HOE TRANSPARANTIE EN FREQUENTIE DE EFFECTIVITEIT VAN ONLINE REVIEWS BEÏNVLOEDEN

HOE TRANSPARANTIE EN FREQUENTIE DE EFFECTIVITEIT VAN ONLINE REVIEWS BEÏNVLOEDEN Wat is het effect van content en frequentie van gesponsorde online reviews op de ewom adoption van de consument? MASTER THESIS PERSUASIEVE COMMUNICATIE GRADUATE SCHOOL OF COMMUNICATION UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM Naam: Berber Vermaase Studentnummer: 6162592 Begeleider: Arie den Boon Datum: 30 januari 2015 Semester: 1

1

Samenvatting Buzz marketing vindt steeds vaker online plaats. Hierdoor zijn er, naast de door de consument geschreven autonome reviews, ook gesponsorde reviews op review websites te vinden. De gesponsorde reviews zijn echter vaak niet te onderscheiden van autonome reviews omdat de schrijvers vaak niet transparant zijn over hun relatie met een merk of service waar ze de review voor schrijven. Deze studie speelt in op deze ontwikkeling en onderzoekt de invloed van transparantie over de sponsor in deze reviews en frequentie van reviews op de mate waarop consumenten deze elektronic-word-of-mouth (ewom) geloven (ewom adoption). Daarnaast is de rol die scepticisme speelt op de relatie tussen content, frequentie en ewom adoption onderzocht. Dit onderzoek heeft via een online experiment aangetoond dat transparantie in reviews leidt tot minder ewom adoption dan een gesloten review. Ook bleek scepticisme een modererende rol te spelen in de interactie tussen content en frequentie op ewom adoption. De belangrijkste uitkomst is dat transparantie in reviews en een hoge frequentie van het aantal reviews onder consumenten tot een sceptische houding leidt ten opzichte van de reviews wat zorgt voor minder ewom adoption. Deze studie biedt inzicht voor praktijk en wetenschap en laat zien dat de richtlijnen van de Reclame Code Commissie omtrent social media werken en strenger nageleefd moeten worden door consumenten op online review websites. Zo zullen consumenten worden beschermd tegen misleiding via gesponsorde reviews. Terwijl de gesponsorde reviews van neutrale consumenten afkomstig lijken te zijn, hebben de reviews in feite een achterliggende commerciële intentie. Trefwoorden: buzz marketing, ewom, online consumer reviews, gesponsorde reviews, content, transparantie, frequentie, scepticise, ewom adoption 2

Inleiding Een gesprek over een bonus-aanbieding in de supermarkt, een Facebookbericht over een nieuw kledingstuk of het schrijven van een review over een elektrische tandenborstel. Dagelijks vinden er in Nederland meer dan 5 miljoen gesprekken over producten plaats (Van Belleghem, 2010). Mensen vinden het leuk om over producten te praten. Deze communicatie tussen potentiële, actuele en toekomstige consumenten over diensten en producten wordt Word-of-Mouth genoemd (Hennig-Thurau et al., 2004; Lee, Noh en Kim, 2013). In het huidige internettijdperk komt Word-of-Mouth steeds vaker online voor (electronic Word-of- Mouth). Electronic Word-of-Mouth (ewom) kan geuit worden via e-mail, social media, blogs en online communities maar ook op websites in de vorm van online consumer reviews (Litvin, Goldsmith & Pan, 2008; Sharma & Pandey, 2011). In dit onderzoek zal deze laatste vorm, online consumer reviews, centraal staan. Lee en Shin (2014) omschrijven dit als alle informatie en evaluaties over producten die consumenten online met anderen delen (in het vervolg van dit onderzoek reviews genoemd). De afgelopen jaren hebben reviews een steeds belangrijkere plaats ingenomen wat betreft de inkomsten van een bedrijf (Chevalier & Mayzlin, 2006; Mudambi & Schuff, 2010). Ten eerste omdat consumenten zelf de content van reviews bepalen waardoor consumenten de reviews als betrouwbaar ervaren (Park, Lee & Han 2007; Sher & Lee, 2009; Cheung & Thadani, 2010). Volgens Nielsen (2013) worden reviews zelfs als een van de meest betrouwbare vormen van adverteren beschouwd. Daarbij komt dat 71 procent van de consumenten reviews gebruikt als bron om hun keuze voor producten of services op te baseren (Nielsen, 2014). Ten slotte is de impact van reviews vele malen groter dan de impact van traditionele WOM aangezien één review de hele wereld kan bereiken (Chen & Xie, 2008). Vanwege bovenstaande belangen van online consumer reviews is Buzz marketing 3

voor bedrijven steeds belangrijker geworden. Bij deze vorm van marketing gaan bedrijven de interactie aan met consumenten die zo buzz agents worden voor het bedrijf. In ruil voor een vergoeding of product delen delen buzz agents berichten over het bedrijf of merk met mensen om hun heen, die zogenaamde buzz targets worden genoemd. De berichten van de buzz agents verlopen zowel via ewom als traditionele WOM (Chatterjee, 2001; Ahuja et al., 2007; Sen & Lerman, 2007; Abendroth & Heyman, 2013). Bedrijven sporen hun buzz agents steeds vaker aan tot het schrijven van reviews. Hierdoor zijn er duidelijk twee vormen van reviews ontstaan: autonome en gesponsorde reviews (Forrest & Cao, 2010). De opkomst van gesponsorde reviews kan tot maatschappelijke vraagstukken leiden omdat het misleidend kan zijn voor de consument. In het eerste geval omdat de reviews in groten getale online komen te staan, wat bij consumenten leidt tot een positievere houding ten opzichte van een product en meer overtuiging (Cheung & Thadini, 2010; Lu, Chang & Chang, 2014). Ten tweede zijn consumenten die in aanraking komen met gesponsorde reviews bij het lezen van deze reviews zich niet bewust van commerciële doeleinden. Hierdoor zullen zij weinig weerstand bieden tegen deze ogenschijnlijk neutrale reviews, die in feite een commerciële intentie hebben (Friestad & Wright, 2994). Om de consument te beschermen tegen misleiding heeft de Reclame Code Commissie sinds 2014 een Reclamecode voor Social Media. Zo is het tegenwoordig verplicht dat personen transparant moeten zijn over de relatie tussen de zender en het merk in verborgen reclame-uitingen op het internet waar gesponsorde reviews ook onder vallen (Stichting Reclame Code, 2014). Mededelingen als ik ontving dit product van het merk in ruil voor het schrijven van online reviews en ik heb dit product getest, in ruil voor het schrijven van online reviews zorgen voor transparantie in gesponsorde reviews. Door consumenten wordt dit echter zelden nageleefd op online review websites. Dit is zorgwekkend aangezien transparantie over de relatie tussen de commerciele bron en de schrijver van de review de 4

lezer bewust kan maken van de achterliggende commerciële doeleinden van de gesponsorde reviews en zo de consument kan beschermen tegen misleiding (Dekker & van Reijmersdal, 2010). Dit onderzoek zal het effect van gesponsorde reviews aan het licht brengen waarbij wordt onderzocht wat de invloed is van content (transparante versus gesloten reviews) en frequentie (gemiddeld versus hoog) op de mate waarop de consumenten deze uiting van ewom aannemen (ewom adoption). De vraag die centraal zal staan in dit onderzoek luidt: Wat is het effect van content en frequentie van gesponsorde online reviews op de ewom adoption van de consument? Om hier antwoord op te vinden zal gebruik worden gemaakt van de volgende subvragen: Subvraag 1: Wat voor invloed heeft transparantie over de relatie tussen de sponsor en de consument bij het schrijven van de reviews op ewom adoption in vergelijking met gesloten reviews? Subvraag 2: Wat voor invloed heeft een hoge frequentie van het aantal reviews (>100 reviews) op de ewom adoption van de consument in vergelijking met een gemiddeld aantal reviews (50)? Subvraag 3: Speelt scepticisme een modererende of een mediërende rol in het verband tussen content, frequentie en ewom adoption? Deze studie biedt een toevoeging aan de huidige wetenschappelijke literatuur omtrent online consumer reviews, omdat het zich toespitst op de nog onbekende gesponsorde vorm van reviews die tot stand komt via buzz marketing. De studie is tevens uniek omdat het de invloed van een zeer hoog aantal reviews bestudeerd (>100). Dit aantal lijkt alleen via gesponsorde ewom te realiseren en is in eerdere onderzoeken nooit gebruikt. Daarnaast wordt de invloed van content en frequentie op ewom adoption meegenomen in dit onderzoek, wat niet alleen 5

