5.4.1 MODELSCHATTING
Bij de logistische regressie zijn in totaal tien variabelen gebruikt, waarvan één als afhankelijke en de overige als onafhankelijke. De vergelijking van de logistische regressie ziet er als volgt uit:
) x .... x ( EXP 1 ) x .... x ( EXP Churnen 9 9 1 1 9 9 1 1 Met x1=inkomen, x2=geslacht, x3=aantal dagen betalend lid, x4=albums gehad, x5=albums bekeken, x6=laatste 90 dagen ingelogd, x7=aantal GB in gebruik, x8=geografie en x9=geen premium gehad bij aanschaf betaald lidmaatschap.
De resultaten van de schattingen van de parameters en de bijbehorende p-waardes staan in tabel 14. De Nagelkerke R² is erg laag, namelijk 0,040, maar het model heeft wel een redelijk hoge hitrate met 63,2%. Om te kijken of het model robuust is, is de steekproef, willekeurig, in twee gelijke substeekproeven verdeeld. De geschatte resultaten van beide substeekproeven waren gelijk, wat de stabiliteit van de eigen resultaten ondersteunt.
Prijs aangeboden
premium Kans op acceptatie Prijs aangeboden premium Pearson Correlatie 1 ,549(**)
Sig. (2-tailed) ,000
Kans op acceptatie Pearson Correlatie ,549(**) 1
Variabele Coëfficiënt P-waarde
Constante -2,510 0,006
Inkomen x 1000 0,020 0,359
Geslacht (0=vrouw; 1=man) -0,023 0,851
Aantal dagen betalend lid -0,002 0,006
Albums gehad (0=nee; 1=ja) 1,870 0,003
Albums bekeken (0=nee; 1=ja) -0,258 0,143
Laatste 90 dagen ingelogd (0=nee; 1=ja) 0,152 0,328
Aantal GB in gebruik -0,010 0,902
Geografie (0=dorp; 1=stad) 0,025 0,851
Premium bij aanschaf lidmaatschap (0=nee; 1=ja) -0,822 0,000
R² (Nagelkerke) 0,040
% goed voorspeld 63,2%
Tabel 14: Logistische regressie resultaten churnen
5.4.2 TOETSEN HYPOTHESES
Uit tabel 14 blijkt dat het geslacht geen significante invloed heeft op de kans op churnen (p-waarde van 0,851). Hierdoor wordt hypothese 8, dat mannelijke consumenten met een betalend lidmaatschap van online diensten meer kans op churnen hebben dan vrouwelijke consumenten van betalend lidmaatschap van online diensten, verworpen.
Het aantal dagen dat iemand betalend lid is (geweest), met een minimum van 21 dagen en een maximum van 765 dagen, heeft wel een significante invloed op de kans op churnen, namelijk een negatieve invloed. Dit betekent dat hoe langer iemand betalend lid is, hoe kleiner de kans is dat iemand churnt. Dit is in overeenstemming met hypothese 9, dat consumenten met een betalend lidmaatschap van online diensten minder lang betalend lid zijn meer kans op churnen hebben dan consumenten van betalend lidmaatschap van online diensten die langer betalend lid zijn. Hypothese 9 wordt dus geaccepteerd.
Het toetsen van hypothese 10a laat zien dat er geen significante relatie bestaat tussen of iemand de laatste 90 dagen heeft ingelogd en de kans op churnen, de p-waarde is namelijk groter dan 0,05 (0,328). Hypothese 10a, consumenten met een betalend lidmaatschap van online diensten met een non-actieve lidmaatschapstatus hebben meer kans op churnen dan consumenten van betalend lidmaatschap van online diensten met een actieve lidmaatschapstatus, wordt daarom verworpen.
Het feit dat iemand albums heeft aangemaakt heeft een significant positieve invloed op de kans op churnen. Iemand die in het verleden albums heeft aangemaakt heeft dus meer kans op churnen dan iemand die dit niet heeft gedaan. Dit is zeer verrassend en in tegenstelling tot hypothese 10b, die stelt dat consumenten met een betalend lidmaatschap van online diensten die geen albums hebben aangemaakt, meer kans op churnen hebben dan consumenten van betalend lidmaatschap van online diensten die wel albums hebben aangemaakt. Hypothese 10b wordt dus verworpen.
Het bekijken van albums heeft geen significante invloed op de kans op churnen (p-waarde van 0,143). Hypothese 10c, consumenten met een betalend lidmaatschap van online diensten die
geen albums bekijken, hebben meer kans op churnen dan consumenten van betalend lidmaatschap van online diensten die wel albums bekijken, wordt daarom verworpen.
