Obwohl Crowdsourcing-Projekte in der Praxis zunehmend zu Marketingzwecken
durchgeführt werden, fand diese Thematik in der empirischen Marketingforschung bisher keine Beachtung.
Daher ist die Zielsetzung der vorliegenden Studie, diese Forschungslücke
durch eine Arbeit zum Thema ‚Crowdsourcing als kommunikative Marketing-
Maßnahme‘ zu minimieren. Dabei wurde die Werbewirkung moderierender Parameter eines Crowdsourcing-Projektes auf das Konsumentenverhalten, im Vergleich zum Verzicht auf Crowdsourcing, untersucht. Auf Basis einer Literaturanalyse, sowie einer Vorstudie, wurden die Parameter, Produkt Involvement, Aufgabenkomplexität, Teilnahme, sowie Kommunikation, als unabhängige und die ausgewählten Werbewirkungskonstrukte als abhängige Variable selektiert. Die Untersuchung der affektiven Werbewirkung erfolgte anhand der Einstellung zur Marke, die kognitive Informationsverarbeitung, durch die wahrgenommene Einzigartigkeit des Produktes und die konativen Aspekte durch die Markengebundenheit, Weiterempfehlung und Kaufintention. Auf Basis relevanter Erkenntnisse der Werbewirkungs- und Kundenintegrationsforschung wurde zunächst ein konzeptionelles Rahmenmodell entwickelt, auf deren Grundlage das fundierte Hypothesensystem hervorging. Zu dessen empirischer Überprüfung wurde eine quantitative Online-Befragung mit N=1423 Datensätzen erhoben.
Die varianzanalytische Auswertung der Daten bestätigt, sowohl für Low-, als auch für High-Involvement Produkte, den signifikant positiven Einfluss von Crowdsourcing auf das Konsumentenverhalten, gegenüber dem Verzicht auf Crowdsourcing. Darüber hinaus wurden die, durch Crowdsourcing induzierte emotionale Wertbeladenheit, die informative Auseinandersetzung mit der Marke, sowie die verhaltensbezogenen Reaktionen des Rezipienten, ersichtlich. Der Einfluss der Parameter, Aufgabenkomplexität, Teilnahme und Kommunikation, erwies sich als nicht signifikant. Damit stellt Crowdsourcing eine effiziente Alternative zu klassischen Werbeformaten dar.
Inhaltsverzeichnis
Abstract
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Die Relevanz von Crowdsourcing - Marketing-Clou oder PR-Super Gau
2 Entwicklung des Konzeptionellen Rahmenmodells
2.1 Zu Begriff und Konzept von Crowdsourcing
2.1.1 Definition und Typologisierung von Crowdsourcing als Kommunikationsinstrument des Online Marketings
2.1.2 Charakteristika von Crowdsourcing
2.1.3 Prozess des Crowdsourcing
2.1.4 Abgrenzung zu ähnlichen Phänomenen
2.1.4.1 Überblick
2.1.4.2 Interaktive Wertschöpfung
2.1.4.3 Open Innovation
2.1.4.4 Mass Customization
2.1.4.5 Outsourcing
2.1.4.6 User Innovation
2.1.4.7 Common-Based Peer Production
2.1.4.8 Open Source
2.1.5 Chancen und Risiken von Crowdsourcing
2.1.5.1 Überblick
2.1.5.2 Marketing-Perspektive
2.2 Erkenntnisbeiträge der Kundenintegrationsforschung
2.2.1 Definition von Kundenintegration
2.2.2 Ausgewählte Perspektiven der Kundenintegrationsforschung
2.2.2.1 Überblick
2.2.2.2 Perspektive: Relationship Marketing
2.2.2.3 Perspektive: Ressourcenbasierter Ansatz
2.2.3 Übertragung auf die Kundenintegration im Rahmen von Crowdsourcing
2.3 Erkenntnisbeiträge der Werbewirkungsforschung
2.3.1 Definition von Werbewirkung
2.3.2 Ausgewählte Modelle der Werbewirkungsforschung
2.3.2.1 Überblick 49 2.3.2.2 Das Elaboration-Likelihood Modell
2.3.2.3 Das Heuristisch-Systematische Modell der Persuasion
2.3.3 Übertragung auf die Werbewirkung im Rahmen von Crowdsourcing
2.4 Einfluss der Kundenintegration und Werbewirkung von Crowdsourcing auf ausgewählte Konstrukte
2.4.1 Vorgehensweise bei der Konstruktauswahl
2.4.2 Attitude towards the Brand
2.4.3 Brand Commitment
2.4.4 Uniqueness of the Product
2.4.5 Word of Mouth Intentions
2.4.6 Purchase Intension
2.5 Zusammenfassung des Konzeptionellen Rahmens
3 Herleitung des Hypothesensystems zur Wirkung ausgewählter moderiender Parameter von Crowdsourcing
3.1 Konzeptionelle Vorüberlegungen und Vorgehensweise bei der Hypothesengenerierung
3.2 Theoretische Grundlagen und Forschungsergebnisse zur Wirkung ausgewählter moderierender Parameter
3.2.1 Product Involvement
3.2.2 Task Complexity
3.2.3 Teilnahme
3.2.4 Kommunikation
3.3 Zusammenfassung des Hypothesensystems
4 Empirische Überprüfung des Hypothesensystems
4.1 Quantitative Online-Umfrage als Erhebungsmethodik
4.1.1 Definition und Charakterisierung einer quantitativen Umfrage
4.1.2 Anforderungen und Gütekriterien
4.1.3 Varianzanalyse als Verfahren zur Datenauswertung
4.2 Untersuchungsdesign und Datenerhebung
4.2.1 Stimulusgestaltung und Probandenrekrutierung
4.2.2 Untersuchungs- und Fragebogendesign
4.3 Operationalisierung und Gütebewertung der ausgewählten Konstrukte
4.3.1 Eingesetzte Gütekriterien
4.3.2 Attitude towards the Brand
4.3.3 Commitment to the Brand
4.3.4 Uniqueness of the Product
4.3.5 Word of Mouth Intentions
4.3.6 Purchase Intension
4.4 Datenanalyse und Interpretation des Hypothesensystems
5 Schlussfolgerungen und Forschungsausblick
Anhang
Literaturverzeichnis
Verzeichnis zitierter Internetquellen
Abstract
Obwohl Crowdsourcing-Projekte in der Praxis zunehmend zu Marketing-zwecken durchgeführt werden, fand diese Thematik in der empirischen Marketingforschung bisher keine Beachtung.
Daher ist die Zielsetzung der vorliegenden Studie, diese Forschungslücke durch eine Arbeit zum Thema ‚Crowdsourcing als kommunikative Marketing-Maßnahme‘ zu minimieren. Dabei wurde die Werbewirkung moderierender Parameter eines Crowdsourcing-Projektes auf das Konsumentenverhalten, im Vergleich zum Verzicht auf Crowdsourcing, untersucht. Auf Basis einer Literaturanalyse, sowie einer Vorstudie, wurden die Parameter, Produkt Involvement, Aufgabenkomplexität, Teilnahme, sowie Kommunikation, als unabhängige und die ausgewählten Werbewirkungs-konstrukte als abhängige Variable selektiert. Die Untersuchung der affektiven Werbewirkung erfolgte anhand der Einstellung zur Marke, die kognitive Informationsverarbeitung, durch die wahrgenommene Einzigartigkeit des Produktes und die konativen Aspekte durch die Markengebundenheit, Weiterempfehlung und Kaufintention. Auf Basis relevanter Erkenntnisse der Werbewirkungs- und Kundenintegrationsforschung wurde zunächst ein konzeptionelles Rahmenmodell entwickelt, auf deren Grundlage das fundierte Hypothesensystem hervorging. Zu dessen empirischer Überprüfung wurde eine quantitative Online-Befragung mit N=1423 Datensätzen erhoben.
Die varianzanalytische Auswertung der Daten bestätigt, sowohl für Low-, als auch für High-Involvement Produkte, den signifikant positiven Einfluss von Crowdsourcing auf das Konsumentenverhalten, gegenüber dem Verzicht auf Crowdsourcing. Darüber hinaus wurden die, durch Crowdsourcing induzierte emotionale Wertbeladenheit, die informative Auseinandersetzung mit der Marke, sowie die verhaltensbezogenen Reaktionen des Rezipienten, ersichtlich. Der Einfluss der Parameter, Aufgabenkomplexität, Teilnahme und Kommunikation, erwies sich als nicht signifikant. Damit stellt Crowdsourcing eine effiziente Alternative zu klassischen Werbeformaten dar.
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Forschungsgegenstand der Arbeit
Abb. 2: Aufbau der Arbeit
Abb. 3: Crowdsourcing-Prozess
Abb. 4: Interaktiver Wertschöpfungsprozess
Abb. 5: Typen des Open Innovation-Prozesses
Abb. 6: Mass Customization-Prozess
Abb. 7: Outsourcing-Prozess
Abb. 8: User Innovation-Prozess
Abb. 9: Commons-Based Peer Production-Prozess
Abb. 10: Open Source-Prozess
Abb. 11: Wirkungskette im Relationship Marketing
Abb. 12: Ressource-based View im Zeitverlauf
Abb. 13: Elaboration-Likelihood-Modell
Abb. 14: Heuristisch-Systematisches Modell der Persuasion
Abb. 15: Einfluss der Einstellung auf die Kaufintention
Abb. 16: Einfluss des Commitments auf die Kaufintention
Abb. 17: Einfluss der Einzigartigkeit auf die Kaufintention
Abb. 18: Einfluss der Weiterempfehlung auf die Kaufintention
Abb. 19: Einfluss des Werbestimulus auf die Kaufintention
Abb. 20: Konzeptionelles Rahmenmodell der Arbeit
Tabellenverzeichnis
Tab. 1: Typen von Crowdsourcing
Tab. 2: Überblick über die Charakteristika von Crowdsourcing
Tab. 3: Chancen und Herausforderungen von Crowdsourcing
Tab. 4: Hypothesensystem der Arbeit
Tab. 5: Vor- und Nachteile der quantitativen Online-Umfrage
Tab. 6: Übersicht über das Forschungsdesign
Tab. 7: Operationalisierung des Konstrukts Attitude towards the Brand
Tab. 8: Operationalisierung des Konstrukts Brand Commitment
Tab. 9: Operationalisierung des Konstrukts Uniqueness of the Brand
Tab. 10: Operationalisierung des Konstrukts Word of Mouth Intentions
Tab. 11: Operationalisierung des Konstrukts Purchase Intention
Tab. 12: Übersicht der varianzanalytischen Überprüfung des Hypothesensystems
Abkürzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1 Die Relevanz von Crowdsourcing - Marketing-Clou oder
2012 rief Starbucks seine irischen Kunden über das Internet dazu auf: „Show us what makes you proud to be British for a chance to win.[1] Die Spülmittel-Marke Pril musste in den Abstimmungsprozess seiner Online-Kampagne eingreifen, als Designvorschläge wie „Schmeckt lecker nach Hähnchen“[2] im Rahmen eines Wettbewerbs zu den besten Ideen gewählt wurden. Auch L`Oréal griff in den Abstimmungsprozess ein, um zu vermeiden, dass das neue Gesicht seiner Haarpflegeserie ‚Soublime Mousse‘ eine 71-jährige Rentnerin wird.[3] Diese Form der kollaborativen Leistungserstellung, bei der Internetnutzer durch einen öffentlichen, webbasierten Aufruf zur Lösung verschiedener Aufgaben beitragen, wird auch als Crowdsourcing bezeichnet.[4] Aktuell wird sie von zahlreichen Unternehmen praktiziert. Dabei werden die User zu kostengünstigen Co-Entwicklern und Co-Vermarktern.[5]
Der Trend der Öffnung des unternehmerischen Wertschöpfungsprozesses ist auf die Wettbewerbsverschärfung als Folge der Globalisierung und Deregulierung zurückzuführen.[6] Durch diese makroökonomischen Entwicklungen ergeben sich auf mikroökonomischer Ebene einerseits ein Anstieg des generellen Kostendrucks sowie des Komplexitätsgrades von Problemstellungen. Andererseits stellen die anspruchsvollen Bedürfnisse der Konsumenten nach individualisierten und heterogenen Angeboten aktuelle Herausforderungen für Unternehmen dar.[7] Um diesen Forderungen gerecht zu werden, werden Konsumenten in die Leistungserstellung integriert.[8] Die technische Voraussetzung für die Entwicklung neuer Organisationsformen schafft die Evolution moderner Informations- und Kommunikationstechnologien, allen voran des Internets.[9] Durch den Übergang vom passiven Web 1.0, über das interaktive Web 2.0, zum semantischen Web 3.0 hat sich die Rolle des ‚Users‘ vom teilnahmslosen Rezipienten zum ‚Prosumer‘[10] beziehungsweise ‚Produser‘[11] weiterentwickelt.[12] Mit Hilfe von ‚User Generated Content‘ sind diese dazu in der Lage Web-Inhalte aktiv mitzugestalten, sich auszutauschen und mit Unternehmen zu kommunizieren.[13] Letztere verlieren zunehmend die Kontrolle, stattdessen gewinnen aktive Konsumenten[14] immer mehr Macht indem sie Marken neu definieren[15]: „consumers want to interact with firms and thereby co-create value“[16]. Die Integration des Konsumenten an der Leistungserstellung erfordert die Unterstützung von Kundenintegrationsprozessen und führt zu einem Bedeutungszuwachs des Relationship Marketings.[17]
Einen Ansatz für die Integration von Konsumenten in den Wertschöpfungsprozess stellt die Durchführung von Crowdsourcing-Projekten dar. Obwohl Crowdsourcing mit erheblichen Risiken, wie Imageschäden und dem Verlust geistigen Eigentums v erbunden wird[18], nehmen viele Unternehmen diese angesichts diverser Chancen in Kauf. Aufgrund von Netzwerkeffekten vermutet Reitler eine Verbesserung der unternehmerischen Innovationsfähigkeit sowie Effizienz von Marketingaktivitäten.[19] C rowdsourcing bietet eine Antwort auf die veränderten Marktumfeld-variablen und gewinnt daher die zunehmende Aufmerksamkeit verschiedener Wissenschaftsdisziplinen, die sich bisher vor allem auf die Perspektive der Innovations- und Forschungsaktivitäten konzentrieren.[20] Da es sich bei Crowdsourcing nicht um eine herausgelöste Strategie, sondern um einen Sammelbegriff für eine variierende Gruppe von Ansätzen handelt, herrscht in der wissenschaftlichen Literatur kein Konsens über die theoretischen Grundlagen. Dadurch haben sich thematische Überschneidungen und Wissenslücken gebildet. Eine dieser Wissenslücken ist hinsichtlich der empirischen Untersuchung der Effizienz von Crowdsourcing aus der Perspektive der Marketingforschung zu identifizieren.[21] Lediglich Kleemann/Voß/Rieder[22] sowie Whitla[23] diskutieren anhand aktueller Praxisbeispiele mögliche Chancen und Herausforderungen des Einsatzes von Crowdsourcing im Marketing. Dabei betrachten sie jedoch nicht die Perspektive des Konsumenten. Bisher existieren weder eine einheitliche Definition, noch wissenschaftliche Aussagen hinsichtlich der Wirkung von Crowdsourcing auf Marketing-Konstrukte des Konsumentenverhaltens.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 1: Forschungsgegenstand der Arbeit
Quelle: Eigene Darstellung.
