Einfluss negativer und positiver Informationsverbreitung als Konsequenz von Kundenzufriedenheit auf die Innovationsdiffusion und das Wiederkaufverhalten

Abstract

Die hohe Misserfolgsquote von Innovationen auf Grund marktbezogener Faktoren zeigt die Bedeutung des Ausbreitungsaspekts und die Notwendigkeit jene Einflüsse zu identifizieren, die die Diffusion einer Innovation beschleunigen bzw. hemmen. Dabei fokussiert die Diffusionstheorie auf die Verbreitung von persönlicher Kommunikation in einem sozialen Netzwerk, weshalb die Modellierung informeller Kommunikation in Diffusionsmodellen ausführlich behandelt wird. Lange Zeit implizierten die vorgestellten Diffusionsmodelle jedoch nur die Verbreitung von positiver Produktinformation durch Massenkommunikationsmittel und Mund-zu-Mund Kommunikation und vernachlässigten negative informelle Kommunikation. Dies ist insofern erstaunlich, ergaben doch zahlreiche empirische Studien auf individueller Ebene, dass negative Produktinformationen deutlich stärker gewichtet und häufiger kommuniziert werden als positive Produktinformationen (siehe u.a. Charlett et al. 1995; Mizerski 1982). Aufbauend auf theoretischen Erkenntnissen zur Kundenzufriedenheit und sozialen Einflüssen auf den Adoptionsprozess stellt die vorliegende Arbeit einen agentenbasierten Simulationsansatz vor. Dieser soll einen Beitrag zum besseren Verständnis der Auswirkung von unzufriedenen Kunden und deren Weitergabe von negativer Produktinformation innerhalb ihres sozialen Netzwerks auf die Diffusion eines Neuprodukts leisten. Dabei bilden die Erwartungen an das Neuprodukt, die sich aus den individuellen Ansprüchen, der Produktinformation durch persönliche Kommunikation und Marketingmaßnahmen zusammensetzen, Grundlage für die Kundenzufriedenheit bzw. -unzufriedenheit mit einer Innovation. Zusätzlich zu den Erwartungen an ein Neuprodukt beeinflussen auch positive Netzwerkeffekte und der Produktpreis die Kaufentscheidung. Das Modell fokussiert nicht ausschließlich auf die Adoptionsentscheidung, sondern berücksichtigt auch die Wiederkaufentscheidung. Diese unterscheidet sich vom Erstkauf dahingehend, als dass auch persönliche Produkterfahrungen miteinbezogen werden und diese wiederum per Mund-zu-Mund Kommunikation weiterverbreitet werden. Dieser agentenbasierte Simulationsansatz bietet die Basis für weiterführende Untersuchungen, etwa um die geeigneten Marketingmaßnahmen als Reaktion auf die Verbreitung von negativer Produktinformation zu betrachten. Zusätzlich kann der Anteil an unzufriedenen Kunden, die zum Scheitern der Innovationsdiffusion führen, untersucht werden.The high failure density of innovations on the basis of market-related factors impressively shows the significance of the diffusion aspect as well as the need to identify accelerating or restraining impacts on an innovation. Thereby the diffusion theory focuses on the spreading of personal communication in a social network, which is why the modeling of informal com-munication is used extensively. Former diffusion models solely imply the spreading of positive product information by means of mass media and mouth-to-mouth communication and neglect negative informal communication. Nevertheless, this disregard seems doubtful, considering that numerous empiric studies at an individual level have proved that negative product information is spread faster and more extensively than positive information. Based on theoretical research data on customer satisfaction and social interaction on the process of adoption, an agent-based simulation approach is introduced, which should make a contribution to a better understanding of discontented clients, who communicate negative product information, and their effect on the diffusion of a new product. In the process, the customer expectations of a new product, which are composed of individual demands, the product information by personal communication and marketing measures, form basis for the customer satisfaction or discontent with an innovation. In addition to the expectations of a new product, positive network effects and the product price influence the purchase decision. Another factor considered in the introduced simulation model is found in the repurchase decision, which differs from the adoption decision in this respect, as that product experiences are integrated. On the basis of this model, scenario analyses can be carried out in advanced studies in order to identify suitable marketing measures as a reaction to the spreading of negative product information. Beyond that, the introduced simulation allows to determine the proportion of discontented customers, who cause the collapse of the diffusion process of innovations