MOET JE HOREN...
Een onderzoek naar het bepalen van de kans op Word-of-Mouth.
Boris Nihom – Studentnr. 0039667 – Doctoraalscriptie communicatiewetenschap Begeleider: Dr. W.J.L. Elving – Faculteit der Maatschappij- en Gedragswetenschappen Universiteit van Amsterdam februari 2007
VOORWOORD Het schijnt dat het schrijven van een scriptie helemaal niet zo makkelijk is. Dat het veel tijd kost en in ruil veel stress oplevert. Zelf wist ik dat niet toen ik hieraan begon, maar ik had het gehoord van betrouwbare bronnen die er graag over vertelden. Al voordat ik deze scriptie over Word-of-Mouth ging schrijven was de buzz rondom het schrijven ervan al op gang gekomen. Een aantal mensen heeft mij geholpen bij het schrijven van deze scriptie. Graag wil ik hun namen hier noemen. Wellicht dat er wat Word-of-Mouth rondom hen op gang komt. Allereerst natuurlijk iedereen bij THEY. Zij hebben gezorgd voor een inspirerende omgeving, tijdens het schrijven van deze scriptie. THEY love to make things grow en ik geloof THEY succeed in doing so. Met name wil ik Tjaco bedanken voor het begeleiden van dit traject, Roland en Kim voor feit dat zij me ooit als stagiair hebben aangenomen, Pieter voor het helpen met de vormgeving, en Nico en Phil voor het verbeteren van mijn kennis van het Duits en bijbehorende culturele erfgoed. Vervolgens wil ik Wim Elving bedanken voor zijn rol als scriptiebegeleider namens de UvA en voor zijn adviezen over hoe je goed onderzoek moet doen. Ook een woord van dank voor Ruud Kimmelaar (mkbnet.nl) en Frank Janssen (frankwatching.nl) voor het helpen verspreiden van de vragenlijst. Naast deze praktische steun heb ik ook een hoop moral support gekregen van mijn ouders, die bovendien goede eindredacteuren blijken te zijn; van mijn lieve vriendin Sara, die het goed vond als ik aan het eind van een dag typen uitgeput en zwijgend naast haar op de bank kroop; van mijn huisgenoot Reuben, die zowaar heeft leren koken en al mijn vrienden, die het niet erg vonden dat ik een paar maanden nogal slecht bereikbaar en kortaf was. Dank jullie wel. Voor nu kan ik niets anders zeggen dan dat ik blij ben dat het af is. Veel leesplezier. Vond je het leuk en interessant? Dan mag je dat natuurlijk aan anderen doorvertellen... Boris Nihom
SAMENVATTING In deze scriptie wordt een onderzoek beschreven naar de factoren op basis waarvan de kans bepaald kan worden, dat iemand positieve Word-of-Mouth over een bedrijf, merk, product of dienst zal verspreiden. Word-of-Mouth, afgekort: WOM, wordt hierbij gedefinieerd als: “informele communicatie van persoon tot persoon, tussen een schijnbaar niet-commerciële zender en één of meerdere ontvangers over een merk, product, organisatie of dienst”. Allereerst worden vier veranderingen in de maatschappij beschreven, die verklaren waarom de wetenschappelijke en professionele focus op WOM de afgelopen jaren sterk is toegenomen: excess (een toegenomen stroom informatie), access (een sterk toegenomen toegang tot communicatiekanalen), decentralisatie (toegenomen aandacht voor de mening van het publiek) en individualisering (toegenomen wens bij het publiek om invloed uit te oefenen op het productie- en communicatieproces). Vervolgens wordt er aan de hand van eerder onderzoek een theoretische model opgesteld, waarin negen variabelen worden genoemd die samen de kans op WOM bepalen. Ook wordt ingegaan op hun onderlinge relaties. De variabelen zijn in te delen in drie categorieën: geloofwaardigheid (met de variabelen: mavenschap, opinieleiderschap, voortdurende betrokkenheid en tijdelijke betrokkenheid), bereidheid (met de variabelen: tevredenheid, commitment en nieuwheid) en toegang (met de variabelen: toegang tot een interactief medium en het aantal contacten). Daarna wordt een empirisch onderzoek naar dit model beschreven, uitgevoerd onder ondernemers uit het Nederlandse midden- en kleinbedrijf (N = 88), met financiële dienstverleners als onderwerp. De centrale onderzoeksvraag is: Wat is de relatieve rol van geloofwaardigheid, bereidheid en toegang bij het bepalen van de kans op WOM gedrag en WOM intentie? Uit het onderzoek blijkt dat alle variabelen uit het model, met uitzondering van toegang tot een interactief medium, van invloed zijn op real life WOM. Toegang tot een interactief medium is als enige variabele van invloed op WOM via virtuele kanalen (internet). Ook blijkt dat de onderlinge relaties tussen de variabelen dusdanig gecompliceerd zijn, dat er niet langer sprake kan zijn van drie gescheiden categorieën. Tenslotte blijken mensen met een grote kans op WOM gedrag niet te segmenteren op basis van demografische variabelen of mediagebruik. De scriptie sluit af met een bespreking van de conclusies en de beperkingen van het empirisch onderzoek. Daarna worden aanbevelingen gedaan voor verder onderzoek en worden de implicaties voor de praktijk beschreven.
INHOUDSOPGAVE 1. INLEIDING EN ACHTERGRONDEN 1.1 Help, de wereld verandert! 1.2 Oude wijn in nieuwe zakken? 1.3.1 Ontwikkeling 1: Excess 1.3.2 Ontwikkeling 2: Access 1.3.3 Ontwikkeling 3: Decentralisatie 1.3.4 Ontwikkeling 4: Individualisering 1.4 Word-of-Mouth als sturend principe voor communicatie
5 5 6 8 9 10 13 14
2. THEORIE 2.1 Wat is Word-of-Mouth? 2.1.1 Definities van Word-of-Mouth 2.1.2 Karakteristieken van Word-of-Mouth 2.1.3 Word-of-Mouth als afhankelijke variabele 2.1.4 Het sturen van Word-of-Mouth 2.2 Geloofwaardigheid: opinieleiderschap en andere persoonsfactoren 2.2.1 Wat zijn opinieleiders? 2.2.2 Early adopers als opinieleiders
16 17 17 19 21 23 25 25
2.2.3 Het ontstaan van het begrip market maven 2.2.4 Network hubs: opinieleiders met een groot bereik 2.2.5 Betrokkenheid als antecedent van WOM en opinieleiderschap 2.2.6 Het meten van opinieleiderschap en mavenschap 2.3 Bereidheid: de houding tegenover een bedrijf, merk, product of dienst 2.3.1 Wat is tevredenheid? 2.3.2 (On)tevredenheid als antecedent van WOM 2.3.3 Gepercipieerde nieuwheid als antecedent van WOM 2.3.4 De relatie van een persoon met een bedrijf of merk 2.4 Toegang: de communicatiekanalen voor Word-of-Mouth 2.4.1 Veel connecties, veel WOM? 2.4.2 Online WOM: van one-to-one naar one-to-many
2.5 Samenvatting: het volledige model
26 27 28 29 30 32 32 33 34 35 37 37 39 41
3. OPZET VAN HET ONDERZOEK 3.1 Onderzoeksvraag 3.2 Onderzoekspopulatie, steekproef en procedure 3.3 Variabelen 3.3.1 Onafhankelijke variabelen 3.3.2 Afhankelijke variabelen 3.3.3 Beschrijvende variabelen 3.4 Hypothesen
42 42 43 44 44 46 48 48
4. RESULTATEN 4.1 Samenstelling van de steekproef 4.2 Het toetsen van de hypothesen – directe relaties 4.3 Het toetsen van de hypothesen – mediator relaties 4.3.1 Opinieleiderschap als mediator 4.3.2 Commitment als mediator 4.3.3 Het aantal contacten als mediator 4.4 Het toetsen van de hypothesen – moderator relaties 4.5 Het toetsen van de hypothesen – De rol van tevredenheid 4.6 Informatie zoekgedrag 4.7 Andere opvallende correlaties 4.8 Mediagebruik en WOM
50 50 51 57 58 59 61 61 63 64 64 65
5.
CONCLUSIE EN DISCUSSIE 5.1 Conclusie 5.2 Beperkingen 5.3 Aanbevelingen voor verder onderzoek 5.4 Implicaties voor de praktijk
67 68 75 76 77
LITERATUUR
80
BIJLAGE: DE VRAGENLIJST
I - XII
1 INLEIDING EN ACHTERGRONDEN 1.1
Help, de wereld verandert!
Toen ik zeven jaar geleden communicatiewetenschap ging studeren, zag de wereld er nog betrekkelijk eenvoudig uit. In mijn eerste studiejaar leerde ik over massamediale effecten die al dan niet zouden bestaan, ik maakte kennis met het potentiële bereik van tv-, radio- en printcommercials en hoorde hoe information overload ons uiteindelijk tot wanhoop zou drijven. Verderop in mijn studie kreeg ik te horen hoe mensen te beïnvloeden waren, hoe dit effect te meten was en wat het dan eigenlijk was, dat beïnvloed werd. Weer verder, inmiddels bij mijn specialisatie aanbeland, werd ik onderwezen in het belang van stakeholders in plaats van shareholders, de integratie van marketing en PR en het nut van tweezijdig symmetrische communicatie. Ik maakte kennis met de Brent-Spar case, met inspraakavonden, responsformulieren en het nut van een directie die openstond voor kritische vragen van buitenaf. Wat was de wereld lekker eenvoudig. Virals bestonden nog niet, van prosumers had nog niemand gehoord en user-generated content was een niet bestaand fenomeen. NGO’s waren keurig centraal georganiseerd en bloggers waren nerds die in de marge van het internet hun, vaak radicale, mening verkondigden. Inmiddels is de wereld, en daarmee ook het communicatielandschap radicaal veranderd... In de lente van 2001 heeft het wereldwijd opererende communicatie- en reclamebureau Euro RSCG een onderzoek gedaan naar de houding van 1830 volwassenen tegenover nieuwe technologie onder de naam “Wired & Wireless: High Tech Capitals Now & Next”. Een belangrijk deel van dit onderzoek betrof het mediagebruik van de respondenten met betrekking tot het verkrijgen van informatie. Voor traditionele marketeers waren de resultaten schokkend: slechts 13% van de onderzoekspopulatie gaf aan de meeste informatie uit reclame te halen. De scores voor tijdschriften en kranten waren net zo laag: respectievelijk 16% en 8%. En slechts 1% van de ondervraagden gaf aan naar de winkel te gaan voor informatie (Salzman, Matathia & O’Reilly, 2003). Waar halen zij hun informatie dan vandaan? Het antwoord is op het eerste gezicht eenvoudig: van elkaar. De conclusie is echter vergaand. Van de respondenten gaf 20% aan de informatie voornamelijk van Internet te halen en 34% gaf interpersoonlijke gesprekken als belangrijkste bron. Bij elkaar opgeteld betekent dit, dat meer dan de helft van respondenten het merendeel van hun informatie haalt uit bronnen die niet noodzakelijk producent gestuurd of massamediaal zijn (Salzman et al., 2003). Andere onderzoeken laten het zelfde beeld zien: 65% van alle mensen die een Palm zakagenda bezitten, hebben voor het eerst van dit apparaat gehoord via een andere gebruiker. Maar niet alleen op het gebied van techniek gaat deze vlieger op: volgens de Travel Industry Association in de VS blijken vrienden en familie de belangrijkste bron van
informatie te zijn, als het gaat om vliegreizen, hotels en huurauto’s. Uit een onderzoek in California blijkt 57% van de ondervraagden hun auto te hebben gekocht op basis van gesprekken met vrienden en bekenden. En niet minder dan 70% van alle Amerikanen vertrouwt op het advies van een ander bij het kiezen van een dokter (Rosen, 2000). Het fenomeen waar het hier om gaat heet Word-of-Mouth en net als zoveel termen uit het internationale communicatiejargon is het lastig in het Nederlands te vertalen. De beste kandidaten zijn ‘mond-op-mond’ en ‘mond-tot-mond’ reclame, maar beide vertalingen hebben een vervelende associatie met EHBO en zeggen bovendien niets over wat zich precies tussen de twee monden bevindt. Vandaar dat in het vervolg van deze scriptie gewoon de Engelse term Word-of-Mouth, of haar afkorting: WOM wordt gebruikt. De definitie van WOM is in de afgelopen jaren verschoven. Was het vroeger het geval dat WOM betrekking had op letterlijke gesprekken tussen personen, tegenwoordig zijn de definities van WOM ruim genoeg om ook interpersoonlijke communicatie via weblogs, chat sites en andere nieuwe-mediakanalen te kunnen omvatten. Welke precieze definitie van WOM in deze scriptie gebruikt wordt en waarom, komt in hoofdstuk 2 aan de orde als tevens de theoretische achtergronden achter WOM behandeld zullen worden. Voor nu is de belangrijkste vraag: waarom is WOM tegenwoordig zoveel belangrijker dan vroeger? Wat zijn de ontwikkelingen, die de wetenschappelijke en professionele focus op WOM hebben doen toenemen?
1.2
Oude wijn in nieuwe zakken?
Het gegeven dat mensen elkaar dingen vertellen en dat deze informatie als betrouwbaar wordt gezien is niet nieuw. Ook het feit dat dit proces, wat zo oud is als de mensheid zelf, in communicatiewetenschappelijke context gebruikt kan worden of ingezet kan worden ten dienste van het bereiken van marketing- en communicatiedoelstellingen, is geen noviteit. Al in 1944 beschreef Paul Lazarsfeld met zijn collega’s het verschijnsel, dat de massamedia niet volledig verantwoordelijk gehouden kunnen worden voor veranderingen in het besluitvormingsproces van individuen. Volgens Lazarsfeld verloopt deze informatieen beïnvloedingsstroom trapsgewijs. Mediaboodschappen bereiken eerst enkelen, die deze informatie vervolgens doorgeven aan anderen. Afhankelijk van de status die de doorgever bezit, zal hij of zij in staat zijn, zijn toehoorders te beïnvloeden. Het begrip opinieleider was geboren. “Ideas often flow from radio and print to opinion leaders and from these to the less active sections of the population” (Lazarsfeld, Berelson & Gaudet, 1944, p. 151). Lazarsfeld noemde zijn theorie de two-step-flow hypothese. Latere versies van deze theorie gingen ervan uit dat de eerste stap (van mediabronnen naar opinieleiders) vooral betrekking had op
het doorgeven van informatie. De tweede stap, van opinieleiders naar volgers, bezat ook een beïnvloedingscomponent (De Boer & Brennecke, 1999). Onderzoek naar het two-step-flow model heeft waardevolle inzichten opgeleverd over de verspreiding van informatie over bijvoorbeeld nieuwe producten en technologieën. Aangetoond werd, dat de massamedia op zich zelf niet zo machtig zijn als eerder gedacht. Het model bleek als geheel echter een te sterk versimpelde versie van de werkelijkheid te bieden. In werkelijkheid hebben alle verschillende bronnen en kanalen van communicatie op verschillende momenten in het proces verschillende functies. Deze functies zijn bovendien niet alleen informeren en overtuigen, maar bijvoorbeeld ook het implementeren of bevestigen van een beslissing (De Boer & Brennecke, 1999; Rogers, 2003). Een ander probleem met de oorspronkelijke two-step-flow theorie is dat opinieleiders voornamelijk aan de hand van persoonskenmerken werden gedefinieerd. Katz beschreef al in 1957 de drie dimensies die ten grondslag zouden liggen aan het concept van opinieleiderschap: wie men is, wat men weet en wie men kent (Katz, 1957). Het probleem van een dergelijke definitie is echter dat deze alleen een type persoon beschrijft en geen oog heeft voor een aantal belangrijke modererende factoren. Van belang is onder andere of men op basis van expertise of natuurlijk leiderschap opinieleider wordt en of men zelf de boodschap wel waardevol genoeg vindt om over te communiceren (De Boer & Brennecke, 1999). Om de tekortkomingen in het two-step-flow model te compenseren, zijn er in de afgelopen 50 jaar een aantal theorieën ontwikkeld die gezien kunnen worden als uitbreidingen op en verfijningen van dit oude model. Hier onder valt bijvoorbeeld de multistep-flow hypothese, die onderscheid maakt tussen de verschillende functies van communicatie en bovendien meer stappen aan het proces toevoegt (De Boer & Brennecke, 1999). Ook de theorie van Everett Rogers, verwoord in het boek “The Diffusion of Innovations”, is ontleend aan de two-step-flow hypothese. Zijn brede indeling van de bevolking in innovators, early adopters, early majority, late majority en laggards, wordt nog steeds regelmatig gebruikt, maar biedt te weinig inzicht in de brede implicaties voor communicatie en media. Het is vooral een theorie over innovatie en het verspreiden van nieuwe kennis en techniek (Rogers, 2003). Midden jaren ‘90 leken de diverse theorieën over de indirecte effecten van massamediale communicatie even van het toneel verdwenen. Op dit moment is deze manier van denken echter actueler dan ooit en dat komt niet alleen omdat de hierboven beschreven onderzoeken naar mediagebruik aantonen dat dergelijke processen simpelweg plaatsvinden.
Ook is het zo, dat er vier veranderingen in de samenleving aan te wijzen zijn die de professionele en wetenschappelijke focus op Word-of-Mouth in een stroomversnelling hebben gebracht. Deze vier veranderingen, die hieronder uitgebreid geschreven zullen worden, zijn: 1. Excess: een toename van de hoeveelheid informatie 2. Access: meer toegang tot communicatiekanalen door de opkomst van het internet 3. Decentralisatie: een groter belang van de mening van het publiek bij het beoordelen van organisaties 4. Individualisering: een toenemende wens bij het publiek om invloed uit te oefenen op het productie- en communicatieproces. 1.3.1 Ontwikkeling 1: Excess Een van de belangrijkste mediaontwikkelingen van de afgelopen tijd, is de overvloed aan beschikbare informatie die is ontstaan door de commercialisering en digitalisering van het medialandschap (McQuail, 1999). De afgelopen 10 jaar valt in zowel professionele als wetenschappelijke kringen de term information overload steeds vaker. Professionals uit de media-industrie zijn bang dat niemand meer naar hun tv programma’s kijkt, niemand meer hun kranten leest of niemand meer naar de film gaat. Er is teveel aanbod en daardoor wordt het steeds moeilijker om de kijker te bereiken. Steeds vaker zijn er stemmen te horen die de angst verwoorden, dat de televisie als medium dood zou zijn. En reclamemakers zitten al helemaal met hun handen in het haar, want hoe kan je nog opvallen tussen de lawine aan reclame en andere communicatie uitingen? Wie wil er nog adverteren op televisie, als toch niemand het ziet? En wat zijn de alternatieven? (Jaffe, 2005). Tegelijkertijd vragen wetenschappers zich af wat voor gevolgen de stortvloed aan informatie voor onze maatschappij heeft en of een dergelijke situatie wel wenselijk is. Raken we bedolven onder een dusdanig grote berg informatie dat we door de bomen het bos niet meer zien? Worden we zombies die de hele dag media consumeren en wier sociale leven zich alleen in het digitale domein afspeelt? (McQuail, 1999) De oorzaken van dit probleem worden door onderzoek bevestigd. De gemiddelde westerling wordt gebombardeerd met gemiddeld 13.000 commerciële boodschappen per dag (Cornelissen, 2004). Een wekelijkse editie van de New York Times bevatte al in 1989 meer informatie dan een gemiddeld persoon normaal tegen gekomen zou zijn in zijn hele leven in het Engeland van de 17e eeuw (Wurman, 1989). En in Duitsland is het aantal TV commercials gegroeid van 400.000 per jaar in 1991 naar 2.500.000 per jaar een decennium later (Court, French & Knudsen, 2006).
En niet alleen de traditionele massamedia zijn in omvang toegenomen. Er is ook een nieuw medium bijgekomen, dat qua omvang en informatiedichtheid alle voorgaande media overtreft: het internet. In augustus 2006 waren er alleen al 482.013.552 mensen in de VS met een internetaansluiting, waarvan 322.426.832 deze actief gebruikt hebben. Naast chatten, muziek downloaden en berichten sturen, bekeken deze ruim 300 miljoen mensen gemiddeld 1469 verschillende webpagina’s in de maand (Nielsen Netratings, 2006). Wat is het effect van excess op WOM? Er lijkt inderdaad sprake van een information overload, alleen de gevolgen blijken anders dan gevreesd. Men raakt niet bedolven, maar gaat op zoek naar manieren om alle irrelevante ruis uit de informatiestroom te filteren. “To protect themselves, consumers filter out most of the messages they are exposed to from the mass media” (Rosen, 2000, p. 14). Een van de manieren om dit te doen, is door de beoordeling van informatie af te laten hangen van de mening van anderen; van vrienden, experts of anderen die kunnen helpen bij het keuzeproces. Juist het feit dat het voor mensen steeds moeilijker wordt om producten, diensten en merken te evalueren, leidt ertoe dat ze meer en meer vertrouwen op aanbevelingen van medeconsumenten of opinieleiders (Stokes & Lomax, 2001). In het artikel “Artifacts and paradoxes in new media”, beschrijft Rice deze situatie: “now individuals must make more choices, must have more prior knowledge and must put forth more effort to intergrate and make sense of the communications. [...] many people do not have the energy, desire, need or training to engage in such processes” (Rice, 1999, p. 29).
1.3.2 Ontwikkeling 2: Access Toegang (access), is naast overvloed de tweede grote ontwikkeling in het medialandschap, die het belang van word-of-mouth doet toenemen. Het internet is niet alleen het medium dat verantwoordelijk is voor het grootste gedeelte van de informatietoename in de afgelopen 15 jaar. Het is ook het medium bij uitstek om interpersoonlijk contact mogelijk te maken, waarmee men orde kan scheppen in de informatiechaos. Het inwinnen van advies van experts of medeconsumenten is makkelijker dan ooit en omgekeerd is het voor mensen met een mening of een product, merk of bedrijf zeer eenvoudig geworden om deze mening te ventileren. Wat zijn de karakteristieken van het internet die dit mogelijk maken? “Information and influence are no longer held by a few top journalists. These media people can still be very influential, but so can the thousands of customers who use websites and newsgroups to express their opinions”, schrijft Emanuel Rosen in zijn boek “The anatomy of buzz” (2000, pp. 15-16). Hij noemt 7 manieren waarop mensen via internet kunnen reageren op een bepaald product, merk of bedrijf: het sturen van een e-mail (naar vrienden, bekenden of geïnteresseerden), een bericht plaatsen op een chat site of nieuwsgroep, commentaar plaatsen op de website van het bedrijf, een bericht plaatsen op een consumenten website,
een bericht op een eigen website of weblog plaatsen of zelfs een speciale site beginnen, gericht op het betreffende bedrijf (als fan of ter protest). Met andere woorden: het monopoly op product- en bedrijfscommunicatie ligt al lang niet meer bij de producenten, de journalistiek en eventueel de consumentenbond. Men heeft toegang tot informatie, zowel als zender als ontvanger; als toeschouwer èn als deelnemer (McQuail, 1999). Maar het globale en interactieve karakter van het Internet heeft nog een ander voordeel dan alleen een groeiend bereik van WOM: het verandert de aard van gemeenschappen. Waren vroeger gemeenschappen gebonden aan tijd en plaats (communities of geography), tegenwoordig zijn online gemeenschappen potentieel gebonden aan niets anders dan de gedeelde interesses van hun leden (communities of interest) (Gillmor, 2004). Deze gemeenschappen kunnen op iedere moment gevormd worden door een willekeurige groep mensen. Dit kan gebeuren op basis van een spontane keuze of ingegeven door een bepaalde stimulus, zoals het verschijnen van een nieuw product of het ontstaan van bijvoorbeeld een milieucrisis (Rheingold, 1994; McQuail, 1999). Al met al is de toegenomen access misschien wel de belangrijkste motor achter de groeiende invloed van Word-of-Mouth. Vandaar dat ook de definitie van Word-of-Mouth de afgelopen jaren is opgerekt. Was de reikwijdte van het woord vroeger beperkt tot de monden van iemands naaste omgeving, tegenwoordig zijn er zoveel monden en oren bij het proces betrokken als dat er geïnteresseerden met een internetaansluiting zijn. Of het nou gaat om het kopen van een digitale camera of een cd, het wel of niet gebruiken van een nieuwe technologie of het inwinnen van informatie over een bepaalde ziekte, op alle gebieden is wel iemand te vinden die zich dezelfde vraag stelt of het antwoord weet (Rosen, 2000; Salzman et al., 2003). De hierboven beschreven ontwikkelingen, excess en access, gaan hand in hand. Welke er eerst was? Dat is moeilijk te zeggen, aangezien hetzelfde medium de aanjager van beide ontwikkelingen is. Wel kan geconcludeerd worden dat de specifieke combinatie van excess en access het belang van WOM in een stroomversnelling heeft gebracht. We willen praten met medeconsumenten en opinieleiders, omdat het steeds lastiger wordt om te kiezen uit de grote berg informatie die dagelijks op ons af komt. En we kunnen praten, omdat het internet ons ertoe in staat stelt om beter dan ooit in contact te komen met gelijkgestemden.