Daher ist das Ziel dieser Masterarbeit die in Abbildung 1 illustrierte Forschungslücke durch eine Arbeit zum Thema ‚Crowdsourcing als kommunikative Marketing-Maßnahme‘ zu minimieren. Dabei wird die Effizienz von Crowdsourcing als modernes Instrument der Kommunikationspolitik des Marketing-Mix untersucht.[24] Auf Basis relevanter Erkenntnisse der Werbewirkungs- und Kundenintegrationsforschung wird ein fundiertes Hypothesensystem gebildet, welches in einer empirischen Befragung evaluiert wird. Der Anspruch besteht darin, die Konzeptionalisierung des kommunikativen Einflusses der moderierenden Parameter Product Involvement, Task Complexity, Teilnahme sowie Kommunikation des Ausgangs eines Crowdsourcing-Projektes auf ausgewählte kognitive, affektive und konative Konstrukte des Konsumentenverhaltens zu verbessern. Bei den Konstrukten handelt es sich um Attitude towards the Brand, Brand Commitment, Uniqueness oft he Product, Word of Mouth Intentions und Purchase Intention. Dieser Einfluss wird mit dem Verzicht auf die Durchführung von Crowdsourcing verglichen. Neben dem wissenschaftlichen Beitrag wird diese Masterarbeit Organisationen die Möglichkeit eröffnen, Crowdsourcing-Projekte effizienter zu gestalten und ein tieferes Verständnis der Konsumentenperspektive zu erhalten.
Diese Masterarbeit ist, wie in Abbildung 2 dargestellt, in sechs Kapitel unterteilt. Das vorangestellte Kapitel 1 verdeutlicht die wissenschaftliche und praktische Relevanz des Phänomens Crowdsourcing und spezifiziert den Forschungsschwerpunkt und dessen empirische Fragestellungen. In Kapitel 2 wird auf der Basis aktueller Modelle der Werbewirkungs- und Kundenintegrationsforschung ein theoretischer und konzeptioneller Rahmen entwickelt. Darauf aufbauend werden in Kapitel 3 die zu verifizierenden Forschungshypothesen der vorliegenden Arbeit abgeleitet. Gegenstand von Kapitel 4 ist die Vorstellung des Hypothesensystems, der Analyse des empirischen Datensatzes mit Hilfe varianzanalytischer Verfahren sowie die deskriptive Aufbereitung des Hypothesensystems. Im letzten Kapitel 5 werden die zentralen Forschungsfragen beantwortet, praktische und theoretische Implikationen abgeleitet und über Limitationen und Empfehlungen für zukünftige Forschungsarbeiten diskutiert.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 2: Aufbau der Arbeit
Quelle: Eigene Darstellung.
2 Entwicklung des Konzeptionellen Rahmens
2.1 Zu Begriff und Konzept von Crowdsourcing
2.1.1 Definition und Typologisierung von Crowdsourcing als Kommunikationsinstrument des Online Marketings
Nachdem in Kapitel 1 bereits die Notwendigkeit der näheren Untersuchung des Einflusses von Crowdsourcing (CS) auf das Konsumentenverhalten verdeutlicht wurde, beschäftigt sich Kapitel 2 damit, Crowdsourcing als kommunikative Maßnahme des modernen Marketing-Mix zu klassifizieren. Zunächst wird das grundlegende Konzept von Crowdsourcing erläutert und von verwandten Konzepten abgegrenzt. Darauf aufbauend wird ein theoretischer Bezugsrahmen, auf Basis relevanter Konzepte aus der bereits existierenden Literatur der Kundenintegrations- und Werbewirkungsforschung, gebildet.
Crowdsourcing stellt im Rahmen des Online-Marketings ein adäquates Mittel dar, um den in Kapitel 1 erläuterten Herausforderungen gerecht zu werden.[25] Kollmann versteht unter dem Begriff ‚Online Marketing‘ die Anwendung des traditionellen Marketing-Instrumentariums (Produkt-, Preis-, Vertriebs- und Kommunikationspolitik)[26] auf das neue Medium Internet.[27] Durch den Einsatz des Internets wird die Kommunikation von einem Massen-Modell zu einer zunehmend kostengünstigen, individualisierten Ansprache revolutioniert.[28] Dies ist angesichts der abwehrenden Haltung von Konsumenten gegenüber Werbemaßnahmen[29], in Folge des sogenannten ‚Information Overload‘[30], notwendig. Dieser Zustand tritt ein, wenn die kognitive Verarbeitungskapazität eines Individuums aufgrund der Masse von Werbemaßnahmen und anderer Reize überschritten wird.[31] Durch die einfache Datenerfassung über den User[32] und die elektronische Gestaltung medialer Inhalte[33] sind Unternehmen jedoch in der Lage, Streuverluste von Marketingaktionen zu minimieren und Erfolgskontrollen mit Hilfe von Kennzahlen, wie Hyper Links und Page Impressions, effizienter zu gestalten.[34]
Da in der vorliegenden Arbeit der Einfluss von Crowdsourcing als Marketing-Instrument untersucht wird, wird Crowdsourcing als internet-basiertes Marketingkonzept der neuen Medien klassifiziert.[35]
Bisher existiert in der Literatur keine einheitliche Definition von Crowdsourcing. Daher wird nach einer intensiven Literatursichtung eine eigene Auffassung des Phänomens erarbeitet. Der Neologismus Crowdsourcing setzt sich aus den folgenden Wörtern zusammen: ‚Crowd‘[36] spezifiziert die Teilnehmer der Initiative, ‚Sourcing‘ bezieht sich auf bestimmte Beschaffungspraktiken zur Erkenntnisgewinnung, Evaluation und Integration der Produzenten von Ideen.[37] Crowdsourcing wurde erstmals von Wired-Redakteur Jeff Howe beschrieben als Wissensauslagerung im Internet zur kreativen Lösung ursprünglich firmeninterner Aufgaben: „the act of taking a job traditionally performed by a designated agent (usually an employee) and outsourcing it to an undefined, generally large group of people in the form of an open call”.[38] Spätere wissenschaftliche Annäherungen an den Begriff Crowdsourcing, wie von Papsdorf oder Leimeister et al., lehnen sich an diese Formulierung an. Da Crowdsourcing jedoch nicht dem klassischen Prinzip des Outsourcings entspricht, erweitern viele Autoren Howes‘ Definition.[39] Trotz der zahlreichen Forschungsbemühungen befindet sich die Konzeptionalisierung von Crowdsourcing noch in der Entwicklung. Einige Studien beschreiben Crowdsourcing als ein übergeordnetes Paradigma, das die Übertragung seiner Prinzipien auf reale Problematiken ermöglicht.[40] Auch eine Interpretation als Prozess mit bestimmten Akteuren und Operationen existiert in der Literatur.[41] Wieder andere Studien analysieren Crowdsourcing als eine Plattform mit Funktionen und Eigenschaften, die das Paradigma implementieren und die entsprechenden Prozesse unterstützen kann.[42]
Einig sind sich die diversen Autoren lediglich über die Involvierung von Konsumenten als ‚Co-Creator'[43] in den Wertschöpfungsprozess und die Beteiligung der sogenannten ‚Kollektiven Intelligenz‘.[44] Der Ansatz der ‘collective intelligence’ ist auf Lévys Formulierung zurückzuführen: “It has become impossible to restrict knowledge and its movement to castes of specialists […] supply ourselves with the instruments for sharing our mental abilities [knowledge, skills, abilities] in the construction of collective intellect of imagination.”[45]. Damit bildet die ‚Kollektive Intelligenz‘ die Grundlage für den in Verbindung mit Crowdsourcing häufig verwendeten Begriff der ‚wisdom of crowds‘ (Weisheit der Vielen): […] under the right circumstances, groups are remarkably intelligent, and are often smarter than the smartest people in them […] when our imperfect judgments are aggregated in the right way, our collective intelligence is often excellent.”[46]
Mit der fortlaufenden Entwicklung des Internets steigen auch die Möglichkeiten für Organisationen, diese Intelligenz zu koordinieren und Vorteile, wie dem Überwinden der Informationsopportunitätskosten, zu realisieren.[47] Die Vielfalt von Crowdsourcing-Projekten wird angesichts der zahlreichen Praxisbeispiele ersichtlich. Brabham differenziert die in Tabelle 6 dargestellten vier verschiedenen Typen von Crowdsourcing.[48]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tab. 1: Typen von Crowdsourcing
Quelle: In Anlehnung an Brabham (2012, in press), S. 6.
Während Plattformen wie SeeClickFix[49] Crowdsourcing für Probleme mit der Informationssuche einsetzen, nutzen Intermediäre wie InnoCentive[50] das Wissenspotenzial von Experten, um spezifische Fragestellungen zu lösen, die ihre Kunden firmenintern nicht zufriedenstellend klären konnten. Andere Unternehmen wie Threadless bieten eine Plattform für Kreative, auf der sie eigene T-Shirt-Designs verkaufen können.[51] Zudem existieren Ausprägungen von Crowdsourcing, hinter denen Organisationen ohne Gewinnerzielungsabsicht stehen, wie bei der frei verfügbaren Software Mechanical Turk.[52] Unabhängig vom Projekttyp werden Crowdsourcing-Projekte häufig in Sozialen Netzwerken durchgeführt, da in diesen bereits wenige Kontakte von Internetnutzern mit medialen Inhalten genügen, um kostengünstig und schnell deren epidemische Verbreitung auszulösen.[53] Hoffmann/Fodor vermuten, dass durch Social Media-Aktivitäten Konstrukte des Konsumentenverhaltens wie Brand Awareness, Word of Mouth und Purchase Intention positiv beeinflusst werden.[54]
Um einen Konsens unter der Vielzahl an Definitionen zu finden, wird in dieser Arbeit dem, auf einer ausführlichen Literaturanalyse abgeleiteten, Verständnis von Estellés-Arolas/Ladrón-de-Guevara gefolgt:
Crowdsourcing beschreibt eine interaktive Form der Leistungserstellung, bei der ein Individuum, eine Organisation oder Institution zur freiwilligen Teilnahme an einer Aufgabe in Form eines flexiblen, offenen Aufrufs über das Internet an eine Gruppe von Individuen, mit variierender Größe, Heterogenität und Fähigkeiten aufruft.[55]
2.1.2 Charakteristika von Crowdsourcing
Aufbauend auf der dieser Arbeit zu Grunde liegenden theoretischen Einordnung von Crowdsourcing in Kapitel 2.1.1 werden im Folgenden die für das Crowdsourcing-Konzept wichtigsten Charakteristika Ausschreibung der Tätigkeit, Art der Tätigkeit, Anreizsystem, Initiator, Ergebnis und Art des Prozesses erörtert. Tabelle 2 fasst diese Charakteristika zusammen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tab. 2: Überblick über die Charakteristika von Crowdsourcing
Quelle: Eigene Darstellung.
Die Ausschreibung der Tätigkeiten im Rahmen eines Crowdsourcing-Projektes erfolgt meist online.[56] Obwohl sich ausgewählte Initiativen nur an eine bestimmte Gruppe von Internetnutzern richten, erfolgt die Ausschreibung meist in Form eines flexiblen ‚Open Call‘[57] an die breite, undefinierte Masse von Usern.[58] Daher charakterisiert die Mehrheit der Autoren die ‚Crowd‘ als eine unbestimmte, große Gruppe von Individuen (Crowdsourcees).[59] Durch die Kollektive Intelligenz können heterogene Ressourcen in den Wertschöpfungsprozess integriert werden, sodass die Crowd in der Lage ist, effizientere und qualitativ hochwertigere Vorschläge zu entwickeln als ein einzelnes Individuum oder aber der Initiator selbst.[60]
Darüber hinaus spezifizieren einige Autoren die Crowd anhand der Parameterzusammensetzung (z. B. Kunden[61], Web Workers[62] oder Online-Community[63] ), Heterogenität, Typen und Fähigkeiten. Dieser Spezifizierung wird hier nicht gefolgt, da sie von den Anforderungen des jeweiligen Crowdsourcing-Projektes bestimmt werden.[64]
Durch die Ausschreibung und Abwicklung der Tätigkeiten über das Medium Internet, von diversen Autoren als Aufgaben[65] oder Probleme[66] beschrieben, wird eine größtmögliche Reichweite und Mobilisierung von Rezipienten erreicht. Mit Hilfe der Web 2.0-Technologien sind diese in der Lage, ortunabhängig und interaktiv zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten, um eine Aufgabe zu erfüllen.[67] Autoren, wie Reichwald/Piller[68], erläutern die Aufgabenart detaillierter als Entwicklung neuer Produkte. Leimeister[69] und Kleemann/Voß/Rieder[70] sprechen von der Ausnutzung und dem Wettstreit kreativer Ideen. Unabhängig von der Modularität und Komplexität[71] kann die Aufgabe sowohl auf Kreativität, als auch auf Innovativität abzielen.[72] Durch die freiwillige Teilnahme[73] an einer zuvor vom Initiator des Crowdsourcing-Projektes online ausgeschriebenen Aufgabe trägt die Crowd durch ihre Bemühungen, ihre Kenntnisse und ihre Erfahrungen zu deren Lösung bei.[74] Zudem können durch die Selbstselektion von Aufgaben Skaleneffekte der Spezialisierung realisiert werden.[75]
Ein weiteres Charakteristikum ist die Ausgestaltung der Anreize, die von der Motivationsquelle der Teilnehmer bestimmt wird. Die Aktivierung von intrinsischen[76] (z.B. Entwicklung kreativer Fähigkeiten), extrinsischen[77] (z.B. Prämien) oder beider Motive[78] kann ein bestimmtes Verhalten induzieren.[79] Studien von Brabham[80], Lakhani[81] und Lietsala/Joutsen[82] belegen unter anderem folgende Motive zur Partizipation:
- “the desire to earn money;
- to develop one’s creative skills;
- to network with other creative professionals;
- to build a portfolio for future employment;
- to challenge oneself to solve a tough problem;
- to socialize and make friends;
- to pass the time when bored;
- to contribute to a large project of common interest;
- to share with others; and
- to have fun“.[83]
Festzuhalten gilt, dass die primäre Vergütung durch den Initiator vorgenommen wird (viele Autoren sprechen von finanziellen Anreizen[84] ), zusätzlich können jedoch sekundäre Vergütungen, wie soziale Anerkennung und Unterhaltungswerte, erfolgen.[85]
Der Initiator des Crowdsourcing-Projektes (Crowdsourcer) kann sowohl ein Individuum[86], ein Unternehmen, eine For-Profit-Organisation, ein Marktplatz[87] (z.B. L’Oreal, Henkel) als auch eine Institution oder Organisation ohne Gewinnerzielungsabsicht (z.B. Europäische Union[88] ) sein.[89] Lediglich Brabham und Hippner/Hammon beschreiben den Initiator spezifischer und gehen auch auf dessen Profitstreben ein.[90] Zu den Besonderheiten von Non-Profit-Organisationen gehören Massenbeteiligung[91], wissenschaftliche Zusammenarbeit[92] und Citizen Science (Wissenschaft für jedermann).[93] Unabhängig davon, ob Autoren das Ergebnis des Crowdsourcing-Projektes als Lösung einer Aufgabe[94] oder Problemstellung[95] auffassen, sind sie sich darüber einig, dass die Teilnehmer des Crowdsourcing-Projektes alle Rechte an dem geschaffenen Wert dem Initiator zur Nutzung überlassen. Dieses Prinzip des ‘Free Revealing‘ basiert auf den ‘Open Source’-Software-Projekten.[96]
In der wissenschaftlichen Literatur wird das Ergebnis des Crowdsourcing-Prozesses differenziert beschrieben. Während Autoren, wie Howe, Burger-Helmchen/Penin und Chanal/Caron-Faran, von der Internalisierung externer Fähigkeiten und Wissen[97] sprechen, beschreiben Autoren wie Kleemann/Voß/Rieder Crowdsourcing, dies als kommerzielle Ausbeutung von Ideen.[98] Allgemein kann das Resultat als Mehrwert[99] (z.B. steigende Umsätze und Innovationen[100] ) bezeichnet werden.