koopintentie meet zoals in eerdere onderzoeken vaak is gedaan, maar ook de ewom adoption van de consument (Hu, Liu & Zhang, 2008; Chen, Wu & Yoon, 2004). Naast deze wetenschappelijke relevantie zijn er ook in de maatschappij partijen die belang kunnen hebben voor de uitkomsten van dit onderzoek. Voor bedrijven zal de uitkomst inzicht bieden in het effect van het inzetten van consumenten om reviews te schrijven en hoe en in welke mate dit het meest effectief is. Het onderzoek geeft daarnaast de Stichting Reclame Code inzicht in hoeverre gesponsorde reviews op review websites als Bol.com, Coolblue en Kieskeurig strenger gereguleerd moeten worden om consumenten zo min mogelijk te laten misleiden door eventuele gesponsorde r eviews. Theoretisch kader Om te onderzoeken of transparantie in gesponsorde reviews en de frequentie van reviews invloed heeft op de ewom adoption van de consument zullen in dit theoretisch kader verschillende begrippen, wetenschappelijke studies en theoriën worden behandeld. Doordat er nog geen onderzoek is gedaan naar de invloed van transparantie in reviews is de theoretische onderbouwing vooral gebaseerd op eerder onderzoek over transparantie in een andere online context of traditionele Word-of-Mouth. Met betrekking tot het Persuasion Knowledge Model en het Information Adoption Model kan de invloed van content en frequentie van reviews op de ewom adoption van de consument worden verklaard. Invloed van de content op ewom adoption Door de komst van gesponsorde reviews heeft de Stichting Reclame Code (2014) richtlijnen opgesteld waarbij zij stellen dat de schrijver van een review transparant moet zijn over de relatie tussen hem en het merk waar hij de review voor schrijft. Vaak blijven de schrijvers van gesponsorde reviews echter nog gesloten over hun relatie met het merk, terwijl dit wel degelijk de reactie van de consument zou kunnen beïnvloeden (Dekker & van Reijmersdal, 6

2010). De invloed van een transparante review op ewom adoption kan verklaard worden aan de hand van het persuasion knowledge model (PKM) van Friestad en Wright (1994). Dit model laat zien dat een consument op basis van zijn kennis over strategieën en doelen van marketeers (persuasion knowledge), een commerciële boodschap kan herkennen, beoordelen, interpreteren en vervolgens evalueren. Consumenten kunnen echter louter weerstand bieden aan een poging tot overtuiging als zij zich er bewust van zijn dat ze worden blootgesteld aan een reclameboodschap (Friestad & Wright, 1994). Bij het lezen van reviews zullen consumenten een eventuele persuasieve boodschap van de bron niet direct verwachten en herkennen. Review websites worden namelijk als onafhankelijk beschouwd, omdat het de consumenten zelf zijn die hier hun mening kunnen uiten over producten (Sher & Lee, 2009). Consumenten zullen daarom bij het bezoeken van dergelijke websites minder tot geen weerstand bieden tegen de gesponsorde reviews die een achterliggende commerciële intentie hebben. Als men transparant is over de aanleiding van het schrijven van een review, waarbij men noemt dat het een een gratis product of een vergoeding heeft gekregen in ruil voor het schrijven van een review, zal de persuasion knowledge wél geactiveerd worden. Hierdoor wordt het voor de consument makkelijker om weerstand te bieden tegen de gesponsorde review. Er is desondanks nog geen overeenstemming gevonden in onderzoeken over het effect van transparantie in een bron. Onderzoek van Carl (2008) en Lu, Chang & Chang (2014) toont aan dat transparantie geen invloed heeft op de reactie van de ontvanger van de boodschap. Terwijl onderzoek naar traditionele WOM aantoont dat transparantie in sommige gevallen tot een meer betrouwbare en eerlijke beoordeling van de bron kan leiden (Forehand & Grier, 2003; Tuk, Verlegh, Smidts & Wigboldus, 2008). Echter, dit was onderzoek naar traditionele WOM waarbij men de boodschapper kent en in het echt ziet. Bij reviews is hier 7

geen sprake van waardoor het tot andere invloeden zou kunnen leiden (Goldsmith & Herowitz, 2006; Khare et al. 2011). Zo heeft onderzoek naar de invloed van ewom juist uitgewezen dat transparantie over de bron de oprechtheid en effectifiteit van een reclameuiting negatief beïnvloedt (Campbell & Kirmani, 2000; Tuk et al., 2005; Kirmani & Zhu, 2007). Transpantie over achterliggende motieven voor het schrijven van de review heeft volgens deze onderzoeken een negatieve invloed op de houding wat betreft de betrouwbaarheid van de bron. Deze negatieve houding zal de ewom adoption vervolgens negatief beinvloeden (Cheung, Luo & Chen, 2009). Hierdoor is de verwachting dat transparantie in reviews zal zorgen voor minder ewom adoption dan gesloten reviews. H1: transparantie in reviews zal leiden tot minder ewom adoption van de consument in vergelijking met gesloten reviews. Invloed van de frequentie op ewom adoption Wanneer bedrijven hun consumenten aansporen om gesponsorde reviews te schrijven, verandert niet alleen de content van een bericht, ook de frequentie van het aantal reviews op een platform kan sterk toenemen. Volgens Van der Horst (2014) 1 kan de frequentie in sommige gevallen oplopen tot meer dan 150 reviews per product. Eerdere onderzoeken hebben aangetoond dat frequentie de ewom adoption van consumenten en sales van het bedrijf positief kan beïnvloeden (Godes & Mayzlin, 2004; Liu, 2006; Chevalier & Mayzlin, 2006; Park, Lee & Han, 2007; Duan, Gu & Whinston, 2008). Dit heeft te maken met het feit dat de frequentie van reviews over een product voor consumenten vergelijkbaar is met de populariteit van een product. Producten waar veel reviews over geschreven zijn, beschouwen consumenten als beter en de reviews worden bovendien als betrouwbaarder ervaren dan producten met minder reviews (Duan, Gu & Whinston, 2004; Park, Lee & Han, 2007; Khare, Labrecque & Asare, 2011; Floyd et al., 2014). Daarnaast laten de reviews van andere consumenten zien dat de keuze voor een bepaald product goed is. Zo zorgt een hoge 1 Bron afkomstig van trnd, niet publiek toegankelijk 8

frequentie voor een extra bevestiging wat betreft het aannemen van een positieve houding ten aanzien van het product (Floyd et al. 2014). Het ligt dus binnen de verwachting dat naarmate het aantal reviews hoger wordt, ook de ewom adoption van de consument zal toenemen. H2: Een hoog aantal reviews zal leiden tot meer ewom adoption van de consument in vergelijking met een gemiddeld aantal reviews over een product. Interactie content en frequentie Wanneer zowel de content van een review (transparant versus gesloten) als frequentie (hoog versus gemiddeld) in beschouwing worden genomen en er wordt gekeken naar de invloed van deze variabelen op ewom adoption zou er een interactie-effect plaats kunnen vinden. Verwacht kan worden dat een hoog aantal gesloten reviews tot de meeste ewom adoption zal leiden terwijl een gemiddeld aantal transparante reviews tot de minste ewom adoption leidt. H3: Er vindt een interactie-effect plaats tussen content en frequentie op de ewom adoption van de consument. Specifiek: (a) een combinatie van een hoog aantal gesloten reviews zal zorgen voor de meeste ewom adoption. Een (b) gemiddeld aantal transparante reviews zal juist zorgen de minste ewom adoption. Mediërende rol van scepticisme Volgens het PKM zullen lezers van reviews louter weerstand bieden aan gesponsorde reviews als zij zich er bewust van zijn dat er een commerciële intentie achter zit. Bij blootstelling aan een transparante review zal deze commerciële intentie sneller worden herkend dan bij een gesloten review. Wanneer consumenten een boodschap als commercieel ervaren of herkennen zal de PK worden geactiveerd waarna vaak een sceptische reactie volgt (Friestad & Wright, 1994; Tuk et al. 2005; Godes et al. 2005, Lee & Youn, 2009). Obermiller en Spangenberg (1998) omschrijven scepticisme als de neiging van consumenten om beweringen in een reclame uiting niet te geloven. Omdat de commerciële intentie bij 9

