Samenvatting
Binnen dit experiment (N = 114) is onderzoek gedaan het effect van Online Behavioral
Advertising (OBA) op de voorkeur voor privacy, de voorkeur voor personalisatie en de
koopintentie van consumenten. OBA is gespecifieerd in gepersonaliseerde en
niet-gepersonaliseerde advertenties, waarbij de advertenties werden gebaseerd op het onlinegedrag van consumenten. De privacyzorgen en waargenomen relevantie fungeren als onderliggende mechanismen om de effecten te verklaren. De participanten werden blootgesteld aan een scenario en een advertentie die daar wel of niet op aansloot. De resultaten bevestigen dat gepersonaliseerde advertenties een “double-edged sword’ effect hebben, waarbij
gepersonaliseerde advertenties zowel gunstige (dat wil zeggen verhoogde relevantie) als ongunstige (dat wil zeggen privacyzorgen) effecten teweeg kunnen brengen bij consumenten. Enerzijds ontwikkelen consumenten privacyzorgen na het zien van gepersonaliseerde
advertenties. Deze privacyzorgen leiden vervolgens tot meer voorkeur voor privacy en minder voorkeur voor personalisatie. Anderzijds beschouwen consumenten gepersonaliseerde
advertenties als relevant. Deze waargenomen relevant leidt vervolgens tot meer voorkeur voor personalisatie en een toename van de koopintentie van consumenten.
Inleiding
De hedendaagse advertentieoverkill en de toenemende advertentievermijding door
consumenten zijn een van de meest kritieke problemen waar marketeers vandaag de dag mee kampen. Om dit te doorbreken, richten adverteerders zich op het maximaliseren van de reclame-effecten door hun advertenties op te laten vallen en onvermijdelijk te maken, bij voorkeur tegen minimale kosten en met minimale irritatie van de consument (Kim & Huh, 2017). Continu evoluerende dataverzameling- en datamining technologieën stellen
adverteerders in staat om dergelijke doelen te bereiken door individuele en relevante advertenties te ontwikkelen voor consumenten (Bleier & Eisenbeiss, 2015).
Het personalisatieniveau van advertenties is door de beschikbaarheid van deze nieuwe technologieën enorm verbeterd. Gepersonaliseerde advertenties worden gebaseerd op
webanalysegegevens, die adverteerders in staat stellen om erachter te komen wat hun huidige en potentiële klanten willen kopen op basis van hun eerdere online-gedrag (Kim & Huh, 2017). Aan de hand van cookies zijn marketeers tegenwoordig in staat om elke consument individuele advertenties te sturen op basis van zijn of haar interesses (Zuiderveen Borgesius, 2015). Dit refereert naar Online Behavioral Advertising (OBA) en wordt gedefinieerd als de praktijk van het monitoren van het online-gedrag van mensen om deze mensen vervolgens, aan de hand van deze verzamelde informatie, individueel gerichte advertenties te sturen (Boerman, Kruikemeier en Borgesius, 2017). Gepersonaliseerde advertenties worden door adverteerders vaak gebruikt om consumenten en doelgroepen, op het juiste moment en op een kostenefficiënte manier, advertenties te leveren. Terwijl het personaliseren van advertenties voornamelijk wordt gebruikt in de marketingcontext in brede zin, neigt OBA meer gericht te zijn op advertentiestrategieën waarbij de advertenties op maat worden gemaakt voor elke individuele ontvanger, op basis van de online-activiteitengeschiedenis van deze consumenten (Jai, Burns & King, 2013). Binnen dit onderzoek fungeert OBA dus als een vorm van
gepersonaliseerde advertenties.
Gepersonaliseerde advertenties kunnen zowel een gunstig als een ongunstig effect teweegbrengen op de reacties van consumenten (Bleier & Eissenbeiss, 2015) en daarom is er sprake van een “double-edged sword” effect. Enerzijds worden dergelijke advertenties als persoonlijk relevant beschouwd (Conti, Jennett, Maestre & Sasse, 2012) en hebben zij de potentie om de attitude (Drossos & Giaglis. 2005) en koopintentie van consumenten te stimuleren (Pavlou & Steward, 2000). Anderzijds, worden consumenten steeds sceptischer over het gebruik, de verzameling en het eventueel delen van hun gegevens. Gepersonaliseerde
2014; Ur et al., 2012). Consumenten ervaren privacyzorgen wanneer zij worden blootgesteld aan dit soort advertenties, omdat zij zich op dat moment realiseren dat er informatie over hun wordt verzameld zonder enige vorm van toestemming (Aguirre, Mahr, Grewal, de Ruyter en Wetzels, 2015; Baek & Morimoto, 2012). Een dergelijke inbreuk op de privacy kan leiden tot het niet accepteren van de advertentie, met als gevolg een negatief effect op de attitude ten opzichte van gepersonaliseerde advertenties (Baek & Morimoto, 2012) en koopintentie van consumenten (Castañeda & Montoro, 2007).
Er is dus gebleken dat gepersonaliseerde advertenties kunnen bijdragen aan een verbetering van de responspercentages. Echter, deze inspanningen kunnen ook het ongemak bij de consument vergroten, wat leidt tot lagere responspercentages. Dit fenomeen wordt de personalisatie-paradox genoemd (Aguirre et al., 2015). Consumenten worden hierdoor geconfronteerd met een dilemma; het vrijgegeven van privégegevens in ruil voor relevante advertenties, of het beschermen van privégegevens waardoor gepersonaliseerde aanbiedingen en ervaringen worden misgelopen, maar er geen privacyzorgen ontstaan. De privacyzorgen en waargenomen relevantie fungeren als onderliggende mechanismen binnen dit onderzoek. Daaruit werd de volgende onderzoeksvraag geformuleerd:
RQ: “In hoeverre heeft Online Behavioral Advertising (OBA) (gepersonaliseerd vs. niet
gepersonaliseerd) effect op de attitude en koopintentie van consumenten en in hoeverre wordt dit effect gemedieerd door de privacyzorgen en de waargenomen relevantie?”
Het snelgroeiende volume van gepersonaliseerde advertenties en de kenmerkende aard van deze advertentievorm dragen bij aan de ontwikkeling van kritiek bij zowel onderzoekers vanuit de industrie (Criteo, 2015) als de wetenschap (Kim & Huh, 2017). Binnen het huidige onderzoeksveld is veel onderzoek verricht naar gepersonaliseerde advertenties op
bijvoorbeeld de klikintentie (Bleier & Eisenbeiss, 2015; Tucker, 2014) en de koopintentie van consumenten (Lambrecht & Tucker, 2013; Van Doorn & Hoekstra, 2013). Echter, onderzoek naar de onderliggende mechanismen van de effecten van gepersonaliseerde advertenties is nog steeds beperkt. Daarnaast levert dit onderzoek een bijdrage aan de bevestiging van de personalisatie-paradox (Aguirre et al., 2015). Door middel van dit onderzoek wordt er gekeken of de privacyzorgen of de waargenomen relevantie de overhand nemen in de uiteindelijke bepaling van de effectiviteit van advertenties.
Dit onderzoek draagt er allereerst aan bij dat marketeers kennis beschikken over zowel de gunstige als de ongunstige effecten van gepersonaliseerde advertenties. Marketeers kunnen
op basis van deze kennis hun strategie aanpassen om de consument zo optimaal mogelijk te benaderen. Wanneer bijvoorbeeld blijkt dat de privacyzorgen van consumenten de effecten van gepersonaliseerde advertenties blokkeren, dan moeten marketeers milder adverteren, zodat de attitude ten opzichte van gepersonaliseerde advertenties en de koopintentie niet negatief bejegend worden (Goldfarb en Tucker, 2011). Ten tweede heeft deze studie bepaalde implicaties voor de Europese Unie en haar privacywetgeving. Onlangs publiceerde de
Europese Unie de General Data Protection Regulation (GDPR), met als doel om bedrijven en instanties zorgvuldiger om te laten gaan met de persoonsgegevens van consumenten, ter bescherming van de consument. Op het moment dat de resultaten van dit onderzoek
suggereren dat consumenten alsnog privacyzorgen ervaren, dan zijn de huidige maatregelen van de Europese Unie (EU) niet voldoende geweest en is het raadzaam om naar nieuwe oplossingen te zoeken om consumenten beter te beschermen.
Theoretisch kader
PrivacyzorgenDe meest effectieve vormen van gepersonaliseerde advertenties zijn gemaakt om zo goed mogelijk aan te sluiten bij de interesses en behoeften van consumenten en hebben, als gevolg daarvan, de neiging om ernstige privacyzorgen te generen wat betreft het mogelijke misbruik van persoonlijke informatie en gedragsgegevens van consumenten (Baek & Morimoto, 2012). Privacy is de claim van individuen, groepen of instellingen om zelf te bepalen hoe, wanneer, en in welke mate informatie over hen wordt doorgegeven aan anderen (Westin, 1968). Op basis van de definitie van Westin (1968), worden de privacyzorgen gedefinieerd als de mate waarin consumenten zich zorgen maken over de mogelijke inbreuk op het recht om te voorkomen dat persoonlijke informatie wordt vrijgegeven aan anderen (Baek & Morimoto, p.63). De privacyzorgen worden geactiveerd op het moment dat mensen een gebrek aan controle hebben over hun persoonlijke informatie (Sieber, 1998).
