Mond-tot-Mond Communicatie als Marketingtool
Mond-tot-Mond Reclame en Aankoopintentie: Effecten en Moderatoren
C.B. (Carine) Dannenberg
13-01-2013
Mond-tot-Mond Communicatie als Marketingtool
Mond-tot-Mond Reclame en Aankoopintentie: Effecten en Moderatoren
Carine DannenbergFaculteit Economie en Bedrijfskunde Departement Marketing Master thesis 13-01-2013 Molendijk zuid 41 7461 JD Rijssen carinedannenberg@hotmail.com s1797859
Begeleidster: prof. dr. J.C. Hoekstra Externe begeleiders:
Management samenvatting
Dit onderzoek geeft kennis over online en offline MTM en onderzoekt een scala van mogelijke modererende variabelen van de relatie tussen (e)MTM en aankoopintentie. Het doel van dit onderzoek is het vinden van moderatoren van de relatie tussen mond-tot-mond communicatie (MTM) en aankoopintentie. Deze directe relatie is in het verleden veelvuldig onderzocht. Naar de vraag onder welke omstandigheden deze relatie sterker of zwakker is, is minder onderzoek gedaan. In dit onderzoek is een model ontworpen met zeven moderatoren namelijk: het aantal geraadpleegde bronnen (dit is het aantal verschillende MTM communicatiebronnen waaruit de persoon in kwestie informatie put) , kwaliteit van het bericht (dit geeft de bruikbaarheid van de informatie die de ontvanger gekregen heeft uit de MTM communicatie aan), expertise van de ontvanger, expertise van de zender, verbondenheid tussen ontvanger en verzender van de MTM communicatie vanuit ontvanger perspectief, perceptuele verwantschap en ervaren risico. Er is voor de relatie tussen zowel online mond-tot-mond reclame als offline mond-tot-mond reclame en aankoopintentie gekeken of de bovengenoemde variabelen een modererend effect hebben en wat de richting van dit effect is. Data is verzameld door middel van een enquête. Deze enquête is afgenomen onder klanten en prospects (totaal 79 respondenten) van een financieel dienstverlenend bedrijf in het oosten van Nederland. Dit bedrijf is bezig met een groeistrategie en wil weten hoe het klanten en prosects kan bereiken en kan binnenhalen. De resultaten laten zien dat zowel online als offline MTM een positief effect hebben op aankoopintentie, zoals ook gevonden is in de literatuur. Voor de modererende variabelen is geen significant effect gevonden. De grootste beperking van dit onderzoek is het feit dat de steekproef relatief klein was. Dit heeft implicaties voor de generaliseerbaarheid van het onderzoek. Hierop kan toekomstig onderzoek inhaken. Verder zou toekomstig onderzoek de relaties tussen de modererende variabelen in ogenschouw kunnen nemen.
Voorwoord
Na zes maanden van hard werken ligt er, wat mij betreft een mooi onderzoeksrapport klaar. Zonder een aantal mensen zou dit rapport er in deze vorm niet zijn geweest. Via deze weg wil ik allereerst de collega’s van Bilanx bedanken. Ik heb me altijd welkom gevoeld, ik heb veel nieuwe ervaringen opgedaan en vooral veel geleerd. Een aantal mensen wil ik persoonlijk bedanken; Gerard Sanderman die me de mogelijkheid heeft geboden om een onderzoek te verrichten binnen zijn bedrijf. Verder wil ik Mathijs Harperink bedanken die me de afgelopen zes maanden vanuit het bedrijf geweldig heeft begeleid; hij leerde me wat financial planning inhoudt, hoe je commercieel kunt denken en gaf me vooral leerzame tips om mijn scriptie tot een goed einde te brengen. Verder wil ik Esther Schutmaat bedanken voor het feit dat ze altijd tijd voor me had als ik weer eens informatie wilde hebben. Verder wil ik alle andere collega’s bedanken die op welke manier dan ook hebben bijgedragen aan dit onderzoek.
Ook wil ik mijn begeleidster Janny Hoekstra van de Rijksuniversiteit Groningen bedanken. Als ik door de bomen het bos niet meer zag, was ze daar om me verder te helpen. Ze gaf me tips en inzichten en de gesprekken met haar gaven altijd stof tot nadenken. Ze heeft de gave om opmerkingen te maken die je met andere ogen naar je stuk laten kijken en dat is niet makkelijk als het een stuk is waar je fulltime mee bezig bent.
Als laatste wil ik de mensen bedanken die het dichtst bij me staan. Mijn ouders die me de mogelijkheid gaven om me zo te ontwikkelen. Mijn moeder die altijd een stok achter de deur is geweest, zonder haar zou ik in 3VWO al gestrand zijn. Mijn vader die ondanks dat hij sommige dingen niet snapte, altijd liet blijken hoe trots hij was. Ook wil ik mijn broertje, mijn vriend, mijn vriendinnen en andere familie bedanken voor alle ontspanning, het kan niet altijd serieus zijn, je moet ook afleiding en plezier hebben en dat gaven zij me op de tijden dat ik het nodig had. In dit voorwoord wil ik God niet vergeten, ik geloof dat hij me de talenten heeft gegeven om te bereiken wat ik nu heb bereikt.
Inhoudsopgave Management samenvatting ... 3 Voorwoord... 4 Inhoudsopgave ... 5 1. Introductie en probleemstelling ... 6 1.1 Mond-tot-mond communicatie ... 6 1.2 Probleemstelling en onderzoeksvragen ... 9
1.3 Relevantie van dit onderzoek ... 10
1.4 Opbouw van de thesis ... 10
2. Theoretisch kader ... 11
2.1 Mond-tot- mond reclame ... 11
2.2 Het conceptueel model ... 12
2.3 MTM & aankoopintentie. ... 13
2.4 MTM & ervaren risico ... 14
2.5 Relatie karakteristieken ... 16
2.5.1 Verbondenheid ... 16
2.5.2 Perceptuele verwantschap ... 16
2.6 Expertise van ontvanger en verzender ... 17
2.7 Bericht kenmerken ... 18
3. Onderzoeksopzet... 20
3.1 Onderzoeksmethode... 20
3.2 Dataverzameling ... 21
3.3 Meten van de constructen ... 23
3.3.1 Afhankelijke variabelen ... 25
3.3.2 Onhankelijke variabelen en moderatoren ... 25
3.4 Analyse plan... 27
4. Resultaten ... 29
5. Conclusie en aanbevelingen ... 31
5.1 Conclusies, discussie en aanbevelingen ... 31
5.1.1 Beantwoording onderzoeksvragen... 31
5.1.2 Verklaring van bevindingen ... 31
5.2 Beperkingen & vervolgonderzoek ... 33
6. Referenties ... 35
1. Introductie en probleemstelling
In deze moeilijke economische tijden is het voor bedrijven een grote uitdaging om te blijven groeien. Sommigen hebben zich als doel gesteld geen verlies te lijden, anderen proberen enkel te overleven. De ondernemer of directeur vertrouwt niet meer alleen op financiële cijfers maar kijkt ook naar statistieken en gegevens van klanten om de toekomstige resultaten van de onderneming te voorspellen (Aksoy et al. 2008). Ondernemers en directeuren gaan inzien dat ze, om concurrentievoordeel voor een lange periode te behalen en te behouden, zich meer moeten focussen op het klantenbestand. Klanten stellen hogere eisen en willen meer invloed uitoefenen op de bedrijven. Hiervoor hebben ze op verschillende manieren hun gedrag aangepast (Porter & Donthu 2008). Dit nieuwe consumentengedrag wordt in de literatuur geschaard onder de noemer customer engagement, klant-betrokkenheid. Het is een concept op het gebied van gedragingen van klanten. Van Doorn et al. 2010 definieren customer engagement als gedragingen van klanten gericht op een merk of onderneming als gevolg van motiverende drijfveren met uitzondering van de transactionele gedragingen zoals de aankoop. Ze geven in het artikel een aantal voorbeelden van customer engagement namelijk retentie, ‘cross-buying’, mond-tot-mond reclame, verwijzingen en aanbevelingen, blogs, posts op websites, en vele andere gedragingen die het bedrijf en haar merken en producten beïnvloeden. Bedrijven en merken worden beïnvloed door klanten omdat klanten met hun gedragingen, relaties kunnen onderhouden en beïnvloeden. Dit zijn niet alleen relaties met het bedrijf maar ook met andere klanten, merken, bedrijven (concurrenten), toezichthouders van het bedrijf en overheidsinstanties. Bedrijven moeten actief customer engagement managen (van Doorn et al. 2010). Het is zeer belangrijk dat customer engagement geen negatieve invloed heeft op (het imago van) het bedrijf, haar merken en producten. Mond-tot-mond communicatie (vanaf hier: MTM genoemd) is een onderdeel van customer engamentent. MTM is een gedraging van klanten welke niet is gericht op de transactie. Door te kijken naar de niet-transactie gerelateerde gedragingen van klanten waaronder MTM kunnen mogelijkheden gevonden worden en nadelige gevolgen van deze gedragingen vermeden worden (Verhoef et al. 2010). In dit onderzoek zal verder worden ingegaan op MTM.
