Een persoonlijke aanpak is de sleutel tot webcare succes
Een onderzoek naar webcare wenselijkheid, webcare personalisering en de
onderliggende mechanismen social presence en conversational human voice.
Student | Roëll de Ram | 5954355 Thesisbegeleider | L. M. Willemsen
Master Thesis | Graduate School of Communication Communicatiewetenschap | Persuasive Communication
Samenvatting
In deze masterthesis is een onderzoek gedaan naar de effectiviteit van webcare en de onderliggende mechanismen social presence en conversational human voice. Er is een experiment uitgevoerd waarbij 205 respondenten middels een online survey aan stimuli werden blootgesteld en daarop volgend vragen moesten beantwoorden. Uit de resultaten van het onderzoek bleken geen effecten voor webcare wenselijkheid er werd daarentegen wel een hoofdeffect van webcare personalisering gevonden. Gepersonaliseerde webcare berichten leiden via conversational human voice en social presence tot een sterkere relatiekwaliteit en eWOM intentie. Tot slot bleek uit de resultaten dat conversational human voice en social presence niet eenzelfde begrip betreft, maar dat het om twee verschillende constructen gaat waartussen een positieve correlatie bestaat. Dit onderzoek biedt hiermee zowel theoretische als praktische implicaties en sluit af met suggesties voor vervolgonderzoek.
Inleiding
Met de komst van sociale media als Facebook, Youtube en Twitter communiceren meer mensen online (Constantinides & Fountain, 2008; Hennig-Thurau et al., 2010; Van Noort & Willemsen, 2012). Zo ook consumenten, zij delen steeds vaker hun meningen en ervaringen over producten of bedrijven op het internet. Dit betreft een vorm van online mond tot mond reclame, die het best wordt omschreven met de Engelse term electronic word of mouth (eWOM) (Hennig-Thurau, Gwinner, Walsh & Gremler, 2004). Met eWOM wordt gedoeld op alle positieve en negatieve uitingen op het internet gemaakt door mogelijke, huidige en vroegere consumenten over bedrijven of producten, die ook zichtbaar zijn voor andere mensen en organisaties (Hennig-Thurau et al., 2004).
Uit eerdere onderzoeken is gebleken dat eWOM een sterke invloed heeft op de keuzeprocessen van consumenten (Vermeulen & Seegers, 2009; Van Noort & Willemsen, 2012). Zo beïnvloed eWOM de attitudes en aankopen van andere consumenten. Dit kan verklaard worden doordat eWOM als meer betrouwbaar, meelevend en relevant wordt gezien dan door marketeers vormgegeven boodschappen (Bickart & Schindler, 2001; Jansen, Zhang, Sobel & Chowdury, 2009). In tegenstelling tot marketeers hebben medeconsumenten namelijk geen belang bij het promoten van producten (Bickart & Schindler, 2001).
Wanneer over eWOM gesproken wordt, moet er rekening worden gehouden met het onderscheid dat gemaakt kan worden tussen positieve en negatieve eWOM. Zo heeft positieve eWOM (PWOM), zoals complimenten of gunstige beoordelingen, een positieve invloed op consumenten. PWOM kan ontstaan als een product kwalitatief erg goed is of als consumenten goedkeuring willen van anderen (Duan, Gu & Whinston, 2008; Jansen, Zhang, Sobel & Chowdury, 2009). Negatieve eWOM (NWOM), zoals kritische berichten, zorgen of klachten, heeft een negatieve invloed op consumenten (Van Noort & Willemsen, 2012).
Uit voorgaande onderzoeken blijkt dat de relatieve invloed van PWOM en NWOM niet gelijk is (Park & Lee, 2009). In vergelijking met PWOM heeft NWOM een sterkere negatieve invloed op de koopintenties, merkloyaliteit, merkkeuzes en merkevaluaties van consumenten (Dekay, 2012; Fournier & Avery, 2011; Gruen, Osmonbekov & Czaplewski, 2006; Lee, Park & Han, 2008; Senecal & Nantel, 2004; Van Noort & Willemsen, 2012).
perken, zijn bedrijven daarom actief op sociale media in de vorm van webcare (Dekay, 2012). Webcare kan het best gedefinieerd worden als het actief monitoren van online media en het ondernemen van actie wanneer er klachten vanuit consumenten zijn of discussies tussen consumenten (Van Noort & Willemsen, 2012). Deze webcare activiteiten hebben als doel om de gevolgen van NWOM te voorkomen, te reduceren of om te buigen in positieve effecten (Dekay, 2012; Lee & Song, 2010; Van Noort & Willemsen, 2012). Als webcare succesvol is in het oplossen van de problemen die aanleiding geven om NWOM te verspreiden, zal het merkbeeld en de relatie met het bedrijf worden hersteld of zelfs verbeterd. In het laatste geval kan de consument zelfs bereid zijn om PWOM te verspreiden over de positieve webcare ervaring met het bedrijf (Willemsen, Neijens & Bronner, 2013; Van Noort & Willemsen, 2012).
Naar webcare en hoe dit effectief kan worden ingezet zijn verschillende onderzoeken gedaan (Fournier & Avery, 2011; Rybalko & Seltzer, 2010; Van Noort en Willemsen, 2012). Zo is allereerst gebleken dat consumenten de voorkeur geven aan gepersonaliseerde webcare berichten ten opzichte van onpersoonlijke webcare berichten (Fournier & Avery, 2011; Kwon & Sung, 2011; Rybalko & Seltzer, 2010). Een bericht waarbij de consument persoonlijk aangesproken wordt, bijvoorbeeld door de consument bij de voornaam te noemen en naar hem of haar te verwijzen in termen van “je” of “jou”, zorgt er namelijk voor dat het bedrijf natuurlijk en menselijk over komt. Door deze perceptie ontstaan vervolgens betere relaties tussen consumenten en bedrijven, dan wanneer een onpersoonlijke webcare strategie wordt gehanteerd (Kwon & Sung, 2011; Rybalko & Seltzer, 2010).
Ten tweede werd in het onderzoek van Van Noort en Willemsen (2012) gevonden dat de wenselijkheid van webcare ook van invloed is op de effectiviteit. Zo hebben reactieve webcare strategieën een positievere invloed dan proactieve webcare strategieën. Wanneer een reactieve webcare strategie wordt gehanteerd, reageert een bedrijf omdat hier expliciet om wordt gevraagd door de consument of er worden andere signalen afgegeven waaruit blijkt dat webcare gewenst is. Hiervan is bijvoorbeeld sprake als een consument een tweet adresseert aan een bedrijf (bijv. @ING) of als een consument een bedrijf vraagt om een probleem op te lossen. Hier tegenover staat dus een proactieve webcare strategie waarbij een bedrijf ongevraagd reageert op de NWOM berichten van consumenten (Van Noort & Willemsen, 2012). In vergelijking met proactieve webcare reacties, die storend en geforceerd kunnen overkomen, worden reactieve webcare berichten natuurlijker en hierdoor ook sympathieker
Kijkend naar de invloed van webcare wenselijkheid en personalisering op de effectiviteit van webcare, werd in de literatuur de vraag gesteld of het ongunstige effect van proactieve webcare ten opzichte van reactieve webcare opgeheven kan worden als de webcare gepersonaliseerd is (Van Noort & Willemsen, 2012). Tot op heden zijn webcare wenselijkheid en personalisering geïsoleerd onderzocht en kan nog geen antwoord worden gegeven op deze vraag. De eerste doelstelling van dit onderzoek is dan ook om zowel de individuele effecten als de gecombineerde effecten van webcare wenselijkheid en webcare personalisering te onderzoeken.
Een tweede doelstelling van dit onderzoek is inzicht geven in de onderliggende mechanismen die webcare effecten verklaren. Twee factoren die de effectiviteit van webcare lijken te veroorzaken, zijn conversational human voice en social presence (Park & Lee, 2013; Lee, 2013; Van Noort & Willemsen, 2012). Met conversational human voice wordt een natuurlijke, niet-persuasieve, open en betrokken gespreksstijl bedoeld die ook zo wordt waargenomen door het publiek van de organisatie (Kelleher, 2009; Van Noort & Willemsen, 2012). Social presence gaat over hoe nabij en aanwezig iemand aanvoelt in een computer gemedieerde context. Oftewel, wanneer er social presence is, dan wordt een gevoel van samen zijn ervaren (Biocca, Harms & Burgoon, 2003; Lee & Jang, 2013; Sallnäs, Rassmus-Gröhn & Sjöström, 2000). Onderzoek heeft laten zien dat beide factoren positieve effecten hebben op relaties tussen consumenten en bedrijven (Kelleher & Miller, 2006; Tu & McIsaac, 2002). Consumenten voelen zich namelijk meer betrokken en krijgen meer vertrouwen in een bedrijf wanneer een conversational human voice en social presence worden waargenomen (Kelleher, 2009; Tu & McIsaac, 2002).
