Masterscriptie Communicatiewetenschap, Universiteit van Amsterdam

Transcriptie

1 Een onderzoek naar de invloed van negatieve online reviews op de aankoopintentie en in hoeverre deze relatie wordt beïnvloed door verschillende producttypen. Masterscriptie Communicatiewetenschap, Universiteit van Amsterdam Esther van Gestel Dr. S. de Bakker 31 maart 2011

2 Negatieve online reviews Een onderzoek naar de invloed van negatieve online reviews op de aankoopintentie en in hoeverre deze relatie wordt beïnvloed door verschillende producttypen. Amsterdam/Zoetermeer, maart 2011 Auteur: Esther van Gestel Student Communicatiewetenschap II

3 Voorwoord Zo hier ligt hij dan. Na enkele maanden zwoegen: mijn masterscriptie. De afgelopen maanden heb ik hier hard aan gewerkt. Ik moet eerlijk bekennen dat ik er als een berg tegenop zag. En ja, het was ook een lange weg met meer dan genoeg obstakels. Hierdoor zag ik geregeld door de bomen het bos niet meer. Maar het is gelukt: na vele bergen en diepe dalen is het topje van de berg bereikt, het puntje van de i staat er op. Dus het stuk is klaar voor de pers. Natuurlijk heb ik mijn scriptie niet kunnen afronden met de hulp van anderen. Allereerst wil ik mijn scriptiebegeleider Suzanne de Bakker bedanken voor al het nakijken, verbeteren en het aandragen van oplossingen en suggesties. Zonder haar zou deze scriptie een hele andere wending hebben gekregen. Daarnaast wil ik mijn vriend bedanken voor zijn steun en het stimuleren om aan mijn scriptie te gaan werken. Verder natuurlijk ook nog mijn ouders, vrienden en familie die meedachten en meeleefden tijdens deze periode. Geregeld kreeg ik boeken, artikelen en goedbedoelde adviezen toegestuurd van hen. Maar ook een hoop gezelligheid tussendoor. Die afleiding (van sommige misschien wel een beetje teveel ) en hulp deed mij goed tijdens mijn scriptiedipjes. Ik ben trots op het resultaat, zoals dit nu voor mij ligt. Toch is het raar om nu na vijf en een half jaar te kunnen zeggen: ik ben klaar met studeren. Eerst mijn studie Facility Management, waar ik bij afronding niet het idee had klaar te zijn voor het echte werken. Vervolgens ben ik de studie Communicatiewetenschap ingegaan. Na de bachelor heb ik mij volledig ingezet om ook nog de master te kunnen halen. Na dit alles merk ik wel dat ik toe ben aan de volgende stap. Ik kan met een gerust hart zeggen ik ben KLAAR met studeren. Esther van Gestel Zoetermeer, 2011 III

4 Inhoudsopgave 1. Inleiding Theoretisch kader Producttypen Consumentenbeslissingsproces Probleemherkenning Informatie zoeken Alternatievenevaluatie Aankoopintentie Aankoop en evaluatie Hypotheses en research question Methode Onderzoeksdesign Operationalisatie Respondenten Dataverzameling Resultaten Resultaten hypothese Resultaten hypothese Resultaten hypothese Research question Conclusie en Discussie Beperkingen Vervolgonderzoek Literatuurlijst Bijlage 1: Vragenlijst... I Bijlage 2: Stimulusmateriaal Online Reviews... VII Bijlage 3: Pre-test... XV Bijlage 4: Manipulatiecheck...XVII IV

5 1. Inleiding Iedereen herkent het wel, je fotocamera is kapot en je bent dus op zoek naar een nieuwe. De fotocamera mag niet te duur zijn, niet te zwaar, moet minimaal 10 megapixels hebben en het liefst van het merk Canon. In de winkel doe je wat navraag over de verschillende camera s en uiteindelijk moet je een keuze maken tussen twee verschillende fotocamera s. Om een weloverwogen keuze te maken worden vrienden en familie ingeschakeld. Daarnaast ga je ook op zoek naar informatie op het internet. De sites en worden bekeken. Op deze sites staat veel productinformatie, maar ook beoordelingen van andere consumenten. Beide camera s komen goed door de testen heen, alleen bij één camera staan twee negatieve beoordelingen. In hoeverre zullen deze beoordelingen van invloed zijn op jouw uiteindelijke beslissing om één van de twee camera s aan te schaffen? Gevraagd en ongevraagd zal deze informatie kunnen leiden tot een positieve of negatieve houding ten opzichte van de camera s. Deze informatie kan zelfs doorslaggevend zijn in de keuze voor de camera. Aanbevelingen van vrienden en familie zijn wereldwijd de meest betrouwbare manier van adverteren. Uit onderzoek blijkt dat negen op de tien (90%) consumenten de aanbevelingen van vrienden en familie vertrouwt (Global Advertising, 2009). Deze aanbevelingen worden ook wel mond-tot-mond communicatie genoemd (of Word-of- Mouth, afgekort: WOM). De afgelopen jaren worden de interpersoonlijke gesprekken tussen consumenten ook steeds vaker op internet gevoerd. Deze gesprekken via weblogs, chatsites, blogs en reviewsites worden daarom electronic Word-of-Mouth (verder te noemen: ewom) genoemd. Aangezien internet en daarmee ook ewom een steeds grotere rol gaat spelen in ons leven is het voor onderzoekers interessant om de verschillende effecten van internet en ewom te onderzoeken. Binnen dit onderzoek worden alleen de reviewsites meegenomen. Online reviews zijn korte reacties van consumenten die het desbetreffende product hebben gekocht en ervaren. Gekozen is voor deze vorm van ewom, omdat deze sites een grote invloed hebben op de uiteindelijke consumentenbeslissing (Bronner & De Hoog, 2010; Chevalier & Mayzlin, 2006; Hennig-Thurau & Walsh, 2003; Lee, Park & Han, 2007). Ook blijkt dat consumenten veel vertrouwen hebben in deze vorm van communicatie. Zeventig procent van de consument vertrouwt namelijk de meningen van 1

6 consumenten op het internet (Global Advertising, 2009). Voor fabrikanten en winkeliers is deze nieuwe manier van adverteren niet altijd even overzichtelijk (Hennig-Thurau & Walsh, 2003). Zij hebben weinig tot geen grip op wat anderen over hun producten en diensten schrijven. Het is daarom belangrijk dat voor hun inzichtelijk wordt wat de invloed van online reviews is en hoe zij met de negatieve online reviews om kunnen gaan. Communicatie op het internet in de vorm van online reviews verschilt op een aantal punten van de traditionele mond-tot-mond communicatie. Het grootse verschil is dat online reviews vaak geschreven zijn door onbekenden voor de consument. Hierdoor is het lastiger voor de consument de geloofwaardigheid en de betrouwbaarheid van de gegeven informatie te bepalen (Bronner & de Hoog, 2010). Wel is het mogelijk om op internet anoniem te blijven. Hierdoor is de kans op eerlijke meningen en ervaringen groter (Bronner & de Hoog, 2010). Daarnaast is voor de consument een bijkomend voordeel dat wanneer zij informatie lezen op internet, zij minder tijd en inspanning hoeven te verrichten voor een meer bevredigend besluit. Zij kunnen gemakkelijker producten met elkaar vergelijken en informatie krijgen, zonder naar verschillende winkels te moeten gaan. Het grootste verschil tussen traditionele en online mond-totmond communicatie is dat online zowel positieve als negatieve reviews tegelijkertijd kunnen worden geplaatst door verschillende bronnen, maar wel op dezelfde plaats (Lee, et al., 2007). Consumenten kunnen hierdoor beter bepalen wat de kwaliteit van de geschreven online reviews is, omdat zij de positieve en negatieve reviews met elkaar kunnen vergelijken (Lee et al., 2007). Het afwegen van positieve en negatieve online reviews is zeer belangrijk bij het maken van een evenwichtige keuze. De vraag is alleen of positieve en negatieve online reviews even zwaar worden meegewogen in deze beslissing. Bij een positieve online review plaatst een consument een positief bericht over een dienst of product. Ook het aanraden van bepaalde producten of diensten wordt onder een positieve online review gerekend. Wanneer een consument negatieve berichten plaatst over een dienst of product is sprake van een negatieve online review. Het niet verspreiden van informatie wordt niet meegerekend onder het plaatsen van een positieve of negatieve online review (Nihom, 2009). De meesten onderzoeken over dit onderwerp richten zich op het effect van positieve online reviews (Chevalier & Mayzlin, 2006; Hennig-Thurau & Walsh, 2003) en 2

