliebtheit, jedoch wirken sowohl das anonyme Erscheinungsbild, als auch die statische Produktpräsentation dem Siegeszug des neuen Vertriebskanals noch entgegen. Dabei bieten die persönliche Ansprache, die Darbietung von Kaufempfehlungen sowie der Einsatz virtueller Berater als Teile der Kundenkommunikation die Möglichkeit, davon abzurücken und dem Kunden einen Mehrwert zu verschaffen. Vor diesem Hintergrund wurden in vorliegender Studie verhaltenswissenschaftlich fundierte Hypothesen zur Wirkung von Kaufempfehlungen auf die Akzeptanz beim Kunden aufgestellt und anhand eines Labor-Experimentes überprüft. Die mittels standardisiertem Fragebogen erhobenen Daten wurden mit Hilfe des Technologie-Akzeptanz-Modells nach Venkatesh und Davis, das auf den Internethandel übertragen wurde, überprüft. Die Ergebnisse bestätigen eine hohe Akzeptanz der Kaufempfehlungen. Abstract Through the development and prevalence of the internet, electronic commerce gains a steadily growing importance in online trading. However, both the anonymous appearance and the static presentation of the products are restricting the success of this distribution channel. Personal welcoming, offering of recommendations to buy and using virtual advisers as part of the customer communication offer the possibility to move away from the anonymous appearance and to acquire customers in the online shop. Regarding this background the research shows how far recommendations in terms of additional offers in an online shop achieve consumer acceptance. The hypotheses within this experiment are based on the assumption that recommendations to buy have an influence on the customers acceptance, which were then tested in a laboratory experiment together with students. Volunteers were offered an online shop, in which recommendations were presented. The experiment was realized through a standardized questionnaire. The acceptance was reviewed with the aid of the Technology-Acceptance-Model by Venkatesh and Davis. The results show a high acceptance of the recommendations to buy. 1 Wachsende Bedeutung des Internethandels und Profilierungsmöglichkeiten Der Internethandel ist in den letzten Jahren aufgrund seiner wachsenden Bedeutung (AGOF, 007; FITTKAU und MAAß, 007; HOLZWARTH et al., 006) und den gestiegenen Umsatzanteilen im Einzelhandel (CHAU et al., 000; COMEGYS et al., 006) Gegenstand zahlreicher Forschungsarbeiten mit unterschiedlichem Hintergrund geworden. So wurden beispielsweise die Erlebnisvermittlung in Online-Shops (DIEHL, 001), die Auswirkungen des neuen Vertriebskanals bei Multi-Channel-Retailern (SCHRAMM-KLEIN, 003; KUMAR und VENKATE- SAN, 005; ANSARI et al., 008) oder der Einsatz von Recommendersystemen (WANG und BENBASAT, 007) untersucht. Als zentrale Einfluss- und Erfolgsfaktoren im Internethandel lassen sich daraus der Inhalt des Online-Shops (CHAU et al., 000), die Qualität der dargebotenen Dienstleistungen (ALBA et al., 1997; LAL und SARVARY, 1999; ZEITHAML et al., 00) und insbesondere das Vertrauen der Konsumenten gegenüber den Internethändlern (EINWIL- LER et al., 005; VAN DER HEIJDEN et al., 003; GEFEN et al., 003; JARVENPAA et al., 000; PAVLOU und GEFEN, 004) ableiten. Durch die Qualitätsunsicherheit, die Nicht-Anfassbarkeit der Produkte und die Unsicherheit bei der Zahlung im Internethandel ist der Einsatz vertrauensbildender Maßnahmen von zentraler Bedeutung für den Erfolg (MEHIC, 007). Trotz der großen Bedeutung des Faktors Vertrauen dominieren in der Praxis weiterhin wenig vertrauensbildende Maßnahmen, wie die statische Warenpräsentation