Social presence en conversational human voice worden vaak besproken als twee losse begrippen die langs elkaar heen bestaan (Park & Lee, 2013; Lee, 2013; Van Noort & Willemsen, 2012). Toch zijn er een aantal onderzoeken waarin wordt gesteld dat conversational human voice integraal gerelateerd is aan social presence (Lee & Jang, 2013; Park & Lee, 2013). De vraag rijst dan ook, hoe deze twee begrippen zich nu werkelijk tot elkaar verhouden. In hoeverre is er conceptuele overlap tussen conversational human voice en social presence en in hoeverre zijn het theoretisch verschillende constructen? De derde doelstelling van dit onderzoek is om hierop een antwoord te geven.
Om uiteindelijk uitspraken te kunnen doen over de effectiviteit van social presence, conversational human voice en de verschillende webcarestrategieën, zal relationele kwaliteit
en eWOM intentie worden gemeten. Relationele kwaliteit zegt iets over het vertrouwen, de tevredenheid, betrokkenheid en het gevoel van wederkerige controle van consumenten (Hon & Grunig, 1999; Kelleher & Miller, 2006). Relationele kwaliteit wordt als uitkomst onderzocht omdat de doelen van webcare zijn om het merkbeeld en de relatie te verbeteren of te herstellen met de consument (Willemsen, Neijens & Bronner, 2013; Van Noort & Willemsen, 2012). Door relationele kwaliteit te meten kan uiteindelijk gesteld worden of die doelen zijn behaald. eWOM intentie wordt onderzocht omdat dit inzicht geeft in het toekomstige gedrag van consumenten. Ofwel, of zij verwachten in de toekomst op het internet uitingen te doen over het bedrijf of de producten (Brown, Barry, Dacin & Gunst, 2005; Park & Lee, 2013).
Samengevat wordt in dit onderzoek gekeken onder welke omstandigheden en via welke mechanismen webcare het meeste effect heeft op relationele kwaliteit en eWOM intentie. Dit leidt niet alleen tot meer theoretisch inzicht in de voorwaarden voor effectieve webcare, maar levert ook praktische kennis. Meer inzicht in webcare kan sociale media managers namelijk helpen hun webcare activiteiten vorm te geven en deze te optimaliseren. Daarnaast is het voor marketeers interessant, omdat dit onderzoek het belang van webcare toont en benadrukt dat webcare een onderdeel dient te vormen van de marketingmix.
Theoretisch Kader
eWOM
Het internet en met name sociale media hebben er voor gezorgd dat het medialandschap is veranderd (Hennig-Thurau et al., 2010). Door sociale media als Facebook, YouTube en Twitter zijn consumenten mondiger dan ooit en zijn zij een actieve bijdrager geworden van online media content (Constantinides & Fountain, 2008; Macnamara, 2010). Volgens Constantinides en Fountain (2008) komt dit veelvuldig online communiceren doordat consumenten het internet steeds meer in hun leven integreren. Zo wordt niet alleen online gecommuniceerd, maar ook vaker online gewinkeld, gezocht naar entertainment of informatie vergaard. Het online communiceren door consumenten wordt bovendien versterkt door de komst van nieuwe technologieën zoals smartphones en tablets. Deze gadgets maken het voor consumenten mogelijk om onafhankelijk van plaats en tijd met elkaar verbonden te zijn en bijdrages te leveren aan online media (Hennig-Thurau et al., 2010).
Doordat consumenten vaker online communiceren zijn er op het internet ook meer ervaringen en meningen over producten of bedrijven te vinden (Constantinides & Fountain, 2008; Hennig-Thurau et al., 2010; Van Noort & Willemsen, 2012). Waar voorheen vooral één op één over producten en bedrijven werd gesproken, vindt mond tot mond reclame tegenwoordig ook online plaats. Dit heeft als gevolg dat communicatie van consumenten niet meer one-to-one is, maar juist one-to-many en soms zelfs many-to-many (Van Noort & Willemsen, 2012; Ward & Ostrom, 2006). Het online bespreken van producten of bedrijven wordt het best omschreven met het begrip electronic word of mouth (eWOM). Met eWOM wordt gedoeld op alle positieve en negatieve uitingen op het internet gemaakt door mogelijke, huidige en vroegere consumenten over bedrijven of producten, die ook zichtbaar zijn voor andere mensen en organisaties (Hennig-Thurau, Gwinner, Walsh & Gremler, 2004).
eWOM vindt op verschillende platformen plaats (Van Noort & Willemsen, 2012). Zo zijn er platformen die door bedrijven of merken zijn opgezet, denk daarbij aan websites of blogs. Maar er zijn ook door consumenten gestarte platformen, zoals het eerder genoemde sociale medium Twitter dat tevens gebruikt zal worden in dit onderzoek (Jansen, Zhang, Sobel & Chowdurry, 2009; Van Noort & Willemsen, 2012). Twitter is een microblog waar zowel bedrijven als consumenten actief op aanwezig zijn en is wat eWOM betreft een belangrijk online medium (Thurau, Gwinner, Walsh & Gremler, 2004;
Hennig-Thurau et al., 2010; Kwon & Sung, 2011; Rybalko & Seltzer, 2010; Schultz, Utz & Göritz, 2011; Van Noort & Willemsen, 2012). Er wordt op Twitter namelijk volop gecommuniceerd door en over bedrijven en het bereik van deze tweets is enorm (Jansen, Zhang, Sobel & Chowdurry, 2009). Dit komt omdat informatie op Twitter snel en gemakkelijk gedeeld wordt, de tweets veelal zichtbaar zijn voor iedereen en informatie op Twitter goed beschikbaar blijft (Hennig-Thurau et al., 2010). Bovendien groeit Twitter nog steeds in populariteit en naar verwachting zal hierdoor de aanwezigheid van eWOM ook toenemen (Jansen, Zhang, Sobel & Chowdurry, 2009).
Op Twitter verspreiden consumenten zowel positieve als negatieve eWOM. Er kan dan ook een onderscheid gemaakt worden tussen positieve eWOM (PWOM) en negatieve eWOM (NWOM) (Park & Lee, 2009; Lee & Song, 2010; Van Noort & Willemsen, 2012). NWOM wordt veelal gedreven door vijandigheid of wraak en bestaat uit kritische berichten, zorgen of klachten (Jansen, Zhang, Sobel & Chowdury, 2009; Van Noort & Willemsen, 2012). Uit onderzoek is gebleken dat dergelijke eWOM een negatieve invloed heeft op consumenten (Van Noort & Willemsen, 2012). Dit is in tegenstelling met PWOM dat een positieve invloed heeft op consumenten en veelal onstaat als een product kwalitatief erg goed is of als consumenten goedkeuring willen van anderen (Duan, Gu & Whinston, 2008; Jansen, Zhang, Sobel & Chowdury, 2009). Een voorbeeld van PWOM zijn complimenten of uitingen waarbij op een enthousiaste manier producten getoond worden.
Zowel positieve als negatieve eWOM beïnvloedt consumenten. Dat eWOM invloed heeft kan allereerst verklaard worden doordat mensen zich graag conformeren aan anderen of graag laten beïnvloeden door bepaalde mensen (Cialdini, 2001; Cialdini & Goldstein, 2002; Park & Lee, 2008). Wanneer een consument ziet dat andere consumenten zich negatief uitlaten over een merk of bedrijf, dan zal deze consument zich over het algemeen geneigd voelen om zich aan te passen aan deze meningen. Dit heeft te maken met social proof, wanneer een massa een bepaalde mening accepteert kan dat gezien worden als een bewijs dat het een goede mening betreft (Cialdini, 2001; Cialdini & Goldstein, 2002). Daarnaast kan ook de mening van een autoriteit of aantrekkelijk persoon een sterke invloed hebben op de mening van een individu. Dit komt omdat consumenten denken dat een autoriteit kennis van zaken heeft en de mening van een dergelijk persoon wordt daardoor eerder overgenomen. Iemand die aardig of leuk wordt gevonden heeft veelal eigenschappen die een consument zelf ook zou willen hebben. Door eenzelfde mening aan te nemen kan getracht worden om een
Ten tweede kan het effect van eWOM verklaard worden doordat eWOM als meer betrouwbaar, meelevend en relevant wordt gezien dan reclameboodschappen die zijn vormgegeven door bedrijven zelf (Bickart & Schindler, 2001). Dit komt omdat marketeers een belang hebben bij het verspreiden van een boodschap en medeconsumenten hebben deze intenties niet (Bicker & Schindler, 2001).
