• No results found

The Effect of Peer Specific Information on Consum

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "The Effect of Peer Specific Information on Consum"

Copied!
54
0
0

Bezig met laden.... (Bekijk nu de volledige tekst)

Hele tekst

(1)
(2)

 

 

he Effect of Peer Specific Information on Consum

lysis of a more complex product, a health insurance 

T

er Preferences  

A conjoint ana

rick Jansema      E                                                       nd Business   University of Groningen ics a Faculty of Econom h T esis MSc Marketing   n Ja uary 17, 2017  st Supervisor: Hans Risselada   aarten J. Gijsenberg  1 2nd Supervisor: M     Erick Jansema    Grote Beerstraat 360 9742SM Groningen  t.rug.nl Tel.: +31621202792  ‐Mail:  E e.jansema.1@studen   S  tudent Number: 2779366 

(3)

Dedication  

To my parents and girlfriend, for their unconditional support and encouragement.  

Acknowledgements  

I would like to thank my supervisor Hans Risselada who offered inspiring, critical and above all  helpful feedback. I would also like to thank my thesis group colleagues for the help they offered.   

Abstract  

 

(4)
(5)
(6)

Introduction 

 

In  the  Netherlands  it  is  stated  by  law  that  consumers  can  only  change  their  health  insurance  in  January,  excluding  exceptions,  and  they  do  in  large  numbers.  In  2016  more  than  one  million  consumers  changed  their  health  insurance  (Vektis,  2016).  However,  before  consumers  actually  change their insurance they actively search for information, cues and/or heuristics, for example on  the internet, that might assist or facilitate them in making a decision (Todd & Benbasat, 1992). Peer  influence  is  one  of  the  heuristics  contributing  in  this  process  according  to  Sundar,  Xu  &  Oeldorf‐ Hirsch (2009). When consumers make product choices, they do not only consider the attributes of a  product but also the preferences of other consumers, such as peers (Narayan, Vithala, & Saunders,  2011).  Peer influence or social influence is defined as “a change in a person’s cognition, attitude or  behavior which has its origin in another person or group” (Raven, 1964).   Furthermore, several studies showed that the impact of a peer’s influence is indicated by the  similarities between the consumer and the peer (Smith, Menon, & Sivakumar, 2005). The principle  of  homophily  is  a  way  to  describe  this  phenomenon.  “This  principle  structures  ties  of  every  type  which  results  in  homogeneous  networks  with  regard  to  sociodemographic‐,  behavioral‐,  and  intrapersonal characteristics”. “Homophily in race and ethnicity creates the strongest divides in our  personal  environments,  with  age,  religion,  education,  occupation,  and  gender  following  in  that  order” (McPherson, Smith‐Lovin, & Cook, 2001). According to Lazarsfield & Merton (1954) and Lin  (1982)  a  peer’s  influence  will  be  the  greatest  when  the  consumer  and  peer  share  these  characteristics. These  findings however, are based on researches with consumer  goods as a focal  product and at a product aggregate level.  

(7)

and  then  choose  the  product  with  the  greatest  utility.  This  popular  analysis  assumes  that  the  attribute  preferences  are  independent  of  the  choices  of  others.  The  research  of  Narayan  et  al.  (2010)  suggests  otherwise.  They  found  that  consumers  update  their  attribute  preferences  in  a  ‘Bayesian  manner’.  Which  means  that  the  consumer’s  (revised)  preference  for  an  attribute  is  a  ‘weighted’ average of her prior preference and the preference of the peer. Narayan et al. (2010) also  found that the revision of attribute preferences, because of peer influence, varies across attributes.  The influence is positive but it varies. However, peer influence in this study only took observational  learning into account (Zhang, 2010). Consumers did not receive any other peer specific information.  The information sharing part, Zhang (2010) suggests, has been disregarded. Until now because we  are about to fill this gap in research.    In this study we proceed with the recommendation of Narayan et. al (2011) to extent prior  research with the incorporation of more peer specific information in the decision making process,  at an attribute level. In which we have chosen to share information about the peer’s characteristics  derived from the principle of homophily. Thereby, in addition, this research is not about consumer  goods. In contrast to most other studies, a more complex and important product is used as the focal  product,  health  insurances.  Having  a  health  insurance  is  legally  required,  above  the  age  of  18  (individually),  and  signing  a  contract  with  a  company  is  for  at  least  one  year.  Every  January  consumers have the opportunity to switch, after this month people have to wait for at least another  year.  The  real  complexity  in  choosing  a  health  insurance  is  in  the  fact  that  this  insurance  is  an  insurance against the risk of incurring medical expenses. Something people don’t know in advance,  which makes it very difficult but also very important to make a good and deliberate decision.  

(8)

more  complex,  in  comparison  with  the  Narayan  et  al.  (2010)  study  who  used  E‐readers  and  cell  phones  as  their  focal  product,  the  consumers  probably  put  more  emphasis  on  the  ‘price’  people  might have to pay. This is supported by a research of Tung‐Zong and Wildt (1994) who found that  indeed  consumers  rely  more  on  price  in  making  judgments  and  decisions  for  complex  products.  Besides  this,  a  second  addition  to  prior  research  is  the  fact  that  more  peer  specific  information  (based on the characteristics providing the greatest differences and similarities between people) is  included  in  the  study.  Since  Lin  (1982)  found  that  sharing  characteristics  leads  to  greater  peer  influence, the results in this study will probably illustrate an even greater effect of peer influence, in  comparison with prior studies which did not account for peer specific information (i.e. Narayan et  al. 2010).   The research question arising from the complexity of the product and the supposed influence of a  peer is the following: How does peer specific information change the attribute preferences of a more  complex product, a health insurance?  