Crowdsourcing wird im aktuellen wissenschaftlichen Diskurs als Paradigma, Prozess oder Plattform angesehen. Brabham/Vukovic/Wiggins betonen den Interaktionscharakter zwischen den Teilnehmern mit dem Ziel des gemeinsamen Lösens von Problemen, indem sie den Crowdsourcing-Prozess als Produktionsmodell[101] (z.B. Threadless) oder als Verwendung von Web 2.0-Technologien[102] auffassen. Weitere Interpretationen eröffnen sich durch Ansätze, wie dem des Outsourcings (z.B. Mechanical Turk)[103], der Online-Problemlösung (z.B. InnoCentive)[104], der Open Innovation[105] (z.B. TchiboIdeas), der Evaluationsarbeit eingereichter Vorschläge[106] oder der Integration von Konsumenten[107].[108]
Wie die vorangegangenen Ausführungen belegen, bezieht sich die Mehrzahl der bisherigen Definitionsansätze von Crowdsourcing auf einen bestimmten Typ von Projekten. Generell kann Crowdsourcing als partizipativer Prozess der Leistungserstellung verstanden werden, bei dem die Crowd eine zuvor vom Initiator ausgeschriebene Aufgabe löst.
2.1.3 Prozess des Crowdsourcing
Nachdem bereits ein grundlegendes Verständnis des Begriffs Crowdsourcing vermittelt wurde, wird nun der in Abbildung 3 illustrierte idealtypische Prozess eines Crowdsourcing-Projektes erläutert.
Crowdsourcing kann als ein System miteinander interagierender und unabhängiger Komponenten verstanden werden, die für den Zeitraum des Projektes eine bestimmte Struktur bilden. Um die Abläufe während eines Crowdsourcing-Projektes sowie die Beziehungen zwischen den Interaktionspartnern näher zu betrachten, kann dieser in vereinfachter Weise in fünf Phasen dargestellt werden: Vorbereitungs-, Initiierungs-, Durchführungs-, Auswertungs- und Verwertungsphase.[109] Der Initiator identifiziert in der Vorbereitungsphase bestimmte Ziele, wie beispielsweise eine innovative technologische Lösung für ein noch ungelöstes Problem oder die Steigerung der Markenbekanntheit.[110] Desweiteren entscheidet er, ob das Projekt beispielsweise auf einer bestimmten Website, in einem sozialen Netzwerk oder auf einer Crowdsourcing-Plattform durchgeführt werden soll. In Anlehnung an die entsprechende Zielsetzung formuliert der Initiator eine Aufgabenstellung, die er in der Initiierungsphase über das Internet in Form eines Open Calls an die gesamte Crowd oder aber nur an eine bestimmte Gruppe von Usern ausschreibt. Als Anreize dienen sowohl monetäre, nicht-monetäre, als auch eine Kombination beider Prämienarten. In der Durchführungsphase reichen die Teilnehmer nach einer zuvor festgelegten Zeit ihre Vorschläge online dem Initiator ein. Anschließend prüft dieser in der Auswertungsphase die Qualität der Arbeiten und wählt den bzw. die Gewinner meist anhand von zuvor festgelegten Bewertungs- oder Abstimmungssystemen aus.[111]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 3: Crowdsourcing-Prozess
Quelle: Eigene Darstellung.
In der abschließenden Verwertungsphase erfolgt die Vergütung der bzw. des Gewinners und die Kommunikation des Ausgangs des Crowdsourcing-Projektes. Darüber hinaus entscheidet der Initiator, ob und inwiefern die Ergebnisse mehrwertorientiert verwertet werden.[112]
Da die vorangegangenen Ausführungen lediglich den idealtypischen Verlauf eines Crowdsourcing-Projektes abstrahieren, existieren eine Vielzahl an Variationen. Einige Crowdsourcing-Projekte, wie Wikipedia[113], nehmen beispielsweise keine Vergütung vor.[114] Auch kanndie Ausschreibung und Abwicklung des Crowdsourcing-Projektes ein Mediator, wie die Innovationsplattform InnoCentive, übernehmen. Dieser achtet während des gesamten Prozesses auf die Einhaltung bestimmter Regeln, wie zum Beispiel das Qualifikationsniveau der Teilnehmer und die Vergütungsmodalitäten. Darüber hinaus stellt der Mediator Funktionalitäten, zur Verfügung mit dem Ziel potenzielle Teilnehmer nachhaltig zu akquirieren.[115] Beispielsweise können die Teilnehmer den Initiator bei bestimmten Projekten in der Phase der Ideen- bzw. Lösungsfindung bei Unklarheiten bezüglich der Aufgabenstellung oder sonstigen Bedenken per E-Mail, Telefon oder persönlich kontaktieren.[116] Zusammenfassend kann Crowdsourcing als ein Transformationssystem bezeichnet werden, bei dem im Zuge eines bzw. mehrerer Prozesse Input in Output umgewandelt wird.[117]
2.1.4 Abgrenzung zu ähnlichen Phänomenen
2.1.4.1 Überblick
Für das Verständnis dieser Arbeit ist es notwendig die Integration von Konsumenten in den Wertschöpfungsprozess einer Organisation, im Rahmen von Crowdsourcing-Aktivitäten zu verdeutlichen. Auch die Ansätze Interaktive Wertschöpfung, Open Innovation, Mass Customization, Outsourcing, Commons-based Peer Production, User Innovation und Open Source thematisieren diese Form der Beteiligung. Daher wird in diesem Kapitel ein kurzer Überblick über ähnliche Konzepte vermittelt, bevor diese von Crowdsourcing abgegrenzt werden.
Die Öffnung des ‚Interaktiven Wertschöpfungsprozesses‘ eines Unternehmens kann an unterschiedlichen Phasen der Werterstellung erfolgen. Während die Prinizpien des entgeltlichen ‚Outsourcings‘ von Teilaufgaben an andere Firmen und die ‚Mass Customization‘ (Produkt-individualisierung) durch den Kunden einen geringen Grad an Innovativität aufweisen, ist dies zu einem stärkeren Maß bei den diversen Ansätzen der Open Innovation möglich. Unter ‚Open Innovation‘ werden die Forschungs- und Entwicklungstätigkeiten unternehmensinterner und -externer Amateure oder Experten verstanden. Ein Ansatz, der allein die Internetnutzer als Quelle der Innovationstätigkeit ansieht, ist die ‚User Innovation‘. Dagegen können Unternehmen bei der Problemlösungs-strategie der ‚Commons-Based Peer Production‘ ihre Kunden in die Produktion integrieren, indem Wertschöpfungsaufgaben modularisiert werden. Eine Form der ‚Commons-Based Peer Production‘ stellt der ‚Open Source‘ -Ansatz dar.[118] Bei diesem Ansatz verbessern Experten die von Unternehmen zur freien Verfügung gestellten Produkte. Insofern sich ‚Open Source‘ auf die Software-Entwicklung beschränkt, kann eine analoge Beziehung zu ‚Open Innovation‘ identifiziert werden.[119] Die anschließende Abgrenzung des Konzepts von Crowdsourcing wird anhand der sich häufig unterscheidenden Attribute Initiator, Funktionsbereich, Motive der Teilnehmer sowie interagierenden Akteure vorgenommen.
2.1.4.2 Interaktive Wertschöpfung
Reichwald/Piller beschreiben die ‚Interaktive Wertschöpfung‘ als eine kooperative Zusammenarbeit von Produzenten und Konsumenten.[120] Dieser in Abbildung 4 veranschaulichte Ansatz wird im Folgenden vorgestellt und mit dem Crowdsourcing-Konzept verglichen.
Insofern sich die Wertschöpfung auf die Phase des Innovationsprozesses bezieht, sprechen Reichwald/Piller von ‚Open Innovation‘. Findet die Zusammenarbeit hingegen in operativen Stadien statt, handelt es sich um ‚Mass Customization‘ (Produktindividualisierung).[121] Die Charakteristika der freiwilligen Interaktion der Akteure, des gemeinsamen Lösungs-prozesses, der Kundenintegration sowie der kooperativen Form der Arbeitsteilung sind für das Konzept der Interaktiven Wertschöpfung von besonderer Relevanz. Daher fassen Reichwald/Piller Crowdsourcing als ein Synonym der Interaktiven Wertschöpfung auf.[122]
Bei einer genaueren Analyse beider Ansätze ist dieser Gleichsetzung jedoch zu widersprechen. Obwohl es sich auch bei Crowdsourcing um die Integration externer Akteure handelt, ist dies nicht auf Innovationstätigkeiten beschränkt. Demzufolge ähneln sich die Konzepte ‚Open Innovation‘ und Crowdsourcing. Allerdings berücksichtigt lediglich Crowdsourcing Organisationen ohne Gewinnerzielungsabsicht, Institutionen sowie Individuen als Initiatoren. Darüber hinaus zieht Crowdsourcing die mögliche Beteiligung multipler Motive in Erwägung. Der Ansatz der Interaktiven Wertschöpfung konzentriert sich hingegen auf das Motiv der Unzufriedenheit mit dem Produkt, welche der Teilnehmer bemüht ist zu überwinden.[123] Die Durchführung von Crowdsourcing-Projekten auf Basis von Web 2.0-Technologien ermöglicht neben einer kollaborativen Zusammenarbeit der Teilnehmer, eine Interaktion mit Individuen die nicht am Projekt teilnehmen. Dies sieht die Idee der Interaktiven Wertschöpfung nicht vor.[124]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 4: Interaktiver Wertschöpfungsprozess
Quelle: In Anlehnung an Reichwald/Piller (2009), S. 59.
2.1.4.3 Open Innovation
Gegenstand der folgenden Ausführungen ist die Darstellung des ‚Open Innovation‘-Ansatzes und anschließende Abgrenzung von Crowdsourcing.
Chesbrough leitet den Wandel vom ‚Closed Innovation‘- zum ‚Open Innovation‘-Paradigma ein, indem die interne Forschungs- und Entwicklungsabteilung nicht mehr länger als Haupttreiber der Innovations-tätigkeiten einer Organisation angesehen wird.[125] Stattdessen profitieren Organisationen zunehmend von der Aneignung geistiger Eigentumsrechte in Form von externen Fähigkeiten und Erkenntnissen.[126] Gassmann/Enkel klassifizieren das ‚Open Innovation‘-Paradigma, wie in Abbildung 5 dargestellt, in die drei Prozesse.[127]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 5: Typen des Open Innovation-Prozesses
Quelle: Gassmann/Enkel (2004), S. 7.
Während bei ‚Outside-In‘-Prozessen Innovationstätigkeiten an externe Akteure ausgelagert werden, umfassen ‚Inside-Out‘-Prozesse die Preisgabe organisationsinternem Wissens an das externe Umfeld. Beide Prozesse können miteinander zu sogenannten ‚Gekoppelten Prozessen‘ kombiniert werden, indem Allianzen eingegangen werden.[128]
Einige Wissenschaftler identifizieren Crowdsourcing als eine Form der ‚Inbound Open Innovation‘ (‚Outside-In‘-Prozesse).[129] Sowohl Crowdsourcing, als auch ‚Open Innovation‘ fokussieren die Realisierung eines kompetitiven Vorteils durch die Öffnung der internen Forschungs- und Entwicklungsprozesse und die Ausnutzung der Kollektiven Intelligenz. Allerdings existieren auch entscheidende Unterschiede zwischen den beiden Konzepten. ‚Open Innovation‘ fokussiert sich auf Innovationsprozesse von Unternehmen, Crowdsourcing jedoch nicht. Während sich ‚Open Innovation‘ mit der Interaktion zwischen einem Unternehmen und einigen wenigen Kunden sowie Partnern beschäftigt, betrachtet Crowdsourcing die Beziehung zwischen einer Organisation und der Crowd.[130] Auch die Leistungserstellung kann, im Gegensatz zum ‚Open Innovation‘-Ansatz, kompetitiv organisiert werden.[131] Desweiteren gehören neben den extrinsischen Motiven (z. B. finanzielle Vergütung) zur Partizipation an ‚Open Innovation'-Tätigkeiten, vor allem die intrinsischen Motive, wie Altruismus und die Freude an intellektuellen Herausforderungen.[132] Demgegenüber sind die Teilnehmer von Crowdsourcing-Projekten aufgrund der diversen Anreize des Initiators stärker extrinsisch motiviert.
2.1.4.4 Mass Customization
Die Zielsetzung dieses Kapitels besteht in dem Vergleich der Konzepte ‚Mass Customization‘ und Crowdsourcing.
Für den von Davis[133] geprägten Begriff der ‚Mass Customization‘ existiert bis dato keine einheitliche Definition.[134] Piller formuliert nach einer ausführlichen Literaturanalyse folgende prägnante Beschreibung[135]: „Mass Customization bezeichnet die Produktion von Gütern und Leistungen, welche die unterschiedlichen Bedürfnisse jedes einzelnen Nachfragers dieser Produkte treffen, mit der Effizienz einer vergleichbaren Massen- bzw. Serienproduktion (Skaleneffekte). Grundlage des Wertschöpfungsprozesses ist dabei ein Co-Design-Prozess zur Definition der individuellen Leistung in Interaktion zwischen Anbieter und Nutzer.“.[136] Abbildung 6 schematisiert den Mass Customization-Prozess.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 6: Mass Customization-Prozess
Quelle: Eigene Darstellung.
Obwohl die Konzepte ‚Mass Customization‘ und Crowdsourcing beide Formen der Interaktiven Wertschöpfung darstellen, unterscheiden sie sich jedoch in diversen Charakteristika erheblich voneinander. Der Prozess der ‚Mass Customization‘ lagert bestimmte Aufgaben der Produkterstellung an ein Individuum aus, um es anschließend an diese Person zu verkaufen. Crowdsourcing richtet sich hingegen an eine unbestimmte Menge von Internetnutzern, die nach Abschluss des Projektes nicht zu Käufern des Produktes bzw. der Dienstleistung werden.[137] Im Gegensatz zum ‚Mass Customization‘-Ansatz ist Crowdsourcing weder auf Unternehmen als Initiatoren, noch auf operative Tätigkeiten als Gegenstand der ausgelagerten Aufgaben beschränkt. Zudem werden diverse intrinsische und extrinsische Motive zur Teilnahme an Crowdsourcing-Projekt empirisch belegt, während ‚Mass Customization‘ sich auf das Motiv der Unzufriedenheit mit einem Produkt konzentriert.
2.1.4.5 Outsourcing
Ein weiteres Konzept, das in der wissenschaftlichen Literatur in Verbindung mit Crowdsourcing gebracht wird, ist der Ansatz des ‚Outsourcing‘. Beide Ansätze werden im Folgenden voneinander abgegrenzt.
Unter diesem Begriff wird die Auslagerung von ursprünglich firmeninternen Tätigkeiten an externe Dienstleister mit dem Ziel, Innovationen zu schaffen oder operationale Tätigkeiten wie das Marketing zu unterstützen.[138] Der zuvor firmeninterne Wertschöpfungsprozess entwickelt sich zu einem Prozess der Co-Produktion.[139] Abbildung 7 stellt das Modell eines idealtypischen Outsourcing-Prozesses dar.
Einige Autoren, wie Howe, Papsdorf, Reichwald/Piller, sehen Crowdsourcing als eine Form des ‚Outsourcings‘ an, die auf den technologischen Möglichkeiten des Web 2.0 basiert.[140] Sowohl Crowdsourcing-, als auch ‚Outsourcing‘-Aktivitäten sind nicht auf einen bestimmten Aufgabentyp beschränkt und können unter kostenein-sparenden Bedingungen zur Erweiterung des Wissens des Initiators führen. Bei schlechtem Management jedoch fließen unternehmerische Ressourcen, wie Geld und Aufmerksamkeit, an die Umwelt ab.[141] Allerdings bestehen auch bei diesen beiden Konzepten erhebliche Unterschiede.[142]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 7: Outsourcing-Prozess
Quelle: In Anlehnung an Zahn/Barth/Hertweck (1998), S. 25.
