Erfolgsfaktoren einer E-Commerce-Website : empirische Identifikation vertrauensfördernder Signale im Internet-Einzelhandel

Trotz starker Wachstumsraten im E-Commerce besteht ein erhebliches Potential, das vor allem mangels kundenseitigen Vertrauens nicht ausgeschöpft wird. Dennis Ahrholdt untersucht, wie sich die Vertrauensausbildung positiv durch Online-Einzelhändler beeinflussen lässt. Dazu entwickelt er ein vielschichtiges Wirkmodell auf Basis der Strukturgleichungsmethodik. Um die Kaufabsicht zu prognostizieren und die Effizienz transaktionsfördernder Website-Signale zu beurteilen, analysiert er einen umfangreichen empirischen Datensatz mit dem Partial-Least-Squares-Verfahren. Die Ergebnisse können E-Commerce-Akteuren als Entscheidungsgrundlage für Investitionen zur Steigerung der Conversion-Rate dienen. Erfolgsfaktoren einer E-Commerce-Website.pdf......Page 1 Geleitwort......Page 5 Danksagung......Page 7 Inhaltsverzeichnis......Page 9 Abbildungsverzeichnis......Page 12 Tabellenverzeichnis......Page 14 Abkürzungsverzeichnis......Page 16 Symbolverzeichnis......Page 18 Website-Verzeichnis......Page 21 1.1. Problemstellung......Page 22 1.2. Abgrenzung von Untersuchungsgegenstand und -objekt......Page 27 1.3. Gang der Untersuchung zur Erreichung der Forschungsziele......Page 33 2.1. Die Empirie als Forschungsmethode......Page 36 2.2.1. Grundlagen......Page 39 2.2.2. Wahl des Schätzalgorithmus (Partial-Least-Squares-Verfahren vs. Kovarianzstrukturanalyse) ......Page 43 2.3. Zur Notwendigkeit einer empirischen Erfolgsfaktorenmessung mit PLS im E-Commerce ......Page 48 3.1.1. Übersicht möglicher Erklärungsansätze......Page 51 3.1.2. Einstellung als Prädiktor einer Verhaltensabsicht......Page 53 3.1.3. Theory of Planned Behavior (Theorie des geplanten Verhaltens)......Page 55 3.2.1. Barrieren aus technischer Perspektive......Page 59 3.2.2. Barrieren aus ökonomischer und infrastruktureller Perspektive......Page 61 3.2.3. Barrieren aus soziologischer bzw. psychologischer Perspektive......Page 62 3.3. Vertrauen als Einstellung und zentrale Antezedenz des Kaufverhaltens im Online-Einzelhandel ......Page 63 4.1. Konzeptionelle Grundlagen......Page 66 4.2.1.1. Vertrauensrelevante Erwartungen im Kontext der Theory of Planned Behavior ......Page 70 4.2.1.1.1. Kompetenz......Page 73 4.2.1.2. Wohlwollende Intention......Page 74 4.2.1.3. Integrität......Page 75 4.2.2. Einflussgrößen des Vertrauensgebers......Page 76 4.2.3. Kontextspezifische Situation als Determinante des zur Anwendung kommenden Vertrauenskonzeptes ......Page 78 4.2.4. Risiko als notwendige Voraussetzung für die Relevanz von Vertrauen ......Page 80 4.2.5. Zusammenfassende Identifikation der Website als Hauptdeterminante für den Vertrauenstransfer ......Page 83 4.3.1. Informationsökonomische Betrachtung......Page 85 4.3.2.1. Grundüberlegungen zur Funktionsweise von Signalen......Page 87 4.3.2.2. Default-Independent Sale-Independent Signals......Page 92 4.3.2.3. Default-Independent Sale-Contingent Signals......Page 93 4.3.2.4. Default-Contingent Revenue-Risking Signals......Page 