A  conjoint  experimental  design  is  chosen  to  estimate  the  effect  of  a  peer  in  the  decision  making  process.  Louviere,  Hensherr  &  Swalt  (2000)  introduced  the  choice‐based  conjoint  (CBC)  approach.  In  which  consumers  choose  the  most  preferred  product  derived  from  a  set  of  alternatives.  This  approach  makes  the  task  of  deciding  which  product  is  the  most  preferred  very  easy and effective in terms of determining consumers’ preferences.   

(9)

consumer decision attribute provides information about what random people and people like you  did. So a distinction has been made between the people that look like you and the people who don’t.  In  this  way  peer  influence  is  incorporated.  During  the  third  part  the  actual  conjoint  will  be  conducted which will result in consumers attribute preferences.  

As  suggested  by  Homans  (1950),  Lin  (1982)  and  Lewis,  Gonzalez  &  Kaufman  (2012)  the  results  correspond  to  the  idea  of  greater  peer  influence  due  to  more  shared  characteristics.  The  attribute  evaluated  as  the  most  important  is  the  amount  of  own  risk  and  the  attribute  indicating  peer influence (consumer decision) was judged as the least important. Knowing that consumers do  not judge peer influence as the most important but prefer the alternative in which the amount of  own risk was the lowest is very interesting in terms of practical implications. In comparison with  the  consumer  goods  a  peer  seems  to  have  less  influence  in  the  decision  making  process.  The  complexity of a product is thus of decisive importance. That is what we contribute to theory but it  might also have some consequences in a more practical perspective. Marketers, i.e., should put less  emphasis on what others did and focu  o  the product and the importance of the decision itself.  s n  

The  remainder  of  this  paper  is  organized  as  follows:  in  the  next  section  the  conceptual  model will be discussed, together with the formulated hypothesis. After that the methodology and  data  collection  will  be  described  in  more  detail.  Next  is  the  results  section  and  the  empirical  application. Finally, we conclude with the discussion and implications for marketing practices and 

esearch.   r

(10)

Conceptual framework 

 

In  this  study  consumers  choice  for  a  health  care  insurance  is  considered.  A  distinction  has  been  made between four product attributes. The insurances do not differ apart from these attributes. In  the Netherlands 90% of the market is owned by four major companies, Zilveren Kruis, VGZ, CZ and  Menzis  (Vektis,  2016).  However  to  overcome  brand  preferences  up  forehand  we  do  not  include 

rand a

b s an attribute.  Consumers income is included in the framework as a moderator.  

  The  first  attribute  is  consumer  decision  in  which  the  influence  of  a  peer  is  included.  A  distinction in attribute level has been made between ‘people like you’, based on the characteristics  providing  the  greatest  differences  and  similarities  between  people.  ‘Other  people’,  in  which  no  further information has been shared apart from the actual decision (only observational learning).  To  compare  and  learn  whether  adding  peer  specific  information  really  leads  to  greater  peer  influence. The third attribute level, ‘no information available’ has been included to actually find out  if a peer and peer specific information add ‘value’ in a consumers decision making process.   

Due  to  the  inter‐attribute  variation  because  of  peer  influence,  as  suggested  by  Kahn  and  Meyer  (1991); Green and Krieger (1995) and Narayan et al. (2010), the moderating effect of this attribute  on the other three attributes will also be determined.  

(11)

contribution, and take more risk with respect to the amount of  own risk they might have to pay.  This trend is very  nteresting and we are curious whi ether a peer could influence this.  

The  third  and  fourth  attribute  are  part  of  the  additional  insurances  in  the  Netherlands.  Consumers are not required to take one of the additional insurances, however 84% of the insured  people  do  (Vektis,  2016).  But  why  did  we  pick  these  additives  (the  amount  of  physiotherapy  treatments  and  the  amount  of  dentist  fee  people  have  to  pay)  as  the  third  and  fourth  attribute?  Looking at the distribution of the compensated healthcare costs the results show that the dentist  (44,5%) and paramedic treatment (physiotherapy) (27,2%) are by far the best covered. Which is  very important for the people, to avoid unforeseen costs. They also found that these two ‘attributes’  are the most important reason for people to take an additional insurance (Vektis, 2016). These four  attributes form the base of this research. 

Income  is  included  in  the  survey  as  a  socio‐economic  variable.  Five  income  levels  are  determined based on the income distribution in the Netherlands (CBS, 2014). A study of Paridon,  Carraher  &  Carraher  (2006)  found  that  consumers  preferences  for  a  multi‐attribute  product  are  influenced by income. Which also makes sense in this study, and especially since the costs involving  medical  care  are  pretty  high.  Therefore,  income  is  included  in  the  model  as  a  moderator.  The 

(12)

Hypothesis  

 

The effect of peer influence is very clear and well documented (Craig, & Bush, 2000; Dahl, Fischer,  Johar,  &  Morwitz,  1982).  Childers  and  Rao  (1992)  for  instance  showed  that  peer  influence  is  positively related to consumer product choice. As well as Wang, Yu and Wei (2012) who showed in  a more recent study that a peer even has influence on the purchase intention of a consumer through  social media. Therefore, a logical hypothesis is the following.  H1: Peer influence will have a positive impact on consumer preferences.    Positive in this context means that the revised preference of a consumer is more in line with the  preference of the peer, at an aggregate level. In the conjoint a peer’s influence is indicated as the  attribute named ´consumer decision (others)’.  