Uit tabel 14 blijkt dat het aantal GB dat iemand in gebruik heeft geen significante invloed heeft op de kans op churnen. Hypothese 10d, consumenten met een betalend lidmaatschap van online diensten die minder MB in gebruik hebben, hebben meer kans op churnen dan consumenten van betalend lidmaatschap van online diensten die meer MB in gebruik hebben, wordt dus verworpen.
Ook de hoogte van het inkomen heeft geen significante invloed op de kans op churnen (p-waarde 0,359). Hypothese 11, consumenten met een betalend lidmaatschap van online diensten die een laag inkomen hebben, hebben meer kans op churnen dan consumenten met een betalend lidmaatschap van online diensten die een hoog inkomen hebben, wordt daarom verworpen.
Ook het gegeven of iemand in een dorp of een stad woont, heeft geen significante relatie met de kans op churnen (p-waarde van 0,851). Dit is in overeenstemming met hypothese 12, dat er geen relatie bestaat tussen de kans op churnen en het geografisch gebied waar een klant woont. Hypothese 12 wordt dus geaccepteerd.
Als laatste blijkt uit tabel 14 dat, of iemand wel of geen premium heeft gehad bij aanschaf van het betaald lidmaatschap een negatief significante invloed heeft op de kans op churnen. Iemand die wel een premium heeft gehad bij het betaald lidmaatschap heeft minder kans op churnen dan iemand die geen premium heeft gehad. Hypothese 13, consumenten met een betalend lidmaatschap van online diensten die geen premium kregen bij het lidmaatschap hebben minder kans op churnen dan consumenten van betalend lidmaatschap van online diensten die wel een premium kregen, wordt daarom verworpen. Er bestaat echter wel een significante relatie tussen het niet krijgen van een premium bij het lidmaatschap en de kans op churnen, namelijk een negatieve.
Van de negen hypotheses zijn er dus twee geaccepteerd (H9 en H12). Van twee hypotheses bleek de relatie niet goed te zijn voorspeld, namelijk H10b en H13, de relatie tussen albums aangemaakt en de kans op churnen is significant positief in plaats van negatief en de relatie tussen het krijgen van een premium bij het betaald lidmaatschap en de kans op churnen is significant negatief in plaats van positief.
H
OOFDSTUK6 C
ONCLUSIESHet doel van dit onderzoek was te bestuderen hoe een online dienst zo veel mogelijk betalende leden kan krijgen en hoe de leden zo lang mogelijk lid blijven van de dienst. Hierna zal op deze problemen een antwoord worden gegeven. In tabel 15 op de volgende pagina is te zien welke hypotheses zijn geaccepteerd en welke zijn verworpen.
Om te kijken hoe een online dienst zoveel mogelijk betalende leden kan krijgen is allereerst bekeken welk type consumenten wel en geen premium nodig hebben bij aanschaf van een betaald lidmaatschap, oftewel welke gebruikers overtuigd moeten worden om betalend lid te worden en welke niet. Uit de analyse blijkt dat er vijf factoren zijn die een significante invloed hebben op de kans dat iemand een premium nodig heeft om overgehaald te worden. Allereerst heeft het geslacht een negatieve invloed op de kans dat iemand een premium nodig is. Vrouwen hebben dus vaker een premium nodig om overtuigd te worden om lid te worden dan mannen en dit is in tegenstelling tot het onderzoek van Narayana en Raju (1985) die concluderen dat vrouwen juist minder geïnteresseerd zijn in premiums. Ten tweede heeft het gebruik van de dienst (het bekijken van albums) een positieve invloed op de kans dat iemand een premium nodig heeft om overgehaald te worden. Dit komt niet overeen met de conclusie van Webster (1965), die dit onderzocht heeft voor verschillende verkooppromoties. Maar dit komt wel overeen met het onderzoek van Inman en McAlister (1994), die zich alleen richten op coupons en tot de conclusie komen dat consumenten die vaker een dienst gebruiken vaker coupons accepteren. Ten derde heeft het aantal e-mails dat iemand ontvangt een positieve invloed op de kans dat iemand een premium nodig heeft om overgehaald te worden. Dit is in overeenstemming met het eerder genoemde onderzoek van Arora en Stoner (1992). Ook het seizoen waarin iemand betalend lid wordt heeft een significante invloed op de kans dat iemand een premium nodig heeft om overgehaald te worden. In de lente/zomer heeft een gebruiker meer kans dat hij een lidmaatschap met een premium neemt. Op basis van de conclusie van Multiscope (2003), dat het internetgebruik van consumenten daalt wanneer het warm weer is en wanneer het vakantie is, is dit niet wat men zou verwachten. Ten slotte heeft het aantal dagen dat iemand gratis lid is geen significante invloed op de kans dat iemand een premium nodig is. Dit is in overeenstemming met de conclusie uit het kwalitatieve interview, waarin gezegd werd dat er geen verschil in de lengte van het lidmaatschap zit tussen gebruikers die wel en gebruikers die geen premium nodig hebben. In tegenstelling tot de verwachtingen uit de literatuur (Narayana en Raju 1985; Bawa en Shoemaker 1987), heeft geografie geen significante invloed op de kans of iemand een premium nodig heeft om overgehaald te worden. Samenvattend, consumenten die een premium nodig hebben, of die overtuigd moeten worden, bij aanschaf van het betaald lidmaatschap zijn vrouwelijk, maken vaak gebruik van de dienst (bekijken albums), ontvangen veel e-mails en worden meestal lid in de lente/zomer.