1.3.3 Ontwikkeling 3: Decentralisatie Afgezien van het feit dat men de behoefte en de mogelijkheid heeft om met gelijkgestemden van gedachten te wisselen over bedrijven, merken, producten en diensten omdat er simpelweg teveel informatie is, is er een andere, meer abstracte oorzaak van dit verschijnsel. Burgers zijn kritischer geworden. Bovendien is het feit dat burgers onderling de
10
prestaties van bedrijven beoordelen, een mening vormen en deze mening ventileren de afgelopen jaren meer geaccepteerd geraakt. Kortom: er heeft decentralisatie van de macht over ondernemingen plaatsgevonden. Lang geleden, op het hoogtepunt van de industriële revolutie, lag de macht over ondernemingen volledig bij de ondernemingen zelf. Tegenwoordig is het echter zo dat een onderneming geacht wordt rekening te houden met de belangen van de overheid, vakbonden, werknemers, actiegroepen, investeerders, aandeelhouders en de publieke opinie in het algemeen. Ondernemingen hebben te maken met nieuwe sociale, politieke, economische en technologische omstandigheden, die een verandering in hun houding tegenover diverse groepen in de samenleving impliceren (Cornelissen, 2004). En ook zelf zijn ondernemers zich meer dan vroeger bewust van hun invloed op het welzijn van de maatschappij (Scholes & Clutterbuck, 1998). Sinds de jaren ‘90 is onder andere het aantal professioneel georganiseerde NGO’s en publiek-private partnerschappen sterk toegenomen en is er sprake van een steeds verder terugtrekkende overheid en een globaliserende wereld. De scheidslijnen tussen markt, staat en burgerij lopen meer en meer door elkaar. Dit heeft vele gevolgen, die te ver strekken om allemaal in deze scriptie te behandelen. Eén ding is echter duidelijk: de roep richting bedrijven om zich te verantwoorden over meer dan de winstcijfers alleen wordt alsmaar harder en het publiek staat sceptischer dan ooit tegenover de beloften van grote corporaties (Van Tulder & Van der Zwart, 2003). Wat betekent dit voor hun communicatie? Het management- en communicatiemodel dat bij deze nieuwe situatie hoort heet het “stakeholder model of strategic management” (Donaldson & Preston, 1995; Figuur 2), en gaat ervan uit dat iedere organisatie afhankelijkheidsrelaties heeft met diverse groepen die een belang (een stake) hebben bij deze organisatie. Dit model contrasteert met het “input-ouput model of strategic management” (Figuur 1), waarbij de input van een bedrijf bestaat uit grondstoffen, kapitaal en arbeid en de output een afgerond product is.
Figuur 1 Input-Ouput model (Donaldson & Preston, 1995, p.68).
11
In het oude model is de taak van communicatie, simpel gezegd, alleen het eenzijdig overbrengen van informatie over het bedrijf en haar producten en het overtuigen van consumenten om deze producten te kopen. In het stakeholdermodel is het de taak van communicatie om de wederzijdse afhankelijkheid van het bedrijf en haar stakeholders te herkennen en deze relatie zo in te vullen dat zij gelijkwaardig en voor beide partijen waardevol is (Cornelissen, 2004).
Figuur 2 Stakeholder model (Donaldson & Preston, 1995, p. 69).
In veel literatuur uit de hoek van het stakeholder management, wordt deze taak in negatieve zin uitgedrukt: als je geen aandacht aan het belang van een stakeholder in een bepaalde kwestie geeft, kan dit leiden tot een negatief beeld van de organisatie bij die stakeholder (Zie o.a. Freeman, 1984; Clarkson, 1995; Donaldson & Preston, 1995; Mitchell, Agle & Wood, 1997; Scholes & Clutterbuck, 1998). Deze kan op zijn beurt de organisatie imagoschade toebrengen, of zelfs een consumentenstaking aanzwengelen. Het is dan ook belangrijk een dialoog aan te gaan met al je relevante stakeholders, om het ontstaan van schadelijke issues te voorkomen (Schoonman, 2004). De reden voor deze negatieve focus is duidelijk, als je bedenkt dat het stakerholdermodel vooral populair is in de hoek van issuemanagement en maatschappelijk verantwoord ondernemen (Schoonman, 2004; Van Tulder & Van der Zwart, 2003). In het algemeen kan echter beargumenteerd worden dat het belangrijk is om zowel de positieve als negatieve mening van je stakeholders serieus te nemen, om ze het gevoel te geven betrokken te zijn bij de organisatie (Rosen, 2000; Cornelissen, 2004). Deze ontwikkeling heeft geen direct effect op het kwantitatief toenemen van Word-of-Mouth. Wel verklaart het waarom bedrijven onderlinge meningsvorming onder consumenten steeds belangrijker vinden. Door excess en access willen en kunnen mensen praten en dankzij decentralisatie worden ze ook serieus genomen.
12
1.3.4 Ontwikkeling 4: Individualisering Het is echter niet zo dat het publiek betrokken wil worden bij het productie- en communicatieproces, enkel en alleen omdat men steeds kritischer en sceptischer is geworden. De samenleving individualiseert en hierdoor vindt een verregaande fragmentatie van het publiek en haar wensen plaats. Producten worden steeds verder afgestemd op de persoonlijke behoeften van de consument (Court et al., 2006). Deze individualisering werkt zowel door in de personalisatie van het productieproces als in de personalisatie van de communicatie. “Todays consumer is jaded and fed up with [...] one size fits all attempts to influence” (Salzman et al., 2003, p. 1). Sommige bedrijven gaan hier tegenwoordig zo ver in, dat zij hun communicatie-uitingen laten produceren door het publiek zelf: consumer generated content. Bedrijven spreken in die context ook niet meer van consumers, maar van prosumers. Vroeger betekende de term prosumer ‘professional consumer’. Tegenwoordig staat ‘pro’ voor ‘producer’ en wil men met deze term zeggen dat mensen consument en producent tegelijk zijn geworden (Salzman et al., 2003). Een ander concreet voorbeeld van deze ontwikkeling is viral marketing, waarbij een mediaboodschap door het publiek zelf verspreid wordt. Dit kan gebeuren via e-mail, maar ook via populaire sites als Youtube.com en Flickr.com (WOMMA, 2005). De relevantie van WOM in deze context is duidelijk: het inspelen van bedrijven op individualisering, maakt het voor het publiek mogelijk om een actievere rol te spelen bij de communicatie over bedrijven, merken en producten. Sterker nog, de voorbeelden hierboven maken duidelijk dat WOM actief door bedrijven wordt ingezet om het bereik van hun communicatie-uitingen te doen toenemen en het gevoel van betrokkenheid te versterken. Kortom, de mening van het publiek is belangrijker dan ooit; niet alleen omdat hun mening als relevant beschouwd wordt, maar ook omdat deze relevante mening zich steeds sneller kan verspreiden. Stakeholder management lijkt zich in dit proces voornamelijk te richten op negatieve meningen en Word-of-Mouth management op positieve meningen. Voor een geïntegreerd model is het echter niet alleen zaak om die stakeholders te identificeren, die potentieel schade toe kunnen brengen aan de onderneming. Essentieel is dat ook zij, die als de vrijwillige ambassadeurs van een merk of bedrijf kunnen optreden in het Word-of-Mouth proces, hieraan toegevoegd worden (Voor meer informatie over het nut van vrijwillige merkambassadeurs, zie o.a. Richins & Root-Shaffer, 1988; Rosen, 2000; Brown & Barry, 2005).
13
1.4 Word-of-Mouth als sturend principe voor communicatie Uit de hierboven beschreven veranderingen kan het volgende geconcludeerd worden over de relatie tussen consumenten en ondernemingen:
1. Mensen willen praten, omdat ze steeds meer informatie op zich afgevuurd krijgen en ze bovendien sceptisch staan tegenover deze informatie; 2. Mensen kunnen praten, omdat ze toegang hebben tot communicatiekanalen waarmee ze relatief makkelijk een grote hoeveelheid gelijkgestemden kunnen bereiken; 3. Mensen mogen praten, omdat de mening van de samenleving door bedrijven steeds waardevoller wordt gevonden en consumenten actief betrokken worden bij het productie- en communicatieproces.
Niet langer wordt de samenleving eenzijdig georganiseerd door de overheid en het bedrijfsleven, maar we leven in een tijd van zelforganisatie. Het heersende communicatieparadigma beweegt zich daarmee van ‘overtuigen’ naar ‘dialoog’, van eenzijdig naar tweezijdig en van asymmetrisch naar symmetrisch. Niet alleen wordt er van bedrijven verlangd dat zij ruimte open laten voor feedback van stakeholders en de samenleving als geheel (Van Ruler, 2004), ook zorgt een transparantere samenleving ervoor dat bedrijven steeds sneller afgerekend worden op basis van hun prestaties in positieve èn negatieve zin (Rosen, 2000). Word-of-Mouth heeft altijd al bestaan. Het is geen nieuw, hip marketing buzzwoord. Maar het is in de afgelopen jaren wel een stuk belangrijker geworden, als een symptoom van een veranderende maatschappij. De grote vraag die dit voor bedrijven oproept, is hoe er toch structuur aangebracht kan worden aan deze veeleisende, zelforganiserende samenleving. Om dit te kunnen bereiken zal een bedrijf eerst het landschap in kaart moeten brengen. Dit heet stakeholder mapping: wie zijn er belangrijk, welk effect kunnen zij bewerkstellingen en wat voor gedrag willen we van ze gedaan krijgen? (Cornelissen, 2004). Met betrekking tot Word-of-Mouth kan deze vraag als volgt geformuleerd worden: hoe kan je als bedrijf richting geven aan wie er wat over je bedrijf, merk of product zegt? En zijn deze processen ook pro-actief in te zetten voor het bereiken van de marketing- en communicatiedoelstellingen? Met andere woorden: is Word-of-Mouth te coördineren en zo ja, hoe? De tak van communicatie die zich met deze vraag bezig houdt heet Word-of-Mouth marketing en is de afgelopen jaren explosief gegroeid. Er zijn veel populaire managementboeken over dit onderwerp verschenen, maar de hoeveelheid wetenschappelijke literatuur is beperkt, voor zover ik na heb kunnen gaan. En de literatuur die er is, richt zich veelal op één enkel aspect van WOM (bijv. opinieleiderschap, de relatie tussen tevredenheid en WOM,
14
de effecten van WOM of de rol van Internet bij WOM). De effecten en kanalen van WOM hebben hierbij het meeste aandacht gekregen; de oorzaken een stuk minder. Of, zoals Anderson in 1998 concludeerde: “In particular, the antecedents of WOM have seldom received direct attention” (p. 6). Deze scriptie richt zich dan ook op drie zaken. Allereerst zal een overzicht gegeven worden van de belangrijkste literatuur op het gebied van WOM. Er zal gekeken worden of de verschillende antecedenten van WOM, die uit deze literatuur naar voren komen, in één model samen te brengen zijn. Daarna wordt dit model in een empirisch onderzoek als geheel getoetst. Op basis van de gegevens uit zowel de literatuurstudie als het empirisch onderzoek zal geprobeerd worden een antwoord te vinden op de vraag: “op basis van welke factoren is de kans te bepalen, dat iemand positieve WOM over een bedrijf, merk, product of dienst zal verspreiden?”. Ten slotte zal worden gekeken of de personen bij wie deze kans hoog is, te segmenteren zijn op basis van demografische variabelen of mediagebruik. In het volgende hoofdstuk komen de theoretische inzichten over WOM aan bod. In hoofdstuk 3 wordt vervolgens de opzet van het empirisch onderzoek beschreven en wordt de hoofdvraag verder uitgewerkt en geoperationaliseerd. In hoofdstuk 4 worden de resultaten van dit onderzoek besproken. Hoofdstuk 5 zal tenslotte bestaan uit een conclusie, een beschrijving van de beperkingen van het onderzoek en een discussie over de implicaties van dit onderzoek voor de wetenschap en communicatiepraktijk.
15
2 THEORIE Het doel van dit hoofdstuk is om aan de hand van eerder onderzoek een model over Word-of-Mouth op te stellen, dat als leidraad kan dienen voor het empirisch onderzoek in het tweede deel van deze scriptie. Om uiteindelijk een antwoord te kunnen vinden op de hoofdvraag van deze scriptie, komen in het model de variabelen te staan, die van belang zijn bij het beoordelen van de kans dat een persoon positieve Word-of-Mouth over een bedrijf, merk, product of dienst zal verspreiden. Deze kans (de ‘likelihood to recommend’), vormt het kernconstruct van het in deze scriptie beschreven onderzoek. Er zal worden beargumenteerd dat de likelihood to recommend afhankelijk is van drie typen factoren: de status van de persoon (geloofwaardigheid), zijn of haar houding tegenover het bedrijf, merk of product (bereidheid) en zijn of haar toegang tot een netwerk (toegang). Met andere woorden, er wordt verondersteld dat WOM wordt verspreid door mensen die geloofwaardig een boodschap willen en kunnen verkondigen. In alle wetenschappelijke onderzoeken over WOM die tot nu toe bekend zijn, is steeds een van deze drie factoren onderzocht (zie voor een overzicht o.a.: Harrison-Walker, 2001; Brown et al., 2005). Maar een geïntegreerd model, waarin de relatieve importantie van deze factoren onderzocht wordt is, voor zover ik na heb kunnen gaan, nog niet opgesteld. Om tot dit model te komen moet eerst de ontwikkeling van de definitie van WOM door de jaren heen beschreven worden (§2.1). Hieruit is af te leiden welke communicatie wel en niet onder Word-of-Mouth valt en hoe het concept meetbaar te maken is. In de drie paragrafen die hierop volgen, wordt gekeken naar de drie typen factoren die samen de likelihood to recommend bepalen. In §2.2 worden de persoonsfactoren die de geloofwaardigheid van een persoon bepalen nagegaan. In §2.3 worden de factoren beschreven, die de bereidheid tot het verspreiden van WOM bepalen. De beschikbare kanalen, via welke iemand zijn of haar boodschap kan verkondigen, en de rol van toegang tot deze kanalen komen in §2.4 aan bod. Per type factoren zal worden beschreven wat hun onderlinge relaties zijn en welke theoretische assumpties er te maken zijn over hun invloed op WOM. In de laatste paragraaf van dit hoofdstuk zullen alle theoretische bevindingen samengebracht worden in één model, waarmee de kans op positieve WOM bepaald kan worden (§ 2.5). Hierbij moet overigens aangetekend worden, dat in het empirische deel van dit onderzoek voor de volledigheid ook naar de kans op negatieve Word-of-Mouth gekeken zal worden.
16
2.1 Wat is Word-of-Mouth? Zonder ook maar één artikel gelezen te hebben, kan bijna iedereen zich waarschijnlijk iets voorstellen bij WOM. Desgevraagd, zullen de meeste mensen een beschrijving geven die niet ver van de observeerbare werkelijkheid afstaat; WOM heeft in ieder geval iets met interpersoonlijke communicatie te maken. Communicatie, omdat het om informatieoverdracht of beïnvloeding gaat en interpersoonlijk, omdat het van de ene naar de andere persoon plaatsvindt. Na bestudering van ruim 30 jaar (wetenschappelijke) literatuur over WOM, blijkt het echter een ingewikkeld concept te zijn. In de volgende paragrafen worden achtereenvolgens de definitie, de karakteristieken en de meetmethoden van WOM besproken, gevolgd door een kort overzicht van manieren om WOM te sturen.
2.1.1 Definities van Word-of-Mouth De eerste echte definitie van WOM stamt uit 1967 en is afkomstig van Johan Arndt, destijds professor of business aan Columbia University: “Oral person-to-person communications between a receiver and a communicator, whom the person percieves as non-commercial, regarding brand, product or a service” (In: Stokes & Lomax, 2001, p. 1). In deze definitie vallen twee zaken op; twee redenen waarom deze definitie niet langer een juist beeld van de werkelijkheid geeft. Dit zegt niets over de kwaliteit van de definitie, maar laat duidelijk zien waarom de sociale veranderingen, zoals beschreven in hoofdstuk 1, een herziening van de definitie noodzakelijk maken. Ten eerste gaat het om gesproken communicatie die van individu naar individu plaatsvindt. Het is de vraag of dit vandaag de dag nog opgaat. De informatieoverdracht en beïnvloeding kan evengoed via geschreven kanalen plaatsvinden en het internet biedt de mogelijkheid om een mening naar meer dan een persoon tegelijk over te brengen (Buttle, 1998; Vilpponen, Winter & Sundqvist, 2006). Ten tweede moeten er, volgens de definitie, een identificeerbare zender en ontvanger zijn. Ook dit lijkt volgens meer recent onderzoek niet geheel te kloppen. Niet alleen is in een gesprekssituatie lang niet altijd een duidelijke rolverdeling te vinden (Bone, 1992); ook laat onderzoek naar opinieleiders zien dat informatieverstrekkers vaak ook zelf informatiezoekers zijn (o.a. Feick & Price, 1987; Slama & Williams, 1990). Wat wel interessant is aan de definitie van Arndt, is dat de bron van informatie door de ontvanger gezien moet worden als niet-commercieel. Hiermee was Arndt zijn tijd flink vooruit: als de bron van informatie alleen gezien hoeft de worden als niet-commercieel, dan laat dit de mogelijkheid open dat de bron wel degelijk commercieel is. Dus niet alleen is WOM te sturen, het is zelfs pro-actief in te zetten als communicatiekanaal (Stokes & Lomax, 2001).
17
De definitie van Paula Bone, die in de jaren ’90 veel onderzoek deed naar WOM, houdt rekening met beide genoemde kritiekpunten. Zij ziet WOM als: “an exchange of comments, thoughts and ideas among two or more individuals, in which none of the individuals represent a marketing source” (Bone, 1992, p. 579). Op deze manier gesteld, weet Bone succesvol de veranderende werkelijkheid in Arndt’s definitie in te passen: het is een uitwisseling van informatie tussen twee of meer individuen, via een niet nader gedefinieerd kanaal. Het probleem van de definitie van Bone is echter dat zij de gepercipieerde onafhankelijkheid van de bron vervangt door feitelijke onafhankelijkheid. Een andere invalshoek, die juist vooral rekening houdt met deze onafhankelijkheidsperceptie, is het definiëren van WOM vanuit haar verschil met traditionele reclame. “WOM differs from [advertising] in its lack of boundaries [...] WOM involves the exchange of ephemeral [vertaling: vluchtige] oral or spoken messages between a contagious source and a recepient who communicate in real life. Consumers are not assumed to create, revise and record pre-written conversational exchanges about products and services. Nor do they ordinarily use poetry of song to discuss consumption. Finally, WOM communication vanishes as soon as it is uttered, for it occurs in a spontaneous manner and then dissapears” (Stern, 1994, p.7). Net als de definitie van Arndt, is Stern’s definitie ook overduidelijk opgesteld in een tijdperk waarin het internet nog volop in ontwikkeling was. En zo uitvoerig en litterair als de definitie van Stern, zo eenvoudig is het commentaar van Buttle, 4 jaar later: “WOM, however, need not necessarily be brand, product or service focused. It may be organization focused. Neither in this electronic age need WOM be face to face, direct, oral or ephemeral. [...] Perhaps all that distinguishes WOM is that it is uttered by sources who are assumed by receivers to be independent of corporate influence” (Buttle, 1998, p. 243). Het lijkt, kortom, het meest logisch om de definities van Arndt, Bone en Buttle met elkaar te combineren, zoals Harrison-Walker in 2001 deed: “WOM may be defined as informal, person-to-person communication between a percieved non-commercial communicator and a receiver regarding a brand, a product, an organization or a service” (Harrison-Walker, 2001, p. 63). En het kan nog simpeler, zoals de Word Of Mouth Marketing Association (WOMMA) voorstelt: “Word-of-Mouth is the act of consumers providing information to other consumers” (WOMMA, 2005, p.2). Echter, in de definitie van Walker staat person-to-person, hetgeen voorbijgaat aan de reikwijdte van het internet. De definitie van de WOMMA stuit op een ander probleem: wat is de definitie van consumer? Het lijkt dat de WOMMA en Harrison-Walker hetzelfde bedoelen, namelijk dat de communicatie tussen ‘gelijken’ plaatsvindt.
18
Vandaar dat in het vervolg van dit onderzoek een aangepaste versie van de definitie van Harrison-Walker wordt gebruikt: WOM is informal, person-to-person communication between a percieved non-commercial communicator and one or more receivers regarding a brand, a product, an organization or a service. Of in het Nederlands: WOM is informele communicatie van persoon tot persoon, tussen een schijnbaar niet-commerciële zender en één of meerdere ontvangers over een merk, product, organisatie of dienst.
2.1.2 Karakteristieken van Word-of-Mouth In het onderzoek naar WOM zijn verschillende predikaten opgekomen, waarmee WOM als fenomeen beschreven kan worden. Deze zijn grofweg in twee typen in te delen: karakteristieken van de inhoud en karakteristieken van het proces van WOM. Het onderzoek naar de inhoud van WOM richt zich op de volgende karakteristieken (gebaseerd op Buttle, 1998 en Stokes & Lomax, 2001): • Valentie: WOM kan positief of negatief zijn. Positieve WOM vindt plaats wanneer iemand positief commentaar verspreidt over een bedrijf, merk, dienst of product. Ook het aanraden van bepaalde producten of diensten valt onder positieve WOM. Het verspreiden van negatieve berichten en het afraden van producten of diensten is negatieve WOM. Belangrijk hierbij is dat het niet verspreiden van WOM niet als
negatieve WOM gedefinieerd wordt en dat positieve en negatieve WOM elkaar niet uitsluiten. Het is dus mogelijk dat iemand zowel positieve als negatieve WOM verspreidt. En van iemand die geen positieve WOM verspreidt, kan niet voorspeld worden dat hij dus negatieve WOM verspreidt. In dit onderzoek wordt daarom, naast de likelihood to recommend, ook naar de kans op het verspreiden van negatieve
WOM gekeken. • Frequentie: omdat positieve en negatieve WOM allebei in meer of mindere mate kunnen voorkomen is ook de frequentie van WOM van belang. Frequentie is de mate waarin iemand positieve dan wel negatieve boodschappen communiceert. De hoeveelheid ontvangers is hierbij niet van belang. • Volume: Hierbij gaat het om de reikwijdte van de boodschap die verspreid wordt. Het volume van WOM wordt gedefinieerd als het aantal toehoorders dat door een bepaalde boodschap bereikt wordt. Kortom, de totale hoeveelheid WOM wordt gedefinieerd als ‘frequentie maal volume’. Omdat in dit onderzoek de intenties en het gedrag van de zender worden gemeten en er geen gegevens over de feitelijke toehoorders zijn, kunnen echter alleen uitspraken over de frequentie gedaan worden.
19
• Richting: De richting van WOM heeft betrekking op de keuze van de zender voor een bepaalde ontvanger of groep ontvangers en zondoende ook het kanaal via welke de WOM verspreid wordt. Voor dit onderzoek is vooral het onderscheid tussen gesproken en elektronische WOM van belang. De proceskant van WOM is lastiger te karakteriseren, dan de inhoud van WOM. Uit eerder onderzoek blijkt hier sprake te zijn van een serie tweedelingen. Deze worden hieronder beschreven (gebaseerd op Buttle, 1998 en Stokes & Lomax, 2001, tenzij anders vermeld): • Input / Ouput: Het belangrijkste onderscheid binnen het onderzoek naar Word-of- Mouth is of er gekeken wordt naar WOM als bron van informatie voor het keuze of aankoopproces (input), of naar WOM als uitkomst van een aankoop of ander contact met het bedrijf, merk, product of de dienst (ouput). Bone voegt hier tevens aan toe dat WOM ook invloed heeft op de productiepercepties na het gebruik (Bone, 1995). Dit onderzoek heeft betrekking op output-WOM, aangezien er gekeken wordt naar de motieven om WOM te verspreiden, niet om WOM te ontvangen. Bovendien wordt het effect van input-WOM als aangetoond beschouwd (zie hoofdstuk 1). • Gevraagd / ongevraagd: WOM kan van gewone consumenten komen, of van experts; van vrienden, familie of collega’s; en van een gesprek aan de koffietafel tot een aanbeveling op een consumenten-site. De ‘keuze’ voor een bepaalde bron van advies, heeft vaak te maken met de kwestie of het advies gevraagd of ongevraagd gegeven wordt. Voor de verstrekker van informatie is de keuze van het kanaal ook afhankelijk van de mate waarin informatie spontaan of gevraagd gegeven wordt. In dit onderzoek worden zowel gevraagde als ongevraagde WOM gemeten. • Gestuurd / niet gestuurd: Zoals in de inleiding uitgebreid beschreven, zijn bedrijven steeds vaker op zoek naar manieren om WOM te sturen. Theoretisch levert dit twee typen WOM op. Allereerst is het mogelijk dat iemand volledig uit zichzelf, gevraagd of ongevraagd, een positieve boodschap verspreidt. Daarnaast is het echter vaak zo dat bedrijven potentiële opinieleiders opzoeken en belonen voor het verspreiden van positieve WOM (Zie o.a.: Dye, 2000; Thomas, 2004; WOMMA, 2005). In de volgende paragraaf zal een overzicht gegeven worden van manieren om WOM te beïnvloeden. Verder richt dit onderzoek zich voornamelijk op ongestuurde WOM, om zo een zuivere maat voor de likelihood to recommend te vinden. Dat personen die laag scoren op deze maat vervolgens gestimuleerd kunnen worden, staat echter buiten kijf. • Gedrag / intentie: net als bij onderzoek naar persuasieve communicatie, kan er bij WOM onderzoek onderscheid gemaakt worden tussen WOM intentie en feitelijk WOM gedrag. Dit onderzoek richt zich op beide, waarbij de methode van Brown en zijn collega’s (2005) wordt toegepast.