De privacyzorgen van consumenten kunnen worden verklaard vanuit verschillende theorieën. De Psychological Ownership Theory impliceert dat mensen zich zowel affectief cognitief kunnen binden aan bepaalde objecten (Avey, Avolio, Crossley & Luthans, 2009). Deze binding zorgt ervoor dat mensen het gevoel ontwikkelen dat zij de eigenaar van deze specifieke objecten zijn. Mensen hebben daarom de neiging om te handelen op een manier waarbij zij het eigendom over deze objecten behouden. In de context van dit onderzoek voelen consumenten zich de eigenaar over hun eigen persoonlijke gegevens (Puzakova,
advertenties op te baseren en consumenten voelen dit als een verlies van controle over hun eigen persoonlijke gegevens (Maslowska, Van Den Putte & Smit, 2011; Puzakova et al., 2013). Dit resulteert vervolgens in de ontwikkeling van privacyzorgen bij consumenten (Puzakova et al., 2013).
De Privacy Calculus Theory van Laufer en Wolfe (1977) is een belangrijke theorie om te verklaren waarom personen hun informatie vrijgeven. Volgens deze theorie wordt het gedrag van mensen bepaald door een actieve, rationele afweging van de positieve en negatieve gevolgen van dit specifieke gedrag. Deze theorie wordt in de huidige context gebruikt om het proces te beschrijven waarin consumenten een schatting maken van de voordelen en risico’s van het vrijgeven van informatie (Boerman et al., 2017). Consumenten zijn bereid om persoonlijke informatie vrij te geven op het moment dat de voordelen
(relevante advertenties) opwegen tegen de privacy-gerelateerde risico’s die gepaard gaan met het vrijgeven van deze informatie (Chellapa & Sin, 2005). Daarentegen zullen consumenten zich onthouden van het vrijgeven van persoonlijke informatie indien de risico’s zwaarder wegen dan de voordelen (Kranova & Veltri, 2010).
De Information Boundary Theory van Sutanto, Palme, Tan en Phang (2013) geeft inzicht in het daadwerkelijke gewicht dat consumenten geven aan de voordelen en risico’s van het vrijgeven van persoonlijke informatie. Volgens deze theorie vormen mensen zogenaamde fysieke of virtuele informatieruimten om zich heen. Deze ruimtes hebben duidelijke grenzen en mensen voelen zich ongemakkelijk op het moment dat deze grenzen overschreden worden. Marketeers verzamelen persoonlijke informatie en consumenten ervaren dit als invasief en ongemakkelijk (Smit et al., 2014). De potentiële voordelen van deze advertentievorm wegen dus niet op tegen de privacy-gerelateerde risico’s en daardoor ontwikkelen consumenten privacyzorgen (Boerman et al., 2017).
Bestaande onderzoeken bevestigen dat gepersonaliseerde advertenties tot
privacyzorgen leiden bij consumenten (Baek & Morimoto, 2012; McDonald & Cranor, 2010; Ur et al., 2012). Uit deze studies is gebleken dat de grote meerderheid van de consumenten zich ernstig zorgen maakt over de manier waarop marketeers hun persoonlijke informatie gebruiken. Deze meerderheidspercentages namen louter toe op het moment dat marketeers openheid toonden over de gebruikte informatieverzamelingstechnieken (Phelps et al., 2000). In overeenstemming met de bestaande onderzoeksresultaten en op basis van de besproken theorieën wordt de volgende hypothese opgesteld:
H1a: Gepersonaliseerde advertenties leiden, in vergelijking met niet-gepersonaliseerde advertenties, tot privacyzorgen bij consumenten.
De privacyzorgen van consumenten fungeren als een belangrijk onderliggend mechanisme om de effecten van gepersonaliseerd advertenties te verklaren (Baek &
Morimoto, 2012; Kim & Huh, 2017). Wanneer consumenten van mening zijn dat hun privacy wordt geschonden en dat hun zoekgedrag wordt gemonitord zonder hun toestemming, dan kunnen ze een negatieve houding ontwikkelen ten opzichte van gepersonaliseerde
advertenties (Tsang, Ho & Liang, 2004). De meerderheid van de consumenten weigert dit soort advertenties op het moment dat deze gebaseerd worden op hun onlinegedrag (Turow et al., 2009). Als deze informatie wordt overgedragen aan derde partijen, dan worden de nadelen van onlinegedragsregistratie alleen nog maar duidelijker, waardoor de negatieve houding ten opzichte van gepersonaliseerde advertenties alleen maar sterker wordt (Anton et al., 2009).
Dit verwachte effect komt voort uit twee onderliggende theorieën: de
zelfdeterminatietheorie (ZDT) (Deci & Ryan, 1985) en de Reactance Theory (Brehm, 1966). Volgens de zelfdeterminatietheorie bestaan menselijke motivaties uit drie factoren en is de behoefte aan autonomie de belangrijkste (Deci & Ryan, 1985). De behoefte aan autonomie heeft betrekking op het vermogen van mensen om hun eigen gedrag te controleren
(Weinstein, Przybylski & Ryan, 2012). Op het moment dat de vrijheid van een mens in gevaar komt, dan voelt hij of zij de noodzaak om deze bedreiging te herstellen en defensief te
reageren (Brehm, 1966). Dit defensieve gedrag wordt verklaard vanuit de Reactance Theory van Brehm (1966). Mensen raken volgens deze theorie intrinsiek gemotiveerd om te handelen op een wijze waarbij zij de autonomie willen herstellen (Brehm, 1989). In de huidige context verliezen consumenten de autonomie en de controle over hun persoonlijke informatie
(Puzakova et al., 2013). Als gevolg hiervan zullen consumenten negatief reageren wanneer zij worden blootgesteld aan dit soort advertenties (Fitzsimons & Lehmann, 2004).
Een aanzienlijk aantal onderzoeken bevestigen de negatieve effecten van privacyzorgen op de attitude ten opzichte van gepersonaliseerde advertenties (Baek & Morimoto, 2012; Bleier & Eisebeiss, 2015; Chellappa & Sin, 2005). De voornaamste reden waarom consumenten een negatieve attitude ontwikkelen is volgens deze studies omdat er inbreuk wordt gedaan op de normen en waarden van consumenten ten aanzien van het gebruik en het delen van privégegevens. In overeenstemming met deze eerdere onderzoeksresultaten en in lijn met de Reactance Theory wordt de volgende hypothese opgesteld:
H1b: Gepersonaliseerde advertenties leiden, in vergelijking met niet-gepersonaliseerde advertenties, tot meer privacyzorgen bij consumenten en dat heeft een negatief effect op de attitude ten opzichte van gepersonaliseerde advertenties.
Ook is gebleken dat de privacyzorgen een effect teweeg kunnen brengen op de koopintentie van consumenten (Phelps et al., 2001; Taylor, David & Jillapalli, 2009). De gedragsintentie van consumenten komt voort uit de Theory of Reasoned Action (Fishbein & Ajzen, 1975) en wordt binnen dit onderzoek gedefinieerd als de waarschijnlijkheid dat een consument een toekomstige aankoop zal doen (Koballa, 1988). Ook dit verwachte effect kan worden verklaard vanuit de Reactance Theory van Brehm (1966). De privacy van
consumenten wordt namelijk aangetast op het moment dat consumenten worden blootgesteld aan advertenties gebaseerd worden op persoonlijke informatie (Puzakova et al., 2013). Het vermeende risico van het verlies van deze privacy, in tegenstelling tot het feitelijke
economische verlies als gevolg van deze privégegevens, is daarbij voldoende om een negatief effect op de koopintentie van consumenten te verwachten (Dinev & ’t Hart, 2006).
Bestaande onderzoeken bevestigen de verwachting dat consumenten met
privacyzorgen een lagere intentie hebben om een toekomstige aankoop te doen (Castañeda & Montoro, 2007; Goldfarb & Tucker, 2011; Van Doorn & Hoekstra, 2013). Daarom is de volgende hypothese opgesteld:
H1c: Gepersonaliseerde advertenties leiden, in vergelijking met niet gepersonaliseerde advertenties, tot meer privacyzorgen bij consumenten en dat heeft een negatief effect op de koopintentie van gepersonaliseerde advertenties.
Waargenomen relevantie
Een voordeel van gepersonaliseerde advertenties is dat deze advertenties relevant kunnen worden gemaakt door deze te richten op de voorkeuren en behoeften van consumenten (Tam & Ho, 2005). Consumenten beschouwen advertenties soms als nuttig voor bijvoorbeeld hun aankoopbeslissingen (Shavitt, Lowrey & Haefner, 1998). In de gepersonaliseerde
advertentiecontext wordt de relevantie gedefinieerd als de mate waarin de consument een gepersonaliseerde advertentie ziet als iets dat gerelateerd is aan zichzelf of op de een of andere manier behulpzaam kan zijn bij het bereiken van persoonlijke doelen en waarden (Zhu & Chang, 2016).