7 de motieven die mensen hebben om online reviews te lezen of te schrijven (Lee et al., 2007). Een enkel onderzoek neemt de invloed van negatieve WOM (Kahneman & Tversky, 1979) of negatieve ewom (waaronder online reviews) op de attitude of loyaliteit ten aanzien van een merk mee (Gruen, Osmonbekov & Czaplewski, 2006; Lee et al., 2007). Wat de specifieke invloed is van een negatieve online review op de uiteindelijke consumentenbeslissing is nog niet nader onderzocht. Wel is uit een andere onderzoeken naar voren gekomen dat algemene negatieve berichtgeving een grotere invloed heeft op mensen dan positieve berichtgeving. Daarnaast speelt de mate van risico lopen een belangrijke rol bij het maken van een beslissing in het algemeen. Hoe negatiever de berichtgeving of hoe hoger het risico is dat iemand loopt, hoe meer invloed dit heeft op de persoon (Kahneman & Tversky, 1979; Bei, Chen & Widdows, 2004). Dit zou ook zo het geval kunnen zijn bij negatieve online reviews. Hoe meer negatieve berichten hoe groter risico een consument loopt bij de aanschaf van een product. Het producttype waar de beslissing over genomen wordt kan ook invloed hebben op de impact van een negatieve online review. Producten kunnen worden onderverdeeld in twee verschillende typen, namelijk search producten en experience producten. Van search producten is sprake indien voor aanschaf van het product gedetailleerde informatie verkregen kan worden (Bei et al., 2004). Informatie die veelal over dit type product wordt vrijgegeven zijn: productkenmerken, specificaties, functies en grootte. Deze informatie is zeer concreet en objectief en wordt daardoor ook criterium of terminologie genoemd. Consumenten die op zoek zijn naar informatie over search producten kunnen hun keuze baseren op de zo genoemde harde data of feiten, gegeven door fabrikanten of winkeliers (Bei et al., 2004). Voorbeelden van search producten zijn: fotocamera s, sportschoenen en huishoudelijke apparatuur. Experience producten daarentegen, zijn producten waar van tevoren niet helemaal duidelijk is hoe een product er daadwerkelijk uitziet (Bei et al., 2004). Deze producten kunnen pas achteraf worden beoordeeld door consumenten doordat zij het product moeten ervaren. De beoordeling van experience producten gebeurt op basis van gevoel en/of emotie en zijn daardoor abstract van vorm (Bei et al., 2004). Wanneer consumenten op zoek gaan naar informatie over experience producten moeten zij vertrouwen hebben in de ervaringen en commentaren van vrienden, familie en andere consumenten, de zogenaamde zachte data. Het vertrouwen dat consumenten hebben in ervaringen en commentaren van andere consumenten op experience producten is vele 3

8 malen groter dan het vertrouwen bij search producten (Bei et al., 2004). Andere consumenten spelen dus een belangrijke rol in het keuzeproces van de consument, wanneer het gaat om experience producten. Voorbeelden van experience producten zijn: hotels, vakanties, restaurants en films. De impact van online reviews op consumentenbeslissingen is lastig te onderzoeken. Immers kan je respondenten tijdens een onderzoek niet aanzetten tot het wel of niet kopen van een product. De aankoopintentie is echter wel gemakkelijk te meten. Het draait hier om de kans dat de respondent in de toekomst een product zou aanschaffen. De aankoopintentie zit een stap voor de uiteindelijke consumentenbeslissing. De impact van een negatieve online review is hierbij goed te onderzoeken. De volgende probleemstelling is geformuleerd voor dit onderzoek: Wat is de invloed van een negatieve online review op aankoopintentie, en in hoeverre wordt deze relatie beïnvloed door producttype? Om deze probleemstelling te kunnen beantwoorden zijn een aantal deelvragen opgesteld, namelijk: Hoe komt de aankoopintentie tot stand (consumentenbeslissingsproces)? Wat is de invloed van een negatieve online review op de aankoopintentie? En wat is de invloed van producttype op de relatie tussen negatieve online review en aankoopintentie? Scriptie opbouw De scriptie is als volgt opgebouwd. Het eerste gedeelte bevat een theoretisch kader dat betrekking heeft op het theoretisch onderbouwen van de probleemstelling. Uit dit theoretisch kader vloeien verschillende hypotheses voort die als leidraad dienen in het onderzoek. Vervolgens wordt de methode kort toegelicht. In het hoofdstuk resultaten worden de bevindingen gepresenteerd en besproken. Aan de hand van deze bevindingen worden conclusies getrokken. Ook zullen nog enkele beperkingen van dit onderzoek worden besproken en aanbevelingen worden gegeven voor vervolgonderzoek. 4

9 2. Theoretisch kader Zoals in de inleiding beschreven is, zijn verschillende deelvragen opgesteld om de probleemstelling te kunnen beantwoorden. Hoofdzakelijk komen daar drie onderwerpen naar voren, namelijk: het consumentenbeslissingsproces, negatieve online reviews en producttypen. Binnen dit theoretisch kader zal meer achtergrondinformatie worden gegeven over deze drie onderwerpen en de relaties daartussen. Allereerst zal een korte toelichting worden gegeven over de producttypen. Daarna zal het consumentenbeslissingsproces in kaart worden gebracht. Wanneer van toepassing, zal de invloed van een negatieve online review worden besproken. Aan de hand van deze theorie zullen vervolgens hypotheses worden opgesteld die gebruikt zullen worden in het onderzoek Producttypen Voordat het consumentenbeslissingsproces wordt weergegeven is het belangrijk te realiseren dat de invulling en beslissingen tijdens het beslissingsproces voor search producten anders is dan dat voor experience producten (Swarbrooke & Horner, 2010). Bij search producten overheersen vaak de rationele argumenten om voor een bepaald product te kiezen (Den Boon & Neijens, 1998). Logica, objectiviteit en feiten spelen een belangrijke rol bij het beslissingsproces. Men moet bij deze producten kunnen beredeneren waarom uiteindelijk voor dit product wordt gekozen. Bij experience producten overheersen echter vaak de emotionele argumenten (Den Boon & Neijens, 1998). Hierbij kan gedacht worden aan beslissingen op basis van gevoel of persoonlijke voorkeuren. De kleur, vorm of hoe een product ruikt of smaakt is een belangrijk argument voor de aanschaf van dit product. Binnen de reclamewereld worden deze twee producttypen vaak afgezet tegen de mate van betrokkenheid of interesse voor een product of merk (Vaughn, 1980). De combinatie van deze producttypen en betrokkenheid levert het FCB-grid op (figuur 1). Vernoemd door Richard Vaughn naar het gelijknamige reclamebureau Foote, Cone and Belding Advertising. 5

10 Rationeel Search product Emotioneel Experience product Hoge betrokkenheid Hypotheek / Verzekering Meubels Auto Fotocamera Kleding Juwelen Hotel/ Vakantie Restaurant Lage betrokkenheid Levensmiddelen Huishoudelijke apparatuur Sigaretten Drank Snoep Figuur 1: FCB-grid (Vaughn, 1980, p. 58 ). Bij kwadrant 1 is sprake van een hoog betrokken consument. Vaak zijn dit producten waar een hoge financiële overweging aan ten grondslag ligt. De consument kan alle informatie over het product voor aanschaf opzoeken op het internet. Bij kwadrant 2 is wederom sprake van een hoog betrokken consument. Bij de aanschaf van deze producten speelt emotie en gevoel echter een grote rol. Niet alle informatie is opvraagbaar. Bij kwadrant 3 is de consument laag betrokken bij de aankoop van het product. Deze producten hebben voor de consument vaak geen of weinig persoonlijke waarden. Wel zijn de functionele eigenschappen van het product relatief gemakkelijk op te zoeken en te beoordelen. Ook voor kwadrant 4 geldt dat de consument laag betrokken is. Ook hier hebben de producten binnen deze dimensie geen persoonlijke waarden voor de consument. Deze producten worden aangeschaft op basis van gevoel. Vaak zijn dit producten die met regelmaat worden aangeschaft (Vaughn, 1980). Uit het FCB-grid wordt duidelijk dat het consumentenbeslissingsproces voor experience producten (meer op gevoel en subjectief) anders is dan voor search producten (meer rationeel en objectief). Verschillende elementen liggen hieraan ten grondslag. In de volgende paragrafen zal duidelijk worden hoe het consumentenbeslissingsproces voor deze producttypen in elkaar zit. Ook wordt de mate van betrokkenheid verder toegelicht door middel van het Elaboration Likelihood model (verder te noemen: ELM-model) van Petty en Cacioppo (1986). 6