20
2.1.3 Word-of-Mouth als afhankelijke variabele In de loop der jaren zijn er veel verschillende methoden opgesteld om WOM te meten. Deze methoden zijn uiteenlopend zowel qua uitvoering als qua construct dat zij meten. Hoewel de keuze voor een bepaalde methode op het eerste gezicht soms wat arbitrair lijkt, kan er toch een duidelijke lijn in aangebracht worden. De uiteindelijke selectie van een onderzoeksmethode kan gebaseerd worden op een serie eenvoudige keuzes. Hieronder worden deze keuzes gepresenteerd, samen met voorbeelden uit de literatuur. Deze leiden uiteindelijk tot een taxonomie van meetmethoden voor Word-Of-Mouth. KEUZE 1: Netwerkanalyse of WOM als afhankelijke persoonsvariabele De eerste keuze die gemaakt moet worden, is of men een communicatienetwerk bloot wil leggen of de karakteristieken van personen wil onderzoeken. Kiest men voor het eerste, dan zal men gaan onderzoeken welke personen informatie over een bepaald bedrijf, merk of product naar anderen hebben verspreid, gedurende een vastgestelde periode. Kiest men voor het tweede, dan worden personen direct gevraagd om hun eigen WOM gedrag aan te geven (Harrisson-Walker, 2001). KEUZE 2.1: Elektronische of schriftelijke netwerkanalyse Sinds de opkomst van internet, is netwerkanalyse een stuk eenvoudiger geworden. Omdat WOM via internet, ook wel eWOM genoemd (Vilpponen et al., 2006), geschreven en meestal gearchiveerd is, zijn communicatiestromen relatief gemakkelijk te traceren. Men kan bijvoorbeeld conversaties in nieuwsgroepen volgen (Godes & Mayzlin, 2004) of het gedrag van bezoekers van discussiefora analyseren (Fong & Burton, 2006). Dellarocas beschrijft in zijn artikel “The digitization of word-ofmouth” een serie onderzoeken naar het feedbacksysteem van veilingsite Ebay (2003). In 1986 publiceerden Brown en Reignen echter al een onderzoek naar sociale verhoudingen en WOM-netwerken. Zij vroegen mensen om aan te geven van wie zij hun informatie gekregen hadden, in dit geval aanbevelingen van pianoleraren. De verstrekkers van informatie kregen vervolgens een vragenlijst toegestuurd (Brown & Reignen, 1986). Een soortgelijk onderzoek werd in 1995 uitgevoerd onder kopers van videorecorders, om de verhouding tussen informatieverstrekkers en informatiezoekers te analyseren (Yale & Gilly, 1995). Het voordeel van een netwerkanalyse voor onderzoek naar WOM is, dat het een goed beeld geeft van feitelijke informatiestromen. Het onvermijdelijke nadeel is dat netwerkanalyse meestal over langere tijd uitgevoerd wordt en het vaak een tweetrapsproces betreft van identificeren en benaderen. Daarnaast vormt WOM in dergelijk onderzoek een categorie op basis waarvan respondenten ingedeeld kunnen worden (wel deelname / geen deelname) in plaats van de afhankelijke variabele
21
(Harrison-Walker, 2001). Vandaar dat voor dit onderzoek netwerkanalyse niet de geschikte methode lijkt te zijn. KEUZE 2.2: Feitelijke WOM of WOM intentie als afhankelijke variabele. Kiest men ervoor om WOM als afhankelijke variabele van een serie persoonskarakteristieken te onderzoeken, zoals in dit onderzoek gebeurt, dan staat men weer voor een andere keuze: gaat het om feitelijke WOM, om WOM intentie of om allebei? KEUZE 3.1: Frequentie of volume van WOM WOM gedrag kan op twee manieren via een vragenlijst gemeten worden. Ten eerste kan men vragen naar het volume van de gecommuniceerde boodschap. Zo vraagt Anderson (1998) naar het aantal personen waarmee iemand een recente productervaring heeft besproken. Het is echter ook mogelijk om naar de frequentie te vragen. KEUZE 3.1.1: Frequentie via enkelvoudige of meervoudige schaal. Frequentie kan onderzocht worden door middel van een enkelvoudige ja/nee vraag (“heb je [X] aan iemand anders aangeraden?”. Wagenheim & Bayon, 2000) of een meervoudige likertschaal. Zo onderzoeken Richins en Root-Shaffer met een meervoudige schaal drie verschillende typen WOM (1988) en gebruiken Harrison-Walker (2001) en Brown en zijn collega’s (2005) een meervoudige Likertschaal om verschillende aspecten van het WOM gedrag zeer precies te meten. KEUZE 3.2: WOM intentie via enkelvoudige of meervoudige schaal. Ook WOM intentie is via een enkelvoudige of meervoudige likertschaal te meten. In een enkelvoudige schaal wordt meestal gevraagd naar de waarschijnlijkheid dat iemand een bepaald merk, product of een bepaalde dienst zal aanraden (Headly & Miller, 1993; Hartline & Jones; 1996). In een meervoudige schaal wordt de zelfde vraag gesteld, uitgesplitst in meerdere items. Een meervoudige schaal wordt ook hier door Brown en zijn collega’s gekozen, om het concept preciezer te meten (2005). Wanneer men bovenstaande inzichten combineert, kunnen deze grafisch worden weergegeven in een taxonomie van meetmethoden voor Word-Of-Mouth (Figuur 3). Hierbij moet vermeld worden dat in alle typen onderzoek specifieke kenmerken kunnen worden meegerekend , zoals valentie, richting en de mate waarin de informatie gevraagd of ongevraagd gegeven wordt. Het empirische onderzoek in deze scriptie is gebaseerd op het meten van feitelijke WOM en WOM intentie door middel van een meervoudige schaal. De verantwoording hiervoor en een beschrijving van de precieze constructie van de schalen die in het onderzoek gebruikt zijn, volgen in hoofdstuk vier.
22
Figuur 3 Taxonomie van meetmethoden voor Word-Of-Mouth.
2.1.4 Het sturen van Word-of-Mouth In veel moderne (management)literatuur over WOM ontstaat nog wel eens verwarring over WOM als uitkomst van een bewust sturingsproces en WOM als benaming voor het bewuste sturingsproces zelf (zie voor een overzicht: WOMMA, 2005; Sodderland, 2005; Janssen 2006). Om dit tegen te gaan, maakt de Word-Of-Mouth Marketing Organisation onderscheid tussen Word-of-Mouth en Word-of-Mouth Marketing, waarbij het laatste wordt gedefinieerd als: “Giving people a reason to talk about your products and services and making it easier for that conversation to take place” (WOMMA, 2005, p.2). De strategieën waarmee dit bereikt kan worden hebben in de afgelopen jaren allen hun weg naar het vakjargon gevonden. Een aantal van de meest voorkomende zijn: buzz marketing, viral marketing, seeding, community marketing, influencer marketing, referral marketing en stealth marketing.
23
Buzz marketing wordt vaak gezien als synoniem voor WOM marketing. Zo schrijft Rosen: “Buzz is all the word-of-mouth about a brand. It’s the aggregate of all person-to-person communication about a particular product, service or company at any point in time” (Rosen, 2000, p. 7). Maar zoals hierboven beschreven kan buzz ook gezien worden als een onderdeel van een WOM marketing strategie: “Using high-profile entertainment or news to get people to talk about your brand” (WOMMA, 2005, p. 3) of “[...] het uitlokken van gesprekken over een merk of product door een opvallend, shockerend of boeiend evenement te organiseren” (Sodderland, 2005). Ook viral marketing wordt (te) vaak als synoniem voor WOM gebruikt: “[...] the process of encouraging honest communication among consumer networks” (Phelps, Lewis, Mobilio, Perry & Raman, 2004, p. 334). Als strategie gaat het echter om een specifiek middel: “Creating entertaining or informative messages that are designed to be passed along in an exponential fashion, often electronically or by email” (WOMMA, 2005, p.3). De overeenkomst tussen buzz en viral is dus, dat er geen direct contact met het werkelijke product hoeft te zijn. Word-ofMouth is vervolgens een mogelijke, maar niet noodzakelijke uitkomst van beide strategieën. Van de overige strategieën is het eenvoudiger te zien, dat zij slechts een middel zijn. Aan de hand van de beschrijving van de WOMMA (2005), kunnen zijn als volgt gekarakteriseerd worden: • Seeding: het doelbewust uitdelen van het juiste product, op het juiste moment, aan de juiste mensen om zo het gesprek over een product op gang te brengen (bijv. het uidelen van digitale camera’s aan bekende fotografen). • Community marketing: het bij elkaar brengen van personen die waarschijnlijk hun interesse in een product, dienst, merk of bedrijf delen en het faciliteren van communicatie tussen deze personen (bijv. het starten van een online gebruikersforum). • Influencer marketing: het identificeren van personen die de mogelijkheid hebben om de mening van anderen te beïnvloeden en doelbewust de communicatie op deze personen aanpassen (bijv. een brand event organiseren dat alleen voor een bepaalde groep trendsetters toegankelijk is). • Referral marketing: Het creëren van wegen via welke tevreden klanten het product of de dienst aan vrienden of bekenden kunnen doorspelen (bijv. het bijvoegen van een bon in de krant waarmee iemand een vriend(in) een proefabonnement cadeau kan geven).
24
• Stealth marketing: Dit betreft een onethische vorm van WOM marketing waarbij actief alle middelen worden ingezet om mensen te bedriegen over de betrokkenheid van een organisatie in de communicatie (bijv. het inhuren van mensen die in een café luider dan nodig met elkaar praten over een drankje dat zij lekker vinden).
2.2 Geloofwaardigheid: opinieleiderschap en andere persoonsfactoren Het eerste type factoren, dat bepalend is voor de likelihood to recommend, heeft te maken met de status van een persoon. Zoals beschreven in de inleiding, is het onderzoek naar WOM ooit begonnen met de ontdekking van het begrip opinieleiders, door Lazarsfeld en zijn collega’s (Lazarsfeld et al., 1944). Vandaag de dag blijkt uit diverse studies dat opinieleiderschap nog altijd een van de kernfactoren is bij het voorspellen van WOM gedrag en intentie, zowel in de wereld van de gesproken als de elektronische WOM (zie o.a. Engelland, Hopkins & Larson, 2002; Lyons & Henderson, 2005). Het construct ‘opinieleiderschap’ blijkt op zichzelf echter niet voldoende kracht te bezitten, om de rol van invloed en expertise bij WOM processen volledig te verklaren. Vandaar dat in de loop der jaren onderzoek is gedaan naar andere, gerelateerde concepten als early adopters (Rogers, 2003), market mavens (Feick & Price, 1987) en network hubs (Rosen, 2000). Ook is onderzoek gedaan naar de antecedenten van opinieleiderschap, zoals betrokkenheid bij de productcategorie (Richins & Root-Shaffer, 1988). Hieronder zal eerst het concept ‘opinieleider’ wat uitgebreider beschreven worden, samen met een beschrijving van de aanverwante concepten early adopter, market maven en network hub. Vervolgens zal het begrip ‘betrokkenheid’ en haar rol als antecedent van opinieleiderschap worden behandeld. Ten slotte wordt kort ingegaan op de meetbaarheid van opinieleiderschap en mavenschap.
2.2.1 Wat zijn opinieleiders? In 1944 schreven Lazarsfeld, Berelson en Gaudet: “Common observations and many community studies show that in every area and for every public issue, there are certain people who are most concerned about the issues as well as most articulate about it. We call them the ‘opinion leaders’” (p. 49). Deze vroege definitie bevatte nog geen beinvloedings-component. Echter, opinieleiders zijn geïnteresseerd in een bepaald onderwerp en spreken erover, maar men kan verwachten dat zij vanuit een bepaalde status of expertise ook in staat zijn om anderen te beïnvloeden. In een later artikel voegden Berelson, Lazarsfeld en McPhee dan ook een expliciete beinvloedingscomponent toe. Daarnaast plaatsten zij dit proces met nadruk in een informele context (Berelson et al.; 1954).
25
Ook in latere definities van opinieleiderschap komt meestal terug dat zij een combinatie van kennis en invloed bezitten (Feick & Price, 1987). Er wordt hierbij meestal verondersteld, dat deze kennis voortkomt uit een hoge mate van interesse in en betrokkenheid bij een specifieke productcategorie. Categoriebetrokkenheid is de mate waarin een bepaalde productcategorie als relevant beschouwd wordt door een persoon (Richins & Root-Shaffer, 1988). Deze interesse leidt er bovendien toe dat informatieverstrekkers vaak ook zelf informatiezoekers zijn. Dit uit zich bijvoorbeeld in hun mediagebruik (Slama & Williams, 1990; Rosen, 2000). Rosen voegt hier aan toe dat sommigen opinieleiderskwaliteiten kunnen krijgen op basis van hun sociale status. Feitelijke kennis is dan van ondergeschikt belang (2000).
2.2.2 Early adopters als opinieleiders De bekendste onderzoeker naar opinieleiderschap en aanverwante concepten is waarschijnlijk Everett Rogers. Zijn boek “The Diffusion Of Innovations” verscheen in 1962 en is inmiddels in de vijfde druk verschenen (Rogers, 2003). Zijn idee van opinieleiders is ontstaan bij het beschrijven van de manier waarop nieuwe innovaties in bijvoorbeeld de landbouw en de industrie zich verspreiden. Sleutelpersonen in dit proces bezitten volgens Rogers een hoge mate van opinieleiderschap: “[...] The degree to which an individual is able to influence other individuals’ attitudes or overt behavior informally in a desired way with relative frequency” (p. 27). In het diffusieproces onderscheidt Rogers 5 adoptieniveaus. Bij ieder niveau hoort een groep mensen, waarvan de omvangsverhoudingen ongeveer volgens een normaalverdeling verlopen (zie Figuur 4): innovators, early adopters, early majority, late majority en laggards. De verdeling van deze groepen is volgens Rogers over iedere willekeurige populatie ongeveer gelijk. In het figuur is dit aangegeven door de grenzen tussen de groepen aan te geven in de afstand in standaarddeviaties (sd) tot het gemiddelde (x-) van de populatie in kwestie. Ter verduidelijk zijn ook de percentages (%) vermeld. De mate van opinieleiderschap verschilt tussen deze groepen volgens een continuüm: “Influence is a matter of degree and should properly be viewed as a continuous variabele, rather than a dichotomy of leaders and followers” (p. 226). Innovators vormen de eerste groep. Zij zijn haast geobsedeerd door avontuurlijkheid en zijn zeer sterk geïnteresseerd in nieuwe ideeën, ontwikkelingen en producten. Het zijn mensen die van risico’s houden, graag voorop willen lopen en bereid zijn om soms een tegenslag te incasseren. Innovators zijn belangrijk in het diffusieproces, vanwege hun kwaliteit om nieuwe ideeën in een sociaal systeem te introduceren. Zij zijn echter niet altijd opinieleiders (Rogers, 2003). Sommige innovators zijn in zulke hoge mate op zoek naar exclusiviteit, dat zij zelfs diffusie kunnen remmen. Voor onderzoek naar WOM is dit dus lang niet altijd de belangrijkste groep (Rosen, 2000).
26
Early adopters zijn, meer dan innovators, geïntegreerd in een lokaal sociaal systeem. Dit zijn de mensen waar naar gekeken wordt; die een voorbeeldfunctie vervullen. Omdat de early adopters minder ver van ‘de massa’ afstaan dan de innovators, spelen zij een belangrijke rol bij het activeren van een grote groep mensen. Zij worden vaak gerespecteerd door hun sociale omgeving en zijn in staat om onzekerheid weg te nemen. Het wekt dan ook geen verbazing dat in deze categorie de mate van opinieleiderschap het hoogst is. De early majority en de late majority vormen de twee middengroepen, waarbij de early majority nieuwe ideeën net iets sneller dan gemiddeld zal opnemen. De late majority is de groep die innovaties net langzamer dan de gemiddelde persoon een innovatie aanvaardt. Samen vormen deze groepen tweederde van de totale populatie. Dit is de kritische massa die bepaalt of een innovatie wel of niet een succes wordt. Deze groepen zijn het meest ontvankelijk voor Word-of-Mouth, om hun onzekerheid over adoptie te reduceren, maar zullen ook onderling een hoge mate van invloed op elkaar uitoefenen. De laggards vormen de laatste groep. Zij hebben relatief kleine sociale cirkels en zijn in de regel zeer conservatief. Sterker nog, zij verzetten zich vaak tegen vernieuwing. Het valt te begrijpen dat de mate van opinieleiderschap in deze groep het laagst is (Rogers, 2003).
Figuur 4 De vijf adoptieniveaus van Rogers (2003, p. 281).
2.2.3 Het ontstaan van het begrip market maven Eind jaren ’80 ontstond bij twee wetenschappers aan de universiteit van Pittsburgh het idee dat er een type opinieleider moest bestaan, dat niet gebonden was aan opinieleiderschap in één duidelijk afgebakende productcategorie. Deze opinieleiders zouden geen betrokkenheid bij een specifieke categorie hebben, maar een algemene betrokkenheid bij ‘de markt’. De wetenschappers baseerden zich hierbij op onderzoek over window shopping en andere vormen van algemeen winkelgedrag. Zij wilden het concept ontwikkelen van: “a marketplace influencer whose influence is based not on knowledge or expertise in particular product categories, but rather on more general knowledge and experience with markets” (Feick & Price, 1987, p. 83)
27
Deze persoon werd de market maven genoemd en het bestaan ervan werd empirisch aangetoond (Feick & Price, 1987; Higie, Feick & Price, 1987). Het woord maven komt overigens uit het Jiddisch (mevyn) en betekent: “one who is experienced or knowledgeable” (MerriamWebster, 2006). De Nederlandse vertaling zou “expert”, moeten zijn, maar deze vertaling brengt de categorieonafhankelijkheid niet goed tot uiting. Vandaar dat in deze scriptie het Engelse begrip maven als Nederlandse term gebruikt wordt. Market mavens zijn vergelijkbaar met opinieleiders in de zin dat zij hun invloed verkrijgen door kennis en expertise. Het verschil zit erin dat deze kennis en expertise niet productspecifiek is. Deze groep mensen hoeft niet noodzakelijkerwijs vroege gebruiker van een product te zijn. Sterker nog, zij hoeven het product niet eens feitelijk gebruikt te hebben. Vaak gebruiken zij massamediale bronnen om aan hun informatie te komen (Higie et al., 1987). Het kan natuurlijk wel zo zijn, dat een market maven door de kennis die hij opdoet opinieleiderskwaliteiten verkrijgt of zelf gebruiker van het product wordt. Uit onderzoek blijkt bovendien dat market mavens een hoge mate van WOM gedrag vertonen. Soms zijn zij zelfs actief op zoek naar informatie die henzelf niet zozeer interesseert, maar die zij nuttig achten voor eventuele latere sociale interactie (Feick & Price, 1987). Diverse onderzoeken ondersteunen de hypothese dat mavenschap een antecedent vormt voor opinieleiderschap (Feick & Price, 1987; Higie et al., 1987; Slama & Williams, 1990). In een recent onderzoek toetsten Engelland en zijn collega’s direct de hypothese dat personen die hoog scoren op mavenschap ook hoog scoren op opinieleiderschap. Deze hypothese kon op basis van de resultaten niet verworpen worden en dus mag aangenomen worden dat deze connectie bestaat (Engelland et al., 2002).
2.2.4 Network hubs: opinieleiders met een groot bereik Een ander type invloedrijk persoon is de network hub, beschreven door Rosen (2000). Zoals gezegd hoeft een network hub volgens Rosen niet altijd invloedrijk te zijn op basis van expertise (een expert hub), maar kan dit ook op basis van sociale status (een social hub). Zo bezien, heeft dit concept meer gemeen met de market maven dan met de opinieleider. Rosen koppelt daarnaast ook echter het bereik van de boodschap aan de mate van invloed Rosen definieert network hubs als: “individuals who communicate with more people about a certain product than the average person does” (p. 43). Belangrijk is hierbij op te merken dat communicating with more people iets anders is communicating more with people. Het bereik van de WOM wordt dus duidelijk in de definitie betrokken.
28
Op basis van onder andere het hiervoor genoemde boek van Rogers en zijn eigen inzichten beschrijft hij 6 eigenschappen van network hubs. Ze zijn vaak bovengemiddeld snel op de hoogte van nieuwe ontwikkelingen en gebruiken deze kennis ook. Ze zijn vaak deel van een bovengemiddeld groot sociaal netwerk. Ze reizen veel en zijn hongerig naar nieuwe informatie. Ze vertonen aanzienlijk meer WOM gedrag dan anderen en ze staan open voor meer mediaboodschappen dan gemiddeld. Ze lezen vooral veel kranten en tijdschriften (Rosen, 2000). In dit onderzoek zal verder het concept network hub niet gebruikt worden. Ten eerste, omdat er teveel ambiguïteit bestaat over de relatie tussen network hubs enerzijds en mavens en opinieleiders anderzijds. Rosen definieert een hub als een soort opinieleider, terwijl zij meer weg lijken te hebben van mavens. Ten tweede wordt in dit onderzoek de grote van het netwerk als aparte antecedent van WOM behandeld, omdat hiermee de online component van WOM beter beschreven wordt (zie paragraaf 2.4). Het is echter weldegelijk interessant om te zien dat de relatie tussen expertise en WOM gedrag ook door Rosen bevestigd wordt.
2.2.5 Betrokkenheid als antecedent van WOM en opinieleiderschap Zoals hierboven al eerder beschreven, wordt betrokkenheid bij een productcategorie vaak gezien als antecedent van opinieleiderschap. De klassieke definitie van betrokkenheid komt uit het artikel “Measuring the Involvement Construct” van Zaichowsky: “[involvement is] a person’s percieved relevance of the object based on inherent needs, values and interests” (1985, p. 342). In een poging het werk van Zaichowsky up-to-date te maken, komen Bienstock en Stafford echter tot de conclusie dat involvement (betrokkenheid) niet te maken heeft met algemene relevantie, maar met persoonlijke relevantie. Zij nemen de definitie van Zaichowsky over, met toevoeging van het woord “personal” voor het woord “relevance”. Bovendien voegen zij toe, dat het betrokkenheids begrip ook op diensten van toepassing is en niet alleen op producten (Bienstock & Stafford, 2006). Een andere aanpassing van het begrip categoriebetrokkenheid komt van Richins en Bloch (1986). Zij maken onderscheid tussen tijdelijke betrokkenheid en voortdurende betrokkenheid. Tijdelijke betrokkenheid is een staat waarin de meeste consumenten op zijn minst even verkeren, vlak nadat zij een product hebben gekocht. Door een toegenomen hoeveelheid spanning bij de aankoop en eventuele cognitieve dissonantie, vertonen zij kenmerken die gerelateerd zijn aan betrokkenheid. Cognitieve dissonantie is een staat van spanning, die ontstaat als iemand twee cognities (ideeën, attitudes, overtuigingen of meningen) tegelijk heeft die psychologisch inconsistent zijn. Als men net een nieuwe auto heeft gekocht, zijn de cognities “ik heb een nieuwe auto” (positief ) en “ik heb net verschrikkelijk veel geld uitgegeven” (negatief ) (Aronson, 1999).
29
Voortdurende betrokkenheid duidt een stabiele staat aan, die moeilijk te veranderen is (Richins & Bloch, 1986). Ter verduidelijking: iemand die net een auto heeft gekocht zal een hoog tijdelijk betrokkenheids niveau hebben. Hij hoeft echter niet per se een autofreak te zijn. Autofreaks worden gekarakteriseerd door een hoog voortdurend betrokkenheidsniveau, ook als zij niet net een nieuwe auto hebben aangeschaft. De belangrijkste empirische connectie tussen betrokkenheid en WOM werd gelegd in 1988 door Richins en Root-Shaffer. Op basis van het onderscheid tussen tijdelijke en voortdurende betrokkenheid, keken zij naar de relaties tussen betrokkenheid, opinieleiderschap en WOM. Hun conclusie was vierledig. Ten eerste leidt tijdelijke betrokkenheid direct tot WOM gedrag, voornamelijk als het gaat om het vertellen over persoonlijke ervaringen en het reduceren van cognitieve dissontie (“Ik heb een nieuwe auto gekocht. Hij is heel duur, maar mijn vrienden vinden hem wel erg mooi”). Ten tweede leidt voortdurende betrokkenheid direct tot WOM gedrag, voornamelijk in de vorm van het verspreiden van productnieuws. Ten derde toonden zij aan dat voortdurende betrokkenheid leidt tot een hogere mate van opinieleiderschap. Tenslotte bevestigden zij nogmaals de hypothese dat opinieleiderschap tot verhoogde WOM activiteit leidt (Richins & Root-Shaffer, 1988). De relatie tussen voortdurende betrokkenheid en opinieleiderschap werd later door Venkatraman nogmaals bevestigd (1990).
2.2.6 Het meten van opinieleiderschap en mavenschap Over de manieren waarop concepten als opinieleiderschap onderzocht kunnen worden is eigenlijk weinig onenigheid. Rogers formuleert vier methoden (2003) en steeds één van deze vier is in alle hierboven genoemde onderzoeken terug te vinden. Deze vier methoden hebben allen hun voor- en nadelen en de keuze voor een methode is afhankelijk van zowel de doelen van het onderzoek als de beschikbare hoeveelheid tijd en geld. 1. De sociometrische methode: Bij deze methode gaat men op zoek naar informatieverstrekkers via informatiezoekers. Men vraagt simpelweg aan respondenten bij wie ze hun informatie halen (of hypothetisch zouden halen) betreffende een gegeven onderwerp. Hoe vaker een persoon genoemd wordt, hoe hoger zijn mate van opinieleiderschap. Dit is een zeer betrouwbare methode, omdat het om feitelijk opinieleiderschap gaat en personen met enige mate van grootheidswaan niet als opinieleiders aanmerkt. Het nadeel is echter dat een steekproef niet volstaat, maar dat een hele populatie onderzocht moet worden om een compleet beeld te krijgen. 2. Het gebruik van informanten: Het gebruik van informanten lijkt op de sociometrische methode. Hier wordt echter niet ieder lid van de populatie om zijn of haar bron gevraagd, maar wordt aan een aantal kenners van de populatie gevraagd
30
wie de opinieleiders zijn. Het nadeel is dat deze methode alleen goed werkt wanneer de informanten betrouwbaar zijn en zeer goed op de hoogte zijn van het gehele systeem. 3. Observatie: Het doen van observatie is de meest grondige methode van onderzoek naar opinieleiders. Bij deze methode wordt de onderzoeker zelf onderdeel van een sociaal systeem en identificeert hij de communicatiestromen. Hij legt deze vast en kan zo precies analyseren hoe de communicatie binnen het systeem verloopt. Het grote nadeel van deze methode is dat het zeer veel tijd kost en veel geduld vergt van de onderzoeker. Een ander nadeel is dat de leden van de onderzoekspopulatie zich mogelijk anders gaan gedragen als zij weten, dat zij geobserveerd worden. 4. Zelfbeoordeling: Deze methode werkt het beste wanneer men een steekproef van een populatie wil nemen. De respondenten vullen zelf een vragenlijst in, waarop hen gevraagd wordt om aan te geven in hoeverre zij zelf denken opinieleider te zijn. Het voordeel van deze methode is dat deze relatief eenvoudig is en makkelijk te integreren in ander onderzoek. Het nadeel is, logischerwijs, dat de onderzoeker afhankelijk is van de zelfkennis en oprechtheid van de respondenten. In dit onderzoek is gekozen voor de laatste methode. Dit, omdat een vragenlijst zich het beste leent voor dit onderzoek vanwege de hoeveelheid beschikbare tijd en geld en de specifieke onderzoeksvaardigheden van de auteur. In hoofdstuk 3 volgt een uitgebreide beschrijving van de schalen die in dit onderzoek gebruikt worden. Hierboven zijn de factoren die de status van een persoon bepalen in kaart gebracht. Ook zijn de onderlinge relaties blootgelegd, die op basis van eerder onderzoek verondersteld kunnen worden. Figuur 5 geeft een samenvatting weer van de theoretische verbanden die in het bovenstaande worden gelegd, met betrekking tot de invloed van opinieleiderschap, mavenschap en betrokkenheid op Word-Of-Mouth.