Im Fall von ‚Outsourcing‘ wählt der Initiator in Abhängigkeit seiner Bedürfnisse ein anderes Unternehmen aus, welches diesen daraufhin mit Gütern und Dienstleistungen versorgt. Im Vergleich dazu geht Crowdsourcing weniger fokussiert und anonymer vor, indem der Initiator einen nicht-diskriminierenden offenen Aufruf an alle Internetnutzer durchführt.[143] Die Geschäftsbeziehungen werden bei ‚Outsourcing‘ durch einen Vertrag zwischen Unternehmen geregelt. Dies ist bei Crowdsourcing-Projekten nicht möglich, da der Initiator Vereinbarungen mit einer Vielzahl meist anonymen Teilnehmern eingehen müsste, um sich durch einen Vertrag abzusichern. Darüber hinaus aktivieren die meist finanziellen Anreize zur Beteiligung an Outsourcing-Prozessen eher extrinsische Motive potenzieller Teilnehmer, während es sich bei Crowdsourcing auch um intrinsische Motive handeln kann.[144]
2.1.4.6 User Innovation
In diesem Kapitel wird zunächst die Idee der ‚User Innovation‘ erläutert, bevor eine Gegenüberstellung mit dem Phänomen Crowdsourcing erfolgt.
Das durch von Hippel (1986) erstmals beschriebene ‚User Innovation‘-Paradigma sieht die Internetnutzer als Innovationsursprung an.[145] Unzufriedene Nutzer modifizieren existierende Produkte und Dienstleistungen oder kreieren diese auf Basis ihrer individuellen Bedürfnisse vollkommen neu, um sie anschließend an den Anbieter weiterzuleiten.[146] Abbildung 8 abstrahiert den ‚User Innovation‘-Prozess.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 8: User Innovation-Prozess
Quelle: Eigene Darstellung.
Diese Pioniere sind oft ‚Lead User‘, die zum Teil in der Lage sind die Bedürfnisse des Marktes zu antizipieren.[147] Die Wahrscheinlichkeit des kommerziellen Erfolgs ist demnach bei der Realisierung der Ideen von Lead Usern höher, als bei intern entwickelten Produkten.
Die Konzepte ‚User Innovation‘ und Crowdsourcing weisen einige Parallelen auf, können jedoch nicht synonym verwendet werden. Der Mittelpunkt beider Ansätze ist die Innovationstätigkeit der Internetnutzer, die durch moderne Informations- und Kommunikationstechnologien ermöglicht wird.[148] Allerdings gibt es auch einige differenzierende Merkmale. Während beim Konzept der ‚User Innovation‘ die Leistungs-erstellung von den Nutzern des Produktes initiiert wird, geht sie bei Crowdsourcing-Projekten meist von einer Organisation aus. Darüber hinaus sind Crowdsourcing-Projekte weder auf Innovationstätigkeiten[149], noch auf das Partizipationsmotiv der Unzufriedenheit mit existierenden Produkten beschränkt.[150]
2.1.4.7 Common-Based Peer Production
Neben den vorangegangenen Konzepten, ist auch die in diesem Kapitel spezifizierte ‚Common-Based Peer Production‘ von Crowdsourcing zu unterscheiden.
Benklers Ansatz bezieht sich auf jede koordinierte, onlinebasierte Bemühung bei der Freiwillige in kollaborativer Zusammenarbeit dezentral ein gemeinsames geistiges Produkt schaffen. Das Ergebnis steht der Allgemeinheit zur freien Verfügung. Auch bei diesem Ansatz werden Kunden durch die Modularisierung von Wertschöpfungsaufgaben in die Produktion integriert.[151] Abbildung 9 stellt den Ansatz grafisch dar.
Gemäß Howe‘s Interpretation entspricht Crowdsourcing bei einer kollaborativen Durchführung einer Form der Peer Produktion. Ebenso verwenden Kazman/Chen den Begriff ‚Crowdsourcing‘ als Synonym für ‚Commons-Based Peer Production‘.[152] Crowdsourcing greift unter anderem auf die Idee der ‚Commons-Based Peer Production‘ zurück, da es sich um einen offenen Wertschöpfungsprozess handelt, an dem sich Freiwillige online beteiligen können.[153]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 9: Commons-Based Peer Production-Prozess
Quelle: Eigene Darstellung.
Allerdings ist von einer Gleichsetzung beider Ansätze Abstand zu nehmen. Im Gegensatz zur ‚Commons-Based Peer Production‘ kann der Arbeitsprozess in Crowdsourcing-Projekten nicht nur kollaborativ, sondern auch individuell organisiert sein. Zudem geht der Anreiz zur Kreation von Mehrwert vom Initiator des Crowdsourcing-Projektes aus. Dieser aktiviert mit Hilfe diverser Prämien bestimmte extrinsische und/oder intrinsische Motive. Demgegenüber handeln die Akteure gemäß der Idee der ‚Commons-Based Peer Production‘ selbstbestimmt und werden vor allem durch altruistische Motive und soziale Signale angetrieben, weniger jedoch durch finanzielle Anreize. Schließlich besitzt der Initiator von Crowdsourcing-Projekten die gesamten geistigen Urheberrechte an dem Endprodukt. Bei dem Ansatz der ‚Commons-Based Peer Production‘ wird das Ergebnis der Öffentlichkeit zur freien Verfügung gestellt.[154]
2.1.4.8 Open Source
Zur Vervollständigung von Kapitel 2.1.4 wird abschließend der ‚Open-Source‘-Ansatz vorgestellt und mit dem Crowdsourcing-Konzept verglichen.
Benkler fasst ‚Open Source‘ als Anwendung der ‚Commons-Based Peer Production‘ auf die Software-Industrie auf.[155] Beispiele sind der Mozilla Firefox -Webbrowser und das Linux -Betriebssystem.[156] Der in Abbildung 10 illustrierte ‚Open Source‘-Ansatz beschreibt eine Form der interaktiven Leistungserstellung, bei der Kernelemente eines Produktes (meist ein Software-Quellcode) frei kopiert, modifiziert und weiterverbreitet werden dürfen.[157] Das Ergebnis gehört allen Beteiligten.[158] Harhoff/Henkel/Hippel bezeichnen die Weitergabe von Wissen an andere Internetnutzer unter dem Verzicht von Eigentumsrechten als ‘Free Revealing’: „[…] we define the free revealing of information by a possessor as the granting of access to all interested agents without imposition of any direct payment”.[159]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 10: Open Source-Prozess
Quelle: Eigene Darstellung.
Da das ‚Free Revealing'-Prinzip auch in Crowdsourcing-Projekten angewendet wird, ordnet Howe Crowdsourcing dem ‘Open Source’-Ansatz zu.[160] Allerdings wird diese Aussage wissenschaftlich hinterfragt.[161] Zum einen besitzt der Initiator des Crowdsourcing-Projektes die gesamten geistigen Eigentumsrechte an dem von der Crowd geschaffenen Wert. Zum anderen ist Crowdsourcing weder auf die Software-Entwicklung, noch auf Experten als potenzielle Teilnehmer begrenzt.[162] Auch der Initiator muss kein Unternehmen sein. Im Gegensatz zu vielen Crowdsourcing-Projekten erhalten ‚Open Source‘-Teilnehmer keine finanziellen Anreize[163], stattdessen sind sie stärker intrinsisch motiviert. In der Literatur werden Motive, wie der immanente Produktnutzen, die bessere Erfüllung von Produktanforderungen und die Entwicklung von Standards genannt.[164] Ein weiteres Unterscheidungs-merkmal besteht in der kollaborativen oder kompetitiven Arbeitsweise von Crowdsourcing-Projekten. Teilnehmer von ‚Open Source‘-Projekten arbeiten demgegenüber meist gemeinsam an einer Lösung.[165]
Zusammenfassend können einzelne Charakteristika der in Kapitel 2.4.1 vorgestellten Ansätze, vor allem die interaktive Form der Leistungserstellung und die Beteiligung der Kollektiven Intelligenz, im Konzept von Crowdsourcing identifiziert werden. Allerdings kann Crowdsourcing für keines dieser Konzepte synonym verwendet werden, da es sich bei einem direkten Vergleich mit verwandten Konzepten hinsichtlich mehrerer Merkmale unterscheidet. Anhang 3 schematisiert die Abgrenzung von Crowdsourcing zu diesen Konzepten.
2.1.5 Chancen und Risiken von Crowdsourcing
2.1.5.1 Überblick
In Kapitel 2.1.5 wird das in der wissenschaftlichen Literatur aufgeführte Potenzial des Crowdsourcing-Konzeptes erörtert. Nach einem kurzen Überblick über allgemeine Chancen und Risiken in Kapitel 2.1.5.1 (vgl. Tabelle 3), werden diese in Kapitel 2.1.5.2 aus der Perspektive des Marketings betrachtet.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tab. 3: Chancen und Herausforderung von Crowdsourcing
Quelle: In Anlehnung an Hammon/Hippner (2012), S. 167.
In erster Linie besitzt die Crowd das Potenzial innovativere und kreativere Vorschläge als eine kleinere Anzahl organisationsinterner Experten oder ein externer Dienstleister zu generieren.[166] Dabei wird die Kollektive Intelligenz der Teilnehmer (Experten und Amateure) mit ihren heterogenen Fähigkeiten, Wissen und Erfahrungen zur Steigerung der Produktivität einer Organisation ausgeschöpft.[167] In Abhängigkeit von der Anzahl und Komplementarität der Aufgaben können bei weniger komplexen Aufgabenstellungen positive Netzeffekte realisiert werden.[168] Komplexere Aufgaben[169], die mehr Kreativität und Innovativität erfordern, profitieren von der Vielfalt und Qualität der Vorschläge, sind jedoch davon abhängig, inwiefern sie den Präferenzen der Teilnehmer entsprechen.[170]
Eine weitere Chance stellt die Datenerfassung während der Crowdsourcing-Aktivitäten dar, mit dessen Hilfe aktuelle Erwartungen abgeleitet und zukünftige Konsumentenbedürfnisse antizipiert werden können.[171]
Zudem können Crowdsourcing-Aufgaben durch ihre Modularität, bei einer effizienten Koordination zwischen Teilnehmern und Initiator, in kürzerer Zeit realisiert werden als organisationsinterne Lösungen.[172] Unabhängig davon, wie hoch die Vergütung für die eingereichten Vorschläge ausfällt, kann Crowdsourcing im Vergleich zu anderen Wertschöpfungsformen höhere Kostensenkungspotenziale in Bereichen, wie Lohn-, Forschungs- und Marketingausgaben, erzielen.[173]
Diese Attribute eröffnen Organisationen die Möglichkeit mit Hilfe von Crowdsourcing-Maßnahmen neue Kompetenzen und Märkte zu erschließen.[174] Darüber hinaus sinkt die Abhängigkeit von einem einzelnen Dienstleister. Auch die Wahrscheinlichkeit einen zufrieden-stellenden Vorschlag zu erhalten, wächst durch die große Menge an Teilnehmern und die zum Teil ausgeschriebenen finanziellen Anreize.[175]
Neben den erläuterten Chancen existieren jedoch auch Risiken, welche die Durchführung von Crowdsourcing-Projekten mit sich bringen. Einer der größten Herausforderungen für Organisationen stellt das Managen und die Kontrolle der Crowd dar. Durch die Öffnung des Wertschöpfungs-prozesses verwischen die Grenzen zwischen Konsum und Produktion[176] und es kommt zu einer Machtverschiebung von der Organisation zum Konsumenten. Dadurch steigt auch die Gefahr der Verselbstständigung des Projektes in Form von Boykott, Sabotage und der Auslösung eines ‚Shitstorms‘[177].[178] Der mögliche Verlust der Kontrolle über das Verhalten der Teilnehmer und der Projektergebnisse ist darauf zurückzuführen, dass die Crowd unvorhersehbare Wege gehen und von organisationsschädigenden Quellen beeinflusst werden kann. Insofern das Crowdsourcing-Projekt von einem Intermediär durchgeführt wird, ist der Initiator zusätzlich zu einem gewissen Grad von dessen strategischen Entscheidungen abhängig.[179] Daher müssen sich Organisationen um eine möglichst präzise Formulierung der Aufgabenstellung und um die Einrichtung von Feedbackschleifen zur Kommunikation mit den Teilnehmern bemühen. Dies erfordert die Bereitstellung von Funktionen, welche die aktive Partizipation ermöglicht.[180] Durch einen transparenteren Prozess sinken die Zweifel der Internetnutzer hinsichtlich von Manipulation.[181]
Einige Autoren, wie Brabham und Hoffmann, untersuchen in empirischen Studien die Motive der Teilnehmer, um Implikationen hinsichtlich der Ausgestaltung geeigneter Anreizmechanismen abzuleiten.[182] Abhängig davon, welche Motive der Initiator bei den potenziellen Teilnehmern zu aktivieren bemüht ist, kann dieser monetäre und/oder nicht-monetäre Anreiz auswählen.[183] Für die Sicherstellung der Authentizität gegenüber den Internetnutzern weist Jain auf die Kommunikation des Bewertungs- bzw. Auswahlsystems über die eingereichten Vorschläge vor Projektbeginn hin. Darüber hinaus stellt eine eindeutige Strategie der kompletten oder lediglich partiellen Implementierung der Ideen eine zusätzliche Herausforderung für den Initiator dar.[184] Dieser kann die Zusammensetzung der Crowd und damit den Erhalt möglichst diversifizierter Vorschläge lediglich durch Teilnahmevoraussetzungen, wie Fachkompetenzen, steuern.[185] Da Crowdsourcing jedoch ein internetbasiertes Instrument ist, werden Individuen ausgeschlossen, die nicht über die notwendigen technischen Möglichkeiten oder Kenntnisse verfügen.[186]
Einhergehend mit der zunehmenden Popularität von Crowdsourcing werden in der Öffentlichkeit in den letzten Jahren ethische Bedenken, bezüglich der Substituierung von Mitarbeitern durch günstigere externe Arbeiter (Crowd), der Wettbewerbsspionage und des Klickbetrugs durch bezahlte Teilnehmer, laut.[187] Einige wissenschaftliche Publikationen sprechen von der kommerziellen Vermarktung des durch die Mitgestaltung des Konsumenten gestiegenen Markenwertes unter dem Premiumpreis.[188] Immanente Risiken der Öffnung des Wertschöpfungsprozesses einer Organisation bestehen zudem in dem Abfluss von organisations-internem Know-How[189], schwer kalkulierbaren Projektkosten und der Berücksichtigung rechtlicher Vorgaben, wie beispielsweise Datenschutz-gesetze.[190] Um den erläuterten Herausforderungen entgegenzutreten, besteht die Aufgabe des Managements in der Implementierung geeigneter Koordinations- und Kontrollmechanismen[191] und der Balance zwischen ‚Open Innovation‘-Aktivitäten und der Sicherstellung der übergeordneten Unternehmensziele.[192]
2.1.5.2 Marketing-Perspektive
Da Crowdsourcing in der vorliegenden Arbeit als internetbasiertes Marketing-Konzept klassifiziert wird, werden in diesem Kapitel potenzielle Chancen und Risiken von Crowdsourcing-Aktivitäten aus der Perspektive des Marketings dargestellt.