und das anonyme Erscheinungsbild vieler Online-Shops. Dagegen positionieren sich Händler, die sich mehr als Dienstleister verstehen und ihre Konsumenten persönlich ansprechen, Kaufempfehlungen aussprechen und virtuelle Verkaufsberater als Teil der Kundenkommunikation ansehen (HOLZWARTH et al., 006; BARLOW et al., 004), eigenständig und grenzen sich so von der Konkurrenz ab (ALBA et al., 1997). Diese Möglichkeit der Profilierung durch die persönliche Ansprache (MULPURU, 007) wurde auch im stationären Einzelhandel wieder erkannt. Durch die Implementierung von Scanner-Kassen und Kundenkarten kam das One-to-One-Marketing (MORSCHETT, 00) wieder auf, nachdem seit ca die unpersönlichen Handelsformen dominiert hatten. Im Internethandel gilt E-Service Customization als Schlüssel zur Kundenzufriedenheit und Kundenbindung (PILLER, 139

2 006), da durch die Individualisierung der Leistung anhand der Kundenansprüche und Nutzung, der in diesem Prozess entstandenen Kundeninformationen, ein Beziehungsmanagement aufgebaut werden kann (REICHWALD et al., 00). In diesem Zusammenhang liegt der Schlüssel zur Systemakzeptanz in einer angemessenen Form der Informationspräsentation (CHAU et al., 000). Dabei ist die zur Umsetzung und Implementierung dieser Interaktivität in Online-Shops notwendige Technik vorhanden (ALBA et al., 1997; ZELLWEGER, 1997). Bedeutung von Akzeptanz im Internethandel Durch die besondere Beschaffenheit des Vertriebskanals spielen andere Einflussfaktoren bei der Einkaufsstättenwahl und der Kaufentscheidung im engeren Sinn eine entscheidende Rolle als beispielsweise im stationären Handel oder beim klassischen Versandhandel (ANSARI et al., 008; LIEBMANN et al., 008). Betrachtet man die Hauptnutzer des Internethandels, wird deutlich, dass vor allem die jüngere Zielgruppe (14 bis 49 Jahre), die als technikaffiner als die übrigen Bevölkerungsschichten bezeichnet werden kann, dominiert (VAN EIMEREN und FREES, 008). Jedoch steigt die Zahl der älteren Internetnutzer, die damit auch Zugang zum Internethandel erreichen. Somit kann die Akzeptanz des Mediums Internet an sich als herausragender Faktor bei der Nutzung des Internethandels festgemacht werden (LI et al., 1999). Im Marketing werden die verschiedenen Theorien der Akzeptanzforschung häufig verwendet, um die Adaption von technischen Innovationen zu erforschen (für eine Übersicht der Theorien siehe KÖNIGSDOR- FER und GRÖPPEL-KLEIN, 007 oder VENKATESH et al., 007). Die älteste hierbei verwendete Theorie ist die Diffusionstheorie von Rogers (196, 003), während die verhaltenswissenschaftliche Theory of Reasoned Action (FISHBEIN und AJZEN, 1975) Mitte der 80er Jahre die Grundlage des Technology Acceptance Model bildete (DAVIS, 1985, 1989), das als Anstoß für die Entwicklung weiterer Grundlagen diente und heute das am häufigsten verwendete Modell zur Erklärung der Akzeptanz im angloamerikanischen Raum ist. Das Technology Acceptance Model (TAM), welches eine Anpassung der Theory of Reasoned Action an die Akzeptanz von Informationstechnologien darstellt. In jüngerer Zeit wird es auch für die Erfolgsbeurteilung von Electronic und Mobile Commerce genutzt (GRÖPPEL-KLEIN und KÖNIGSDORFER, 007) und schätzt die wahrgenommene Nützlichkeit und die wahrgenommene einfache Bedienbarkeit für die Einstellungs- und Absichtsbildung und somit für die Benutzerakzeptanz technologischer Innovationen (DAVIS, 1989). Jedoch kann das TAM affektive Faktoren, die mit der Akzeptanz technologischer Innovationen einhergehen, nicht erfassen. Venkatesh und Davis (000) griffen unter anderem diesen Kritikpunkt auf und entwickelten das Technology Acceptance Model (TAM ), welches auch soziale Einflüsse, Einstellungen und Erfahrung als direkte Determinanten berücksichtigt. In nachfolgender Untersuchung soll nun auf Basis des TAM anhand eines Experimentes überprüft werden, welche Akzeptanz Kaufempfehlungen im Internethandel besitzen und welche Auswirkungen diese auf das Kaufverhalten ausübt. 