transparante reviews duidelijker is dan bij gesloten reviews zullen transparante reviews meer scepticisme opwekken dan gesloten reviews (Tuk et al., 2005). Volgens Sher en Lee (2009) zal een sceptische houding op zijn beurt weer zorgen voor minder ewom adoption. Hierdoor kan dus verwacht worden dat transparante reviews tot meer scepticisme zal leiden bij consumenten dan gesloten reviews en deze sceptische houding zal vervolgens zorgen voor minder ewom adoption. H4. Scepticisme heeft een mediërende werking op het effect van content op de ewom adoption van de consument. Specifiek: (H4a) een transparante review zal zorgen voor meer scepticisme dan een gesloten review en (H4b) een toename in scepticisme zal zorgen voor minder ewom adoption ten opzichte van de online reviews. Wat betreft de frequentie van de reviews hebben eerdere onderzoeken uitgewezen dat het aantal reviews vaak een positieve invloed heeft op de attitude van consumenten en de ewom adoption (Park, Lee & Han, 2007; Sher & Lee, 2009; Ghose, Ipeirotis & Li, 2012). Deze onderzoeken hebben echter geen overeenkomst in het aantal reviews dat zij als gemiddeld en veel beschouwen. In het onderzoek van Park, Lee en Han (2007) werden zo acht reviews als veel beschouwd en in het onderzoek van Gupta en Harris (2010) beschouwden de onderzoekers 10 reviews als veel reviews. Met de komst van gesponsorde reviews is het zeer goed mogelijk is dat er voor producten in sommige gevallen zelfs meer dan 150 reviews over een product worden geschreven (Van der Horst, 2014) 1. Omdat er in dit onderzoek gekeken wordt naar de invloed van gesponsorde reviews zullen ongeveeer 50 reviews als gemiddeld worden beschouwd en circa 150 reviews als een hoog aantal reviews. Volgens het online consumer information adoption model beoordelen consumenten berichten op basis van de kwaliteit en geloofwaardigheid van de bron. Deze twee factoren beïnvloeden samen de uiteindelijke ewom adoption. Te verwachten is dat een hoog aantal reviews (150 reviews) een negatiever effect heeft op de geloofwaardigheid van een bron dan een gemiddeld (50) 1 Bron afkomstig van trnd, niet publiek toegankelijk 10

aantal reviews. Dit is te verklaren met het discounting principle van Kelley (1973). Volgens dit principe zullen reviews met een hoge frequentie eerder de verwachting scheppen dat de reviews een commercieel karakter hebben dan reviews met een gemiddelde frequentie (Lee & Youn, 2009). Hierdoor neemt de geloofwaardigheid en betrouwbaarheid van de reviews af en de sceptische houding bij juist toe. Door deze sceptische houding zal men minder beïnvloedt worden door de frequentie van het aantal reviews en is er zo sprake van een verminderde ewom adoption (Sen & Lerman, 2007; Kennett & Matthews, 2008; Lee & Youn, 2009; Abendroth & Heijman, 2013). H5. Scepticisme heeft een mediërende werking op het effect van frequentie op ewom adoption van de consument. Specifiek: (H5a) een hoge frequentie van het aantal reviews zal een negatievere invloed op scepticisme hebben dan een gemiddeld aantal reviews en (H5b) een toename in scepticisme zal zorgen voor minder ewom adoption ten opzichte van de online reviews. Modererende rol van scepticisme Naast dat scepticisme een mediërende rol kan spelen in het verband tussen content, frequentie en ewom adoption, is er ook een mogelijkheid dat scepticisme een modererende rol speelt. Uit onderzoek van Sher en Lee (2009) is namelijk gebleken dat de mate van scepticisme de invloed van frequentie en content op ewom adoption kan beïnvloeden. Mensen met een minder sceptische houding zullen meer worden beïnvloed door kenmerken als frequentie, terwijl sceptische consumenten meer kijken naar de content van een review (Sher & Lee, 2009). Te verwachten is dat bij mensen met weinig scepticisme de frequentie van het aantal reviews de ewom adoption sterker beïnvloedt. Mensen met een sceptische houding zullen juist meer beïnvloed worden door de content van een review. H6: Scepticisme speelt een modererende rol in het verband tussen (H6a) content en (H6b) frequentie op ewom adoption. Specifiek: (a) bij veel scepticisme leidt een transparante 11

review tot de meeste ewom adoption, terwijl content voor mensen met weinig scepticisme geen verschil zal opleveren in ewom adoption. (b) Bij weinig scepticisme leidt een hoge frequentie tot de meeste ewom adoption, terwijl frequentie voor mensen met veel scepticisme geen verschil zal opleveren in ewom adoption. Naast dat scepticisme een modererende rol kan spelen in het directe verband van content en frequentie op ewom adoption zou er tevens sprake kunnen zijn van een modererende rol in het interactieverband van content en frequentie op ewom adoption. Consumenten die over het algemeen sceptischer zijn dan andere consumenten blijken berichten eerder te wantrouwen, ook wanneer de berichten eerlijk zijn (Obermiller & Spangenberg, 1998; Koslow, 2000). Wat dat betreft zouden consumenten met een sceptische houding een gesloten review dus eerder wantrouwen dan een transparante review, helemaal als dit gepaard gaat met een hoge frequentie van het aantal reviews. De verwachting dat er een commerciële intentie achter de reviews zit en deze achterwege wordt gehouden heeft namelijk een negatiever effect op de acceptatie van een commerciele uiting dan transparantie over de relatie met een merk (Lee & Koo, 2012). Transparantie over de relatie zal bij sceptische consumenten zelfs leiden tot het geloofwaardiger en eerlijker beschouwen van de bron (Tuk et al., 2009; Lee & Koo, 2012). Bovendien is er bij de transparante reviews een verklaring voor het hoge aantal reviews, een samenwerking met een bedrijf. De frequentie bij gesloten reviews zou juist tot het betwijfelen van de geloofwaardigheid van de bron kan leiden, sceptische consumenten zullen verwachten dat er een samenwerking is. Hierdoor is het te verwachten dat bij sceptische consumenten transparante reviews met een hoge frequentie de sterkste invloed hebben op ewom adoption. Voor de niet sceptische consument ligt dit echter anders. Omdat consumenten met weinig scepticisme zich niet verzetten tegen commerciële uitingen en deze ook niet verwachten zullen zij vooral naar de frequentie kijken en de content van de reviews niet snel 12

betwijfelen (Friestad & Wright, 1998; Sher & Lee, 2009). Het is dus voor niet sceptische consumenten te verwachten dat zij het sterkst beïnvloedt worden door gesloten reviews met een hoge frequentie (Sher & Lee, 2009). H7: Scepticisme speelt een moderende rol in het interactieverband tussen content en frequentie op ewom adoption. Specifiek: (a) bij weinig scepticisme zal een hoge frequentie en een gesloten review tot de meeste ewom adoption leidien, terwijl (b) bij veel scepticisme een hoge frequentie met transparante reviews tot de meeste ewom adoption zal leiden. De hypotheses in deze studie zijn samengebracht in onderstaand conceptueel model. Content transparant vs. Gesloten Frequentie Gemiddeld vs. Hoog H4a H5a H1 H3 H2 H6a H6b H7 Scepticisme ewom adoption H4b H5b Figuur 1. Conceptueel model van de invloed van content en frequentie op ewom adoption Methode Participanten en design Voor deze studie hebben 161 respondenten deelgenomen aan een online experiment. De respondenten zijn benaderd via een sneeuwbalprocedure en het sociale netwerk van de onderzoeker waarbij gebruik is gemaakt van Facebook en e-mail. De leeftijd van de respondenten die deelnamen aan het onderzoek varieert tussen 18 en 58 jaar (M = 30,2; SD=12,67) en het grootste deel is midden tot hoog opgeleid (75,3%, HBO of hoger). Voor het onderzoek is gebruik gemaakt van een 2 bij 2 tussen-proefpersonen-design. Waarbij de onafhankelijke variabelen content (transparant versus gesloten) en frequentie 13