Echter, blijkt NWOM een grotere invloed te hebben op consumenten dan PWOM (Park & Lee, 2009; Lee & Song, 2010; Van Noort & Willemsen, 2012). Dit sterke effect van NWOM op de keuzeprocessen van andere consumenten is door vele onderzoeken aangetoond. Zo heeft NWOM een gewichtige negatieve invloed op de koopintenties, merkloyaliteit, merkkeuzes en merkevaluaties van consumenten (Dekay, 2012; Fournier & Avery, 2011; Gruen, Osmonbekov & Czaplewski, 2006; Lee, Park & Han, 2008; Senecal & Nantel, 2004; Van Noort & Willemsen, 2012). Bovendien bleek uit het onderzoek van Jansen, Zhang, Sobel en Chowdury (2009) dat wanneer het aandeel van NWOM klein is, de invloed ervan op consumenten nog steeds erg groot kan zijn. Terwijl een grote hoeveelheid PWOM daarentegen slechts een zwak effect kan hebben op consumenten en ook niet per se zorgt voor meer aankoopintenties (Duan, Gu & Whinston, 2008). Het effect van NWOM is dus negatief, maar bovenal ook sterker dan het effect van PWOM.
Webcare
Om de effecten van NWOM te reduceren of om te buigen in PWOM zijn bedrijven actief bezig met het geven van reacties op negatieve uitingen van consumenten op sociale media (Dekay, 2012; Lee & Song, 2010; Van Noort & Willemsen, 2012). Een dergelijke reactie kan bijvoorbeeld bestaan uit een verontschuldiging of het aanbieden van een financiële vergoeding (Van Noort & Willemsen, 2012). Uit onderzoek is namelijk gebleken dat de effecten van NWOM ingeperkt kunnen worden als er gereageerd wordt vanuit een bedrijf en dat dit effectiever is dan wanneer een reactie uitblijft (Dekay, 2012; Lee & Song, 2010; Van Noort & Willemsen, 2012). Het reageren van bedrijven op NWOM wordt omschreven met het begrip webcare. Webcare kan gedefinieerd worden als het actief monitoren van online media en het aangaan van online interacties wanneer er klachten vanuit consumenten zijn of discussies tussen consumenten (Van Noort & Willemsen, 2012).
Dat webcare in staat is om de effecten van NWOM te reduceren of om te buigen, kan verklaard worden door het oplossende vermogen van webcare. Wanneer bedrijven reageren
op klachten van consumenten kunnen de antwoorden in de gegeven reacties problemen oplossen. In het gunstigste geval zorgt dit bij de consument voor PWOM en voorkomt het dat een negatieve reactie zich nog verder verspreidt (Lee & Song, 2010; Van Noort & Willemsen, 2012).
Het uiteindelijke doel van webcare en het inperken of ombuigen van de effecten van NWOM is dat het merkbeeld en de relatie met de consument worden verbeterd (Park & Lee, 2013; Van Noort & Willemsen, 2012). Er wordt gestreefd naar een betere relatie met consumenten, omdat dit veelal bevorderlijk is voor het aankoopgedrag (Hon & Grunig, 1999). Ook heeft webcare als doel dat er meer positieve eWOM intenties ontstaan bij consumenten zodat de PWOM op sociale media toeneemt (Park & Lee, 2013). Wanneer er meer PWOM is, betekent dit immers dat producten online worden aangeraden aan andere consumenten (Brown, Barry, Dacin & Gunst, 2005; Park & Lee, 2013). Dit kan mogelijk zorgen voor meer aankoopintenties bij consumenten (Duan, Gu & Whinston, 2008).
Webcare kan op verschillende manieren worden ingezet. Zo kan er een onderscheid gemaakt worden tussen reactieve webcare en proactieve webcare (Van Noort & Willemsen, 2012). Bij reactieve webcare wordt er gereageerd op een vraag van een consument die expliciet gericht is aan een bedrijf of wordt gereageerd op een tweet waarin signalen worden afgegeven dat webcare gewenst is. Een voorbeeld van een consumentenbericht waarin gevraagd wordt om een reactie is “@VodafoneNL Ik heb 22 aug opgewaardeerd en er stond dat dit 21 sept zou verlopen, maar mijn internet is nu al niet meer bruikbaar! Hoe kan dit?”. Bij proactieve webcare wordt er vanuit eigen initiatief een reactie gegeven op een NWOM bericht van een consument. Een voorbeeld van een consumentenbericht waarin niet wordt gevraagd om een reactie is “Volgens mij ligt ing er uit, online bankieren hapert en ik krijg niks overgemaakt.”
Uit het onderzoek van Van Noort en Willemsen (2012) blijkt dat reactieve webcare effectiever is dan proactieve webcare. Een verklaring hiervoor is te vinden in de percepties die bij consumenten ontstaan na het krijgen van verschillende webcare reacties. Zo ervaart een consument een proactieve webcare reactie veelal als geforceerd, onwenselijk en storend. Terwijl een reactieve webcare reactie een gevoel van respect, vertrouwen en positieve gevoelens opwekt met als gevolg positievere merk evaluaties (Van Noort & Willemsen, 2012). Hiernaar kijkend valt op dat qua wenselijkheid de reactieve en proactieve webcare
strategieën van elkaar verschillen. Daarom is besloten om in dit onderzoek reactieve en proactieve webcare strategieën te omschrijven met de term webcare wenselijkheid.
Naast bovengenoemde strategieën kunnen webcare reacties ook verschillen in de mate van personalisering. Er kan een onderscheid gemaakt worden tussen persoonlijke en onpersoonlijke webcare (Fournier & Avery, 2011). Een webcare bericht kan op verschillende manieren gepersonaliseerd zijn. Zowel de ontvanger van een webcare reactie als de afzender van een webcare bericht kan het onderwerp van personalisatie zijn (Van Noort, Willemsen, Kerkhof & Verhoeven, in press). Met ontvanger wordt gedoeld op de verzender van de NWOM en de afzender van het webcare bericht betreft de organisatie. Een webcare bericht komt voor een ontvanger meer gepersonaliseerd over als in de aanhef al duidelijk is dat het bericht specifiek gericht is doordat een voornaam is gebruikt. Verder kan een bericht gepersonaliseerd worden door termen als ‘je’ of ‘jouw’ te gebruiken. De afzender van het webcare bericht kan gepersonaliseerd zijn door vanuit de eerste persoonsvorm te spreken, oftewel door ‘ik’ of ‘wij’ te gebruiken (Van Noort, Willemsen, Kerkhof & Verhoeven, in press). Tevens zorgt het gebruik van menselijke webcare vertegenwoordigers voor een persoonlijker gevoel. Het gevoel van een menselijke vertegenwoordiger kan gecreëerd worden door profielfoto’s van webcare medewerkers en initialen te gebruiken in webcare berichten (Kwon & Sung, 2011).
Uit onderzoek is gebleken dat het effectiever is om een persoonlijke webcare strategie te hanteren dan een onpersoonlijke webcare strategie (Fournier & Avery, 2011; Kwon & Sung, 2011; Rybalko & Seltzer, 2010; Weinberg & Pehlivan, 2011). Gepersonaliseerde berichten zorgen er namelijk voor dat een bedrijf natuurlijk en menselijk overkomt in plaats van als een levenloze of gezichtsloze organisatie (Park & Lee, 2013; Rybalko & Seltzer, 2010). Bovendien voelen consumenten zich meer gehoord, betrokken en beter begrepen wanneer op een persoonlijke manier gecommuniceerd wordt (Kwong & Sung, 2011; Rybalko & Seltzer, 2010). Dit is in tegenstelling tot het effect van onpersoonlijke webcare strategieën, een onpersoonlijke manier van communiceren kan namelijk overkomen alsof het bedrijf alleen geïnteresseerd is in het verkopen van producten (Kwon & Sung, 2011). Een dergelijke manier van communiceren werkt niet op sociale media, uit onderzoek is immers gebleken dat op sociale media consumenten geen behoefte hebben aan reclame-uitingen (Fournier & Avery, 2011; Weinberg & Pehlivan, 2011). Consumenten hebben behoefte aan persoonlijke, authentieke en relatiegeoriënteerde boodschappen (Weinberg & Pehlivan, 2011).
Nu verschillende webcare strategieën zijn besproken, kunnen verschillende hypotheses worden geformuleerd waarmee getoetst kan worden wat de individuele en gecombineerde effecten van webcare wenselijkheid en personalisering zijn. Op basis van voorgaande onderzoeken kan verwacht worden dat een reactieve webcare strategie meer effect heeft dan een proactieve webcare strategie (Van Noort & Willemsen, 2012). Tevens kan verwacht worden dat een persoonlijke webcare strategie effectiever is dan een onpersoonlijke webcare strategie (Fournier & Avery, 2011; Weinberg & Pehlivan, 2011). Tot slot is het aannemelijk dat er een interactie effect bestaat tussen persoonlijke en reactieve webcare (Fournier & Avery, 2011; Van Noort & Willemsen, 2012; Weinberg & Pehlivan, 2011). De drie hypotheses die hieruit volgen zijn:
H1: Een reactieve webcare strategie leidt tot meer conversational human voice (a) en social presence (b) dan een proactieve webcare strategie.