11 2.2. Consumentenbeslissingsproces Het consumentenbeslissingsproces (Engel, Kollat & Blackwell, 2001; Molenaar, 2006) kent vijf verschillende fases, namelijk: probleemherkenning, informatie zoeken, alternatievenevaluatie, aankoopintentie en aankoop (of zoals genoemd in de inleiding: uiteindelijke consumentenbeslissing). Uit onderzoek blijkt dat consumenten het consumentenbeslissingsproces (figuur 2) zien als een bewust proces. Dit wil zeggen dat zij bewust bezig zijn met het oplossen van een bepaald probleem en het nemen van beslissingen. Om het probleem op te lossen zal de consument afhankelijk van het producttype op zoek gaan naar informatie over het desbetreffende product. Hierbij worden verschillende bronnen van informatie geraadpleegd. De consument zal de informatie met elkaar vergelijken en evalueren en uiteindelijk een bepaalde beslissing nemen (Molenaar, 2006). Figuur 2: Koopproces (Molenaar, 2006, p. 18.) Met de komst van internet zullen sommige informatiebronnen minder belangrijk worden, maar zijn ook nieuwe mogelijkheden gecreëerd. De consument zal minder snel naar winkels, beurzen en bekenden gaan voor informatie over producten. Op internet staat immers alle informatie en kan naar de mening van andere consumenten worden gevraagd. Waar eerst de winkeliers en fabrikanten een belangrijke rol innamen als informatieverschaffer, neemt internet en de meningen van andere consumenten een belangrijke rol in binnen het beslissingsproces (Molenaar, 2006). In de volgende paragrafen worden de vijf fases van het consumentenbeslissingsproces nader toegelicht. 7

12 Probleemherkenning Bij de start van het beslissingsproces ervaart de consument een bepaald probleem. Dit komt voort uit de discrepantie tussen hetgeen de consument in zijn bezit heeft en wat hij eigenlijk zou willen bezitten. De aanschaf van een product zal het gevoel van discrepantie kunnen wegnemen. Dit gevoel wordt beïnvloed door verschillende factoren. Te denken valt hierbij aan sociale- en culturele normen, demografische gegevens en referentiegroepen waarbinnen de consument zich begeeft (Termorshuizen, z.d.). Voorbeelden hiervan zijn het hebben van een bepaald merk auto, bepaalde kleding, bepaalde eetgewoonte of de keuze voor een restaurant of vakantie. De keuze voor deze producten kan afhankelijk zijn van de omgeving waarin de consument leeft. Niet altijd is daar veel informatie voor nodig om een gerichte keuze te maken. Maar wanneer besluiten consumenten dan om wel op zoek te gaan naar informatie over producten die zij willen hebben? Dit wordt weergegeven binnen het cost-and-benefit concept van Stigler (1961) (in: Bei et al., 2004). De essentie van dit concept geeft weer dat wanneer de kosten opwegen tegen de verwachtte opbrengst, de kans om naar informatie op zoek te gaan verhoogd wordt. Indien het de consument veel moeite kost zal de consument minder snel op zoek gaan naar informatie. Onder de kosten worden de tijd die de consument kwijt is om aan informatie te komen en het geld dat daarmee gemoeid is gerekend. Daar staat wel tegenover dat wanneer de consument verwacht veel informatie te ontvangen (opbrengst), deze ook sneller geneigd is op zoek te gaan naar informatie. Wanneer dit uitgesplitst wordt naar de twee verschillende producttypen kan worden gesteld dat informatie over search producten voornamelijk feiten zijn en daardoor gemakkelijk en vaak minder kostbaar zijn om te vinden. Wel is het zo dat de consument waarschijnlijk telkens dezelfde informatie tegen zal komen. De opbrengsten die consumenten ervaren wanneer zij informatie over search producten zoeken zal dan ook lager zijn dan wanneer zij informatie opzoeken over experience producten. De informatie over experience producten is vrij abstract. Vaak worden veel verschillende online reviews geschreven over deze producten. De opbrengst van experience producten zal dus een stuk hoger liggen dan bij search producten. Wel is het verzamelen van informatie over experience producten vaak relatief kostbaar en tijdrovend. 8

13 Informatie zoeken Het profiel van de consument die op zoek gaat naar informatie kan worden beredeneerd vanuit de uses-and-gratifications benadering. Deze benadering gaat ervan uit dat consumenten een bepaald medium gebruiken om in hun behoeftes te voorzien. Hierbij is de consument actief en doelgericht op zoek naar informatie (De Boer & Brennecke, 2003). Internet geeft de consument de mogelijkheid om ook daadwerkelijk actief op zoek te gaan naar informatie (het wordt je niet aangereikt zoals in de krant of op televisie) en tevens heel selectief te zijn in het kiezen van de juiste informatie (Muntinga, Moorman & Smit, 2009). Maar welke informatie is nou juist en betrouwbaar? Vaak zal de consument eerst op zoek gaan naar interne informatie. Interne informatie betreft alle informatie, kennis en ervaring die de consument zelf bezit. Zodra de consument zelf niet voldoende kennis en ervaring bezit, zal de consument externe informatiebronnen raadplegen. Hierbij valt te denken aan familie, vrienden, advertenties, reclames of internet. Externe bronnen kunnen worden onderverdeeld in twee soorten. Zo bestaat er informatie die gedomineerd wordt door marketeers: productgeoriënteerde informatie. En informatie die gedomineerd wordt door de consument: klantgeoriënteerde informatie (Lee et al., 2007). Beide vormen van informatie zijn terug te vinden op het internet. Productgeoriënteerde informatie betreft veelal informatie van winkeliers of fabrikanten in de vorm van advertenties, speciaal ingerichte websites of commercials. Deze informatie bevat technische specificaties en resultaten die betrekking hebben op technische normen en wordt door de consument als commercieel beschouwd (Lee et al., 2007). Klantgeoriënteerde informatie is informatie vrijgegeven door andere consumenten. Te denken valt hierbij aan online reviews, ervaringen van familie, vrienden en informatie van de consumentenbond. De informatie die gegeven wordt betreffen de specifieke productkenmerken en de ervaringen van het gebruik in perspectief van de gebruiker. Deze informatie wordt door andere consumenten gezien als geloofwaardiger en belangrijker dan de commerciële informatie (Engel et al., 2001; Gruen et al., 2006; Li, Lin & Lai, 2010). De klantgeoriënteerde informatie kan worden opgesplitst naar informatie over search producten, bijvoorbeeld een mening over een fotocamera. Of informatie over experience producten, bijvoorbeeld een mening over een restaurant. Uit onderzoek blijkt dat consumenten over het algemeen sneller geneigd zijn informatie op internet op te 9

14 zoeken over experience producten dan over search producten (Bei et al., 2004). Dit komt door het onzekere karakter van dit soort producten. Hierdoor zijn consumenten sneller geneigd meer informatie en ervaringen op te zoeken om zo een beter oordeel te kunnen vellen voordat zij het product aanschaffen. Hierbij vertrouwen zij volledig op de mening van andere consumenten. Het vertrouwen dat consumenten hebben in ervaringen en commentaren van andere consumenten op experience producten is groter dan het vertrouwen bij search producten (Bei et al., 2004; Park & Lee, 2009). Wanneer gekeken wordt naar de inhoud van deze informatie, kan deze onderverdeeld worden in positieve en negatieve informatie. Uit onderzoeken komt naar voren dat negatieve informatie meer invloed heeft dan positieve informatie. Hierbij ging het voornamelijk om de invloed van negatieve informatie op attitude en loyaliteit ten aanzien van een merk of de verkoopaantallen (Chevalier & Mayzlin, 2006; Gruen et al., 2006; Lee et al., 2007). Specifiek voor negatieve online reviews is nog niet eerder bekeken hoe groot invloed van negatieve informatie is op de aankoopintentie. Een veel gebruikte theorie bij negatieve informatie en risico s is de prospecttheory. De prospect-theory beschrijft dat de consument een te ervaren risico zwaarder laat meewegen in de beslissing dan het uiteindelijke plezier dat zij ervaren na aanschaf van een product (Kahneman & Tversky, 1979; Lee et al., 2007). Een risico kan in deze gezien worden als de hoeveelheid negatieve online reviews. Hoe meer negatieve online reviews hoe groter het risico is dat de consument loopt op een negatieve ervaring met het product. Dit is weergegeven in de S-waarde curve (figuur 3). Figuur 3: S-Waarde Curve (Kahneman & Tversky, 1979) 10