1.1 Mond-tot-mond communicatie
dan andere vormen van reclame omdat de zenders van de communicatie onafhankelijk opereren in de markt (Derbaix & Vanhamme 2003). Sommige onderzoekers schrijven zelfs dat MTM invloeden groter zijn dan advertenties in gedrukte media, persoonlijke verkoop en reclame op de radio (Engel et al. 1969b; Feldman & Spencer 1965; Katz & Lazarsfeld 1955), hoewel van den Bulte & Lilien (2001) laten zien dat deze invloeden soms overschat zijn. Niet onbelangrijk is het feit dat MTM een goedkope manier van reclame kan zijn, Trusov et al. (2009) onderzochten het effect van MTM op acquisitie. Ze vonden een over het algemeen positieve relatie. Via MTM verworven klanten, vertegenwoordigen meer waarde op de lange termijn in vergelijking met klanten die verworven zijn via traditionele marketing methodes (Villanueva et al. 2008). Misner (1999) heeft het zelfs over de meest effectieve marketingstrategie ter wereld. MTM strategieën zijn aantrekkelijk voor bedrijven omdat de weerstand van de klant met aanzienlijk lagere kosten en snelle levering kan worden overwonnen, helemaal als hiervoor nieuwe media als internet gebruikt worden.
Verschillende bronnen laten zien dat MTM reclame meer invloed heeft in de service/diensten categorie (deze categorie is het toepassingsgebied van dit onderzoek) (Zeithaml 1981; Murray & Schlacter 1990; File et al. 1994; Ennew et al. 2000; Hogan et al. 2004; Sweeney et al. 2008). MTM kan een bijzonder belangrijke rol spelen voor diensten die hoge credence eigenschappen (diensten met credence eigenschappen zijn diensten waarvan het nut of de impact voor de consument niet of moeilijk in te schatten is) hebben zoals professionele en financiële diensten (Sweeney et al. 2008). In het verleden is er veel onderzoek gedaan naar de zender van MTM, er is niet onderzocht wat er gebeurt als MTM ontvangen wordt en onder welke condities MTM het meest effectief is in het beïnvloeden van de ontvanger. Het is belangrijk dat het gehele gebied van MTM onderzocht wordt dus ook de ontvanger van MTM (Sweeney et al. 2008). In het onderzoek van Sweeney et al. (2008) wordt gekeken naar ontvangen MTM, dus vanuit het ontvangers-oogpunt. Sweeney et al. (2008) geven ook aan dat MTM kwantitatief onderzocht moet worden, dit zal in dit onderzoek dan ook gedaan worden.
kan leiden tot veranderingen in beslissingen, waarde beoordelingen, en de kans op aankoop (Arndt 1967: Peterson 1989; Fitzgerald Bone 1995). MTM heeft dus invloed op de aankoopintentie van consumenten. Er is echter niet onderzocht onder welke omstandigheden MTM, aankoopintentie beïnvloed (Sweeney et al. 2008). In dit onderzoek zal onderzocht worden onder welke omstandigheden MTM meer invloed heeft op aankoopintentie. Met andere woorden; er wordt onderzocht welke factoren de relatie tussen MTM en aankoopintentie beïnvloeden. Alleen ontvangen MTM wordt gemeten in dit onderzoek omdat alleen ontvangen informatie gebruikt wordt in een aankoopbeslissing (als het product eenmaal aangeschaft is zal MTM verzonden worden). Consumenten gaan opzoek naar informatie over producten, merken en/of bedrijven als ze hun behoeften ontdekt hebben. Op basis van de gevonden informatie zal de consument een product, merk of bedrijf kiezen. Voor bedrijven is het belangrijk dat de informatie die de (potentiële) klant ontvangt over haar product, merk of bedrijf positief is. Dit zal de kans dat de klant het bedrijf kiest uit de voorhanden zijnde opties verhogen. In dit onderzoek zal alleen positieve MTM onderzocht worden omdat alleen positieve MTM de aankoopintentie kan verhogen. Voor bedrijven is het van belang om te weten onder welke omstandigheden MTM, aankoopintentie beïnvloedt. Zij kunnen zo inspelen op deze omstandigheden om de effectiviteit van MTM te vergroten.
vergelijken met de voordelen van MTM te weten: lagere kosten, snelle levering en verminderen van weerstand bij consumenten. eMTM heeft ten opzichte van MTM een aantal extra voordelen: het heeft een groter bereik en het is breder toepasbaar. Tevens kan het bedrijven helpen zich te ontwikkelen door gebruik te maken van de wereld op internet. Gedragingen van consumenten vinden niet meer alleen in ‘real life’ plaats maar ook op het internet. Dit is de reden waarom in dit onderzoek onderscheid wordt gemaakt tussen online en offline MTM en hun invloed op aankoopintentie. Er wordt dus gekeken naar de invloed van online MTM (eMTM) op aankoopintentie en de invloed van offline MTM op aankoopintentie in twee verschillende modellen. Het onderscheid tussen online en offline MTM is in het verleden alleen gemaakt door Steffes & Burgee (2009). Bijna al het onderzoek dat gedaan is op het gebied van eMTM en customer engagement gaat over de redenen om eMTM te plaatsen (bijvoorbeeld Henning-thurau et al. 2004; Cheung et al. 2009) of over het effect dat eMTM heeft op verkopen (Senecal & Nantel 2004; Chavelier & Mayzlin 2006; Dellarocas et al. 2007). Alleen Doh & Hwang (2009) hebben onderzoek gedaan naar de effecten van eMTM op aankoopintentie. Zij keken in hun onderzoek naar het effect van de ratio positieve en negatieve eMTM berichten op onder andere aankoopintentie. Hierbij gaven zij aan dat het belangrijk is dat toekomstig onderzoek kijkt naar de verschillende contexten waarin eMTM plaats kan vinden. Doh & Hwang (2009) geven aan dat dankzij de anonimiteit en de uiteenlopende inhoud van eMTM de impact hiervan steeds groter wordt. eMTM heeft alle kenmerken om nog belangrijker te worden in de toekomst omdat online sociale netwerken steeds belangrijker worden (Jansen et al. 2009).
1.2 Probleemstelling en onderzoeksvragen
Dit onderzoek zal MTM (online en offline) kwantitatief onderzoeken en trachten de volgende vragen te beantwoorden:
- Wat is de invloed tussen positieve (e)MTM en aankoopintentie?
- Welke factoren beïnvloeden de relatie van positieve (e)MTM en aankoopintentie?
- In welke mate beïnvloeden deze factoren de relatie van positieve (e)MTM en aankoopintentie?
Als er in de thesis over (e)MTM gesproken wordt is dit altijd positief en ontvangen (e)MTM. Negatieve MTM maar ook verzonden MTM of dit nu online of offline is vallen buiten de grenzen van dit onderzoek.
1.3 Relevantie van dit onderzoek
Dit onderzoek zal aansluiten bij de huidige literatuur over de effecten van ontvangen MTM zowel online MTM als offline MTM. De antwoorden op de bovenstaande vragen dragen niet alleen bij aan de kennis van de factoren die de relatie van (e)MTM op aankoopintentie beïnvloeden. Het zal ook de kennis over de effecten van ontvangen MTM (een onderbelicht onderdeel van MTM in de huidige literatuur) vergroten. Er wordt een model ontwikkeld dat wetenschappers en managers inzicht geeft in de effecten van de relatie tussen MTM en aankoopintentie. Ook worden de modererende variabelen van deze relatie belicht. Hiermee kunnen ze bepalen onder welke omstandigheden (e)MTM het meest effectief is. Vanuit een strategisch oogpunt kunnen de uitkomsten van dit onderzoek gebruikt worden om de omstandigheden zo te beïnvloeden dat positieve MTM het meeste effect heeft op aankoop intentie.
1.4 Opbouw van de thesis
2. Theoretisch kader
Dit hoofdstuk beschrijft de variabelen die gebruikt worden in het onderzoek. In paragraaf 2.1 wordt een definitie en inleiding gegeven op het centrale begrip MTM. In paragraaf 2.2 is het conceptueel model en de gedachtegang hierachter te vinden. Aan de hand van dit model worden in de opvolgende paragrafen alle variabelen besproken. Aan de hand van bestaande literatuur wordt de definitie van de variabele gegeven en wordt er gekeken wat er in de huidige literatuur al bekend is over de variabelen. Aan de hand hiervan worden de hypotheses opgesteld.
2.1 Mond-tot- mond reclame
MTM heeft decennia lang veel aandacht gekregen van zowel academici als beroepsbeoefenaars. Sinds de jaren vijftig, hebben onderzoekers aangetoond dat persoonlijke conversaties en informele informatie-uitwisseling tussen kennissen, van invloed is op de keuzes en aankoopbeslissingen van consumenten (de Bruyn & Lilien 2008). In de marketingcontext wordt MTM communicatie gedefinieerd als: ‘informele communicatie gericht op andere consumenten over eigendom, gebruik of karakteristieken van verschillende goederen, diensten of hun aanbieders’ (Westbrook 1987). Arndt (1967) definieert MTM als: ‘mondelinge persoon-tot-persoon communicatie tussen een zender die gezien wordt als niet-commercieel en een ontvanger, aangaande een merk, product of dienst welke te koop aangeboden wordt. MTM kan net als customer engagement (waarvan het een onderdeel is) bijdragen aan acquisitie van klanten, retentie van klanten en verhoogde bedrijfswaarde (Breazeale 2009). In dit onderzoek zal de definitie van Arndt (1967) gebruikt worden.