Figuur 5 De invloed van persoonsfactoren op WOM gedrag en intentie.
31
2.3 Bereidheid: de houding tegenover een bedrijf, merk, product of dienst Een geloofwaardige zender alleen, is echter niet genoeg om positief WOM gedrag te kunnen voorspellen. De zender moet ook bereid zijn om een positieve boodschap te verkondigen, los van het feit of deze geloofwaardig is. Deze bereidheid komt voort uit een positieve houding jegens een persoon tegenover het bedrijf, merk, product of dienst in kwestie. Ook om negatieve WOM tegen te gaan, is het daarnaast belangrijk om na te gaan hoe men over een bedrijf, merk, product of dienst denkt. In deze paragraaf zullen de factoren beschreven worden, die samen de houding van een persoon bepalen. Belangrijk is hierbij om van tevoren te vermelden dat het niet om een uitputtende lijst gaat. Er is specifiek gekozen voor die factoren, waarvan op basis van onderzoek verondersteld kan worden dat zij een aanzienlijke invloed op WOM gedrag en WOM intentie hebben. Deze factoren zijn: tevredenheid over het product of de dienst, de gepercipieerde nieuwheid van het product of de dienst en de relatie van een persoon met een merk of bedrijf. Hieronder zullen deze drie factoren afzonderlijk beschreven worden. Daarnaast zal gekeken worden naar eventuele onderlinge modererende en mediërende relaties.
2.3.1 Wat is tevredenheid? Tevredenheid kan worden gedefiniëerd als de uitkomst van een vergelijkingsproces tussen de gepercipiëerde prestaties van een product of dienst en eerdere verwachtingen over deze prestaties. Als de gepercipieerde prestaties beter zijn dan de verwachtingen, dan is men tevreden. Zijn de gepercipieerde prestaties beneden verwachting, is men ontevreden. De grootte van het verschil bepaalt vervolgens de mate van (on)tevredenheid (Oliver, 1997). Kwaliteit is een aan tevredenheid gelieerd construct. Ook bij het onderzoek naar kwaliteitsperceptie wordt vaak onderscheid gemaakt tussen verwachtingen en uitkomsten. Parasuraman, Zeithaml en Berry (1985) hebben onderzoek gedaan naar kwaliteitspercepties in de dienstensector. Ook zij gaan uit van de premisse dat gepercipieerde kwaliteit het resultaat is van het vergelijken van uitkomsten en verwachtingen. Daarnaast merken zijn op dat voor consumenten de kwaliteit van diensten moeilijker te evalueren is dan de kwaliteit van producten. Bij diensten wordt het proces van dienstverlening meegenomen in de evaluatie, naast de uitkomst van de dienstverlening. In een later onderzoek, maken dezelfde auteurs echter onderscheid tussen gepercipieerde kwaliteit en tevredenheid. Kwaliteit zou het karakter hebben van een attitude en daarmee een meer globale afweging zijn dan transactiespecifieke tevredenheid:“percieved service quality is a global judgement, or attitude, relating to the superiority of the service, whereas satisfaction is related to a specific transaction” (Parasuraman, Zeithaml & Berry, 1988, p. 16).
32
Bij nadere bestudering van hun data uit het eerdere onderzoek uit 1985 bleek ook, dat het mogelijk was dat mensen tevreden waren over een specifieke dienst, maar de dienstverlener niet een hoge kwaliteit toeschreven (Parasuraman et al. 1988). Toch lijkt dit een enigszins arbitrair onderscheid. Men zou de relatie tussen kwaliteit en tevredenheid ook kunnen omdraaien; mensen worden tevreden over een bepaalde dienstverlener, als deze hen keer op keer kwalitatief goede diensten aanbiedt. Zo nemen Brown, Barry, Dacin en Gunst in hun onderzoek de vraag op of mensen ‘tevreden zijn over de kwaliteit van de dienstverlener’ (2005). Kortom, het onderscheid tussen tevredenheid en kwaliteitsperceptie is iets wat verder onderzocht moet worden. Bij dit onderzoek zal verder gesproken worden over tevredenheid, omdat dit overeenkomt met het meeste (recente) onderzoek naar de antecedenten van WOM en de likelihood to recommend.
2.3.2 (On)tevredenheid als antecedent voor WOM De individuele mate van tevredenheid of ontevredenheid met een dienst of product, wordt vaak gezien als de sleutelantecedent voor WOM gedrag en intentie. Diverse onderzoeken, waaronder de allereerste ‘officiële’ studies naar WOM van Dichter (1966) en Arndt (1967), hebben het effect van (on)tevredenheid op WOM aangetoond (zie voor een overzicht o.a. Anderson, 1998 en Brown et al., 2005). Er bestaat echter onenigheid over de relatieve importantie van tevredenheid en ontevredenheid ten opzichte van elkaar. Een deel van het wetenschappelijk onderzoek over WOM heeft aangetoond, dat vooral tevreden klanten een hoge mate van WOM gedrag vertonen (o.a. Arndt, 1967; Swan & Oliver, 1989; Headly & Miller, 1993; Hartline & Jones, 1996). Er zijn daarentegen ook andere onderzoeken aan te wijzen waarin aangetoond wordt dat juist ontevreden klanten hun productervaring willen bespreken (o.a. Harrison-Walker, 2001). Volgens Anderson (1998) is sluiten deze twee bevindingen elkaar echter niet uit. Omdat WOM een positieve of negatieve valentie kan hebben, is het mogelijk dat zowel tevreden als ontevreden klanten WOM gedrag vertonen. Bij tevreden klanten gaat het daarbij om positieve WOM en bij ontevreden klanten gaat het om negatieve WOM. De mate van (on)tevredenheid bepaalt vervolgens de frequentie en het volume van de positieve dan wel negatieve WOM. In een omvangrijk onderzoek in zowel Zweden als de Verenigde Staten bewijst Anderson zijn hypothese. Wel is het zo, dat een bepaalde mate van ontevredenheid tot relatief meer WOM leidt dan eenzelfde mate van tevredenheid. Figuur 6 heeft Anderson’s theorie over positieve en negatieve WOM grafisch weer.
33
Figuur 6 De relatie tussen (on)tevredenheid en WOM (gebaseerd op Anderson, 1998).
In het algemeen kan op basis van deze theorie geconcludeerd worden dat tevredenheid een zeer belangrijke voorspeller van likelihood to recommend is. Een hoge mate van tevredenheid laat de waarschijnlijkheid toenemen dat iemand een positieve boodschap zal verspreiden. Een lage mate van tevredenheid zal deze kans niet alleen doen afnemen, maar zal er ook voor zorgen dat de kans op een negatieve boodschap fors toeneemt. En dat is gevaarlijk, want diverse onderzoeken hebben laten zien dat negatieve WOM zich een stuk sneller verspreid dan positieve WOM. De cijfers zijn niet precies bekend, maar een negatieve boodschap wordt aan 2 tot 6 keer zoveel mensen doorverteld als een positieve boodschap (Rosen, 2000). Dit is de reden waarom in dit onderzoek niet uitsluitend naar de kans op positieve WOM wordt gekeken, maar ook naar de kans op negatieve WOM.
2.3.3 Gepercipieerde nieuwheid als antecedent voor WOM Naast tevredenheid zijn er een aantal andere variabelen met betrekking tot productperceptie die van belang lijken te zijn bij het onderzoeken van WOM. Hieronder valt onder andere de gepercipieerde nieuwigheid van het product (Bone, 1992). De prijs is een andere factor die eerder onderzocht werd (zie bijv. Swan & Oliver, 1989; Hartline & Jones, 1996). Men zou echter kunnen veronderstellen dat de prijs van een product of dienst één van de factoren is, waarover iemand meer of minder tevreden kan zijn (Brown et al., 2005). De verklaring hiervoor is eenvoudig: de prijs schept verwachtingen, die de uiteindelijke tevredenheid bepalen. Het bewijs hiervoor komt uit het dagelijks taalgebruik. Men praat bijna nooit over de prijs op zich, maar over de ‘prijs/kwaliteit-verhouding’. Vandaar dat ook in dit onderzoek de factor ‘prijs’ onder tevredenheid geschaard wordt. Nieuwheid staat echter los van tevredenheid. Immers, iemand kan een product als volstrekt ‘nieuw’ ervaren en er vervolgens ontevreden over zijn. Ook is het goed denkbaar dat iemand perfect tevreden is met een traditioneel product of een dienst die op de gebruikelijke
34
manier wordt aangeboden. Bone definieert nieuwheid zelf als volgt: “A novel consumption experience is one that is percieved as out of the ordinary [...]. This may be a function of the consumer’s lifestyle and experiences, characteristics of the product/service, and/or the manner in which the product/service is presented” (1992, p. 580). Bone veronderstelt in haar onderzoek dat nieuwheid van invloed is op de mate waarin tijdens de productconsumptie (in haar geval ‘eten in een restaurant’) over het product gesproken wordt. Zij toont dit vervolgens ook aan (Bone, 1992). Men kan echter verwachten dat de gepercipieerde nieuwheid ook van invloed is op de waarschijnlijkheid dat iemand in een later stadium het product of de dienst aanraadt. Een van de redenen op psychologisch niveau, waarom mensen überhaupt WOM gedrag vertonen, is om de onzekerheid weg te nemen die kan ontstaan na een aankoop. Iemand zal zijn ervaringen met een ander delen om zijn of haar beslissing te rechtvaardigen (Rosen, 2000). Een andere reden is dat we praten om de wereld om ons heen te begrijpen: “Word of mouth has always served two functions: to spread information (‘There’s rain not far from here’) and to analyse it (‘Maybe we should go there’)” (Rosen, 2000, p. 35). Het valt dus te verwachten, dat naarmate de hoeveelheid onzekerheid toeneemt of situatie moeilijker te begrijpen is, men sneller WOM activiteit zal vertonen. Gepercipieerde nieuwigheid lijkt daarbij een grote rol te spelen.
2.3.4 De relatie van een persoon met een bedrijf of merk De laatste factor die de houding van een persoon ten opzichte van een bedrijf, merk, product of dienst bepaalt, is de relatie die deze persoon met het betreffende bedrijf of merk heeft. Meer precies gaat het om de mate waarin een persoon bereid is om zich in te zetten voor het hebben van een goede relatie en de mate waarin hij of zij deze relatie belangrijk vindt. Het Engelse woord hiervoor is een stuk eenvoudiger: commitment. Vandaar dat in het vervolg commitment gebruikt zal worden om deze factor te beschrijven. Het bekendste en belangrijkste onderzoek naar het verband tussen commitment en WOM is van HarrisonWalker (2001). Dit onderzoek is later herhaald en aangescherpt door Brown en zijn collega’s (2005). Het is dit laatste onderzoek dat als theoretische basis zal dienen voor deze scriptie. In het genoemde onderzoek, getiteld “Spreading the Word: Investigating Antecedents of Consumers’ Positive Word-of-Mouth Intentions and Behaviors in a Retailing Context” (2005), wordt commitment gedefinieerd als: “an enduring desire to maintain a relationship with a specific entity” (p. 126). Met betrekking tot tevredenheid, commitment en WOM veronderstellen zij een tweetal relaties, die in het empirisch deel van hun onderzoek bevestigd worden.
35
Ten eerste fungeert commitment als mediator van de relatie tussen tevredenheid en positieve WOM. Dit wil zeggen, dat een hoge mate van tevredenheid leidt tot een hoge mate van commitment en dat commitment op haar beurt weer leidt tot positieve WOM. Dit is volgens de auteurs niet verrassend, aangezien meerdere onderzoeken de twee componenten van deze relatie hebben aangetoond. Allereerst is vaak gebleken dat commitment vaak voortkomt uit een serie naar tevredenheid verlopen transacties (Brown et al., 2005). Daarnaast is WOM als uitkomst van commitment ook vaker aangetoond, onder andere door Harrison-Walker (2001). Hierbij kan WOM gezien worden als een uiting van de inzet voor het behouden van een relatie met een bedrijf of merk (Bettencourt, 1997). Ten tweede fungeert commitment als moderator van het effect van tevredenheid op WOM. Dit wil zeggen, dat de relatie tussen tevredenheid en WOM groter is naar mate iemand minder betrokken is bij een organisatie. Van consumenten voor wie de relatie met een onderneming zeer belangrijk is, wordt het gedrag vooral bepaald door deze relatie en in mindere mate door situationele tevredenheid. Voor consumenten voor wie de relatie echter minder belangrijk is, zal situationele tevredenheid een grotere rol spelen. Met andere woorden: iemand die een stevige relatie met een merk of een bedrijf heeft, zal eerder geneigd zijn om fouten te vergeven dan iemand die deze relatie niet heeft. Maar ook wanneer men opvallend tevreden is, zal dit effect gedempt worden door de reeds opgebouwde relatie (Brown et al, 2005). Wat niet besproken wordt door Brown en zijn collega’s, is de relatie tussen commitment en gepercipieerde nieuwheid. Het valt echter te verwachten, op basis van het bovenstaande, dat commitment ook moderator is van het effect van nieuwheid op WOM. Immers, iemand die een langdurige positieve relatie met een merk of bedrijf heeft, zal minder onder de indruk zijn van producten en diensten die duidelijk verschillen van de concurrentie. De aankoop van een nieuwe Apple computer zal bijvoorbeeld voor een toegewijde Windows gebruiker een grotere schok opleveren dan voor iemand die al langer het Apple systeem gewend is. Hierboven zijn de factoren tevredenheid, nieuwigheid en commitment besproken, als antecedenten voor WOM. Ook is gekeken naar hun onderlinge relaties. In Figuur 7 is weergeven, wat op basis hiervan verondersteld kan worden over de houding tegenover een bedrijf, merk, product of dienst als voorspellende factor van WOM gedrag en intentie.
Figuur 7 De invloed van de houding tegenover een bedrijf, merk,. dienst of product op WOM gedrag en intentie
36
2.4 Toegang: de communicatiekanalen voor Word-of-Mouth De laatste categorie variabelen die van invloed is op WOM is de mate waarin iemand toegang heeft tot een netwerk van gelijkgestemden. Deze factoren zijn minder vaak onderzocht dan bijvoorbeeld opinieleiderschap en tevredenheid, maar dat de toegang tot een netwerk van invloed is op WOM, is wel een assumptie die vaak impliciet gemaakt wordt. Dit blijkt onder andere uit de definitie van network hubs van Rosen (2000; zie paragraaf 2.2.3) en de grote rol die Rogers aan het netwerk toedicht bij de diffusie van innovaties (2003). In dit onderzoek wordt echter expliciet gekeken naar netwerkgrootte als antecedent voor WOM. In deze paragraaf zullen een aantal voorspellingen worden gedaan over de relatie tussen de toegang tot een netwerk en WOM gedrag aan de hand van eerdere literatuur over de motieven voor het aangaan van WOM. Maar ook zonder op de hoogte te zijn van wetenschappelijk onderzoek kan men beredeneren waarom de toegang tot een netwerk een belangrijke voorwaarde voor WOM is. In pagraaf 2.2 zijn de voorwaarden besproken op basis waarvan een gecommuniceerde boodschap als geloofwaardig wordt gezien. In paragraaf 2.3 zijn de voorwaarden besproken die ervoor zorgen dat mensen deze relevante boodschap willen verspreiden. In deze paragraaf zal worden beargumenteerd dat mensen die een boodschap geloofwaardig willen verspreiden, deze ook moeten kunnen verspreiden. 2.4.1 Veel connecties, veel WOM? De belangrijkste reden waarom mensen met elkaar praten, is om sociale verbanden aan te gaan. En als we praten, praten we in tweederde van de gevallen over anderen: “Who is doing what with whom, and whether it’s a good or a bad thing; who is in and who is out, and why?” (Rosen, 2000, p. 32). In bijna alle andere gevallen gaat het over ons eigen consumptiegedrag. Consumeren is zo’n belangrijk onderdeel van ons leven, dat producten en diensten altijd een goede bron voor conversatie vormen. Het is slechts in uitzonderlijke gevallen dat men over ‘serieuze’ zaken praat. De reden dat we dit gedrag vertonen is eenvoudig te begrijpen. We consumeren voornamelijk om een beeld van onszelf de wereld in te sturen. Een vrouw die gaat winkelen met haar vriendinnen is aan het consumeren, maar is tegelijkertijd een sociaal verband aan het bevestigen. Het gesprek tijdens het winkelen en het feit dat het winkelen in sociaal verband plaatsvindt, is bijna belangrijker dan het winkelen zelf. En ook na het aankoopproces blijkt dat de keuze voor bepaalde producten vaak bepaald wordt door het imago dat een persoon voor zichzelf wil creëren. Slechts weinigen die bijvoorbeeld vaak nieuwe gadgets hebben, kopen deze alleen voor hun eigen materiele voldoening. Ze praten hierover, om te laten zien dat ze op de hoogte zijn van nieuwe technologie (Rosen, 2000).
37
Reinier Evers, oprichter van de bekende marketingwebsite Trendwatchjng.com, beschrijft dit fenomeen als volgt: “People have always made a mistake about the experience economy: it is not about the experience! It’s about telling others about the fact that you have experienced something” (Evers, 2006). Waarom zijn deze basale psychologische inzichten belangrijk? Uit het bovenstaande kan de verwachting worden afgeleid dat mensen met een groot sociaal netwerk waarin dezelfde interesses gedeeld worden, binnen dit netwerk vaak over deze interesses zullen praten. De grote van het netwerk van gelijkgestemden lijkt daarmee een bepalende factor voor de likelihood to recommend. Twee factoren moeten hierbij in acht genomen worden. Ten eerste moet het netwerk homogeen zijn. Dit wil zeggen dat de personen die dit netwerk vormen, gelijkgestemd moeten zijn. Zij hoeven niet precies hetzelfde over een bepaald onderwerp te vinden, maar ze moeten wel op een gelijke manier in dit onderwerp geïnteresseerd zijn. Vaak zijn het ook demografische kenmerken als geslacht, leeftijd, opleidingsniveau en achtergrond die de gepercipieerde heterogeniteit van een netwerk bepalen (Rogers, 2003). Er kan op basis hiervan dus verwacht worden dat WOM voornamelijk plaatsvindt tussen bijvoorbeeld familieleden en vrienden. Rogers merkt hierbij overigens wel op, dat naarmate de homogeniteit van een netwerk afneemt (en dus de heterogeniteit toeneemt), WOM wel waardevoller wordt. Op deze manier, meent Rogers, kan informatie van het ene netwerk naar het andere netwerk ‘reizen’. Dit is een noodzakelijke stap bij de verspreiding van informatie (Rogers, 2003). Rosen gaat hierin mee en meent dan ook dat WOM marketing vooral gericht moet zij op common nodes, mensen die deel uitmaken van verschillende, onderling homogene en afzonderlijk heterogene netwerken (Rosen, 2000). Voor het voorspellen van de likelihood to recommend blijft homogeniteit echter het kernpunt; ook common nodes zijn relatief homogeen, in relatie tot alle netwerken waartoe zij afzonderlijk behoren. De tweede belangrijke factor bij het analyseren van WOM is een fenomeen dat ook wel ‘the strength of weak ties’ genoemd wordt. Deze theorie, opgesteld in 1973 door Mark Granovetter, gaat ervan uit dat informatie het snelst reist tussen individuen die heterogeen zijn in hun kenmerken, maar alleen oppervlakkig contact met elkaar hebben. Hoewel men niet vaak in contact komt met zijn of haar weak ties, zijn deze wel degelijk belangrijk en wordt er vaak waardevolle informatie uitgewisseld. Waarom? Omdat strong ties in veel gevallen dezelfde bronnen van informatie gebruiken. De kans dat iemand aan een weak tie iets nieuws vertelt, is zodoende veel groter. Gezien vanuit de zender van de WOM boodschap is het dus zeer nuttig om vooral richting weak ties informatie te verspreiden. Immers, het effect dat hiermee behaald kan worden is groter, of dit nu een verhoging van de eigen status is, of het onbaatzuchtig helpen van de medemens (Rogers, 2003).
38
Vandaar dat het belangrijk lijkt om in het onderzoek naar interpersoonlijke WOM communicatie ook weak ties op te nemen en dus niet alleen te vragen naar de communicatie met vrienden en familie, maar ook met collega’s en kennissen.
2.4.2 Online WOM: van one-to-one naar one-to-many In 1973 kon Mark Granovetter niet vermoeden dat de strength of weak ties anno 2006 misschien wel het meest belangrijke concept is achter de enorme opleving van WOM. Immers, het Internet is een enorme katalysator voor het ontstaan van weak ties. Mensen, die soms enkele continenten van elkaar verwijderd zijn, vinden elkaar op basis van een gedeelde interesse (Rosen, 2000). En niet alleen zijn weak ties makkelijk te vinden via het internet vanwege het afnemende belang van iemands fysieke locatie, maar ook de reikwijdte van de communicatie neemt toe. Een op het internet geuite boodschap bereikt niet één, maar meerdere toehoorders. Daarnaast wordt de communicatie tevens extra eenvoudig gemaakt door de technische vooruitgang van het web. Men heeft de beschikking over weblogs, review sites, online winkels, online communities en meer, om een mening over een bedrijf, merk, product of dienst te uiten. En het gebeurt ook echt. Op review sites zoals bijvoorbeeld epinions.com en consumerreview.com, stonden in 2004 al tussen de negen en tien miljoen reacties van consumenten over bedrijven en producten (Hennig-Thurau, Gwinner, Walsh & Gremler, 2004). Vooral weblogs schieten de laatste jaren als paddestoelen uit de grond. In 1999 waren er nog geen 50 weblogs, nu denkt men dat het er meer dan tien miljoen zijn. Deze weblogs worden veelal bijgehouden door mensen die schrijven over datgene waar zij expert in zijn, of op zijn minst een stevige mening over hebben. Uit onderzoek blijkt dat “gezien worden als autoriteit in het eigen vakgebied”, de voornaamste reden is dat mensen een weblog bijhouden. Bovendien geeft meer dan 50% van de bloggers aan, meer dan eens per week over bedrijven te schrijven (Janssen, 2005). En het is een illusie om anno nu nog te denken dat dit nerds zijn die in de marge van het internet opereren. Hun invloed op elkaar, het publiek èn op de traditionele media is zeer groot (Drezner & Farrel, 2004). Met andere woorden, het internet biedt de technische mogelijkheden en het publiek voor WOM communicatie over merken, bedrijven, producten en diensten. Bovendien wijzen de gegevens erop dat er ook veel van deze mogelijkheden gebruik gemaakt wordt. WOM via internet, ook wel eWOM genoemd, is dan ook een serieuze factor om rekening mee te houden (Hennig-Thurau et al., 2004; Fong & Burton, 2006).
39
Er lijkt een relatie te bestaan tussen de toegang tot een (online) medium en de likelihood to recommend. Immers, als het zo is dat mensen met een groot sociaal netwerk dit netwerk vaak gebruiken voor het verspreiden van hun mening, dan kan men ook verwachten dat voor het virtuele sociale netwerk hetzelfde geldt. Mensen die op hun eigen weblog publiceren, een eigen website bijhouden, reageren op het weblog van een ander en op review sites of online winkels, hebben een grotere kans op het vertonen van WOM gedrag en het hebben van WOM intenties. Daarnaast kan verwacht worden dat de toegang tot een medium het aantal gepercipieerde connecties doet verhogen. In Figuur 8 staan deze relaties afgebeeld.
Figuur 8 De toegang tot een netwerk als antecedent voor WOM gedrag en WOM intentie.
40
2.5 Samenvatting: het volledige model In het voorgaande is achtereenvolgens beschreven wat WOM precies is en wat de antecedenten zijn die bepalen hoe groot de kans is dat iemand positieve dan wel negatieve WOM over een bedrijf, merk, product of dienst zal verspreiden. De kans op positieve WOM wordt in deze scriptie ook wel de likelihood to recommend genoemd en de kans op negatieve WOM wordt hierbij voor de volledigheid meegenomen. De antecedenten zijn onderverdeeld in drie typen: geloofwaardigheid, bereidheid en toegang. Per type is geprobeerd om aan de hand van eerder onderzoek een aantal voorspellingen te doen over de relatie tussen de verschillende antecedenten onderling en hun effect op WOM gedrag en WOM intentie. In Figuur 9 hieronder is het volledige model te zien, met alle 15 relaties die op basis van het combineren van eerder onderzoek verwacht kunnen worden. Het is het doel van het empirische deel van deze scriptie om de 15 veronderstelde relaties te toetsen en te beoordelen aan de hand van hun onderlinge relatieve importantie. Aan het begin van dit hoofdstuk is de verwachting uitgesproken dat WOM verspreid wordt door mensen die geloofwaardig een boodschap willen en kunnen verkondigen. Nu kan onderzocht worden of deze verwachting klopt en welke van de drie hoofdgebieden het meest van invloed is.
Figuur 9 Het volledige model voor het voorspellen van WOM gedrag en intentie.
41
3 OPZET VAN HET ONDERZOEK In de afgelopen twee hoofdstukken is een beschrijving gegeven van Word-of-Mouth op basis van alleen theoretische inzichten. Na de inleiding en het beschrijven van de relevantie van WOM in de huidige samenleving, in hoofdstuk één, zijn in hoofdstuk twee de theoretische principes achter WOM uiteengezet. Dit heeft uiteindelijk geleid tot het opstellen van een hypothetisch model, waarin alle antecedenten van WOM zijn opgenomen, samen met hun onderlinge relaties. Het vervolg van deze scriptie staat in het teken van een empirisch onderzoek naar de geldigheid van dit model. In dit hoofdstuk wordt beschreven hoe dit empirisch onderzoek, uitgevoerd met behulp van een online gepubliceerde enquête, is vormgegeven. In paragraaf 3.1 wordt de hoofdvraag nader gespecificeerd en uitgesplitst in deelvragen. In paragraaf 3.2 volgt een beschrijving van de onderzoekspopulatie, steekproef en procedure. Vervolgens wordt in paragraaf 3.3 de constructie van de onderzoeksschalen voor de afhankelijke, onafhankelijke en segmentatievariabelen beschreven. In paragraaf 3.4 worden tot slot de hypothesen opgenoemd, die af te leiden zijn uit de beschreven theorie.