15 De lijn is steiler bij het te ervaren risico (losses) dan bij de waargenomen winst (gains). Dit geeft aan dat mensen meer waarde hechten aan de risico s die zij lopen en dat deze zwaarder meeweegt dan de winst die zij kunnen behalen (Kahneman & Tversky, 1979). Over het algemeen zullen consumenten proberen risico s te minimaliseren of vermijden. De kans om een bepaald risico te lopen is bij experience producten groter dan bij search producten (Bei et al., 2004) Alternatievenevaluatie Nu inzichtelijk is hoe een behoefte om een product aan te schaffen tot stand kan komen en op welke manier consumenten naar bepaalde informatie op zoek gaan is het ook noodzakelijk om inzicht te krijgen in hoe consumenten bepaalde informatie verwerken. Informatieverwerking is belangrijk bij het vergelijken van verschillende alternatieven. Een consument moet immers uit verschillende informatie de juiste keuze kunnen maken. Het ELM-model van Petty en Cacioppo (1986) beschrijft op welke wijze mensen informatie verwerken en opslaan in het geheugen. Binnen deze theorie bestaan twee verschillende verwerkingsroutes, namelijk de perifere- en de centrale route. Welke route de consument neemt is afhankelijk van de mate van betrokkenheid bij het product. Betrokkenheid wordt hierbij omschreven als de mate van individuele bereidheid van de consument om een bepaald doel te willen bereiken. Hierbij zijn bereidheid, intentie, interesse en de wens om informatie te verwerken zeer belangrijk (Gruen et al., 2006; Lee et al., 2007). Deze mate van betrokkenheid moet niet in verwarring worden gebracht met de betrokkenheid die wordt toegepast binnen het FCB-grid. Binnen het FCB-grid wordt de mate van betrokkenheid gemeten wanneer daadwerkelijk een product aangeschaft wordt. Hoe goed wordt nagedacht over de aankoop en hoe relevant is het product voor de consument. Binnen het ELM staat de algemene betrokkenheid of interesse voor een product centraal, ongeacht of het product gekocht wordt of niet. Iemand kan bijvoorbeeld een grote interesse hebben in auto s en daardoor sterk betrokken zijn bij alles wat te maken heeft met auto s. Dit kan invloed hebben op hoe iemand informatie verwerkt. Bij lage betrokkenheid heeft de consument te maken met de perifere route (Petty & Cacioppo, 1986). Wanneer de perifere route bewandeld wordt verwerkt de consument de informatie niet op een actieve manier, maar wordt de aandacht gericht op elementen die niet met de inhoud van de informatie te maken hebben. Hierbij kan gedacht worden 11

16 aan de betrouwbaarheid van de online review, (aantrekkelijkheid van de) foto s, of het aantal argumenten dat gegeven is (Park et al., 2007). De negatieve informatie uit online reviews wordt in deze toestand slecht of niet goed verwerkt. Als de consument sterk betrokken is heeft de consument te maken met de centrale route (Petty & Cacioppo, 1986). Bij de centrale route wordt de boodschap wel op een actieve manier verwerkt. Consumenten zijn bewuster bezig met de argumenten die gegeven worden in de online reviews. Zij zullen de negatieve en positieve online reviews tegen elkaar afwegen en hechten meer waarde aan negatieve online reviews dan consumenten die laag betrokken zijn. Meningen die via deze route tot stand zijn gekomen zijn krachtiger en langduriger van aard. Tevens zijn deze meningen goede voorspellers van de aankoopintentie (Petty & Cacioppo, 1986). Op basis van deze theorie kan voorspeld worden dat wanneer een consument sterk betrokken is bij een product een negatieve online review een grotere invloed heeft op de aankoopintentie, dan wanneer een consument laag betrokken is bij een product Aankoopintentie Binnen de fase van aankoopintentie draait het om de intentie of de kans dat de consument in de toekomst het product gaat aanschaffen. De Theory of Planned Behaviour (Fishbein & Ajzen, 1975) wordt vaak gebruikt om intenties van consumenten ten opzichte van producten te beschrijven. Deze theorie beschrijft dat de aankoopintentie van een consument wordt bepaald door zijn of haar attitudes ten aanzien van het product. De attitude is de mate waarin een persoon een gunstige of ongunstige evaluatie heeft van het product of merk in kwestie. Deze attitude kan gevormd worden door eerdere ervaringen met het product of merk. Indien dit een negatieve ervaring is, kan dit leiden tot een negatieve aankoopintentie ten aanzien van het nieuwe product. Ook de subjectieve of sociale norm kan invloed hebben op de aankoopintentie. De sociale norm is de sociale druk die wordt ervaren door het individu om bepaalde intentie te hebben. Hierbij kan gedacht worden aan ervaringen of meningen van de sociale omgeving. De sociale omgeving kan dusdanige druk uitoefenen op het individu dat deze een negatieve aankoopintentie krijgt. Als laatste kan de gepercipieerde gedragseffectiviteit van invloed zijn op de aankoopintentie. Gepercipieerde gedragseffectiviteit is gedefinieerd als de overtuiging van het individu over hoe moeilijk of gemakkelijk het is om bepaald gedrag te vertonen (Fishbein & Ajzen, 1975). Hierbij 12

17 kan gedacht worden aan de moeite die gedaan moet worden om een bepaald product te kopen, informatie over het product te krijgen of de prijs van een product. Een hoge prijs kan bijvoorbeeld een belemmering zijn voor de eigen gedragseffectiviteit en dus zorgen voor een negatieve koopintentie Aankoop en evaluatie De laatste fase betreft de daadwerkelijke aanschaf van een product en de evaluatie nadat het product gebruikt is. Na aanschaf of gebruik van het product, komt het vaak voor dat consumenten gaan twijfelen over het product, is het product inderdaad de juiste beslissing geweest? Om dit twijfelgevoel goed te praten gaan zij nogmaals op zoek naar informatie over het product. Hierbij zijn mensen vaak selectief bij blootstelling aan, perceptie over en onthouden van informatie. Dit komt doordat zij de voor hen bedreigende (in dit geval negatieve) informatie proberen te vermijden (De Boer & Brennecke, 2003). Zij zijn vaak geneigd om enkel de positieve informatie op te slaan en de negatieve informatie te negeren of goed te praten. Het onaangename gevoel van twijfel na aanschaf van een product wordt ook wel cognitieve dissonantie genoemd (De Boer & Brennecke, 2003). In deze laatste fase speelt internet nog steeds een belangrijke rol. Op het internet kunnen mensen het product evalueren, maar ook hun cognitieve dissonantie verminderen. Binnen dit onderzoek heeft deze fase niet veel toegevoegde waarde, aangezien de aankoopintentie wordt onderzocht en niet de daadwerkelijke aankoop en evaluatie Hypotheses en research question In de vorige paragrafen is de theoretische achtergrond toegelicht die noodzakelijk is voor het formuleren van de hypotheses. In totaal zijn een drietal hypotheses geformuleerd: H1: Een negatieve online review heeft een grotere invloed op de aankoopintentie dan positieve online review. H2: Een negatieve online review heeft een grotere invloed op aankoopintentie bij experience producten dan bij search producten. 13

18 H3: Wanneer een consument sterk betrokken is zal een negatieve online review een grotere invloed hebben op de aankoopintentie dan wanneer de consument laag betrokken is. Bij de eerste hypothese wordt gekeken naar de invloed van een online review, zowel positief als negatief geformuleerd, op de aankoopintentie. Hierbij wordt verwacht dat een negatieve online review meer invloed heeft op de aankoopintentie dan een positieve online review. Hypotheses 2 en 3 hebben betrekking op de invloed van een negatieve online review op de aankoopintentie. Hierbij wordt ook gekeken naar de invloed van producttypen op de relatie tussen een negatieve online review en de aankoopintentie (hypothese 2). Daarnaast wordt gekeken of de mate van betrokkenheid ook invloed heeft op deze relatie (hypothese 3). Naast de hypotheses is ook een research question opgesteld: RQ: Hoe groot moet het aandeel negatieve online reviews zijn, op het totaal dat aan online reviews is gelezen, wil deze uiteindelijk een negatieve invloed hebben op de aankoopintentie? Met de research question wordt getracht te achterhalen in hoeverre, percentage of aantal van het totaal gelezen online reviews, een negatieve online review invloed heeft op de aankoopintentie. 14