Ontvangen MTM is in te delen in verschillende varianten. Positieve MTM heeft bewezen significant invloed te hebben op de besluitvorming van consumenten (Engel et al. 1969a; Wangenheim & Bayón, 2004). Negatieve MTM heeft een grote invloed omdat ontevreden klanten geneigd zijn meer te vertellen over hun ervaringen (Arndt 1967; Breazeale 2009). Er is in deze thesis gekozen om enkel onderzoek te doen naar positieve MTM. Dit heeft als reden dat alleen positieve MTM leidt tot hogere aankoopintentie en hierop wil men sturen. Anderson (1998) stelt dat positieve MTM refereert aan plezierige ervaringen. De tweede indeling van MTM die gemaakt kan worden heeft te maken met de omgeving van MTM. In de loop der tijd is MTM onderzoek geëvolueerd richting eMTM (Breazeale 2009). Dit omdat met de komst van internet de manier van communicatie in de laatste jaren is veranderd. Ontvangen elektronische MTM (eMTM) zijn de reviews, blogs en sites die mensen lezen en niet datgene wat ze
zelf op internet zetten. In tabel 2.1 staat in geel gearceerd welke types MTM gebruikt
worden in dit onderzoek. In het verdere verloop van dit onderzoek zal worden gesproken over ontvangen, positieve online en offline MTM.
2.2 Het conceptueel model
Het onderzoek van Sweeney et al. (2008) naar factoren die MTM effectiviteit beïnvloeden is een grove basis geweest voor het conceptueel model in dit onderzoek. Zij stellen op basis van literatuur, focus groepen en de ‘critical incidents’ methode een conceptueel model voor. In dit onderzoek willen we ons focussen op de moderatoren en niet op de directe relatie tussen (e)MTM en aankoopintentie daarom hebben we alleen de afhankelijke variabele aankoopintentie genomen in plaats van de vier gesuggereerd door Sweeney et al. (2008). Door middel van literatuuronderzoek zijn zeven mogelijke moderatoren gevonden. Er is er in dit onderzoek voor gekozen om voornamelijk variabelen te gebruiken die te beïnvloeden zijn door beroepsoefenaars. In figuur 2.1 is het conceptueel model van dit onderzoek weer gegeven.
Tabel 2.1 gebruikte types van ontvangen MTM
Waardeoordeel
Omgeving
Online/positieve MTM Online/negatieve MTM
2.3 MTM & aankoopintentie.
In deze thesis worden de moderatoren van de relatie MTM op aankoopintentie onderzocht. MTM heeft een sterke invloed op de beslissingen van consumenten over producten en diensten. Uit verschillende onderzoeken is een positieve relatie tussen positieve MTM en aankoopintentie naar voren gekomen (Arndt 1967a; Peterson 1989; Hauser at all. 1993). Verschillende auteurs onderzochten de relatie tussen eMTM en verkopen en vonden allemaal een significant positief effect (Senecal & Nantel 2004; Chavelier & Mayzlin 2006; Dellarocas et al. 2007). Alleen Doh & Hwang (2009) onderzochten het effect van eMTM op aankoopintentie, zij vonden ook een algemeen positief effect. Het is voor de hand liggend dat consumenten die meer affectie met internet en technologie hebben meer vertrouwen op eMTM dan consumenten die geen affectie hebben met internet. Dit wordt bewezen door Zhu & Zhang (2010). Er geldt dus dat eMTM meer invloed heeft op aankoopintentie voor mensen met affiniteit voor internet. Voor mensen met minder of lage affiniteit met internet zal deze invloed lager zijn. In beide gevallen (hoge of lage affiniteit) wordt er een positief effect verondersteld. Dit leidt tot de volgende hypotheses.
H1a: Ontvangen, positieve online mond-tot-mond reclame heeft een positief effect op aankoopintentie.
H1b: Ontvangen, positieve offline mond-tot-mond reclame heeft een positief effect op aankoopintentie.
2.4 MTM & ervaren risico
In wetenschappelijke literatuur is veel onderzoek gedaan naar pre-aankoop ervaren risico. Er is veel bewijs beschikbaar dat het ervaren risico geassocieerd met de aankoopbeslissing, consumenten in verschillende mate beïnvloedt en zo gevolgen heeft voor het (aankoop)gedrag van de consument (Bauer 1960; Cox 1967; Cunningham 1967; Bettman 1973; Paul & Tarpey 1975; Chaudhuri 1997; Mitchell 1992, 1999; Conchar et al. 2004). Mitchell (1999) voegt hieraan toe dat het risico krachtiger is in het verklaren van consumenten gedrag omdat consumenten het, als het gaat om aankopen, belangrijker vinden om fouten te vermijden dan om het nut te maximaliseren. Als het gaat om aankoopbeslissingen wordt de variabele ervaren risico gebruikt omdat consumenten een persoonlijke evaluatie hebben van het risico dat ze ervaren.. Risico is een persoonlijke evaluatie, elke persoon ervaart een andere mate van risico (Ross 1975; Havlena & DeSarbon 1991; Mitchell 1999). Risico is aanwezig als de consequenties van een beslissing onzeker zijn en als sommige uitkomsten meer wenselijk zijn dan andere (Kogan & Wallach 1964, 1967; Pollatsck & Tversky 1970; Rapoport & Wallsten 1972; MacCrimmon & Wehrung 1986).
producten of diensten schadelijk zijn voor de gezondheid van het individu of als het product er niet zo uitziet als men verwacht (Jacoby & Kaplan 1972; Simpson & Lakner 1993). Tijd risico wordt gedefinieerd als de mogelijkheid dat individuen tijd verliezen vanwege hun koopgedrag. Daarnaast omvat deze dimensie wachttijden en tijd die besteed moet worden aan het retourneren van ontoereikende producten (Roselius 1971).
Ervaren risico is inherent aan veel aankoopsituaties. Dit verklaart waarom consumenten het prettig vinden om voorafgaand aan de aankoop het product te testen. Bij diensten kunnen consumptie en levering niet gescheiden worden en daardoor is het onmogelijk om ze van te voren te ervaren (Berry 1980; Zeithaml 1981; Zeithaml et al. 1985). Samen met de ongrijpbaarheid, heterogeniteit en vergankelijkheid van diensten, leidt dit tot een hoge risico-perceptie voor diensten (Mitchell & Greatorex 1993; Murray 1991; Zeithaml 1981).
Als de taak moeilijker wordt en wanneer er veel verschillende informatiebronnen zijn, zullen consumenten hoge(re) risico’s ervaren en zijn zij eerder bereid om te vertrouwen op MTM berichten. Onderzoekers zijn het erover eens dat MTM het meest belangrijk is in situaties met hoog ervaren risico, het is niet duidelijk of het ook meer effectief is in deze situaties (Sweeney et al. 2008). In feite is het verlagen van risico de belangrijkste reden voor mensen om te zoeken naar MTM communicatie (Hennig-Thurau & Walsh 2003). Daarnaast hebben MTM en ervaren risico een andere relatie. Zowel Arndt (1967a) en Peterson (1989) hebben geconcludeerd dat positieve MTM reclame de kans op aankoop vergroot maar dat de risico-percepties van consumenten dit effect negatief modereren. Met andere woorden: MTM heeft minder invloed op aankoopintentie als de ontvanger van MTM meer risico ervaart. In situaties waarbij de risico’s minder hoog zijn durven mensen nog wel te vertrouwen op een aanbeveling, als er meer op het spel staat wil men toch meer informatie dan alleen een aanbeveling (Sweeney et al. 2008). In dit onderzoek wordt, ondanks het feit dat dit niet is onderzocht, een soortgelijk effect voor eMTM situaties verondersteld. Daarom de volgende hypotheses.
H2a: Ervaren risico heeft een positief modererend effect op de relatie tussen ontvangen positieve MTM en aankoopintentie.
2.5 Relatie karakteristieken
Zowel verbondenheid als perceptuele verwantschap zijn karakteristieken van de relatie tussen zender en ontvanger van MTM. De begrippen zijn gerelateerd aan maar conceptueel verschillen van elkaar. In de volgende subparagrafen worden beide begrippen geïntroduceerd en gedefinïeerd verder wordt de hypothese opgesteld.