3.1
Onderzoeksvraag
Aan het eind van hoofdstuk één is de hoofdvraag van deze scriptie geformuleerd als: “op basis van welke factoren is de kans te bepalen, dat iemand positieve WOM over een bedrijf, merk, product of dienst zal verspreiden?”. Op basis van de theoretische inzichten uit het vorige hoofdstuk kan deze vraag nu preciezer worden geformuleerd: RQ: Wat is de relatieve rol van geloofwaardigheid, bereidheid en toegang bij het bepalen van de kans op WOM gedrag en WOM intentie? Om deze vraag goed te kunnen onderzoeken en aan alle doelen van deze scriptie te voldoen, valt de hoofdvraag uiteen in drie, tweeledige, deelvragen.: SQ1A: Hoe groot is de bijdrage van geloofwaardigheid aan de kans op WOM gedrag en intentie? SQ1B: Wat zijn de onderlinge relaties tussen de factoren die samen het construct geloofwaardigheid vormen? SQ2A: Hoe groot is de bijdrage van bereidheid aan de kans op WOM gedrag en intentie? SQ2B: Wat zijn de onderlinge relaties tussen de factoren die samen het construct bereidheid vormen? SQ3A: Hoe groot is de bijdrage van toegang aan de kans op WOM gedrag en intentie? SQ3B: Wat zijn de onderlinge relaties tussen de factoren die samen het construct toegang vormen?
42
In hoofdstuk één is ook het doel geformuleerd om na te gaan of mensen met een grote kans op WOM gedrag en WOM intentie verder te beschrijven en te segmenteren zijn. Vandaar dat twee extra subvragen worden toegevoegd. SQ4: In hoeverre zijn mensen met een grote kans op WOM gedrag en intentie te segmenteren op basis van demografische variabelen? SQ5: In hoeverre zijn mensen met een grote kans op WOM gedrag en intentie te segmenteren op basis van hun mediagebruik?
3.2
Onderzoekspopulatie, steekproef en procedure
Zoals in het theoretisch kader al is beschreven, is het onderzoek naar Word-of-Mouth in de dienstensector ondervertegenwoordigd in vergelijking met de goederensector (met name de auto- en detailhandel). Vandaar dat het een interessante uitbreiding op het bestaande onderzoek lijkt om dit onderzoek toe te spitsen op de dienstensector. Hierbij is specifiek gekozen voor de financiële dienstverlening, omdat uit onderzoek blijkt dat klanten van financiële dienstverleners (vooral banken) erg kritisch staan tegenover traditionele vormen van communicatie en zich moeilijk laten overhalen hun eigen bank te verlaten of een andere bank in de arm te nemen. De bank waar men zaken mee doet is meestal al jaren de ‘familiebank’ of is aangeraden door vrienden en collega’s (Lieuwen, 2006). Het effect van WOM als input in het beslissingsproces lijkt in de praktijk niet erg omstreden. Des te interessant is het dan ook voor banken, om uit te zoeken wie hun vrijwillige merkambassadeurs zijn. Binnen de totale klantenpopulatie zijn ondernemers uit het midden- en kleinbedrijf (MKB) voor banken een interessante specifieke groep. Het zijn waardevolle klanten, waar veel banken elkaar op beconcurreren. Ze zijn echter kritisch en laten zich nog moeilijker dan particulieren overhalen om van bank te wisselen. Dit kan onder andere verklaard worden door het feit dat er voor ondernemers vaak meer geld op het spel staat en zij gebruik maken van een breder scala aan diensten. Hierdoor hebben zij vaak het gevoel zeer hoge materiele (geld) en emotionele (moeite) overstapkosten te ervaren bij het wisselen van bank. Dit is gebleken uit een serie gesprekken met ondernemers die door mijzelf gehouden is. Er mag dus verwacht worden dat als ondernemers al van bank wisselen, zij eerst uitgebreid op zoek gaan naar informatie en dat WOM hier een grote rol in speelt. Om deze reden is besloten om de onderzoekspopulatie uit ‘MKB ondernemers’ te laten bestaan. Idealiter omvat de onderzoekspopulatie van dit onderzoek alle, in Nederland actieve, MKB ondernemers die klant zijn bij een bank. Door de beperkte hoeveelheid beschikbare tijd en de afwezigheid van financiële middelen, is het echter onmogelijk een perfect aselecte steekproef te nemen. Wel is geprobeerd een zo representatief mogelijke steekproef te nemen, door de vragenlijst via verschillende kanalen te verspreiden.
43
Nadat de enquête online is gezet, is deze in eerste instantie via persoonlijke kanalen verspreid. In een email werden ondernemers gewezen op de link, waarna zij zelf konden besluiten om deze in te vullen. Ook is hen gevraagd om de vragenlijst zelf weer door te sturen. In tweede instantie is contact gezocht met MKB Nederland. Dit is de grootste brancheorganisatie voor MKB ondernemers in Nederland. Zij hebben gedurende een periode van twee weken 4 verschillende advertorials mee laten lopen op hun website en in hun nieuwsbrief.
3.3 Variabelen In het onderzoek wordt de invloed van negen onafhankelijk variabelen op twee afhankelijke variabelen getoetst. Daarnaast worden de respondenten beschreven aan de hand van hun mediagebruik en een analyse van enkele demografische variabelen, zoals geslacht en opleidingsniveau. Hieronder wordt per variabele beschreven hoe deze is geoperationaliseerd en in de vragenlijst is verwerkt. Opgemerkt moet worden, dat de variabalen voor het grootse gedeelte in aangepaste vorm zijn overgenomen uit eerder onderzoek. De overige variabelen zijn speciaal voor dit onderzoek geconstrueerd. Voor het vertalen van de Engelstalige schalen uit eerder onderzoek is gebruik gemaakt van een dubbele vertaling. Hierbij zijn, met hulp van een professionele vertaler, de schalen eerst naar het Nederlands vertaald. Daarna zijn zij weer terugvertaald naar het Engels, om de semantische gelijkenis van de vertaling met het origineel te toetsen (Spector, 1992). Hieronder worden alle variabelen en hun meetmethoden afzonderlijk beschreven. De volledige vragenlijst is in de bijlage opgenomen, inclusief de verantwoordingen voor omgekeerde coderingen en specifieke vraagstukken met betrekking tot de vertaling.
3.3.1 Onafhankelijke variabelen Mavenschap Mavenschap is in dit onderzoek de mate waarin iemand zichzelf ziet als een persoon met enige mate van invloed op anderen, op het gebied van meerdere verschillende productcategorieën. Het construct wordt gemeten aan de hand van de klassieke market maven scale van Feick en Price (1987). Deze schaal bestaat uit 6 stellingen, getoetst aan de hand van een 7-punts Likertschaal (1 = volledig mee oneens, 7 = volledig mee eens). Een voorbeeld van een stelling is: “Ik vind het leuk om nieuwe merken en producten bij mijn vrienden, familie en/of collega’s onder de aandacht te brengen”.
44
Opinieleiderschap Opinieleiderschap is de mate waarin iemand zichzelf in staat acht om anderen te beïnvloeden in hun keuze voor een product of dienst in een specifieke productcategorie. Voor het onderzoek naar opinieleiderschap wordt traditioneel de schaal van King en Summers (1970) gebruikt. Zij hebben een meetinstrument met 7 items ontwikkeld, die normaal getoetst worden door middel van 7 dichotome ja/nee vragen. Childers (1986) heeft deze 7 items getoetst met een serie 5-punts Likertschalen en hierop is het meetinstrument uit dit onderzoek gebaseerd. Drie items zijn uit de oorspronkelijke schaal geschrapt, omdat zij de afhankelijke variabele toetsen of expliciet onderscheid maakten tussen het zoeken of verstrekken van veel informatie, hetgeen theoretisch onjuist is, zoals beargumenteerd in paragraaf 2.1.1. De vier overige items zijn geformuleerd in de vorm van stellingen en zijn getoetst aan de hand van een 7-punts Likertschaal (1 = volledig mee oneens, 7 = volledig mee eens). Een voorbeeld van een stelling is: “Ik praat graag over bankzaken met mijn vrienden, familie en/of collega’s”. Voortdurende betrokkenheid Voortdurende betrokkenheid wordt in dit onderzoek gedefinieerd als de mate waarin iemand een bepaalde productcategorie voor een langere, stabiele periode als persoonlijk relevant beschouwd. Dit concept wordt gemeten aan de hand van de betrokkenheidsmaat van Bienstock en Stafford (2006), die is toegespitst op de dienstensector. In 9 items wordt de respondent gevraagd om bankzaken te beoordelen op 9 indicatoren van betrokkenheid, zoals de mate waarin iemand een bank “een factor van betekenis” in zijn of haar leven vindt. Ook deze 9 items zijn getoetst aan de hand van een 7-punts Likertschaal (1 = volledig mee oneens, 7 = volledig mee eens). Tijdelijke betrokkenheid Tijdelijke betrokkenheid is de mate waarin iemand, na een productaankoop, een bepaalde categorie kortstondig als persoonlijk relevant beschouwd. Dit wordt gemeten door één vraag: “Heeft u de afgelopen drie maanden gebruik gemaakt van een relatief belangrijke dienst van een bank?”. Tevredenheid Tevredenheid is de mate waarin men tevreden is over het proces en de uitkomst van de dienstverlening. Dit wordt getoetst aan de hand van 10 indicatoren op basis van Brown et al. (2005), die met een 7-punts Likertschaal gemeten worden (1 = zeer ontevreden, 7 = zeer tevreden). De indicatoren zijn ontleend aan een serie gesprekken met diverse ondernemers. Voorbeelden zijn de “betrouwbaarheid van de dienstverlening” en “de relatie met de klant”.
45
Commitment Commitment wordt gedefinieerd als de mate waarin een persoon bereid is om zich in te zetten voor een goede relatie met de dienstverlener. Commitment wordt gemeten met drie stellingen en bijbehorende 7-puntsschalen (1 = volledig mee oneens, 7 = volledig mee eens). De stellingen, bijvoorbeeld “Het hebben van een goede relatie met mijn bank is iets dat ik erg belangrijk vindt”, zijn ontleend aan Brown et al. (2005). Nieuwheid Nieuwheid is de mate waarin een product of dienst van een aanbieder als ‘anders’ of ‘nieuw’ gepercipieerd wordt, in vergelijking met dezelfde producten en diensten van andere aanbieders. Dit wordt gemeten aan de hand van 3 stellingen, die zijn overgenomen uit het onderzoek van Bone (1992), waarin de relatie tussen nieuwheid en WOM werd blootgelegd. Een voorbeeld van een stelling is: “De diensten van mijn bank worden op een interessante of ongebruikelijke manier aangeboden”. Deze worden getoetst aan de hand van een 7-punts Likertschaal (1 = volledig mee oneens, 7 = volledig mee eens). Aantal connecties Het aantal connecties dat iemand heeft, wordt gezien als het aantal strong ties en weak ties (dus vrienden, familie, collega’s en kennissen) met eenzelfde interesse of werkzaam in dezelfde sector. Hiervoor zijn twee vragen geconstrueerd. De eerste bestaat uit twee items, getoetst met een 7-puntsschaal (1 = volledig mee oneens, 7 = volledig mee eens), zoals: “Ik heb weinig vrienden, familie en/of kenissen die geïnteresseerd zijn in bankzaken”. In de tweede wordt rechtstreeks gevraagd naar het aantal vrienden, familieleden, kennissen en collega’s dat men heeft. Toegang tot een interactief medium Het concept ‘toegang tot een medium’ wordt in dit onderzoek specifiek geoperationaliseerd als de mate waarin iemand toegang heeft tot en gebruik maakt van weblogs, consumentensites, online winkels en/of een eigen website. Dit wordt gemeten aan de hand van een zelfgeconstrueerde vraag (“Hoe vaak voert u onderstaande activiteiten uit?”), bestaande uit 4 items en gemeten door middel van 7-punts Likerschalen (1 = nooit, 7 = zeer regelmatig).
3.3.2 Afhankelijke variabelen WOM gedrag Word-of-Mouth gedrag is de mate waarin iemand aangeeft in de afgelopen drie maanden positieve en/of negatieve berichten verspreid te hebben aan anderen, in real life of via internet. Dit wordt gemeten op basis van een bestaande schaal (Brown et al., 2005),
46
met twee aanpassingen. Ten eerste zijn er vragen opgenomen die naast positieve WOM ook negatieve WOM meten. Ten tweede zijn er vragen opgenomen die expliciet het positieve en negatieve WOM gedrag via online kanalen meten. Zo ontstaan er vier typen WOM gedrag: (1) real life – positief, (2) real life – negatief, (3) virtueel – positief, (4) virtueel – negatief. De overkoepelende vraag is telkens: “Hoe vaak heeft u onderstaande activiteiten ondernomen in de afgelopen drie maanden?”. Een voorbeeld van een item is vervolgens: “Ervoor gezorgd dat anderen weten met welke bank u zaken doet”. Alle items zijn gemeten door middel van 7-punts Likerschalen (1 = nooit, 7 = zeer regelmatig). WOM intentie Word-of-Mouth intentie is de mate waarin iemand aangeeft in de toekomst een product aan te raden of via internet positieve en/of negatieve berichten te verspreiden. Dit wordt gemeten op basis van een bestaande schaal (Brown et al., 2005), met één aanpassing. Er zijn vragen opgenomen die expliciet de positieve en negatieve WOM intentie via online kanalen meten. Zo ontstaan er drietypen WOM intentie: (1) real life – positief, (2) virtueel – positief, (3) virtueel – negatief. Een voorbeeld van een vraag is: “Als iemand op zoek zou zijn naar een bank, zou u spontaan uw bank aanraden?”. Alle vragen zijn gemeten door middel van 7-punts Likerschalen (1 = zeer onwaarschijnlijk, 7 = zeer waarschijnlijk). WOM zoekgedrag Word-of-Mouth zoekgedrag is de mate waarin iemand aangeeft, anderen gevraagd te hebben naar hun ervaring met een product. Voor dit onderzoek is een item geconstrueerd dat feitelijk zoekgedrag meet (“Hoe vaak heeft u in de afgelopen drie maanden anderen gevraagd naar hun ervaringen met hun bank?”). Deze is gemeten door middel van een 7-punts Likerschaal (1 = nooit, 7 = zeer regelmatig). WOM zoekintentie Word-of-Mouth zoekintentie is de mate waarin iemand aangeeft, bij de keuze van een product anderen gevraagd te hebben naar hun ervaring met dat product. Voor dit onderzoek is een item geconstrueerd dat zoekintentie meet (“Hoe waarschijnlijk is het, dat u anderen zou vragen naar hun ervaringen met hun bank, als u zelf op zoek zou zijn naar een nieuwe bank?”). Deze is gemeten door middel van een 7-punts Likerschaal (1 = zeer onwaarschijnlijk, 7 = zeer waarschijnlijk).
47
3.3.3 Beschrijvende variabelen Demografie In de vragenlijst zijn zes demografische variabelen opgenomen, te weten: geslacht, leeftijd, woonplaats, hoogst genoten opleiding, de bank welke voor de respondent als zakelijke hoofdbank geldt, het aantal jaren dat de respondent ondernemer is en de sector waarin de respondent werkzaam is. Woonplaats en leeftijd zijn door middel van open vragen gemeten. Alle andere vragen zijn via meerkeuzevragen in de enquête verwerkt. Mediagebruik Acht vragen in de vragenlijst hebben betrekking op mediagebruik. Het gaat hierbij om dagbladen (frequentie en meest gelezen publicatie), tijdschriften (frequentie en meest gelezen type), radio (frequentie), televisie (frequentie) en internet (frequentie). De variabele ‘internetgebruik’ is verder beschreven door het opnemen van 9 items met specifieke vormen van internetgebruik zoals bijvoorbeeld MSN en search engines, gemeten met een 7-punts Likertschaal (1 = nooit, 7 = zeer regelmatig).
3.4
Hypothesen
Nu de hoofdvraag nader is uitgewerkt en alle variabalen zijn geoperationaliseerd, is het goed om voor het overzicht nog even alle verwachtingen op een rij te zetten die voortkomen uit het theoretisch kader en in het empirisch onderzoek getoetst zullen worden. Hieronder volgt de lijst hypothesen, uitgesplitst in de drie hoofddomeinen geloofwaardigheid, bereidheid en toegang. De hypothesen zijn genummerd. De nummers komen overeen met de nummers bij de relaties in de grafische weergave van het model in Figuur 10. Geloofwaardigheid H1: Er is een positief verband tussen mavenschap en de mate van WOM. H2: Er is een positief verband tussen opinieleiderschap en de mate van WOM. H3: Er is een positief verband tussen voortdurende betrokkenheid en de mate van WOM. H4: Er is een positief verband tussen situationele betrokkenheid en de mate van WOM. H5: Opinieleiderschap medieert de relatie tussen mavenschap en WOM. H6: Opinieleiderschap medieert de relatie tussen voortdurende betrokkenheid en WOM. Bereidheid H7: Er is een positief verband tussen tevredenheid en positieve WOM. H8: Er is een positief verband tussen ontevredenheid en negatieve WOM. H9: Er is een positief verband tussen commitment en de mate van WOM. H10: Er is een positief verband tussen nieuwheid en de mate van WOM.
48
H11: Commitment medieert de relatie tussen tevredenheid en WOM gedrag en intentie. H12: De relatie tussen tevredenheid en WOM gedrag en intentie is sterker, naar mate de commitment lager is. H13: De relatie tussen nieuwheid en WOM gedrag en intentie is sterker, naar mate de commitment lager is. Toegang H14: Er is een positief verband tussen het aantal contacten en WOM. H15: Er is een positief verband tussen de toegang tot een interactief medium en WOM. H16: Het aantal contacten medieert de relatie tussen toegang tot een medium en WOM.
Figuur 10 Het volledige model voor voor het voorspellen van WOM gedrag en intentie, met genummerde relaties.
49
4 Resultaten In dit hoofdstuk worden de resultaten van het onderzoek gepresenteerd. Allereerst wordt de samenstelling van de steekproef beschreven. Daarna wordt de samenhang tussen de diverse onafhankelijke en afhankelijke variabelen gepresenteerd, om vervolgens de 16 hypothesen die in paragraaf 3.4 zijn opgesteld, te toetsen. Deze vormen samen het classificatiemodel voor vrijwillige merkambassadeurs, zoals aan de hand van de theorie verwacht kan worden. Daarna zal er dieper worden ingegaan op de aard van een aantal relaties binnen dit model en een aantal relaties die niet in het model verondersteld werden, maar wel uit de analyse naar voren kwamen. Tenslotte wordt het mediagebruik van de respondenten in verband gebracht met WOM.
4.1 Samenstelling van de steekproef
Uiteindelijk is de enquête door 88 ondernemers volledig ingevuld, waarvan 82%
mannen (n = 72) en 18% vrouwen (n = 16). De gemiddelde leeftijd van de respondenten is 41.8 jaar (SD = 13,8). Verreweg de meeste respondenten hebben hoger onderwijs gevolgd, in totaal 72,7%. In Tabel 1 staat de frequentieverdeling van de steekproef naar leeftijd en in Tabel 2 naar opleidingsniveau. Tabel 1
Frequentieverdeling respondenten naar leeftijd.
Leeftijd Jonger dan 20 jaar 20 – 40 jaar 40 – 65 jaar 65 jaar of ouder Totaal
Frequentie
Percentage
0 45 41 2 88
0% 51% 37% 2% 100%
Tabel 2 Frequentieverdeling respondenten naar (hoogste) opleidingsniveau.
Opleidingsniveau
Frequentie
Percentage
VMBO / MAVO HAVO / HBS VWO / Gymnasium MBO HBO WO Anders Totaal:
6 4 5 6 31 33 3 88
6.8% 4.5% 5.7% 6.8% 35.2% 37.5% 3.4% 100%
50
Naast leeftijd en opleidingsniveau is aan de respondenten gevraagd in welke branche hun onderneming actief is. De frequentieverdeling van de steekproef naar branche staat in Tabel 3. Opvallend is dat bijna 24% werkzaam is in de creatieve dienstverlening, 20.5% in de zakelijke dienstverlening en 17% in de communicatie/marketing/pr. Helaas moet op basis hiervan geconcludeerd worden dat de steekproef niet representatief is voor alle Nederlandse ondernemers uit het midden- en kleinbedrijf. Tabel 3
Frequentieverdeling respondenten naar branche.
Branche Voedings- en genotsmiddelenindustrie Overige industrie Bouw Detailhandel Groothandel Horeca Communicatie / Marketing / PR Financiële dienstverlening Zakelijke dienstverlening Creatieve dienstverlening Persoonlijke dienstverlening Zorg Anders Totaal:
4.2
Frequentie
Percentage
4 1 3 3 2 6 15 4 18 21 1 2 8 88
4.5% 1.1% 3.4% 3.4% 2.3% 6.8% 17% 4.5% 20.5% 23.9% 1.1% 2.3% 9.1% 100%
Het toetsen van de hypothesen – directe relaties
Om de hypothesen te toetsen, die in paragraaf 3.4 zijn opgesteld, is nagegaan of er een samenhang bestaat tussen de diverse onafhankelijke en afhankelijke variabelen en tussen de onafhankelijke variabelen onderling. Deze gegevens worden verkregen door middel van het toetsen van de correlaties tussen deze variabelen. Pearson’s r is de maat voor deze correlatie, waarbij een positief getal (tussen 0 en 1) een positief verband en een negatief getal (tussen 0 en -1) een negatief verband aangeeft. Een score van 1 betekent hierbij een perfect positief verband en een score van -1 een perfect negatief verband. De resultaten van de twee correlatieanalyses staan in Tabel 4 en Tabel 5. Omdat een aantal schalen meervoudig en dus uit meerdere items opgebouwd is, is het noodzakelijk om de betrouwbaarheid van de schalen te toetsen door naar de interne consistentie van de antwoorden op de vragen te kijken. De resultaten hiervan staan weergegeven in de tabellen hieronder, waarin ook de diverse correlaties zijn opgenomen. Ter controle is daarnaast een confirmerende factoranalyse uitgevoerd. Omdat het merendeel
51
van de schalen afkomstig was uit eerder onderzoek, kwamen hier zoals verwacht geen noemenswaardige bijzonderheden uit naar voren. In de onderstaande correlatietabellen zijn een aantal zaken die opvallen. Ten eerste correleert virtueel WOM gedrag voornamelijk met toegang tot een interactief medium (respectievelijk r = .30, p < .01 en r = .25, p < .05). De andere correlaties zijn niet significant. Bovendien komt positief virtueel WOM gedrag bijna niet voor binnen de steekproef (M = 1.27, SD = 0.77). Negatief virtueel WOM gedrag correleert niet alleen significant met toegang tot een interactief medium, maar ook met mavenschap (r = .26, p < .05), maar dit kan te maken hebben met het feit dat mavenschap en toegang tot een interactief medium onderling correleren, zoals blijkt uit Tabel 5 (r = .22, p < .5). Bovendien scoren de respondenten gemiddeld ook zeer laag op negatief virtueel WOM gedrag (M = 1.26, SD = 0.86). Daarentegen correleert real life positief WOM gedrag significant met alle onafhankelijke variabelen, behalve toegang tot een interactief medium. Vandaar dat ervoor is gekozen om, wat gedrag betreft, de rest van het model voornamelijk met deze afhankelijke variabele te toetsen. Wanneer onderscheid gemaakt wordt tussen positief gedrag en negatief gedrag, valt op dat negatief WOM gedrag vooral correleert met tevredenheid en dat dit verband negatief is (r = -.47, p < .001). Dit lijkt erop te wijzen dat er een samenhang is tussen de mate van tevredenheid en de valentie van het WOM gedrag, maar hier wordt later nog dieper op ingegaan. Wat betreft virtuele WOM intentie, is het opvallend dat positieve WOM intentie sterker correleert met de diverse onafhankelijke variabelen dan negatieve WOM intentie. Maar de afhankelijke variabele positieve real life WOM intentie correleert ook hier sterker met de onafhankelijke variabelen dan de variabelen die WOM intentie via virtuele kanalen beschrijven, net als bij de gedragsvariabele.
52
53
aangezien de schaal uit 1 item bestaat is de interne consistentie niet van toepassing. * p < .05 ** p < .01 *** p < .001
a
.27*
.16 .08
.20
-.13
.24*
.15 -.05
.25*
.30**
.13
.09
.06 .27* .32** .25*
.18 -.20 -.11 .14
.18 .00 -.04 .16
.08 -.47*** -.18 -.00
.29** .37*** .54*** .41***
.06 .74*** .41*** .29**
.19 .28**
2.61 (1.97) n.v.t.a
.40***
.28** .31**
4.07 (1.88) .91
Real life Positief
.03 -.12 .25* -.01 .06 .16
.15 -.15 .32** .31** .09 .22*
-.10 -.15 -.22* .01 .10 -.29**
.04 .10
5.26 (1.97) n.v.t.a
Intentie
.25*
.16 .42***
3.83 (1.96) n.v.t.a
Gedrag
WOM Zoeken
.46*** -.10
-.08 -.00
2.50 (1.89) n.v.t.a
WOM Intentie Virtueel Positief Negatief
.35**
.10
-.26* .19
1.26 (0.86) .92
.03
.04 .04
1.27 (0.77) .82
.08
-.10 .26*
2.73 (1.65) .88
Virtueel Positief Negatief
.58***
.44*** .50***
Variabelen: Mavenschap Opinieleiderschap
Voortdurende betrokkenheid Tijdelijke betrokkenheid Tevredenheid Commitment Nieuwheid Toegang tot een interactief medium Aantal contacten
3.30 (1.52) .89
M (SD) α
Real life Positief Negatief
WOM Gedrag
Tabel 4 Uitkomst van de correlatieanalyses tussen alle onafhankelijke en alle afhankelijke variabelen, inclusief gemiddelde, standaarddeviatie en betrouwbaarheid (Chronbach’s α) van de afhankelijke variabelen.
54
Tijdelijke betrokkenheid Tevredenheid Commitment Nieuwheid Toegang tot een interactief medium Aantal contacten 3.17 (1.38)
3.09 (1.59)
n.v.t.a 4.47 (1.21) 4.39 (1.39) 3.14 (1.31)
4.04 (1.18)
Voortdurende betrokkenheid
.27*
.22*
.11 .18 .26* .32*
.16
1 (.87) .23*
.22*
.03
.19 .06 .30** .22*
.57**
(.79)
2
Noot. De betrouwbaarheid staat tussen haakjes op de diagonaal Het betreft hier een ordinale schaal, waarbij 0 = nee, 1 = ja. b aangezien de schaal uit 1 item bestaat is de interne consistentie niet van toepassing. * p < .05 ** p < .01 *** p < .001
9.
