Entscheidungsunterstützung in VC (Erwartungen von Kunden in den Phasen eines Kaufprozesses, Zufriedenheit und Vergleich zwischen verschiedenen Communities)

Präsentation zum Thema: "Entscheidungsunterstützung in VC (Erwartungen von Kunden in den Phasen eines Kaufprozesses, Zufriedenheit und Vergleich zwischen verschiedenen Communities)"—  Präsentation transkript:

1 Entscheidungsunterstützung in VC (Erwartungen von Kunden in den Phasen eines Kaufprozesses, Zufriedenheit und Vergleich zwischen verschiedenen Communities) Nan Li Haitao Hu Tarassenko Maria

2 Allgemeines Teil (Nan Li) -Kaufprozessbezogene Kundenerwartungen
Agenda Allgemeines Teil (Nan Li) -Kaufprozessbezogene Kundenerwartungen - Zusammenhang zwischen Kundenerwartung und Kundenzufriedenheit - Kaufprozessbezogene Entscheidungsunterstützung durch Virtuelle Community Entscheidungsunterstützung anhand der Börsebranche (Haitao Hu) Entscheidungsunterstützung anhand der Bankbranche (Tarassenko Maria)

3 Kaufprozessbezogene Kundenerwartungen
Begriff Kundenerwartung: „Standard-, Referenzgröße, anhand dessen die Kunden die Leistung eines Unternehmens messen.” Diller Trotz Unsicherheiten in Bezug auf zukünftige Entwicklungen dienen die Erwartungen der einzelnen Kunden dazu, Kaufentscheidungen rational treffen zu können. Die Kundenerwartung bildet die Grundlage für die Kaufentscheidung. Fünf Phasen in einem Kaufprozess aus Kundensicht Problemerkennung Informationssuche Alternativeevaluierung Treffen der Kaufentscheidung Nachkaufphase

4 Eigendarstellung eines Unternehmens oder dessen Angebote
P1. Problemerkennung Stimuli für die Bildung der Kundenerwartung in der Phase der Problemerkennung. Interne Stimuli Externe Stimuli persönliche Stimuli situative Stimuli bisherige Erfahrung Eigendarstellung eines Unternehmens oder dessen Angebote Bedürfnisse Wünsche Eigene Leistungsvorstellung Zufällige Faktoren Frühere Leistungsinanspruchnahme Mund-zu-Mund-Kommunikation durch Bekannten Image Preis Quelle: in Anlehnung eigener Darstellung

5 Zusammenhang zwischen Kundenerwartung und Informationssuche
P2. Informationssuche Zusammenhang zwischen Kundenerwartung und Informationssuche beeinflussen Zeit/Dringlichkeit Zufälle Kundenerwartung Informationssuchen verändern Quelle: in Anlehnung eigener Darstellung

6 P3. Alternativeevaluierung
Unterschiede zur Bewertung Multiattribut Alternativen von verschiedenen Kunden am Beispiel beim Autokauf. KUNDENERWARTUNG ERWARTUNG KUNDE A KUNDE B DESIGN 2 5 PREIINTERESSE 1 MOTORLEISTUNG 3 4 BENZINVERBRAUCH IMAGE DER MARKE SUMME 15 Quelle: in Anlehnung eigener Darstellung

7 P4. Treffen der KE und P5. Nachkaufphase
Treffen der Kaufentscheidung - Erwartungsentwicklungen mit Unterphasen Beispiel: Restaurantbesuch - Empfang am Eingang - Die Servierung der Vorspeise - Die Servierung des Hauptganges - Die Servierung der Nachspeise Nachkaufphase P4. Treffen der KE und P5. Nachkaufphase - Die Erwartung im Zusammenhang mit der Wahrnehmung der Qualität. - Einfluss des Nachkaufservice auf Kundenerwartung

8 Wirkung und Gegenwirkung von Kundenerwartung und Kundenzufriedenheit
Kundentyp ZH* zwischen KDE* und KDZ* Beispiel Der fordernd zufriedene Kunde KDE erfüllt, Zufrieden, KDE steigt Erhöhte Erwartung auf Hauptgang Der stabil zufriedene Kunde KDE erfüllt, Zufrieden, KDE bleibt unverändert Guten Flug ändert Erwartung auf Urlaubsinsel nicht Der resignierte Kunde KDE nicht erfüllt, zufrieden, KDE sinkt beim Monopolanbieter Der stabil unzufriedene Kunde KDE nicht erfüllt, unzufrieden, KDE bleibt unverändert Erwartung von einem Friseursalon/Haarschnitt vom Azubi oder vom Profi) Der fordernd unzufriedene Kunde KDE nicht erfüllt, unzufrieden, KDE auf Leistungsverbesserung Besuch eines luxuriösen Restaurant ZH für Zusammenhang, KDE für Kundenerwartung, KDZ für Kundenzufriedenheit Quelle: eigene Darstellung in Anlehnung von Stauss; Neuhaus (2002),

9 Kaufprozessbezogene Entscheidungsunterstützung durch Virtuelle Community
Problem- erkennung Nachkauf- phase Informations- suche Alternative- evaluierung Kauf- entscheidung

10 P1. Problemerkennung Die Virtuelle Community kann zum Erkennen eines verborgenen Problems beitragen. Quelle:

11 P2. Informationssuche Entscheidung bei ungenauer (unscharfer) Information Beispiel: Infomationssuche im Webblog Quelle:

12 P3. Alternativeevaluierung
Beispiel: Bei unklaren Präferenzen und bei schwierigen Präferenzstrukturen

13 P5. Nachkaufphase Begründung:
Beispiel von Unzufriedenheit der Leistung Begründung: sehr enttäuscht! ein Zimmer im Keller (Nr. 124) Zimmerblick auf eine Betonwand ohne Ablagemöglichkeit für T-Shirts Ameisen und Käfer im Zimmer Temperatur “sehr angenehm”: zwischen 29° und 32° im Zimmer keinen Balkon Vergleich mit anderen Gästen: “Andere Gäste, die wie wir bei Neckermann gebucht haben, hatten einen Balkon, 2 Nachttische, Meerblick, KEINE Tiere im Zimmer etc. Wo bleibt da die Gerechtigkeit?!” Quelle:

14 Probleme der Virtuellen Community und Text Mining
Das Recherchieren ist sehr zeitaufwendig mit unstrukturierten Texten Reklamation von Leistungsanbietern Falsche Informationen Lösung: Text Mining Text Mining extrahiert Textkonzepte und versucht aus dem Zusammenhang zu erkennen, ob es sich dabei um Personen, Orte, Organisationen, Produkte oder fachspezifische Begriffe handelt. Vorgehen: - Ordnen gefundenen Konzepte nach Häufigkeit - entdeckte Begriffe als Synonyme zu definieren - Zu erkennen, ob Konzepte in einem positiven oder negativen Zusammenhang genannt werden.