94 4.3.2.5. Default-Contingent Cost-Risking Signals......Page 95 4.3.3. Einsatz von Signalen im Online-Einzelhandel – eine Zusammenfassung empirischer Ergebnisse ......Page 96 4.3.4. Konkretisierung der typologiebasierten Signalkonstrukte für die empirische Untersuchung ......Page 109 5.1. Entstehungsgeschichte des Partial-Least-Squares-Ansatzes......Page 123 5.2.1. Schätzalgorithmus......Page 124 5.2.2. Numerisches Fallbeispiel......Page 130 5.2.3. Schätzung von Modellen mit Konstrukten höherer Ordnung......Page 137 5.2.4.1. Schätzung von Modellen mit moderierenden Effekten......Page 140 5.2.4.2. A priori-Segmentierungsmethoden......Page 141 5.3.1. Gütebeurteilung als Gegenstand neuerer PLS-Forschung......Page 145 5.3.2.1. Gütebeurteilung reflektiver Messmodelle......Page 146 5.3.2.2. Gütebeurteilung formativer Messmodelle......Page 151 5.3.3. Gütebeurteilung von Strukturmodellen......Page 160 5.3.4.1. Statistische Ergebnisprüfung der multiplen Gruppenanalyse......Page 165 5.3.4.2. Kritische Diskussion der statistischen Ergebnisprüfung multipler Gruppenanalysen ......Page 167 5.3.4.3. Statistische Ergebnisprüfung von Interaktionstermen......Page 168 5.3.5.1. (Fehl-)Implikationen aus der Untersuchung der Nullhypothese......Page 169 5.3.5.2. Die Entscheidung für ein- oder zweiseitige Tests im PLS-Kontext......Page 170 6.1.1. Erhebungsmethode......Page 173 6.1.2.1.1. Vertrauen und vertrauensrelevante Erwartungen......Page 175 6.1.2.1.3. Kaufabsicht......Page 177 6.1.2.2. Operationalisierung der formativ gemessenen Signalkonstrukte......Page 178 6.1.3.1. Untersuchungsobjekte und Bedarfsszenario......Page 181 6.1.3.3. Datenerhebung, Datengrundlage und Datenqualitätskorrektur......Page 183 6.2.1. Erstes Ergebnis der PLS-Modellschätzung......Page 185 6.2.2. Gütebeurteilung der reflektiven Messmodelle......Page 187 6.2.3. Gütebeurteilung der formativen Messmodelle......Page 192 6.2.4. Gütebeurteilung des Strukturmodells......Page 197 6.2.5. Zusammenfassende Gütebeurteilung des Gesamtmodells......Page 201 6.2.6. Diskussion und Interpretation der Ergebnisse des Globalmodells......Page 204 6.3.1. Gütebeurteilung des Segments „Bekannte Marktführer“......Page 217 6.3.2. Gütebeurteilung des Segments „Unbekannte Kleine und Mittlere Unternehmen“ ......Page 221 6.3.3. Statistischer Ergebnisvergleich der Segmentmodelle......Page 225 6.3.4. Ergebnisdiskussion und -interpretation der multiplen Gruppenanalyse ......Page 234 6.3.5.1. Modellergebnisse......Page 247 6.3.5.2. Interpretation der Ergebnisse......Page 249 6.4. Empirische Ergebnisse zur Interaktionsvariable „Systemrisiko”......Page 252 6.5. Direkte Signalpräferenz vs. PLS-Ergebnisse......Page 255 7. Kritische Würdigung......Page 259 Anhang......Page 268 Literaturverzeichnis......Page 308 Dennis Ahrholdt Untersucht Mit Dem Partial-least-squares-verfahren, Wie Sich Die Vertrauensausbildung – Als Zentrale Antezedenz Der Kaufabsicht – Positiv Im E-commerce Beeinflussen Lässt. Die Ergebnisse Können Als Entscheidungsgrundlage Für Investitionen Zur Steigerung Der Conversion-rate Dienen.