H2: Een persoonlijk webcare strategie leidt tot meer conversational human voice (a) en social presence (b) dan een onpersoonlijke webcare strategie.
H3: Er bestaat een interactie effect tussen een persoonlijke webcare strategie en een reactieve webcarestrategie, in de zin dat webcare leidt tot de meeste conversational human voice (a) en social presence (b) als het zowel gepersonaliseerd als gewenst is.
Conversational human voice & Social presence
De effecten van webcare kunnen verklaard worden door onderliggende mechanismen. Twee factoren die de invloed van webcare acties lijken te verklaren zijn conversational human voice en social presence (Park & Lee, 2013; Lee, 2013; Van Noort & Willemsen, 2012).
Uit het onderzoek van Van Noort & Willemsen (2012) blijkt dat webcare beter beoordeeld wordt als een conversational human voice wordt gehanteerd. Door een conversational human voice uit te dragen raken consumenten namelijk gemakkelijker betrokken bij een organisatie (Kelleher, 2009). Deze betrokkenheid heeft vervolgens tot gevolg dat consumenten een gevoel van vertrouwen, tevredenheid, verbondenheid en wederzijdse controle ervaren (Kelleher, 2009). Kelleher en Miller (2006) omschrijven conversational human voice als een manier van spreken waarbij men openstaat voor dialoog, gastvrij communiceert en snel feedback verstrekt. In lijn met Van Noort en Willemsen (2012) en Kelleher (2009) wordt conversational human voice in dit onderzoek gedefinieerd als een
natuurlijke, niet-persuasieve, open en betrokken gespreksstijl die ook zo wordt waargenomen door het publiek van de organisatie. Van conversational human voice is bijvoorbeeld sprake als tijdens de communicatie fouten worden toegegeven, humor aan bod komt of wanneer consumenten als mensen worden behandeld (Kelleher en Miller, 2006).
Dat het hanteren van een conversational human voice de effectiviteit van webcare vergroot, kan op verschillende manieren verklaard worden. Allereerst lijkt de focus van communicatie door het hanteren van een conversational human voice te liggen op het hebben van een dialoog in plaats van op commerciële motieven. Een conversational human voice zorgt er dus voor dat communicatie menselijk over komt, in plaats van persuasief (Van Noort & Willemsen, 2012). Bovendien maakt het hanteren van een human voice het voor organisaties gemakkelijk om zich aan te passen aan eWOM reacties en kunnen webcare activiteiten dus effectiever worden ingericht (Kelleher, 2009). Verder stellen Van Noort en Willemsen (2012) dat het verklarende effect ligt in de mogelijkheid van conversational human voice om er voor te zorgen dat consumenten een gevoel van een one-to-one gesprek ervaren in plaats van een one-to-many gesprek. Een one-to-one gesprek komt menselijker en persoonlijker over dan een one-to-many gesprek en dit zorgt voor een betere relatiekwaliteit (Constantinides & Fountain, 2008; Kelleher & Miller, 2006; Van Noort & Willemsen, 2012). Een concept dat nauw verbonden lijkt te zijn met conversational human voice en webcare is social presence (Park & Lee, 2013; Lee, 2013). Social presence gaat over hoe nabij en aanwezig iemand aanvoelt (Biocca, Harms & Burgoon, 2003; Lee & Jang, 2013; Sallnäs, Rassmus-Gröhn & Sjöström, 2000). Tu en McIsaac (2002) omschrijven dit enigszins anders en definiëren social presence als een maatstaaf waarmee je een gevoel van samenhorigheid kunt meten in een online omgeving. Social presence lijkt evenals conversational human voice een belangrijke onderliggende factor voor de effecitiviteit van webcare te zijn. Wanneer consumenten namelijk een gevoel van social presence ervaren, zijn consumenten eerder geneigd de interactie aan te gaan (Biocca, Harms & Burgoon, 2003). Daarnaast heeft social presence een positieve invloed op relationele uitkomsten en bevordert de waarneming van social presence tevens hoe online communicatie wordt beoordeeld (Tu & McIsaac, 2002). Deze gevolgen zijn te verklaren doordat mensen sociale wezens zijn die opzoek zijn naar contact met anderen en social presence een gevoel van een menselijk contact creëert (Biocca, Harms & Burgoon, 2003; Park & Lee, 2013).
Social presence kan op verschillende manieren gemeten worden. Zo kan social presence gemeten worden middels een serie van bipolaire schalen: sociaal/onsociaal, persoonlijk/onpersoonlijk, gevoelig/ongevoelig en warm/koud (Biocca, Harms & Burgoon, 2003; Sallnäs, Rassmus-Gröhn, & Sjöström, 2000; Tu & McIsaac, 2002). Echter worden volgens Tu en McIsaac (2002) niet alle dimensies geconceptualiseerd in een dergelijke schaal. Deze bipolaire schalen zeggen namelijk vooral iets over het sociale aspect van social presence en weinig over de aanwezigheid ofwel het ‘presence’ gedeelte. Een andere mogelijkheid om social presence te meten is om naar de sociale oordelen van consumenten te kijken. Ook deze manier lijkt echter onjuist, omdat het te veel om sociale aantrekkingskracht lijkt te gaan en niet over een gevoel van samenzijn (Biocca, Harm & Burgoon, 2003).
Naast deze verscheidenheid aan schalen valt op dat social presence ook veelvuldig wordt gemeten door te kijken naar de mate waarin er sprake is van zowel intimacy als immediacy (Biocca, Harms & Burgoon, 2003; Gunawardena & Zittle, 1997; Lee, 2013; Kaplan & Haenlein, 2010; Tu & McIsaac, 2002). Met intimacy wordt gedoeld op hoe nabij iemand aanvoelt. De mate van intimacy zegt iets over de relatie tussen personen en kan versterkt worden door onder andere oogcontact, lachen of bepaalde gespreksonderwerpen (Biocca, Harms & Burgoon, 2003; Gunawardena & Zittle, 1997). Immediacy zegt iets over de psychologische afstand dat een individu kan hebben met een gesprekspartner, het gaat hierbij om het gevoel van afstand tussen personen (Biocca, Harms & Burgoon, 2003; Gunawardena & Zittle, 1997). Hierbij lijken zowel het ‘social’ als het ‘presence’ gedeelte van social presence te worden gemeten. Om die reden en kijkend naar het veelvuldig gebruik van een dergelijke operationalisatie, is besloten om ook in dit onderzoek social presence te conceptualiseren middels de mate van intimacy en immediacy.
Kijkend naar de begrippen conversational human voice en sociale presence valt op dat beide in veel onderzoeken als twee losstaande begrippen worden gebruikt (Lee, 2013; Van Noort & Willemsen, 2012). Toch komt het ook voor dat social presence en conversational human voice door elkaar heen worden gebruikt alsof het eenzelfde construct betreft (Park & Lee, 2013). Zo wordt door Park en Lee (2013) verondersteld dat conversational human voice integraal gerelateerd is aan social presence. Een gevoel van intimiteit kan bijvoorbeeld gecreerd worden door te spreken met een conversational human voice (Park & Lee, 2013). De vraag rijst, hoe deze twee begrippen zich nu werkelijk tot elkaar verhouden en daarom zal in dit onderzoek een antwoord worden gezocht op de volgende onderzoeksvragen:
RQ1: In hoeverre zijn social presence en conversational human voice conceptueel verschillende constructen?
RQ2: In hoeverre relateren social presence en conversational human voice aan elkaar?
Effect van social presence en conversational human voice
Om uiteindelijk uitspraken te kunnen doen over de effectiviteit van webcare en de invloed van de onderliggende mechanismen conversational human voice en social presence, zal getest worden of de doelen van webcare worden bereikt. Ofwel, is er een goede relatie tussen de organisatie en de consument en zijn er positieve eWOM intenties bij de consument (Brown, Barry, Dacin & Gunst, 2005; Hon & Grunig, 1999; Park & Lee, 2013; Van Noort & Willemsen, 2012).
eWOM intenties zeggen iets over de toekomstige uitingen van consumenten. Zo zeggen positieve eWOM intenties iets over de kans dat een consument in de toekomst een merk of product online zal aanraden (Brown, Barry, Dacin & Gunst, 2005; Park & Lee, 2013). Zoals al eerder besproken heeft NWOM een sterk negatief effect op de keuzeprocessen van consumenten (Vermeulen & Seegers, 2009; Van Noort & Willemsen, 2012). Wanneer webcare er voor kan zorgen dat NWOM minder voorkomt en positieve eWOM intenties juist worden bevorderd, dan is dit gunstig voor organisaties. Het verbetert immers de aankoopintenties van consumenten (Duan, Gu & Whinston, 2008; Jansen, Zhang, Sobel & Chowdury; 2009). Uit onderzoeken blijkt dat een gevoel van social presence zorgt voor meer interacties (Biocca, Harms & Burgoon, 2003; Tu & McIsaac, 2002). Ofwel, de intenties tot eWOM nemen toe wanneer er een gevoel van social presence is gecreëerd. Dit effect is nog niet aangetoond voor conversational human voice, maar omdat social presence en conversational human voice nauw verbonden met elkaar lijken te zijn kan eenzelfde effect worden verwacht (Park & Lee, 2013). Op basis hiervan kan de vierde hypothese worden vormgegeven:
H4: Conversational human voice (a) en social presence (b) hebben een positief effect op eWOM intentie.