(gemiddeld versus hoog) zijn gemanipuleerd in het experiment. Stimulusmateriaal Het materiaal dat gebruikt is in het experiment bestaat uit een screenshot van de website van Bol.com waar men reviews kan lezen over een elektrische tandenborstel van Oral-B. Er is gekozen voor een elektrische tandenborstel omdat elektrische producten in vergelijking met andere producten het meest online worden aangeschaft (Nanji, 2013). Daarnaast spelen de (online) ervaringen van anderen een belangrijke rol bij de aanschaf van een elektronisch product. Het beoordelen van technologische functionaliteiten is namelijk ingewikkeld voor gewone consumenten waardoor zij graag reviews over elektronische producten lezen (Park & Lee, 2008). Ten slotte zijn de reviews over de Oral-B tandenborstel op Bol.com van origine gesloten gesponsorde reviews omdat zij zijn geschreven in samenwerking met een buzz marketing project van Oral-B via Lekker in het Leven. Gedurende dit project werd consumenten gevraagd hun ervaringen offline en online met anderen te delen in ruil voor een Oral-B PRO elektrische tandenborstel (http://ambassadeurs.lekkerinhetleven.nl/nl/p/oralb/). Tijdens het experiment krijgen de deelnemers twee pagina s te zien. Op de eerste pagina is de frequentie van het aantal reviews (52 versus 132 reviews) gemanipuleerd, een voorbeeld van deze manipulatie is te zien in Appendix 1. Op de tweede pagina is de content (transparant versus gesloten) van de reviews gemanipuleerd. Bij transparante reviews zullen respondenten reviews te zien krijgen waarin de schrijvers transparant zijn over hun deelname aan Lekker in het Leven. De gesloten reviews zijn de originele reviews waarbij niet gesproken wordt over het schrijven van de review voor Lekker in het Leven. Een voorbeeld van de manipulatie is te zien in Appendix 2. Ten slotte is de prijs van het product op deze pagina s verwijderd zodat dit geen invloed heeft op de voorkeur van de consument, net als de datum van de reviews omdat dit de geloofwaardigheid van de bron kan beïnvloeden (Park, Lee & Han, 2007). 14

Procedure Via een sneeuwbalprocedure zijn respondenten benaderd om deel te nemen aan een online experiment. In het bericht dat is verstuurd stond slechts een oproep om deel te nemen aan een survey over online reviews en een link naar de vragenlijst. Wanneer een respondent de link opende kwam hij op de internetpagina terecht van het online experiment. Ter introductie werd verteld dat zij deelnamen aan een online onderzoek waarbij ze reviews over een elektrische tandenborstel op de website van Bol.com te zien zouden krijgen. Men werd gevraagd de pagina s te bekijken met de gedachte dat ze van plan waren een elektrische tandenborstel aan te schaffen. Na een aantal vragen met betrekking tot demografische kenmerken werden de respondenten random toegewezen aan de eerste experimentele ingreep waarbij de frequentie van het aantal reviews was gemanipuleerd. De respondent werd gevraagd de daaropvolgende pagina goed te bekijken, waarna hij of zij een pagina te zien kreeg met een hoog (132) of gemiddeld (52) aantal reviews (zie Appendix 1). Ter controle werd na deze blootstelling gevraagd hoeveel reviews zij hadden gezien. Vervolgens werden de respondenten blootgesteld aan vijf reviews waarbij gevraagd werd deze aandachtig te lezen omdat hier vragen over gesteld zouden worden. Aansluitend werd men blootgesteld aan een experimentele conditie met vijf transparante of gesloten reviews (zie Appendix 2). Ten slotte werd de respondenten zeventien stellingen voorgelegd om respectievelijk de populariteit van het product en scepticisme en ewom adoption ten opzichte van de reviews te meten. Na het invullen van de vragenlijst is de respondenten gevraagd of zij benieuwd waren naar de uitkomst van het onderzoek en of zij nog andere vragen of opmerkingen hadden. De deelname aan het online experiment duurde gemiddeld acht minuten. Metingen In de vragenlijst zijn items opgenomen die allen zijn gebaseerd op eerder onderzoek. 15

De items meten zowel de afhankelijke, mediërende, modererende als controle variabelen. Om te meten hoe de respondenten reageren op reviews is de schaal van ewom adoption gebruikt. Deze schaal meet de invloed van reviews op het maken van een aankoopbeslissing (ewom koopintentie) en de waarde van de reviews bij het maken van een beslissing in het verdere keuzeproces (ewom adoption) van consumenten. EWOM koopintentie is gemeten middels een 7-item schaal uit de studie van Baker en Churchill (1977) die eerder betrouwbaar is gebleken wat betreft ewom nadat het gebruikt is in het onderzoek van Lun, Wu en Chen (2013). Er zijn vragen gesteld als: na het lezen van de online reviews wil ik dit product graag kopen, ik heb nagedacht over de aanschaf van het product na het lezen van de reviews en ik wil het product graag proberen waarover ik heb gelezen in de online reviews. Uit een principale componentenanalyse met varimax rotatie (PCA) bleek dat deze items samen één component vormden (EV = 2,11, verklaarde variantie = 70,38%). De vragen bleken een betrouwbare schaal ( = 0,78) te vormen waarbij de gemiddelde score van deze vragen de aankoopintentie naar aanleiding van de reviews meet (M = 4.39; SD = 1.31). EWOM adoption is gemeten door de respondenten onder andere te vragen in hoeverre de reviews relevante, nuttige en behulpzame informatie geven voor hun keuzeproces. Hierbij is gebruik gemaakt van een 7-puntsschaal van Cheung, Luo, Sia en Chen (2009) (1 = totaal niet mee eens; 7= helemaal mee eens). Na een PCA met varimax rotatie bleek dat de zes items samen één component vormden (EV = 3,78, verklaarde variantie = 63,06%). Waaruit een zeer betrouwbare schaal ( = 0,88) naar voren is gekomen. De gemiddelde score van deze items meet de ewom adoption van de consument (M = 4.81; SD = 1.04). Hoe hoger de respondenten scoorden op deze schaal, hoe meer ewom adoption zij hadden. Scepticisme is gemeten aan de hand van de schaal van Gupta en Gould (1997) en Lu, Chang en Chang (2014). De respondenten hebben vragen beantwoord in hoeverre zij de 16

reviews commercieel, misleidend en geloofwaardig vonden. De vragen zijn beantwoord op een 7-puntsschaal (1 = totaal niet mee eens; 7= helemaal mee eens). De PCA met varimax rotatie toonde aan dat er in totaal 4 items waren die een schaal voor scepticisme konden vormen (EV = 3,28, verklaarde variantie = 65,68%). Dit is een zeer betrouwbare schaal gebleken ( =.86). Het gemiddelde van de vier vragen is gebruikt om scepticisme te meten (M = 4.01; SD = 1.29). Naast deze schaal is hier ook een median split toegepast om twee groepen, met een hoog sceptisch gehalte of een laag gevoel van scepticisme ten opzichte van de reviews, te vormen (mediaan = 4.00). Populariteit van het product waaraan de respondenten zijn blootgesteld is de laatste variabele die is meegenomen in het onderzoek. Deze variabele is gebruikt om de manipulatie van frequentie te controleren. Hierbij is gebruik gemaakt van een 7-puntsschaal (1= helemaal niet mee eens; 7 = helemaal mee eens) van Park en Lee (2008). In het onderzoek gaven de respondenten aan in hoeverre zij het product populair en de reputatie goed vonden en of zij van mening waren dat er veel reviews over het product waren geschreven. Een PCA met varimax rotatie liet zien dat er drie items zijn die op basis van hun gemiddelde samen schaal konden vormen (EV = 2,03, verklaarde variantie = 67,68%,). Deze schaal is zeer betrouwbaar om de populariteit van het product te meten ( = 0,75). Hoe hoger men scoorde, hoe populairder men het product vond (M = 5,48, SD = 1,28). Tevens is in het onderzoek naar verschillende demografische kenmerken zoals sekse, opleiding en leeftijd gevraagd. Zo kan worden gecontroleerd op de mogelijk storende invloed van deze variabelen op de metingen in dit onderzoek. Resultaten 17