19 3. Methode In dit hoofdstuk wordt beschreven welke methode is gebruikt om de hypotheses te toetsen. Achtereenvolgens zullen de volgende aspecten worden behandeld: onderzoeksdesign, operationalisatie, respondenten en dataverzameling Onderzoeksdesign Binnen het onderzoek draait het om de invloed van negatieve online reviews op de aankoopintentie. Om de hypotheses te toetsen is gebruik gemaakt van een kwantitatieve onderzoeksmethode, met een 2x2x2 experimenteel design (tabel 1). Uit een eerder vooronderzoek van Lee et al. (2007) is gebleken dat consumenten gemiddeld zes tot acht online reviews per productgroep lezen alvorens zij een beslissing maken. Deze reviews hebben gemiddeld een lengte van 3 tot 4 regels. Aan de hand van deze informatie hebben alle respondenten zes verschillende online reviews gelezen over een search product of een experience product. Binnen dit aantal waren twee (positieve groep) of vier (negatieve groep) reviews negatief. Ook speelt de mate van betrokkenheid een rol in de consumentenbeslissing. Betrokkenheid kent twee dimensies, namelijk lage betrokkenheid en hoge betrokkenheid. Search product Experience product Positief Negatief Positief Negatief Hoge betrokkenheid Conditie 1 Conditie 2 Conditie 3 Conditie 4 Lage betrokkenheid Conditie 5 Conditie 6 Conditie 7 Conditie 8 Tabel 1: Experimenteel design Voor de keuze van het experience product en het search product die werden gebruikt in de vragenlijst is gebruikt gemaakt van een pre-test (zie bijlage 3). De respondenten kregen hierbij eerst een korte uitleg over de twee producttypen. Vervolgens moesten zij vijftien verschillende producten beoordelen (meer richting 0 was een search product of meer richting 10 was een experience product). De producten die gemiddeld het hoogste scoorden zouden binnen het onderzoek worden gebruikt als experience product en de 15

20 producten die gemiddeld het laagste scoorden zouden binnen het onderzoek worden gebruikt als search product. Deze manier van onderzoek doen is onder andere al eerder toegepast in onderzoek van Bei et al., (2004). De pre-test is door zeven verschillende mensen ingevuld. Aan de hand van de uitkomsten van deze pre-test is besloten de volgende producten te gebruiken binnen het onderzoek: voor het search product in de hoog betrokken conditie wordt gebruik gemaakt van online reviews over een verzekering (M = 1.00, SD = 1.00) en in de laag betrokken conditie, een stofzuiger (M = 1.71, SD = 1.11). Voor het experience product in de hoog betrokken conditie wordt gebruikt gemaakt van online reviews over een restaurant (M = 8.57, SD = 1.27) en in de laag betrokken conditie, snoepgoed (M = 9.00, SD = 1.15). De respondenten gaven allemaal wel aan dat zij het lastig vonden om de producten op deze manier te categoriseren. Sommige producten konden zowel bij de search producten als bij de experience producten worden geplaatst. Een auto was volgens de ene respondent een typisch search product (je kunt alle technische gegevens opzoeken), maar volgens de andere respondent een typisch experience product (je hebt een gevoel bij een auto, de kleur is een smaakkwestie en hij moet lekker rijden). Nadat de producten zijn gekozen zijn verschillende beoordelingsites bezocht om zowel positieve als negatieve online reviews te vinden. Aan de hand van deze online reviews zijn vier positieve en vier negatieve reviews per producttypen samengesteld. Elke online review bevat een titel, de inhoud en de naam van de reviewer. De lengte van de reviews is maximaal vier regels. Hierdoor kan het verschil in lengte van de review geen invloed hebben op de resultaten. De samengestelde online reviews zijn vervolgens in een manipulatiecheck voorgelegd aan drie mensen, om te beoordelen of deze daadwerkelijk positief of negatief geformuleerd waren (zie bijlage 4). Dit gebeurde aan de hand van een vijf-punts Likertschaal (goed/fout; leuk/niet leuk; aangenaam/onaangenaam; positief/negatief; plezierig/onplezierig) die al eerder is gebruikt in onderzoek van Lin et al. (2010). Hoe hoger de online review beoordeeld werd hoe negatiever en hoe lager een online review beoordeeld werd hoe positiever. Uit de analyse van de manipulatiecheck bleek dat de negatieve online reviews (M = 3.93; SD = 0.84) ook daadwerkelijk als negatief werden beoordeeld en de positieve online reviews (M = 1.57; SD = 0.39) ook als positief beoordeeld werden. 16

21 Binnen het onderzoek werd de respondent blootgesteld aan verschillende online reviews. Dit konden zowel positieve als negatieve online reviews zijn. De respondent zal binnen het onderzoek per product, zes verschillende online reviews te lezen krijgen. Hiervan zijn twee reviews positief geformuleerd of vier reviews negatief geformuleerd (negatieve conditie). Of vier reviews positief en twee reviews negatief (positieve conditie). Voor deze variabele is een dummyvariabele aangemaakt (0= twee negatieve online reviews, en 1= vier negatieve online reviews). Deze dummyvariabele wordt gebruikt voor het beantwoorden van hypothese 1. Voor de overige hypotheses en research question, wordt alleen gebruikt gemaakt van de negatieve conditie Operationalisatie Het onderzoek bestaat uit verschillende variabelen; de demografische gegevens, de afhankelijke variabele en de onafhankelijke variabelen. De demografische gegevens van de respondent werden gevraagd aan het einde van de vragenlijst. Gevraagd werd naar geslacht, leeftijd en hoogst genoten opleiding. Voor geslacht en hoogst genoten opleiding is gebruik gemaakt van meerkeuzevragen. De leeftijdvraag is een open vraag. De afhankelijke variabele betreft de aankoopintentie. De definitie die hierbij gehanteerd wordt is de kans dat de respondent in de toekomst het product zal aanschaffen. Deze variabele wordt gemeten door twee vragen te stellen. De eerste vraag is voorafgaande aan het onderzoek en betreft de vraag in hoeverre de respondent de kans acht dat het product uit het onderzoek in de toekomst zal worden aangeschaft. Hiervoor wordt een vijf-punts Likertschaal (1= zeer onwaarschijnlijk, tot 5 = zeer waarschijnlijk). De tweede vraag is dezelfde vraag, maar wordt gesteld na het lezen van de online reviews over het product. Op deze manier wordt de invloed is van de online reviews gemeten. De onafhankelijke variabelen zijn in dit onderzoek: producttypen en betrokkenheid. De variabele producttypen betreft het onderscheid dat gemaakt wordt tussen search producten en experience producten. De respondent krijgt binnen de vragenlijst met vier verschillende producten te maken. Voor de verzekering is gekozen voor de reisverzekering van Interpolis, voor de stofzuiger is gekozen voor de Dyson stofzuiger, voor het restaurant is gekozen voor de Euromast en voor snoepgoed is gekozen voor Milka Daim chocoladereep. Om deze variabelen goed te kunnen analyseren is een dummyvariabele aangemaakt (0= search product en 1= experience 17

22 product). Hierbij vallen Milka en Euromast onder de experience producten en Dyson en Interpolis onder de search producten. De variabele betrokkenheid betreft de algemene mate van interesse voor het product of de persoonlijke relevantie van het product voor de respondent. In de vragenlijst waren acht verschillende vragen opgenomen die de interesse en persoonlijke relevantie van de respondent met het product meten. Hoe hoger de interesse en de relevantie waren hoe hoger de betrokkenheid van de respondent. Voorbeelden van vragen zijn: Het product is belangrijk voor mij, Ik ben geïnteresseerd in het product en Ik besteed veel tijd aan het vinden van informatie over dit product. Alle vragen werden beantwoord op een vijf-punts Likertschaal (1=helemaal niet mee eens, tot 5=totaal mee eens). Deze vragen zijn samengenomen onder de variabele betrokkenheid (Cronbach s α = 0,93). Om de hypotheses te kunnen beantwoorden is deze variabele gehercodeerd (0 = laag betrokken, en 1 = hoog betrokken) Respondenten De respondenten zijn geselecteerd op basis van het persoonlijke -, Hyves- en Twitterbestand. Door middel van een -, Hyves- of Twitterbericht met een korte toelichting over het onderzoek, een link naar de vragenlijst en de vraag om de uitnodiging door te sturen naar familie en vrienden, is geprobeerd een zo groot mogelijk aantal respondenten te verkrijgen. Iedere respondent die wel eens online reviews heeft gelezen en deze reviews, bewust of onbewust, heeft laten meewegen in het keuzeproces kan deelnemen aan het onderzoek. Deze uitnodiging is verstuurd op maandag 21 februari Uiteindelijk hebben 204 respondenten de vragenlijst ingevuld. Per vragenlijst werden twee condities getest, waardoor de respondent dubbel meetelt in het onderzoek. De gemiddelde leeftijd van de respondenten was 35 jaar (SD = 12,00). Van het totaal aantal respondenten waren 33% man (N = 67) en 67% vrouw (N= 137). Het meest voorkomende opleidingsniveau was HBO (40,2%) Dataverzameling Om zoveel mogelijk informatie te verzamelen is een elektronische vragenlijst opgesteld in het programma Qualtrics van de Universiteit van Amsterdam. Hierbij zijn vier verschillende versies verspreid die random worden toegewezen aan de respondenten 18