Consumenten hebben de neiging om een persoonlijke advertentie als relevanter te beschouwen, omdat dit soort advertenties gebaseerd worden op hen eigen informatie
(Kalyanaraman & Sundar, 2006; Tam & Ho, 2005). Dit idee komt overeen met zelfverwijzing (self-referencing), met andere woorden, de mate waarin een consument informatie aan
zichzelf relateert (Tam & Ho, 2006). Zelfverwijzing wordt beschouwd als een
informatieverwerkingsstrategie en treedt dus op wanneer consumenten bepaalde informatie aan zichzelf relateren (Burnkrant & Unnava, 1989). Consumenten relateren dit soort advertenties aan zichzelf, omdat consumenten voorzien worden van de juiste producten en diensten op het juiste moment. Het zoeken naar informatie wordt op deze manier efficiënter en consumenten worden bevrijd van de noodzaak om verder te zoeken (Chellappa & Sin, 2005; Tam & Ho, 2006). Eerdere studies bevestigen dat gepersonaliseerde advertenties inderdaad relevant zijn voor consumenten (Conti et al., 2012; Xia & Bechwati, 2008; Wehmeyer, 2007), omdat dit soort advertenties gebaseerd worden op de individuele
voorkeuren en behoeften van consumenten. Daarom wordt de volgende hypothese opgesteld:
H2a: Gepersonaliseerde advertenties in hebben, in vergelijking met niet-gepersonaliseerde advertenties, een positief effect op de waargenomen relevantie van advertenties
Verschillende voorgaande onderzoeken hebben gekeken naar de onderliggende mechanismen wat betreft de effecten van gepersonaliseerde advertenties (Hawkings et al., 2008;
Kalyanaraman & Sundar, 2006). Een literatuurstudie van Noar, Harrington & Aldrich (2009) wees uit dat waargenomen relevantie als belangrijkste mediator kan worden gezien in de context van gepersonaliseerde advertenties.
Op basis van het Elaboration Likelihood Model (ELM) van Cacioppo en Petty (1984) kan er gesuggereerd worden dat de waargenomen relevantie een belangrijke rol speelt in de attitudevorming van mensen. Volgens dit model verwerken consumenten boodschappen via de centrale of perifere route en vormen op basis daarvan bepaalde attitudes. Consumenten verwerken de boodschap via de centrale route op het moment dat zij gemotiveerd zijn en in staat zijn om het bericht te verwerken (hoge elaboratie). De informatieverwerking binnen deze route is gebaseerd op kritisch denken, waarbij de inhoud van de boodschap voldoende in overweging wordt genomen. De perifere route kenmerkt zich door een lage motivatie en een gebrek aan vaardigheid (lage elaboratie). Vanwege het gebrek aan motivatie of bekwaamheid richt de ontvanger zich op heuristieken in plaats van op de berichtinhoud zelf (Tam & Ho,
De waargenomen relevantie kan als heuristiek fungeren bij het verwerken van een boodschap (Buijzen, Van Reijmersdal & Owen, 2010). Op basis van de heuristieken vormen mensen op eenvoudige wijze een attitude (Petty & Priester, 1994). Binnen de huidige context wordt het ELM-model vaak gebruikt in combinatie met zelfverwijzing (self-referencing). Zelfverwijzing heeft een positief effect op de attitudes van consumenten, ongeacht of de boodschap via de centrale of perifere route wordt verwerkt (de Keyzer et al., 2015). Op het moment dat een boodschap perifeer wordt verwerkt, dan fungeert de zelfverwijzing als hulp om bepaalde beslissingen te nemen (“Het product zal wel goed zijn, want de advertentie is voor mij gepersonaliseerd”) (de Keyzer et al., 2015). Consumenten kunnen tezelfdertijd alsnog gemotiveerd raken om gepersonaliseerde advertenties via de centrale route te
verwerken. Een relevant bericht zorgt namelijk enerzijds voor meer aandacht en anderzijds tot een intensievere en betere berichtverwerking en dus meer overreding (Noar et al., 2009; Tam & Ho, 2005).
Bestaande onderzoeken bevestigen dat gepersonaliseerde advertenties tot een grotere waargenomen relevantie leiden en dit vervolgens een positief effect heeft op de attitude ten opzichte van dit soort advertenties (Drossos & Giaglis. 2005; Taylor et al., 2011). In
overeenstemming met deze eerdere onderzoeksresultaten en in lijn met self-referencing wordt de volgende hypothese opgesteld:
H2b: Gepersonaliseerde advertenties leiden, in vergelijking met niet-gepersonaliseerde advertenties, tot een grotere waargenomen relevantie en dat heeft een positief effect op de attitude ten opzichte van gepersonaliseerde advertenties.
Gepersonaliseerde advertenties worden door consumenten als relevanter beschouwd, omdat het juiste product of merk op het juiste moment wordt aangeboden en hierdoor het zoeken naar informatie efficiënter wordt (Chellapa & Sin, 2005). Onderzoek heeft uitgewezen dat de koopintentie van consumenten toeneemt wanneer advertenties aansluiten op de
voorkeuren en interesses van consumenten (Goldfarb & Tucker, 2011). Dit betekent dat de waargenomen relevantie ook een belangrijk verklarend mechanisme is wat betreft het effect van gepersonaliseerde advertenties op de koopintentie van consumenten (Pavlou & Stewart, 2000).
Gepersonaliseerde advertenties dienen vaak alleen om een merk in de overwegingsset van een consument te krijgen (Belch & Belch, 2015). Een overwegingsset is een set van merken of producten die een consument overweegt om te kopen (Shapiro, Macinnis &
Heckler, 1997). Consumenten ontwikkelen vanuit deze overwegingsset een koopintentie, of een aanleg om een bepaald merk of product te kopen. Aan de hand van cookies zijn
marketeers tegenwoordig in staat om elke consument individuele advertenties van merken en producten te sturen op basis van zijn of haar behoeften en interesses (Zuiderveen Borgesius, 2015). Doordat deze advertenties gebaseerd worden op het online-gedrag van consumenten, kan er gesteld worden dat deze geadverteerde merken of producten relevant zijn en al in de overwegingsset van de consumenten zaten. Vanuit deze gedachtegang kan er daarom gesteld worden dat de koopintentie van consumenten louter toeneemt op het moment dat zij worden blootgesteld aan deze relevantere advertenties. Dit wordt bevestigd in de huidige literatuur (Lee & Kwon, 2008; Pavlou & Stewart, 2000). Daarom wordt de volgende hypothese opgesteld:
H2c: Gepersonaliseerde advertenties leiden, in vergelijking met niet-gepersonaliseerde advertenties, tot een grotere waargenomen relevantie en dat heeft een positief effect op de koopintentie van consumenten.
+
-
+
+
Figuur 1: Conceptueel model
Methode
OBA (gepersonaliseerd vs. niet-gepersonaliseerd) Privacyzorgen Waargenomen relevantie- Attitude ten opzichte van OBA
Onderzoeksdesign
Binnen dit onderzoek is er gebruik gemaakt van een online experiment. Dit online experiment bevat een factorieel design met twee niveaus (gepersonaliseerd vs. niet-gepersonaliseerd). De desbetreffende factor is gemanipuleerd aan de hand van verschillende scenario’s, waarin de participanten een taak moesten uitvoeren (zie Appendix 2). De participanten werden
willekeurig toegewezen aan één van de twee condities en werden daarna allemaal voorzien van dezelfde advertentie. Bij de participanten in de gepersonaliseerde-conditie sloot de
advertentie aan bij de uitgevoerde taak en bij de participanten die in de niet-gepersonaliseerde conditie zaten sloot de advertentie niet aan op de uitgevoerde taak.
Steekproef
In totaal hebben 173 participanten deelgenomen aan dit experiment. Participanten zijn verwijderd indien zij (1) de vragenlijst onvolledig hebben ingevuld (n = 30) en (2) de advertentie op de website niet hadden gezien (n = 29). De gemiddelde leeftijd van de 114 meegenomen participanten was 27,69 jaar oud (SD = 11,28), waarvan 43,0% man was. De participanten zijn willekeurig verdeeld over de gepersonaliseerde (N = 58) en
niet-gepersonaliseerde conditie (N = 56).
De participanten zijn allereerst geworven middels een convenience sample, waarin er gebruik werd gemaakt van verschillende sociale mediakanalen zoals Facebook, WhatsApp en via e-mails. Naast een convenience sample, is er gebruik gemaakt van een
sneeuwbalsteekproef. Middels deze steekproefmethode werd de online vragenlijst verder gedistribueerd door participanten die de vragenlijst al hadden ingevuld. Een combinatie van beide steekproefmethoden leidt ertoe dat er binnen een korte periode een groter bereik kan worden gegenereerd (Gravetter en Forzano, 2012). De participanten dienden 18 jaar of ouder te zijn, zodat er aan de ethische voorwaarden kon worden voldaan.
Procedure
De participanten werden voorafgaand het daadwerkelijke onderzoek blootgesteld aan een informatieblad (zie Appendix 1.1) en informed consent (zie Appendix 1.2). In deze
documenten werden verschillende elementen toegelicht, zoals (1) het doel en het onderwerp van de studie, (2) de garantie van de privacy-waarborging, (3) de methodes om contact op te nemen met de student, supervisor of ethische commissie en (4) de mogelijkheden om te stoppen of af te zien te zien van deelname. Op het moment dat de participant akkoord ging met de informed consent, werd deze participant willekeurig toegewezen aan één van de twee
condities.
De participanten werden vervolgens blootgesteld aan één van de twee scenario’s. Beide scenario’s bestonden uit een scenarioschets en een internetzoekopdracht. Het was de bedoeling dat alle participanten een nieuw tabblad opende om naar de verschillende producten te zoeken. Vervolgens werden alle participanten blootgesteld aan dezelfde advertentie. Na het lezen van het scenario, het uitvoeren van de taak en blootstelling aan een advertentie, werden er verschillende vragen gesteld aan de participanten (zie Appendix 4). Allereerst werden er vragen gesteld over de attitude ten opzichte van OBA, de koopintentie, de privacyzorgen, de waargenomen relevantie en de manipulatiecheckvraag. Daarna werden de participanten gevraagd om antwoord te geven op de vragen over de demografische variabelen en de controlevragen. Tot slot werden de participanten via een debriefing bedankt voor hun deelname aan het online experiment en ingelicht over de het daadwerkelijke doel van het onderzoek (zie Appendix 1.3). De data binnen dit onderzoek is verzameld in mei 2018 en de ethische aanvraag werd in dezelfde maand goedgekeurd door de ethische commissie.