8.
4. 5. 6. 7.
3.
1. 2.
M (SD) 4.55 (1.38) 3.64 (1.50)
Variabelen: Mavenschap Opinieleiderschap
.32**
-.00
.42** .28** .64** .28**
(.87)
3
.10
.07
(n.v.t.b) .12 .38** .23*
4
.09
.06
(.93) .37** .11
5
Tabel 5 Uitkomst van de correlatieanalyses tussen alle onafhankelijke variabelen onderling, inclusief gemiddelde, standaarddeviatie en betrouwbaarheid (Chronbach’s α) van de onafhankelijke variabelen.
.29**
-.09
(.72) .26*
6
.20
.15
(.70)
7
-.12
(.74)
8
(.59)
9
Voor de variabele tijdelijke betrokkenheid is naast de correlatieanalyse een ander type toets gebruikt. Het gaat hier niet om een continue intervalvariabele, maar om een nominale variabele die de populatie in twee groepen deelt. Een score ‘0’ betekent hier dat men in de afgelopen drie maanden geen belangrijke dienst van een bank heeft afgenomen. Een score 1 betekent dat men dit wel heeft gedaan. Om te kijken of er een significant verschil in WOM gedrag en WOM intentie is tussen deze twee groepen, is een enkelvoudige variatieanalyse (ANOVA) uitgevoerd. Hierin is de gemiddelde score op de onafhankelijke variabele voor de twee groepen te lezen (M). Vervolgens wordt gekeken of deze twee gemiddelden significant van elkaar verschillen. De resultaten van deze ANOVA staan in Tabel 6. Tabel 6 Uitkomst van de ANOVA op positief real life WOM gedrag en positief real life WOM intentie met de variabele tijdelijke betrokkenheid.
Positief real life WOM gedrag
Positief real life WOM intentie
Variabele:
N
M
Df
F
N
M
df
F
Geen tijdelijke betrokkenheid
49
2.89
(1,86)
8.11**
49
3.98
(1,86)
0.28
Wel tijdelijke betrokkenheid
39
3.79
39
4.19
* p < .05 ** p < .01 *** p < .001
Voor de variabelen mavenschap, opinieleiderschap, voortdurende betrokkenheid, tijdelijke betrokkenheid, tevredenheid, commitment, nieuwheid en aantal contacten is zoals verwacht een significant positief verband gevonden voor de afhankelijke variabele positief real life WOM gedrag. Opvallend is de sterke correlatie met voorturende betrokkenheid (r = .58, p < .001) Andere sterk positieve correlaties zijn er met commitment (r = .54, p < .001) en opinieleiderschap (r = .50, p < .001). Voor dezelfde variabelen, met uitzondering van tijdelijke betrokkenheid en het aantal contacten, is ook een significant positief verband gevonden met de afhankelijke variabele positief real life WOM intentie. Opvallend is de zeer sterke correlatie tussen tevredenheid en WOM intentie (r = .74, p < .001) Op basis van de resultaten uit de ANOVA voor tijdelijke betrokkenheid en de afzonderlijke correlatieanalyses voor de overige onafhankelijke variabelen kan gesteld worden dat voor positief real life WOM gedrag de hypothesen 1, 2, 3, 4, 7, 9, 10 en 14 niet verworpen kunnen worden. Voor positief real life WOM intentie kunnen de hypothesen 1, 2, 3, 4, 7, 9 en 10 niet verworpen worden. Met de variabelen die afzonderlijk een significante relatie bleken te hebben met de onafhankelijke variabelen, is daarna is een multiple regressie uitgevoerd. Het kenmerk van een multiple regressie is, dat een aantal onafhankelijke variabelen tegelijk is opgenomen. Uit deze analyse kan worden afgeleid hoeveel procent van de variantie in de afhankelijke variabele
55
verklaard kan worden door het model als geheel, en in welke mate de onafhankelijke variabelen hier in samenhang aan bijdragen. Tabel 7 laat de resultaten van de multiple regressie zien. Uit deze multiple regressie blijkt, dat bij beide afhankelijke variabelen ruim de helft van de variantie verklaard wordt door de gekozen onafhankelijke variabelen (p < .001). De onafhankelijke variabelen uit het model lijken daarmee samen een goede voorspelling te vormen voor real life WOM gedrag (behalve toegang tot een interactief medium) en real life WOM intentie (behalve toegang tot een interactief medium en het aantal contacten). Tabel 7 Uitkomst van de multiple regressie op positief real life WOM gedrag en positief real life WOM intentie met de variabelen mavenschap, opinieleiderschap, voortdurende betrokkenheid tevredenheid, commitment, nieuwheid en aantal contacten.
Positief real life WOM gedrag Variabele:
β
t
Mavenschap Opinieleiderschap
.23 .24
Voortdurende betrokkenheid Tevredenheid Commitment Nieuwheid Aantal contacten Totale model:
Positief real life WOM intentie
R
β
t
2.82** 2.57*
.04 .25
0.60 3.00**
.21
1.81
-.85
-.084
.18 .18 .17 -.04
2.25* 1.73 2.07* -0.45
.69 .09 .15 n.v.t.a
9.65*** 1.00 2.02* n.v.t.a
2
.57***
R2
.65***
Niet meegenomen in de multiple regressie. * p < .05 ** p < .01 *** p < .001 a
Het is opvallend, dat de onafhankelijke variabelen op zichzelf een minder sterke samenhang hebben met de afhankelijke variabelen. Enerzijds is dit logisch, aangezien sommige effecten in het totale model ‘ondergesneeuwd’ raken door andere. Anderzijds is het wel opvallend dat twee factoren die als zeer sterk naar voren kwamen in de analyse van de afzonderlijke correlaties, in de multiple regressie geen significante relatie meer hebben met de afhankelijke variabelen. Het betreft hier voortdurende betrokkenheid en commitment. Ook de zeer sterke afname van de invloed van mavenschap trekt de aandacht. Een verklaring voor dit alles kan zijn dat er diverse moderator en mediator relaties in het spel zijn. Het feit dat er in sommige gevallen een sterke samenhang is tussen de onafhankelijke variabelen onderling (zie Tabel 5), maakt deze conclusie nog meer waarschijnlijk. Sommige moderator en mediator relaties zijn op basis van de theorie bovendien te verwachten. In de volgende paragraaf zal dan ook geprobeerd worden om deze moderator en mediator relaties te onderzoeken.
56
4.3
Het toetsen van de hypothesen – mediator relaties
Er is sprake van een mediator relatie, wanneer (een deel van) het effect van een onafhankelijke op een afhankelijke variabele niet rechtstreeks loopt, maar via een zogenaamde mediator variabele. Het effect van X op Y wordt zodoende gemediëerd door Z, hetgeen betekent dat X effect heeft op Z en Z effect heeft op Y. In Figuur 11 staat dit schematisch weergegeven.
Figuur 11 Schematische weergave van een gemediëerde relatie.
Het analyseren van een gemediëerde relatie bestaat uit een drietal stappen: 1. Het uitvoeren van drie regressieanalyses: a. Pad C: variabele X (onafhankelijk) en variabele Y (afhankelijk); b. Pad A: variabele X (onafhankelijk) en variabele Z (afhankelijk); c. Pad B, pad C’: variabele X (onafhankelijk) variabele Z (onafhankelijk) en variabele Y (afhankelijk). 2. Het bepalen of de samenhang in regressie (a) en (b) significant is, alsmede de invloed van variabele Z in regressie (c). 3. Het bepalen of de samenhang tussen variabele X en variabele Y in regressie (c) significant lager is dan de samenhang tussen X en Y in regressie (a). Met andere woorden: de coëfficiënt van pad C’ moet significant lager zijn dan de coëfficiënt van pad C. Om dit te bepalen moet een z-waarde uitgerekend worden. Is deze hoger dan 1.96, dan kan met een betrouwbaarheid van 95% gesteld worden dat het mediërende effect van variabele Z significant is. Deze z-waarde wordt uitgerekend a⋅b met de formule a sb + b sa + sa sb , waarbij a en b de niet-gestandaardiseerde regressie coëfficiënten van pad A en pad B zijn en sa en sb de bijbehorende standaardfout (Sobel, 1982). € 2
2
2
2
2
2
57
4.3.1 Opinieleiderschap als mediator Aan de hand van de theorie is aan het einde van hoofdstuk drie de verwachting uitgesproken, dat relaties tussen mavenschap en WOM en voortdurende betrokkenheid en WOM beide gemediëerd worden door opinieleiderschap. Het vinden van een significante correlatie tussen mavenschap en opinieleiderschap en voortdurende betrokkenheid en opinieleiderschap (en niet tussen mavenschap en voortdurende betrokkenheid!), maakt het relevant om inderdaad te toetsen of deze relaties er zijn. Als afhankelijke variabele is positief real life WOM gedrag gebruikt, omdat de samenhang met de drie betrokken onafhankelijke variabelen voor deze afhankelijke variabele het sterkst is (zie Tabel 4). Tabel 8 laat alle relevante gegevens zien om de hierboven beschreven drie stappen voor beide mediator relaties uit te voeren. Wat betreft de mediërende rol van opinieleiderschap in de relatie tussen mavenschap en WOM gedrag kan nu gesteld worden dat: 1. De relaties tussen mavenschap en WOM (pad C, β = .44, p < .001) en
opinieleiderschap en WOM (pad B, β = .42, p < .001), beide significant zijn. 2. De relatie tussen mavenschap en opinieleiderschap (pad A, β = .23, p < .01) significant is. 3. De gestandaardiseerde coëfficiënt in de relatie tussen mavenschap en WOM in regressie (c) lager is dan in regressie (a), dus er geldt: pad C’ < pad C. De z-waarde is 1.99, dus er kan geconcludeerd worden dat opinieleiderschap de relatie tussen mavenschap en WOM significant medieert (p < .05).
Wat betreft de mediërende rol van opinieleiderschap in de relatie tussen voortdurende betrokkenheid en WOM gedrag kan nu gesteld worden dat: 1. De relaties tussen voortdurende betrokkenheid en WOM (pad C, β = .58, p < .001) en opinieleiderschap en WOM (pad B, β = .26, p < .05), beide significant zijn. 2. De relatie tussen voortdurende betrokkenheid en opinieleiderschap (pad A, β = .57, p < .001) significant is. 3. De gestandaardiseerde coëfficiënt in de relatie tussen voortdurende betrokkenheid en WOM in regressie (c) lager is dan in regressie (a), dus er geldt: pad C’ < pad C. De z-waarde is 2.29, dus er kan geconcludeerd worden dat opinieleiderschap de relatie tussen voortdurende betrokkenheid en WOM significant medieert (p < .05).
58
Tabel 8 Uitkomst van de diverse regressieanalyses ten behoeve van het toetsen van het mediator effect van opinieleiderschap.
Regressie mediator effect (a) (b) (c)
(a)
(b)
B
SE
β
p
Onafhankelijke variabele: mavenschap
.49
.11
.44
.00
Afhankelijke variabele: opinieleiderschap Onafhankelijke variabele: mavenschap
.24
.11
.23
.03
Mediator variabele: opinieleiderschap
.44
.09
.42
.00
Onafhankelijke variabele: mavenschap
.38
.10
.35
.00
Afhankelijke variabele: WOM Onafhankelijke variabele: voortdurende betrokkenheid
.75
.11
.58
.00
betrokkenheid
.71
.11
.57
.00
Afhankelijke variabele: WOM Mediator variabele: opinieleiderschap
.27
.11
.26
.02
Onafhankelijke variabele: voortdurende betrokkenheid
.59
.14
.43
.00
Afhankelijke variabele: WOM
Afhankelijke variabele: WOM
Afhankelijke variabele: opinieleiderschap Onafhankelijke variabele: voortdurende
(c)
Gezien de hierboven beschreven resultaten, kan geconcludeerd worden dat hypothesen 5 en 6 niet verworpen kunnen worden.
4.3.2 Commitment als mediator Op basis van de theorie is aan het einde van hoofdstuk drie de verwachting uitgesproken, dat de relatie tussen tevredenheid en WOM gemediëerd wordt door commitment. Het vinden van een significante correlatie tussen tevredenheid en commitment, maakt het relevant om inderdaad te toetsen of deze relatie er is (zie Tabel 6). Daarnaast is ook een significante correlatie gevonden tussen nieuwheid en commitment, en niet tussen nieuwheid en tevredenheid. Vandaar dat ook de rol van commitment als mediator van de relatie tussen nieuwheid en WOM onderzocht kan worden. Als afhankelijke variabele is positief real life WOM gedrag gebruikt, omdat de samenhang met de drie betrokken onafhankelijke variabelen voor deze afhankelijke variabele het sterkst is (zie Tabel 4). Tabel 9 laat alle relevante gegevens zien om de hierboven beschreven drie stappen voor beide mediator relaties uit te voeren.
59
Tabel 9 Uitkomst van de diverse regressieanalyses ten behoeve van het toetsen van het mediator effect van commitment.
Regressie mediator effect (a) (b) (c)
(a) (b)
B
SE
β
p
Onafhankelijke variabele: tevredenheid
.47
.13
.37
.00
Afhankelijke variabele: commitment Onafhankelijke variabele: tevredenheid
.24
.12
.37
.00
Mediator variabele: commitment
.51
.11
.46
.00
Onafhankelijke variabele: tevredenheid
.26
.12
.20
.04
Afhankelijke variabele: WOM Onafhankelijke variabele: nieuwheid
.48
.12
.41
.00
.28
.11
.26
.01
Mediator variabele: commitment
.51
.10
.46
.00
Onafhankelijke variabele: nieuwheid
.34
.10
.29
.00
Afhankelijke variabele: WOM
Afhankelijke variabele: WOM
Afhankelijke variabele: commitment Onafhankelijke variabele: nieuwheid
(c)
Afhankelijke variabele: WOM
Wat betreft de mediërende rol van commitment in de relatie tussen tevredenheid en WOM gedrag kan nu gesteld worden dat: 1. De relaties tussen tevredenheid en WOM (pad C, β = .37, p < .001) en commitment en WOM (pad B, β = .46, p < .001), beide significant zijn. 2. De relatie tussen tevredenheid en commitment (pad A, β = .37, p < .01) significant is. 3. De gestandaardiseerde coëfficiënt in de relatie tussen tevredenheid en WOM in regressie (c) lager is dan in regressie (a), dus er geldt: pad C’ < pad C. De z-waarde is 1.84, dus er kan geconcludeerd worden dat commitment de relatie tussen tevredenheid en WOM wel medieert, maar dat deze mediator relatie niet significant is. Wat betreft de mediërende rol van commitment in de relatie tussen nieuwheid en WOM gedrag kan gesteld worden dat: 1. De relaties tussen nieuwheid en WOM (pad C, β = .41, p < .001) en commitment en WOM (pad B, β = .46, p < .001), beide significant zijn. 2. De relatie tussen nieuwheid en commitment (pad A, β = .26, p < .05) significant is. 3. De gestandaardiseerde coëfficiënt in de relatie tussen tevredenheid en WOM in regressie (c) lager is dan in regressie (a), dus er geldt: pad C’ < pad C. De z-waarde is 2.28, dus er kan geconcludeerd worden dat commitment de relatie tussen nieuwheid en WOM significant medieert (p < 0.05).
60
In tegenstelling tot het bewezen mediator effect van opinieleiderschap, kan dit effect bij commitment niet bewezen worden. Vandaar dat hypothese 11 wel verworpen moet worden. Het verband is wel aangetoond, maar is niet significant. Wel medieert commitment significant de relatie tussen nieuwheid en WOM. Deze relatie moet zodoende aan het model worden toegevoegd.
4.3.3 Het aantal contacten als mediator In paragraaf 3.4 werd de verwachting uitgesproken dat het aantal contacten de relatie tussen toegang tot een medium en WOM medieert. Omdat er geen significant verband gevonden is tussen toegang tot een medium en positief real life WOM gedrag, kan deze mediërende relatie niet bestaan. Toegang tot een medium heeft wel een significante verband met virtueel WOM gedrag, maar hier geldt dat er geen significante relatie met het aantal contacten is. Vandaar dat hypothese 16 verworpen moet worden.
4.4
Het toetsen van de hypothesen – moderator relaties
Naast de rol van de variabelen opinieleiderschap, commitment en het aantal contacten als mediator variabele, kan aan de hand van de theorie ook verwacht worden dat commitment een rol speelt als moderator variabele. Er is sprake van een moderator effect, wanneer een variabele Z invloed uitoefent op de aard van een relatie tussen variabele X en variabele Y. Het kan het geval zijn dat variabele Z, de moderator, deze relatie versterkt of verzwakt. Meestal worden moderatorvariabelen gebruikt om een onderscheid te maken tussen twee of meer groepen, bijvoorbeeld wanneer de relatie tussen X en Y voor jongens anders verloopt dan voor meisjes. De moderatorvariabele kan echter ook continue van aard zijn. Het toetsen van een verwacht moderatoreffect is relatief eenvoudig. Allereerst moet een productvariabele XZ worden uitgerekend door variabele X met variabele Z te vermenigvuldigen. Daarna is slechts één regressieanalyse nodig, met Y als afhankelijke variabele en X, Z en de productvariabele XZ als onafhankelijke variabelen. Als de variabele XZ vervolgens een significant effect heeft op Y, terwijl er voor X en Z gecontroleerd wordt, is er sprake van een significant moderatoreffect. In Figuur 12 staat de moderende relatie schematisch weergegeven. Aan de hand van de literatuur kan verwacht worden dat de variabele commitment de relatie tussen tevredenheid en WOM modereert. Ook wordt verwacht dat commitment de relatie tussen nieuwheid en WOM modereert. In Tabel 10 staan alle gegevens die noodzakelijk zijn voor het analyseren van deze moderator relaties.
61
Figuur 12 Schematische weergave van een gemodereerde relatie. Tabel 10 Uitkomst van de diverse regressieanalyses ten behoeve van het toetsen van het moderator effect van commitment.
Variabele: Tevredenheid Commitment Tevredenheid X commitment Nieuwheid Commitment Nieuwheid X commitment n.s.
B -.356 -.098 .136 -.027 .076 .277
Positief real life WOM gedrag β t -.28 -.93 (n.s.) -.09 -.26 (n.s.) .87 1.68 (n.s.) -.023 -0.68 (n.s.) .25 1.05 (n.s.) .429 0.94 (n.s.)
niet significant
De resultaten uit Tabel 10 laten zien dat het veronderstelde moderatoreffect voor beide variabelen, tevredenheid en nieuwheid, niet significant aanwezig is. Het effect is er wel, maar is niet sterk genoeg om binnen de huidige meting hypothese 12 en 13 te ondersteunen. Bovendien is de richting van het effect tegengesteld aan de verwachting. Vandaar dat de opgestelde hypothesen verworpen moeten worden. In de conclusie zal hier uitgebreider op worden ingegaan.
62
4.5
Het toetsen van de hypothesen – De rol van tevredenheid
Er is een laatste set hypothesen, die nog niet getoetst is. Het betreft hier de rol van tevredenheid bij het bepalen van de valentie van WOM. Bij het opstellen van de hypothesen zijn de volgende verwachtingen uitgesproken over tevredenheid: H7: Er is een positief verband tussen tevredenheid en positieve WOM. H8: Er is een positief verband tussen ontevredenheid en negatieve WOM. De eerste hypothese (H7) is in feite in paragraaf 5.2 al aangetoond, door te laten zien dat er een significante positieve relatie is tussen de mate van tevredenheid en WOM. Om nu hypothese 7 en 8 in samenspel te kunnen toetsen, wordt verondersteld dat een lage score op tevredenheid betekent dat een persoon ontevreden is. Vervolgens moeten de volgende twee zaken gelden: 1. Er is een positief significant verband tussen tevredenheid en positief WOM gedrag/intentie. 2. Er is een negatief significant verband tussen tevredenheid en negatief WOM gedrag/intentie. Om vervolgens de stelling van Anderson (1998) te bewijzen, waarin gesteld wordt dat de invloed van tevredenheid op positieve WOM kleiner is dan de invloed van ontevredenheid op negatieve WOM, moet gelden: 3. De gestandaardiseerde regressiecoëfficiënt van het effect van tevredenheid op negatieve WOM moet sterker negatief zijn, dan dat de gestandaardiseerde regressiecoëfficiënt van het effect van tevredenheid op positieve WOM positief is. In Tabel 11 staan de resultaten van deze analyse. Tabel 11 Uitkomst van een serie enkelvoudige regressies op positief real life WOM gedrag en negatief real life WOM gedrag met de variabele tevredenheid.
Variabele: Tevredenheid
Positief real life WOM gedrag β t R2 .37 3.72*** .14
Negatief real life WOM gedrag β T R2 -.47 -4.97*** .22
* p < .05 ** p < .01 *** p < .001
Aan de hand van de bovenstaande gegevens wordt duidelijk dat Hypothese 7 en Hypothese 8 niet verworpen kunnen worden. Bovendien is het effect van ontevredenheid op negatieve WOM sterker dan het effect van tevredenheid op positieve WOM (|4.97| > |3.72|). Dit kan als ondersteuning worden gezien voor de theorie van Anderson (1998).
63
Om deze resultaten nog steviger te funderen is een curve estimation analyse uitgevoerd. Dit is een analyse voor non-lineaire regressies, waarbij het best passende wiskundig verband voor een gegeven situatie gezocht wordt. Hieruit bleek inderdaad dat tevredenheid en WOM kwadratisch samenhangen, zoals in Figuur 6 verondersteld werd, volgens de regressievergelijking: y = 0.23x2 . –1.8x + 4.74 (p < .05). Hierbij is x de mate van tevredenheid, en y de totale hoeveelheid WOM. De totale hoeveelheid WOM is gedefinieerd als |negatieve WOM – positieve WOM|, wat de mate aangeeft waarin iemand sterker positief of sterker negatief WOM gedrag vertoont. Iemand die evenveel positieve als negatieve WOM verspreid heeft, scoort op deze vergelijking 0.
4.6 Informatie zoekgedrag Uit de correlaties in Tabel 4 werd duidelijk dat er een verband bestaat tussen informatie zoekgedrag en een aantal onafhankelijke variabelen uit het model. Informatie zoekgedrag bleek hierbij beter te verklaren aan de hand van de onafhankelijke variabelen uit het model dan informatie zoekintentie. Daarbij valt op dat er een significant verband is tussen opinieleiderschap en zoekgedrag (r = .42, p < .001) en voortdurende betrokkenheid en zoekgedrag (r = .46, p < .001), maar niet tussen mavenschap en zoekgedrag (r = .16, n.s.). Ook zijn er positieve relaties met commitment (r = .32, p < .01) en nieuwheid (r = .31, p < .01). Sommige van deze relaties konden op basis van de literatuur verwacht worden. Omdat zoekgedrag echter geen kernconstruct vormt in dit onderzoek naar WOM gedrag, zijn er geen hypothesen voor opgesteld. Wel is het hierbij nog interessant om te vermelden dat er een significant positief verband gevonden is tussen informatie zoekgedrag en zowel positief (r = .45, p < .001) als negatief (r = .40, p < .001) real life WOM gedrag.
4.7
Andere opvallende correlaties
In het gedeelte hierboven zijn alle verbanden behandeld, die aan de hand van eerder onderzoek verwacht konden worden. Uit Tabel 5 komt echter nog een aantal andere correlaties naar voren, tussen de diverse onafhankelijke variabelen onderling. Deze worden niet verder uitgebreid geanalyseerd, omdat ze nogal speculatief van aard zijn. Er is immers geen theoretische grond waarop deze verbanden geanalyseerd en verklaard kunnen worden. Wel is het de moeite waard om ze hier te noemen, omdat ze zouden kunnen wijzen op een ingewikkelder netwerk van mediator relaties dan in eerste instantie verondersteld is. In de conclusie worden enkele verwachtingen uitgesproken over de aard van deze relaties en worden suggesties gedaan voor verder onderzoek op basis hiervan.
64
Mavenschap correleert niet alleen met opinieleiderschap, maar ook met nieuwheid (r = .32, p < .05) en het aantal contacten (r = .27, p < .05). Ook voortdurende betrokkenheid correleert met nieuwheid (r = .28, p < .01) en het aantal contacten (r = .31, p < .01). Opinieleiderschap, mediator van zowel het effect van mavenschap op WOM als het effect van voortdurende betrokkenheid op WOM correleert ook met nieuwheid (r = .22, p < .05) en het aantal contacten (r = .22, p < .05). Dit lijkt erop te wijzen dat het netwerk van mediator relaties gecompliceerder is dan verwacht. Opvallend is ook de relatie tussen tijdelijke betrokkenheid en voortdurende betrokkenheid (r = .42, p < .001). Dit zou erop kunnen wijzen dat de twee typen betrokkenheid minder gescheiden zijn, dan in eerder onderzoek verondersteld werd. Een laatste, opvallende serie verbanden speelt rondom het construct commitment. Commitment correleert sterk met voortdurende betrokkenheid (r = .64, p < .001), maar ook met een aantal van de zelfde variabelen waar voortdurende betrokkenheid mee correleert, zoals opinieleiderschap (r = .30, p < .01), tijdelijke betrokkenheid (r = .38, p < .001) en het aantal contacten (r = .29, p < .01). Daarnaast correleert commitment ook met mavenschap (r = .26, p < .05).
4.8
Mediagebruik en WOM
In paragraaf 3.1 is het doel beschreven, om te onderzoeken of mensen met een grote kans op WOM gedrag en WOM intentie verder te segmenteren zijn op basis van demografische variabelen en mediagebruik. Wat betreft de demografische segmentatie zijn er weinig opvallende bevindingen, hetgeen op zichzelf misschien wel een opvallende bevinding is. Mannen scoren iets hoger dan vrouwen op opinieleiderschap en mavenschap. Maar deze verschillen zijn niet significant. Wat betreft de score op de diverse vormen van WOM scoren ook de mannen iets hoger dan de vrouwen, maar dit verschil is marginaal en zeker niet significant. Wel interessant is het feit dat opinieleiders voornamelijk werkzaam zijn in de financiële sector. Het verschil is echter ook hier niet significant, maar dit kan te maken hebben met de relatief kleine steekproef. Het lijkt in elk geval een bevestiging te vormen voor het categoriespecifieke karakter van opinieleiderschap. Dit vermoeden wordt verder bevestigd door het, overigens ook niet significante, verband tussen opinieleiderschap en het meest gelezen dagblad. Lezers van het Financieel Dagblad scoren hoger dan lezers van andere kranten op opinieleiderschap en informatie zoekgedrag. Ook deze verschillen zijn echter niet significant.