2.5.1 Verbondenheid
Onder sociale omgeving worden familie, vriendschappen en verre en minder bekende kennissen verstaan. De verschillen tussen familie, vriendschappen, verre en minde bekende kennissen, laten de verschillen in verbondenheid (tie strenght) zien. Verbondenheid van een interpersoonlijke verbinding is een combinatie van de hoeveelheid tijd, de emotionele impact, de intimiteit (wederzijds vertrouwen) en de wederzijdse diensten die de band karakteriseren (Granovetter 1973). Zo zijn de meeste mensen meer verbonden met naaste familie dan met verre relaties of kennissen. Frenzen & Davis (1990) identificeren nabijheid (closeness), intimiteit, ondersteuning en samenwerking of organisatie als dimensies van dit concept. Verbondenheid blijkt één van de meest significante factoren te zijn die de invloed van MTM verklaren (de Bruyn & Lilien 2008). Anderen vonden slechts weinig steun voor de rol van verbondenheid in MTM contexten (Gilly et al. 1998; Bansal & Voyer 2000).
Zoals gezegd is eMTM minder persoonlijk dan MTM, in de meeste gevallen zijn de zender en ontvanger bij een eMTM communicatie niet gerelateerd en is hun verbondenheid laag. Hierdoor is het vertrouwen en de geloofwaardigheid van de bron moeilijker in te schatten. Steffes & Burgee (2009) demonstreerden dat consumenten actief opzoek zijn naar online informatie van verschillende bronnen. Hierbij maakt het niet uit of dit online bronnen zijn waarmee consumenten sterk, zwak of niet verbonden zijn. Verbondenheid heeft dus geen invloed in situaties met eMTM communicatie.
H3a : De verbondenheid tussen zender en ontvanger van positieve MTM heeft een positief modererend effect op de relatie tussen MTM en aankoopintentie.
H3b: De verbondenheid tussen zender en ontvanger van positieve eMTM heeft geen significant modererend effect op de relatie tussen eMTM en aankoopintentie.
2.5.2 Perceptuele verwantschap
verschil tussen de concepten is dat perceptuele verwantschap refereert aan de overeenkomsten in kenmerken van de individuen in de relatie. Verbondenheid is een meting van de kracht van de relatie (Steffes & Burgee 2009).
Perceptuele verwantschap wordt gedefinieerd als de overeenkomsten tussen de waarden, de voor- en afkeuren en ervaringen van twee mensen in een relatie. Het feit dat de bron en de ontvanger dezelfde smaak hebben kan een aanwijzing zijn voor de MTM ontvanger dat het desbetreffende product of de desbetreffende dienst ook interessant kan zijn hem of haar. Of de zender al dan niet dezelfde waardes, normen, interesses en ervaringen heeft als de ontvanger, is persoonlijke informatie en zal op internet lastiger of niet te vinden zijn. Op reviewsites staat vaak beperkte informatie over de schrijver van de review, laat staan wat de waardes, normen, interesses en ervaringen van de schrijver zijn. Als deze informatie beschikbaar is voor de ontvanger zal dit een positief modererend effect hebben. De online informatie is voor de lezer immers waardevoller als hij/zij weet dat de schrijver dezelfde waardes, normen, interesses en ervaringen heeft (Steffes & Burgee 2009). De informatie is in dit geval des te relevanter en de kans dat de eMTM van toepassing is voor de lezer is in dit geval groter.
H4a: Perceptuele verwantschap heeft een positief modererend effect op de relatie tussen ontvangen positieve MTM en aankoopintentie.
H4b: Perceptuele verwantschap heeft een positief modererend effect op de relatie tussen ontvangen positieve eMTM en aankoopintentie.
2.6 Expertise van ontvanger en verzender
H5a: Hoe meer expertise de zender van positieve MTM ten aanzien van het onderwerp heeft des te groter de invloed van ontvangen positieve MTM is op aankoopintentie.
H5b: Hoe meer expertise de zender van positieve eMTM ten aan zien van het onderwerp heeft des te groter de invloed van ontvangen positieve eMTM is op aankoopintentie.
Het effect van de expertise van de ontvanger zal anders zijn in het voorgestelde model. Mensen vertrouwen zichzelf het meest, dus als het mogelijk is zullen mensen zoveel mogelijk vertrouwen op hun eigen expertise. Als de expertise over een bepaald onderwerp hoog is, zal men meer op zichzelf vertrouwen dan op anderen (Herr et al. 1991). Zou et al. (2011) en de Valck et al. (2009) rapporteren dat consumenten met weinig expertise meer geneigd zijn om te zoeken naar en te vertrouwen op eMTM. Dus het effect van ontvanger’s expertise is hetzelfde in online en offline situaties.
H6a: De expertise van de ontvanger heeft een negatief modererend effect op de relatie tussen ontvangen positieve MTM en aankoopintentie.
H6b: De expertise van de ontvanger heeft een negatief modererend effect op de relatie tussen ontvangen positieve eMTM en aankoopintentie.
2.7 Bericht kenmerken
Er is weinig onderzoek gedaan naar (de invloed van) de berichtkenmerken van de MTM activiteit zelf. Sweeney et al. (2008) vonden dat de kwaliteit van de boodschap inclusief de gebruikte woorden, de reactie op de MTM verbetert. Petty et al. (1983, 1984) hebben gevonden dat kwalitatief betere MTM boodschappen meer effectief zijn dan inhoudsloze MTM boodschappen. Met betrekking tot de kwaliteit van de boodschap; hoe beter en uitgebreider de informatie of boodschap, hoe hoger de klanttevredenheid en dus ook hoe hoger de aankoopintentie is (Park et al. 2007). Het maakt hierbij niet uit of het bericht persoonlijk gebracht wordt of dat het gepost wordt op internet.
H7a: Kwaliteit van de MTM boodschap zal een positief effect hebben op de relatie tussen ontvangen positieve MTM en aankoopintentie.
Het aantal geraadpleegde bronnen is ook een belangrijke factor voor MTM effectiviteit. Als de dienst complex is (de dienst die onderzocht wordt is complex), is MTM meer effectief als het van verschillende bronnen komt. Als vanuit verschillende bronnen hetzelfde blijkt is de informatie geloofwaardiger (Sweeney et al. 2008). Deze bronnen kunnen zowel andere MTM-bronnen als MTM-bronnen van alternatieve mediums zijn. Het aantal online reviews over een product of dienst is een belangrijke dimensie omdat het gerelateerd is aan de kwantiteit van de beschikbare informatie. Dit leidt tot een groter bewustzijn en vertrouwen van consumenten en zal resulteren in een verlaging van de onzekerheid, wat kan fungeren als een aankoopbarrière (Chen et al. 2004). Het aantal reviews over een bepaald product of dienst kan ook een aanwijzing zijn voor de populariteit van een product of dienst en kan zelfs invloed hebben op het gedrag van de reviewer (de Maeyer 2012). In dit onderzoek zal aangenomen worden dat dit niet alleen voor reviews geldt maar ook voor andere soorten van ontvangen positieve online MTM reclame.
H8a: Het aantal geraadpleegde MTM bronnen heeft een positief modererend effect op de relatie tussen ontvangen positieve MTM en aankoopintentie als de dienst complex is.
3. Onderzoeksopzet
In dit hoofdstuk wordt de onderzoeksopzet besproken. De onderzoeksmethode inclusief de steekproefopzet wordt in paragraaf 3.1 behandeld. De dataverzamelingsmethode met de metingen van de constructen is te vinden in paragraaf 3.2. In paragraaf 3.3 worden de metingen van de verschillende constructen besproken. In paragraaf 3.4 staat het analyseplan met de verschillende statistische testen die in dit onderzoek gebruikt worden. In deze paragraaf zijn ook de modellen te vinden.
3.1 Onderzoeksmethode
Er wordt empirisch onderzoek verricht om het model (zie figuur 2.1) te testen. Data wordt verzameld door middel van een enquête. Alle vragen worden gemeten op een zeven-punts Likertschaal. De enquête is online beschikbaar gemaakt zodat respondenten op een voor hun, geschikt moment de enquête kunnen invullen.
De populatie bestaat uit mensen die op de hoogte zijn van financiële planning en actief zijn in de branches die relevant zijn voor de opdrachtgever namelijk: Agrarisch, Medisch en MKB. Zowel klanten als potentiële klanten worden benaderd. De dataverzameling wordt in samenwerking met de opdrachtgever gedaan. Dit alles in overweging nemende kan de populatie in vijf groepen worden ingedeeld (zie figuur 3.1).
3.2 Dataverzameling
De variabelen worden gemeten door middel van een enquête. Er wordt zo veel mogelijk gebruik gemaakt van bestaande schalen. De schalen uit de literatuur zijn gebaseerd op literatuur over ‘Word of Mouth’.
Aan elke teammanager van de opdrachtgever (Agrarisch, Medisch en MKB) is gevraagd om de enquête vooraf in te vullen. Er werd aan elke teammanager en het hoofd van de Financiële Planning afdeling gevraagd om onduidelijkheden, suggesties en opmerkingen over de enquête te ventileren. Aan de hand van het commentaar werd de formulering nog enigszins aangepast, wat uiteindelijk resulteerde in de definitieve versie van de enquête. De uiteindelijke versie van de enquête staat weergegeven in bijlage 1.
Voor de pre-test zijn 46 medewerkers van de opdrachtgever benaderd. Er zijn 46 ingevulde enquêtes teruggekomen wat resulteert in een respons van 100%. Van de medewerkers wist 93.5% globaal wat financiële planning is. Binnen deze groep is voor 53.5% financiële planning wel eens onderwerp van gesprek geweest. De uitkomsten van de pre-test gaven geen aanleiding om de enquête aan te passen.