Stimulusmateriaal
In dit onderzoek werden twee experimentele condities gebruikt, namelijk de
gepersonaliseerde en niet-gepersonaliseerde conditie. Participanten in de gepersonaliseerde conditie dienden zich in te leven in een scenario, waarbij zij via Google op zoek gingen gaan naar de prijs van een GoPro Hero 6, zoals die op de website van de Media Markt
(www.mediamarkt.nl) werd aangeboden (zie Appendix 2.1.1). Participanten in de niet-gepersonaliseerde conditie werden voorzien van een ander scenario, waarin zij op zoek gingen naar de prijs van een nieuwe iPhone X, zoals die op de website van Apple werd aangeboden (www.apple.com) (zie Appendix 2.1.2.).
Vervolgens werden de participanten in beide condities voorzien van hetzelfde vervolgscenario, waarin zij twijfelden om het opgezochte product online of in de winkel te kopen. Om deze beslissing te maken werden de participanten blootgesteld aan een screenshot van de website van Buienradar (www.buienradar.nl). Op deze screenshot stond de
weersverwachting voor de komende uren en aan de rechterzijkant bevond zich een advertentie van een nieuwe GoPro Hero 6 van de Media Markt (zie Appendix 2.2). De advertentie van de GoPro Hero 6 sloot direct aan het op scenario en het zoekgedrag van de participanten in de gepersonaliseerde conditie. De advertentie sloot niet aan op het scenario over de iPhone X in de niet-gepersonaliseerde conditie. Het doel van deze manipulatie was dan ook om verschillen
aan te tonen tussen beide conditie, op basis van het manipuleren van de mate van personalisatie.
Om de kunstmatigheid binnen dit onderzoek te minimaliseren is er gekozen voor een bestaande website en een bestaande GoPro Hero 6 advertentie van de Media Markt. Ook de advertentieruimte op de website van www.buienradar.nl is natuurgetrouw. Echter, via Adobe Photoshop is de advertentie van de GoPro Hero 6 op de website geplaatst. De
gepersonaliseerde en niet-gepersonaliseerde conditie verschillen dus enkel op basis van het scenario waaraan de participanten zijn blootgesteld.
Meetinstrumenten variabelen Privacyzorgen
De privacyzorgen zijn gemeten door aan de participanten te vragen in hoeverre zij het eens waren met vijf items (Baek & Morimoto, 2012), elk beantwoord op een 7-punts Likertschaal (1 = helemaal mee oneens, 7 = helemaal mee eens). Een voorbeeld van een item is: “Ik geloof
dat persoonlijke gegevens te vaak worden misbruikt” (zie Appendix 3, Tabel 1). Een
factoranalyse met varimax rotatie toonde aan dat de vijf items op één factor geladen werden (Eigenwaarde = 2.97, verklaarde variantie = 59,3%, Cronbach’s α = .83). De gemiddelde score van de tien items is als maat gebruikt om de privacyzorgen te meten (M = 4.66, SD = 1.23).
Waargenomen advertentierelevantie
De waargenomen relevantie is gemeten door aan de participanten te vragen in hoeverre zij het eens waren met tien items (Laczniak & Muehling, 1993), elk beantwoord op een 7-punts Likertschaal (1 = helemaal mee oneens, 7 = helemaal mee eens). Voorbeelden van items zijn: “Belangrijk voor mij” en “Betekenisvol voor mij” (zie Appendix 3, Tabel 2). Een
factoranalyse met varimax-rotatie toonde aan dat de items op één factor geladen werden (Eigenwaarde = 7.63, verklaarde variantie = 76,3%, Cronbach’s α = .96). De gemiddelde score van de tien items is als maat gebruikt om de waargenomen relevantie te meten (M = 2.77, SD = 1.51).
Attitude ten opzichte van gepersonaliseerde advertenties
De attitude ten opzichte van OBA is gemeten door de participanten te vragen in hoeverre zij het eens waren met zes items (Smit, van Noort & Voorveld, 2014), elk beantwoord op een 7-punts Likertschaal (1 = helemaal mee oneens, 7 = helemaal mee eens). Een factoranalyse met
varimax-rotatie gaf aan dat de zes items op twee factoren geladen werden. De eerste factor werd bepaald door de voorkeur voor privacy en bestaat uit drie items. Een voorbeelditem is: “Ik geef er de voorkeur aan dat websites advertenties laten zien die gericht zijn op mijn
interesses” (zie Appendix 3, Tabel 3). De gemiddelde score van de drie items is als maat
gebruikt om de voorkeur voor privacy te meten (Eigenwaarde = 2.45, verklaard variantie = 81,8%, Cronbach’s α = .89; M = 4.43, SD = 1.50). De tweede factor werd bepaald door de voorkeur voor personalisatie en bestaat ook uit drie items. Een voorbeeld item is: “Niemand
zou gegevens over mijn websitegebruik moeten gebruiken, omdat dit privé is”. De gemiddelde
score van de drie items is als maat gebruikt om de voorkeur voor personalisatie te meten (Eigenwaarde = 2.57, verklaard variantie = 85,6%, Cronbach’s α = .92; M = 4.55, SD = 1.75).
Koopintentie
De koopintentie van de participanten is gemeten door aan de participanten te vragen in hoeverre zij het eens waren met de drie items (Teng & Laroche, 2007; van Reijmersdal et al., 2016; Spears & Singh, 2004), elk beantwoord op een 7-punts Likertschaal (1 = helemaal mee
oneens, 7 = helemaal mee eens). Een voorbeeld van een item is: “Ik wil de GoPro Hero 6 kopen” (zie Appendix 3, Tabel 4). Een factoranalyse met varimax-rotatie toonde aan dat de
items op één factor geladen werden (Eigenwaarde = 3.60, verklaarde variantie = 89,9%, Cronbach’s α = .96). De gemiddelde score van de drie items is als maat gebruikt om de koopintentie te meten (M = 2.60, SD = 1.79).
Manipulatiecheck
De manipulatiecheck is gemeten door aan de participanten te vragen in hoeverre zij het eens waren met vijf items (Van Dijksma, 2005; Aquirre et al. 2015), elk beantwoord op een 7-punts Likertschaal (1 = helemaal mee oneens, 7 = helemaal mee eens). Een voorbeeld van een item is: ‘De advertentie is op mij gericht’ (zie Appendix 3, Tabel 5). Een factoranalyse met varimax-rotatie toonde aan dat de items op één factor geladen werden (Eigenwaarde = 3.85, verklaarde variantie = 77,1%, Cronbach’s α = .92). Echter, het item “Iedereen zou deze
advertentie kunnen tegenkomen”, was negatief geformuleerd en is dus gehercodeerd. De
gemiddelde score van de vijf items is als maat gebruikt om de manipulatiecheck te meten (M = 3.92 SD = 1.85).
Controlevariabelen
In het onderzoek werden een aantal controlevariabelen gemeten om er zeker van te zijn dat de potentiële effecten niet werden veroorzaakt door verschillen tussen de condities. De leeftijd van de participanten is in deze vragenlijst gemeten aan de hand van een open vraag (zie Appendix 4) (M = 27.69, SD = 11.28). Door de vergrijzing in de samenleving is het voor adverteerders belangrijk om rekening te houden met het feit dat deze doelgroep
mogelijkerwijs op een andere manier benaderd wilt worden, in vergelijking met mensen uit andere leeftijdscategorieën (Moschis, 2003). Het opleidingsniveau is gemeten aan de hand een meerkeuzevraag met zeven mogelijke antwoordopties (zie Appendix 4). Van de 114 respondenten heeft 81,6% minimaal een hbo-opleiding afgerond. Het geslacht is gemeten aan de hand van één meerkeuzevraag (1 = man, 2 = vrouw, 3 = anders). Van de 114 respondenten was 43,0% man.
De digitale geletterdheid is gemeten door aan de participanten te vragen in hoeverre zij het eens waren met drie items (Park, 2013), elk beantwoord op een 7-punts Likertschaal (1 = helemaal mee oneens, 7 = helemaal mee eens). Een voorbeeld van een item is: “Ik
beschouw mijzelf als een persoon die veel van computers weet” (zie Appendix 4),
(Eigenwaarde = 2.35, verklaarde variantie = 78,4%, Cronbach’s α = .86, M = 5,14, SD = 1.34). Verder werd er aan de participanten gevraagd of zij het product al in bezit hadden op het moment van de blootstelling (1 = ja, 2 = nee). Van de 114 respondenten gaf 92,1% aan dat zij het product niet in het bezit hadden. De productinteresse is gemeten door aan de
participanten te vragen in hoeverre zij het eens waren met het volgende item: “Ik ben
geïnteresseerd in het geadverteerde product” (1 = helemaal mee oneens, 7 = helemaal mee eens), (M = 3.02, SD = 1.93). Gebaseerd op de schaal van Spinelli (2013) werden de
algemene privacyzorgen van de participanten gemeten door de participanten te vragen in hoeverre zij het eens waren met de items (1 = helemaal mee oneens, 7 = helemaal mee eens), “Ik vind privacy in mijn dagelijks leven belangrijk” en “Ik ben bezorgd over mijn online
privacy” (Eigenwaarde = 1.55, verklaarde variantie = 77,4%, Cronbach’s α = .68, M = 5.28, SD = 1.04).