Organisationen können durch die interaktive Leistungserstellung in Crowdsourcing-Projekten nicht nur Ziele des Innovationsmanagements, sondern auch der Marketingpolitik verfolgen.[193] Obwohl das Konzept der Integration externer Akteure in den Wertschöpfungsprozess nicht neu ist, wird Crowdsourcing als Marketing-Instrument in der wissenschaftlichen Literatur bisher wenig Beachtung geschenkt.
Whitla differenziert, auf Basis einer Analyse aktueller Crowdsourcing-Websites, drei marketingrelevante Kategorien, in denen Crowdsourcing Chancen realisieren kann: Produktentwicklung, Werbung, Promotion und Marketingforschung.[194] Im Bereich der Produktentwicklung ist der Crowdsourcer dazu in der Lage, die Konsumenten auf einen bestimmten Produkt- oder Servicebereich zu sensibilisieren, anstatt allgemeine Verbesserungsvorschläge zu erhalten.[195] Organisationen verwenden Crowdsourcing aber auch als Marktforschungstool, welches in relativ kurzer Zeit kostengünstig möglichst viele authentische Informationen über die Bedürfnisse und Präferenzen von Konsumenten erhebt. Gleichzeitig vermitteln Crowdsourcer den Konsumenten den Eindruck „that businesses listen to them“[196]. Die auf diesem Weg erhobenen Daten sind allerdings, aufgrund der in vielen Projekten ausgeschriebenen finanziellen Prämien und der geringen Repräsentativität der Teilnehmer im Verhältnis zur Grundgesamtheit, kritisch auszuwerten.[197] Neben der Produktentwicklung und der Marktforschung kann Crowdsourcing einen entscheidenden Beitrag im Bereich Marketing und Sales leisten. Whitla verweist auf die Ausübung zeit- und arbeitsaufwendige Aufgaben durch die Crowd und die kommunikative Wirkung von Crowdsourcing als Werbekampagne.[198] Als innovatives Marketing-Instrument bietet Crowdsourcing neue Möglichkeiten der interaktiven, multimedialen Kommunikation mit der ‚Net Generation‘, die aufgrund eines zunehmenden ‚Information Overload‘ nahezu immun gegenüber klassischer Werbung ist.
Demgegenüber ergeben sich aus Sicht des Marketings jedoch auch Herausforderungen, wie die negative Beeinflussung des Konsumenten-verhaltens durch Crowdsourcing-Projekte, die einen unerwarteten Verlauf nehmen. Insofern sich die Reaktionen der Internetnutzer auf die Crowdsourcing-Kampagne gegen die Organisation richten, vermuten Fournier/Avery negative Auswirkungen auf den Markenwert und bestimmte Konstrukte des Konsumentenverhaltens (z.B. Zufriedenheit, Loyalität).[199] Das Risiko der Markenschädigung wird durch die Tatsache verstärkt, dass negative Erfahrungen eher verbreitet werden als positive.[200]
Bisher wurden in der Literatur ausschließlich die ökonomischen Vor- und Nachteile von Crowdsourcing im Hinblick auf die Innovationsfähigkeit einer Organisation betrachtet. Hinsichtlich der Wirkung von Crowdsourcing als Marketing-Instrument existieren keine wissenschaftlich fundierten Erkenntnisse. Die Determinanten und Auswirkungen von Crowdsourcing auf das Konsumentenverhalten werden daher in der vorliegenden Arbeit in einer empirischen Untersuchung analysiert.
2.2 Erkenntnisbeiträge der Kundenintegrationsforschung
2.2.1 Definition von Kundenintegration
Nachdem in Kapitel 2.1 die notwendigen Grundlagen von Crowdsourcing als Marketing-Instrument vermittelt wurden, besteht die Zielsetzung von Kapitel 2.2 und 2.3 in der weiteren Entwicklung des konzeptionellen Rahmenmodells der vorliegenden Arbeit. Notwendige Voraussetzung hierfür bestehen in der Analyse der Werbewirkung und Kundenintegration im Rahmen von Crowdsourcing. Zunächst wird das Wesen der Kundenintegration spezifiziert, bevor diese mit Hilfe der Perspektiven des Relationship Marketings und des Ressourcenbasierten Ansatzes in das Konzept der Kundenintegration eingeordnet wird.
Prahalad/Ramaswamy beschreiben das wissenschaftliche Interesse an der Wertmitgestaltung durch den Konsumenten wie folgt: „Personalizing the co-creation experience means fostering individualized interactions and experience outcomes [with brands, companies and consumers]”.[201] Entwicklungen, wie die zunehmende Kunden- und Prozessorientierung, veranlassen Organisationen diverser Branchen dazu, Kunden zunehmend in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren.[202] Daher ist die Kunden-integrationsforschung Gegenstand „verschiedener Wissenschafts-disziplinen und Forschungsansätze “[203].[204] Aktuell wird der Begriff der ‚Kundenintegration‘ aus den betriebswirtschaftlichen Perspektiven des Managements, Marketings und Innovationsmanagement untersucht.
Kleinaltenkamp definiert den Begriff der ‚Kundenintegration‘ als die Mitgestaltung des Kunden bei der unternehmerischen Leistungserstellung und die Verwendung der gewonnen Informationen für das angestrebte Leistungsergebnis.[205] Auf diese Weise übernehmen Kunden durch die Integration externer (Produktions-)Faktoren[206] ursprünglich firmeninterne Tätigkeiten.[207] Die Transformation des Kunden vom passiven Leistungs-empfänger zum aktiven Aufgabenträger beschreiben unter anderem die von Toffler geprägten Begriffe ‚Prosumer‘[208] und ‚Co-Produser‘[209]. Allerdings ist die mangelnde Operationalisierung des Konstruktes der Kundenintegration in der bisherigen Forschung zu kritisieren.[210]
Da der Ansatz der Kundenintegration keinem bestimmten Forschungsgebiet zugeordnet werden kann, erörtert das folgende Kapitel ausgewählte Perspektiven der Kundenintegrationsforschung.
2.2.2 Ausgewählte Perspektiven der Kundenintegrationsforschung
2.2.2.1 Überblick
Gegenstand des nachfolgenden Kapitels ist die Systematisierung der für diese Arbeit besonders relevanten Forschungsrichtungen, die sich mit dem Ansatz der Kundenintegration befassen.
In der betriebswirtschaftlichen Kundenintegrationsforschung werden drei Bereiche klassifiziert, die sich hinsichtlich der Rolle des Kunden voneinander differenzieren[211]:
- Kundenintegration im Dienstleistungsbereich[212],
- Kundenintegration bei der Produktindividualisierung[213],
- Kundenintegration im Innovationsprozess.[214]
Alle drei Forschungsrichtungen befassen sich zum einen mit der Analyse der Effizienz und Effektivität der Kundenintegration zur Bildung von Wettbewerbsvorteilen, zum anderen mit der Kundenintegration als übergeordnetes Management- und Marketingkonzept. Da der Forschungs-gegenstand der vorliegenden Studie die Wirkung von Crowdsourcing als Marketing-Instrument ist, konzentrieren sich die weiteren Ausführungen auf die Kundenintegration aus der Sicht des Marketings.
Aus der von Håkansson formulierten kooperativen Marketingstrategie der ‚Customer Integration‘[215] gehen unter anderem die Ansätze der ‚Customer Participation‘[216] ‚ Integrativität‘[217] und ‚Kundenintegration‘[218] hervor.[219] Diese Ansätze betonen die Bedeutung des Management-konzeptes einer Organisation bei der Planung, Durchführung und Kontrolle der Wertmitgestaltung durch Nachfrager.[220] Dabholka, Silpakit/Fisk und Rodie/Kleine interpretieren die Idee der ‚Customer Participation‘ als Verhaltenskonzept, welches durch das Zusammenwirken emotionaler, intellektueller und verhaltensbezogener Aspekte[221] charakterisiert ist.[222] Diese Arbeit schließt sich dieser verhaltenswissenschaftlichen Sicht der Kundenintegration an, indem sie die interaktive Leistungserstellung aus Sicht des Konsumenten analysiert.
Einige empirische Publikationen untersuchen Kundenintegrationsprozesse unter dem Aspekt der ‚Co-Creation‘, welche die Integration (der Ressourcen) von Konsumenten bei der Leistungserstellung von Produkten und Dienstleistungen thematisiert.[223] Die Beteiligung der Konsumenten als ‚Co-Producer of Value‘ am gesamten Wertschöpfungsprozess ist eine zentrale Annahme der von Vargo/Lusch formulierten kundenorientierten Marketingperspektive der ‚Service-dominant Logic‘.[224] Die Wertmitgestaltung durch den Kunden ist durch die Motive der Anerkennung, Freiheit und Handlungsfähigkeit geprägt.[225] Prahalad/Ramaswamy führen die ‚Co-Creation of Value‘ auf die persönlichen Erfahrungen der Individuen zurück:[226] „The consumer-company interaction as the locus of co-creation […] of value redefines the meaning of value and the process of value creation“[227]. Als Gestaltungsparameter integrativer Leistungserstellungsprozesse werden in der Literatur Integrationstiefe, -intensität[228] und Prozessevidenz[229] genannt.
Für die Modellierung der Interaktionen zwischen Konsumenten und Initiator im Rahmen von Crowdsourcing ist eine Einordnung des Konzepts der Kundenintegration in die Marketingtheorie notwendig. Daher werden in Anlehnung an Jacob/Oguachuba[230] und Bruhn[231] in den folgenden beiden Kapiteln die Perspektiven des Relationship Marketings und des Ressourcenbasierten Ansatzes erläutert.
2.2.2.2 Perspektive: Relationship Marketing
Die in diesem Kapitel vorgestellte Perspektive des Relationship Marketings bildet eine zentrale wissenschaftliche Theorie für die Konzipierung des theoretischen Grundgerüsts dieser Arbeit.
Der von Berry konzipierte kundenorientierte Marketingansatz des ‚Relationship Marketings‘[232] stellt die langfristige Entwicklung, Stärkung und Ausweitung profitabler Geschäftsbeziehungen in den Mittelpunkt des Interesses.[233] Im weiteren Sinne sind ‚Geschäftsbeziehungen‘ nach G emünden „langfristig angelegte, von ökonomischen Zielen geleitete Interaktionsprozesse und Bindungen zwischen Mitgliedern verschiedener Organisationen, die auf eine Folge von Austauschprozessen gerichtet sind”.[234] Dabei ist die Kundenintegration an jeder Form der Interaktion im Rahmen von Geschäftsbeziehungen beteiligt.[235] Zu den wichtigsten Determinanten von Geschäftsbeziehungen werden Vertrauen[236], Reputation[237], Weiterempfehlung[238] und Kommunikation[239] gezählt.
Eine zentrale Funktion des Relationship Marketings ist das Kunden-bindungsmanagement.[240] Kundenbindungsmaßnahmen können über die Beeinflussung innerer psychologischer Prozesse das beabsichtigte und tatsächliche Verhalten eines Kunden, im Sinne der Ziele eines Anbieters, positiv verändern.[241] Eine mediierende Funktion nimmt dabei das Konstrukt der ‚Beziehungsqualität‘ ein.[242] Obwohl in der Literatur keine einheitliche Definition und Operationalisierung dieses Begriffs existiert, belegen einige Studien einen signifikant positiven Einfluss auf die Kundenbindung.[243] Die vorliegende Arbeit teilt die Auffassung von Henning-Thureau/Klee, die den Begriff der ‚Beziehungsqualität‘ zwischen Konsument und Unternehmen als „degree of appropriateness to fulfill the needs of the customer associated with the relationship“[244] definieren. Als multidimensionales Konstrukt[245] werden der Beziehungsqualität unterschiedliche Komponenten[246], am häufigsten jedoch Zufriedenheit[247], Vertrauen[248] und Commitment[249], zugeordnet.[250] Hadwich ordnet die Beziehungsqualität, in dem in Abbildung 11 illustrierten Modell, in die Wirkungskette des Relationship Marketings ein. Kern des Modells ist der Einfluss der Beziehungsqualität auf das Konsumentenverhalten und damit auf den ökonomischen Erfolg einer Organisation. Aus der Beurteilung der wahrgenommenen Leistungen und Interaktionen (Transaktionsebene) sowie der Beziehungsqualität (Beziehungsebene) geht das von der Kundenbindung determinierte Verhalten hervor (Verhaltensebene).[251]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb.11: Wirkungskette im Relationship Marketing
Quelle: In Anlehnung an Hadwich (2003), S. 56.
2.2.2.3 Perspektive: Ressourcenbasierter Ansatz
In diesem Kapitel wird der Ressourcenbasierte Ansatz der verhaltens-wissenschaftlichen Forschung dazu herangezogen, um das Potenzial der Kundenintegration als Ressource einer Organisation aufzuzeigen.
In der Weiterentwicklung des ‚Market-based View‘[252] identifiziert der ‚Ressource-based View‘[253] nicht mehr die industrielle Struktur, sondern Ressourcen als Erfolgsfaktoren der Tätigkeiten biologischer und sozialer Systeme. Da Organisationen als solche aufgefasst werden können[254], lässt sich die Kundenintegration aus der Ressourcenbasierten Perspektive betrachten. Diesem zufolge können tangible (materielle) oder intangible (immaterielle) Ressourcen[255] in Form von „assets, capabilities, organizational processes, firm attributes, information, knowledge”[256] auftreten. Ressourcen sind in der Lage einen kompetitiven Wettbewerbsvorteil[257] zu erzielen[258], wenn sie wertvoll, einzigartig, schwer imitierbar, immobil und nicht-substituierbar sind.[259] Für die Kundenintegration sind besonders relationale[260] und informationale[261] Ressourcen von Relevanz. Diese Arten intangibler Ressourcen[262] können beim Ansatz der Kundenintegration in Form von Weiterempfehlung, Informationsgewinnung, Kooperation und Synergien identifiziert werden.[263] Daher kann die effiziente Kundenintegration in den Wertschöpfungsprozess der intangiblen Ressourcen zugeordnet werden. Darüber hinaus sehen Autoren, wie Prahalad/Ramaswamy, Kunden(-beziehungen) als Ressource an.[264] Abbildung 12 bildet den ‚Ressource-based View‘ in vereinfachter Weise ab.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 12: Ressource-based View im Zeitverlauf
Quelle: Eigene Darstellung.
Bei einer kritischen Würdigung des ‚Ressource-based View‘ sind vor allem die Identifikation und Entwicklung von Ressourcen, die Operationalisierung kompetitiver Wettbewerbsvorteile[265] sowie die Vernachlässigung externer Faktoren zu bemängeln.[266] Letzterem Argument ist jedoch entgegenzusetzen, dass Umwelteinflüsse in Form von Ressourcen und dem Kunden selbst berücksichtigt werden.
2.2.3 Übertragung auf die Kundenintegration im Rahmen von Crowdsourcing
Das abschließende Kapitel 2.2 der Kundenintegrationsforschung leitet aus den vorangegangenen Ausführungen Erkenntnisse ab, um den Aspekt der Kundenintegration im Konzept von Crowdsourcing zu analysieren.
