Mobile vs. PC

Unterschiedliches Verhalten, andere Wahrnehmung, differenziertes Kundenmanagement

Ausgangssituation

Smartphones sind mittlerweile etablierte und allgegenwärtige Endgeräte der täglichen Internetnutzung. Das verändert auch das Kundenverhalten. Internetnutzer handeln mit einem Smartphone anders als mit einem PC. Trotz rasanter Fortschritte in der Bedienbarkeit moderner Smartphones ist der Komfort bei der Texteingabe oder die Übersicht von Informationen eingeschränkter als mit Tastatur und größerem Bildschirm. Gleichzeitig ermöglicht ein Smartphone immer und überall den sofortigen Zugang zu Internetressourcen. Der mobile Kunde nutzt das Internet oft "nebenbei", nämlich auf dem Weg zur Arbeit, während eines Meetings, im Restaurant oder auf der heimischen Couch beim Fernsehschauen. An einem Desktop oder Laptop sitzt der Kunde vermeintlich fokussierter bei seiner Internetaktivität. Neben den technischen sind es besonders diese situativen Unterschiede, die das Internetverhalten prägen. Am Beispiel der Kundenbewertungen von Dienstleistungen werden die Ausprägungen und Auswirkungen des mobilen Verhaltens untersucht.

Intelligente CRM-Systeme - die geeignete Steuerung

Nutzergenerierte Kundenbewertungen von Serviceleistungen sind der maßgebliche Inhalt von Meinungs- und Empfehlungsplattformen wie Yelp oder TripAdvisor. Für die Plattformbetreiber ist es entscheidend, dass eine Nutzergruppe nützliche Inhalte, also hilfreiche Bewertungstexte erstellt. Sie liefern damit einer anderen Nutzergruppe - nämlich der, die auf der Suche nach einer Serviceleistung ist - relevante Informationen. In dieser mehrseitigen Konstellation stellt die lesende Nutzergruppe eine interessante Zielgruppe für Werbekunden dar, da sie sich offenbar in einem Kaufentscheidungsprozess befindet und aktiv nach Entscheidungshilfen sucht. Plattformbetreiber müssen diese unterschiedlichen Kunden- und Nutzungsgruppen (Bewertungsschreiber, Leser, Werbekunden) durch intelligentes CRM steuern. Da in diesem Kontext sowohl die Schreibenden als auch die Lesenden als nichtzahlende Kunden nicht anhand von monetären Transaktionen zu bewerten sind, müssen andere Kennziffern betrachtet werden, wie die Quantität und Qualität der Beiträge. Diese Kriterien wurden in der vorliegenden Studie genauer berücksichtigt und ebenso, welche Rolle das jeweilige Endgerät dabei spielt. Denn trotz der Omnipräsenz von Smartphones (nicht nur) bei Kaufentscheidungen wurde dieser Faktor in der bisherigen Forschung über Kundenbewertungen nicht berücksichtigt. Der Einfluss von Kundenbewertungen auf die Kaufentscheidung wurde hinlänglich untersucht (beispielsweise von Zhu und Zhang, 2010), genauso die Frage, was eine hilfreiche Kundenbewertung ausmacht (beispielsweise von Scholz und Dorner, 2013). Daher nun die Frage: Gibt es einen Unterschied dabei, ob eine Kundenbewertung stationär oder mobil geschrieben wurde?

Lösungsansatz

Für den Aufbau eines effizienten CRM-Systems ist es wesentlich, dass relevante und aussagekräftige Daten erfasst, zusammengeführt und anschließend analytisch ausgewertet und verwertet werden. In diesem Fall stehen die Nutzungsdaten und die Auswertung von Kundenbewertungen im Fokus. Gute Webanalytics-Tools können den Zugriff auf eine Onlineplattform dem Browser und Betriebssystem und damit mobilen und stationären Geräten zuordnen. Schwieriger wird es, die Qualität von Kundenbewertungen zu beurteilen. Indikatoren sind die Hilfreich-Bewertungen der lesenden Nutzer, Aufrufzahlen und Sichtbarkeit in den Suchmaschinen. Um Kriterien der Relevanz besser zu identifizieren, helfen Sentiment-Analyse- und Text-Mining-Tools. Schreib- und Zugriffsgeräte sowie Textkriterien müssen analytisch in Verbindung gebracht werden, um die Relevanz für Leser prognostizieren zu können. Die bewertenden Nutzer müssen mit differenziertem Kampagnenmanagement entweder weiter motiviert oder qualitativ "geschult" werden. Je nach Situation sind bestimmte Informationen für einen Leser interessanter oder nicht: In einem Fall recherchiert ein Kunde ausführlich mit seinem PC nach dem passenden Restaurant für den Abend, in einem anderen Fall steht er bereits hungrig in einer Straße und sucht mit dem Smartphone nach einer Empfehlung. Auch die anschließende Bewertung der Service Experience wird unterschiedlich ausfallen, je nachdem, ob ein Nutzer direkt nach dem Erlebnis seine Bewertung emotional aufgeladen mobil verfasst oder erst nach gewissem zeitlichem Abstand mit dem PC. Wie die konkrete Situation tatsächlich aussieht, kann kaum erfasst werden. Schreib- und Lesegeräte, Zugriffszeit und eventuell Ortsdaten können lediglich als Proxy dienen. Ziel muss es sein, situationsspezifisch relevanten Content dem Informationssuchenden auszuliefern. Das bedeutet, dass jedem Leser genau der Inhalt dargestellt wird, den er in diesem Moment benötigt. Relevanter Inhalt schafft eine treue Leserschaft und damit ein attraktives Umfeld für Werbekunden.