Manipulatiecheck Om te controleren of de manipulatie van frequentie (gemiddeld versus hoog) geslaagd is, is een onafhankelijke t-toets uitgevoerd. Hieruit is gebleken dat de groep die was blootgesteld aan 52 reviews (n = 61) het product als minder populair beschouwde (M = 5,48, SD = 1,28) dan de groep die is blootgesteld aan 132 reviews (n = 51, M = 5,83, SD = 1,10). Dit resultaat is echter niet significant gebleken, t (110) = -1,41, p = 0,161. Deze niet significante uitkomst zou te maken kunnen hebben met het aantal reviews wat voor zowel 52 als 132 reviews aan de hoge kant is. Hierdoor wordt het product voor zowel een gemiddeld als hoog aantal reviews als populair beschouwd. Dit wordt bevestigd door de hoge gemiddelde score van populariteit (M = 5,55, SD = 1,34). Omdat hier rekening mee is gehouden, aangezien de frequentie van het aantal reviews nooit eerder is onderzocht, is er bij het opstellen van de vragenlijst een testvraag opgenomen. Deze testvraag luidt: hoeveel reviews zijn er geschreven over het product?. Omdat het via deze vraag zeker is dat de respondenten het aantal reviews ook daadwerkelijk hebben gezien, zijn alleen de mensen die een juist antwoord hebben gegeven op de testvraag meegenomen in het onderzoek. Zo kan er alsnog gesteld worden dat de manipulatie van frequentie geslaagd is. Uiteindelijk zijn er 105 respondenten meegenomen in de analyses van dit onderzoek. Controlevariabelen Om te controleren of de variabelen sekse, opleiding en leeftijd een storende werking hebben op de invloed van verschillende variabelen op ewom adoption is een correlatieanalyse uitgevoerd. Hieruit is gebleken dat sekse (r = 0,61, p =,439), opleiding (r = 0,25, p =,859) en leeftijd (r = 0,91, p =,621) geen significante invloed hebben op ewom adoption. Ook bleken de kenmerken sekse (r = 0,12, p =,726), opleiding (r = 1,29, p =,251) en leeftijd (r = 1,19, p =,259) geen invloed te hebben op ewom koopintentie. In verdere analyses hoeft dus geen rekening gehouden te worden met deze controlevariabelen. 18

Direct effect van de content De eerste hypothese voorspelde dat een transparante review tot minder ewom adoption zou leiden dan een gesloten review. Om deze hypothese te testen is een variantieanalyse uitgevoerd met content als onafhankelijke variabele en ewom adoption en koopintentie als afhankelijke variabelen. De analyse toonde aan dat een transparante review een significant negatief effect heeft op ewom adoption (F (1, 105) = 3,67, p =,005, η2 = 0,03). De ewom adoption van consumenten die zijn blootgesteld aan een transparante review is significant lager (M = 4,50, SD = 0,15) dan de consumenten die zijn blootgesteld aan een gesloten review (M = 4,90, SD =0,15). Er is echter geen significant effect van content op ewom koopintentie (F (1, 105) = 0,04, p =,854, η2 = 0,00). De invloed van transparantie (M = 4,32, SD = 0,17) en gesloten reviews (M = 4,37, SD = 0,18) op ewom koopintentie verschilt weinig van elkaar. Deze resultaten laten zien dat de eerste hypothese deels bevestigd kan worden. Direct effect van de frequentie Om de tweede hypothese, de invloed van frequentie op ewom adoption, te testen is wederom een variantieanalyse uitgevoerd. Met de afhankelijke variabelen ewom adoption en koopintentie en frequentie (gemiddeld of hoog) als onafhankelijke variabele. In tegenstelling tot de verwachting blijkt uit de analyse dat een gemiddelde frequentie (M = 4,73, SD = 1,04) een positiever effect heeft op de ewom adoption van de consument dan een hoog aantal reviews (M = 4,65, SD = 1,09). Dit is echter geen significant effect (F (1, 101) = 0,13, p =,723, η2 = 0,00). Daarnaast blijkt dat, ondanks dat de gemiddelden aantonen dat een hoge frequentie gepaard gaat met een hogere koopintentie (M = 4,47, SD = 1,31) dan een gemiddelde frequentie (M = 4,25, SD = 1,20), er geen sprake is van een significant effect van frequentie op ewom koopintentie (F (1, 101) = 0,76, p =,385, η2 = 0,01). Deze resultaten geven beiden geen ondersteuning aan de tweede hypothese. 19

Interactie content en frequentie Om de ewom adoption van vier groepen respondenten te vergelijken is gebruik gemaakt van een univariate analysis of variance (ANOVA). De vier groepen zijn participanten die werden blootgesteld aan (a) een hoog aantal transparante reviews (n = 25), (b) een gemiddeld aantal transparante reviews (n = 28), (c) een hoog aantal gesloten reviews (n = 19), en (d) een gemiddeld aantal gesloten reviews (n = 33). De analyse laat zien dat er, in tegenstelling tot de verwachting, geen sprake is van een interactie-effect tussen content en frequentie op ewom adoption (F (1,101) = 0,18, p =,672). Ook wat betreft ewom koopintentie is er geen interactie effect gevonden (F (1, 101) = 0,15, p =,703). De derde hypothese wordt dus niet bevestigd. Mediërende rol scepticisme De vierde en vijfde hypothese in het model verwachten dat scepticisme een mediërende rol speelt in het verband van content en frequentie op ewom adoption. Om dit te testen is een mediatie analyse uitgevoerd waarbij gebruik is gemaakt van de bootstrap resampling methode van Preacher en Hayes (2008). Deze analyse laat zien of er sprake is van een indirect of direct effect binnen het model waarbij gebruik wordt gemaakt van 10.000 bootstrap samples (Preacher & Hayes, 2004). Rol scepticisme in verband content en ewom adoption In hypothese vier werd de verwachting geschept dat scepticisme een mediërende rol zou spelen in het verband tussen content en ewom adoption. Uit de analyse is gebleken dat scepticisme het totaaleffect van content op ewom adoption volledig blijkt te mediëren (b = -0,03, SE = 0,16, p =,886). Een transparante review leidt tot meer scepticisme (b = 0,49, SE = 0,20, p =,041) en scepticisme zorgt voor een verminderde ewom adoption (b = -0,56, SE = 0,07, p =,001, 95% BCCI [-0,69, -0,43]). Daarnaast is er geen direct hoofdeffect gevonden tussen het verband van content en ewom koopintentie (b = -0,24, SE = 0,24, 20