(13)

H2:  The amount of own risk consumers pay will be judged as the most important. 

What Vektis (2016) also reported is a trend in the amount of own risk people might have to pay. As  mentioned before, the amount of people paying a higher and voluntary own risk increased with 6%,  from 6% up to 12%. So instead of paying the €385 (basic) people consider and actually choose to  pay a higher own risk, i.e., €635, and in return consumers pay  less each  month. Which is quite a  risk. However, it is a very interesting trend and we therefore hypothesize the following.  

H2a: Consumers will have a greater preference for paying voluntary own risk. 

 

The third and fourth attribute are part of the additional or supplementary insurances. Consumers  are  not  required  to  choose  one  of  the  additional  insurances  however,  84%  of  the  people  do  so  (Vektis, 2016). A distinction within the additional insurance can be made between i.e., dentist costs,  physiotherapy treatments, alternative care and pharmaceutical care. Almost 75% of the people who  have an additional insurance are covered for an amount of physiotherapy treatments and dentist  expenses (Vektis, 2016). With slightly more people having an additional insurance for the dentist.  

H3: The amount of physiotherapy treatments will be the least important. 

H4: The  mount of dentist  xp nses covered will be the second most important.

Least  and  second  most  important  in  comparison  with  the  amount  of  own  risk,  amount  of  hysiotherapy treatments covered and the amount of dentist fee people have to pay.  

a e e         

p  

(14)

The people having a higher income are among the bigger risk takers, according to MacCrimmon and  Wehrung (1990). So having a higher income makes people 1) less price sensitive, 2) less sensitive  about  what  others  think  and  do  and  3)  more  risk  taking.  Therefore  the  following  hypothesis  are  determined.  

H5: Higher income leads  to less price sensitivity 

 H5a: Higher income is negatively re ated to peer’s influence  

Less  price  sensitivity  is  an  indicator  for  not  avoiding  the  alternatives  including  more  expensive  medical  expenses.  Negatively  related  in  this  case  is  an  indicator  for  putting  less  emphasis  on  a 

eer’s decision.   

l

(15)

Methodology 

Study design 

  

Health insurances are chosen as the focal product in this study. The main purpose of the study is to  investigate  in  what  extent  people  are  affected  by  the  choice  other  people  make.  In  which  the  information is illustrated in the conjoint, about what other people chose, differs in three ways, see  table 1. Furthermore, consumer’s attribute preferences will be determined. The design containing  four attributes with three levels is shown in table 1.  

Table 1: Attributes and levels 

Attribute   Levels  Specification 

Consumer decisio thers)  n   (made by o (1) People like you chose this  people chose this op ormation available  n   optio tion  (2) Other (3) No inf Part‐worth  Own risk   (1) €385  (2) €635  (3) €885  Part‐worth   Physiotherapy treatments  (1) 10  (2) 25  (3) 40  Part‐worth  Dentist fee   (1) €250  (2) €500  (3) €750   Part‐worth   

The  insurances  do  not  differ  apart  from  the  attributes  that  are  listed.  Three  out  of  the  four  attributes are determined based on a research of Vektis (2016), in which these attributes turned  out to be the most important to consumers. The other  attribute  (consumer decision)  is based on  theory explained in the previous sections. In the survey each attribute was explained extensively  and  a  tooltip  was  included  for  those  consumers  who  wanted  to  read  the  information  once  again. 

he information illustrated in the survey is shown in table 2.   T

(16)

Table 2: Tooltips attributes 

Attribute  Tooltip/ explanation  Consumer 

decision 

“What  did  other  people  choose.  Differs  in  three  levels  namely;  other  people, 

people that look like you (defined using your answers in the previous questions)  nd no information available.” 

a

Own risk   “Legally required amount of own risk, €385. The own risk is the amount you have 

to  pay  before  the  insurance  company  covers  the  medical  costs.  Premium  each  month decreases with €10 (for €625) and with €20 (for €885).” 

Physiotherapy  treatments 

“Amount of treatments covered a year. Premium each month increases with €10  (for 10), with €20 (for 25) and with €30 (for 40).” 

Dentist fee  “Covered  until  a  certain  amount  of  money,  illustrated  by  the  different  levels.  Premium  each  month  increases  with  €10  (for  €250),  with  €20  (for  €500)  and  with €30 (for €750).” 