Resultaten
ManipulatiecheckAllereerst is er een t-toets op twee gemiddelden uitgevoerd met de verschillende condities (gepersonaliseerd vs. niet-gepersonaliseerd) als onafhankelijke variabele en de
manipulatiecheck als afhankelijke variabele. Mensen in de gepersonaliseerde conditie (M = 5.15; SD = 1.34) hebben de advertentie als meer gepersonaliseerd ervaren, in vergelijking met de mensen in de niet-gepersonaliseerde conditie (M = 2.64; SD = 1.37). Dit verschil is
significant, t (112) = -9.86, p < .001, 95% CI = [-3.01, -2.00], Cohen’s d = 1.85. Hieruit kan geconcludeerd worden dat de manipulatie in dit experiment geslaagd is.
Randomisatiechecks
Binnen de uitgevoerde randomisatiechecks fungeerden de condities als onafhankelijke variabelen en de controlevariabele als afhankelijke variabele. De gepersonaliseerde en niet-gepersonaliseerde conditie verschilden niet qua geslacht, p = .685,
opleidingsniveau, p = .579 en productbezit, p = .324.
Verder bleek uit een MANOVA dat de verschillende condities ook niet verschilden qua leeftijd, F (1, 113) = .14, p = .707, productinteresse, F (1, 1, 113) = .34, p = .562, digitale geletterdheid, F (1, 1, 113) = .02, p = .892 en algemene privacyzorgen, F (1, 113) = 3.12, p = .080. Beide condities verschilden dus niet qua geslacht, opleidingsniveau,
productbezit, leeftijd, productinteresse, digitale geletterdheid en algemene privacyzorgen. De randomisatiechecks waren succesvol en deze variabelen zijn daarom niet meegenomen in verdere analyses.
Mediatoren
Er is gebruik gemaakt van PROCESS 3.0 van Hayes (2017) om H1 en H2 te beantwoorden en de mediaties te testen. Aan de hand van deze methode zijn de coëfficiënten van de
verschillende paden in het mediatiemodel beantwoord. In totaal zijn er 5000 bootstrap
samples gegenereerd met bias corrected and accelerated betrouwbaarheidsintervallen om de
totale en indirect effecten te schatten (Shrout & Bolger, 2002). In totaal werden er drie mediatie-analyses uitgevoerd met behulp van Model 4 in PROCESS in SPSS. Hierin fungeerden de condities (gepersonaliseerd vs. niet-gepersonaliseerd) als onafhankelijke variabele, de privacyzorgen en waargenomen relevantie als mediatoren en de voorkeur voor privacy, de voorkeur voor personalisatie en de koopintentie als afhankelijke variabelen.
De effecten van gepersonaliseerde advertenties via privacyzorgen
Uit de mediatieanalyses (zie Figuur 1 en Tabel 2) is gebleken dat gepersonaliseerde
advertenties geen significant direct effect hadden op de voorkeur voor privacy (b = .09, SE = .23, p = .701, de voorkeur voor personalisatie (b = .15, SE = .33, p = .638) en de koopintentie (b = .49, SE = .34, p = .153). Daarnaast is gebleken dat gepersonaliseerde advertenties ook geen significant totaal effect hadden op de voorkeur privacy (b = .47, SE = .28, p = .095), de voorkeur voor personalisatie (b = -.03, SE = .33, p = .939), en de koopintentie van
consumenten (b = .54, SE = .33, p = .110).
Echter, gepersonaliseerde advertenties hebben wel een significant en positief effect op de privacyzorgen van consumenten (b = .52, SE = .23, p = .024) (zie Tabel 1 en 2). Dit betekent dat gepersonaliseerde advertenties, in vergelijking met niet-gepersonaliseerde advertenties, tot meer privacyzorgen leiden bij consumenten. De privacyzorgen (mediator) hadden vervolgens een significant positief effect op de voorkeur voor privacy (b = .74, SE = .09, p < .001), een significant negatief effect op de voorkeur voor personalisatie (b = -.35, SE
= .13, p = .011) en geen significant effect op de koopintentie van consumenten (b = .09, SE =
.14, p = .529). Dit betekent dat de voorkeur voor privacy toeneemt en de voorkeur voor personalisatie afneemt op het moment dat de privacyzorgen toenemen.
Bootstrapping bevestigt dat de privacyzorgen het effect van gepersonaliseerde
advertenties op de voorkeur voor privacy significant en positief mediëren (indirect effect = .38, boot SE = .17, BCAB [.06, .75]) en het effect van gepersonaliseerde advertenties op de voorkeur voor personalisatie significant en negatief mediëren (b = -.18, boot SE = .10, BCAB [-.42, -.01]). Daarentegen is er geen significante mediatie gevonden van privacyzorgen wat betreft het effect van gepersonaliseerde advertenties op de koopintentie (b = .05, boot SE = .08, BCAB [-.08, .23]).
Deze resultaten bevestigen H1a (zie Tabel 4): gepersonaliseerde advertenties leiden, in vergelijking met niet-gepersonaliseerde advertenties, tot meer privacyzorgen bij consumenten. Deze privacyzorgen leiden vervolgens tot meer voorkeur voor privacy, maar tot minder voorkeur voor personalisatie. Het effect van gepersonaliseerde advertenties op de voorkeur voor privacy en de voorkeur voor personalisatie wordt dus gemedieerd door de privacyzorgen van consumenten. Daarom is H1b aangenomen. Daarentegen wordt het effect van de
gepersonaliseerde advertenties op de koopintentie van consumenten niet gemedieerd door de privacyzorgen. H1c is dus verworpen.
De effecten van gepersonaliseerde advertenties via waargenomen relevantie De resultaten uit de mediatie-analyses (zie figuur 1 en tabel 3) tonen aan dat
gepersonaliseerde advertenties een direct en positief effect hebben op de voorkeur voor privacy (b = .57, SE = .28, p = .046). Daarentegen hebben gepersonaliseerde advertenties geen significant direct effect op de voorkeur voor personalisatie (b = -.25, SE = .32, p = .431) en de koopintentie (b = .01, SE = .23, p = .955).
Echter, gepersonaliseerde advertenties hebben wel een significant en positief effect op de waargenomen relevantie (b = .59, SE = .28, p = .036) (zie tabel 1 en 3). Gepersonaliseerde advertenties worden, in vergelijking met niet-gepersonaliseerde advertenties, dus als
relevanter beschouwd bij consumenten. De waargenomen relevantie (mediator) bleek geen significante voorspeller voor de voorkeur voor privacy (b = .17, SE = .09, p = .079), maar wel een significant positieve voorspeller voor de voorkeur voor personalisatie (b = .38, SE = .11,
p < .001) en koopintentie van consumenten (b = .89, SE = .08, p < .001). Dit betekent dat de
voorkeur voor personalisatie en de koopintentie van consumenten toenemen op het moment dat de advertentie relevanter wordt.
Bootstrapping bevestigt dat de waargenomen relevantie het effect van
gepersonaliseerde advertenties op de voorkeur voor personalisatie (indirect effect = .23, boot
SE = .13, 95% BCAB [.01, .52]) en de koopintentie van consumenten (indirect effect = .52,
mediatie gevonden van waargenomen relevantie wat betreft het effect van gepersonaliseerde advertenties op de voorkeur voor privacy (indirect effect = -.10, boot SE = .07 [-.26, .02]).
Deze resultaten bevestigen H2a (zie tabel 4): gepersonaliseerde advertenties leiden, in vergelijking met niet-gepersonaliseerde advertenties, tot een hogere waargenomen relevantie. De waargenomen relevantie leidt vervolgens tot meer voorkeur voor personalisatie en een hogere koopintentie bij consumenten. Het effect van gepersonaliseerde advertenties op de voorkeur voor personalisatie en de koopintentie wordt dus gemedieerd door de waargenomen relevantie. H2b is gedeeltelijk aangenomen op basis van het mediatie-effect op de voorkeur voor personalisatie. H2c is door de resultaten bevestigd.
Conclusie en discussie
Adverteerders maken tegenwoordig steeds meer gebruik van gepersonaliseerde advertenties en dit blijkt dan ook de advertentietechniek van de toekomst te zijn (Schultz, 2016). Deze studie heeft onderzoek gedaan naar het effect van Online Behavioral Advertising (OBA) op de voorkeur voor privacy, de voorkeur voor personalisatie en de koopintentie van
consumenten. OBA is gespecificeerd in gepersonaliseerde- en niet gepersonaliseerde
advertenties, waarbij de advertenties werden gebaseerd op het onlinegedrag van consumenten. Daarnaast is er ook gekeken naar de mediërende rollen van de privacyzorgen en de
waargenomen relevantie binnen dit effect. Deze onderzoeksvraag is beantwoord door gebruik te maken van een online experiment, waarin de participanten willekeurig werden toegewezen aan een gepersonaliseerde of niet-gepersonaliseerde conditie.