3 Studie zur Akzeptanz im Internethandel 3.1 Ableitung der Hypothesen zur Wirkungsweise von Kaufempfehlungen Die vermuteten Zusammenhänge des Experiments werden auf Basis des TAM (VENKATESH und DAVIS, 000), welches für den Handelskontext angepasst wurde, in Abb. 1 dargestellt. Im Vordergrund der vorliegenden Studie standen vor allem die Zusammenhänge, die im Folgenden aufgeführt sind. Abbildung 1: Angepasstes Technology Acceptance Model ( VENKATESH und DAVIS, 000) 140

3 Hypothese 1: Die Relevanz der Kaufempfehlungen für den Einkauf hat einen positiven Einfluss auf den wahrgenommenen Nutzen. Hypothese : Die Nachweisbarkeit der Ergebnisse bei der Nutzung von Kaufempfehlungen hat einen positiven Einfluss auf den wahrgenommenen Nutzen. Hypothese 3a: Die wahrgenommene Bedienerfreundlichkeit bei der Nutzung von Kaufempfehlungen hat einen positiven Einfluss auf den wahrgenommenen Nutzen. Hypothese 3b: Die wahrgenommene Bedienerfreundlichkeit bei der Nutzung von Kaufempfehlungen hat einen positiven Einfluss auf die Nutzungsabsicht. Hypothese 4: Der wahrgenommene Nutzen bei der Nutzung von Kaufempfehlungen hat einen positiven Einfluss auf die Nutzungsabsicht. Hypothese 5: Die Nutzungsabsicht von Kaufempfehlungen hat einen positiven Einfluss auf das Nutzungsverhalten. Neben den aus dem Modell ablesbaren Zusammenhängen wird auch speziell auf mögliche Unterschiede in der Beurteilung der Einkaufsrelevanz von Kaufempfehlungen vor und nach der Nutzung solcher eingegangen (Hypothese 6). Durch mehrere Studien mit unterschiedlichem Hintergrund konnte bereits gezeigt werden, dass Wahrnehmung, Erinnerung und Beurteilung besser sind, wenn der Proband das Produkt selbst berührt oder getestet hat, wenn er z. B. bei Sportereignissen oder Konzerten direkt vor Ort war und somit eigene Erfahrungen sammeln konnte (vgl. unter anderem KROEBER-RIEL und WEINBERG, 003). Vor diesem Hintergrund ist davon auszugehen, dass die Probanden die Relevanz von Kaufempfehlungen nach dem Besuch des Online-Shops höher einschätzen als vor dem Besuch. Hypothese 6: Die Einkaufsrelevanz wird nach der Nutzung von Kaufempfehlungen besser beurteilt als vor der Nutzung. Einschränkend bleibt hierbei jedoch zu erwähnen, dass der Kenntnisstand vor Besuch des Online-Shops bei den Probanden sehr heterogen sein kann, da im Vorfeld unterschiedliche Erfahrungen im Internethandel gemacht wurden. 3. Aufbau und Ablauf der Untersuchung Im Januar 008 wurde mit Studierenden einer deutschen Universität (N=100, 35 Prozent Frauen und 65 Prozent Männer, Alter zwischen 19 und 3 Jahren, Durchschnitt: 4,05 Jahre) ein Laborexperiment zur Akzeptanz von Kaufempfehlungen im Internethandel durchgeführt. Die Befragung wurde mittels standardisiertem Fragenbogen durchgeführt und gliederte sich dabei in drei Teile. Nach der Bearbeitung eines ersten Fragebogenteils, welcher allgemein auf das Online-Kaufverhalten und speziell auf die Einschätzung von Kaufempfehlungen abzielte, folgte der Besuch eines ausgewählten Online-Shops aus dem Bereich der Textilindustrie. Die Probanden erhielten die Anweisung, ein Outfit bestehend aus zwei bis vier Teilen nach ihrem Geschmack auszuwählen und in den Warenkorb zu legen, um den Kaufakt abzuschließen. Im abschließenden Fragebogenteil folgte die Einschätzung des Online-Shops und der dargebotenen Kaufempfehlungen. Alle Items wurden auf einer 7-stufigen Likert-Skala gemessen, wobei 1 trifft überhaupt nicht zu und 7 trifft voll und ganz zu bedeutete. 