 

(17)

Research design 

 

The amount of possible  health insurance combinations is  81  (3*3*3*3)  and three stimuli per set,  which results in 85.320 potential choice sets (81!/(81‐3)!*3!), will be used. The number of choice  sets  is  reduced  to  twelve  by  using  a  fully‐randomized,  with  minimal  overlap,  choice  design  containing three health insurance alternatives. According to Eggers (2014) twelve is a good number  to  obtain  as  many  information  as  possible  and  to  avoid  respondents  from  not  completing  the  survey.  A no‐choice option is not included in the survey since Dutch citizens are legally required to  have a health insurance. A control question in which is asked to perform a certain task, for example:  hit button 7, is not included. However, something else is included to exclude respondents that did  not  read  carefully.  At  the  bottom  of  the  ‘information/  processing’  page  the  following  sentence  is  written: “Due to the processing it might take some seconds before the next questions show up, good  uck!”. It only took 4 seconds of patience but the completion rate still dropped with 10.1%.   l  

Data collection 

  The survey was administered online to residents of the Netherlands, also foreign people living and/  or working in the Netherlands are included. The respondents are aged between 18 and 67.   

(18)
(19)

Model diagnostics  

 

To  test  whether  the  estimated  models  are  significantly  different  from  the  null  models,  likelihood  ratio  tests  are  performed  using  a  chi‐squared  test  statistic,  which  is  chi‐square  distributed  with 

L(0) is  degrees of freedom (df) equaling the number of parameters: X2 = ‐2(LL(0) – LL(β)), where L

the log like ihood of the null model and LL(β ) is the log ikelihood of the estimated model.  l  l

To  assess  whether  the  estimated  model  fits  the  data  well,  McFadden’s  adjusted  R2  is 

determined using the following formula: R2adj. = 1 – (LL(β) – npar)/LL(0), where LL(0) and LL(β) 

are  defined  as  mentioned  above.  A  number  between  0,2  and  0,4  can  be  considered  acceptable  (Eggers, Hauser, & Selove, 2016).   To select a model, log likelihood information criteria are used. More specific, the model with  the lowest Consistent Akaike Information Criteria(CAIC) will be used. BIC and CAIC are preferred in  large sample sizes and give higher penalties for complexity (i.e. more latent classes). CAIC is defined  as: ‐2 * LL(β) + (ln(N) +1) * npar, where npar is the amount of parameters and N is the sample size.   To assess how well the model predicts respondents’ actual choices, hit rates are calculated,  using the sum of the estimated observations and dividing it by the total observations. So how many  of the estimated observations were actually right. The higher the outcome, the better the model.   

By  looking  at  the  Classification  Error  the  latent  class  classification  will  be  evaluated.  The  Classification  Error  averages  the  minimum  posterior  class  membership  probabilities  across 

onsumers, the lower the error the better the model.   c

(20)

Results 

Sample statistics 

  The study sample includes Dutch residents above the age of 18, with a maximum age of 67 and a  mean of 31. The total number of respondents is 207; 112 were completed, yielding a completion  rate of 54%. In which the most people dropped out after or at the first page (28,1%). Most of the  respondents were male (64,3%); further respondent characteristics are shown in table 3.    Table 3: Sa

Variablemple Statistics   Clas isif cation  Mean(S.D.)  Sample (%) 

Gender   (0) Male 

(1) Female 

  64,3% 

  35,7%

Age   In year  (18+) s 31,3 (11,9)   

(21)

Main model 

 

The  first  model  that  has  been  estimated  is  the  main  model.  The  model  statistics  can  be  found  in  table  4.  If  we  compare  the  log‐likelihood  (LL)  of  this  model  with  the  null  model  (‐1476,5349)  a  decrease of the LL can be found.  

Table 4: Model statistics 

Model  LL  BIC  CAIC  Npar  Class. Error  R2 adj.  Hit Rate 

1‐Class  ‐1214,395  2466,538  2474,5318  8  0,000  0,1721  61,16%    To determine if both models are significantly different the likelihood ratio test has been conducted.   The chi‐square test statistic turned out to be 524,2798. The critical value (α=5%) for a chi‐squared  distribution with 8 degrees of freedom is 15,507. Hence, we reject the null hypothesis and conclude  that the estimated model parameters are significantly different from zero.    

Parameter interpretation  

  First of all we start with looking at the significance of the four attributes. The attributes ‘Own risk’  and  ‘Dentist’  turned  out  to  be  highly  significant  (p<0,001),  as  shown  in  table  6.  The  attribute  ‘Consumer decision’ is significant at 5% level. The amount of physiotherapy treatments turned out  to  be  insignificant  (p>0,05).  We  therefore  do  not  interpret  these  part  worth’s,  they  do  not  significantly differ from zero. If we then look at the part worth’s of the consumer decision attribute  we  are  able  to  conclude,  although  the  part  worth’s  are  very  small,  that  consumers  prefer  the  alternative  in  which  the  people  that  look  like  them  is  included.  Therefore,  hypothesis  1,  “peer 

influence will have a positive impact on consumer preferences”, is accepted. Furthermore, by looking 

(22)

very  close  to  zero.  The  same  more  or  less  holds  for  the  covered  amount  of  dentist  treatments.  eople tend to prefer the option with the lowest costs.  

P  

The  relative  attribute  importance  is  calculated  as  a  percentage  of  the  largest  difference  between the attribute parameters, the results are illustrated in table 5. 

Table 5: Relative attribut

portan

e importance 

Relative Im ce  In percentage  Consumer decision  8,15%  Own risk  64,07%  Physiotherapy   6,30%  Dentist   21,49%    The relative importance of the attribute ‘consumer decision’ turned out to be 8,15%. So although  the  attribute  has  a  positive  effect  on  consumer  preferences,  whereby  H1  is  accepted,  the  relative 

importance is very low. The most important attribute, by far, is the amount of own risk people have  to pay, that is why hypothesis 2 is accepted. The third hypothesis was that the attribute ‘dentist fee’  will  be  judged  as  the  second  most  important.  The  results  confirm  these  findings,  and  therefore  hypothesis 3 is accepted as well. The amount of physiotherapy treatments covered turned out to be  insignificant and is also evaluated as the least important, so hypothesis 4 is accepted.   