In der Wissenschaft werden Ideenwettbewerbe als probates Mittel der Kundenintegration angesehen.[267] Beide Konzepte weisen die Charakteristika der Integration von Kunden in den Leistungserstellungs-prozess und die Internalisierung externer Ressourcen auf. Allerdings erweitert Crowdsourcing diese Annahmen, indem es nicht nur Unternehmen und Kunden, sondern auch Organisationen[268] und Individuen als Interaktionspartner betrachtet. Die Interpretation von Crowdsourcing als internetbasierte Form der Konsumenten-integration ist durch eine Vielzahl von Studien belegt.[269]
In Kapitel 2.2.2.2 wird ersichtlich, dass die Kundenintegration als Merkmal des Relationship Marketings von Geschäftsbeziehungen auftritt. Die Interaktion zwischen Organisation und Individuen sowie das Managen dieser Beziehungen stellen auch im Crowdsourcing-Konzept zentrale Aspekte dar. Darüber hinaus verdeutlicht die Argumentation in Kapitel 2.2.2.3 die Identifikation von Kundenbeziehungen sowie Kundenintegrationsprozessen als intangible Ressourcen und möglichen Quellen von Wettbewerbsvorteilen. Diese Erkenntnis ist besonders für die Praxis von Bedeutung, da intangible Ressourcen nicht erworben, sondern in Organisationen entwickelt werden müssen.[270] Für die Modellierung der Wirkung von Crowdsourcing auf das Konsumentenverhalten nimmt das Konstrukt der Beziehungsqualität zwischen Konsument und Organisation eine übergeordnete Stellung ein. Die vom Crowdsourcee subjektiv wahrgenommene Interaktions- und Leistungsqualität trägt zur Bewertung der Beziehungsqualität zum Initiator und damit zu einer Beeinflussung des Verhaltens des Konsumenten bei.
Da Crowdsourcing in allen drei Gebieten der Kundenintegrationsforschung (Dienstleistungen, Produktindividualisierung, Innovationen) angewendet wird, kann die ‘Service-dominant Logic’ als ergänzende Perspektive auf dieses Phänomen herangezogen werden. Einige empirische Studien belegen die Kreation von ‚Co-Creation of Value‘ durch persönliche Erfahrungen und vielfältige soziale Interaktionen.[271] In der Übertragung dieser Erkenntnis auf den Untersuchungsgegenstand, können Crowdsourcing-Aktivitäten von Organisationen zur Unterstützung von ‚Co-Creation‘-Prozessen angewendet werden. Crowdsourcing erfüllt die Bedürfnisse der Konsumenten nach Anerkennung, Freiheit und Handlungsfähigkeit, indem Konsumenten eine ernsthafte, aktive Rolle im Wertschöpfungsprozess einnehmen und damit Macht gegenüber dem Initiator gewinnen.[272] Cova/Dalli fanden in einer Studie heraus, dass Konsumenten den eigentlichen ‚Co-Creation‘-Prozess schätzen, sich jedoch bei einem kritischen Ereignis oder einem Konflikt mit dem Initiator schnell ausgenutzt fühlen.[273]
Bisher konzentriert sich die wissenschaftliche Forschung auf die optimale Nutzung der ‚Co-Creation of Value' und die Motivationsstruktur der Teilnehmer.[274] Wird Kundenintegration als Verhaltenskonzept verstanden, so liegt die Vermutung eines Einflusspotenzials von Crowdsourcing auf das Konsumentenverhalten nahe.[275] Die expliziten Auswirkungen der Integration von Konsumenten auf dessen Verhalten im Rahmen von Crowdsourcing sind Forschungsgegenstand dieser Arbeit.
2.3 Erkenntnisbeiträge der Werbewirkungsforschung
2.3.1 Definition von Werbewirkung
In diesem Kapitel werden zunächst existierende Werbewirkungsmodelle klassifiziert und anschließend zwei ausgewählte Modelle detaillierter erläutert, die für die empirische Studie dieser Arbeit relevant sind.
Innerhalb des Marketinginstrumentariums ist die Werbewirkungsforschung als eigenständige Disziplin der Kommunikationspolitik[276] zu identifizieren.[277] Deren empirischen Erkenntnisse ermöglichen eine effizientere Ausgestaltung von Kommunikationsmitteln[278] zur Realisierung von Marketingzielen.[279] Abhängig von der Art der Werbewirkung[280] kann der Werbetreibende Werbeziele definieren.[281] Als Werbeziel wird eine Aussage über Vorgaben bezeichnet, die durch unternehmerische Maßnahmen erreicht werden sollen.[282] Bei der Analyse der Effizienz einer Werbemaßnahme, ist zwischen der Werbewirkung und dem Werbeerfolg zu differenzieren. Unter dem Begriff Werbewirkung wird in der Literatur die Reaktion einer Person auf einen kommunikativen Stimulus verstanden.[283] Diese wird durch kommunikativ-psychische Parameter (z.B. Aufmerksamkeit) erfasst.[284] Werbeerfolg hingegen wird als das Ausmaß der durch werbliche Aktivitäten erreichten Werbeziele definiert.[285] Grundsätzlich werden ökonomische Werbeziele mit quantitativer Wirkung (z. B. Marktanteil) und psychische Werbeziele mit qualitativer Wirkung (z. B. Einstellung zur Marke) differenziert.[286] Damit determiniert Werbewirkung den Werbeerfolg. Eine Werbemaßnahme kann entweder ökonomische, psychische oder auch beide Ziele realisieren.[287]
Ein Überblick über existierende Werbewirkungsmodelle, welche der Strukturierung der Wechselbeziehungen dieser Teilwirkungen dienen[288], wird im nächsten Kapitel erarbeitet.
2.3.2 Ausgewählte Modelle der Werbewirkungsforschung
2.3.2.1 Überblick
Die für diese Arbeit relevanten Werbewirkungsmodelle werden nun expliziert und in Tabellenform systematisiert.
Im Laufe der Evolution der Werbewirkungsforschung wurden aufbauend auf hierarchisch strukturierten Stufenmodellen immer komplexere Modelle formuliert. Werbewirkungsmodelle dienen zum einen der Ableitung einer effizienten Gestaltung von kommunikativen Stimuli[289] und Werbe-zielen[290]. Zum anderen können auf Basis der Erkenntnisse der Wirkungs-beziehungen die Werbetests und -messmethoden optimiert werden.[291] Grundlage der Entwicklung der Werbewirkungsmodelle stellt das behavioristische S(timulus)-R(esponse)-Paradigma dar. Diesem zufolge resultiert aus dem Kontakt einer Person mit dem Werbestimulus eine bestimmte Handlung.[292] Da der Ansatz die individuelle Verarbeitung des Reizes nicht berücksichtigt, wurde er zum S(timulus)-O(rganism)-R(esponse)-Modell weiterentwickelt. Nach der Reiz-Darbietung laufen gemäß dem S-O-R-Ansatz im Rezipienten diverse Prozesse ab, bevor erst die Reaktion folgt.[293]
Die erste Modellgeneration der Werbewirkung bilden die sogenannten Stufenmodelle.[294] Diese unterstellen einen sequentiellen Verlauf der durch einen Werbestimuli ausgelösten Teilwirkungen. Ein Stimulus, der das Kaufverhalten beeinflussen soll, muss zunächst bestimmte psychologische Wirkungen in einer festgelegten hierarchischen Reihenfolge auslösen.[295] Das AIDA Modell von Lewis stellt den ersten Ansatz der Stufenmodelle dar: Nach der Aktivierung der Aufmerksamkeit (Attention), setzt Interesse (Interest) am Produkt ein, das zunächst den Kaufwunsch (Desire) und letztendlich den Kauf (Action) auslöst.[296]
Im Laufe der Entwicklung der Werbewirkungsforschung wurde deutlich, dass dieses Reaktionsschema eine zu starke Vereinfachung darstellt. Neben der Kritik an der festgesetzten Reihenfolge der Wirkungsstufen[297] ist das komplette Durchlaufen aller Wirkungsstufen keine Garantie für eine Kaufhandlung.[298] Zudem wird das Involvement[299] und die Differenzierung verschiedener Gestaltungsparameter des Stimulus vernachlässigt.[300] Aufbauend auf den Stufenmodellen wurden die erweiterten Stufenmodelle oder auch Hierarchie-Modelle entwickelt. Diese integrieren trotz ihres hierarchischen Prinzips[301] alternative Werbewirkungspfade und Rückkoppelungen zwischen den Wirkungsstufen.[302]
[...]
[1] Vgl. http://t3n.de/news/twitter-shitstorm-starbucks-392991/ [10.09.2012].
[2] Vgl. http://t3n.de/news/shitstorms-2011-grosten-aufreger-354013/ [20.07.2012].
[3] http://www.pimpyourbrain.de/page/2/ [20.07.2012], http://go-crowdsourcing.de/articles/henkel-klaut-l-oreal-die-verschm-hte-gewinnerin-eines-model-wettbewerbs-0 [20.07.2012], http://karinjanner.de/henkel-kuemmert-sich-um-silver-surfer-mit-testimonial-renate-gerdes/ [20.07.2012]; http://www.wuv.de/nachrichten/digital/social_media_coup_von_henkel [20.07.2012].
[4] Vgl. Leimeister et al. (2009), S. 199 ff.; Whitla (2009), S. 16 f.; http://aisel.aisnet.org/acis2010/76 [05.08.2012].
[5] Vgl. Hippner/Hammon (2012), S. 165 f.
[6] Vgl. Huston/Sakab (2006), S. 7.
[7] Vgl. Fettke (2007), S. 418.
[8] Vgl. Reichwald/Piller (2002), S. 2 ff.
[9] Vgl. Martin/Lessmann/Voß (2008), S. 1.
[10] Vgl. Toffler (1971), S. 2 ff.
[11] Vgl. Bruns (2008), S. 12.
[12] Vgl. Kambil (2008) S. 56 ff.; Wind (2008), S. 22 f.; Kaplan/Haenlein (2010), S. 60 f.
[13] Vgl. Kaplan/Haenlein (2010), S. 60; Kietzman/Hermkens/McCarthy/Silvestre (2011), S. 241; Scott (2011), S. 77 ff.; Hudson-Smith/Crooks/Milton (2008), S. 6.
[14] Vgl. Hanna/Rohm/Crittenden (2011), S. 267 ff.
[15] Vgl. Cova/Dalli (2009), S. 323.
[16] Vgl. Prahalad/Ramaswamy (2004a), S. 40 ff.; Prahalad/Ramaswamy (2004b), S. 5.
[17] Vgl. Bruhn (2009), S. 111.
[18] Vgl. http://halshs.archives-ouvertes.fr/docs/00/43/92/56/PDF/Crowdsourcing_eng.pdf [12.09.2012].
[19] Vgl. Reitler (2007), S. 30; Brabham (2008), S. 79.
[20] Für einen Überblick über theoretische Untersuchungsansätze auf das Phänomen Crowdsourcing vgl. Anhang 1.
[21] Vgl. Ebner/Leimeister/Kracmar (2009), S. 345; Chanal/Caron-Fasan (2008), S. 5.
[22] Vgl. Kleemann/Voß/Rieder (2009), S. 23.
[23] Vgl. Whitla (2009), S. 18 f.
[24] Vgl. Bröring/Cloutier (2008), S. 77 f.
[25] Vgl. Anhang 2.
[26] Vgl. McCarthy (1960).
[27] Vgl. Kollmann (2007), S. 57 f.
[28] Vgl. Hoffmann/Novak (1996), S. 50.
[29] Vgl. Keller/Staelin (1987), S. 211; Lee/Lee (2004), S. 177; Fritz (1999), S. 59; Malhotra/Jain/Lagakos (1982), S. 813; Kivetz/Simonson (2000), S. 441; Iyengar/Leppner (2000), S. 995; Eppler/Mengis (2004), S. 331; Johnson/Levin (1985), S. 169; Park/Lee (2008), S. 396.
[30] Vgl. Eppler/Mengis (2004), S. 326ff.; Chewing/Harrell (1990), S. 527; O’Reilly (1980), S. 684; Malhotra (1982), S. 419; Jacoby (1984), S. 434; Jacoby/Speller/Berning (1974), S. 33; McCormick (1970), S. 114; Bawden/Holtham/Courtney (1999), S. 249; Klausegger/Sinkovics/Zou (2007), S. 691 f.; Keller/Staelin (1987), S. 211 f.; Edmunds/Morris (2000), S. 18 f.
[31] Vgl. Keller/Staelin (1987), S. 211; Lee/Lee (2004), S. 177; Fritz (1999), S. 59; Malhotra/Jain/Lagakos (1982), S. 813; Kivetz/Simonson (2000), S. 441; Iyengar/Leppner (2000), S. 995; Eppler/Mengis (2004), S. 331; Johnson/Levin (1985), S. 169; Park/Lee (2008), S. 396.
[32] Vgl. Blattberg/Deighton (1991), S. 5 f.; Steward/Ward (1994), S. 317 ff.
[33] Vgl. Hagel/Lansing (1994), S. 64 f.
[34] Vgl. Kiani (1998), S. 187 ff.; Blattberg/Glazer/Little (1994), S. 27.
[35] Eine Abwägung der Vor- und Nachteile von Crowdsourcing aus der Perspektive des Marketings erfolgt in Unterkapitel 2.1.5.
[36] Basierend auf Surowieckis Auffassung ‘the wisdom of crowds’ (Vgl. Surowiecki (2004), S. XIII).
[37] Vgl. Estélles/Gonzales (2012), S. 1.
[38] http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html [03.10.2012].
[39] Vgl. Papsdorf (2009), S. 69 ff.; Hagen/Robertson (2009), S. 130; Vukovic/Kumara/Greenshpan (2010), S. 538; Bretschneider/Ebner/Krcmar/Leihmeister (2008a), S. 29; Alonso/Rose/Stewart (2008), S. 10; Horton/Chilton (2010), S. 209, Chung et al. (2009), S. 2240; Cardoso/Ramos (2009), S. 373.
[40] Vgl. Albors/Ramos/Hervas (2008), S. 198 f.; Brabham (2008a), S. 79, Kazman/Chen (2009), S. 80; Vukovic/Kumara/Greenshpan (2010), S. 686.
[41] Vgl. Whitla (2009), S. 16; Stewart/Huerta/Sader (2009), S. 50 f.
[42] Vgl. Kittur/Chi/Suh (2008), S. 455 f.; http://halshs.archives-ouvertes.fr/docs/00/43/92/56/PDF/Crowdsourcing_eng.pdf [12.09.2012]; Vukovic (2009), S. 686.
[43] Das Prinzip der ‘Co-Creation of Value’ wird in Kapitel 2.2 erläutert.
[44] Vgl. Prahalad/Ramaswamy (2000), S. 80 ff.; Prahalad/Ramaswamy (2004b), S. 5 ff.; Vargo/Lusch (2004), S. 2 ff.; Brabham (2008a), S. 83; Cova/Dalli (2009), S. 316 ff.
[45] Lévy (1995), S. 9.
[46] Surowiecki (2004), S. XIII f.
[47] Vgl. Brabham (2012), S. 4.
[48] Vgl. Brabham (2012, in press), S. 6.
[49] Vgl. http://seeclickfix.blogspot.de/ [10.09.2012].
[50] Vgl. http://www.innocentive.com/ [10.09.2012].
[51] Vgl. http://beta.threadless.com/ [10.09.2012].
[52] Vgl. https://www.mturk.com/mturk/welcome [10.09.2012].
[53] Vgl. Langner (2007), S. 7.
[54] Vgl. Hoffmann/Fodor (2010), S. 43 f.; http://fronteerstrategy.blogspot.de/2009/04/co-creations-5-guiding-principles-or.html [14.09.2012].
[55] Vgl. http://www.crowdsourcing-blog.org/wp-content/uploads/2012/02/Towards-an-
integrated-crowdsourcing-definition-Estell%C3%A9s-Gonz%C3%A1lez.pdf [25.07.2012].
[56] Vgl. http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html [03.04.2012]; Brabham (2008a), S. 76; Brabham (2008b), http://firstmonday.org/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/view/2159/1969 [11.05.2012]; Vukovic (2009), S. 686; Kleeman/Voß/Rieder (2008), S.6; Bederson/Quinn (2011), S.1; Hippner/Hammon (2012), S. 166; DiPalantino/Vojnovic (2009), S. 120; Whitla (2009), S. 16; Herr/Bostock (2010), S. 204; Burger-Helmchen/Penin (2010), S. 4.