Het tweede doel van webcare is het creëren van een goede relatie met de consument (Park & Lee, 2013; Van Noort & Willemsen, 2012). Hoe de kwaliteit van een relatie beoordeeld wordt, hangt af van vier factoren (Hon & Grunig, 1999; Kelleher, 2009).
Relationele kwaliteit wordt bepaald door de mate van vertrouwen, verbondenheid, tevredenheid en in hoeverre er sprake is van wederkerige controle (Hon & Grunig, 1999). Wanneer de relatie kwaliteit goed is, is de kans op een langdurige relatie groter en zijn merkattitudes en aankoopgedrag veelal ook positiever (Hon & Grunig, 1999). Door Kelleher (2009) wordt gesteld dat conversational human voice een gevoel van vertrouwen, tevredenheid, betrokkenheid en een gevoel van wederzijdse controle stimuleert. Ofwel het hanteren van een conversational human voice versterkt de relationele kwaliteit. Dit effect is niet aangetoond voor social presence, maar omdat social presence nauw verbonden lijkt te zijn met conversational human voice kan eenzelfde worden verwacht (Park & Lee, 2013). Op basis van deze verwachtingen kan de vijfde hypothese worden geformuleerd:
H5: Conversational human voice (a) en social presence (b) hebben een positief effect op relationele kwaliteit.
Methoden
Ontwerp en proefpersonen
Om de onderzoeksvragen te beantwoorden en om de hypotheses te kunnen verwerpen of aannemen is een experiment uitgevoerd. Dit experiment had een 2 (reactieve versus proactieve webcarestrategie) x 2 (persoonlijke versus onpersoonlijke webcarestrategie) design. In totaal deden er 241 respondenten mee aan het experiment, daarvan hebben 205 respondenten de vragenlijst volledig ingevuld (waarvan 58% vrouw en 42% man). Alleen de respondenten die de volledige vragenlijst hebben ingevuld zullen worden geanalyseerd in dit onderzoek (N = 205). Wat betreft opleidingsniveau hadden respondenten gemiddeld een HBO niveau (M = 5,06, SD = 0,99) en de leeftijd van de respondenten lag tussen de 17 en 73 jaar (M = 36,42, SD = 15,20).
Stimulusmateriaal
Voor het stimulusmateriaal van dit onderzoek is gebruik gemaakt van het sociale medium Twitter. Er is voor Twitter gekozen als platform, omdat Twitter op dit moment een van de populairste sociale media is. Bovendien komt NWOM op dit platform veelvuldig voor, met als gevolg dat op Twitter ook aan webcare wordt gedaan door bedrijven (Hennig-Thurau et al., 2010; Jansen, Zhang, Sobel & Chowdurry, 2009; Schultz, Utz & Göritz, 2011).
Het stimulusmateriaal voor dit experiment bestond uit een NWOM bericht en een tweet bestaande uit een webcare reactie vanuit een organisatie (zie voor een gedetailleerde beschrijving bijlage drie). Alle tweets zijn verzonnen evenals het Twitter profiel van de consument genaamd Robin de Jong. Voor de naam Robin de Jong is gekozen omdat het een uniseks naam betreft. Verder betrof de profielfoto van de consument de standaard Twitter afbeelding die elke gebruiker krijgt na aanmelding. Er is voor deze uniseks naam en algemene profielfoto gekozen zodat de invloed ervan zo neutraal mogelijk wordt gehouden. De keuze voor de organisatie betreft echter wel een bestaand bedrijf genaamd Coolblue. Hiervoor is gekozen na het doen van een pretest (zie bijlage een).
Het NWOM bericht op Twitter betrof een klacht over de levering van een besteld product bij Coolblue. Dit NWOM bericht en de webcare reactie die daarop volgde waren gemanipuleerd om het effect van webcare personalisering en webcare wenselijkheid te testen. Er is gekozen voor twee typen consumentenberichten. Het ene NWOM bericht is
gemanipuleerd zodat het bij een reactieve wecare strategie past. Dit bericht was duidelijk gericht aan Coolblue en betrof een vraag: “Waarom ben ik nog steeds aan het wachten op mijn bestelling, @Coolblue??? Vrijdag verstuurd, aflevering eerst zaterdag, toen maandag en nu onbekend. Lekkere bezorgservice. NOT!!!”. Het andere consumentenbericht paste bij een proactieve webcare strategie en bestond uit een klacht zonder aanhef en gerichte vraag: “Nog steeds aan het wachten op mijn bestelling van Coolblue. Vrijdag verstuurd, aflevering eerst zaterdag, toen maandag en nu onbekend. Lekkere bezorgservice. NOT!!!”.
Op de twee consumentenberichten konden verschillende webcare reacties volgen. Er zijn vier webcare reacties vanuit Coolblue gecreëerd en deze verschilden op basis van webcare personalisering en webcare wenselijkheid. Zo waren twee van de vier webcare reacties gepersonaliseerd. Deze tweets zijn gepersonaliseerd door de naam van de consument te noemen, vanuit enkelvoud te spreken in plaats van meervoud (ofwel “ik” in tegenstelling tot “wij” of “ons”) en door af te sluiten met de naam van een Coolblue medewerker. Bij de onpersoonlijke webcare reacties werd vanuit meervoud gesproken (ofwel vanuit Coolblue en “ons”), de naam van de consument werd niet genoemd en de tweet werd niet afgesloten met de naam van een webcaremedewerker.
Naast het verschil in webcare personalisering konden de webcare reacties ook verschillen op basis van webcare wenselijkheid. De reactieve webcare reactie volgde zoals eerder gezegd op een NWOM bericht van een consument waaruit bleek dat een reactie gewenst was. Dat het een reactieve webcare reactie betrof bleek overigens doordat in de reactie de consument werd bedankt voor het sturen van het NWOM bericht. De proactieve webcare reactie volgde zoals eerder benoemd op een NWOM bericht waarin niet expliciet om een reactie werd gevraagd. Dat het een proactieve reactie betrof bleek uit de inhoud van het webcare bericht, want daarin stond dat de organisatie een tweet voorbij had zien komen van de consument. Hiermee gaf de organisatie aan dat het niet om een gerichte tweet ging waarin expliciet was gevraagd om een reactie.
Pretest: Merkkeuze
Om te bepalen welk merk het beste geselecteerd kon worden voor de stimuli van dit onderzoek is een pretest gedaan (zie voor een gedetailleerde beschrijving bijlage een). In deze eerste pretest zijn 19 respondenten ondervraagd (N = 19). Aan deze respondenten zijn vier merken voorgelegd en bij elk merk zijn vijf stellingen gegeven. Middels deze stellingen werd
de merkattitude van de respondenten gemeten voor alle merken. Op elke stelling kon geantwoord worden middels een 7-Punts Likertschaal lopend van zeer mee oneens tot zeer mee eens, waardoor uiteindelijk bepaald kon worden of de merkattitude positief, neutraal of negatief was.
De gemiddelde merkattitude over KLM (M = 5,85, SD = 0,45), ING (M = 5,16, SD = 1,25) en de ANWB (M = 5,68, SD = 0,95) bleek significant boven de midden categorie van de schaal te liggen en is daarmee positief te noemen. Het merk Coolblue werd daarentegen neutraal beoordeeld, zo scoorden respondenten gemiddeld een vier (M = 4,22, SD = 0,40, p = 0,03). Het resultaat van deze score was significant ten opzichte van de midden categorie vier. Er is daarom gekozen om Coolblue voor de stimuli van dit onderzoek te gebruiken. Respondenten zijn namelijk gemiddeld meer neutraal over Coolblue dan over de andere merken. De neutraliteit van de merkattitude is van belang voor dit onderzoek, omdat hierdoor de effecten van de webcarestrategieën het meest zuiver gemeten kunnen worden.
Pretest: Stimulusmateriaal
In de tweede pretest is onderzocht of het gecreëerde stimulus materiaal het gewenste effect had (zie voor een gedetailleerde beschrijving bijlage twee). Zoals verwacht werden beide consumentenberichten als negatief, geloofwaardig en realistisch beoordeeld (zie voor een gedetailleerde resultaat beschrijving bijlage twee). Echter werd bij het zien van de NWOM berichten in elk geval aangegeven dat om een reactie van het bedrijf werd gevraagd. Terwijl het ene NWOM bericht vragend moest zijn, maar het andere NWOM bericht niet. Om die reden is besloten de NWOM berichten in het stimulusmateriaal enigszins aan te passen.