  Table 6 – attribute parameters main model 

Attributes  Class1  Wald  p‐value  Mean  Std.Dev.

(23)

Dentist        1  0,2004  44,0426  2,70E‐10 0,2004 0 2  0,0939      0,0939 0 3  ‐0,2943      ‐0,2943 0  

Model including interaction effects 

 

The  second  model  that  has  been  estimated  is  an  extension  of  the  main  model.  The  interaction  effects are included. The model statistics are shown in table 7, the statistics of the first model are  included as well. The second model seems to decline in model fit. The information criteria increase  and the R2 adjusted decreases, same holds for the hit rate. Conducting a likelihood ratio test results 

(chi‐sq=  31,914,  with  36,415  as  the  cutoff  point  with  24  degrees  of  freedom)  in  an  insignificant  outcome. Thus, both models do not really differ. However to determine the interaction effects we  proceed with this model.  

Table 7: Model statistics model 1 and 2 

Model  LL  BIC  CAIC  Npar  Class. Error  R2 adj.  Hit Rate 

1‐Class  ‐1214,395  2466,538  2474,5318  8  0,000  0,1721  61,16%  1 i ‐Class +  nteractions  ‐1198,438  2547,485  2579,8680  32  0,000  0,1667  61,10%   

As  mentioned  before,  to  include  interaction  effects  in  the  model  new  variables  indicating  these  interactions  have  to  be  determined.  Each  new  variable  indicating  interaction  effects  of  two  variables is the outcome of both attribute (levels) multiplied with each other. So, income has been  multiplied by each level of the four product attributes (consumer decision, own risk, physiotherapy  and  dentist)  and  each  level  of  consumer  decision  has  been  multiplied  by  each  level  of  the  other  three product attributes. Which resulted in eight new income variables and twelve new consumer 

ecision variables, the part worth’s are shown in appendix A.   d

 

(24)

Parameter interpretation  

 

By  looking  at  the  significance  level  of,  first,  the  variables  including  an  interaction  effect  between  consumer decision and the other three attributes, none of the variables turned out to be significant,  also illustrated in appendix A. Therefore hypothesis 1a is rejected. On the other hand, the variables  including income do show some significant interaction effects. One of the attributes interacting with  income is the amount of own risk, the part worth’s are shown in table 8.   Table 8: inte ibute raction effect of income with o n risk w

Attr   Class 1  P­value 

Own risk      385  0,9056  4,4e^‐57 635  ‐0,0879    885  ‐0,8177    Own risk_*_income_1  ‐0,0830  0,021  Own risk_*_income_2  ‐0,0429  0,32    The effect of an alternative including an amount of own risk of €385 decreases by ‐0,0830 for every  unit of income. So the higher someone’s income the lower the preference for the lowest amount of  own  risk  (€385).  In  perspective,  consumers  having  the  highest  income  still  prefer  the  option  in  which the amount of own risk is the lowest, since the decrease is very small. The other interactions  are insignificant. Therefore, H5 will only partially be accepted. A negative interaction effect between 

a  higher  income  and  peer  influence,  as  hypothesized  in  hypothesis  5a,  has  not  been  found,  the  hypothesis is rejected. 

Segmentation 

  Latent Gold is used to estimate seven models, first without the interactions, to define the number of  segments. Three out of these seven are illustrated below, the others are in appendix B. The model  with 4‐classes is considered the most appropriate since this model has the lowest CAIC.   Table 9: Model statistics latent class models 

(25)

5‐Class  ‐921,4645  2050,5430 2094,5430  44  0,0420  0,3461  76,04%  6‐Class  ‐899,3166  2048,7137 2101,7137  53  0,0349  0,3550  77,45%   

The  chi‐square  test  statistic  turned  out  to  be  very  large  and  therefore  the  null  hypothesis  is  rejected,  this  model  differs  from  the  previous  (two)  models.  The  respondents  are  very  nicely  divided  across  the  four  classes,  even  though  the  first  class  is  the  biggest  in  size,  illustrated  in  appendix C. The attribute parameters for each class are summarized in table 11, on the next page.  By  adding  covariates  the  classification  error  of  the  model  can  be  improved  and  these  covariates  might  explain the differences in segments. The  own‐risk‐, physiotherapy‐ and dentist parameters  turned out to be highly significant (p<0,001). The consumer decision parameter is significant on a  5% level. The four different classes significantly differ in only three attributes. Consumer decisions  turned  out  to  be  insignificant  (p>0,1).  Some  interesting  differences  between  classes  can  be  identified.  For  instance  by  looking  at  the  attribute  levels  of  the  amount  of  own  risk.  The  classes  significantly differ since the p‐value, the second p‐value column in table 11 indicating this, is very  small  (p<0,001).  The  results  show  that  the  first  three  classes  put  the  most  weight  on  the  lowest  amount of own risk, see appendix C. The fourth class, on the other hand, completely differs from the  other three classes. Consumers in that class prefer the highest amount of own risk and do not like  the option in which the lowest amount of own risk is presented at all. 