[57] Vgl. Kleeman/Voß/Rieder (2008), S. 6; DiPalantino/Vojnovic (2008), S.128; Kazai (2011), S. 165; Http://ssrn.com/abstract=1566903 [04.08.2012]., S.5; Reichwald/Piller (2009), S. 87; http://halshs.archives-ouvertes.fr/docs/00/43/92/56/PDF/Crowdsourcing_eng.pdf [12.09.2012]; Chung et al. (2009), S. 2440; Horton/Chilton (2010), S. 209; Wiggins (2010), S. 337; Alonso/Rose/Stewart (2008), S. 10; Whitla (2009), S. 16; http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html [03.04.2012].
[58] Vgl. Schön/Güntner/Markus (2011), S. 7.
[59] Vgl. http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html [03.04.2012]; Howe (2009), S. 99; Kleemann/Voß/Rieder (2008), S. 10; Alonso/Lease (2011), S. 1; Alonso/Rose/Stewart (2008), S. 10; Http://ssrn.com/abstract=1566903 [04.08.2012]., S. 22; Sloane (2011), S. 3; Chanal/Caron-Fasan (2008), S. 2; Vukovic et al. (2009), S. 686, Hippner/Hammon (2012), S. 165; Horton/Chilton (2012), S. 209; Chung et al. (2009), S. 2440.
[60] Vgl. Leimeister (2010), S. 240; Surowiecki (2004), S. xiii.; Gregg (2010), S. 134f.; Lévy (1997), S. 13; Malone/Laubacher/Dellarocas (2010), S. 22ff.
[61] Vgl. Kleemann/Voß/Rieder (2008), S.10.
[62] Vgl. Grier (2011), S.7; Herr/Bostok (2010), S. 203.
[63] Vgl. Chanal/Caron-Fasan (2008), S. 2; Whitla (2009), S. 16.
[64] Hippner/Hammon (2012), S. 166.
[65] Vgl. Vukovic (2009), S. 686; Alonso/Rose/Stewart (2008), S. 10; Whitla (2009), S. 16; Alonso/Lease (2011), S. 1 f.; DiPalantino/Vojnovic (2009), S. 119f.; Herr/Bostok (2010), S. 210f.; Oliveira/Ramos/Santos (2010), S. 413; Yang/Adamic/Ackerman (2008), S. 246.
[66] Vgl. Brabham (2008a), S. 76; Brabham (2010), S. 1125; Alonso (2008), S. 10; Doan et al. (2011), S. 87; La Vecchia/Cisternino (2010), S. 428; Bretschneider et al. (2008a), S. 29; Kazai (2011), S. 165; Mazzola/Distefano (2010), S. 2.
[67] Vgl. Alonso/Rose/Stewart (2008), S. 10; Yuxiang/Qinghua (2012), S. 2.
[68] Vgl. Reichwald/Piller (2006), S. 74; Kazai (2011), S. 165.
[69] Vgl. Leimeister/Huber/Bretschneider/ Krcmar (2009), S. 200f.
[70] Vgl. Kleemann/Voß/Rieder (2008), S.22.
[71] Vgl. Kleemann/Voß/Riederer (2008), S. 11 ff.; Vukovic (2009), S. 689; Herr/Bostok (2010), S. 203f.
[72] Vgl. Reichwald/Piller (2009), S. 74.
[73] Vgl. La Vecchia/Cisternino (2010), S. 428.
[74] Vgl. Estellés/Gonzales (2012), S. 7.
[75] Vgl. Benkler (2002), S. 27ff.; Reichwald/Piller (2009), S. 71 f.
[76] Intrinsische Prozessmotivation (z.B. Spaß) und internes Selbstverständnis (z.B. Einhaltung von subjektiven Werten).
[77] Instrumentelle Motivation als Mittel zum Zweck (z.B. finanzielle Prämien), externes Selbstverständnis (z.B. Anerkennung durch die Referenzgruppe) und Internalisierung von Zielen (z.B. Erreichen von gemeinsamen Zielen, die mit internalisierten Werten übereinstimmen).
[78] Vgl. Barbuto/Scholl (1998), S. 1014.
[79] Vgl. Rosenstiel (1975), S. 32.
[80] Vgl. http://firstmonday.org/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/view/2159/1969 [11.05.2012]; Brabham (2010), S. 1127.
[81] Vgl. Lakhani et al. (2007), S. 10 f.
[82] Vgl. Lietsala/Joutsen (2007), S. 26 ff.
[83] Brabham (2012, in press), S. 5.
[84] Vgl. Kleemann/Voß/Rieder (2008), S. 21; Bederson/Quinn (2011), S. 1; Heer/Bostock (2010), S. 1; Kazai (2011), S. 166; Whitla (2009), S. 16; Vukovic (2009), S. 689.
[85] Vgl. Kazai (2011), S. 165.
[86] Beispielsweise das Crowdfunding-Projekt ‘A Swarm of Angels’ (Vgl. http://www.aswarmofangels.com/ [28.10.2012]).
[87] Vgl. Kleemann/Voß/Rieder (2008), S. 20; Burger-Helmchen/Penin (2004), S. 4; Alonso/Lease (2011), S. 1; Alonso/Rose/Stewart (2008), S. 10; Chanal/Caron-Fasan (2008), S. 2; La Vecchia/Cisternino (2010), S. 427; Ling (2010), S. 1 f.; Schreier/Poetz (2009), S. 3 ff.;Vukovic (2009), S. 686f.; Porta et al. (2008), S. 8; Reichwald/Piller (2009), S. 70 ff; Whitla (2009), S. 15; Sloane (2011), S. 3; http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html [03.04.2012].
[88] ECMT (2011) (Vgl. http://ec.europa.eu/transport/its/multimodal-planners/index_en.html [06.10.2012]).
[89] Vgl. La Vecchia/Cisternino (2010), S. 427; Haythornwhaite (2009), S.1; Hippner/Hammon (2012), S. 165; Brabham (2008), S. 87; Brito (2010), S. 154; Shah/ Dhanesha/Seetharam, (2009), S. 253 f.; http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html [03.04.2012].
[90] Vgl. Brabham (2008), S. 80 ff.; Hippner/Hammon (2012), S. 165.
[91] Vgl. Holley (2009), S. 2.
[92] Vgl. Herr/Bostock (2010); S. 687; Kittur/Chi/Suh (2008), S. 454; Hsueh/Melville/Sindhwani (2009), S. 27f.
[93] Vgl. Hudson-Smith et al. (2009), S. 525 ff.; Wiggins (2010), S. 337.
[94] Vgl. Vukovic (2009), S. 686; Herr/Bostok (2010), S. 210f.; DiPalantino/Vojnovic (2009), S. 119f.; Jeppeson/Lakhani (2010), S. Howe (2009), S. 99; http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html [03.04.2012];
[95] Vgl. Doan et al. (2011), S. 87; Brabham (2008), S. 76; Vgl. La Vecchia/Cisternino (2010), S. 427; Mazzola/Distefano (2010), S. 3 f.
[96] Vgl. Howe (2009), S. 8; vgl. Kapitel 2.1.4.8.
[97] Vgl. Howe (2009), S. 8; Burger-Helmchen/Penin (2005), S.5; Oliveira/Ramos/Santos (2010), S. 413; Chanal/Caron-Fasan (2008), S. 5.
[98] Vgl. Kleemann/Voß/Rieder (2008), S. 22.
[99] Vgl. Yang/Adamic/Ackerman (2008), S. 249.
[100] Vgl. Vukovic (2009), S. 687.
[101] Vgl. Brabham (2008), S. 83 f.; Vukovic (2009), S. 687; Wiggins (2010), S. 337.
[102] Vgl. Alonso/Lee/Shiells (2010), S. 10; Porta et al. (2008), S. 8.
[103] Vgl. Kleeman et al. (2008), S. 6; Oliveira/Ramos/Santos (2010), S. 413; Http://ssrn.com/abstract=1566903 [04.08.2012]., S. 4; Whitla (2009), S. 26
[104] Vgl. Brabham (2008), S. 76; Vgl. Mazzola/Distefano (2010), S. 1; J
[105] Vgl. Kleemann/Voß/Rieder (2008), S. 11ff.; Reichwald/Piller (2009), S. 127f.
[106] Vgl. Alonso/Lee/Shiells (2010), S. 9; Alonso/Mizarro (2009), S. 760; Herr/Bostock (2010), S. 203.
[107] Vgl. Chanal/Caron-Fasan (2008), S. 5.
[108] Eine explizite Abgrenzung von ähnlichen Konzepten erfolgt in Kapitel 2.1.4.
[109] Vgl. Gassmann (2010), S. 31 ff.
[110] Vgl. Gassmann (2010), S. 33 ff.
[111] Vgl. http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html [03.04.2012]; Whitla (2009), S. 16; Roman (2009), S. 12; Stewart/Huerta/Sader (2009), S. 50 f.; Yang/Adamic/Ackerman (2008), S. 249 ff.; Gassmann (2010), S. 36 ff.; http://firstmonday.org/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/view/2159/1969 [11.05.2012].
[112] Vgl. http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html [03.04.2012]; Whitla (2009), S. 16; Roman (2009), S. 12; Stewart/Huerta/Sader (2009), S. 50 f.; Yang/Adamic/Ackerman (2008), S. 249 ff.; Gassmann (2010), S. 36 ff.; http://firstmonday.org/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/view/2159/1969 [11.05.2012].
[113] Vgl. http://de.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Hauptseite [12.09.2012].
[114] Vgl. http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html [03.04.2012]; Whitla (2009), S. 16; Roman (2009), S. 12; Stewart/Huerta/Sader (2009), S. 50 f.; Yang/Adamic/Ackerman (2008), S. 249 ff.; http://firstmonday.org/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/view/2159/1969 [11.05.2012].
[115] Vgl. Kittur/Chi/Suh (2008), S. 453; Stewart/Huerta/Sader (2009), S. 51 f.; Vukovic
(2009), S. 689 ff.
[116] Vgl. Vukovic (2009), S. 690.
[117] Vgl. http://aisel.aisnet.org/whiceb2011/92/ [05.08.2012].
[118] Vgl. Benkler (2002), S. 370.; Reichwald/Piller (2009), S. 70f.
[119] Vgl. Piller (2003), S. 114.
[120] Vgl. Reichwald/Piller (2006), S. 51.
[121] Vgl. Reichwald/Piller (2006), S. 52 ff. Beide Ansätze werden jeweils in den nachfolgenden Kapiteln spezifiziert.
[122] Vgl. Piller/Reichwald/Ihl (2007), S.87.
[123] Vgl. Dahan/Hauser (2002), S. 347; von Hippel/Katz (2002), S. 830.
[124] Vgl. Martin/Lessmann/Voß (2008), S. 1256 f.
[125] Vgl. Chesbrough (2003), S. XXIV; Chesbrough (2006a), S. 2; Chesbrough (2006b), S. XIV.
[126] Vgl. Malone/Laubacher/Dellarocas (2010), S. 26 f.
[127] Vgl. Gassmann/Enkel (2004), S. 7
[128] Vgl. Gassmann/Enkel (2004), S. 6 ff.
[129] Vgl. Enkel/Gassmann/Chesbrough (2009), S. 312; Leimeister et al. (2009), S. 221; Leimeister et al. (2009), S.199 f.
[130] Vgl. Chesbrough (2003), S.40 ; Leimeister et al. (2009), S. 199; Yuxiang/Zhu (2012), S. 5; Piller (2003), S. 114 ff.
[131] Vgl. Martin/Lessmann/Voß (2008), S. 1258 f.
[132] Vgl. Raymond (2001), S. 20ff.; Bretschneider (2012), S. 124 f.
[133] Vgl. Davis (1987), S. 169.
[134] Vgl. Duray et al. (2000), S. 606.
[135] Vgl. Piller (2006), S. 154 ff.
[136] Piller (2006), S. 161.
[137] Vgl. Kleeman et al. (2008), S. 10.
[138] Vgl. Fine/Whitney (1996), S. 10.
[139] Vgl. Reichwald/Piller (2009), S. 58 ff.
[140] Vgl. Piller/Reichwald/Ihl (2007), S. 87; Reichwald/Piller (2009), S. 71 ff.; Papsdorf (2009), S. 69; http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html [03.10.2012]; http://regulargeek.com/2010/05/14/crowdsourcing-is-outsourcing-web-2-0-style/ [29.10.2012].
[141] Vgl. Kleeman/Voß/Rieder (2008), S. 3.
[142] Vgl. Chard/Knoll/Schiereck (2010), S. 58; Grün/Brunner (2002), S. 23.
[143] Vgl. Chard/Knoll/Schiereck (2010), S. 58; Grün/Brunner (2002), S. 23.
[144] Vgl. http://aisel.aisnet.org/acis2010/76 [05.08.2012].
[145] Vgl. von Hippel (1998), S. 630 ff.; Olson/Bakke (2001), S. 389; Lilien et al. (2002), S. 1043 f.; Bonner/Walker (2004), S. 156.
[146] Vgl. Dahan/Hauser (2002), S. 347; von Hippel/Katz (2002), S. 830; Gassmann et al. (2006), S. 46.
[147] Vgl. von Hippel (1986), S. 796.
[148] Vgl. von Hippel (1986), S. 792 ff.
[149] Vgl. http://halshs.archives-ouvertes.fr/docs/00/43/92/56/PDF/Crowdsourcing_eng.pdf [12.09.2012].
[150] Vgl. von Hippel (2005), S. 38 ff.; Barbuto/Scholl (1998), S. 1014.
[151] Vgl. Benkler (2002), S. 402 ff.; Benkler (2006), S. 5 ff.; Benkler/Nissenbaum (2006), S. 1.
[152] Vgl. Kazman/Chen (2009), S. 76.
[153] Vgl. Benkler (2002), S. 27 ff.; Reichwald/Piller (2009), S. 71 f.
[154] Vgl. Reichwald/Piller (2009), S. 71 f.
[155] Vgl. Benkler (2002), S. 370; Reichwald/Piller (2009), S. 70 f.
[156] Vgl. Brabham (2008a), S. 81 f.
[157] Vgl. Benkler (2002), S. 370; Reichwald/Piller (2009), S. 70 f.
[158] Vgl. http://opensource.org/ [29.10.2012].
[159] Harhoff/Henkel/von Hippel (2003), S. 1754 f.
[160] Vgl. Howe (2009), S. 99 (Soundbite Version).
[161] Vgl. Raasch/Herstatt/Balka (2009), S. 11 ff.
[162] Vgl. Brabham (2008a), S. 81 f.
[163] Vgl. Bagozzi/Dholakia (2006), S: 1108 ff.; Hars/Ou (2002), S. 6 f.; Ke/Zhang (2010)
S. 797 ff.; Lakhani/Wolf (2005), S. 11 ff.; Roberts/Hahn/Slaughter (2006), S. 993 ff.
[164] Vgl. Harhoff/Henkel/von Hippel (2003), S. 1756 f.
[165] Vgl. Malone/Laubacher/Dellarocas (2010), S. 22 ff.
[166] Vgl. Leimeister et al. (2009), S. 198 ff.
[167] Vgl. Chesbrough (2003), S. 36 f.; Jain (2010), S. 557.
[168] Vgl. Rohlfs (1974), S. 18 ff.
[169] Der Begriff der Aufgabenkomplexität wird explizit in Kapitel 2.4.3 erläutert.
[170] Vgl. http://halshs.archives-ouvertes.fr/docs/00/43/92/56/PDF/Crowdsourcing_eng.pdf [12.09.2012].
[171] Vgl. Hammon/Hippner (2012), S. 167.
[172] Vgl. Raymond (1999), S. 9.
[173] Vgl. http://aisel.aisnet.org/acis2010/76 [05.08.2012].