Wat betreft de webcarereacties, werden zowel de persoonlijke als onpersoonlijke webcarereacties gezien zoals bedoeld. Ook de reactieve webcarereacties werden door de respondenten juist beoordeeld. Het resultaat voor de proactieve webcarereacties was echter niet gewenst. Bij de gecreëerde proactieve webcarereacties gaven respondenten aan dat de twitteraar een reactie verwachtte van Coolblue, terwijl dit niet de bedoeling was. Dit duidde er dan ook op dat de betreffende webcare reacties aangepast moesten worden.
Omdat uit de tweede pretest is gebleken dat het materiaal niet het volledig gewenste effect had, is besloten om de stimuli aan te passen (zie hiervoor bijlage drie). In het nieuwe materiaal is duidelijker gebruik gemaakt van vraagtekens om zo het stellen van een vraag te
weg gelaten. Ook de tekst van de klacht is aangepast, waardoor het nog duidelijker werd dat het om een frustrerende ervaring en online klacht ging. Ook zijn de gebruikte namen veranderd in uniseks namen, zodat deze zo neutraal mogelijk waren. Tevens is de profielfoto van de consument aangepast naar de standaard afbeelding die twitteraars krijgen wanneer zij zich aanmelden op dit sociale medium.
Procedure
Nadat het definitieve materiaal was gecreëerd en verwerkt in een online vragenlijst zijn respondenten benaderd via Twitter, Facebook, LinkedIn en directe mailingen. Via een bericht werd opgeroepen mee te doen aan het online onderzoek. Door middel van een link in dit bericht kwamen respondenten bij de digitale vragenlijst terecht. Vervolgens werden de respondenten random verdeeld over vier groepen en elke groep kreeg andere stimuli te zien tijdens het online experiment. Er is gekozen om respondenten de online vragenlijst toe te sturen en in hun eigen omgeving in te laten vullen, om de context waarin de Twitter berichten getoond werden zo normaal mogelijk te houden.
De online vragenlijst begon met een introductie waarin werd uitgelegd wat voor type experiment het betrof. Ook werd de reden van het onderzoek uiteengezet en het onderwerp van het experiment kort toegelicht (zie bijlage vier voor een gedetailleerde beschrijving van de gehele vragenlijst). Deze uitleg werd afgesloten met de vraag of de respondent akkoord ging met deelname aan het onderzoek. Dit had als doel de respondent bewust te maken van de deelname aan het experiment. Na de introductietekst volgde een korte uitleg over het merk Coolblue en vervolgens werden de stimuli getoond. Respondenten werd gevraagd de gemanipuleerde Twitter berichten aandachtig te lezen.
Na het zien van de gemanipuleerde Twitter berichten zijn allereerst vragen gesteld die social presence en conversational human voice meten. Hierop volgden vragen over de relationele kwaliteit tussen de consument en organisatie en vragen die de eWOM intentie van die consument konden meten. Daarna volgde een manipulatiecheck om te meten of de klachten en reacties door de respondent werden ervaren zoals bedoeld. Uiteindelijk eindigde de online vragenlijst met een aantal controle vragen waarin vragen werden gesteld over twittergebruik, online shopgedrag, leeftijd, geslacht en opleidingsniveau.
Instrumentatie
Om de relatiekwaliteit te meten is de verkorte versie van de Relationship Measurement Scale van Hon en Grunig (1999) gebruikt, deze is ook toegepast door Kelleher (2009). De Relationship Measurement Scale bestaat uit vier onderdelen, namelijk vertrouwen, wederkerige controle, verbondenheid en tevredenheid. Elk onderdeel bestaat uit een aantal items die beoordeeld kunnen worden middels een 7-Punts Likertschaal waarbij 1=”Zeer mee oneens” en 7=”Zeer mee eens”. Voor elk onderdeel is een factor analyse uitgevoerd en is Cronbachs Alpha berekend om de betrouwbaarheid van de onderdeelschalen te bepalen. Het onderdeel vertrouwen (α = 0,93) was betrouwbaar. Uit de factoranalyse voor het onderdeel controle bleek echter dat niet alle vijf items op één component laden, de item “In haar omgang met mensen zoals ik gedraagt Coolblue zich autoritair” is daarom weg gelaten uit de schaal. Voor de overige vier items is Cronbachs Alpha (α = 0,84) berekend en daaruit bleek dat de schaal met de vier items wel betrouwbaar was. Uit de berekening van Cronbachs Alpha voor het onderdeel verbondenheid bleek dat de betrouwbaarheid van de schaal niet voldoende was (α = 0,63). Door het item “Ik geef helemaal niks om Coolblue” te verwijderen werd de schaal wel betrouwbaar (α = 0,88) en er is daarom besloten om dit item uit de schaal te verwijderen. Ook bij het berekenen van Cronbachs Alpha voor het onderdeel tevredenheid bleek dat de schaal pas betrouwbaar werd als het item “Coolblue faalt erin om de behoeftes van mensen zoals ik te vervullen” werd verwijderd (α = 0,87).
eWOM intentie is gemeten met behulp van de schaal die is gevonden in Brown et al. (2005). Deze schaal bestaat uit twee items waarop tevens geantwoord kon worden middels een 7-Punts Likertschaal (1=”Zeer onwaarschijnlijk” en 7=”Zeer waarschijnlijk”). De twee items waren “Als een familielid, vriend(in) of kennis op zoek zou zijn naar een online retailer, hoe waarschijnlijk is het dat jij Coolblue zou noemen?” en “Als je een familielid, vriend(in) of kennis zou moeten helpen bij het selecteren van een online retailer, hoe waarschijnlijk is het dat jij dan Coolblue zou aanraden?”. De schaal was betrouwbaar (α = 0,94).
Overeenkomstig met Van Noort en Willemsen (2012) is de schaal van Kelleher en Miller (2006) gebruikt om de variabele conversational human voice te meten. Deze schaal bestaat uit tien items. Deze konden beoordeeld worden middels een 7-Punts Likertschaal lopend van 1=“Zeer mee oneens” tot 7=“Zeer mee eens”. Een voorbeeld van een item is
“Coolblue staat open voor dialoog” en “Coolblue probeert te communiceren op een menselijk manier”. De schaalontwikkeling staat verder beschreven in de resultatensectie.
In dit onderzoek is social presence gemeten met drie items in navolging van Biocca, Harms en Burgoon (2003) en Lee en Nass (2005). Respondenten moesten aangeven op een 7-Punts Likertschaal die liep van 1=”Zeer mee oneens” tot 7=”Zeer mee eens” in hoeverre ze het eens waren met de stellingen “Ik had het gevoel dat de consument een gesprek voerde met een echt persoon”, “Het is eenvoudig om de verzender van de Coolblue tweet levendig voor te stellen” en “Ik had het gevoel dat Coolblue rechtstreeks sprak met de consument”. Evenals conversational human voice zal ook social presence nader worden uitgelicht in de resultatensectie.
Conceptueel model
H2 H4 H1 RQ1 Proactieve versus Reactieve webcare Persoonlijke versus Onpersoonlijke webcare Conversational Human Voice Social Presence Relatie kwaliteit eWOM intenties H3 H5 RQ2Resultaten
Schaalontwikkeling
Voordat de data geanalyseerd kunnen worden, moeten eerst verschillende schalen ontwikkeld worden, waaronder ook de schalen voor conversational human voice en social presence. Voordat een schaal werd gecreëerd is een factoranalyse gedaan met de tien items die conversational human voice behoren te meten. Uit deze factoranalyse bleek dat de items verdeeld zijn over twee factoren. De eerste component verklaard voor 49,2 procent de variantie in de variabelen (EV = 5,47) en de tweede component voor 16,2 procent (EV = 1,07). De items “Coolblue probeert interessant te zijn in haar communicatie” en “Coolblue gebruikt humor in haar communicatie” laden niet op de eerste component en daarom is besloten om deze weg te laten uit de schaal. De resultaten van Cronbachs Alpha (α = 0,92) laten zien dat de overgebleven acht items een betrouwbare schaal vormen om conversational human voice te meten. Met deze items is dan ook een nieuwe schaal gecreëerd en deze zal in het vervolg van het onderzoek gebruikt worden.
Ook om social presence te kunnen meten moest een schaal worden gecreëerd. Er is allereerst een factoranalyse gedaan met de drie items die social presence behoren te meten. Uit de factoranalyse (EV = 2,87) en een berekening van Cronbachs Alpha (α = 0,80) bleek dat de drie items die social presence behoren te meten een betrouwbare schaal vormen. Met deze drie items is dan ook een nieuwe schaalvariabele gecreëerd.