p =,334). Ook in dit verband zorgt een transparante review voor een toename in scepticisme (b = 0,58, SE = 0,18, p =,004). Deze toename zorgt voor een vermindering in de ewom adoption van de consument (b = -0,38, SE = 0,09, p <,001, 95% BCCI [-0,57, -0,19]). Geconcludeerd kan worden dat scepticisme het verband tussen content en ewom koopintentie volledig medieert. De vierde hypothese, waarbij verwacht werd dat een transparante review zal leiden tot meer scepticisme (H4a) en deze scepticisme zal zorgen voor minder ewom adoption (H4b), wordt dus bevestigd. Rol scepticisme in verband frequentie en ewom adoption Om te toetsen of scepticisme ook een rol speelt in het verband tussen frequentie en ewom adoption zoals de vijfde hypothese deed verwachten, is wederom gebruik gemaakt van de bootstrap resampling methode (10.000 samples) van Preacher en Hayes (2004). Hieruit is gebleken dat frequentie geen directe invloed heeft op de ewom adoption (b= 0,14, SE = 0,16, p =,388). Een hoge frequentie bleek een significante invloed te hebben op scepticisme (b = -0,41, SE = 0,16, p =,052) bleek scepticisme het verband tussen frequentie en ewom adoption volledig te mediëren (b= -0,57, SE = 0,06 ; p =,001, BCCI [-0,69, -0,44]).Wat betreft de invloed van frequentie op ewom koopintentie is er ook hier geen sprake van een direct verband (b = 0,37, SE = 0,24, p =,136). Er is daarentegen wél een significant mediatieeffect van scepticisme op dit verband (b = -0,38, SE = 0,09, p =,001, BCCI [-0,56, -0,19]). Dit betekent dat hypothese 5, waarbij werd verwacht dat (H5a) een hoge frequentie tot meer scepticisme zal leiden en (H5b) scepticisme voor minder ewom adoption, geaccepteerd kan worden. Modererende rol scepticisme Volgens de zesde hypothese zou scepticisme een modererende rol kunnen spelen in het verband tussen content, frequentie en ewom adoption. Deze hypothese is getest middels een ANOVA analyse voor zowel ewom koopintentie als ewom adoption. Scepticisme blijkt 21

allereerst geen modererende invloed te hebben op het verband van frequentie (F (1,101) = 0,19, p =,714) en content (F (1,101) = 0,809, p =,373) op ewom adoption. Daarnaast is er ook geen bevestiging gevonden voor een moderatie-effect van scepticisme op het verband tussen content (F (1,105) = 0,71, p =,400) of frequentie (F (1,105) = 0,99, p =,321) op ewom koopintentie. Hypothese 6 kan dus verworpen worden. De zevende hypothese ging ervan uit dat er sprake kan zijn van een interactie-effect tussen content en frequentie op ewom adoption waar scepticisme een modererende rol in speelt. Na een ANOVA analyse is er voor deze hypothese een marginaal significant effect gevonden wat betreft de modererende rol van scepticisme op het interactieverband tussen content en frequentie op ewom adoption (F (1,101) = 3,28, p =,073, η2 = 0,03). Wanneer mensen niet erg sceptisch zijn zal een hoog aantal gesloten reviews tot de meeste ewom adoption zal leiden (M = 5,32, SD = 0,27) terwijl een hoog aantal transparante reviews tot de minste ewom adoption leidt (M = 4,95, SD = 0,24). Dit in tegenstelling tot de resultaten voor sceptische consumenten, bij hen blijkt een hoog aantal transparante reviews de meest positieve invloed te hebben op ewom adoption (M = 4,21, SD = 0,21) en zoals verwacht een hoog aantal gesloten reviews tot de minste ewom adoption (M = 3,59, SD = 0,43). Er is geen bevestiging gevonden voor de zevende hypothese wat betreft de invloed van scepticisme op het interactie-effect tussen content en frequentie op ewom koopintentie (F (1,105) = 0,00, p =,999). Hypothese 7 wordt dus deels bevestigd. 22

Conclusie en discussie In deze studie is middels een online experiment onderzocht wat het effect is van gesponsorde reviews op de ewom adoption van de consument. Daarbij is gekeken naar de invloed van transparantie in reviews en de frequentie van het aantal reviews op de ewom adoption van de consument. Ook is de rol die scepticisme hierin speelt (zowel modererend als mediërend) meegenomen in het onderzoek. De resultaten laten zien dat transparantie in reviews leidt tot minder ewom adoption dan gesloten reviews. Dit is te verklaren met het persuasion knowledge model. Dit model beschrijft dat transparantie zorgt voor een activatie van de persuasion knowledge wat zorgt voor minder ewom adoption onder consumenten (Campbell & Kirmani, 2000; Tuk et al., 2005; Sen & Lerman, 2007; Khare et al. 2011). Echter, de invloed van transparantie over de bron had geen directe invloed op de koopintentie van de consument. Het uitblijven van de invloed van content op koopintentie kan te maken hebben met een onderliggend proces van scepticisme, dit blijkt het effect van content op ewom koopintentie namelijk volledig te mediëren. Het is daarnaast mogelijk dat content niet een direct verband heeft op koopintentie, maar dat koopintentie het gevolg is van ewom adoption. Dit is te onderbouwen met de theory of reasoned action, waarbij de ewom adoption voorafgaat aan de koopintentie zoals Cheung en Thadani (2012) beschrijven in hun literatuuronderzoek. Daarnaast heeft deze studie aangetoond dat, in tegenstelling tot de verwachting, een hoge frequentie van het aantal reviews niet direct leidt tot meer ewom adoption dan een gemiddeld aantal reviews. Een verklaring voor het uitblijven van dit effect is een zogenaamd plafondeffect. Het is zeer goed mogelijk dat de toename van ewom adoption na een nog onbekend aantal reviews stagneert en niet meer zorgt voor een toename in ewom adoption. Er kan zelfs sprake zijn van een afname in ewom adoption zoals in dit onderzoek te zien is, al is dit niet significant gebleken. Daarbij zou ook de mate van betrokkenheid van de 23

consument tot het product een rol kunnen hebben gespeeld in de invloed van frequentie op ewom adoption. Uit onderzoek van Park, Lee en Han (2008) en Wu en Yang (2011) is immers gebleken dat de invloed van de frequentie van het aantal reviews meer invloed heeft op minder betrokken consumenten dan betrokken consumenten. Een derde bevinding is dat scepticisme zowel een mediërende als modererende rol speelt in het verband tussen content, frequentie en ewom adoption. Het speelt allereerst een mediërende rol in het verband tussen content en ewom adoption. Transparantie in reviews leidt tot het betwijfelen van de geloofwaardigheid van de bron, waardoor consumenten een sceptische houding ten opzichte van reviews aannemen. Dit is in lijn met eerdere onderzoeken (Tuk et al. 2005; Godes et al. 2005). Zoals ook Sher en Lee (2009) aantonen, leidt de sceptische houding van de consument vervolgens tot een minder ewom adoption. Scepticisme blijkt eveneens het verband tussen frequentie en ewom adoption volledig te mediëren. Dit is te verklaren met theorieën die stellen dat geloofwaardigheid een belangrijke pijler is voor ewom adoption. Een hoog aantal reviews lijkt scepticisme op te roepen bij de consument wat vervolgens leidt tot minder ewom adoption (Kennett & Matthews, 2008; Abendroth & Heijman, 2013). Ten slotte blijkt er sprake te zijn van een modererende rol van scepticisme wat betreft de interactie tussen frequentie en content en ewom adoption. Een niet sceptische consument blijkt, na het zien van een hoog aantal gesloten reviews, een significant hogere ewom adoption te hebben, dan sceptische consumenten die dit eveneens te zien kregen. Dit komt overeen met de uitkomst van het onderzoek van Sher en Lee (2009) waaruit blijkt dat niet sceptische consumenten zich vooral laten beïnvloeden door frequentie en minder door content. Bovendien zullen zij zich minder verzetten tegen commerciële uitingen en deze minder snel verwachten en betwijfelen (Friestad & Wright, 1994). Voor de zeer sceptische consument blijkt juist een transparante review met een hoge frequentie tot de meeste ewom adoption te leiden. Dit lijkt een logisch verband omdat sceptische 24