Hypothese Resultaat
H1a – Mannen accepteren vaker hooggeprijsde premiums dan vrouwen Verworpen H1b – Mannen accepteren vaker technische premiums, vrouwen accepteren
vaker typisch vrouwelijke premiums
Deels
geaccepteerd H1c – Consumenten die betaald account kopen zonder premium zijn vrouwelijk
en consumenten die betaald account kopen met premium mannelijk
Verworpen H2 – Consumenten die betaald account kopen zonder premium maken meer
gebruikt van de dienst dan consumenten die betaald account kopen met premium
Verworpen
H3 – Consumenten die betaald account kopen zonder premium ontvangen minder e-mails dan consumenten die betaald account kopen met premium
Geaccepteerd H4 – Hoe hoger de prijs van premium hoe groter de kans dat consumenten
premium accepteren
Geaccepteerd H5 – De kans dat consumenten een betaald account kopen met premium is
afhankelijk van het seizoen
Geaccepteerd H6 – Consumenten die betaald account kopen zonder premium komen vaker uit
de stad dan consumenten die betaald account kopen met premium
Verworpen H7 – Consumenten die betaald account kopen zonder premium zijn even lang
gratis lid als consumenten die betaald account kopen met premium
Geaccepteerd H8 – Mannen met een betaald lidmaatschap churnen vaker dan vrouwen Verworpen H9 – Betalende leden die minder lang betalend lid zijn, hebben meer kans op
churnen dan betalende leden die langer betalend lid zijn
Geaccepteerd H10a – Betalende leden met non-actieve status hebben meer kans op churnen
dan betalende leden met actieve status
Verworpen H10b – Betalende leden die geen albums hebben aangemaakt, hebben meer kans
op churnen dan betalende leden die wel albums hebben aangemaakt
Verworpen H10c – Betalende leden die geen albums bekijken, hebben meer kans op
churnen dan betalende leden die wel albums bekijken
Verworpen H10d – Betalende leden die minder MB gebruiken, hebben meer kans op
churnen dan betalende leden die meer MB gebruiken
Verworpen H11 – Betalende leden met een laag inkomen hebben meer kans op churnen dan
betalende leden met een hoog inkomen
Verworpen H12 – Er is geen relatie tussen de kans op churnen en geografie Geaccepteerd H13 – Betalende leden die geen premium kregen bij lidmaatschap hebben
minder kans op churnen dan betalende leden die wel premium kregen
Verworpen Tabel 15: Resultaten hypotheses
Vervolgens is bekeken welk type consumenten welk soort premium zal accepteren. Er bestaan meerdere relaties met het soort premium. Dit komt omdat de relatie niet gelijk is voor elk soort premium. Bij het analyseren van de resultaten bleek dat er sprake was van endogeniteit, omdat het aantal mails dat iemand heeft ontvangen afhangt van de acceptatie van een cadeau en andersom. Dit is niet eenvoudig op te lossen en daarom is er in dit onderzoek niet verder op ingegaan. De resultaten zijn dus gebiased, maar nog wel voldoende om te kunnen voorspellen vanwege de vrij hoge hitrates.