3.3 Operationalisierung der Variablen Ausgewählte Items aus dem Fragebogen, die mittels Faktorenanalyse zu Konstrukten verdichtet wurden, bilden die aus der Theorie abgeleiteten Merkmale. Ausnahmen bilden das tatsächliche Nutzungsverhalten und die Zufriedenheit mit der Beratung. Während die Zufriedenheit mit der Beratung als Globalgröße erfasst wurde, wurde das tatsächliche Nutzungsverhalten direkt anhand des Surf- und Einkaufsverhaltens bestimmt und wie die Fragebogen-Items mittels einer 7-stufigen Skala erfasst, wobei 1 bedeutete, dass keine Kaufempfehlungen genutzt wurden und 7, dass mehrere Kaufempfehlungen angesehen und auch gekauft wurden. Zur Beurteilung der Güte der Messung der einzelnen Konstrukte wurden die Validität sowie die Reliabilität herangezogen. Die Reliabilität, die mittels Cronbachs Alpha bestimmt wurde, soll als Maß einer Gruppe von Indikatoren, die einen Faktor messen, die Literatur mindestens den Wert 0,6 betragen. Von der Validität in Form der erklärten Varianz, welche den Anteil der in den Indikatoren enthaltenen Varianz repräsentiert, die durch den gemeinsam zugrunde gelegten Faktor erklärt wird (HOMBURG und GIERING,1996), wird üblicherweise eine Ausprägung von mindestens 50 Prozent verlangt. Insgesamt ist die Reliabilität und Validität der verwendeten Faktoren sehr gut. Einzig der Faktor Aufdringlichkeit des Angebotes weist nicht das erforderliche Mindestmaß der Reliabilität auf, was in diesem Umfang aber vernachlässigbar ist (siehe Tab. 1 auf der nächsten Seite). 3.4 Ergebnisse der Untersuchung Während der stationäre Einzelhandel auch bei den Teilnehmern des Experimentes noch der am häufigsten genutzte Einkaufskanal ist und einen mittleren Nutzungswert von 5,7 aufweist, wird der Versandhandel kaum noch genutzt (,5). Der Internethandel dagegen gewinnt auch bei dieser Stichprobe immer mehr an Beliebtheit (4,3). So kaufen mehr als 50 Prozent ein- bis zweimal im Monat im Internet ein und 1 Prozent sogar häufiger als dreimal, ebenso sind 30 Prozent der Probanden auch schon länger als vier Jahre im Internetkäufer. Von den Teilnehmern haben 59 Prozent Kaufempfehlungen im Experiment auch wirklich genutzt. Hier unterscheidet sich jedoch die Art und Weise und somit die Intensität der Nutzung erheblich. Während 11 Prozent der Probanden die Empfehlungen nur betrachtet haben, 141

4 Tabelle 1: Informationen zur Operationalisierung der Merkmale (eigene Darstellung) Konstrukt Aufdringlichkeit des Angebots Operationalisierungsansätze in der Forschungsliteratur Venkatesh/Davis (000) Anzahl der Items Image neu entwickelt* Outputqualität Einkaufsrelevanz Nachweisbarkeit der Ergebnisse Venkatesh/Davis (000) Königsdorfer/ Gröppel-Klein (007) Venkatesh/Davis (000) Beispielhafter Indikator Cronbachs Alpha Erklärte Varianz Die Darbietung von Kaufempfehlungen stört mich nicht. 0,149 54,078 % 3 Zusatzangebote zu meinem Produkt empfinde ich im Online-Shop als hilfreich. Ich bin mit der Qualität bzw. dem Inhalt der Kaufempfehlungen sehr zufrieden. Kaufempfehlungen lassen mich auf Produkte stoßen, auf die ich sonst nicht aufmerksam geworden wäre. Ein Online-Shop, der Kaufempfehlungen ausspricht, hat eindeutige Vorteile gegenüber einem Online-Shop, der dies nicht tut. 0,840 7,055 % 0,841 76,37 % 0,90 91,064 % 0,676 75,61 % Erfahrung neu entwickelt* Ich nutze gerne Online-Shops, die Kaufempfehlungen anbieten. 