23 (figuur 4). Op die manier had iedere respondent een gelijke kans op in een bepaalde conditie deel te nemen. 2 Negatieve reviews 4 Negatieve reviews Laag betrokkenheid Hoog betrokkenheid Vragenlijst 1 Milka (experience product) Dyson (search product) Vragenlijst 3 Euromast (experience product) Interpolis (search product) Vragenlijst 2 Milka (experience product) Dyson (search product) Vragenlijst 4 Euromast (experience product) Interpolis (search product) Figuur 4: Overzicht vragenlijsten De vragenlijst bestaat uit vier delen (zie bijlage 1). Het eerste gedeelte begint met een korte toelichting over het onderzoek. Daarnaast werd vermeld dat de gegeven antwoorden volstrekt anoniem zijn en deze gegevens alleen worden gebruikt voor dit onderzoek. In het tweede gedeelte van het onderzoek kreeg de respondent een afbeelding te zien van een search product. Hierover werd gevraagd hoe groot de respondent de kans acht het product in de toekomst aan te zullen schaffen en in welke mate de respondent betrokken is bij het product. Vervolgens kreeg de respondent zes verschillende reviews over het product te lezen. Hiervan waren er minimaal twee en maximaal vier negatief van aard (zie bijlage 2). Gevraagd werd aan de respondent om deze aandachtig te lezen en dan de volgende vraag te beantwoorden. Deze vraag ging over de kans dat de respondent na aanleiding van het lezen van de reviews het product nog zal aanschaffen. Het derde gedeelte van de vragenlijst betroffen dezelfde vragen als in het tweede gedeelte van de vragenlijst. Hierbij werd alleen het search product vervangen door een experience product. Het allerlaatste gedeelte van de vragenlijst bevatte enkele vragen over de demografische gegevens van de respondent. De respondent kon aangeven of hij op de hoogte wil worden gehouden van de uitkomsten van het onderzoek. Tevens kon een adres achter worden gelaten indien de respondent kans wilde maken op een cadeaubon naar keuze, ter waarde van 25,-. Als laatste werd de respondent bedankt voor deelname aan het onderzoek. 19

24 4. Resultaten Het doel van dit onderzoek is om te achterhalen wat de invloed is van negatieve online reviews op de aankoopintentie. Hierbij wordt ook onderzocht of het producttypen of de mate van betrokkenheid deze relatie versterkt. Om de probleemstelling te beantwoorden zijn verschillende hypotheses en een research question geformuleerd. De resultaten zijn gestructureerd naar aanleiding van de hypotheses en de research question Resultaten hypothese 1 Bij de eerst hypothese werd gekeken naar de invloed van online reviews op de aankoopintentie. Hierbij werd verwacht dat een negatieve online review een grotere invloed heeft op de aankoopintentie dan een positieve online review. Om deze hypothese te kunnen beantwoorden is een paired-samples t-test uitgevoerd. Hierbij werd gekeken naar de aankoopintentie, voor het zien van de online reviews en de aankoopintentie na het zien van de online reviews. Allereerst zullen de resultaten besproken worden voor de respondenten die overwegend positieve online reviews te lezen kregen. Voor het lezen van de online reviews schatten zij de kans twijfelachtig in dat zij het product in de toekomst zouden aanschaffen (M = 2,69, SD = 1,06). Na het lezen van de positieve online reviews schatten zij die kans hoger in (M = 2,73, SD = 1,05). Wanneer gekeken wordt naar de respondenten die overwegend negatieve online reviews kregen te lezen, blijkt dat zij eveneens twijfelachtig zijn over de aanschaf van het product voordat zij zijn blootgesteld aan de negatieve online reviews (M = 2,61, SD = 1,02). Na het lezen van de negatieve online reviews achtten zij de kans veel minder groot dat zij het product in de toekomst zouden aanschaffen (M = 2,22, SD = 0,99). Uit de paired-samples t-test komt dan ook naar voren dat er geen significant verschil is tussen de aankoopintentie, voor het lezen van de positieve online reviews en de aankoopintentie na het lezen van de online reviews (t = -0.61, df = 195, ns). Een positieve online review heeft dus geen invloed op de aankoopintentie. Voor respondenten die de negatieve reviews te lezen kregen, blijkt er wel een significant verschil te zijn tussen de aankoopintentie voor het lezen van de reviews en de aankoopintentie na het lezen van de reviews (t = 6,61, df = 211, p < 0,001). Een negatieve online review heeft dus wel invloed op de aankoopintentie. De verwachting dat een negatieve online review 20

25 een grotere invloed zal hebben op de aankoopintentie is daarmee uitgekomen. Hiermee is hypothese 1 aangenomen Resultaten hypothese 2 Nu bekend is dat een negatieve online review een grotere invloed heeft op de aankoopintentie dan een positieve online review, wordt bij hypothese twee gekeken of dit effect verschillend is voor de twee producttypen. Verwacht wordt dat de invloed van een negatieve online review op de aankoopintentie groter is bij experience producten dan bij search producten. Deze hypothese wordt getoetst door middel van een independent samples t-test. Allereerst wordt ingegaan op de groep respondenten die overwegend negatieve online reviews over een search product te lezen kregen. Voordat zij de online reviews te lezen kregen waren zij twijfelachtig over de aanschaf van het product (M = 2,48, SD = 0,99). Na het lezen van de negatieve online reviews gaven de respondenten aan het search product waarschijnlijk niet meer te kopen (M = 2,10, SD = 1,02). Bij de groep die in plaats van een search product een experience product te zien kreeg was dit eveneens het geval. Zij waren voor het lezen van de negatieve online reviews ook twijfelachtig over de aanschaf van het product (M = 2,75, SD = 0,10). Ook deze groep gaf aan dat zij na het lezen van de negatieve online reviews waarschijnlijk het experience product niet meer zouden kopen (M = 2,33, SD = 0,11). Uit de independent samples t-test komt naar voren dat er geen significant verschil is tussen de aankoopintentie van een search product (t = -1.14, df=194, ns) en de aankoopintentie van een experience product (t = -1.90, df=210, ns), na het lezen van overwegend negatieve online reviews. De invloed van een negatieve online review op de aankoopintentie is dus even groot voor zowel een search product als voor een experience product. Hiermee wordt hypothese 2 verworpen Resultaten hypothese 3 Hypothese 3 voorspelt dat de mate van betrokkenheid invloed heeft op de relatie tussen een negatieve online review en de aankoopintentie. Verwacht wordt dat een hoge mate van betrokkenheid het effect van een negatieve online review op de aankoopintentie negatiever beïnvloed. 21

26 Ook deze hypothese wordt getoetst door middel van een independent samples t- test. Binnen de groep met laag betrokken respondenten kwam naar voren dat zij waarschijnlijk het product in de toekomst niet zouden kopen (M = 2,12, SD = 0,90). Na het lezen van de negatieve online reviews was het nog onwaarschijnlijker dat de respondenten het product zouden kopen (M = 1,90, SD = 0,93). De hoog betrokken respondenten waren twijfelachtig over de aanschaf van het product, voor het lezen van de negatieve online reviews (M = 3,09, SD = 0,90). Na het lezen van de negatieve online reviews gaven zij aan het product waarschijnlijk niet meer te kopen (M = 2,53, SD = 0,95). Uit de independent samples t-test kwam naar voren dat er sprake is van een significant verschil tussen de laag betrokken respondent (t = -4.95, df = 210, p < 0,001) en de hoog betrokken respondent(t = -7,88, df = 210, p < 0,001) bij de invloed van een negatieve online reviews op de aankoopintentie. De mate van betrokkenheid is dus bepalend voor de invloed van een negatieve online review op de aankoopintentie. Hoe hoger betrokken een respondent is hoe meer invloed een negatieve online review heeft op de aankoopintentie. Met deze resultaten wordt hypotheses 3 aangenomen Research question De research question tracht een beeld te geven van de mate van invloed van negatieve online reviews op de aankoopintentie. Door middel van een paired-samples t-test met twee metingen van aankoopintentie (voor en na het lezen van de review) moet inzichtelijker worden hoe groot de invloed van een negatieve online review is. De respondenten hebben allemaal zes online reviews gelezen. Een deel van de groep kreeg twee negatieve en vier positieve online reviews, en een deel van de groep kreeg vier negatieve en twee positieve online reviews te lezen. In eerste instantie is gekeken naar de paired-samples t-test van aankoopintentie, van respondenten die twee negatieve online review over het product hadden gelezen. Hieruit kwam naar voren dat zij voor het lezen van de online reviews twijfels hadden over de aanschaf van het product (M = 2,69, SD = 1,06), maar na het lezen van de twee negatieve online review, positiever tegenover de aanschaf van het product stonden (M = 2,73, SD = 1,04). De twee negatieve online reviews hebben dus een beperkte invloed gehad op de aankoopintentie. Hierbij is dan ook geen significant verschil gevonden 22