Aan de hand van de contactgegevens van de opdrachtgever, zijn 324
steekproefelementen verspreid over de 6 groepen (zie figuur 3.1) aangeschreven. Alle mogelijke respondenten zijn persoonlijk benaderd via telefoon of email. Door duidelijk uit te leggen wat het doel van het onderzoek is en te benadrukken dat het een korte vragenlijst is welke respondenten op hun eigen tijd kunnen invullen is geprobeerd de respons te verhogen. Om deelname te stimuleren, maakten de deelnemers kans op een VVV-bon ter waarde van €50,-.
Binnen de branche agrariërs zijn 35 enquêtes onder klanten verspreid. Er was geen mogelijkheid op prospects te benaderen omdat hierover geen gegevens beschikbaar waren. Van de verstuurde enquêtes zijn er 15 ingevuld, wat resulteert in een respons van 43%. Binnen de branche medici zijn 105 enquêtes verspreid. Hiervan zijn er 17 reeds klant en vallen 87 personen in de groep prospects. Van de klanten zijn 10 ingevulde enquêtes teruggekomen, wat resulteert in een respons van 59%. Van de groep medische prospects zijn 2 ingevulde enquêtes retour gekomen, dit resulteert in een respons van 2%.
Onder de MKB’ers zijn 154 enquêtes verspreid, verdeeld in 67 prospects en 87 klanten. 17 prospects en 28 klanten hebben de enquête teruggestuurd, resulterend in responses van respectievelijk 25% en 32% .
Klanten van Financiële planning zijn niet opgedeeld per branche, omdat de opdrachtgever slechts 31 FP klanten heeft. Deze 31 personen hebben allemaal een enquête ontvangen. 7 mensen hebben de enquête ingevuld, wat leidt tot een respons van 23%. In totaal hebben 324 mensen voor dit onderzoek een enquête ontvangen waarvan 79 hebben deelgenomen. De totale respons komt hiermee uit op 24%. Van deze 79 respondenten waren 12 enquêtes niet compleet ingevuld hierdoor zijn 67 enquêtes bruikbaar voor de testen. In tabel 3.1 staan de verzonden, ontvangen en bruikbare enquêtes per respondentengroep.
Groep Verstuurde enquêtes Ontvangen enquêtes Bruikbare enquêtes Agrarisch klanten 35 15 14 Medische klanten 17 10 9 Medische prospects 87 2 1 MKB klanten 87 28 23 MKB prospects 67 17 15 FP Klanten 31 7 5 totaal 324 79 67
Van de 67 personen die de enquête volledig hebben ingevuld waren er 13 die een online situatie in gedachten hadden tijdens het tweede gedeelte van de enquête. Bij de overige 54 respondenten was deze specifieke situatie offline.
3.3 Meten van de constructen
In tabel 3.2 staan de constructen, de items die gebruikt zijn om deze constructen te meten, de originele items, de schaal waarop de items gemeten zijn en de cronbach’s alpha van het construct. De uitgebreidde versie van deze tabel inclusief de bronnen en de items die niet gebruikt zijn na betrouwbaarheidstesten staat in bijlage 2. Hoofdzakelijk is de zeven-punts schaal van Likert gebruikt, tenzij anders staat aangegeven.
Indeling construct
Gebruikte items: Originele items Schaal Cronbach’s
alpha Offline MTM (1)Ik heb praat over Financiële Planning. - 1= helemaal niet van
toepassing, 7= helemaal wel van toepassing
.845
(2)Er wordt met mij gepraat over Financiële Planning.
(3)Ik ontvang positief advies over Financiële Planning.
(4) Ik ontvang informatie over Financiële Planning.
Online MTM
(1)Ik zoek (op internet) naar informatie over Financiële Planning. - 1= helemaal niet van toepassing, 7= helemaal wel van toepassing
.925
(2)Ik lees (op internet) over Financiële Planning.
(3)Ik ontvang via internet positief advies over Financiële Planning.
(4) Ik zoek op internet naar advies over Financiële Planning.
Totaal risico (1) Als ik een Financiële Planning laat maken ben ik bang dat ik op de een of andere manier hier nadeel van ondervind.
Overall, the thought of buying a personal computer within the next 12 months causes me to be concerned with experiencig some kind of loss if I went ahead with the purchase.
1= helemaal mee oneens, 7= helemaal mee eens
.888
(2) Alles overwegende, denk ik dat ik een fout maak als ik een Financiële Planning laat maken.
All things considered I think I would make a mistake if I bought a personal computer within the next 12 months for my use at home.
(3) Ik heb het gevoel dat het laten maken van een Financiële Planning mij problemen oplevert die ik niet kan gebruiken.
When all is said and done, I really feel that the purchase of a personal computer within the next 12 months poses problems for me I just don’t need.
aankoopinte
ntie (1)Ik verwacht dat ik binnenkort een Financiële Planning zal laten maken. I expect to purchase through this site in the near future. 1= Helemaal mee oneens, 7= Helemaal mee eens
.913
(2) Ik ben van plan om een Financiële Planning te laten maken.
I intend to purchase through this site in the near future.
expertise Ontvanger
(1)Vergeleken met anderen heb ik meer kennis over Financiële Planning.
I have more knowledge about the product as compared with other people.
1= Helemaal mee oneens, 7= Helemaal mee eens
.922
(2) Mensen uit mijn omgeving vragen mij om advies als het om Financiële Planning gaat.
I often influence other people in their usage or opinions about the internet.
(3) Ik heb veel kennis over Financiële
Planning. I am very knowledgeable about the internet. Expertise
Zender (1) Vergelijken met mij, heeft deze persoon meer kennis en expertise van Financiële Planning.
Knowledge about product as compared
with seeker. 1= Helemaal mee oneens, 7=Helemaal mee eens
(2) Deze persoon heeft meer ervaring met Financiële Planning dan de gemiddelde Nederlander.
Knowledge about product as compared with other people.
(3) Deze persoon heeft meer kennis van Financiële Planning dan andere financiële adviseurs.
Perceptuele verwantscha p
(1) Deze persoon en ik hebben dezelfde kijk
op het leven. Considering your outlook on life, how similar are you and John? 1= Helemaal mee oneens, 7=Helemaal mee eens
.937
(2) Deze persoon en ik hebben dezelfde
voor- en afkeuren. Considering your likes and dislikes, how similar are you and John? (3) Deze persoon en ik vinden dezelfde
aspecten belangrijk en hebben dezelfde ervaring.
Considering your values and experiences, how similar are you and John?
(4) Deze persoon en ik hebben hetzelfde beeld van de toekomst.
Considering your vision, how similar are you and john?
(5) Deze persoon en ik zijn bereid dezelfde risico’s te nemen.
Considering the risks you are willing to take, how similar are you and john? verbondenh
eid (1) Hoe waarschijnlijk is het dat u persoonlijke gegevens aan deze persoon toevertrouwt?
There are some people in our daily lives with whom we are willing to share personal confidences. How likely would you be to share personal confidences with John?
1= Helemaal niet waarschijnlijk, 7= Zeer waarschijnlijk
.852
(2) Hoe waarschijnlijk is het dat u een middag doorbrengt met deze persoon?
There are some persons in our daily lives with whom we would gladly spend a free afternoon socializing. There are others with whom we would rather not spend our free time. How likely would you be to spend some free time socializing with John?
(3) Hoe waarschijnlijk is het dat u deze persoon een grote gunst bewijst?
How likely would you be to perform a LARGE favor for John?
(4)Hoe waarschijnlijk is het dat deze persoon u een grote gunst bewijst?
In your opinion, how likely would John be to perform a LARGE favor for you? Kwaliteit
van het bericht
Kunt u een rapportcijfer geven voor de kwaliteit van de informatie en de inhoud van de laatst ontvangen mond tot mond reclame?
- 1-10
Aantal geraadpleeg de bronnen
Kunt u aangeven van hoeveel verschillende personen u mond tot mond reclame over Financiële Planning heeft ontvangen?
- Open vraag.
3.3.1 Afhankelijke variabelen
In de enquête zijn drie van de vier items van Poddar et al. (2009) opgenomen om aankoopintentie te meten. Om er zeker van te zijn dat alle respondenten (inclusief degene die al een financiële planning hebben laten maken) de vraag kunnen beantwoorden is de optie ‘ik heb reeds een financiële planning aangeschaft’ toegevoegd. Uit betrouwbaarheidsonderzoek bleek dat de interne consistentie van de items hoger is, als het item ‘ik zal zeker een financiële planning laten maken in de toekomst’ weggelaten wordt. Daarom is besloten om dit item weg te laten in de variabele aankoopintentie (CA= .913).
