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Warum brauchen Märkte Vertrauen?

Analyse von Feedback- und Reputationssystemen

Seminararbeit 2013 13 Seiten

BWL - Offline-Marketing und Online-Marketing

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1. Einleitung

2. Die Swanson-Experimente
2.1 Forschungsaufbau
2.2 Hypothesen und Ergebnisse
2.3 Interpretation der Ergebnisse

3. Zwei alternative Feedbacksysteme
3.1 Forschungsaufbau
3.2 Ergebnisse
3.3 Interpretation der Ergebnisse

4. Warum und wie funktionieren solche Reputationssysteme

5. Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Ergebnisse Doppelblind Reputationssystem - MercadoLivre

Abb. 2: Ergebnisse Doppelblind Reputationssystem - RentACoder.com

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Anteil an problematischem Feedback auf verschiedenen Erfahrungslevels

1. Einleitung

In den letzten zwei Jahrzehnten sind durch das enorme Wachstum und die enorme Aus- und Verbreitung des Internets ganz bestimmte (anonyme) Märkte entstanden, die man sich vor bis zu 25 bis 30 Jahren noch gar nicht vorstellen konnte. Auf diesen Märkten treffen Käufer und Verkäufer von Waren nicht mehr räumlich aufeinander um Geschäfte und Transaktionen miteinander abzuwickeln, sondern bedienen sich bestimmter Internetplattformen, wie z.B. eBay oder Amazon, um Güter und andere Wertgegenstände zu handeln, zu kaufen und zu verkaufen. Doch wie funktioniert dieses "Aufeinandertreffen" ohne das Entstehen von größeren Problemen?

Menschen kaufen oder bestellen Dinge bei Verkäufern, die sie noch nie in ihrem Leben gesehen oder getroffen haben, d.h. ihr Wissen über die gegenseitige Vertrauenswürdigkeit müsste demnach sehr begrenzt sein. Um den Transaktionspartner nun einschätzen zu können, ob beispielsweise die Qualität des Gutes oder die Vertrauenswürdigkeit beider Parteien gewährleistet ist, haben Onlineplattformen bestimmte Bewertungs- , Feedback- und Reputationssysteme entwickelt, um den Benutzern dieser Plattformen das Gefühl von Sicherheit zu geben, als ob sie beim Bäcker ihres Vertrauens einkaufen würden. Wie funktionieren nun jedoch diese Reputationssysteme und funktionieren sie überhaupt oder tun sie dies nur in den Köpfen ihrer Benutzer?

Die Gestaltung bzw. die Umsetzung dieser Bewertungssysteme als auch das Kaufverhalten von potentiellen Käufern ist Gegenstand dieser Arbeit und soll nahe bringen wie hier Vertrauen zwischen eigentlich fremden Menschen aufgebaut werden soll, sodass im Endeffekt eine beiderseitig erfolgreiche und zufriedene Transaktion entsteht.

Im Folgenden wird gezielt auf das Feedbacksystem von eBay eingegangen, da es eines der bekanntesten Reputationssysteme weltweit ist und so Millionen von Nutzern als Informationsbasis dient. Es wird dargestellt wie es aufgebaut ist, wie es funktioniert und was es für alternative Möglichkeiten gibt, wobei die interessanten Fragen beantwortet werden sollen: Wie wirken sich eigentlich negative Bewertungen eines Verkäufers auf dessen zukünftige Verkäufe aus, erzielen Verkäufer mit besseren Bewertungen höhere Verkaufspreise und entsteht durch solche Reputationssysteme Vertrauen zwischen quasi fremden Menschen?

2. Die Swanson-Experimente

Um ein gutes Verständnis dafür zu bekommen ob Verkäufer mit guten Bewertungen bessere Ergebnisse, d.h. höhere Verkaufspreise, erzielen als beispielsweise neue Nutzer ohne bzw. mit wenigen Bewertungen, dient ein Experiment, welches genau diese Thematik behandelt. Dazu wird nun kurz auf den Aufbau des Feedbacksystem von eBay eingegangen um überhaupt zu verstehen wie dieses funktioniert und von den Käufern und Verkäufern benutzt wird. Anschließend wird das Swanson-Experiment inklusive Aufbau, Hypothesen und Ergebnissen präsentiert.

Das Feedback- und Reputationssystem, welches eBay zur Zeit des Experiments angeboten und verwendet hat, ist ganz einfach aufbaut. Nach erfolgreich abgelaufener Auktion hat der Verkäufer als auch der Käufer die Möglichkeit die Transaktion bzw. den Transaktionspartner mit positiv (+1), neutral (0) oder negativ (-1) zu bewerten. Zusätzlich kann man einen kleinen Kommentar hierzu hinterlassen. Nun werden der Einfachheit halber die negativen Bewertungen von den positiven Bewertungen abgezogen und so entsteht ein Wert, welcher meist als Prozentzahl angegeben wird, der neben jedem Nutzer eingeblendet wird und so auch von jedem Benutzer angeklickt werden kann, um so detailliertere Informationen des möglichen Transaktionspartners zu erhalten[1]. Somit hat beispielsweise ein neuer Nutzer einen Wert von Null, wobei erfahrene Verkäufer einen Wert nahe 100% besitzen. Man sollte jedoch anmerken, dass negative Reputationen sehr selten sind und nur in ca. 0,3% der Fälle vorkommen[2], da viele Benutzer aus Angst um Rache[3] oder auch aus Höflichkeit[4] entweder gar kein Feedback geben oder sogar positiv bewerten. Im Grunde genommen ist dies für Experimente nicht von Vorteil, da aus negativen Bewertungen die meisten Informationen gezogen werden können.

2.1 Forschungsaufbau

Der Aufbau des Experiments wurde in Zusammenarbeit mit John Swanson, einem erfahrenen Verkäufer von Postkarten mit über 2000 Bewertungen (inklusive einer negativen Bewertung), durchgeführt[5]. Postkarten aus dem Grund, da es sich hierbei um standardisierte Güter handelt, wobei identische Artikel bei unterschiedlichen Verkäufern sehr gut zu beobachten und vergleichbar sind. Um nun vergleichen zu können, welche Verkäufer für identische Güter einen höheren Verkaufspreis erzielen, schuf John Swanson sieben völlig neue Verkäufer, welche alle die gleichen Services und Produkte angeboten haben, sich jedoch nur ein wenig in der Gestaltung ihrer Produktpräsentation (bspw. Farbe des Hintergrundes) unterschieden, sodass niemand bemerkte, dass es sich hierbei um den gleichen Verkäufer handelte.

[...]


[1] Vgl. Resnick et al. (2006) S. 6-7

[2] Vgl. Resnick et al.(2002) S. 11 Table 1

[3] Vgl. Bolton et al. (2013) S. 1

[4] Vgl. Resnick et al. (2002) S. 18

[5] Vgl. Resnick et al. (2006) S. 5

Details

Seiten
13
Jahr
2013
ISBN (eBook)
9783656464921
ISBN (Buch)
9783656467908
Dateigröße
553 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v230593
Institution / Hochschule
Universität Ulm – Institut für Wirtschaftswissenschaften
Note
1,7
Schlagworte
Feedback Ebay Amazon Reputation

Autor

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