27 tussen het lezen van twee negatieve online review en de uiteindelijke aankoopintentie (t = -0,61, df = 195, ns). In de tweede situatie is gekeken naar de paired samples t-test van aankoopintentie, van respondenten die vier negatieve online review over het product hadden gelezen. Hieruit kwam naar voren dat zij voor het lezen van de online reviews twijfels hadden over de aanschaf van het product (M = 2,61, SD = 1,01), maar na het lezen van de vier negatieve online review ook negatiever tegenover de aanschaf van het product stonden (M = 2,22, SD = 0,98). De vier negatieve online reviews hebben dus veel negatieve invloed gehad op de consumentenbeslissing. Hierbij is dan ook een significant verschil gevonden tussen het lezen van een vier negatieve online review en de uiteindelijke consumentenbeslissing (t = 6,61, df = 211, p < 0,01). Met deze resultaten is een grove indeling gemaakt van de invloed van een negatieve online review op de aankoopintentie. 23

28 5. Conclusie en Discussie Uit het onderzoek komt naar voren dat de online reviews die de respondenten te lezen kregen invloed hebben op de aankoopintentie. Een positieve review zorgt ervoor dat de aankoopintentie positiever wordt en een negatieve review zorgt ervoor dat de aankoopintentie negatiever wordt. Het verschil in aankoopintentie gemeten voor het lezen van de reviews en na het lezen van de reviews was groter voor de groep die meer negatieve online reviews had gelezen, dan voor de groep die meer positieve online reviews had gelezen. Hiermee wordt hypothese 1 aangenomen: negatieve online reviews hebben een grotere invloed op de aankoopintentie dan positieve online reviews. Dit wordt bevestigd door de prospect-theory. De consument laat namelijk een te ervaren risico zwaarder meewegen in de beslissing, dan het uiteindelijke plezier. Het te ervaren risico is in dit onderzoek de hoeveelheid negatieve online reviews die over een product worden geschreven. Hoe meer negatieve online reviews hoe groter het risico is dat het product niet overeen komt met de verwachtingen van de consument. Naast de invloed van zowel positieve en negatieve online reviews is ook gekeken naar alleen de invloed van negatieve online reviews op de aankoopintentie. Hierbij is gekeken of deze invloed verschillend is per producttype (search of experience product). Uit de resultaten kwam naar voren dat de invloed van een negatieve online review op de aankoopintentie even groot is voor zowel een search product als voor een experience product. Hiermee wordt hypothese 2 verworpen. Dit is opmerkelijk aangezien meerderen onderzoeken aantonen dat het beslissingsproces en de invloed van zowel positieve als negatieve informatie verschillend is voor experience producten dan voor search producten. Consumenten zouden gevoeliger zijn voor negatieve informatie over experience producten, dan bij search producten. Het FCB-grid maakt zelfs een onderscheidt in producttypen en betrokkenheid. Dit model geeft weer dat search producten vaak worden gekozen op basis van rationele argumenten. Terwijl experience producten worden gekozen op basis van gevoel. Ook hier komt naar voren dat de informatie van de producttypen op verschillende manieren wordt verwerkt. Een mogelijke oorzaak voor het niet uitkomen van hypotheses is de verkeerde keuze van producten of eerdere ervaringen met producten die gebruikt zijn binnen het onderzoek. Daarnaast hoeft het consumentenbeslissingsproces niet voor iedereen een bewust proces 24

29 te zijn. Dit kan ook invloed hebben gehad op het niet uitkomen van hypothese 2. Een verdere toelichting hierover worden gegeven in de volgende paragraaf. Naast de invloed van producttypen op de relaties tussen negatieve online reviews en aankoopintentie, werd ook de invloed van betrokkenheid op deze relatie getoetst. Uit de resultaten komt naar voren dat wanneer een sterk betrokken respondent, meer negatieve online reviews leest, dit resulteert in een lagere aankoopintentie. Dit effect is in mindere mate gevonden bij een laag betrokken respondent. De mate van betrokkenheid heeft dus een versterkend effect op het al gevonden effect van negatieve online reviews op de aankoopintentie. Dit is in overeenstemming met de ELM-model. Bij lage betrokkenheid richt de respondent zich namelijk niet op de inhoudelijke argumenten van de online reviews. De negatieve informatie wordt slecht of zelfs niet verwerkt. Bij hoge betrokkenheid is de respondent wel bewust bezig met het verwerken van de argumenten. Zij zullen de negatieve en positieve online reviews tegen elkaar afwegen en hechten hierbij meer waarde aan negatieve online reviews. De negatieve informatie zal dus meer (negatieve) impact hebben op de aankoopintentie. Hiermee wordt hypothese 3 aangenomen. Als laatste is geprobeerd de invloed van een negatieve online review meer concreet te maken. Door te kijken naar het verschil tussen twee groepen (2 negatieve/4 positieve reviews gelezen, en 4 negatieve/2 positieve reviews gelezen) en de aankoopintentie vooraf gemeten en gemeten na het lezen van de online reviews. Uit de resultaten kwam naar voren dat de groep die slechts twee negatieve online reviews (33,3% van het totaal aantal reviews) hebben gelezen geen negatieve invloed hadden op de aankoopintentie. De aankoopintentie is positiever, maar minimaal beïnvloed. Wanneer gekeken wordt naar de groep die vier negatieve online reviews (66,7% van het totaal aantal reviews) hebben gelezen, blijkt dat de negatieve online reviews wel een grote invloed hebben op de aankoopintentie. Hierbij is de aankoopintentie negatiever en heeft de negatieve online review veel invloed. Meer onderzoek is noodzakelijk om een specifieker antwoord te kunnen geven op de research question. Met al deze informatie kan tevens een antwoord worden gegeven op de probleemstelling: Wat is de invloed van een negatieve online review op aankoopintentie, en in hoeverre wordt deze relatie beïnvloed door producttype? De invloed van een negatieve online review op de aankoopintentie is aanzienlijk. Ten eerste heeft het een negatieve invloed op de aankoopintentie, maar ook is de invloed van een negatieve 25

30 online review veel groter dan de invloed van een positieve online review. De producttypen hebben binnen dit onderzoek geen invloed op deze relatie Beperkingen Naast de conclusie die op basis van de vragenlijst een antwoord geeft op de hypotheses, kunnen ook enkele beperkingen genoemd worden van dit onderzoek. Allereerst kunnen twijfels worden getrokken bij de producten die gebruikt zijn binnen dit onderzoek. Voor de keuze van deze producten is het FCB-grid aangehouden. Hierbij wordt een verdeling gemaakt tussen producttypen en betrokkenheid. Door middel van een pre-test is getracht een zo goed mogelijke overzicht te krijgen van producten per producttypen. Uit de pretest kwam al naar voren dat de deelnemers het lastig vonden om de producten te categoriseren. Dit was bij meerdere producten het geval, waardoor de betrouwbaarheid van de metingen niet optimaal is. Andere producten zouden wellicht een ander resultaat op kunnen leveren. Dit zou een reden kunnen zijn waardoor hypothese 2 niet uitgekomen is. Daarnaast gaan enkele onderzoeken er vanuit dat het consumentenbeslissingsproces een bewust proces is, waarbij consumenten heel bewust bezig zijn met het oplossen van een probleem en het maken van beslissingen. Kanttekening kunnen geplaatst worden bij het altijd bewust bezig zijn met het oplossen van problemen of het maken van beslissingen. Sommige keuzes worden onbewust gemaakt, zijn impulsief en gebaseerd op gevoel. Niet alles is te beredeneren. Consumenten die bijvoorbeeld zin hebben in snoepgoed of drank, denken niet heel bewust na waar ze dan trek in hebben en welk merk ze dan pakken. Dit geld ook voor schoonmaakartikelen of sommige huishoudelijke apparaten. Deze keuzes zijn gebaseerd op gevoel en gebeuren vaak impulsief. Over dit soort producten, onder andere producten uit kwadrant 3 en 4 van het FCB-grid, zijn ook maar weinig online reviews te vinden. Men heeft namelijk helemaal geen meningen van andere mensen nodig om een beslissing te maken over dit product. Dit geldt misschien ook voor de producten die gebruikt zijn binnen de vragenlijst. Per respondent kan het verschillen of een beslissing gemaakt is op basis van een bewuste keuze of gevoel en of de respondent hier dan online reviews voor raadpleegt. Dit zou invloed kunnen hebben op de resultaten. Ook gaven enkele respondenten, na het invullen van de vragenlijst, per mail aan dat zij het lastig vonden om de vragenlijst in te vullen. De reden die zij hiervoor gaven 26