[174] Vgl. Maiolini/Naggi (2010), S. 401 ff.
[175] Vgl. http://halshs.archives-ouvertes.fr/docs/00/43/92/56/PDF/Crowdsourcing_eng.pdf [12.09.2012].
[176] Vgl. Prahalad/Ramaswamy (2000), S. 2; Prahalad/Ramaswamy (2002), S. 8.
[177] Unter dem Anglizismus ‚Shitstorm‘ wird seit 2010 im deutschsprachigen Netz ein Sturm der Entrüstung im Internet verstanden. Dabei richtet sich „eine subjektiv große Anzahl von kritischen Äußerungen […] von denen sich zumindest ein Teil vom ursprünglichen Thema ablöst und [die] stattdessen aggressiv, beleidigend, bedrohend oder anders attackierend geführt [werden]“[177], gegen Organisationen, Institutionen oder Individuen. (Vgl. http://saschalobo.com/2010/04/22/how-to-survive-a-shitstorm/ [20.06.2012]).
[178] Vgl. Bonabeau (2009), S. 48.
[179] Vgl. Fournier/Avery (2001). S. 197; Jain (2010), S. 559.
[180] Vgl. Leimeister et al. (2009), S. 208 ff.
[181] Vgl. Bonabeau (2009), S. 49 ff.
[182] Vgl. Hoffmann (2009,) S. 16 f.; Brabham (2010), S. 1127; Lakhani et al. (2007), S. 10 f.
[183] Vgl. Leimeister et al. (2009), S. 204 ff.
[184] Vgl. Jain (2010), S. 559.
[185] Vgl. Rohlfs (1974), S. 18 ff.
[186] Vgl. Brabham (2008a) 85 ff.
[187] Vgl. Kleemann/Voß/Rieder (2008), S. 22; Kozinets/Hemetsberger/Schau (2008), S. 340.
[188] Vgl. Cova/Dalli (2009), S. 327 ff.; Zwick/Bonsu /Darmody (2008) S. 180.
[189] Vgl. http://halshs.archives-ouvertes.fr/docs/00/43/92/56/PDF/Crowdsourcing_eng.pdf [12.09.2012].
[190] Vgl. Hippner/Hammon (2012), S. 167.
[191] Vgl. Trompette/Chanal/Pelissier (2009), S. 7 f.; Jain (2010), S. 559.
[192] Vgl. http://www.businessweek.com/innovate/content/jun2009/id20090615_946326.htm [01.09.2012].
[193] Vgl. Vukovic (2009), S. 687 f.
[194] Vgl. Whitla (2009), S. 18 f.
[195] Vgl. Whitla (2009), S. 19 ff.
[196] Jain (2010), S. 559.
[197] Vgl. Whitla (2009), S. 23 ff.
[198] Vgl. Whitla (2009), S. 21 ff.
[199] Vgl. Fournier/Avery (2001), S. 197.
[200] Vgl. Knappe/Kracklauer (2007), S. 67.
[201] Prahalad/Ramaswamy (2004), S. 10.
[202] Vgl. Fettke (2007), S. 418.
[203] Hoffman et al. (2009), S. 13
[204] Für eine Übersicht verschiedener Forschungsperspektiven der Kundenintegration vgl. Poznanski (2007), S. 14 f.
[205] Vgl. Kleinaltenkamp (1997), S. 350.
[206] Vgl. Engelhard/Kleinaltenkamp/Reckenfelderbäumer (1993), S. 401.
[207] Vgl. Bruhn/Stauss (2009), S. 10 ff.
[208] Vgl. Toffler (1971), S. 2 ff.
[209] Vgl. Bruns (2008), S. 12.
[210] Vgl. Hildebrand (1997), S. 135.
[211] Vgl. Piller (2004), S. 30 ff.
[212] Vgl. Kleinaltenkamp (1997), S. 350 ff.; Kleinaltenkamp/Marra (1995), S. 101 ff.;
Kleinaltenkamp/Schweikart (2006), S. 343 ff.
[213] Vgl. Piller (2006), S. 161.
[214] Vgl. Reichwald/Piller (2006), S. 52 ff.
[215] Vgl. Håkansson (1982), S. 369.
[216] Silpakit/Fish (1985), S. 117; Dabholkar (1990), S. 484; Rodie/Kleine (2000), S. 111.
[217] Vgl. Engelhard/Kleinaltenkamp/Reckenfelderbäumer (1993),S. 416 ff.
[218] Vgl. Kleinaltenkamp (1997), S. 350.
[219] Vgl. Engelhard/Kleinaltenkamp/Reckenfelderbäumer (1993), S. 416 ff.
[220] Vgl. Engelhardt/Freiling (1994), S. 903; Kleinaltenkamp (1997), S. 16.
[221] Vgl. Langeard (1981), S. 236 f.
[222] Vgl. Dabholkar (1990), S. 484; Silpakit/Fisk (1984), S. 117; Rodie/Kleine (2000), S. 111.
[223] Vgl. Kaminski (2009), S. 1; Cherkoff/Moore (2006), S. 3; Sanders/Stappers (2008), S. 6.
[224] Vgl. Vargo/Lusch (2004), S. 6 ff.
[225] Vgl. Zwick/ Bonsu/Darmody (2008), S. 185; Ramaswamy/Gouillard (2010), S. 30 ff.
[226] Vgl. Prahalad/Ramaswamy (2000), S. 81; Prahalad/Ramaswamy (2002), S. 3; Prahalad/Ramaswamy (2004c), S.7.
[227] Prahalad/Ramaswamy (2004), S. 6.
[228] Vgl. Engelhardt/Kleinaltekamp/Reckenfelderbäumer(1993), S. 413 f.; Engelhardt/Freiling (1994), S. 61 f.
[229] Vgl. Fließ (1996), S. 92.
[230] Vgl. Jacob/Oguachuba (2009), S. 91 ff.
[231] Vgl. Bruhn (2009), S. 111 ff.
[232] Vgl. Berry (1983), S. 25; Thompson/Berry/Davidson (1978), S. 192.
[233] Vgl. Hildebrand (1997), S. 43; Wehrli/Wirtz (1996), S. 26; Reichheld/Sasser (1991), S. 110 f.
[234] Vgl. Gemünden (1990), S. 34.
[235] Vgl. Dahlke/Kergaßner (1996), S. 190; Kleinaltenkamp (1996), S. 14; Engelhardt/Freiling (1994), S. 38; Hildebrandt (1997), S. 57; Dahlke/Kergaßner (1996), S. 186; Bruhn (2001), S. 53 ff.
[236] Vgl. Morgan/Hunt (1994), S. 24 f.
[237] Vgl. Doney/Cannon (1997), S. 37 ff.; Anderson/Weitz (1989), S. 311 ff..
[238] Vgl. Skinner/Gassenheimer/Keller (1992), S. 189.
[239] Vgl. Duncan/Moriarty (1998), S. 8; Andersen (2001), S. 169.
[240] Weinberg definiert ‚Kundenbindung‘ aus verhaltenswissenschaftlicher Sicht als „psychologisches Konstrukt der Verpflichtung und Gebundenheit einer Person gegenüber […] einer Geschäftsbeziehung“ (Vgl. Weinberg (1998), S. 42).
[241] Vgl. Homburg/Bruhn (2003), S. 8.
[242] Vgl. Henning-Thurau/Klee (1997), S. 742 ff.; Palmatier/Dhruv/Evans (2006), S. 137
ff.; De Wulf/Odekerken/Iacobucci (2001), S. 34 ff.; Henning-Thurau/Langer/Hansen (2002), S. 332 ff.
[243] Vgl. Crosby/Evans/Cowles (1990), S. 69 ff.; Bonner/Calantone (2005), S. 54 f.;
Hewett/Sharma/Money (2002), S. 230 ff.; Olsen (2002), S. 241 ff.; Garbarino/Johnson (1999), S.72 ff.
[244] Vgl. Henning-Thureau/Klee (1997), S. 751.
[245] Vgl. Dwyer/Schurr/Oh (1987), S. 12 ff.; Crosby/Evans/Cowles (1990), S. 70 ff.; Lages/Lages/Lages (2005), S. 1041; Naudé/Buttle (2000), S. 352 ff.
[246] Vgl. Kumar/Scherr/Steenkamp (1995), S. 55.
[247] Zufriedenheit ist nach dem Confirmation-Disconfimation-Ansatz das Ergebnis eines Vergleichsprozess der Soll- mit der Ist-Leistung von Konsum- und Kauferfahrungen mit einem Anbieter. (Vgl. Homburg/Becker/Hentschel (2005), S. 97).
[248] Vertrauen - als die Bereitschaft sich auf einen Partner zu verlassen - ist die Voraus
setzung für die Bereitschaft des Kunden in die Geschäftsbeziehung Vorleistungen zu erbringen (Vgl. Plinke (1997), S. 34).
[249] Commitment wird in diesem Zusammenhang definiert als andauernder Wunsch ei
nes Geschäftspartners, die Beziehung zu erhalten, da sie für ihn einen Wert besitzt
(Vgl. Moorman/Zaltman/Deshpande (1992), S. 315 f.).
[250] Vgl. Dorsch/Swanson/Kelley(1998), S. 130 ff.; Henning-Thurau/Langer (2002), S. 33f ff.; Walter/Müller/Helfert (2000); Abdul-Muhmin (2005), S. 638 ff.
[251] Vgl. Hadwich (2003), S. 3 ff.
[252] Im Unterschied zum ‚Resource-based View‘ nimmt der ‚Market-based View‘ eine ‚Outside-In-Perspektive‘ ein. Im Mittelpunkt steht das Bestreben von Unternehmen in Abhängigkeit der Branchenstruktur Wettbewerbsvorteile zu entwickeln. (Vgl. Porter (1991), S. 108; Montgomery/Porter (1991), S. XIV).
[253] Vgl. Penrose (1959), S. 114 f.; Wernerfelt (1984), S. 172 ff.
[254] Vgl. von Bertalanffy (1949), S. 115.
[255] Vgl. Wernerfelt (1984), S. 172; Barney (1991), S. 101.
[256] Barney (1991), S. 101
[257] Wettbewerbsvorteilen definiert Porter als „unique competitive position of a firm in a given market, which can be defended against existing and potential competitors” (Porter (1996), S. 74).
[258] Vgl. Barney (1991), S. 99 ff.; Dess et al. (1995), S. 380.
[259] Vgl. Barney (1991), S. 353 ff.
[260] Multiple Beziehungen zwischen internen und externen Akteuren einer Organisation
[261] Kollektives Wissen der Organisation und Prozesse, die organisationales Lernen unterstützen.
[262] Vgl. Morgan/Hunt (1999), S. 284.
[263] Vgl. Tomczak/Rudolf-Sipötz (2003), S. 141 ff.
[264] Vgl. Morgan/Hunt (1999), S. 284; Barney (1991), S. 104; Bitner/Huber/Zeithaml (1997), S. 197; Dorsch/Carlson (1996), S. 253; Prahalad/Ramaswamy (2000), S. 80; Gouthier/Schmid (2001), S. 234.
[265] Vgl. Rasche/Wolfrum (1993), S. 26 ff.
[266] Vgl. Micklethwait/Wooldridge (1998), S. 214 ff.; Boyett/Boyett (1998), S. 215 ff.; Thie
le,(1997), S. 62 ff.; Eschenbach/Kunesch (1996), S. 132.
[267] Vgl. Koufteros/Vonderembse/Jayaram (1995), S. 97 ff.
[268] Initiator eines Crowdsourcing-Projektes kann eine Institution, ein Individuum oder eine Organisation sein. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Perspektive der Organisation.
[269] Vgl. Brabham (2008), S. 83 f.; Vukovic (2009), S. 687; Wiggins (2010), S. 337; Kleeman/Voß/Rieder (2008), S. 6; Oliveira/Ramos/Santos (2010), S. 413; Http://ssrn.com/abstract=1566903 [04.08.2012]., S. 4; Whitla (2009), S. 26; Brabham (2008), S. 76; Mazzola/Distefano (2010), S. 1; Reichwald/Piller (2009), S. 127f.; Alonso/Lee/Shiells (2010), S. 9; Alonso/Mizarro (2009), S. 760; Herr/Bostock (2010), S. 203; Chanal/Caron-Fasan (2008), S. 5.
[270] Vgl. Meyer/Dullinger (1998), S. 718; Diericks/Cool (1989), S. 1506.
[271] Vgl. Arvidsson (2005), S. 237; Aaker (1996), S. 25.
[272] Vgl. Pongsakornrungsilp/Schroeder (2011), S. 304.
[273] Vgl. Cova/Dalli (2009), S. 327.
[274] Vgl. Zhen/Li/Hou (2011), S. 57.
[275] Vgl. Kapitel 2.3.
[276] Vgl. Homburg/Krohmer (2009), S. 13 f.
[277] Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 617.
[278] Vgl. Bongard (2002), S. 44.
[279] Vgl. Meffert (2000), S. 59 f.; Becker (1998), S. 2.
[280] Werbewirkungen werden in momentane, dauerhafte oder finale Wirkungen differenziert.
[281] Vgl. Steffenhagen (1993), S. 289 ff.; Steffenhagen (1996), S. 8 ff.
[282] Vgl. Steffenhagen (1993), S. 287 f.
[283] Vgl. Müller/Weber (1994), S. 925.
[284] Vgl. Hermanns (1979), S. 217.
[285] Vgl. Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1988), S. 1035.
[286] Vgl. Haller (2000), S. 9; Koch (2001), S. 161; Erichson/Maretzki (1993), S. 528; Rogge (1996), S. 59.
[287] Vgl. Koeppler (1974), S. 14.
[288] Vgl. Schwaiger (1997), S. 29.
[289] Vgl. Moser (2002), S. 97; Burst (2002), S. 10.
[290] Vgl. Moser (1997), S. 282 f.
[291] Vgl. Schenk/Donnerstag/Höflich (1990), S. 11; o. V. (1999), S. 9.
[292] Vgl. Meffert/Burmann/Kirchgeorg (2008), S. 101; Felser (2007), S. 12; Koch (2001), S. 82 ff.; o. V. (1999), S. 10.
[293] Vgl. Mehrabian/Russel (1974), S. 7 f.; Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 17.
[294] Für einen Überblick über die Stufenmodelle der Werbewirkung vgl. Mühlbacher (1982), S. 31; Rogge (1996), S. 63; Schweiger/Schrattenecker (2005), S. 171; Freter (1974), S. 39; Koschnick (1987), S. 808 ff.
[295] Vgl. Rogge (1996), S.50 f.
[296] Vgl. Wells/Moriaty/Burnett (2006), S. 102; Rogge (1996), S.50 f
[297] Vgl. Esch (2008), S. 1150; Moser (2002), S. 82 ff.; Felser (2007), S. 14ff.; Mayer (1993), S. 36; Burst (2002), S. 10.
[298] Vgl. Six (1983), S. 366; Belch/Belch (2007), S. 148.
[299] Zaichkowsky beschreibt den Begriff Involvement wie folgt: „a person’s perceived relevance of the object based on inherent needs, values and interests” (Zaichkowsky (1985), S. 341).
[300] Vgl. Koeppler (1974), S. 18; Weilbacher (2001), S. 21 ff.; Kroeber-Riel (1992), S. 617 ff.; Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1997), S. 580 f.; Rogge (1996), S. 51.
[301] Vgl. Prochazka (1987), S. 37.
[302] Vgl. Moser (2002), S. 82 ff.; Felser (2007), S. 14 ff.; Mayer (1993), S. 36; Burst (2002), S. 10.
- Quote paper
- Michèle Engel (Author), 2012, Eine empirische Untersuchung der Wirkung von Crowdsourcing als kommunikative Marketing-Maßnahme, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/210111