Attribute importance  

  Looking at how preferences differ across classes, the relative attribute importance is calculated as a  percentage of the largest difference between the attribute parameters, shown in table 10.   Table 10: Relative attribu

Attribute  teClass­1 importance  Class­2  Class­3  Class­4  across cla es ss Consumer decision  8,29%  15,33% 2,63%  12,97%

Own Risk  67,75% 35,96% 34,75% 29,42%

Physiotherapy  10,68%  28,32% 10,23% 26,36%

Dentist  13,27%  20,39% 52,38% 31,25%

(26)

Class size   38,58%  22,16% 21,84% 17,41%  

The first class is characterized by an overwhelming preference for the own risk attribute. The other  attributes are not that important. The second class also put the most emphasis on the amount of  own  risk,  however  they  also  take  the  other  attributes  into  account  and  the  relative  attribute  importance  is  a  bit  more  varied.  The  third  class  doesn’t  care  about  what  others  or  others  like  themselves did and put the most emphasis on the dentist attribute. The fourth and last class shows 

ore variation, however the  ‘dentist’ attribute is the most important.   m

(27)

          Table 11: Attribute parameters 4­class model 

Attributes  Class1  Class2  Class3  Class4  Wald  p‐value  Wald(=)  p‐value  Mean  Std.Dev.

(28)

Covariates 

 

By adding covariates the classification of  a model can be improved. To test whether  there are  covariates  explaining  the  latent  classes,  variables  containing  consumer  information  (demographics) are included. However, each covariate turned out to be insignificant as shown in  table 12.  

Table 12: Significance Table 13: Significance Covariates all at once Covariates one by one

Covariate  P­value  Gender  0,31  Age  0,078  Education  0,90  Occupation  0,99  Income  0,65  Religion  0,84       When testing for multicollinearity between these variables, it appears that almost every  variable  strongly  correlates  with  the  other  variables.  Which  might  explain  the  previous  outcomes.  Religion  is  the  only  variable  not  correlating  with  two  or  more  other  variables  as  illustrated  in  appendix  D.  Therefore  to  test,  once  again,  if  one  of  the  covariates  significantly  contributed in explaining the classes, every variable is included as a covariate apart from each  other,  shown  in  table  13.  However,  again  none  of  the  covariates  turned  out  to  be  significant.  Which means that the demographics we asked for do not seem to explain the latent classes. A  lear explanation about how the consumers look like cannot be given.   Covariate  P­value  Gender  0,73  Age  0,32  Education  0,66  Occupation 0,81  Income  0,43  Religion  0,82  c   A fourth model has been estimated as well, including every possible interaction effect and Latent  Gold,  again,  was  used  to  determine  latent  classes.  However,  this  model  turned  out  to  not  significantly differ from the previous discussed model. The chi‐squared test statistic turned out 

o be 13,1524, with 63 degrees of freedom. The model statistics are illustrated in appendix E.   t

(29)

Discussion 

 

To investigate in what extent consumers are affected by the choice of others a conjoint analysis  is conducted with health insurances as the focal product. In which four product attributes are  determined with three levels each: consumer decision, amount of own risk, amount of dentist fee  covered  and  the  amount  of  physiotherapy  treatments.  Prior  studies  (Narayan,  Vithala,  &  Saunders,  2011)  showed  that  consumers  do  not  only  consider  product  attributes  but  also  (other)  consumers’  preferences  when  making  product  decisions.  By  including  peer  specific  information  we  extent  prior  research.  Homophily  in  ethnicity,  age,  religion,  education,  occupation  and  gender  create  the  biggest  divides  in  our  personal  environment  and  were  therefore used to determine the people that look like you. The hypothesis was that the people  that  looked  like  you  would  have  the  biggest  impact  on  consumers  preferences.  The  results  supported these findings.  However, on the other hand the relative importance of this attribute  turned out to be very low.  The amount of own risk turned out to be, by far, the most important  followed by the amount of dentist fee. So the complexity and importance of a product seems to  affect  the  influence  of  others  and  others  that  look  like  you  on  consumers  decision.  Hence,  an  answer to the main question is that peer specific information does influence consumers attribute  preferences however relative to the other attributes is not a very important attribute.  

By  looking  at  the  research  some  things  stand  out.  In  the  first  case,  a  small  completion  rate of the survey has been measured, which was only 54%. We believe that, besides the already  mentioned  explanations,  this  is  due  to  the  fact  that  the  survey  was  in  English  and  that  the  majority who participated in the survey was Dutch. Therefore, we would consider doing a future  researc nh i  Du ch.  t

(30)

to the fact Kahn and Meyer used a consumer good as the focal product but could also come from  the fact that consumers did not feel some kind of uncertainty among the product attributes.   Another  explanation  could  be  that  the  measured  resistance  to  peer  influence  comes  from  the  average age of the respondents. Steinberg & Monohan (2007)  i.e. found that between the age of  18  and  30  people  develop  the  capacity  to  stand  up  for  what  they  believe  and  resist  peer  pressures. Since the respondents in this research turned out to be quite young, this could be the  case here.  