Een geheugenkaart wordt vooral geaccepteerd door gebruikers die al lang gratis lid zijn en die weinig mails met aanbiedingen hebben ontvangen. Ook gebruikers die veel soorten albums bekijken hebben een grote kans dat ze de geheugenkaart als aanbieding accepteren. Een USB 1GB wordt vooral geaccepteerd door mannen en door gebruikers die weinig mails met aanbiedingen hebben ontvangen. Een USB 2GB wordt vooral geaccepteerd door gebruikers die veel mails met aanbiedingen hebben ontvangen en die weinig soorten albums bekijken. Een webcam heeft een grote kans op acceptatie bij mannen, gebruikers die nog niet zo lang gratis lid zijn en gebruikers die veel mails met aanbiedingen hebben ontvangen. Een bluetooth stick wordt vooral geaccepteerd door gebruikers die al lang gratis lid zijn en die weinig mails met aanbiedingen hebben ontvangen. Een statief heeft een grote kans op acceptatie bij gebruikers die weinig mails met aanbiedingen ontvangen en die veel soorten albums bekijken. Een digitaal fotolijstje wordt vooral geaccepteerd door vrouwen en gebruikers die veel mails met aanbiedingen hebben ontvangen. De kies cadeau actie heeft een grote kans op acceptatie wanneer gebruikers minder lang gratis lid zijn, veel mails met aanbiedingen ontvangen en weinig soorten albums bekijken.
Verder is uit de analyses gebleken dat hoe hoger de prijs van een premium hoe groter de kans dat de premium wordt geaccepteerd. Deze conclusie komt overeen met het onderzoek van Simonson et al. (1994) die zeggen dat het aanbieden van een onaantrekkelijk premium leidt tot minder verkopen van een product of dienst. Ook is gebleken dat mannen hooggeprijsde premiums niet vaker accepteren dan vrouwen en blijkt maar deels uit de analyses dat mannen vaker technische premiums accepteren en vrouwen vaker typisch vrouwelijke premiums accepteren. Dit komt niet overeen met conclusies uit de onderzoeken van Dholakia en Chiang (2003) en Hamm et al. (1969), dat duurdere en meer technische producten vooral door mannen worden geaccepteerd en dat vrouwen meer van echte vrouwenproducten houden.
Als laatste is (als extra analyse) bekeken welk type consumenten voor welk soort premium kiest bij de kies cadeau actie. Uit de analyse is gebleken dat mannen, gebruikers die weinig mails met aanbiedingen ontvangen en gebruikers die wel albums bekijken vaker voor een USB 1GB kiezen dan voor een digitaal fotolijstje. Vrouwen, gebruikers die veel mails met aanbiedingen ontvangen en gebruikers die geen albums bekijken, kiezen dus vaker voor een digitaal fotolijstje in plaats van voor een USB 1GB. Over de andere premiums, geheugenkaart en bluetooth stick valt helaas niets te zeggen, omdat daar geen significante resultaten uit kwamen.
Er zijn drie factoren die een significante invloed hebben op de kans op churnen van betalende leden bij online diensten. Allereerst heeft het aantal dagen dat iemand betalend lid is een negatieve invloed op de kans op churnen. Dit komt overeen met conclusies van eerder genoemde onderzoeken van Hall en Schneider (1972), DuWors en Haines (1990), Mael en Ashforth (1992), Bhattacharya et al. (1995), Bolton (1998), Bhattacharya (1998) en Kim en
Yoon (2004). Ten tweede heeft het feit of iemand albums heeft (gehad) een positieve invloed op de kans op churnen. Dit is niet in overeenstemming met wat er verwacht werd. Ook komt dit niet overeen met de literatuur, waarin gezegd wordt dat de kans op churnen groter is voor consumenten die minder vaak en minder gebruik maken van een dienst (Keaveney en Parthasarathy 2001; Ahn et al. 2006; Dover en Murthi 2006). Ook het verwerpen van hypothese 10a, 10c en 10d (zie tabel 15) is niet iets wat men op basis van bovengenoemde literatuur zou verwachten. Er blijkt dus maar één significante relatie te zijn als het gaat om gebruik van de dienst en de kans op churnen en deze is ook nog eens positief in plaats van negatief. Als laatste heeft het krijgen van een premium bij aanschaf van het lidmaatschap een negatieve invloed op de kans op churnen. Dit blijkt niet uit de eerder genoemde onderzoeken die concluderen dat de kans dat consumenten loyaal blijven aan een product en/of dienst kleiner wordt wanneer ze een beloning ontvangen bij aanschaf van het product of dienst (Webster 1965; Massy en Lodahl 1968; Montgomery 1971; Dodson et al. 1978; Raju en Hastak 1980). Samenvattend kan gesteld worden dat consumenten een hoge kans op churnen hebben, wanneer ze kort betalend lid zijn, albums hebben gehad en geen premium hebben gekregen bij aanschaf van het betaald lidmaatschap.