consumenten zich, zoals Sher en Lee (2009) aantonen, meer beïnvloeden door de content van een bron. In overeenstemming met onderzoeken over traditionele WOM blijkt dat de sceptische consument een transparante review als betrouwbaarder en geloofwaardiger ziet dan een gesloten review (Forehand & Grier, 2003; Tuk, Verlegh, Smidts & Wigboldus, 2008). Het noemen van de bron zal voor hen voor een hogere waardering van de bron zorgen en kan deze consumenten bovendien een verklaring te geven voor het hoge aantal reviews. Het is dus te begrijpen dat bij sceptische consumenten de ewom adoption op zijn hoogst is bij een hoog aantal transparante reviews. Theoretische implicaties Er zijn verschillende manieren waarop deze studie zijn bijdrage levert aan de wetenschap en er zijn een aantal implicaties voor vervolgonderzoek. Deze studie biedt allereerst zijn bijdrage aan de literatuur omtrent gesponsorde reviews. Dit is nog nooit onderzocht en de invloed van transparantie over de achterliggende motieven van deze reviews was daardoor nog onbekend. Ondanks dat we in dit onderzoek terugzien dat content invloed heeft op ewom adoption, al dan niet via scepticisme, is dit slechts één meting waar we deze conclusie uit kunnen trekken. Om deze bevindingen meer te onderbouwen zal vervolgonderzoek uit moeten wijzen of dit verband ook terug is te zien bij andere producten en websites. Al zal daarnaast de invloed van content op ewom adoption onderzocht moeten worden met betrekking tot de betrokkenheid van de consument, of de attitude ten opzichte van een product. Uit verschillende onderzoeken is namelijk gebleken dat betrokkenheid en attitude invloed kunnen hebben op het verband tussen content en ewom adoption (Park, Lee en Han, 2008; Wu & Yang, 2011). Daarnaast levert dit onderzoek een bijdrage aan de wetenschap omdat het uniek is in het aantal reviews dat is onderzocht. Door de komst van gesponsorde reviews kunnen er namelijk zeer veel reviews worden geschreven op review websites (Van der Horst, 2014) 1. De 1 Bron afkomstig van trnd, niet publiek toegankelijk 25

resultaten van het onderzoek laten zien dat er sprake lijkt te zijn van een plafondeffect, het lijkt voor consumenten niet uit te maken of ze aan een gemiddeld (50) of hoog (>100) aantal reviews worden blootgesteld. De rol van frequentie zal echter nader moeten worden onderzocht. De resultaten uit dit onderzoek kunnen namelijk niet aantonen of er een bepaald aantal reviews is, waarna extra reviews geen invloed meer hebben op de ewom adoption van de consument. Het zou interessant zijn om in vervolgonderzoek te onderzoeken bij welk aantal reviews het effect van frequentie op de ewom adoption van de consument het sterkst is. Ten derde laat het zien dat scepticisme een belangrijke voorspeller is voor ewom adoption. Deze variabele zal mee moeten worden genomen in vervolgonderzoek naar de werking van reviews. Friestad en Wright (1994) geven tevens in hun persuasion knowledge model aan dat de mate van scepticisme van de consument samenhangt met de persuasion knowledge van de consument. Dit onderzoek heeft de vragen wat betreft persuasion knowledge echter achterwege gelaten, terwijl dit ook van belang kan zijn in het verband tussen content, frequentie en ewom adoption. Het is van toegevoegde waarde als vervolgonderzoek kijkt naar de rol die persuasion knowledge speelt in dit verband. Praktische implicaties De huidige studie kan op verschillende punten zijn bijdrage leveren in de praktijk. Allereerst kan het van toepassing zijn om consumenten te beschermen tegen gesponsorde reviews. Uit het onderzoek is gebleken dat niet sceptische consumenten sterker worden beïnvloed door reviews dan sceptische consumenten. Er zal dus nagedacht moeten worden om op review websites de lezers bewust te maken van de, in sommige gevallen, commerciële intentie van reviews. Transparantie in reviews zou ervoor kunnen zorgen dat niet sceptische consumenten minder worden beïnvloed door de reviews. Hier dient wel voorzichtig mee te worden omgegaan omdat transparantie bij sceptische consumenten juist zorgt voor meer ewom 26

adoption. Ondanks dat vervolgonderzoek uit zal moeten wijzen wat de beste oplossing is om consumenten te beschermen tegen gesponsorde reviews, laat dit onderzoek al zien dat consumenten waakzaam moeten zijn en bewust moeten worden van commerciële uitingen via reviews. Een strengere naleving van de richtlijnen van de Reclame Code Commissie zal hier ook een bijdrage aan leveren. Daarnaast levert deze studie zijn bijdrage aan het bedrijfsleven. Organisaties die werkzaam zijn binnen de Buzz marketing kunnen dit onderzoek gebruiken om hun werkzaamheden te optimaliseren. Zo blijkt dat een hogere frequentie van het aantal reviews niet altijd een positief effect heeft op de ewom adoption van de consument. Het kan in sommige gevallen zelfs leiden tot een sceptische houding tegenover de reviews. Wat dat betreft zal een bedrijf bij het uitvoeren van projecten waarbij buzz agents gevraagd worden reviews te schrijven, goed moeten nadenken over de frequentie van het aantal reviews dat zij terug willen zien op review websites. Bovendien laat dit onderzoek zien dat ook de content van de reviews hier een belangrijke rol in speelt. Kortom, er kan geconcludeerd worden dat er met de komst van gesponsorde reviews vraagtekens geplaatst moeten worden bij het feit dat consumenten reviews als zeer betrouwbaar ervaren. Voor consumenten is het daarom aan te raden waakzaam te zijn op ogenschijnlijk autonome content die zij lezen op review websites maar een achterliggende commerciële invloed hebben. Marketeers zouden zich moeten realiseren dat meer niet altijd beter is. Terwijl dit laatste punt voor de literatuur omtrent online consumer reviews wel zeker het geval is. Literatuurlijst Ahuja, R. D., Michels, T. A., Walker, M. M. & Weissbuch, M. (2007). Teen perceptions of disclosure in buzz marketing. Journal of Consumer Marketing, 23(3), 151-159. 27

Abendroth, L. & Heyman, J. (2013). Honesty is the best policy: The effects of disclosure in word-of-mouth marketing. Journal of Marketing Communications, 19(4), 245-257. Baines, P., Fill, C. & Page, K. (2010). Marketing (2e ed.). Oxford, Engeland: Oxford University Press. Baker M. & Churchill G. (1977). Impact of physically attractive models on advertising evaluations. Journal of Marketing Research,14(4), 538-555. Belleghem, S., van (2010). De conversation manager (5e ed.). Leuven, België: LannooCampus. Campbell, M. & Kirmani, A. (2000). Consumers' use of persuasion knowledge: The effects of accessibility and cognitive capacity on perceptions of an influence agent. Journal of Consumer Research, 27(1), 69-83. Carl, W. (2008). The role of disclosure in organized word-of-mouth marketing programs. Journal of Marketing Communications, 14(3), 225-241. Chatterjee, P. (2001). Online reviews: Do consumers use them? Advances in Consumer Research, 28, 129 133. Chen, P., Wu, S. & Yoon, J. (2004). The impact of online recommendations and consumer feedback on sales. ICIS 2004 Proceeding, 58, 711-724. Cheung, C. & Thadani, D. (2010).The effectiveness of electronic word-of-mouth communication: A literature analysis. BLED 2010 Proceedings, 18. Cheung, M., Luo, C., Sia, C. & Chen, H. (2009). Credibility of electronic word-of-mouth: Informational and normative determinants of on-line consumer recommendations. International Journal of Electronic Commerce, 13 (4), 9 38. Chevalier, J. & Mayzlin, D. (2006). The effect of word of mouth on sales: Online Book Reviews. Journal of Marketing Research, 43(3), 345 354. Dekker, K., & van Reijmersdal, E. (2010). Waarschuwingen, beroemdheden en brand 28

placement: De effecten van type waarschuwing en geloofwaardigheid op kijkerreacties. Tijdschrift Voor Communicatiewetenschap, 38(4), 320-337. Duan, W., Gu, B. & Whinston, A. (2008). Do online reviews matter? An empirical investigation of panel data. Decision Support Systems, 45(4), 1007 1016. Floyd, K., Freling, R., Alhogail, S. Cho, H. & Freling, T. (2014). How online product reviews affect retail sales: a meta-analysis. Journal of retailing, 90(2), 217-232. Forehand, M. & Grier, S. (2003).When is honesty the best policy? The effect of stated intent on consumer skepticism. Journal of Consumer Psychology, 13 (3), 349-56. Forrest. E. & Cao, Y. (2010). Social media: opinions, recommendations & endorsements: The New Regulatory Framework. Journal of Business and Policy Research, 5(2), 88-89. Ghose, A., Ipeirotis, P. & Li, B. (2012). Designing ranking systems for hotels on travel search engines by mining user-generated and crowd-sourced content. Marketing Science, 31(3), 493-520. Godes, D. & Mayzlin, D. (2004). Using online conversations to study word of mouth communication. Marketing Science, 23(4), 545-560. Godes, D., Mayzlin, D., Chen, Y., Das, S., Dellarocas, C., Pfeiffer, B., Libai, B., Sen, S., Shi, M. & Verlegh, P. (2005). The firm s management of social interactions. Marketing Letters,16 (3), 415-428. Gupta, P. & Gould, S. (1997). Consumers perceptions on the ethics and acceptability of product placements in movies: product category and individual differences. Journal of Current Issues and Research in Advertising, 19(1), 37-48. Hennig-Thurau, T., Gwinner, K., Walsh, G. & Gremler, D. (2004). Electronic word-of-mouth via consumer-opinion platforms: what motivates consumers to articulate themselves on the internet? Journal of Interactive Marketing, 18(1), 38-52. 29