0,689 76,430 % Wahrgenommene Nutzen Wahrgenommene Bedienerfreundlichkeit Nutzungsabsicht Venkatseh/Morris (000) Davis (1989) Venkatesh/Davis (000) Nutzungsverhalten Salzmann (007) 3 Durch die Nutzung von Kaufempfehlungen kann man das Einkaufsergebnis verbessern. Die Nutzung von Kaufempfehlungen erfolgt durch eine intuitive Bedienung. Kaufempfehlungen werde ich mir zukünftig öfter anschauen und bei Gefallen nutzen. Obwohl ich genau wusste, was ich kaufen möchte, bin ich auf vorher nicht relevante Alternativen gestoßen. 0,787 8,456 % 0,86 85,15 % 0,89 74,874 % 0,689 76,444 % * Neue Items wurden in einer qualitativen Vorstudie und zusätzlich in einer quantitativen Vorstudie validiert. wurden sie von 7 Prozent auch tatsächlich in den Warenkorb gelegt. Die restlichen 1 Prozent haben nach der Kaufentscheidung auch noch weitere Kaufempfehlungen betrachtet. Die Auswirkungen der Konstrukte wurde mit Hilfe von Korrelationen und einer Kovarianzstruktur-Analyse bewertet. Hierbei lässt sich festhalten, dass alle vermuteten Zusammenhänge bestätigt werden konnten und somit keine Hypothese abgelehnt werden muss (siehe Abb. ). Mit Hilfe eines t-testes wurde untersucht, ob die Einkaufsrelevanz nach der Nutzung von Kaufempfehlungen besser beurteilt wurde als vor der Nutzung (Hypothese 6). Hierbei ist festzustellen, dass die Einkaufsrelevanz von Kaufempfehlungen zwar nach dem Besuch des Online-Shops besser beurteilt wird, die Unterschiede jedoch nicht signifikant sind (Tab. ) und damit muss Hypothese 6 abgelehnt werden. Abbildung : Ergebnisse des Experimentes auf Basis des angepassten Technology Acceptance Model (eigene Darstellung) 14

5 Tabelle : Bewertungsunterschiede bei der Einkaufsrelevanz von Kaufempfehlungen (eigene Darstellung) Items des Faktors Einkaufsrelevanz Mittelwert Standardabweichung vorher nachher vorher nachher Signifikanz Kaufempfehlungen lassen mich auf Produkte stoßen, auf die ich sonst nicht aufmerksam geworden wäre. 5,00 5,4400 1,474 1, ,088 Kaufempfehlungen können mich zu neuen Produktkombinationen anregen. 5,0100 5,1400 1,4319 1,4773 0,69 4 Zusammenfassung der Ergebnisse und Implikationen für Forschung und Praxis Die vorliegende Studie hatte das Ziel, die Akzeptanz von Kaufempfehlungen im Internethandel zu analysieren. Aufgrund der unterschiedlichen branchenabhängigen Einflussfaktoren erfolgte eine Begrenzung auf den Textilhandel, welche aufgrund der Beratungsintensität in der Branche einerseits und der besonderen Eignung für den Internethandel andererseits als sinnvoll erschien. Wie die Ergebnisse der Studie zeigen, lässt sich eine große Akzeptanz für Kaufempfehlungen im Internethandel ableiten. Durch die zunehmende Convenienceorientierung in der Gesellschaft (BERRY et al., 00; SWOBODA, 1999), die mit wenig Freizeit einhergeht, ist eine Zunahme bei der Nutzung von Entscheidungshilfen und -vereinfachungen beim Einkauf zu rechnen. In der Handelspraxis sollte daher die Darbietung von Kaufempfehlungen unter Beachtung spezieller Bedingungen wie Unaufdringlichkeit des Angebotes und Freiwilligkeit der Nutzung weiter ausgebaut werden. Abschließend sei auf verschiedene Restriktionen der empirischen Untersuchung hingewiesen. Die Studie wurde als Laborexperiment mit realitätsnahen Bedingungen durchgeführt, dennoch bleibt zu berücksichtigen, dass es sich um eine künstliche Umgebung handelte. Auch kann die Probandengruppe, die nur aus Studierenden bestand nicht als repräsentativ angesehen werden und sollte in