3.3.2 Onhankelijke variabelen en moderatoren Voor zover bekend heeft geen enkele auteur ontvangen, positieve MTM gemeten. Alleen East et al. (2008) hebben het aantal ontvangen positieve MTM gemeten door te vragen hoe vaak respondenten in
de afgelopen zes maanden een positief advies hebben gekregen. Daarom is er om deze variabele te meten een schaal ontworpen. Er zijn 8 items (4 online 2 online en offline en 2 offline) over MTM ontwikkeld. Ze worden gemeten op een Likert schaal, waarbij 1 = helemaal niet van toepassing is en 7 = helemaal wel van toepassing. De betrouwbaarheid van dit construct is eerst gemeten door een exploratieve factoranalyse van alle 8 items uit te voeren. Hieruit bleek de voorgenomen 2 factoren (MTM en eMTM) indeling. De geroteerde resultaten van de factor analyse
zijn opgenomen in tabel 3.4. hiernaar is een betrouwbaarheidsanalyse gedaan voor de 2 factoren, ook dit bevestigde de indeling in 2 variabelen te weten MTM (CA =.845) en eMTM (CA=.925).
Ervaren risico
De schaal van Stone & Gronhaug (1993) (eerste 3 items) meet het totaal ervaren risico. De Wangenheim & Bayón (2004) schaal meet sociaal psychologisch risico (item 4&5) en
Variabele CA
MTM online .925
MTM offline .845
Aankoopintentie .913
Totaal ervaren risico .888 Expertise ontvanger .922 Expertise zender .810 Perceptuele verwantschap .937
Verbondenheid .852
Tabel 3.3: Cronbach's alpha per variabele
financieel prestatie risico (item 6). De exploratieve factoranalyse laat geen eenduidige indeling zien, hieruit blijkt alleen dat de eerste drie items goed bij elkaar passen (zie tabel
3.5). Naar aanleiding van deze uitkomsten is besloten om alleen totaal ervaren risico als variabele in de modellen te gebruiken en sociaal psychologisch en financieel prestatie risico buiten beschouwing te laten. Dit zal geen verdere gevolgen hebben voor de resultaten omdat sociaal psychologisch en financieel prestatie
risico onderdeel van totaal ervaren risico zijn. De interpretatie van resultaten zal hierdoor wat minder gedetailleerd zijn. Voor de toepasbaarheid van dit onderzoek is dit geen probleem omdat ervaren risico een variabele is die moeilijk te beïnvloeden is. De cronbach’s alpha test laat een hoge interne consistentie van de eerste 3 items voor de variabele ervaren risico (CA=.888). zien.
Expertise ontvanger
Om de expertise van de ontvanger van MTM te meten is een combinatie van de bestaande schalen van Gilly et al. (1998) en de Bruyn & Lilien (2008) gebruikt. Uit betrouwbaarheids testen bleek dat de interne consistentie van de schaal hoger was als 3 items verwijderd werden. In de tabel in bijlage 2 is te zien welke 3 items verwijderd zijn. Er is daarom besloten om een drie item expertise ontvanger schaal (CA=.922) te gebruiken.
Expertise zender
De schaal van Gilly et al. (1998) wordt gebruik om de expertise van de zender te testen. De betrouwbaarheidstesten lieten een hoge interne consistentie van de schaal zien (CA=.810). Er waren geen redenen om items te verwijderen.
Perceptuele verwantschap
Vijf items zijn gebruikt om perceptuele verwantschap te meten. Deze items zijn gebaseerd op de schaal van de Bruyn & Lilien (2008) en Gilly et al. (1998). Het kan zijn dat respondenten bepaalde kenmerken van de zender niet weten. Hiervoor is een ‘weet ik niet’-optie toegevoegd. Na aanleiding van betrouwbaarheidsonderzoek zijn er geen redenen om items weg te laten. Dit resulteert in een vijf item perceptuele verwantschap schaal (CA=.937). Vier items worden gebruikt om verbondenheid (CA=.852 ) te meten, deze items worden voor het eerst gebruik in de schaal van Frenzen & Davis (1990).
Kwaliteit meest recente MTM boodschap
Een één-item vraag wordt gebruikt om de kwaliteit van de meest recente MTM boodschap te meten. Respondenten wordt gevraagd om een rapportcijfer (1-10) te geven. Als laatste wordt gevraagd van hoeveel verschillende mensen men MTM-reclame heeft ontvangen. Aan de hand van deze antwoorden wordt het aantal bronnen gemeten.
3.4 Analyse plan
Alle hypotheses worden getest met een lineaire regressie. Voor hypothese 1 is dit een bivariate regressie, voor de overige hypotheses zijn dit een multivariate regressies. Alle hypotheses worden als afzonderlijk model geschat. Dit houdt in dat elk model drie variabelen en de interactieterm bevat. Het conceptueel model wordt niet in zijn geheel geschat omdat hiervoor niet genoeg data is. Het basismodel voor een moderator analyse is:
b 1 b b Deze is per hypothese op maat gemaakt en dit resulteert in de
volgende modellen:
De betekenis van de variabelen is weergegeven in tabel 3.4. Hypothese 1a
Model 1a: AI = β1 + β1eMTM +
Hypothese 1b
Model 1b: AI = β2 β MTM
Hypothese 5a
Model 5a: AI = β9 + β2MTM + β6Ez + β17MTM*ez +
Hypothese 5b
Model 5b: AI = β10 + β1eMTM + β6Ez + β16EMTM*Ez +
Hypothese 2a
Model 2a: AI = β3 + β2MTM + β3ER + β11MTM*ER +
Hypothese 2b
Model b: AI = β4 β1eMTM β ER β1 EMTM*ER +
Hypothese 6a
Model 6a: AI = β11 + β2MTM + β7Eo + β19MTM*eo +
Hypothese 6b
Model 6b: AI = β12 + β1eMTM + β7Eo + β18EMTM*Eo +
Hypothese 3a
Model 3: AI = β5 + β2MTM + β4V + β13MTM*V +
Hypothese 3b
Model 3b: AI = β6 + β1eMTM + β4V + β12EMTM*V +
Hypothese 7a
Model 7a: AI = β13 + β2MTM + β8K + β21MTM*K +
Hypothese 7b
Model 7b: AI = β14 + β1eMTM + β8K + β20EMTM*K +
Hypothese 4a
Model 4a: AI = β7 + β2MTM + β5P + β15MTM*P +
Hypothese 4b
Model 4b: AI = β8 + β1eMTM + β5P + β14EMTM*P +
Hypothese 8a
Model 8a: AI = β15 + β2MTM + β9#B + β23MTM*#B +
Hypothese 8b
Factor Variabele
Aankoopintentie AI
Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame online eMTM
Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame offline MTM
Ervaren risico ER
Verbondenheid tussen zender en ontvanger V
Perceptuele verwantschap P
Expertise zender Ez
Expertise ontvanger Eo
Inhoud/kwaliteit van de MTM boodschap K
Aantal MTM geraadpleegde bronnen #B
Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame online en ervaren risico EMTM*ER Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame offline en ervaren risico MTM*ER Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame offline en Expertise ontvanger MTM*Eo Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame online en Expertise ontvanger EMTM*Eo Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame offline en Expertise ontvanger MTM*Ez Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame online en Expertise ontvanger EMTM*Ez Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame offline en perceptuele verwantschap MTM*P Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame online en perceptuele verwantschap EMTM*P Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame online en verbondenheid EMTM*V Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame offline en verbondenheid MTM*V Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame offline en kwaliteit/inhoud bericht EMTM*K Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame online en kwaliteit/inhoud bericht MTM*K Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame offline en aantal geraadpleegde
bronnen
MTM*#B Interactieterm van Ontvangen positieve mond-tot-mond reclame online en aantal geraadpleegde
bronnen
EMTM*#B
4. Resultaten
In dit hoofdstuk worden de resultaten van de geschatte modellen beschreven en geanalyseerd. In tabel 4.1 staan de beschrijvende statistieken en de correlaties van de verschillende variabelen.
** correlatie is significant op een 0.01 level (2-tailed). * correlatie is significant op een 0.05 level (2-tailed).
Elke variabele is gestandaardiseerd (gemiddelde van scores aftrekken en delen door de standaarddeviatie) om zo de correlatie tussen de onafhankelijke variabele en de interactieterm te verminderen. Daarnaast kan door gebruik te maken van gestandaardiseerde waarden de richtingen van de moderatoreffecten makkelijker gevonden en geïnterpreteerd worden. Het standaardiseren heeft geen invloed op de specifieke analyses.
In tabel 4.2 staan de resultaten van de verschillende geschatte modellen. R2 is de adjusted
R square, de delta correlatiecoëfficiënt. Deze laat zien hoeveel van de variantie in aankoopintentie is uitgelegd door alle variabelen in het model. Alle modellen behalve model 1 zijn niet significant dus alle hypotheses behalve 1a en 1b worden verworpen. Betreffende hypothese 1a MTM heeft een positief en significant effect op aankoopintentie(β=. 1, p<.05). Hypothese 1a is dus aangenomen. Hypothese 1b is ook aangenomen want eMTM heeft een positief en significant effect op aankoopintentie (β=. 7, p<. 5) Model 5 laat in de offline situatie een positieve coëfficiënt voor MTM zien (B=1.516, p<.05). Omdat de gehele modellen in beide situaties niet significant zijn zal hypothese 5 verworpen worden.