Met een factoranalyse kan tevens worden gecontroleerd of de variabelen social presence en conversational human voice eenzelfde zijn. Zo kan een antwoord worden gegeven op de eerste onderzoeksvraag waarin wordt bevraagd in hoeverre de constructen social presence en conversational human voice van elkaar verschillen (RQ1). Aangezien uit bovenstaande al is gebleken dat twee items niet passen bij de schaal van conversational human voice, zijn deze ook bij de factoranalyse weggelaten waarin zowel de items van social presence als conversational human voice worden geanalyseerd. Uit de factor analyse blijkt duidelijk dat er twee componenten zijn. De eerste component (EV = 6,18) bestaat uit alle items die conversational human voice meten, de tweede component (EV = 1,22) betreft alle items van social presence. Op basis hiervan kan dus geconcludeerd worden dat social presence en conversational human voice twee verschillende constructen zijn.
Manipulatiecheck
Voordat de andere onderzoeksvraag en de hypotheses getest konden worden, is een manipulatiecheck gedaan vergelijkbaar met de tweede pretest. Hiervoor is gekozen, omdat na de tweede pretest de stimuli zijn aangepast. Met een manipulatiecheck is gecontroleerd of het verbeterde stimulus materiaal op de gewenste manier geïnterpreteerd wordt door de respondenten.
Er is allereerst onderzocht of de stimuli geïnterpreteerd werden als reactieve en proactieve webcare. Zoals bedoeld, reageerden de respondenten die een reactieve tweet zagen significant als meer gericht (MReactief = 4,04, SD = 1,88) dan respondenten die de proactieve tweet zagen (MProactief = 3,49, SD = 1,64; t(203) = 2,23, p = 0,03). Ook is gekeken in hoeverre de respondenten vonden dat er om een reactie werd gevraagd in het consumentenbericht. Er kan met zekerheid geconcludeerd worden dat de proactieve groep minder het gevoel had dat er in hun tweet om een reactie werd gevraagd dan de reactieve groep (MReactief = 4,01, SD = 1,94; MProactief = 3,27, SD = 1,74; t(203) = 2,88, p = 0,00).
Tot slot is gecontroleerd of de stimuli voldoende gepersonaliseerd waren wanneer dit nodig was. Om dit te testen is aan de respondenten de stelling “Het is duidelijk wie er reageerde vanuit Coolblue” voorgelegd. Hieruit bleek een significant verschil, de ene groep beoordeelde de reactie die zij zagen vanuit Coolblue inderdaad als meer persoonlijk dan de andere groep (MPersoonlijk = 4,43, SD = 1,85; MOnpersoonlijk = 2,74, SD = 1,51; t(197,29) = 7,16, p = 0,00).
Covariabelen
Om te bepalen welke variabelen als covariaten meegenomen moeten worden in het vervolg van de analyses zijn correlaties tussen verschillende variabelen bestudeerd, zie tabel één voor de Pearson correlatiecoëfficiënten.
Uit de correlatietest bleek dat Twittergebruik negatief correleert met conversational human voice. Dit betekent dat hoe minder er gebruik wordt gemaakt van Twitter, hoe minder er een conversational human voice wordt ervaren. Verder bleek online shopgedrag positief te correleren met intentie tot eWOM en relatiekwaliteit. De bekendheid met Coolblue hing positief samen met eWOM intentie, relatiekwaliteit, conversational human voice en social presence. Ofwel, hoe meer bekend iemand is met Coolblue hoe groter de eWOM intentie is
en hoe positiever de relatiekwaliteit wordt beoordeeld. Ook wordt de mate van conversational human voice en social presence beter waargenomen als respondenten bekend zijn met Coolblue. Niet alleen de bekendheid met Coolblue en het online shopgedrag correleren met eWOM intenties. Ook geslacht hangt hier mee samen, zo blijken mannen meer geneigd om aan eWOM te doen dan vrouwen. Tot slot valt op dat leeftijd negatief correleert met conversational human voice en social presence, oftewel hoe jonger iemand is hoe meer social presence en conversational human voice worden waargenomen.
Middels deze correlatietest kan tevens een antwoord worden gegeven op de tweede onderzoeksvraag. Hierin wordt bevraagd in hoeverre social presence en conversational human voice aan elkaar relateren (RQ2). Kijkend naar Tabel 1 valt op dat er een significante correlatie is tussen conversational human voice en social presence (r = 0,57, p < 0,01). Oftewel, hoe meer social presence wordt waargenomen, hoe meer conversational human voice wordt ervaren en andersom.
Tabel 1
Correlaties tussen de verschillende variabelen die gebruikt zijn in dit onderzoek
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 Twittergebruik -
2 Online shopgedrag -,16* -
3 Bekend met Coolblue -,19** ,23** -
4 Geslacht -,17* -,04 -,17* -
5 Opleiding -,07 ,03 ,04 0,08 -
6 Leeftijd ,07 -,06 ,12 -,10 -,32** -
7 eWOM intentie -,02 ,16* ,28** -,14* -,08 ,04 -
8 Relatiekwaliteit -,08 ,15* ,29** -,09 -,11 -,10 ,51** -
9 Conversational human voice -,14* ,08 ,26** ,03 -,01 -,23** ,39** ,70** -
10 Social presence -,09 ,02 ,20** -,02 -,04 -,15* ,32** ,57** ,57** -
* Correlatie is significant op p < ,05. ** Correlatie is significant op p < ,01.
Effectiviteit webcare
Om inzicht te krijgen in wat de meeste effectieve webcarestrategieën zijn, is een MANOVA uitgevoerd met webcare wenselijkheid en personalisatie als onafhankelijke variabelen en conversational human voice en social presence als afhankelijke variabelen. Twittergebruik,
in de analyse. De eerste hypothese veronderstelde dat het effect van een reactieve strategie leidt tot meer conversational human voice (a) en social presence (b) dan een proactieve webcare strategie (H1). Er werden echter geen significante resultaten gevonden en de eerste hypothese kan daardoor in zijn geheel verworpen worden (Wilks’ Lambda = 1,00, F(2,200) = 0,42, p = 0,66). Oftewel, er is geen verschil te vinden in het effect van reactieve (MReactief = 4,40, SD = 0,14) en proactieve webcare (MProactief = 4,58 , SD = 0,14) op social presence en ook niet op conversational human voice (MReactief = 4,53, SD = 0,12; MProactief = 4,61,
SD = 0,12).
De tweede hypothese die is onderzocht veronderstelde dat een persoonlijke webcare strategie leidt tot meer conversational human voice (a) en social presence (b) dan een onpersoonlijke webcare strategie (H2). Tussen een persoonlijke en onpersoonlijke webcare strategie bleken significante verschillen te bestaan (Wilks’ Lambda = 0,97, F(2,200) = 3,00, p = 0,05). Univariate resultaten lieten zien dat bij een persoonlijke webcare strategie inderdaad hoger gescoord werd op zowel social presence (MPersoonlijk = 4,71, SD = 0,14;
MOnpersoonlijk = 4,27, SD = 0,14; F = 5,08, p = 0,02) als op conversational human voice
(MPersoonlijk = 4,61, SD = 0,11; MOnpersoonlijk = 4,53, SD = 0,12; F = 0,25 , p = 0,62). Daarmee bieden de resultaten steun voor een hoofdeffect van personalisering op social presence en conversational human voice.
Tot slot veronderstelde hypothese drie een interactie effect tussen een persoonlijke webcare strategie en reactieve webcare strategie (H3). Echter bleek uit de MANOVA dat er geen significant effect kan worden gevonden (Wilks’ Lambda = 1,00, F(2,200) = 0,23, p = 0,80). De derde hypothese kan hierdoor worden verworpen.
Conversational human voice en social presence
Om een antwoord te geven op de vierde en vijfde hypothese is tweemaal een meervoudige regressieanalyse uitgevoerd. In de vierde hypothese werd verondersteld dat conversational human voice (a) en social presence (b) een positief effect hebben op eWOM intentie (H4). Bij de meervoudige regressieanalyse die hiervoor werd gebruikt waren conversational human voice en social presence de onafhankelijke variabelen en eWOM intentie de afhankelijke variabele. Uit de meervoudige regressieanalyse blijkt dat vijftien procent van de verschillen in eWOM intentie voorspeld worden door conversational human voice en social presence (R2 = 0,15, F(2, 202) = 19,58, p = 0,00). Deze variantie bleek echter alleen verklaard te worden
door de significante positieve relatie tussen conversational human voice en eWOM intentie (b* = 0,31, t = 3,89, p = 0,00). Oftewel, hoe meer er conversational human voice wordt ervaren, hoe groter de eWOM intentie wordt. Hypothese 4a kan hierdoor aangenomen worden, maar hypothese 4b waarin verondersteld wordt dat social presence een positief effect heeft op eWOM intentie kan worden verworpen.