weiterführenden Untersuchungen auf weitere Bevölkerungsschichten ausgedehnt werden. Ebenso sollten durch weitere Analysen zielgruppenspezifische Effekte bei der Akzeptanz von Kaufempfehlungen im Internethandel aufgedeckt und daraus Handlungsempfehlungen abgeleitet werden. Literatur AGOF, 007: Internet Facts: Sonderauswertung Mode & Schuhe, load.96750d30cb a407ba8aa1e.pdf [ ]. ALBA, J.; LYNCH, J.; WEITZ, B.; JANISZEWSKI, C.; LUTZ, R.; SAW- YER, A.; WOOD, S.; 1997: Interactive Home Shopping: Consumer, Retailer, and Manufacturer Incentives to Participate in Electronic Marketplaces; In: Journal of Marketing, 63 (3), ANSARI, A.; MELA, C. F.; NESLIN, S. A.; 008: Customer Channel Migration, In: Journal of Marketing Research, Vol. XLV, BARLOW, A. K. J.; SIDDIQUI, N. Q.; MANNION, M.; 004: Development in Information and Communication Technologies for Retail Marketing Channels, In: International Journal of Retail an Distribution Management, 3 (March), BERRY, L. L; SEIDERS, K.; GREWAL, D.; 00: Understanding Service Convenience, In: Journal of Marketing, Vol. 66, CHAU, P. Y. K.; AU, G.; TAM, K. Y.; 000: Impact of Information Presentation Modes on Online Shopping: An Empirical Evaluation of a Broadband Interactive Shopping Service, In: Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 10 (1), 1-. COMEGYS, C; HANNULA, M.; VÄISÄNEN, J.; 006: Longitudinal Comparison of Finnish and US Online Shopping Behaviour among University Students: The Five-Stage Buying Decision Process, In: Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing, 14 (4), DAVIS, F. D.; 1985: A Technology Acceptance Model for Empirically Testing New End-User Systems: Theory and Results, Massachusetts Institute of Technology. DAVIS, F. D.;, 1989: Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology; In: MIS Quarterly, Vol. 13, No. 3, DIEHL, S.; 001: Erlebnisorientiertes Internetmarketing, Wiesbaden. EINWILLER, S.; HERRMANN, A.; INGENHOFF D.; 005: Vertrauen durch Reputation Grundmodell und empirische Befunde im E- Commerce, In: Marketing ZFP, 7. Jg., Heft 1/005, S VAN EIMEREN, B.; FREES, B.; 008: Ergebnisse der ARD/ZDF- Onlinestudie 008 Internetverbreitung: Größter Zuwachs bei Silver-Surfern, [ ] FISHBEIN, M.; AJZEN, I.; 1975: Belief, Attitude, Intention and Behavior: An Introduction to Theory and Research, Reading et al. FITTKAU & MAAß, 008: W3B-Umfrage: E-Commerce: Online-Einkäufer immer aktiver, [ ] GEFEN, D.; KARAHANNA, E.; STRAUB, D. W.; 003: Trust and TAM in Online Shopping: An integrated Model, In: MIS Quarterly, 7 (1), GRÖPPEL-KLEIN, A.; KÖNIGSDORFER, J.; 007: Der Pro-Veränderungsbias in der Akzeptanzforschung technologischer Innovationen eine Erklärungsgröße für Fehlerprognosen?, In: Schuckel, M.; Toporowski, W. (Hrsg.): Theoretische Fundierung und praktische Relevanz der Handelsforschung, Wiesbaden, VAN DER HEIJDEN, H.; VERHAGEN, T. & CREEMERS, M.; 003: Understanding Online Purchase Intentions: Contributions from Technology and Trust Perspectives, In: European Journal of Information Systems, 1,

6 HOLZWARTH, M.; JANISZEWSKI, C.; NEUMANN, M. M.; 006: The Influence of Avatars on Consumer Shopping Behavior, In: Journal of Marketing, 70 (October), HOMBURG, C.; GIERING, A.; 1996: Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte; In: Marketing ZFP, 18. Jg., 1. Heft, 5-4. JARVENPAA, S. L.; TRACTINSKY, N.; VITALE, M.; 000: Consumer trust in an Internet Store; In: Information Technology and Management, 1 (1-), KÖNIGSDORFER, J.; GRÖPPEL-KLEIN, A.; 007: Experiences of Failure and Anger when Using the Mobile and Wired Internet The