µ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1. MTM 4,4118 1,36642 1 ,531** -.371** ,321** ,491** -,159 ,224 ,419** ,437** -,025 2. eMTM 2,9118 1,59276 ,531** 1 ,016 ,327* ,547** -,408** -,010 ,137 ,169 ,102 3. ER 2,4462 1,45210 -,371** ,016 1 -,121 -,172 ,076 -,069 -,212 -,433** -,002 4. AI 3,2400 1,60079 ,321* ,327* -,121 1 ,017 -,090 ,272 ,411** ,279 -,203 5. Eo 3,9516 1,61713 ,491** ,547** -,172 ,017 1 -,365** ,046 ,081 ,173 ,368** 6. Ez 4,9605 1,24427 -,159 -,408** ,076 -,090 -,365** 1 ,152 ,103 ,327* -,139 7. P 4,2244 1,37782 ,224 -,010 -,069 ,272 ,046 ,152 1 ,650** ,449** -,060 8. V 3,9873 1,45361 ,419** ,137 -,212 ,411** ,081 ,103 ,650** 1 ,526** -,096 9. K 6,92 1,290 ,437** ,169 -,433** ,279 ,173 ,327** ,449** ,526** 1 -,021 10. #B 6,19 13,297 -,025 ,102 -,002 -,203 ,368** -,139 -,060 -,096 -,021 1
Offline situatie Online situatie (model b) Model 1 MTM .321* .327* R2 .103* .107* R2 .084 .088 Model 2 MTM .039 .165 ER -.472 -.227 MTM*ER .505 .235 R2 .152 .131 R2 .095 .073 Model 3 MTM .111 .161 V .134 .279 MTM*V .283 .178 R2 .210* .251** R2 .153 .199 Model 4 MTM .262 .584 P .169 .403 MTM*P .152 -.205 R2 .157 .214 R2 .066 .129 Model 5 MTM 1.516* .313 Ez .999 .861 MTM* Ex 1.387 -.470 R2 .187* .136 R2 .129 .076 Model 6 MTM .337 -.112 Eo -.376 -.493 MTM* Eo .248 .736 R2 .137 .153 R2 .078 .097 Model 7 MTM .237 .495 K .161 .251 MTM*K .082 -.210 R2 .140 .160 R2 .078 .101 Model 8 MTM .374 .290 #B -.269 -.754 MTM*#B .084 .555 R2 .150 .176* R2 .086 .115
nb. de gestandaardiseerde regressie coëfficiënten zijn weergegeven. *p<0.05
**p<0.01 ***p<0.001
5. Conclusie en aanbevelingen
In dit hoofdstuk worden de onderzoeksvragen beantwoord. Aan de hand van de besproken literatuur uit de vorige hoofdstukken, worden de conclusies en bevindingen bediscussieerd. Daarnaast zal de generaliseerbaarheid van de bevindingen besproken worden en worden er aanbevelingen gedaan. In de laatste paragraaf van dit hoofdstuk worden de beperkingen van dit onderzoek weergegeven en worden er aanwijzingen voor verder onderzoek gedaan.
5.1 Conclusies, discussie en aanbevelingen
Er is in dit onderzoek een model ontwikkeld om de moderatoren van de relatie tussen mond-tot-mond reclame en aankoopintentie te testen. Er werd gekeken welke variabelen een modererend effect hebben op deze relatie. Het model is ontwikkeld voor eMTM en MTM. 5.1.1 Beantwoording onderzoeksvragen
Door kwantitatieve data te verzamelen is het model getest en kunnen de volgende drie onderzoeksvragen worden beantwoord.
- Wat is de invloed tussen (e)MTM en aankoopintentie?
- Welke factoren beïnvloeden de relatie tussen (e)MTM en aankoopintentie?
- In welke mate beïnvloeden deze factoren de relatie tussen (e)MTM en aankoopintentie? Aangaande de eerste vraag wijzen de resultaten op een positieve invloed van MTM op aankoopintentie. Zowel online als offline mond-tot-mond communicaties hebben een positief effect op aankoopintentie. Er zijn geen significante resultaten gevonden om een antwoord te kunnen geven op de laatste twee onderzoeksvragen. De moderatoren uit het model hebben geen significant effect op de relatie tussen (e)MTM en aankoopintentie. Het aantal geraadpleegde bronnen, de kwaliteit van het bericht, de expertise van de ontvanger en van de zender, het ervaren risico, de verbondenheid en het perceptuele verwantschap hebben geen significant modererend effect op de relatie tussen (e)MTM en aankoopintentie.
5.1.2 Verklaring van bevindingen
is. Als we kijken naar verbondenheid waren de meningen zeer verdeeld. Sommige studies vonden significante effecten (de Bruyn & Lilien 2008) terwijl ander onderzoek (Gilly et al. 1998; Bansal & Voyer 2000) dit niet aantoonde. In deze thesis is ervoor gekozen om op basis van de Bruyn & Lilien (2008) de hypotheses te formuleren omdat de context van dat onderzoek het meeste overeenkomt met het huidige onderzoek. In dit onderzoek is het tegengestelde van de Bruyn & Lilien (2008) gebleken. Perceptuele verwantschap heeft geen significant modererend effect op de relatie tussen (e)MTM en aankoopintentie.
Perceptuele verwantschap is een construct gerelateerd aan verbondenheid (Gilly et al. 1998). Dit zou de oorzaak kunnen zijn van de bevindingen van dit onderzoek. De afgelopen jaren is de maatschappij erg veranderd. Door de komst van sociale media en andere internet-gerelateerde zaken is de omgang met mensen anders geworden. De onderzoeken waarop de hypotheses gebaseerd zijn, zijn relatief gedateerd. Het zou kunnen zijn dat consumenten niet alleen online maar ook offline minder met elkaar verbonden zijn en minder waarde hechten aan perceptuele verwantschap. Dit omdat communicatie via internet niet persoonlijk is. Het is in sommige gevallen onduidelijk met wie men contact heeft. Desondanks merken mensen dit niet op als nadelig. De samenleving en manier van communiceren is hierdoor veranderd. Het kan zijn dat verwantschap of verbondenheid door de nieuwe communicatiemiddelen minder belangrijk is geworden voor mensen.
Expertise van de zender heeft niet alleen invloed op de relatie tussen positief, ontvangen MTM en aankoopbeslissing maar is ook van belang voor hoe actief er gezocht is naar MTM (Bansal & Voyer 2000). Dit zou van invloed kunnen zijn geweest op dit onderzoek waar alleen het modererende effect is getest. Dit geldt ook voor de expertise van de ontvanger; deze heeft niet alleen effect op de relatie tussen MTM en aankoopintentie maar ook invloed op het ervaren risico en hoe actief er gezocht wordt naar MTM (Bansal & Voyer 2000). Deze variabelen zijn niet meegenomen in het model en dit zou van invloed kunnen zijn geweest. In dit onderzoek is alleen gekeken naar de variabelen die een modererende invloed hebben op de relatie tussen MTM en aankoopintentie. De onderlinge relatie tussen deze modererende variabelen is buiten beschouwing gelaten terwijl dit van invloed zou kunnen zijn geweest.
empirisch onderzoek is gedaan naar deze berichtkenmerken. In dit onderzoek is dat wel gedaan en, er is geen significant effect gevonden. Het zou kunnen zijn dat dit modererende effect niet bestaat of dat de hoeveelheid verzamelde data te gering is geweest. De bevindingen van dit onderzoek suggereren dat positief ontvangen MTM reclame -of dit nou online of offline is- een positief effect heeft op aankoopintentie. Marketeers zouden dus strategieën moeten ontwerpen die mond-tot-mond reclame stimuleren. Deze uitingen hebben niet alleen effect als ze online worden geuit maar hebben ook effect bij offline uitingen. Marketeers zouden beloningen kunnen uitloven aan klanten voor het aanbevelen van hun bedrijf. Ook zouden ze acties kunnen organiseren waarover gesproken gaat worden. Hiervoor moeten ze zich onderscheiden van andere bedrijven.
5.2 Beperkingen & vervolgonderzoek
6. Referenties
Anderson, E.W., (1998), “Customer satisfaction and word of mouth”, Journal of Service Research, Vol. 1 No. 1: 5-17
Arndt, J., (1967a), “Word-of-mouth advertising and informal communication”, in D. Cox (Ed.), Risk taking and information handling in consumer behavior Boston: Harvard University
Arndt, J., (1967), “Word of Mouth advertising: A Review of the Literature”, Advertising Research Foundation Inc., New York, NY
Aksoy, L., Cooil, B., Groening, C., Keiningham, T.L., & Yalc, A., ( 8), ‘‘The Long-Term Stock Market Valuation of Customer Satisfaction’’, Journal of Marketing, Vol. 72 Issue 4: 105-122.