De algehele conclusie van deze studie luidt dat gepersonaliseerde advertenties een “double-edged sword’ effect hebben. Gepersonaliseerde advertenties leiden namelijk tot zowel gunstige (d.w.z. verhoogde relevantie) als ongunstige aspecten (d.w.z. privacyzorgen) (Hyejin, 2013). Op het moment dat consumenten privacyzorgen ervaren dan hebben zij minder voorkeur voor personalisatie, terwijl consumenten meer voorkeur voor personalisatie hebben op het moment dat zij de advertentie relevant vinden. Deze bevindingen bevestigen de personalisatie-privacy paradox (Aguirre et al., 2015). Personalisatie is dus zowel een
effectieve als een ineffectieve marketingstrategie en is geheel afhankelijk van de context. Allereerst werd er verwacht dat consumenten privacyzorgen ontwikkelen na blootstelling aan gepersonaliseerde advertenties. Dit resultaat is bevestigd en is in lijn met bestaand onderzoek (Aguirre et al., 2015; Tucker, 2014, Van Doorn & Hoekstra, 2013). De verklaring van de ontwikkeling van privacy wordt gevonden in verschillende theorieën. Volgens de Psychological Ownership Theory hechten consumenten zich sterk aan
persoonlijke informatie en willen zij de controle over deze informatie behouden. Wanneer marketeers deze persoonlijke informatie gebruiken om advertenties op te baseren, dan voelen consumenten dit als een verlies van controle en consumenten ontwikkelen daardoor
privacyzorgen (Maslowska et al., 2011). Daarnaast stelde de Privacy Calculus Theory dat de intentie van een persoon om persoonlijke informatie vrij te geven gebaseerd is een analyse van de potentiële voordelen en risico’s. Aan de hand van de Information Boundary Theory is gesteld dat de voordelen van deze advertentievorm niet opwegen tegen de
privacy-gerelateerde risico’s en dat consumenten daarom privacyzorgen ontwikkelen (Boerman et al., 2017).
Daarentegen werd er verwacht dat consumenten met privacyzorgen een lagere koopintentie zouden hebben. Echter, de participanten in de gepersonaliseerde conditie en de niet-gepersonaliseerde verschilden niet wat betreft de koopintentie. Een verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat de participanten de vraag over de koopintentie hebben ingevuld naar eigen interesse en niet conform het geschetste scenario.
Daarnaast werd verwacht dat de privacyzorgen een negatief effect zouden hebben op de attitude ten opzichte van gepersonaliseerde advertenties. De privacyzorgen leiden
inderdaad tot meer voorkeur voor privacy en minder voorkeur voor personalisatie. Dit resultaat komt overeen met bestaande onderzoeken (Baek & Morimoto, 2012; Bleier & Eisebeiss, 2015). De theoretische verklaring is gevonden in de Reactance Theory. Op het moment dat consumenten worden blootgesteld aan gepersonaliseerde advertenties dan komt hun vrijheid in gevaar en voelen daarom de noodzaak om deze bedreiging te herstellen en defensief te reageren (Brehm, 1966). Dit defensieve gedrag uit zich in het feit dat
consumenten meer voorkeur voor privacy zullen hebben en minder voorkeur voor personalisatie.
Een tweede belangrijk onderliggend mechanisme om de effecten te verklaren is de waargenomen relevantie van consumenten. Er werd verwacht dat gepersonaliseerde advertenties tot een grotere waargenomen relevantie leidden in vergelijking met
niet-gepersonaliseerde advertenties. Dit onderzoek bevestigt deze verwachting en is in lijn met de bevindingen van bestaand onderzoek (McDonald & Cranor, 2010; Ur et al. 2012).
Consumenten vinden dit soort advertenties relevanter, omdat deze advertenties gebaseerd worden op hun eigen persoonlijke informatie die zij aan zichzelf relateren (self-referencing). Dit effect wordt louter sterker op het moment dat de ontvangen informatie en de
informatiebehoeften van consument beter op elkaar aansluiten.
De resultaten van deze studie benadrukken het belang van de waargenomen relevantie in de positieve beïnvloeding van consumentenreacties, wat consistent is met bevindingen van eerder onderzoek (Bleier & Eisenbeiss, 2015a; Drossos & Giaglis. 2005; Pavlou & Stewart, 2000; Taylor et al., 2011). Advertenties die als relevant worden beschouwd leiden tot meer voorkeur voor personalisatie. Dit effect is verklaard aan de hand van het ELMmodel en de
-self-reference. De zelfverwijzing heeft een positief effect op de attitude van consumenten,
ongeacht of de boodschap via de centrale of perifere route wordt verwerkt (de Keyzer et al., 2015). Consumenten relateren een relevante advertentie aan zichzelf en hebben daardoor meer voorkeur voor personalisatie.
Daarentegen is er geen effect gevonden van waargenomen relevantie op de voorkeur voor privacy. In de lijn der verwachtingen zouden relevantere advertenties tot minder voorkeur voor privacy moeten leiden. Een verklaring voor het uitblijven van deze bevinding is dat de items in dit onderzoek de attitude ten opzichte van OBA maten. Bestaande
onderzoeken hebben schalen gebruikt die gebaseerd werden op items die de attitude ten opzichte van gepersonaliseerde advertenties maten (Pavlou & Stewart, 2000). Deze schalen gaan niet specifiek over OBA, en zijn daardoor niet altijd privacy-gerelateerd.
Tot slot werd er verwacht dat de waargenomen relevantie tot een hogere koopintentie zou leiden. De resultaten zijn geheel conform de verwachting en deze resultaten bevestigen bestaande literatuur (Lee & Kwon, 2008; Pavlou & Stewart, 2000). De toename in
koopintentie is verklaard vanuit het feit dat gepersonaliseerde advertenties relevant zijn voor consumenten en dus in de overwegingsset van consumenten zitten. Op het moment dat bepaalde merken of producten in deze overwegingsset zitten is de intentie groter om het product aan te schaffen.
Beperkingen
Ondanks de gevonden resultaten, heeft dit onderzoek een aantal methodologische
beperkingen. Op basis van deze beperkingen kunnen er ook suggesties worden gedaan voor vervolgonderzoek. Allereerst is er uit de resultaten gebleken dat de gemiddelde leeftijd van de steekproef 27,7 jaar oud is. Deze gemiddelde leeftijd is niet representatief voor de beoogde doelpopulatie, want de gemiddelde leeftijd in Nederland is 41,6 jaar oud (CBS, 2018). Uit onderzoek van Smit et al. (2014) is gebleken dat oudere consumenten meer privacyzorgen hebben en dus negatievere gevoelens ten opzichte van gepersonaliseerde advertenties
ontwikkelen. Dus op het moment dat de huidige steekproef een betere weerspiegeling van de beoogde Nederlandse doelpopulatie zou zijn geweest, wordt dit effect louter sterker.
Toekomstig onderzoek moet de privacyzorgen van consumenten daarom segmenteren op basis van de leeftijd van de steekproef (Smit et al., 2014). Hierdoor wordt het mogelijk om de gevonden effecten te verklaren vanuit verschillende leeftijdsgroepen, wat de externe validiteit van dit onderzoek bevorderd.
Een tweede beperking binnen deze studie is dat er gebruik is gemaakt van een op een scenario gebaseerd experiment. Ondanks deze veelgebruikte methode binnen dit
onderzoeksveld (Jai et al., 2013; Van Doorn & Hoekstra, 2013), kan er niet met zekerheid worden gezegd of de participanten op natuurlijke wijze hebben gereageerd op de gebruikte advertentie. Het zou kunnen zijn dat consumenten een GoPro Hero 6 minder relevant vinden
en ook minder privacyzorgen ontwikkelen, omdat de inhoud van de advertentie niet gebaseerd werd op hun eigen persoonlijke informatie. Binnen de huidige context wordt er veelal
gekozen voor een scenario, omdat het moeilijk is om gepersonaliseerde advertenties op een andere manier te manipuleren. Voor vervolgonderzoek is het daarom raadzaam om gebruik te maken van een veldexperiment, waarbij natuurgetrouwe data door onderzoekers wordt verzameld. De gevonden effecten binnen dit onderzoek zullen enkel sterker worden op het moment dat er een veldexperiment wordt gebruikt. De verzamelde data binnen een
veldexperiment bestaat namelijk uit real-life data van consumenten.
Tot slot is er binnen deze studie gebruik gemaakt van één productcategorie. De GoPro Hero 6 valt in de productcategorie camera’s en is neutraal van aard. Consumenten zullen bijvoorbeeld weinig privacyzorgen ontwikkelen wanneer zij worden blootgesteld aan een advertentie over een GoPro. Een groot gedeelte van de participanten vindt deze
productcategorie waarschijnlijk irrelevant. Lambrecht en Tucker (2013) stellen dat het daarom raadzaam is om meerdere productcategorieën te gebruiken in onderzoek waarbij er gebruik wordt gemaakt van een scenario. Aan de hand van het gebruik van verschillende productcategorieën kan er gekeken worden of de effecten overeenkomen met het gebruik van één productcategorie. Consumenten zullen bijvoorbeeld meer privacyzorgen ontwikkelen op het moment dat de inhoud van de advertentie overeenkomt met informatie over
geneesmiddelen om een bepaalde ziekte te genezen.
Praktische implicaties
Ondanks de verschillende beperkingen heeft deze studie een aantal praktische implicaties voor marketeers, consumenten en regelgevers. Gepersonaliseerde advertenties zijn volgens Kumar en Gupta (2016) de adverteertechniek van de toekomst. Voor stakeholders is het relevant om een bepaalde balans na te streven tussen de waargenomen relevantie en de privacyzorgen van consumenten.