Interference of Acceptance- and Resistance-driving Factors; In: Marketing Journal of Research and Management, 1/007, KROEBER-RIEL, W.; WEINBERG, P.; 003: Konsumentenverhalten, 8. Auflage, München. KUMAR, V. & VENKATESAN, R.; 005: Who are the Multichannel Shoppers and how do they Perform?: Correlates of Multichannel Shopping Behavior; In: Journal of Interactive Marketing, Vol. 19, No., LAL, R.; SARVARY, M.; 1999: When and how is the Internet likely to decrease price competition, In: Journal of Services Marketing, Vol. 14, No. 3, LIEBMANN, H.-P.; ZENTES, J.; SWOBODA, B.; 008: Handelsmanagement,. Auflage, München. LI, H.; KUO, C.; RUSSELL, M. G.; 1999: The Impact of Perceived Channel Utilities, Shopping Orientations, and Demographics on the Consumer s Online Buying Behavior; In: Journal of Computer- Mediated Communication, Vol. 5, No.. MEHIC, E.; 007: E-Commerce versus stationärer Handel am Beispiel der Textilbranche, Diplomarbeit an der WU Wien, wu-wien.ac.at/~hahsler/stud/done/mehic/ehandel_mehic.pdf [ ]. MORSCHETT, D.; 00: Retail Branding und Integriertes Handelsmarketing, Wiesbaden. MÜLLER-HAGEDORN, L.; 1998: Der Handel, Stuttgart. MULPURU, S.; 007: Which Personalization Tools work for E-Commerce and why, Forrester Research; Research/Document/Excerpt/0,711,44345,00.html [ ]. PAVLOU, P. A.; GEFEN, D.; 004: Building effective Online Marketplaces with institution-based Trust, Information Systems Research; 51 (1), PILLER, F.; 006: Mass Customization, 4. Auflage, Wiesbaden. REICHWALD, R.; PILLER, F.; MEIER, R.; 00: E-Service Customization Strategien zur effizienten Individualisierung von Dienstleistungen, In: Electronic Services, Jahrbuch Dienstleistungsmanagement; Hrsg. v. Bruhn, M. & Stauss, B., Wiesbaden. ROGERS, E. M.; 196: The Diffusion of Innovations, 1. Aufl., New York. ROGERS, E. M.; 003: The Diffusion of Innovations, 5. Aufl., New York. SALZMANN, R.; 007: Multimodale Erlebnisvermittlung am Point of Sale, Wiesbaden. SCHRAMM-KLEIN, H.; 003: Multi-Channel-Retailing, Wiesbaden. SWOBODA, B.; 1999: Determinanten und Ausprägungen der zunehmenden Convenience-Orientierung von Konsumenten, In: Marketing ZFP, 1. Jg. Nr., S VENKATESH, V.; DAVIS, F. D.; 000: A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies, In: Management Science, 46, VENKATESH, V.; DAVIS, F. D.; MORRIS, M. G.; 007: Dead Or Alive? The Develpoment, Trajectory and Future of Technology Adoption Research; In: Journal of the Association for Information Systems, Vol. 8 (4), VENKATESH, V.; MORRIS, M.; 000: Why don t Men ever stop to ask for Directions? Gender, Social Influence, and their Role in Technology Acceptance and Usage Behavior; In: MIS Quarterly, Vol. 4, No. 1, WANG, W.; BENBASAT, I.; 007: Recommendation Agents for Electronic Commerce: Effects of Explanation Facilities on Trusting Beliefs, In: Journal of Management Information Systems, 3 (4), ZEITHAML, V.; PARASURAMAN, A.; MALHOTRA, A.; 00: Service Quality Delivery Through Web Sites: A Critical Review of Extant Knowledge, In: Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 30, ZELLWEGER, P.; 1997: Web-based Sales: Defining the Cognitive Buyer, In: Electronic Markets, 7 (3), Dipl.-Kffr., geboren 198, studierte von 001 bis 006 Betriebswirtschaftslehre an der Universität des Saarlandes in Saarbrücken und ist seit 007 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Marketing und Innovationsmanagement der BTU Cottbus. Zu ihren Forschungsschwerpunkten zählen Konsumentenverhalten, Handelsmanagement und Multi-Channel-Retailing. 144

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