  Another interesting result was that income only had a significant interaction effect with  one of the own risk attribute levels (€385), in which we accepted H5. However, we did not find 

any results suggesting a negative relation between the amount of income and peer influence. As  we  hypothesized  in  H5a.  A  possible  explanation  for  this  could  be  that  due  to  the  fact  that  the 

relative importance of the attribute, indicating peer influence, was very low. So low that having a  higher income does  not really effect this attribute. Another explanation could possibly be that  the  amount  of  people  having  a  higher  income  was  very  low,  i.e.  only  8%  of  the  people  in  this 

e  

research earns mor  than €55.000,‐.    

  To  identify  different  latent  preference  classes  Latent  Class  models  were  used,  four  different classes were determined. However none of the demographics, asked for in the first part  of  the  survey,  could  explain  the  differences  in  classes.  So  there  are  latent  classes  but  the  demographics do not seem to explain these classes. A clear explanation on how the consumers  look like therefore cannot be given. One potential reason for this finding might come from data  limitations, i.e., the sample did not contain enough cases to distinguish real differen es in classes. c  

The  results,  however,  showed  some  really  interesting  findings.  The  fact  that  a  peer’s  influence is of minimum value, in a consumers product decision process in which the product is  more  complex,  makes  future  research  in  this  type  of  products  very  interesting  and  worth  the  effort.   

(31)
(32)
(33)
(34)
(35)
(36)

Appendices 

Appendix A ­ Main model, parameter estimates 

Model for Choices            Class1  Overall        R²  0,2104  0,2104        R²(0)  0,2106  0,2106               

Attributes  Class1  Wald  p‐value  Mean  Std.Dev.

(37)

  ‐0,0679  2,7643  0,096 ‐0,0679 0 Income_Dentist_250          ‐0,0225  0,3385  0,56 ‐0,0225 0 Income_Dentist1_500          0,0538  1,8484  0,17 0,0538 0 CD_A_OR_A            ‐0,0784  0,7183  0,4 ‐0,0784 0 CD_A_OR_B            0,0616  0,5014  0,48 0,0616 0 CD_B_OR_A            0,0004  0  1 0,0004 0 CD_B_OR_B            0,0437  0,2484  0,62 0,0437 0 CD_A_OR_FYSIO_A            ‐0,062  0,5019  0,48 ‐0,062 0 CD_A_OR_FYSIO_B            ‐0,0795  0,8126  0,37 ‐0,0795 0 CD_B_OR_FYSIO_A            0,009  0,0106  0,92 0,009 0 CD_B_OR_FYSIO_B            ‐0,0721  0,667  0,41 ‐0,0721 0 CD_A_OR_DENTIST_A          0,1159  1,7864  0,18 0,1159 0 CD_A_OR_DENTIST_B          ‐0,1259  2,013  0,16 ‐0,1259 0 CD_B_OR_DENTIST_A          0,0172  0,0389  0,84 0,0172 0 CD_B_OR_DENTIST_B          0,1145  1,7368  0,19 0,1145 0        

Appendix B ­ Latent classes 

  Segments  LL  BIC(LL)  CAIC(LL)  Npar  p­value  Class. error  Model 1  1‐class  ‐1214,3950  2466,5381 2474,5381 8  5,3e‐437  0,000  Model 2  2‐class  ‐1054,9329  2190,0804 2207,0804 17  7,5e‐377  0,0230  Model 3  3‐class  ‐991,7095  2106,1000 2132,1000 26  1,1e‐356  0,0324  Model 4  4‐class  ‐943,2627  2051,6729 2086,6729 35  9,7e‐343  0,0485  Model 5  5‐class  ‐921,8782  2051,3703 2095,3703 44  3,5e‐340  0,0467  Model 6  6‐class  ‐899,3166  2048,7137 2101,7137 53  2,6 ‐337 e 0,0349 

Model 7  7‐class  ‐883,1952  2058,9374 2120,9374 62  2,3e‐337  0,0321 

Model 8  8‐class  ‐867,9592  2070,9318 2141,9318 71  4,2e‐338  0,0409 

(38)

A

 

ppendix C ­ Class sizes  

  Class1  Class2  Class3  Class4 

(39)

Appendix D ­ Correlation check  

Correlations 

(40)

A  

ppendix E ‐ Parameter estimates, interactions and latent classes 

Model for Choices       

  Class1  Class2  Class3  Overall       

R²  0,2853  0,7738  0,3698 0,4751      

R²(0)  0,2853  0,774  0,3706 0,4754      

       

Attributes  Class1  Class2  Class3  Wald  p‐value  Wald(=)  p‐value  Mean  Std.Dev.

(41)