Vorgehensweise

In der Studie wurden hunderttausende Kundenbewertungen einer Kundenmeinungsplattform mit einem computerlinguistischen Tool analysiert. Ziel ist es, Unterschiede zwischen mobil und nicht mobil geschriebenen Kundenbewertungen zu erkennen und zu analysieren. Mobil geschriebene Bewertungen sind über die Hälfte kürzer als nicht mobil geschriebene; dabei haben sie einen höheren Anteil an emotional-affektiven Begriffen. Wenn beide Faktoren in einem statistischen Regressionsmodell berücksichtigt werden, kann dennoch nicht vollständig erklärt werden, warum nicht mobil geschriebene fast zehnmal mehr Komplimente (als Relevanzindikator) durch Leser aufweisen als mobil geschriebene Kundenbewertungen. Eine mögliche Erklärung hierfür ist, dass die Komplimente bei dem untersuchten Portal nur mit dem PC, aber technisch nicht mit der mobilen App vergeben werden konnten. Einen weiteren Grund stellt eine Art wahrgenommener Medienbruch dar: Leser bewerten die Qualität einer Rezension abhängig vom Medium, mit dem es veröffentlicht wurde.

Dieses Indiz konnte in weiterführenden Experimenten nachgewiesen werden: Gleicher Text wird überraschenderweise je nach Kennzeichnung (mobil oder am PC geschrieben) als unterschiedlich relevant beurteilt. Ein Ergebnis der Studie ist, dass PC-Leser sich anderen PC-Schreibern ähnlicher fühlen und daher diesen eher als mobilen Schreibern vertrauen. Diese Erkenntnis sollte bei der Gestaltung von Onlineplattformen zur Steigerung der Produktivität von nutzergenerierten Inhalten berücksichtigt werden.

Ausblick

Die Wahrnehmung der Relevanz von nutzergenerierten Inhalten ist abhängig von den Endgeräten, auf denen diese Inhalte generiert und abgerufen werden. Plattformbetreiber sollten sich daher kritisch fragen, inwiefern sie eine Kennzeichnung des Geräts, an dem Inhalte erzeugt wurden, für den Leser sichtbar machen oder nicht. Mit dynamischen Systemen können PC-Usern verstärkt Inhalte von anderen PC-Usern zugesteuert werden. Mit den bisherigen Ergebnissen eröffnen sich aber weitere Fragestellungen. Welche Rolle spielt beispielsweise das abrufende Gerät bei firmengenerierten Kampagnen? Es ist durchaus vorstellbar, dass beispielsweise ein Newsletter als unterschiedlich relevant eingestuft wird, je nachdem, ob dieser an einem PC oder einem Smartphone empfangen wird.

Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, wie wichtig eine differenzierte Kundenbewertung auch in einem nicht transaktionsbasierten Umfeld ist. Sie zeugt abermals von der Notwendigkeit, die Produktivitätssteigerung im Kontext von Kundeninteraktionen durch Service Experience Management zu betrachten, so wie es b.telligent im Rahmen des BMBF-geförderten Forschungsprojekts PROSET unternimmt. Diese hier vorgestellte und bislang unveröffentlichte Studie wurde in Zusammenarbeit mit Armin März vom Lehrstuhl für Marketing und Innovation an der Universität Passau realisiert.

b.telligent prüft gerne mit Ihnen, wie Ihr CRM-System das Nutzerverhalten Ihrer Kunden effektiver verwalten kann. Verlieren Sie keine Zeit und nutzen Sie Kundendaten effektiv.

Sind Sie an weiteren Informationen der Studie interessiert, dann stehen wir Ihnen gerne für Fragen zur Verfügung.