Bansal, H.S., & Voyer, P.A., (2000), “Word-of-Mouth Processes within a Services Purchase Decision Context”, Journal of service research, vol. 3 Issue 2: 166-178
Bauer, R.A., (196 ), “Consumer behavior as risk taking”, in Hancock, R. (Ed.), Dynamic Marketing for a Changing World: Proceedings of 43rd Conference, American Marketing Association, Chicago, IL: 389-98
Berry, L.L., (198 ), “Services marketing is different”, Business, Vol. 30: 24-9
Bettman, J.R., (197 ), “Perceived risk and its components”, Journal of Marketing Research, 10: 84-90
Breazeale, M., ( 9), “Word of mouse, An assessment of electronic Word-of-mouth research”, International Journal of Market Research, Vol. 51, 3: 297-318 Chaudhuri, A., (1997), “Consumption emotion and perceived risk: a macro-analytic approach”, Journal of Business Research, Vol. 39: 81-92
Conchar, M.P., Zinkhan, G.M., Peters, C., & Olavarrieta, S., ( 4), “An Integrated Framework for the Conceptualization of Consumers’ Perceived Risk Processing”, Journal of the Academy of Marketing Science, 32 (4): 373–89
Cox, D., (1967), “Risk taking and information handling in consumer behavior”, Division of Research, Graduate School of Business Administration, Harvard University, Boston, MA
Consumer Behavior, Boston University Press, Boston, MA: 507-23
De Bruyn, A., & Lilien, G.L., ( 8), “A multi-stage model of word-of-mouth influence through viral marketing“, International Journal of Research in Marketing, Vol. 25 Issue 3: 151-163 Dellarocas, C., Zhang, X. & Awad, N.F., ( 7), “Exploring the value of online product reviews in forecasting sales: the case of motion pictures”, Journal of Interactive Marketing, Vol. 21 No. 4: 23-45.
Derbaix, C., & Vanhamme, J., (2003). “Inducing word-of-mouth by eliciting surprise - a pilot investigation”, Journal of Economic Psychology, 24: 99-116
De Valck, K., Van Bruggen, G.H. & Wierenga, B., ( 9), “Virtual communities: a marketing perspective”, Decision Support Systems, Vol. 47 No. 3: 185-203
Doh, S-J., & Hwang, J-S., (2009), “How consumers evaluate e-WOM (Electronic-Word-of-Mouth) Messages”, Cyper Psychology & Behavior, Vol. 12 No. 2:193-197
East, R., Hammond, K., & Lomax, W., ( 8), “Measuring the impact of positive and negative word of mouth on brand purchase probability”, Intern. J. of Research in Marketing 25: 215–224 Engel, J.F., Blackwell, R .D., & Kegerreis, R .G., (1969a), “How information is used to adopt an innovation”, Journal of Advertising Research, 9, issue 4: 3–8 Engel, J.E., Kegerreis, R.J., & Blackwell, R.D., (1969b), “Word-of-mouth communications by the innovator”, Journal of Marketing, : 15−19
Ennew, C.T., Banerjee, A.K., & Li, D. ( ), “Managing word of mouth communication: empirical evidence from India”, International Journal of Bank Marketing, Vol. 18 No. 2: 75-83
Feldman, S.P., & Spencer, M.C., (1965), “The effect of personal influence in the selection of consumer services”. In Peter D. Bennett (Ed.), Fall Conference of the American Marketing Association Chicago: American Marketing Association
Fitzgerald Bone, P., (1995), “Word-of-mouth effects on short-term and long-term product judgments”, Journal of Business Research, Vol. 32: 213-23
Frenzen, J.K., & Davis H.L., (1990), “Purchasing Behavior in Embedded Markets,” Journal of Consumer Research, 17 :1-12
George, W.R., Weinberger, M., Tsou, B., & Kelly, P., (1985) “Risk Perceptions: A Re-examination of Services versus Goods”, in Klein D., en Smith A. (Eds), Southern Marketing Association Proceedings, Florida Atlantic University, Boca Raton
Gilly, M.C., Graham, J.L., Wolfinbarger, M.F., & Yale, L.J., (1998), “A dyadic study of interpersonal information search”, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 26 No. 2: 83-100
Granovetter, M.S., (197 ), “The strength of weak ties”, American Journal of Sociology, 78: 1 6 −1 8 .
Keh Hean Tat & Jin Sun, (2008), “The Complexities of Perceived Risk in Cross-Cultural Services Marketing”, Journal of International Marketing, Vol. 16, No. 1: 120-146
Hauser, J.R., Urban, G.L., & Weinberg, B.D., (1993), "How Consumers Allocate Their Time When Searching for Information", Journal of Marketing Research, 30 (4): 452-466
Hennig-Thurau, T., Gwinner, K.P., Walsh, G., & Gremle, D.D., ( 4), “Electronic word-of-mouth via consumer-opinion platforms: What motivates consumers to articulate themselves on the Internet?” Journal of Interactive Marketing, 18(1): 38–52
Hennig-Thurau, T., & Walsh, G., (2003), “Electronic word-of-mouth: Motives for and consequences of reading customer articulations on the internet”, International Journal of Electronic Commerce, 8 (2): 51-74
Herr, P.M., Kardes, F.R., & Kim J., (1991), “Effects of Word-of-Mouth and Product-Attribute Information on Persuasion: An Accessibility- Diagnosticity Perspective”, Journal of Consumer Research, 17 : 454-62
Jacoby, J., & Kaplan, L., (197 ), “The components of perceived risk”, in Venkatesan, M. (Ed.), Proceedings, 3rd Annual Conference, Association for Consumer Research, Chicago, IL: 382-93
Katz, E., & Lazarsfeld, P., (1955), “Personal Influence” Glencoe, IL: The Free Press
Kogan, N., & Wallach, M.A., (1964), “Risk Taking, A Study in Cognition and Personality”, Holt, Rinehart and Winston, New York, NY
Lim, N., ( ), “Consumer perceived risk: sources versus consequences”, Electronic Consumer Research and Applications, Vol. 2: 216-28
MacCrimmon, K.R., & Wehrung, D.A., (1986), “Taking Risks: The Management of Uncertainty,” The Free Press, New York, NY
Martilla, J.A., (1971), “Word of mouth communication in the industrial adoption process”, Journal of Marketing Research, Vol. 8 No. 2: 173-8
Misner, I.R., (1999), “The World’s Best Known Marketing Secret: Building Your Business with Word-of-Mouth Marketing”, 2d ed. Austin: Bard Press
Mitchell, V.W., (199 ), “Understanding consumers’ behavior: can perceived risk theory help?”, Management Decision, Vol. 30: 326-31
Mitchell, V.W., (1999), “Consumer perceived risk: conceptualizations and models”, European Journal of Marketing, Vol. 33 No. 1/2: 163-95
Mitchell, V., & Greatorex, M., (199 ), “Risk perception and reduction in the purchase of consumer services”, The Services Industries Journal, Vol. 13 No. 4: 179-200 Murray, K., (1991), “A test of services marketing theory: consumer information acquisition activities”, Journal of Marketing, Vol. 55: 10-25
Murray, K.B., & Schlacter, J.L., (1990), “The Impact of Services versus Goods on Consumers’ Assessment of Perceived Risk and Variability”, Journal of the Academy of Marketing Science, 18 (1): 51-65
Paul, P.J., & Tarpey Sr., L. ., (1975), “A Comparative Analysis of Three Consumer Decision Strategies”, Journal of Consumer Research, 2 (1): 29–37
Petty, R.E., & Cacioppo, J.T., (1984)” The effects of involvement on response to argument quantity and quality: Central and peripheral routes to persuasion”, Journal of Personality and Social Psychology, 46, 1: 69–81
Petty, R.E., Cacioppo, J.T., & Schumann, D., (1983), “Central and peripheral routes to advertising effectiveness: The moderating role of involvement”, Journal of Consumer Research, 10, 2: 135–146 Poddar, A., Donthu, N., & Wei, Y., (2009) “Web site customer orientations, Web site quality, and purchase intentions: The role of Web site personality”, Journal of Business Research, 62: 441–450
Pollatsck, A., & Tversky, A., (197 ), “A theory of risk”, Journal of Mathematical Psychology, Vol. 7: 540-53
Porter, C.E., & Donthu, N., (2008), ‘‘Cultivating Trust and Harvesting Value in Virtual Communities’’, Management Science, 54: 113-128.
Rapoport, A., & Wallsten, T.S., (1972), “Individual decision behavior”, Annual Review of Psychology, Vol. 23: 131-76
Roselius, T., (1971), “consumer rankings in Risk Deduction Methods”, Journal of marketing, Vol. 35: 56-61
Ross, I., (1975), "Perceived risk and consumer behavior: a critical review", Conference of the American Marketing Association, vol. 1: 19-23
Senecal, S., & Nantel, J., ( 4), “The influence of online product recommendations on consumers’ online choices”, Journal of Retailing, Vol. 80 No. 2: 159-69
Simpson, L., & Lakner, H.B., (1993), “Perceived risk and mail order shopping for apparel”, Journal of Consumer Studies Home Economy 17: 377–398
Steffes, E.M., & Burgee, L.E., (2009),"Social ties and online word of mouth", Internet Research, Vol. 19 Issue 1: 42 - 59
Stone, R.N., & Gronhaug, K., (1993), “Perceived Risk: Further Considerations for the Marketing Discipline”, European Journal of Marketing, 27 (3): 39–50