  ‐ 0,2122  0,0943  0,1338 10,0451 0,018 9,7273 0,0077  ‐0,008 0,1583 Income_Dentist_250          ‐ 0,2668  ‐1,2666  0,4272 54,2426 1,00E‐ 11 54,1602 1,70E‐ 12  ‐0,3763 0,6757 Income_Dentist1_500          0,0312  0,2032  ‐0,0077 0,7797 0,85 0,6249 0,73  0,0746 0,0899 CD_A_OR_A          ‐ 0,3528  1,4243  0,0267 15,7659 0,0013 15,5156 0,00043  0,3345 0,7662 CD_A_OR_B          0,1649  0,7792  ‐0,0687 4,3561 0,23 3,2269 0,2  0,2911 0,3494 CD_B_OR_A          0,2941  ‐0,6008  ‐0,3111 8,0893 0,044 8,0759 0,018  ‐0,1785 0,3822 CD_B_OR_B          ‐0,034  ‐0,8376  0,2941 6,6715 0,083 6,6511 0,036  ‐0,1922 0,4642 CD_A_OR_FYSIO_A          ‐ 0,0855  ‐0,1277  ‐0,181 1,3736 0,71 0,144 0,93  ‐0,1283 0,0392 CD_A_OR_FYSIO_B          0,0876  ‐0,5631  0,0019 3,2089 0,36 3,1664 0,21  ‐0,1478 0,288 CD_B_OR_FYSIO_A          ‐ 0,0057  1,0524  ‐0,1059 8,5752 0,036 8,2744 0,016  0,3039 0,5169 CD_B_OR_FYSIO_B          ‐0,197  ‐0,2027  ‐0,171 2,8906 0,41 0,0128 0,99  ‐0,1909 0,0134 CD_A_OR_DENTIST_A          0,0925  ‐0,5922  0,065 3,4081 0,33 3,4054 0,18  ‐0,1361 0,3142 CD_A_OR_DENTIST_B          ‐ 0,2291  ‐0,1054  0,0046 1,9536 0,58 0,7591 0,68  ‐0,1179 0,0962 CD_B_OR_DENTIST_A          0,1778  0,4504  ‐0,0335 3,093 0,38 1,6784 0,43  0,2009 0,1924 CD_B_OR_DENTIST_B          0,1751  ‐0,3901  0,2125 4,1693 0,24 3,2191 0,2  0,0048 0,2723                 Model for Classes       

Intercept  Class1  Class2  Class3  Wald  p‐value         

  0,1163  ‐0,0324  ‐0,0839 0,7406 0,69        

       

(42)
(43)
(44)
(45)
(46)

Study Design

ƒ

Conjoint, with health insurance as the focal product

ƒ

12 choice sets with each 3 alternatives 

ƒ

Each alternative consists out of 4 attributes and 3 attribute levels

(47)

 

Study Design

#Attribute 2

Own Risk

€385

€635

€885

Physiotherapy

10

25

40

Dentist

€250

€500

€750

#Attribute 3

#Attribute 4

Vektis is a company that gathers

and analyzes information about

health care and health services 

in the Netherlands. 

The amount of physiotherapy

treatments and the amount of 

Dentist fee covered are 

additional insurances. 

(48)

 

Study Design

(49)
(50)

Results

ƒ

Model 1: Main effects

Attributes Class1 Wald p­value Mean Std.Dev.

(51)

 

Results

ƒ

Model 2: Main effects + interactions

ƒ

Decline in model fit? 

ƒ

Likelihood ratio test Æ insignificant 

ƒ

Only one interaction turned out to be 

significant

Model LL BIC CAIC Npar Class. Error R2adj. Hit Rate

1‐Class ‐1214,395 2466,538 2474,5318 8 0,000 0,1721 61,16%

1‐Class + interactions ‐1198,438 2547,485 2579,8680 32 0,000 0,1667 61,10%

Attribute Class 1 P­value

(52)

Results

ƒ

Model 3: Latent Classes

ƒ

4 class model based on minimizing 

CAIC

Model LL BIC CAIC Npar Class. Error R2adj. Hit Rate

4‐Class ‐943,2627 2051,6729 2086,6729 35 0,0485 0,3374 74,85%

5‐Class ‐921,4645 2050,5430 2094,5430 44 0,0420 0,3461 76,04%

6‐Class ‐899,3166 2048,7137 2101,7137 53 0,0349 0,3550 77,45%

Attribute Class­1 Class­2 Class­3 Class­4

(53)

Conclusion & Discussion

ƒ

A small completion rate 54%

ƒ

No interaction effects found between ‘Consumer Decision’ and the other variables

‐ Due to age? Average age of 31

ƒ

Interaction effect between income and the amount of own risk found, however we 

have to put this in perspective. 

‐ Not so many people in this dataset having a high income

ƒ

A clear explanation on how the consumers in the latent classes look like can not be

given. 

‐ Data limitations, data didn’t contain enough cases to distinguish real 

differences. 

(54)

THANK YOU!

Referenties

GERELATEERDE DOCUMENTEN

Bij het archeologisch vooronderzoek van de site Temsestraat/Kalverstraat te Rupelmonde (Kruibeke) werden er verscheidene archeologische sporen aangetroffen, hoofdzakelijk in

Copyright and moral rights for the publications made accessible in the public portal are retained by the authors and/or other copyright owners and it is a condition of

The health shock effect on DI benefit receipt four years after its onset increases from about 5 to 15 percent, while the effect increases to a somewhat lesser extent for older workers

More generally, one might question whether the obligation to open membership to non-members as a condition to allow cooperative transactions with non-members is

imposed on a Convention right must be proportionate to the legitimate aim pursued 21. In this regard, the member state is acknowledged a certain margin of appreciation to

relationship between the insurance coverage and healthcare utilisation for both dental care and physiotherapy, which provides evidence for the presence of moral hazard and/or

Using data from the LISS panel I relate financial literacy to three health insurance choices the Dutch make: (1) switching health insurer, (2) uptake of a voluntary

In the present work we will demonstrate the self-healing behaviour of three promising self-healing ceramics (alumina.. with TiC as healing agent, phase pure and impure Ti 2 AlC and