H
OOFDSTUK7 B
EPERKINGEN EN AANBEVELINGEN VOOR MANAGEMENT&
VERVOLGONDERZOEKBij de uitvoering van dit onderzoek zijn verschillende beperkingen aan het licht gekomen. Allereerst is dit onderzoek uitgevoerd bij een online fotodienst en de conclusies van dit onderzoek zijn daarom ook gericht op een online fotodienst. De kans bestaat dat wanneer dit onderzoek wordt uitgevoerd in een andere online branche, er andere conclusies uit komen. Ten tweede zijn er een aantal beperkingen aan de dataset. Zo zijn van de mensen, die nog geen betalend lid zijn en dus geen aanbiedingen hebben geaccepteerd, geen demografische gegevens bekend. Hierdoor was het bijvoorbeeld onmogelijk om te onderzoeken welk type gebruikers helemaal niet op een aanbieding reageren. Van de gratis gebruikers was niet bekend hoeveel GB ze in gebruik hadden op het moment dat ze betalend lid waren. Ook was niet bekend of gratis leden een album hadden aangemaakt voordat ze betalend lid werden. Hierdoor kon niet nauwkeurig onderzocht worden wat precies de invloed is van het gebruik van de dienst op het wel of niet accepteren van een premium. Van de betalende leden kon niet worden achterhaald hoeveel albums ze hadden aangemaakt. Verder was van geen enkele gebruiker de leeftijd bekend en ook het geslacht was soms onbekend, omdat het geslacht via een programma wordt ingevuld. Wanneer deze gegevens allemaal wel beschikbaar waren geweest, hadden de verschillende onderzoeken nog nauwkeuriger gekund en waren de resultaten waarschijnlijk bruikbaarder geweest. Bedrijf X zal er dus goed aan doen om bij het registeren van gratis en betalende gebruikers te vragen naar bijvoorbeeld geboortedatum, geslacht, woonplaats etcetera, om in de toekomst betere data te verkrijgen en betere analyses te verrichten. Ook het bijhouden van verscheidene gegevens van gratis gebruikers, zoals hoeveel albums heeft iemand aangemaakt, hoeveel GB heeft iemand verbruikt, zal helpen om de analyses beter te maken.
Om te bepalen hoe een online dienst zoveel mogelijk betalende gebruikers kan krijgen, moet allereerst met de regressievergelijking “wel of geen premium” bepaald worden wat de kans is dat een gebruiker een premium nodig heeft (zie ook Appendix 3A Vergelijkingen premiums). Online diensten zullen zich bij het aanbieden van een premium vooral moeten richten op vrouwelijke gebruikers, die hebben namelijk vaker dan mannen een premium nodig. Ook zullen online diensten vooral in de lente/zomer premiums moeten aanbieden en in de herfst/winter juist geen premium aanbieden bij het lidmaatschap of in mindere mate.
Wanneer blijkt dat gebruikers overtuigd moeten worden om betalend lid te worden, en dus een premium nodig hebben, kan vervolgens bekeken worden welk soort premium de gebruikers nodig hebben. Dit wordt gedaan door middel van acht verschillende regressievergelijkingen, voor elk cadeau één, die laten zien wat de kans op acceptatie van een cadeau is (zie ook Appendix 3A Vergelijkingen premiums). Op deze manier kan goed worden bepaald welk premium een gebruiker waarschijnlijk zal accepteren. Verder moet geprobeerd worden om niet al te goedkope premiums aan te bieden, omdat gebleken is dat de kans op
acceptatie van een premium groter is wanneer de prijs ook relatief hoog is. De kans op acceptatie is vooral groot bij de webcam, kies cadeau actie en het digitale fotolijstje, dus misschien dat deze producten wat vaker kunnen worden aangeboden. Mannen kan het beste een USB 1GB of een webcam worden aangeboden en vrouwen een digitaal fotolijstje. Om gebruikers duidelijk te maken wat de prijs van een premium precies is, kan deze prijs vermeld worden bij de aanbieding.
Met behulp van de regressievergelijking van de churnanalyse kan per gebruiker de kans dat hij/zij churnt geschat worden (zie ook Appendix 3B Vergelijking churnen). Online diensten