Herr, P., Kardes, F. & Kim, J. (1991). Effects of WOM and product-attribute information on persuasion: An accessibility-diagnosticity perspective. Journal of Consumer Research, 17(4), 454-462. Horst, M., van der (2014, 21 januari). Key results and learnings of the social media campaign for Oral-B POC confidential report. Geraadpleegd op intranet.trnd.nl/p&g/keyresults.pdf Hu, N., Liu, L. & Zhang, J. (2008). Do online reviews affect product sales? The role of reviewer characteristics and temporal effects. Information Technology and Management, 9(3), 201. Kelley, H. (1973). The process of causal attribution. American Psychologist, 28(2), 107 128 Kennett, J. & Matthews, S. (2008). What s the buzz? Undercover marketing and the corruption of friendship. Journal of Applied Philosophy, 25(1), 2-18. Khare, A., Labrecque L. & Asare, A. (2011). The assimilative and contrastive effects of word-of-mouth volume: An experimental examination of online consumer ratings. Journal of Retailing, 87, 111 26. Kirmani, A. & Zhu, R. (2007). Vigilant against manipulation: The effect of regulatory focus on the use of persuasion knowledge. Journal of Marketing Research, 44(4), 688 701. Koslow, S. (2000). Can the truth hurt? How honest and persuasive advertising can unintentionally lead to increased consumer skepticism. Journal of Consumer Affairs, 34, 245 267. Labrecque, A. & Asare, A. (2011). The assimilative and contrastive effects of word-ofmouth volume: An experimental examination of online consumer ratings. Journal of Retailing, 87, 111 126. Laczniak, R., DeCarlo, T. & Ramaswami, S. (2001). Consumers responses to negative 30

word-of-mouth communication: an attribution theory perspective. Journal of Consumer Psychology, 11(1), 57-73. Lee, K. & Koo, D. (2012). Effects of attribute and valence of e-wom on message adoption: Moderating roles of subjective knowledge and regulatory focus. Computers in Human Behavior, 28, 1974-1984. Lee, J., Park, D.-H. & Han, I. (2008). The effect of negative online consumer reviews on product attitude: An information processing view. Electronic Commerce Research and Applications, 7(3), 341. Lee, E. & Shin, S. Y. (2014).When do consumers buy online product reviews? Effects of review quality, product type, and reviewer s photo. Computers in Human Behavior, 31, 356-366. Lee, M. & Youn, S. (2009). How ewom platforms influence consumer product judgement. International Journal of Advertising, 28(3), 473-499. Lee, S., Noh, S. & Kim, H. (2013). A mixed methods approach to electronic word-of-mouth in the open-market context. International Journal of Information Managament, 33(4), 687-696. Lin, C., Wu, Y. & Chen, J. (2013). Electronic word-of-mouth: The moderating roles of product involvement and brand image. In Diversity, Technology, and Innovation for Operational Competitiveness: Proceedings of the 2013 International Conference on Technology Innovation and Industrial Management, 3, 29-47. Litvin, S., Goldsmith, R. & Pan, B. (2008). Electronic word-of-mouth in hospitality and tourism management. Tourism Management, 29, 458-468. Liu, Y. (2006). Word-of-mouth for movies: Its dynamics and impact on box office receipts, Journal of Marketing, working paper. Lu, L., Chang, W. & Chang H. (2014).Consumer attitudes toward blogger s sponsored 31

recommendations and purchase intention: The effect of sponsorship type, product type, and brand awareness. Computers in Human Behavior, 34, 258 266. Mudambi, S. & Schuff, D. (2010). What makes a helpful online review? A study of customer reviews on Amazon.com. Management Information Systems Quarterly, 34(1), 185-200. Nanji, A. (2013). Online shopping trends 2013: Most popular categories, top purchase drivers. Verkregen op 21 januari, 2015, van http://www.marketingprofs.com/charts/ 2013/12195/online-shopping-trends-most-popular-categories-top-purchase-drivers Nielsen (2013). Global trust in advertising and brand messages. Verkregen op 21 januari, 2015, van http://www.nielsen.com/content/dam/corporate/us/en/reports- downloads/2013%20reports/nielsen-global-trust-in-advertising-report-september- 2013.pdf Nielsen (2014). E-commerce: evolution or revolution in the fast-moving consumer goods world? Verkregen op 21 januari, 2015, van http://ir.nielsen.com/files/doc_financials/ Nielsen-Global-E-commerce-Report-August-2014.pdf Obermiller, C. & Spangenberg, E. (1998). Development of a scale to measure consumer skepticism toward advertising. Journal of Consumer Psychology, 2, 159-186. Park, D.H, Lee, J., & Han, I. (2007). The effect of on-line consumer reviews on consumer purchasing intention: the moderating role of involvement. International Journal of Electronic Commerce, 11(4), 125-148. Stichting Reclame Code (2014). Reclamecode social media (RSM). Opgehaald op 23 januari 2015, van: https://www.reclamecode.nl/nrc/pagina.asp?paginaid=289%20&deel=2 Sen, S. & Lerman, D. (2007). Why are you telling me this? An examination into negative consumer reviews on the Web. Journal of Interactive Marketing, 21(4), 76 94. Preacher, K. & Hayes, A. (2004). SPSS and SAS procedures for estimating indirect effects in 32

simple mediation models. Behavior Research Methods, Instruments, and Computers, 36, 717-731. Senecal, S. & Nantel, J. (2004) The influence of online product recommendations on consumers online choices. Journal of Retailing, 80, 159-69. Sharma, Ravi S. & Pandey, Tushar (2011). The impact of electronic word-of-mouth in the distribution of digital goods. Webology, 8(1). Sher, P. & Lee, S. (2009). Consumer skepticism and online reviews: An Elaboration Likelihood Model perspective. Social Behavior and Personality: an international journal, 37(1), 137-143. Stokes, D. & Lomax, W. (2002). Taking control of word of mouth marketing: the case of an entrepreneurial hotelier. Journal of Small Business and Enterprise Development, 9(4), 349-357. Tuk, M., Verlegh, P., Smidts, A. Wigboldus, D. (2005). Activation of salesperson stereotypes affects perceptions of word-of-mouth referral. Advances in Consumer Research, 32 (1), 1-38. Tuk, M., Verlegh, P., Smidts, A. & Wigboldus, D. (2009). Sales and sincerity: The role of relational framing in word-of-mouth marketing. Journal of Consumer Psychology, 19(1), 38 47. Wu, P. & Wang, Y. (2011). The influences of electronic word of mouth message appeal and message source credibility on brand attitude. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 23(4), 448-472. 33

Appendix 1. Experimentele conditie frequentie reviews Noot. Experimentele conditie hoog aantal reviews 34

Noot.Experimentele conditie gemiddeld aantal reviews 35

Appendix 2. Experimentele conditie content Noot. Experimentele conditie transparante review Noot. Experimentele conditie gesloten review 36