65
Op het gebied van kwantitatief mediagebruik, zijn geen duidelijke verschillen aangetroffen. Er is geen relatie tussen WOM gedrag (of intentie) en het aantal uren dat aan internet, radio en tv besteed wordt of het aantal kranten en tijdschriften dat men leest. Wel is er een significant verband tussen mavenschap en het lezen van online nieuwsbronnen (r = .29, p < .01) en het gebruik van online winkels (r = .24, p < .01).
66
5 CONCLUSIE EN DISCUSSIE Deze scriptie staat in een breder kader van onderzoeks- en managementliteratuur waarin wordt getracht een antwoord te vinden op de vraag hoe je als bedrijf of instelling richting kan geven aan wie er wat over je bedrijf, merk, product of dienst zegt. Dit is een onderwerp waarvoor de aandacht de afgelopen jaren sterk is toegenomen. De reden hiervoor, zoals beschreven in hoofdstuk 1, is ten eerste dat mensen enerzijds kritischer, mondiger en meer individualistisch zijn geworden. Anderzijds hebben zij steeds betere mogelijkheden en kanalen om hun wensen, kritiek en lof te uiten en wordt er door bedrijven en instellingen steeds beter naar het publiek geluisterd. Meer specifiek is in dit onderzoek getracht inzicht te verkrijgen in de factoren op basis waarvan men kan voorspellen of iemand positieve WOM over een bedrijf, merk, dienst of product zal verspreiden. Om dit te kunnen doen is eerst een literatuurstudie uitgevoerd. Hieruit kwam naar voren dat er tenminste negen belangrijke variabelen zijn waarvan verwacht kan worden dat zij invloed hebben op de kans dat iemand positieve WOM zal verspreiden. Deze negen variabelen (mavenschap, opinieleiderschap, voortdurende betrokkenheid, tijdelijke betrokkenheid, tevredenheid, nieuwheid, commitment, het aantal contacten en toegang hebben tot een interactief medium) bleken theoretisch onder te verdelen in drie categorieën: geloofwaardigheid, bereidheid en toegang. Binnen deze categorieën kon bovendien verwacht worden dat de factoren onderling invloed op elkaar zouden uitoefenen. Op basis van de uitkomsten van de literatuurstudie kon vervolgens een model worden ontworpen en de hoofdvraag van het onderzok nader worden gespecificeerd: “Wat is de relatieve rol van geloofwaardigheid, bereidheid en toegang bij het bepalen van de kans op WOM gedrag en WOM intentie?” In paragraaf 5.1 worden per deelvraag de algemene conclusies beschreven die op basis van de uitkomsten van het onderzoek getrokken kunnen worden. Daarna zal worden geprobeerd een algemeen antwoord op de hoofdvraag te geven. Belangrijk is om hierbij in gedachten te houden dat het onderzoek in een beperkte populatie is afgenomen (een niet representatieve steekproef onder MKB ondernemers) en een beperkte scope had (financiële dienstverlening). In paragraaf 5.2 worden deze en andere beperkingen van dit onderzoek besproken; in paragraaf 5.3 worden een aantal suggesties gedaan voor verder onderzoek en paragraaf 5.4 behandelt tenslotte de implicaties voor de praktijk.
67
5.1 Conclusie Geloofwaardigeid Het eerste tweetal subvragen luidde: “Hoe groot is de bijdrage van geloofwaardigheid aan de kans op WOM gedrag en intentie?” en “Wat zijn de onderlinge relaties tussen de factoren die samen het construct geloofwaardigheid vormen?”. Het construct geloofwaardigheid bestond hierbij uit de variabelen mavenschap, opinieleiderschap, voortdurende betrokkenheid en tijdelijke betrokkenheid. Uit de resultaten blijkt dat deze factoren allen een rol spelen bij het voorspellen van real life WOM gedrag en WOM intentie. Mensen die als geloofwaardig worden gezien, omdat zij op de hoogte zijn van het product in kwestie of van nieuwe producten in het algemeen, hebben een hogere kans op het vertonen van WOM gedrag dan anderen. Interessant is de belangrijke bijdrage van voortdurende betrokkenheid. Dit wijst erop dat mensen die betrokken zijn bij de productcategorie en dus het type producten of diensten interessant vinden, hier eerder met anderen over zullen gaan praten. Ook tijdelijke betrokkenheid, het recent hebben aangeschaft van een product, leidt tot meer WOM gedrag. Er is geen verband gevonden tussen tijdelijke betrokkenheid en WOM intentie, maar dit is eenvoudig te verklaren. Omdat het begrip ‘WOM intentie’ betrekking heeft op het eventueel vertonen van WOM gedrag in de toekomst, hoeft dit niet gerelateerd te zijn aan factoren die gelden op het moment van onderzoek. De onderlinge samenhang tussen de variabelen blijkt grotendeels volgens verwachting te bestaan. Voortdurende betrokkenheid en opinieleiderschap zijn gerelateerd, wat de verwachting ondersteunt dat mensen die zeer betrokken zijn bij een bepaalde productcategorie, zich ontwikkelen tot opinieleiders en op basis daarvan meer WOM gedrag vertonen. Ook tussen mavenschap en opinieleiderschap bestaat een verband, hetgeen wil zeggen dat opinieleiders op een bepaald gebied, vaak een hoge interesse in nieuwe producten in het algemeen hebben. Deze conclusie vormt extra ondersteuning voor de veronderstelling dat opinieleiders zelf ook vaker op zoek zijn naar informatie. En ook het gevonden verband tussen opinieleiderschap en WOM zoekgedrag versterkt dit. Met andere woorden, het maken van onderscheid tussen informatiezoekers en –verstrekkers als aanwijzing voor het bestaan van leiders en volgers is onjuist, zoals in paragraaf 2.2.1 al even aan de orde is gekomen. Een laatste verband blijkt te bestaan tussen tijdelijke en voortdurende betrokkenheid, hoewel dit in eerste instantie niet verondersteld werd; mensen die net een nieuw product of dienst hebben aangeschaft vertonen meer interesse in de productcategorie. Nieuwe kopers vormen zodoende een interessante groep als het gaat om de waarschijnlijkheid van WOM gedrag.
68
Geconcludeerd kan worden dat de geloofwaardigheid van de spreker een invloedrijk concept is bij het bepalen van de kans op real life WOM gedrag en intentie. De theoretische assumptie dat mensen die veel over een onderwerp weten en als geloofwaardig worden gezien ook meer over dit onderwerp converseren, vindt met deze resultaten steun. Bereidheid Met betrekking tot het construct bereidheid, werden de volgende twee subvragen geformuleerd: “Hoe groot is de bijdrage van bereidheid aan de kans op WOM gedrag en intentie?” en “Wat zijn de onderlinge relaties tussen de factoren die samen het construct bereidheid vormen?”. Drie variabelen vormen samen het construct bereidheid: tevredenheid, commitment en nieuwheid. Commitment en nieuwheid, blijken vooral bepalend als het gaat om positief WOM gedrag. Is een product of organisatie anders dan anderen en willen mensen graag een goede relatie met het merk aangaan, dan is de kans groot dat zij er positief over zullen praten. Opvallend is dat het concept nieuwheid slechts in één ander onderzoek werd gevonden (Bone, 1992) en in dit onderzoek een relatief belangrijke rol speelt. Zoals het in dat onderzoek en in deze scriptie is geoperationaliseerd, kan het overigens conceptueel ook opgevat worden als ‘onderscheidendheid’, Tevredenheid is daarentegen vooral bepalend als het gaat om negatief WOM gedrag. Ontevreden bankklanten bleken eerder te klagen dan dat tevreden klanten hun bank prijzen. Deze conclusie is consistent met het idee dat ontevreden klanten een negatieve boodschap eerder en aan meer mensen (dit laatste blijkt uit ander onderzoek) vertellen, dan dat tevreden klanten een positieve boodschap doorvertellen. Tevredenheid blijkt ook de belangrijkste voorspeller voor positieve WOM intentie. En deze bevinding is consistent met het relatief kleine effect op positief WOM gedrag. WOM intentie is dusdanig gemeten, dat het vooral gaat om het “bereid zijn de eigen bank aan te raden”. Hier ligt waarschijnlijk een globalere overweging aan ten grondslag dan aan het verspreiden van een positieve boodschap, die ook ‘slechts’ betrekking kan hebben op losse elementen in de evaluatie. Tevredenheid is in dit onderzoek gedefinieerd als de gemiddelde score op een diverse set attributen . Het betreft hier dus ook een globale overweging. Kortom, klanten die niet uitgesproken tevreden zijn praten in sommige gevallen wel degelijk positief over een organisatie of product. Een aanbeveling van een organisatie of product als geheel is echter minder snel bereikt. De onderlinge samenhang tussen tevredenheid, commitment en nieuwheid blijkt minder manifest dan verwacht. De relatie tussen tevredenheid en commitment lijkt wel degelijk aanwezig te zijn, maar er kon niet worden aangetoond dat de invloed van tevredenheid op WOM via commitment verloopt. Desalniettemin kan wel degelijk verwacht
69
worden dat mensen die langdurig tevreden zijn een sterkere drang voelen tot het aangaan van een goede relatie met de aanbieder. Dit geldt ook voor nieuwheid: aanbieders met een onderscheidend aanbod lijken sterk relatiewaardig. De modererende rol van commitment op de relatie tussen tevredenheid en WOM, en nieuwheid en WOM kon niet worden aangetoond. Een reden hiervoor zou kunnen zijn dat er sprake is van ‘mediated moderation’ of ‘moderated mediation’: dezelfde variabelen zijn mediator én moderator tegelijk. De in dit onderzoek gebruikte analysemethoden zijn niet geavanceerd genoeg om deze relaties goed te kunnen bestuderen. Kortom, tevredenheid, commitment en nieuwheid blijken alle drie inderdaad een voorspellende factor voor positief real life WOM gedrag en intentie. Mensen die iets nieuws ervaren, hier tevreden over zijn en graag een goede relatie aangaan met het producerende of dienstverlenende bedrijf, hebben het hier waarschijnlijk in positieve zin met anderen over. Toegang Het laatste construct, toegang, was een buitenbeentje in dit onderzoek aangezien er amper eerder onderzoek over bekend was. De betrokken variabelen, het aantal contacten en toegang tot een interactief medium, zijn voor dit onderzoek geconstrueerd. De volgende subvragen zijn vervolgens geformuleerd: “Hoe groot is de bijdrage van toegang aan de kans op WOM gedrag en intentie?” en “Wat zijn de onderlinge relaties tussen de factoren die samen het construct toegang vormen?”. De meest interessante variabele in dit construct is toegang tot een interactief medium: de mate waarin men zegt gebruik te maken van de diverse mogelijkheden tot het uiten van een mening op internet, zoals het schrijven en reageren op weblogs, en het reageren op online winkels. Er blijkt haast geen relatie tussen deze variabele en real life WOM gedrag te zijn, maar het is het belangrijkste antecedent van virtueel WOM gedrag. Sterker nog, het lijkt erop dat binnen deze steekproef de vraag of men überhaupt wel gebruik maakt van de mogelijkheden van het internet de enige voorspeller van online WOM gedrag is. Daarnaast geeft men aan sowieso weinig gebruik te maken van dergelijke faciliteiten. Dit leidt tot de opvallende observatie dat online WOM ten opzichte van de totale hoeveelheid WOM nog geen grote rol speelt. Deze observatie is opvallend, omdat de vragenlijst met name is ingevuld door mensen uit de creatieve en zakelijke dienstverlening en de reclame/communicatie/pr. Dit zijn beroepsgroepen waarvan normaliter verwacht wordt dat men relatief veel gebruik maakt van ontwikkelingen op het gebied van nieuwe media. In dit licht is ook de significante samenhang tussen mavenschap en toegang tot een interactief medium treffend. Dit geeft aan men kan aannemen, dat het binnen de steekproef voornamelijk de voorlopers zijn, die van de interactieve mogelijkheden van internet gebruik maken.
70
Het aantal contacten, gedefinieerd als het aantal familieleden, vrienden of collega’s geïnteresseerd in dezelfde productcategorie, bleek wel in relatie te staan tot WOM gedrag. De vraag is echter of WOM gedrag een gevolg is van het aantal contacten. Er blijken immers ook relaties te bestaan tussen het aantal contacten en mavenschap, opinieleiderschap, voortdurende betrokkenheid en commitment. Met andere woorden zou het zo kunnen zijn, dat mensen die op verschillende manieren iets hebben met een bepaalde productcategorie (en dus een verhoogde kans op WOM gedrag), zich graag in een netwerk van gelijkgestemden bevinden. Deze bevinding is consistent met de theorie dat WOM voornamelijk in homogene netwerken plaatsvindt. De onderlinge relatie tussen het aantal contacten en de toegang tot een interactief medium kon niet worden gevonden, omdat deze twee variabelen in geen geval een significante correlatie hebben met dezelfde afhankelijke variabele. Kortom, toegang speelt een rol bij virtuele en real life WOM. Hoe de verschillende verbanden precies lopen, kan echter niet uit de resultaten van dit onderzoek worden afgeleid. Het model als geheel Op basis van alle hierboven beschreven conclusies moet het model, zoals weergegeven in paragraaf 2.5 en paragraaf 3.4 aangepast worden. Het nieuwe model, alleen geldig voor real life WOM en uitgesplitst naar gedrag en intentie, staat hieronder in Figuur 13. Een model voor virtuele WOM kan op basis van dit onderzoek niet gepresenteerd worden, aangezien toegang tot een interactief medium de enige verklarende variabele is. Er is in de analyse echter ook nagegaan wat er gebeurt, als alle factoren tegelijk in ogenschouw worden genomen. Dan blijkt het model als geheel goed in staat om WOM gedrag en intentie te verklaren, maar de directe invloed van een aantal losse variabelen op WOM lijkt hierbij te verdwijnen. Dit is inherent aan de gebruikte analysemethode, maar opvallend is dat het met name geldt voor voortdurende betrokkenheid en commitment. Wat voortdurende betrokkenheid betreft lijkt deze conclusie logisch, gezien het feit dat het effect van voortdurende betrokkenheid op WOM sterk gemediëerd wordt door opinieleiderschap. Het effect van commitment op WOM wordt echter niet sterk gemedierd door een andere variabele. Althans, dit is niet aangetoond in dit onderzoek. Wel is er een zeer sterke samenhang tussen commitment en voortdurende betrokkenheid onderling, correleren ze beide sterk met eenzelfde set andere variabelen en zijn ze theoretisch nauw verwant. Dit lijkt een aanwijzing voor het bestaan van multicollineariteit. Dit wil zeggen dat twee concepten die onafhankelijk zijn opgesteld (voor een deel) hetzelfde meten. Het voert hier te ver om dat te onderzoeken, maar het zou een reden kunnen zijn voor het ontbreken van significante individuele effecten.
71
Figuur 13 Het volledige model voor het voorspellen van WOM gedrag en intentie, met de relaties die in dit onderzoek aangetoond konden worden.
72
Een andere interessante observatie is het feit dat er meer onderlinge relaties binnen het model bleken te bestaan dan verwacht. Zoals gezegd lijkt tijdelijke betrokkenheid te leiden tot voortdurende betrokkenheid. Daarnaast is er echter ook een verband gevonden tussen tijdelijke betrokkenheid en commitment. Gezien de theoretische verwantschap tussen commitment en voortdurende betrokkenheid loopt deze relatie waarschijnlijk in dezelfde richting. Het aantal contacten is gerelateerd aan commitment, voortdurende betrokkenheid, opinieleiderschap en mavenschap. Het is echter onduidelijk of het aantal contacten hier antecedent is (men wordt ‘opgevoed’ door zijn omgeving) of gevolg (‘soort zoekt soort’). Nieuwheid blijkt te correleren met commitment, zoals hiervoor beschreven, waarbij nieuwheid waarschijnlijk het antecedent is (een onderscheidende ervaring leidt tot commitment, net als tevredenheid dat doet). Op eenzelfde manier blijkt nieuwheid met voortdurende betrokkenheid samen te hangen (een onderscheidende ervaring maakt de categorie interessanter). Ook is er een verband tussen nieuwheid enerzijds en opinieleiderschap en mavenschap anderzijds. Een verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat mavens en opinieleiders geïnteresseerder en kritischer zijn en daarom vaker op zoek gaan naar onderscheidende ervaringen. Algemene conclusie Wanneer alle bovenstaande overwegingen worden meegenomen in het model, ontstaat er een opvallend beeld. De algemene conclusie is dat geloofwaardigheid, bereidheid en toegang niet langer gescheiden constructen zijn, maar onderling samen blijken te hangen. De relatieve rol kan dus lastig bepaald worden. Wel kan geconcludeerd worden dat met alle variabelen samen, behalve toegang tot een interactief medium, de kans op real life positieve WOM goed bepaald kan worden Opvallend voor zowel theorie als praktijk is de rol van tevredenheid, nieuwheid, opinieleiderschap en mavenschap bij het bepalen van de kans op WOM. Daarnaast blijken betrokkenheid en commitment belangrijke voorspellers van WOM gedrag, hoewel sterk beïnvloed door elkaar en gemediëerd door opinieleiderschap en andere variabelen. In Figuur 14 staat een hypothetisch model waarin de bovenstaande conclusies worden weergegeven. Gevulde pijlen geven aangetoonde relaties binnen het veronderstelde model aan, open pijlen laten nieuw gevonden verbanden met veronderstelde richting zien en stippellijnen staan voor nieuw gevonden verbanden zonder veronderstelde richting.
73
Figuur 14 Hypothetisch model voor het voorspellen van real life WOM gedrag.
Demografie en mediagebruik Zoals in ander onderzoek al vaker is aangetoond, zijn mensen met een hoge kans op het vertonen van WOM gedrag niet verder te specificeren op basis van demografische variabelen. De conclusie die hierbij hoort is eenvoudig: iedereen vertoont WOM gedrag; man en vrouw, jong en oud, trendsetters en volgers. Wel valt op basis van de theorie te verwachten dat er onderscheid gemaakt kan worden naar mediagebruik. Deels wordt dit beeld ook bevestigd, doordat virtueel WOM gedrag met name afhankelijk blijkt van toegang tot een interactief medium. Dit kan echter ook als beperking van het onderzoek gezien worden, omdat hierdoor specifiekere factoren lastiger te meten zijn. Er zijn dan ook geen verschillen gevonden voor radio, tv, internet, dagbladen en magazines, wanneer men kijkt naar frequentie van het mediumgebruik en de specifieke mediumkeuze. Het enige gevonden verband is dat mavens zich meer online begeven en iets meer diverse andere media gebruiken dan anderen. Dit is consistent met het verwachtte hogere mediagebruik van mavens. Ook is er een verband tussen WOM zoekgedrag en WOM gedrag aangetoond. Dit geeft aan dat mensen die veel WOM gedrag vertonen, zich ook beter laten informeren. Dit doet vermoeden dat er voor mediagebruik andere resultaten gevonden zouden worden als het onderzoek anders, of in een grotere steekproef zou worden uitgevoerd. In de volgende paragraaf wordt dieper ingegaan op de beperkingen van dit onderzoek.
74
5.2 Beperkingen Zoals aan ieder onderzoek, kleven er ook aan dit onderzoek een aantal beperkingen. Deze zijn in te delen in praktische, inhoudelijke en methodische beperkingen. Praktische beperkingen De praktische beperkingen komen bijna allen voort uit een gebrek aan tijd en financiële middelen; twee factoren die inherent zijn aan het schrijven van een scriptie. Hierdoor was het onmogelijk om de vragenlijst onder een grote steekproef te verspreiden. De vragenlijst stond online en was dus in potentie voor iedereen bereikbaar, maar het ontbrak aan tijd en geld om het bestaan van deze vragenlijst uitgebreid onder de aandacht te brengen en mensen te belonen voor het invullen ervan. Uiteindelijke hebben 88 mensen de vragenlijst volledig ingevuld, maar liet de verdeling naar branches zien dat deze voornamelijk uit mijn eigen netwerk afkomstig waren. Een grotere steekproef had waarschijnlijke tot meer significante relaties geleid. Bovendien hadden subtiele verschillen beter inzichtelijk gemaakt kunnen worden, bijvoorbeeld met betrekking tot mediagebruik en de relatie tussen voortdurende betrokkenheid en commitment. Inhoudelijke beperkingen Naast deze praktische beperkingen, was het onderzoek al bij voorbaat beperkt door enkele inhoudelijke overwegingen. In overleg met mijn stage-instelling is gekozen om dit onderzoek uit te voeren onder MKB ondernemers. Zeker gezien de grootte van de steekproef moet daarom geconcludeerd worden dat de resultaten niet generaliseerbaar zijn voor alle consumenten. Bovendien zou het zo kunnen zijn dat ook de keuze voor een bepaald product, in dit geval financiële dienstverlening, invloed heeft op de resultaten. Daarnaast is het project, om een overzichtsmodel te maken van de factoren die de kans op positieve WOM bepalen, natuurlijk nog lang niet volledig. In dit onderzoek is gekozen voor 9 onafhankelijke en 9 afhankelijke variabelen die naar voren kwamen uit eerder onderzoek. Er zijn echter ook factoren buiten beschouwing gelaten. Zoals hierboven beschreven, is er niet gekeken naar de rol die het type product speelt. Maar ook bijvoorbeeld de persoonlijke motieven om WOM gedrag te vertonen, zoals het verkrijgen van status of het helpen van anderen, zijn buiten beschouwing gelaten. Daarnaast is het effect van WOM als bewezen beschouwd, maar ook dit zou natuurlijk nog verder uitgediept kunnen worden. Tenslotte is geen rekening gehouden met de aparte status van online WOM. Uit de resultaten blijkt dat dit een beperking is, aangezien de totale score op online WOM in de steekproef zo laag is, dat er over de antecedenten ervan weinig zinnigs gezegd kan worden.
75
Methodische beperkingen Zoals gezegd, is er in dit onderzoek een grote hoeveelheid variabelen onderzocht, waarvan een deel van de onderlinge relaties in eerdere studies sterk onderbelicht waren. Bovendien bleken er relatief veel relaties in het spel, die op basis van eerder onderzoek niet verwacht konden worden. Het gevolg hiervan is dat er een sterk gecompliceerd model ontstaat, waarvoor de in dit onderzoek gebruikte analysemethoden niet geavanceerd genoeg zijn. Met name de grote hoeveelheid moderator en mediator relaties bleek in samenhang lastig te onderzoeken. Betere resultaten kunnen eventueel verkregen worden met Structural Equation Modelling (SEM). Dit is een analysemethode waarbij een gecompliceerd model in zijn geheel getoetst kan worden. Tenslotte bleken de geconstrueerde schalen voor de hoeveelheid contacten en toegang tot een interactief medium niet voldoende in staat om de verwachte relaties te ondersteunen. Dit kan betekenen dat de verwachtingen niet kloppen, maar het zou ook kunnen beteken dat de schalen een lage validiteit hebben en dus niet meten wat ze zouden moeten meten.
5.3
Aanbevelingen voor verder onderzoek
Op basis van de resultaten en beperkingen van dit onderzoek, kunnen er een aantal aanbevelingen gedaan worden voor verder onderzoek. • Uitbreiden steekproef: Het huidige onderzoek kan herhaald worden, met een grotere steekproef, om de resultaten beter generaliseerbaar te maken. • Uitbreiden populatie en onderzoeksobject: Het huidige onderzoek kan herhaald worden in een andere groep consumenten, met een andere specificatie van financiële dienstverlening, een ander type dienstverlening of zelfs een geheel ander product. Ook in dit geval zou het doel zijn, de resultaten beter generaliseerbaar te maken. Bovendien is in dit onderzoek nieuw model opgesteld en is dit model in een nog niet eerder onderzocht productcategorie getoetst. Om de toepasbaarheid van het model beter te kunnen analyseren kan in een vervolgonderzoek gekozen worden voor een productcategorie waarbinnen wel al eerder WOM-onderzoek bekend is, zoals bijvoorbeeld auto’s. • Specifiek onderzoek naar online WOM: Het huidige onderzoek kan herhaald worden in een populatie die sowieso hoog scoort op online mediagebruik en de toegang tot een interactief medium. Op deze manier kan dieper worden ingegaan op de rol die andere variabelen spelen bij online WOM. Bovendien zou in een dergelijke opzet niet alleen naar WOM gedrag en intentie gevraagd kunnen worden, maar zou het feitelijke gedrag ook gevolgd kunnen worden door online activiteit te monitoren.
76
• Het toetsen van onderlinge relaties tussen de variabelen: De specifieke relatie tussen commitment en voortdurende betrokkenheid moet nader onderzocht worden. Specifiek moet aandacht worden besteed aan de verhouding tussen deze variabelen onderling en andere variabelen die de kans WOM gedrag en intentie bepalen. • Structural Equation Modelling: Het model als geheel, inclusief de diverse nieuwe verbanden die in dit onderzoek werden gevonden, kan opnieuw getoetst worden. Er moet dan wel een statistisch meer geavanceerde methode gebruikt worden, zoals SEM of path analysis. Op deze manier kan beter de relatieve invloed van variabelen op elkaar bepaald worden, kunnen moderator en mediator relaties beter beschreven worden en kan eventuele multicollineariteit beter ondervangen worden. • Het toetsen van andere variabelen: De voorspellende variabelen uit dit onderzoek kunnen gekoppeld worden aan persoonlijkheidsvariabelen (de motieven om WOM gedrag te vertonen) en productvariabelen (welke producten meer en minder geschikt zijn voor WOM). De persoonlijkheidsvariabelen zijn al vaker onderzocht, in zowel online als real life omgeving, maar in dat onderzoek werd niet gekeken naar de diverse variabelen uit dit onderzoek. Over de relatie tussen typen producten of diensten en WOM gedrag is minder bekend, alhoewel er tijdens het schrijven van deze scriptie een aantal onderzoeken op dit gebied worden uitgevoerd. • Mediagebruik: Het onderzoek naar het mediagebruik van mensen met een hoge waarschijnlijkheid tot het vertonen van WOM gedrag kan worden herhaald met meer geavanceerde schalen, die onder gespecialiseerde onderzoekers zijn opgesteld.