Allereerst kunnen marketeers profiteren van de bevindingen van dit onderzoek, omdat gepersonaliseerde advertenties als relevant worden beschouwd. Wanneer marketeers deze adverteertechniek gebruiken, dan stijgt de voorkeur voor personalisatie en de koopintentie van consumenten. Dit is geheel conform het uiteindelijke doel van marketeers; het stimuleren van de koopintentie (Kotler, 1997). Daarentegen is gebleken dat de privacyzorgen geen invloed hadden op de koopintentie van consumenten en daarom is het voor marketeers niet
Ten tweede kan de Europese Unie (EU) en haar privacywetgeving profiteren van de resultaten van dit onderzoek. Het doel van deze privacywetgeving is om bedrijven en instanties zorgvuldiger om te laten gaan met de persoonlijke informatie van consumenten. Consumenten ontwikkelen namelijk privacyzorgen en deze zorgen resulteren in meer voorkeur voor privacy en minder voorkeur voor personalisatie. Dit betekent dat de huidige privacywetgeving van de Europese Unie niet voldoende is om de consument te beschermen. Het is voor de EU daarom raadzaam om privacy controls te gebruiken om de privacyzorgen bij consumenten te verminderen. Deze privacy controls hebben als doel om consumenten mondiger te maken door bedrijven te verplichten om transparanter te zijn en consumenten keuzes te bieden wat het betreft het gebruik van hun gegevens (Boerman et al., 2017). Consumenten zijn namelijk niet op de hoogte van de wijze waarop hun gegevens worden gebruikt en kunnen daardoor geen waardige privacy beslissingen nemen (Boerman et al., 2017).
Literatuurlijst
Aguirre, E., Mahr, D., Grewal, D., de Ruyter, K., & Wetzels, M. (2015). Unraveling the personalization paradox: The effect of information collection and trust-building strategies on online advertisement effectiveness. Journal of Retailing, 91(1), 34-49. http://doi.org/10.1016/j.jretai.2014.09.005
Aldrich, R. S. (2009). The role of message tailoring in the development of persuasive health communication messages. Annals of the International Communication
Association, 33(1), 73-133. http://doi.org/10.1080/23808985.2009.11679085
Avey, J. B., Avolio, B. J., Crossley, C. D., & Luthans, F. (2009). Psychological ownership: Theoretical extensions, measurement and relation to work outcomes. Journal of
Organizational Behavior, 30(2), 173-191. http://doi.org/10.1002/job.583
Baek, T. H., & Morimoto, M. (2012). Stay away from me. Journal of Advertising, 41(1), 59 76. http://doi.org/10.2753/JOA0091-3367410105
Belch, G. E., & Belch, M. A. (2015). Perspectives on consumer behavior. In Advertising and promotion: An integrated marketing communications perspective (10E Global ed., pp. 107-138). McGraw Hill Education.
Bleier, A., & Eisenbeiss, M. (2015). The importance of trust for personalized online advertising. Journal of Retailing, 91(3), 390-409.
http://doi.org/10.1016/j.jretai.2015.04.001
Boerman, S. C., Kruikemeier, S., & Zuiderveen Borgesius, F. J. (2017). Online Behavioral Advertising: A Literature Review and Research Agenda. Journal of
Advertising, 46(3), 363-376. http://doi.org/10.1080/00913367.2017.1339368
Brehm, J. W. (1966). A theory of psychological reactance. Oxford, England: Academic Press. ISBN: 978-0121298500
Brehm, J. W. (1989). Psychological reactance: Theory and applications. Advances in
Consumer Research, 16(1), 72-75.
Buijzen, M., Van Reijmersdal, E. A., & Owen, L. H. (2010). Introducing the PCMC model: An investigative framework for young people's processing of commercialized media content. Communication Theory, 20(4), 427-450. http://doi.org/10.1111/j.1468 2885.2010.01370.x
Burnkrant, R. E., & Unnava, H. R. (1989). Self-referencing: A strategy for increasing processing of message content. Personality and Social Psychology Bulletin, 15(4), 628-638. http://doi.org/10.1177/0146167289154015
Castañeda, J. A., & Montoro, F. J. (2007). The effect of Internet general privacy concern on customer behavior. Electronic Commerce Research, 7(2), 117-141.
http://doi.org/10.1007/s10660-007-9000-y
CBS. (2018, 18 april). Bevolking; kerncijfer. Geraadpleegd op 7 juni 2018,
van http://statline.cbs.nl/StatWeb/publication/?VW=T&DM=SLNL&PA=37296ned D1=a&D2=0,10,20,30,40,50,60,(l-1),l&HD=130605-0924&HDR=G1&STB=T Chellappa, R. K., & Sin, R. G. (2005). Personalization versus privacy: An empirical
examination of the online consumer’s dilemma. Information Technology and
Management, 6(2-3), 181-202. http://doi.org/10.1007/s10799-005-5879-y
Conti, N., Jennett, C., Maestre, J., & Sasse, M. A. (2012, September). When did my mobile turn into a 'sellphone'?: a study of consumer responses to tailored smartphone ads. In Proceedings of the 26th Annual BCS Interaction Specialist Group Conference on
People and Computers (pp. 215-220). British Computer Society.
Criteo. 2015. “All Testimonials.” Accessed June 18, 2015. http://www.criteo.com/case studies
Deci, E., & Ryan, R. M. (1985). Intrinsic motivation and self-determination in human behavior. Springer Science & Business Media. ISBN: 0-306-42022-8
De Keyzer, F., Dens, N., & De Pelsmacker, P. (2015). Is this for me? How consumers respond to personalized advertising on social network sites. Journal of Interactive
Advertising, 15(2), 124-134. http://doi.org/10.1080/15252019.2015.1082450
Dijksma, J., & Broere, F. P. (2005). De Opbouw: bedrijfseconomische en andere aspecten van een steenfabriek. ISBN: 900116806X
Dinev, T., & Hart, P. (2004). Internet privacy concerns and their antecedents-measurement validity and a regression model. Behaviour & Information Technology, 23(6), 413 422. http://doi.org/10.1080/01449290410001715723
Drossos, D., & Giaglis, G. M. (2005, November). Factors that influence the effectiveness of mobile advertising: The case of SMS. In Panhellenic Conference on Informatics (pp. 278-285). Springer, Berlin, Heidelberg. http://doi.org/10.1007/11573036_26 Fishbein, M., & Ajzen, I. (1977). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to
theory and research. Journal of Business Venturing, 5, 177-189.
Fitzsimons, G. J., & Lehmann, D. R. (2004). Reactance to recommendations: When unsolicited advice yields contrary responses. Marketing Science, 23(1), 82-94. http://doi.org/10.1287/mksc.1030.0033
Goldfarb, A., & Tucker, C. E. (2011). Privacy regulation and online advertising. Management
Science, 57(1), 57-71. http://doi.org/10.1287/mnsc.1100.1246
Gravetter, F. J., & Forzano, L. B. (2012). Research methods for the behavioral sciences. Wadsworth, Cengage Learning. International Edition: ISBN-13, 978-1.
Hawkins, R. P., Kreuter, M., Resnicow, K., Fishbein, M., & Dijkstra, A. (2008). Understanding tailoring in communicating about health. Health Education
Research, 23(3), 454-466. http://doi.org/10.1093/her/cyn004
Hayes, A. F. (2017). Introduction to mediation, moderation, and conditional process
analysis: A regression-based approach. Guilford Publications. ISBN: 9781462534654
Hyejin, K. (2013). Exploring the effects of perceived relevance and privacy concerns on consumer responses to online behavioral advertising (Not published bachelor thesis). University of Minnesota.
Jai, T. M. C., Burns, L. D., & King, N. J. (2013). The effect of behavioral tracking practices on consumers’ shopping evaluations and repurchase intention toward trusted online retailers. Computers in Human Behavior, 29(3), 901-909.
http://doi.org/10.1016/j.chb.2012.12.021
Kalyanaraman, S., & Sundar, S. S. (2006). The psychological appeal of personalized content in web portals: Does customization affect attitudes and behavior? Journal of
Communication, 56(1), 110-132. http://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2006.00006.x
Kim, H., & Huh, J. (2017). Perceived Relevance and Privacy Concern Regarding Online Behavioral Advertising (OBA) and Their Role in Consumer Responses. Journal of
Current Issues & Research in Advertising, 38(1), 92-105.
http://doi.org/10.1080/10641734.2016.1233157
Krasnova, H., & Veltri, N. F. (2010, January). Privacy calculus on social networking sites: Explorative evidence from Germany and USA. In System Cciences (HICSS), 2010 43rd
Hawaii International Conference on (pp. 1-10). IEEE.
http://doi.org/10.1109/HICSS.2010.307
Koballa, T. R. (1988). Attitude and related concepts in science education. Science
Education, 72(2), 115-126. http://doi.org/10.1002/sce.3730720202
Kotler, P. (1977). From sales obsession to marketing effectiveness. Graduate School of Business Administration, Harvard University.