Tot slot is nog eens een meervoudige regressieanalayse uitgevoerd om de vijfde hypothese te toetsen. In de vijfde hypothese werd verondersteld dat conversational human voice (a) en social presence (b) een positief effect hebben op relationele kwaliteit. In de meervoudige regressieanalyse waren conversational human voice en social presence dan ook opnieuw de onafhankelijke variabelen en bestond de afhankelijke variabele uit relationele kwaliteit. Uit de regressieanalyse blijkt dat 53 procent van de verschillen in relationele kwaliteit voorspeld worden door conversational human voice en social presence (R2 = 0,53).
Dit betreft een sterke relatie en het resultaat bleek significant (F = 114,86, df = 2, 202, p = 0,00). Bovendien hebben zowel conversational human voice (b* = 0,55, t = 9,45, p = 0,00) als social presence (b* = 0,25, t = 4,31, p = 0,00) een significante en sterke relatie met relationele kwaliteit. Dit betekent dat hoe meer conversational human voice en social presence er wordt waargenomen, hoe beter de relationele kwaliteit beoordeeld wordt. De vijfde hypothese kan dus worden aangenomen.
Conclusie en discussie
Dit onderzoek richt zich op de vraag onder welke omstandigheden en via welke mechanismen webcare het meeste effect heeft op relationele kwaliteit en eWOM intentie. Hiertoe zijn de individuele én gecombineerde effecten van webcare wenselijkheid en personalisering onderzocht. Tevens is bestudeerd in hoeverre social presence en conversational human voice deze webcare effecten verklaren en tot slot is nagegaan in hoeverre conversational human voice en social presence zich tot elkaar verhouden.
In de eerste hypothese werd verondersteld dat het effect van een reactieve webcare strategie leidt tot meer conversational human voice en social presence dan een proactieve webcare strategie (H1). Op basis van de gevonden resultaten kan deze hypothese verworpen worden. Er werd namelijk geen hoofdeffect gevonden voor webcare wenselijkheid. Zowel voor social presence als conversational human voice was er geen verschil in de effecten vindbaar na blootstelling aan reactieve versus proactieve webcare. Wel lieten de resultaten een hoofdeffect zien voor personaliseren. Bij het inzetten van een persoonlijke webcare strategie werd hoger gescoord op zowel conversational human voice als social presence. De tweede hypothese, welke veronderstelde dat een persoonlijke webcare strategie tot meer conversational human voice en social presence leidt dan een onpersoonlijke webcare strategie, kon daarmee aangenomen worden (H2). De derde hypothese, die een interactie effect verwachtte tussen webcare wenselijkheid en personalisering, kon echter niet worden aangenomen (H3). Tegenstrijdig met de verwachting, lieten de resultaten namelijk zien dat het effect van personalisering niet versterkt wordt door webcare wenselijkheid.
Hypothese vier werd deels aangenomen. In de vierde hypothese werd gesteld dat conversational human voice en social presence een positief effect hebben op eWOM intentie (H4). Uit de resultaten bleek dat alleen conversational human voice een significant positieve relatie heeft met eWOM intentie. Wanneer er door consumenten meer conversational human voice wordt ervaren, zorgt dit voor meer eWOM intenties. Dit resultaat werd echter niet voor social presence gevonden. Daarentegen lieten de resultaten wel zien dat zowel conversational human voice als social presence een positief effect hebben op relationele kwaliteit. De vijfde hypothese kon daarmee volledig aangenomen worden (H5).
Naast bovengenoemde hypotheses is ook antwoord gezocht op een tweetal onderzoeksvragen. In de eerste onderzoeksvraag werd bevraagd in hoeverre social presence
en conversational human voice verschillende constructen zijn. In de tweede onderzoeksvraag werd bevraagd in hoeverre conversational human voice en social presence aan elkaar relateren. De resultaten toonden aan dat conversational human voice en social presence significant gecorreleerd zijn. Er kan dus geconcludeerd worden dat wanneer iemand meer social presence ervaart, ook meer conversational human voice ervaart. Ondanks dat conversational human voice en social presence gerelateerd zijn, blijken ze verschillende constructen te meten. Dit bleek reeds uit de toetsen op de voorgaande hypothesen. Conversational human voice en social presence hebben verschillende antecedenten en effecten. Dit werd nog eens bevestigd met een factoranalyse, welke liet zien dat social presence en conversational human voice conceptueel verschillend zijn.
Theoretische en praktische implicaties
Wanneer de gevonden resultaten naast voorgaande onderzoeken worden gelegd, valt allereerst op dat de bevindingen van Van Noort en Willemsen (2012) niet geheel ondersteund worden. Er werd in dit onderzoek namelijk geen significant verschil gevonden in de effecten van een reactieve versus proactieve webcare strategie. Dat er geen hoofdeffect van webcare wenselijkheid werd gevonden, kan wellicht verklaard worden doordat de aanwezigheid van bedrijven op sociale media door consumenten tegenwoordig als gewoon wordt beschouwd (Ter Voert, 2013). Deze gewenning kan mogelijk als gevolg hebben dat proactieve webcare niet meer als storend en onwenselijk wordt ervaren, maar juist wordt verwacht en gewenst is (Ter Voert, 2013). Hierdoor kan mogelijk verklaard worden dat in dit onderzoek reactieve en proactieve webcare in gelijke mate effectief bleek.
Naast de individuele effecten van webcare wenselijkheid is tevens gekeken naar de geïsoleerde effecten van webcare personalisering. Uit de resultaten bleek een hoofdeffect voor personalisering en dit is in overeenstemming met de resultaten uit eerdere onderzoeken (Fourniet & Avery, 2011; Kwon & Sung, 2011; Rybalko & Seltzer, 2010; Weinberg & Pehlivan, 2011). Daarin werd tevens gesteld dat een persoonlijke webcare strategie effectiever is dan een onpersoonlijke webcare strategie. Dit kan verklaard worden doordat consumenten behoefte hebben aan persoonlijke en relatiegeoriënteerde boodschappen in plaats van uitingen die gedreven worden door commerciële doelen (Kwon & Sung, 2011; Weinberg & Pehlivan, 2011).
Niet alleen de geïsoleerde effecten van webcare wenselijkheid en personalisering zijn onderzocht, er is ook gekeken naar de gecombineerde effecten van deze webcare strategieën. Hiermee werd een antwoord gegeven op de vraag of het ongunstige effect van proactieve webcare ten opzichte van reactieve webcare opgeheven kan worden als de webcare gepersonaliseerd is (Van Noort & Willemsen, 2012). Kijkend naar de resultaten van dit onderzoek bleek dit niet het geval. Dit kan wellicht verklaard worden doordat er in dit onderzoek geen significante verschillen in webcare wenselijkheid werden gevonden en alleen een hoofdeffect van webcare personalisering.
De resultaten van dit onderzoek hebben vervolgens inzicht verschaft in de onderliggende mechanismen die de effectiviteit van webcare lijken te verklaren (Park & Lee, 2013; Lee, 2013; Van Noort & Willemsen, 2012). Uit dit onderzoek bleek dat met name conversational human voice bepalend is voor de effectiviteit van webcare. Conversational human voice heeft namelijk zowel een positieve invloed op eWOM intenties als op relatiekwaliteit. Dit is in lijn met het onderzoek van Van Noort en Willemsen (2012) waarin werd gesteld dat een natuurlijke, niet-persuasieve, open en betrokken gespreksstijl zorgt voor een betere beoordeling van webcare activiteiten. De verwachting van Park en Lee (2013) en Lee (2013) dat social presence bepalend is voor de effectiviteit van webcare werd echter niet volledig ondersteund. Zo bleek uit de resultaten dat social presence alleen een positieve invloed heeft op relatiekwaliteit en niet op eWOM intenties. Daarmee biedt dit onderzoek ook geen steun voor de uitspraken van Biocca, Harms en Burgoon (2003) waarin wordt gesteld dat consumenten door het ervaren van social presence eerder geneigd zijn interacties aan te gaan. De onderzoeksresultaten van Tu en McIsaac (2002), waaruit blijkt dat social presence een positieve invloed heeft op relationele uitkomsten, kunnen daarentegen wel onderschreven worden.
Vervolgens is de verhouding tussen conversational human voice en social presence onderzocht. Enerzijds wordt in wetenschappelijk literatuur verondersteld dat social presence en conversational human voice twee van elkaar los staande begrippen zijn (Lee, 2013; Van Noort & Willemsen, 2012). Anderzijds wordt in voorgaande onderzoeken aangenomen dat conversational human voice en social presence eenzelfde betreft of integraal aan elkaar gerelateerd (Park & Lee, 2013l Lee & Jang, 2013). Kijkend naar de resultaten van dit onderzoek kunnen de veronderstellingen van Park en Lee (2013) en Lee en Jang (2013) niet onderschreven worden. Uit het resultaat van dit onderzoek blijken social presence en