31 was dat zij het product al kenden of eerdere ervaringen met het product of merk hadden en dus bevooroordeeld waren. Binnen dit onderzoek is deze ervaring en attitude ten aanzien van het merk of product inderdaad ook niet meegenomen. Meerdere variabelen, ook ten aanzien van online reviews, zijn niet meegenomen binnen dit onderzoek. Hierbij valt onder andere te denken aan: de inhoud van de online review, de argumentatie van de online reviews en de betrouwbaarheid van de bron. Ook de variabelen die invloed hebben op de aankoopintentie, zoals sociale omgeving en gepercipieerde gedragseffectiviteit (theory of planned behavior) zijn niet meegenomen binnen dit onderzoek. Al deze variabelen zouden invloed kunnen hebben op hoe de respondenten de vragenlijst in heeft gevuld. Hierdoor kan de betrouwbaarheid van het onderzoek verminderen. Door de hoeveelheid respondenten en de gevonden resultaten kan echter wel worden gesteld dat de antwoorden niet op toeval berusten Vervolgonderzoek Naar aanleiding van dit onderzoek worden nog een aantal suggesties gedaan voor vervolgonderzoek. Ten eerste wordt aangeraden in de toekomst meer onderzoek te doen naar de invloed van negatieve online reviews op de aankoopintentie. Tegenwoordig heeft bijna ieder huishouden wel internet en wordt daar veelvuldig gebruik van gemaakt. Producten zullen steeds meer besproken worden op het internet. Daarnaast zullen consumenten ook vaker informatie over producten opzoeken op internet. Het vertrouwen van consumenten in deze informatie is dusdanig groot dat negatieve informatie een behoorlijke impact kan hebben op de aankoopintentie of zelfs het imago van een product of merk. Voornamelijk voor bedrijven is het belangrijk om deze nieuwe stroom van communicatie, informatie en reclame bij te houden en hierop te anticiperen. Meer wetenschappelijk onderzoek zou hier een grote bijdrage aan kunnen leveren. Wanneer vervolgonderzoek wordt gedaan naar de invloed van negatieve online reviews op de aankoopintenties wordt geadviseerd voldoende aandacht te besteden aan de productkeuze en verdeling van deze producten in twee verschillende typen. Misschien zijn binnen de wetenschap nog andere modellen beschikbaar die een betere verdeling kunnen geven in producttypen. Daarnaast zal meer aandacht kunnen worden besteed aan de inhoud, argumentatie en betrouwbaarheid van het stimulusmateriaal (online reviews). Het is niet lastig om hier enkele vragen in de vragenlijst over op te nemen. Hierdoor kunnen eventuele beperkingen worden uitgesloten of bevestigd. Dit geldt ook voor de 27

32 eerdere ervaringen van de respondent met merken of producten waarover het stimulusmateriaal gaat. Het gebruiken van producten die onbekend of fictief zijn zou misschien een optie kunnen zijn. Als toevoeging op de research question is het interessant om te onderzoeken hoe groot de invloed van een negatieve review nou eigenlijk is. Binnen dit onderzoek komen duidelijk resultaten naar voren voor wat betreft twee negatieve reviews (weinig, maar nog positief effect op aankoopintentie) en vier negatieve reviews (veel en negatief effect op aankoopintentie), zodat hier sprake is van een redelijk groot verschil in invloed van negatieve online reviews. Voor vervolgonderzoek kan gekeken worden naar zes verschillende groepen die oplopend van één tot zes negatieve reviews te lezen krijgen. Hierdoor kan een nog beter inzicht worden gekregen in de mate waarin een negatieve online review ook daadwerkelijk een negatief effect heeft op de aankoopintentie. Het huidige onderzoek is hier al meer op ingegaan, er dient echter meer onderzoek naar gedaan te worden om de resultaten te verbreden en te generaliseren. 28

33 Literatuurlijst Bei, L. T., Chen, E. Y. I., & Widdows, R. (2004). Consumers online information search behavior and the phenomenon of search vs. experience products. Journal of Family and Economic Issues, 25(4), Bronner, F., & De Hoog, R. (2010). Vacationers and ewom: Who posts, and why, where, and what? Journal of Travel Research, X, Chevalier, J. A. & Mayzlin, D. (2006). The effect of word of mouth on sales: Online book reviews. Journal of Marketing Research, 345(43), De Boer, C. & Brennecke, S. I. (2003). Media en publiek. Den Haag: Boom Lemma uitgevers. Den Boon, A. & Neijens, P. (1998). Media & Reclame. Groningen: Wolters-Noordhoff. Engel, J. F., Kollat, D. T., & Blackwell, R. D. (2001). Consumer behavior. New Jersey: South-Western. Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction of theory and research. Reading, MA: Addison-Wesley. Opgehaald 1 februari, 2011, van Global Advertising: Consumers trust real friends and virtual strangers the most (2009). Opgehaald 2 november, 2010, van consumer/global-advertising-consumers-trust-real-friends-and-virtual-strangersthe-most/ Gruen, T. W., Osmonbekov, T. & Czaplewski, A. J. (2006). ewom: The impact of customer-to-customer online know-how exchange on customer value and loyalty. Journal of Business Research 59,

34 Hennig-Thurau, T., & Walsh, G. (2003). Electronic word-of-mouth: Motives for and consequences of reading customer articulations on the internet. International Journal of Electronic Commerce, 8, Kahneman, D. & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), Lee, J. Park, D., & Han, I. (2007). The effect of negative online consumer reviews on product attitude: an information processing view. Electronic Commerce Research and Applications, 7, Li, Y. M., Lin, C. H., & Lai, C. Y. (2010). Identifying influential reviewers for word-ofmouth marketing. Electronic Commerce Research and Applications, 9, Molenaar, C. N. A. (2006). Het consumenten koopproces als basis voor aankopen. Opgehaald 8 november, 2010, van koopproces_molenaar.pdf Muntinga, D.G., Moorman, M, & Smit, E.G. (2009). Introducing COBRAs: Exploring motivations for brand-related social media use. Amsterdam: SWOCC. Park, C. & Lee, T. M. (2009). Information direction, website reputation and ewom effect: A moderating role of product type. Journal of Business Research, 62, Petty, R. E. & Cacioppo, J. T. (1986). Communication and persuasion: Central and peripheral routes to attitude change. New York: Springer-Verslag Swarbrooke, S. & Horner, S. (2007). Consumer behaviour in tourism. Oxford: Butterworth-Heinemann. 30

35 Termorshuizen, J. G. (z.d.). Het consumentengedrag met betrekking tot melk; toepassing van een geïntegreerd consumentengedragsmodel. Opgehaald 1 december, 2010, van Vaughn, R. (1980). How advertising works: A planning model revisited. Journal of Advertising Research, 20(5),

36 Bijlage 1: Vragenlijst * Het stimulusmateriaal kan per vragenlijst verschillen. I

37 II

38 III

39 IV

40 V

41 VI

42 Bijlage 2: Stimulusmateriaal Online Reviews VII

43 VIII

44 IX

45 X

46 XI

47 XII

48 XIII

49 XIV

50 Bijlage 3: Pre-test XV

51 XVI

52 Bijlage 4: Manipulatiecheck *Alle online reviews van alle vier de producten (zichtbaar in bijlage 2) worden voorgelegd aan de respondent. Hieronder enkele voorbeelden. XVII