Kumar, V., & Gupta, S. (2016). Conceptualizing the evolution and future of advertising. Journal of Advertising, 45(3), 302-317.
http://doi.org/10.1080/00913367.2016.1199335
Laczniak, R. N., & Muehling, D. D. (1993). The relationship between experimental manipulations and tests of theory in an advertising message involvement context. Journal of Advertising, 22(3), 59-74.
http://doi.org/10.1080/00913367.1993.10673411
Lambrecht, A., & Tucker, C. (2013). When does retargeting work? Information specificity in online advertising. Journal of Marketing Research, 50(5), 561-576.
http://doi.org/10.1509/jmr.11.0503
Laufer, R. S., & Wolfe, M. (1977). Privacy as a concept and a social issue: A
multidimensional developmental theory. Journal of Social Issues, 33(3), 22-42. http://doi.org/10.1111/j.1540-4560.1977.tb01880.x
Lee, K. C., & Kwon, S. (2008). Online shopping recommendation mechanism and its influence on consumer decisions and behaviors: A causal map approach. Expert
Systems with Applications, 35(4), 1567-1574.
http://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.08.109
Maslowska, E., Putte, B. V. D., & Smit, E. G. (2011). The effectiveness of personalized e mail newsletters and the role of personal characteristics. Cyberpsychology, Behavior,
and Social Networking, 14(12), 765-770. http://doi.org/10.1089/cyber.2011.0050
McDonald, A., & Cranor, L. F. (2010). Beliefs and behaviors: Internet users' understanding of behavioral advertising. In Proceedings of the 2010 Research Conference on
Communication, Information and Internet Policy.Noar, S. M., Harrington, N. G., &
Pavlou, P. A., & Stewart, D. W. (2000). Measuring the effects and effectiveness of interactive advertising: A research agenda. Journal of Interactive Advertising, 1(1), 61-77.
http://doi.org/10.1080/15252019.2000.10722044
Petty, R. E., & Cacioppo, J. T. (1984). The effects of involvement on responses to argument quantity and quality: Central and peripheral routes to persuasion. Journal of
personality and social psychology, 46(1), 69. http://dx.doi.org/10.1037/0022
3514.46.1.69
Petty, R. E., Priester, J. R., & Wegener, D. T. (1994). Cognitive processes in attitude change. Handbook of social cognition, 2, 69-142. ISBN: 978-805-81058-5
Phelps, J. E., D'Souza, G., & Nowak, G. J. (2001). Antecedents and consequences of consumer privacy concerns: An empirical investigation. Journal of Interactive
Marketing, 15(4), 2-17. http://doi.org/10.1002/dir.1019
Phelps, J., Nowak, G., & Ferrell, E. (2000). Privacy concerns and consumer willingness to provide personal information. Journal of Public Policy & Marketing, 19(1), 27-41. http://doi.org/10.1509/jppm.19.1.27.16941
Puzakova, M., Rocereto, J. F., & Kwak, H. (2013). Ads are watching me: A view from the interplay between anthropomorphism and customization. International Journal of
Advertising, 32(4), 513-538. http://doi.org/10.2501/IJA-32-4-513-538
Schultz, D. (2016). The future of advertising or whatever we're going to call it. Journal of
Advertising, 45(3), 276-285. http://doi.org/10.1080/00913367.2016.1185061
Shapiro, S., MacInnis, D. J., & Heckler, S. E. (1997). The effects of incidental ad exposure on the formation of consideration sets. Journal of Consumer Research, 24(1), 94-104. http://doi.org/10.1086/209496
Shavitt, S., Lowrey, P., & Haefner, J. (1998). Public attitudes toward advertising: More favorable than you might think. Journal ofAadvertising Research, 38(4), 7-22. Shrout, P. E., & Bolger, N. (2002). Mediation in experimental and nonexperimental studies:
new procedures and recommendations. Psychological Methods, 7(4), 422. http://doi.org/10.1037/1082989X.7.4.422
Sieber, J. E. (1988). Data sharing: Defining problems and seeking solutions. Law and Human
Behavior, 12(2), 199. http://dx.doi.org/10.1007/BF01073128
Smit, E. G., Van Noort, G., & Voorveld, H. A. (2014). Understanding online behavioural advertising: User knowledge, privacy concerns and online coping behaviour in Europe. Computers in Human Behavior, 32, 15-22.
http://doi.org/10.1016/j.chb.2013.11.008
Spears, N., & Singh, S. N. (2004). Measuring attitude toward the brand and purchase intentions. Journal of Current Issues & Research in Advertising, 26(2), 53-66. http://doi.org/10.1080/10641734.2004.10505164
Sutanto, J., Palme, E., Tan, C. H., & Phang, C. W. (2013). Addressing the Personalization Privacy Paradox: An Empirical Assessment from a Field Experiment on Smartphone Users. Mis Quarterly, 37(4), 1141-1164
Tam, K. Y., & Ho, S. Y. (2005). Web personalization as a persuasion strategy: An elaboration likelihood model perspective. Information Systems Research, 16(3), 271-291.
Taylor, D. G., Davis, D. F., & Jillapalli, R. (2009). Privacy concern and online personalization: The moderating effects of information control and compensation. Electronic Commerce Research, 9(3), 203-223. http://doi.org/10.1007/s10660-009-9036-2
Taylor, D. G., Lewin, J. E., & Strutton, D. (2011). Friends, fans, and followers: do ads work on social networks? how gender and age shape receptivity. Journal of Advertising
Research, 51(1), 258-275. 10.2501/JAR-51-1-258-275
Teng, L., Laroche, M., & Zhu, H. (2007). The effects of multiple-ads and multiple-brands on consumer attitude and purchase behavior. Journal of Consumer Marketing, 24(1), 27 35. http://doi.org/10.1108/07363760710720966
Tsang, M. M., Ho, S. C., & Liang, T. P. (2004). Consumer attitudes toward mobile
advertising: An empirical study. International Journal of Electronic Commerce, 8(3), 65-78.
Tucker, C. E. (2014). Social networks, personalized advertising, and privacy controls. Journal
of Marketing Research, 51(5), 546-562. http://doi.org/10.1509/jmr.10.0355
Turow, J., King, J., Hoofnagle, C. J., Bleakley, A., & Hennessy, M. (2009). Americans reject tailored advertising and three activities that enable it. Retrieved from
http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1478214
Ur, B., Leon, P. G., Cranor, L. F., Shay, R., & Wang, Y. (2012, July). Smart, useful, scary, creepy: perceptions of online behavioral advertising. In Proceedings of the Eighth
Symposium on Usable Privacy and Security (p. 4). ACM.
http://doi.org/10.1145/2335356.2335362
Van Doorn, J., & Hoekstra, J. C. (2013). Customization of online advertising: The role of intrusiveness. Marketing Letters, 24(4), 339-351.
http://doi.org/10.1007/s110020129222-1
Van Reijmersdal, E. A., Fransen, M. L., van Noort, G., Opree, S. J., Vandeberg, L., Reusch, S., ... & Boerman, S. C. (2016). Effects of disclosing sponsored content in blogs: How the use of resistance strategies mediates effects on persuasion. American Behavioral
Scientist, 60(12), 1458-1474. http://doi.org/10.1177/0002764216660141
Wehmeyer, K. (2007). Mobile ad intrusiveness-The effects of message type and situation. BLED 2007 Proceedings, 6.
Weinstein, N., Przybylski, A. K., & Ryan, R. M. (2012). The index of autonomous functioning: Development of a scale of human autonomy. Journal of Research in
Westin, A. F. (1968). Privacy and Freedom 1st (New York: Atheneum).
Xia, L., & Bechwati, N. N. (2008). Word of mouse: the role of cognitive personalization in online consumer reviews. Journal of interactive Advertising, 9(1), 3-13.
http://doi.org/10.1080/15252019.2008.10722143
Yeon Kim, H., & Chung, J. E. (2011). Consumer purchase intention for organic personal care products. Journal of consumer Marketing, 28(1), 40-47.
http://doi.org/10.1108/07363761111101930
Zuiderveen Borgesius, F. J. (2015). Improving privacy protection in the area of behavioral targeting. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2654213
Appendix
Appendix 1: Informatieblad en informed consent
1.1 Informatieblad Beste deelnemer,
Ik wil je graag uitnodigen om deel te nemen aan een onderzoek dat wordt uitgevoerd in naam van de Graduate School of Communication, onderdeel van de Universiteit van Amsterdam.
Het onderwerp van deze studie, waarvoor ik u om medewerking vraag, betreft prijzen van verschillende producten op websites. Het invullen van deze online vragenlijst duurt ongeveer 5-10 minuten.
Dit onderzoek wordt uitgevoerd vanuit de Universiteit van Amsterdam. Daarom kan er met zekerheid gegarandeerd worden, dat:
1) De anonimiteit van alle participanten ten alle tijden gewaarborgd blijft. De UvA hecht veel waarde aan anonimiteit en daarom zullen alle antwoorden beveiligd worden via de gebruikte software. De informatie zal ook niet worden verstrekt aan derde partijen. Dit zal enkel gebeuren indien de participant hier expliciet toestemming voor geeft.
2) De participant ten alle tijden van het onderzoek kan weigeren om deel te nemen aan het onderzoek of om te stoppen tijdens het experiment. Daarnaast is het ook mogelijk om achteraf het onderzoek ervoor te kiezen om de gegevens te laten verwijderen, zodat dit niet mee zal worden genomen in het onderzoek.
3) Er geen risico’s kleven aan dit onderzoek. Er zal gedurende het gehele onderzoek geen heftige misleiding plaatsvinden bij de participanten. Ook zal het getoonde beeldmateriaal geen schokkende ervaringen opleveren.
4) Uiterlijk vijf maanden na het onderzoek kan de mogelijk worden geboden om een overzicht te krijgen van de algemene onderzoeksresultaten.