5.4 Implicaties voor de praktijk Tijdens het schrijven van dit onderzoek kreeg ik vaak de volgende vraag te horen: “Interessant, dat Word-of-Mouth. Maar hoe doe je dat dan? Hoe kan een bedrijf ervoor zorgen dat mensen over een merk of product gaan praten?”. Voordat ik ga proberen een antwoord te geven op deze vraag, moet er eerst een hardnekkig misverstand uit de wereld geholpen worden: er is geen ‘magic potion’. Als er iets is dat dit onderzoek bewezen heeft, is het dat WOM een ontzettend complex begrip is. De kans op positieve WOM is van zo veel factoren afhankelijk, dat deze nooit in één studie tegelijkertijd kunnen worden onderzocht. Zelfs wanneer gekozen wordt voor een grote, maar handzame hoeveelheid variabelen, blijken de onderlinge relaties te complex om sluitende antwoorden te geven. En dan is er nog steeds geen rekening gehouden met het verschil tussen typen producten, typen doelgroepen en typen mensen.
77
Dit onderzoek heeft een model opgeleverd waarmee tot op zekere hoogte voorspeld kan worden hoe groot de kans is dat bepaalde mensen over bepaalde producten zullen gaan praten. Dat is iets anders dan het aanleveren van een set gereedschap waarmee positieve WOM kan worden verkregen. Dit onderzoek probeert dan ook nadrukkelijk geen antwoord te geven op de vraag hoe het positieve effect van WOM gemaximaliseerd kan worden. Hier zijn tientallen methoden voor, waarvan er enkele in paragraaf 2.1.4 beschreven zijn. Of deze werken, hangt volledig af van het type product, de doelgroep en hoe de methoden worden ingezet. WOM moet gezien worden als compliment voor een goed product of een goede campagne en het zou van grootheidswaan getuigen als ik zou proberen om in dit onderzoek te bepalen wat een goed product of een goede campagne is. Hier zijn door diverse professionals en wetenschappers al genoeg regels voor opgesteld. Bovendien is het opvallend dat de praktijk vaak laat zien dat WOM optreedt bij producten en campagnes die juist tegen de regels ingaan. Dit onderzoek gaat over mensen, niet over producten en campagnes. Deze moeten nog altijd door creatieve marketingmanagers, productontwikkelaars en reclamemensen worden gemaakt. Maar dit onderzoek laat wel een aantal dingen zien die belangrijk zijn om in het creatieve proces rekening mee te houden: 1. Mensen willen kwaliteit. Zoveel was al duidelijk voorafgaand aan dit onderzoek,
maar het is nogmaals bevestigd. Meer specifiek willen mensen tevreden zijn. Dit wil zeggen dat de gepercipieerde kwaliteit van het product, de dienstverlening of de campagne beter moet zijn dan hun verwachtingen. De kunst is dus, om niet alleen kwaliteit te leveren, maar ook steeds de verwachtingen te overtreffen. Gebeurt dat niet, is er een beduidend lagere kans op positieve WOM. Presteert een bedrijf of instelling ondermaats, dan is negatieve WOM het gevolg, alle andere factoren ten spijt.
2. Mensen willen nieuwe ervaringen. Is een product, dienst of campagne gelijk aan alle andere, dan is de kans op WOM klein. Biedt een merk of bedrijf echter een onderscheidende ervaring (in de breedste zin des woords), dan kan verwacht worden dat er meer over wordt gepraat. Maar niet alleen dat; ook groeit de mate waarin mensen een productcategorie interessant vinden en graag een goede relatie met het merk aangaan. 3. Mensen begeven zich graag onder gelijkgestemden. Ook dat was al eerder bekend, maar het is goed de tweezijdige implicatie hiervan nog eens te benadrukken. Ten eerste is het vaak eenvoudig om potentieel geïnteresseerden te vinden. Autoliefhebbers zijn niet alleen achter de TV te vinden, maar vooral op de A utoRai, bij het circuit van Zandvoort en op de diverse goedbezochte autofora op internet.
78
Ten tweede maakt deze observatie het wel des te interessanter om goed te kijken naar manieren waarmee WOM van het ene cluster naar het andere kan ‘oversteken’. 4. Mensen vertellen graag. Althans, dit gaat vooral op voor mensen die veel weten. Het is dus waardevol om op zoek te gaan naar mavens en opinieleiders. Deze m ensen zijn op zoek naar informatie en zijn graag bereid om deze informatie te delen. Ga dus zorgvuldig om met die klanten die om je aandacht vragen. Vaak doen zij dit niet voor niets. Notoire klagers, mensen die folders aanvragen, actieve bezoekers van een bedrijfswebsite of corporate blog, mensen die op blog postings reageren, bezoekers van een beursstand, makers van user-generated content, beta- testers en andere geïnteresseerden vormen hiermee een waardevolle groep. Kortom, er zijn wel degelijk enkele handvaten te noemen voor het vergroten van de kans op WOM. Het belangrijkste is echter dat een bedrijf oprecht overkomt en zich richt op die mensen die zich oprecht voor je dienst of product willen inzetten. Commitment en categoriebetrokkenheid zijn niet voor niets spin-in-het-web variabelen gebleken, die met bijna alle andere variabelen relaties hebben. Het succes van nieuwe ontwikkelingen als usergenerated content, co-creation en andere interactieve toepassingen, die vaak onder de term Web 2.0 worden samengevat, lijkt dan ook te zijn dat het ongedwongen en vrijblijvend is. Het is immers de groep mensen die een productcategorie zeer interessant vindt en graag een goede relatie met het merk of bedrijf aangaat, die hiervan gebruik maakt. Zij zijn de opinieleiders en de mavens. Zij worden gevoed door positieve, vernieuwende ervaringen en uiten zich in de vorm van WOM. Er is een groep mensen, die graag over merken, producten en diensten praat; die graag uitingen doorstuurt en anderen overtuigt van hun keuze. Maar dit zijn niet noodzakelijk de hippe meisjes op het schoolplein of de hippe jongens in de clubs. Ook zijn dit niet noodzakelijk wetenschappers, experts en recensenten. Het kan natuurlijk wel, maar vaak is het de gewone man of vrouw die toevallig ergens heel erg geïnteresseerd in is, de oom of tante die men altijd belt voor advies, de blogger die een reclamefilmpje erg leuk vond of de gewone consument die buitengewoon aardig geholpen is. Het is zaak om die mensen te vinden, te voeden en te vriend te houden.
79
LITERATUUR Anderson, E.W. (1998). Customer Satisfaction and Word of Mouth. Journal of Services Research, 1, 5-17. Arndt, J. (1967) Word-of-Mouth Advertising and Informal Communication. In Cox, D.F. (Ed.) Risk Taking and Information Handling in Consumer Behavior (pp. 233-239). Boston, MA: Graduate School of Business Administration, Harvard University. Aronson, E. (1999). The Social Animal. New York: Worth Publishers Berelson, B., Lazarsfeld, P.F., & McPhee, W. (1954) Voting; A Study of Opinion Formation in a Presidential Campaign. Chicago: University of Chicago Press. Bettencourt, L.A. (1997). Customer Voluntary Performance; Customers as Partners in Service Delivery. Journal of Retailing, 73(3), 383-406. Bienstock, C.C. & Stafford, M.R. (2006). Measuring Involvement with the Service; A Further Investigation Of Scale Validity and Dimensionality. Journal of Marketing Theory and Practice, 14(3), 209-221. Bone, P.F. (1992). Determinants of word-of-mouth communications during product consumption. Advances in Consumer Research, 19, 579-583. Bone, P.F. (1995). Word-of-Mouth Effects on Short-term and Long-term Product Judgements. Journal of Business Research, 32(3), 213-223. Boer, C. de & Brennecke, S.I. (1999). Media en publiek. Theorieën over media-impact. Amsterdam: Boom Brown, J.J. & Reingen, P.H. (1986). Social Ties and Word-of-Mouth Referral Behavior. Journal of Consumer Research, 14, 350-362. Brown, T., Barry, T.E., Dacin, P.A., & Gunst, G.F. (2005). Spreading the Word; Investigating Antecedents of Consumers’ Positive Word-of-Mouth Intentions and Behaviors in a Retailing Context. Journal of the Academy of Marketing Science, 32(2), 123-138. Buttle, F.A. (1998) Word-of-Mouth; Understanding and managing referral marketing. Journal of Strategic Marketing, 6(3), 241-254.
80
Childers, T.L. (1986). Assessment of the Psyhcometric Properties of an Opinion Leadership Scale. Journal of Marketing Research, 23, 184-188. Clarkson, M.B.E. (1995). A Stakeholder Framework for Analyzing and Evaluating Corporate Social Performance. Academy of Management Review, 20(1), 92-117. Cornelissen, J. (2004). Corporate Communications. Theory and Practice. London: Sage. Court, D.C., French, T.D. & Knudsen, T.R. (2006). Profiting from Proliferation. New York, NY: McKinsey & Company. Dellarocas, C. (2003). The Digitization of Word of Mouth; Promise and Challanges of Online Feedback Mechanisms. Management Science, 49(10), 1407-1424. Dichter, E. (1966). How Word-of-Mouth Advertising Works. Harvard Business Review, 44(6), 147-166. Donaldson, T. & Preston, L.E. (1995). The Stakeholder Theory Of The Corporation; Concepts, Evidence and Implications. Academy of Management Review, 20, 65-91. Drezner, D.W. & Farrell, H. (2004). The Power and Politics of Blogs. Gedownload 25 oktober 2006 van http://www2.scedu.unibo.it/roversi/SocioNet/blogpaperfinal.pdf (Paper gepresenteerd op de American Political Science Association, 2004). Dye, R, (2000). The Buzz on Buzz. Harvard Business Review, (78)6, 139-146. Engelland, B.T., Hopkins, C.D., Larson, D.A. (2002). Market Mavenship as an Influencer of Service Quality Evaluation. Journal of Marketing Theory and Practice, 9(4) 15-26. Evers, R. (2006). Consumer Trends Across the World. Lezing, uitgesproken te Amsterdam op Picnic ‘06, op 29 september 2006. Feick, L.F. & Price, L.L. (1987). The Market Maven; A Diffuser of Marketplace Information. Journal of Marketing, 51, 83-97. Fong, J. & Burton, S. (2006). Electronic Word-of-Mouth; A Comparison of Stated and Revealed Behavior on Electronic Discussion Boards. Journal of Interactive Advertising, 6(2), 61-70. Freeman, R.E. (1984). Strategic Management: A Stakeholder Approach. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. Gillmor, D. (2004). We, The Media. Sebastopol, CA: O’Reilly Media Inc.
81
Godes, D. & Mayzlin, D. (2004). Using Online Conversations to Study Word-of-Mouth Communication. Marketing Science, 23(4), 545-560. Harrison-Walker, L.J. (2001). The Measurement of Word-of-Mouth Communication and an Investigation of Service Quality and Customer Commitment as Potential Antecedents. Journal of Service Research, 4(1), 60-75. Hartline, M.D. & Jones, K.C. (1996). Employee Performance Cues in a Hotel Service Environment; Influence on Perceived Service Quality, Value, and Word-of-Mouth Intentions. Journal of Business Research, 35, 207-215. Headly, D.E. & Miller, S.J. (1993). Measuring Service Quality and its Relationship to Future Consumer Behavior. Journal of Healthcare Marketing, 13(4), 32-41. Hennig-Thurau, T., Gwinner, K.P., Walsh, G. & Gremler, D.D. (2004). Elecronic Word-of-Mouth Via Consumer-Opinion Platforms; What Motivates Consumers To Articulate Themselves On The Internet. Journal of Interactive Marketing, 18(1), 38-52. Higie, R.A. Feick, L.F. & Price, L.L. (1987). Types and amount of Word-of-Mouth communications about retailers. Journal of Retailing, 63(3), 260-278. Jaffe, J. (2005). Life Afer the 30-Second Spot; Energize Your Brand With a Bold Mix of Alernatives to Traditional Advertising. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. Janssen, F. (2006). Word-of-Mouth; Je Klanten als Verkoopkanaal. Frankwatching; Nieuws & Opinie Over Digitale Trends. Gepubliceerd op 8 februari 2006 op http://www.frankwatching.com/archive/2006/02/08/word-of-mouth-je-klanten-alsverkoopkanaal/ Katz, E. (1957). The Two-Steo Flow of Communication; An Up-to-Date Report on a Hypothesis. Public Opinion Quarterly. 21, 61-78. King, C.W. & Summers, J.O. (1970). Overlap of Opinion Leadership Across Consumer Product Categories. Journal of Marketing Research, 7, 43-50. Lazarsfeld, P.F., Berelson, B. & Gaudet, H. (1944) The People’ s Choice. New York: Columbia University Press. Lieuwen, K. (2006) De Slag Om De Bankklant. Brisk. Gedownload op 19 juli 2006 van: http://www.briskmag.nl/C2790EE21da3e20EA8Nogr2AF005/artikel/481/De_slag_om_de_ bankklant.html
82
Lyons, B. & Henderson, K. (2005). Opinion Leadership in a Computer-Mediated Environment. Journal of Consumer Behaviour, 4, 319-329. Merriam-Webster (2006). Definition of maven – Merriam-Webster Online Dictonary. Beken op 3 januari 2007 op: http://www.m-w.com/dictionary/maven Mitchell, R.K., Agle, B.R., & Wood, D.J. (1997). Toward a theory of stakeholder identification and salience; defining the principle of who and what really counts. Academy of Management Review, 22(4), 853-886. McQuail, D. (2000). Mass Communication Theory. London: Sage. Nielsen Netratings (2006). Free Data and Rankings. Gedownload op 10 oktober 2006 van http://www.nielsen-netratings.com/resources.jsp?section=pr_netv&nav=1 Oliver, R.L. (1997). Satisfaction. Singapore: McGraw Hill. Parasuraman, A., Zeithaml, V.A. & Berry, L.L. (1985). A Conceptual Model of Service Quality and Its Implications for Future Research. Journal of Retailing 49, 41-50. Parasuraman, A., Zeithaml, V.A. & Berry, L.L. (1988). SERVQUAL; A Multiple-Item Scale for Measuring Consumer Perspectives of Service Quality. Journal of Retailing 64, 12-40. Phelps, J.E., Lewis, R., Mobilio, L., Perry, D. & Raman, N. (2004). Viral Marketing or Electronic Word-of-Mouth Advertising; Examining Consumer Responses and Motivations to Pass Along Email. Journal of Advertising Reserach, 44(4), 333-348. Rheingold, H. (1994). The Virtual Community. London: Secker and Warburg. Richins, M.L. & Bloch, P.H. (1986). After The New Wears Off; The Temporal Context of Product Involvement. Journal of Consumer Research, 13, 280-285 Richins, M.L. & Root-Shaffer, T. (1988). The Role of Involvement and Opinion Leadership in Consumer Word-of-Mouth; An Implicit Model Made Explicit. Advances in Consumer Research, 15, 32-36 Rice, R.E. (1999). Artifacts and Paradoxes in New Media. New Media & Society, 1(1), 24-32. Rogers, E.M. (2003). Diffusions of Innovations (5th edition) New York: Free Press. Rosen, E. (2000). The Anatomy Of Buzz. New York, NY: Currency / Doubleday.
83
Ruler, Betteke van. (2004). The Communication Grid; An Introduction of a Model of Four Communication Strategies. Public Relations Review, 30, 123-143. Salzman, M., Matathia, I. & O’Reilly, A. (2003). Buzz, Harness the Power of Influence and Create Demand. New Jersey: John Wiley & Sons. Scholes, E. & Clutterbuck, D. (1998). Communication with stakeholders; An integrated approach. Long Range Planning, 31(2), 227-238. Schoonman (1995). Issuemanagement; anticiperen op de publieke opinie. Samson: Zaventem. Slama., M.E. & Williams, T.G. (1990). Generalization of the Market Maven’s Information Provision Tendency Across Product Categories. Advances in Consumer Research, 17, 48-52. Sobel, M.E. (1982). Asymptotic intervals for indirect effects in structural equations models. In: S. Leinhart (Red.), Sociological methodology 1982 (pp. 290-312). San Francisco: Jossey-Bass. Sodderland, W. (2005). Beste Marketeer 2005: De Consument. Frankwatching; Nieuws & Opinie Over Digitale Trends. Gepubliceerd op 14 oktober 2005 op http://www.frankwatching.com/archive/2005/10/14/beste-marketeer-2005-de-consument/ Spector, P.E. (1992). Summated Rating Scale Construction; An Introduction. Thousand Oaks, CA: Sage. Stern, B. (1994). A revised model for advertising; multiple dimensions of the source, the message, and the recipient. Journal of Advertising, 23, 5–16. Stokes, D. & Lomax, W. (2001). Taking control of Word-of-Mouth marketing; The case of an Entrepeneurial Hotelier. Kingston University. (Occasional Paper Series No. 44). Swan, J.E. & Oliver, R.L. (1989). Postpurchase Communications by Consumers. Journal of Retailing, 65(4), 516-533. Thomas, G.M. (2004). Building the Buzz in the Hive Mind. Journal of Consumer Behaviour, 4(1), 64-72. Tulder, R. van & Zwart, A. van der. (2003). Reputaties op het spel. Utrecht: Het Spectrum. Vilpponen, Winter & Sundqvist (2006). Electronic Word-of-Mouth in Online Environments: Exploring Referral Network Structure and Adoption Behaviour. Journal of Interactive Advertising, 6(2), 71-86.
84
Venkatraman, M.P. (1990). Opinion Leadership, Enduring Involvement and Characteristics of Opinion Leaders; A Moderating or Mediating Relationship. Advances in Consumer Research, 17, 60-67. Wagenheim, F. & Bayon, T. (2000). Satisfaction, loyalty and Word-of-Mouth within the customer base of a utility provider; Differences between stayers, switchers and referreral switchers. Journal of Consumer Behaviour. 3(1), 211-220. Wurman, R.S. (1989). Information Anxiety. New York: Doubleday. WOMMA (2005). Word of Mouth 101; An Introduction To Word of Mouth Marketing. Chicago, IL: auteur. Gedownload 13 juli 2006 van http://www.womma.org/content/womma_wom101.pdf Yale, L.J. & Gilly, M.C. (1995). Dyadic Perceptions in Personal Source Information Search. Journal of Business Research, 32, 225-237. Zaichkowski, J.L. (1994). The Personal Involvement Inventory; Reduction, Revision, and Application to Advertising. Journal of Advertising, 23(4), 59-70.
85
BIJLAGE: DE VRAGENLIJST [INTRODUCTIE] Geachte ondernemer, Allereerst alvast bedankt voor uw bereidheid om aan dit afstudeeronderzoek deel te nemen. Met dit onderzoek proberen wij inzicht te krijgen in de houding van ondernemers in het midden- en kleinbedrijf ten opzichte van financiële dienstverleners. Meer specifiek zijn wij benieuwd naar de relatie die ondernemers hebben met hun bank. De resultaten van dit onderzoek zullen gebruikt worden om te proberen de communicatie tussen banken en ondernemers te verbeteren. Het onderzoek is vanzelfsprekend volstrekt anoniem en kost ongeveer 10 minuten om te voltooien. Uw gegevens zullen alleen worden gebruikt voor dit onderzoek en zullen onder geen beding aan derden worden verstrekt. U krijgt zo een serie vragen voorgelegd over uzelf en uw mening over uw bank. Lees de vragen rustig door en probeer zo nauwkeurig mogelijk antwoord te geven. Wij willen u verzoeken om de vragenlijst in zijn geheel in te vullen. Er zijn geen ‘goede’ of ‘foute’ antwoorden. Als u het antwoord op een vraag niet weet of niet kan geven, kruis dan het antwoord ‘weet niet’ of ‘geen mening’ aan, maar sla geen vragen over. Hoe vollediger wij de ingevulde vragenlijsten terugkrijgen, hoe beter de kwaliteit van het onderzoek. Nogmaals hartelijk dank en succes met het invullen!
[PAGINA 1] Allereerst zouden wij u graag een aantal vragen willen stellen over uzelf en uw onderneming. 1.
Hoe lang bent u al zelfstandig ondernemer # = aantal jaar
2.
In welke sector van het MKB bent u werkzaam? • Voedings- en genotsmiddelen industrie • Metaalindustrie • Chemische industrie • Auto industrie • Overige industrie • Bouw • Detailhandel • Groothandel • Horeca • Transport en logistiek • Communicatie / Marketing / PR • Financiële dienstverlening • Creatieve dienstverlening • Persoonlijke dienstverlening • Zorg • Anders
[PAGINA 2] Vervolgens willen wij u graag een aantal vragen stellen over de manier waarop u met informatie over producten en diensten omgaat. 3.
Geef aan in hoeverre u het met de volgende stellingen eens bent: • Ik vind het leuk om nieuwe merken en producten bij mijn vrienden, familie en/of collega’s onder de aandacht te brengen. • Ik vind het leuk om mensen te helpen door ze over vele soorten producten informatie te geven. • Mensen vragen mij regelmatig om informatie over producten, winkels of aanbiedingen. • Als iemand mij zou vragen waar zij de beste aanbieding zou kunnen krijgen voor
Door de auteur toegevoegd. Regelmatig verwijst naar de voortdurendheid van het mavenschap
II
een aantal typen producten, zou ik hen NIET kunnen vertellen waar te winkelen. • Mijn vrienden, familie en collega’s vinden mij in het algemeen een goede bron van informatie over nieuwe producten of aanbiedingen. 7-punts Likertschaal, waarbij: 1 = volledig mee oneens, 7 = volledig mee eens
[PAGINA 3] 4.
Denk aan een persoon die informatie heeft over diverse producten en diensten en deze informatie graag met anderen deelt. Deze persoon is goed op de hoogte van meerdere nieuwe producten, aanbiedingen, winkels et cetera, en voelt zich niet slechts deskundig op het gebied van één specifiek product of dienst. In hoeverre past deze omschrijving bij u?
7-punts Likertschaal, waarbij: 1 = helemaal niet, 7 = helemaal perfect 5.
Geef aan in hoeverre u het met de volgende stellingen eens bent: • Ik praat graag over bankzaken met mijn vrienden, familie en/of collega’s. • In gesprekken over bankzaken geef ik gewoonlijk veel informatie aan mijn vrienden, familie of collega’s. • Vergeleken met mijn omgeving, is het NIET waarschijnlijk dat men aan mij advies vraagt over bankzaken. • Ik heb het gevoel dat ik over het algemeen gezien wordt als een goede bron van advies over bankzaken.
7-punts Likertschaal, waarbij: 1 = volledig mee oneens, 7 = volledig mee eens
Negatief gecodeerd Door de auteur toegevoegd. In het algemeen verwijst naar de algemeenheid van het mavenschap Door de auteur toegevoegd. Het betreft hier immers een onderzoek in de context van de dienstensector Door de auteur toegevoegd. Meerdere impliceert de algemeenheid van het mavenschap Was vriendenkring, maar omgeving breidt dit uit naar familie en collega’s Negatief gecodeerd
III
[PAGINA 4] De vragen hieronder hebben betrekking op de relatie tussen u als ondernemer en uw bank. Uw persoonlijke financiële situatie en uw relatie met uw bank als privé-consument zijn zodoende niet van belang. 6.
Geef aan in hoeverre u het met de volgende stellingen eens bent:
Bankzaken en financiële dienstverleners zijn voor mij: • Een belangrijk onderdeel van mij leven • Nuttig • Irrelevant • • • • • •
Een factor van betekenis in mijn leven Iets waar ik mij mee bezig houdt Fascinerend Opwindend Onaantrekkelijk Interessant
7-punts Likertschaal, waarbij: 1 = volledig mee oneens, 7 = volledig mee eens 7.
Ik heb in de afgelopen drie maanden gebruik gemaakt van een relatief belangrijke10 dienst van een bank (bijv. een rekening geopend, een hypotheek afgesloten, een krediet aangevraagd et cetera) 0 = Nee, 1 = Ja
Negatief gecodeerd Negatief gecodeerd 10 De auteur gaat er vanuit dat een relatief onbelangrijke dienst, als het doel van een betaling, geen invloed heeft op het oordeel over de bank en de kans op WOM.
IV
[PAGINA 5] 8.
Geef hieronder aan bij welke bank u de financiële zaken van uw onderneming heeft ondergebracht. Mocht u met meerdere banken zaken doen, kruis dan de bank aan die voor uw onderneming als hoofdbank geldt. • ABN AMRO • Rabobank • Postbank • ING • Fortis • SNS Bank • Andere
9.
Hoe tevreden bent u over de volgende aspecten van uw bank? • Algemene kwaliteit van de dienstverlening • Betrouwbaarheid van de dienstverlening • Kosten van de diensten • Deskundigheid van de medewerkers • Uitstraling en uiterlijke herkenbaarheid van de dienstverlener • De relatie met de klant • Pro-activiteit van de medewerkers • De manier waarop medewerkers met hun klanten omgaan • De faciliteiten voor de klant • De mate waarin de bank in de dagelijkse praktijk volgens ethische principes handelt.
7-punts Likertschaal, waarbij: 1 = zeer ontevreden, 7 = zeer tevreden
[PAGINA 6] 10.
Geef aan in hoeverre u het met de volgende stellingen eens bent: • Het hebben van een goede11 relatie met mijn bank is iets dat ik erg belangrijk vind. • De relatie met mijn bank is iets waar ik mij NIET graag voor inzet12. • Het onderhouden van een goede13 relatie met mijn bank verdient mijn maximale inspanning.
7-punts Likertschaal, waarbij: 1 = volledig mee oneens, 7 = volledig mee eens 11.
Geef aan in hoeverre u het met de volgende stellingen eens bent: • De diensten van mijn bank worden op een andere manier aangeboden dan men normaal zou verwachten • De diensten van mijn bank worden op een interessante of ongebruikelijke manier aangeboden. • Voor mij zijn de diensten van mijn bank precies hetzelfde als ik van andere banken gewend ben14.
7-punts Likertschaal, waarbij: 1 = volledig mee oneens, 7 = volledig mee eens
11 Door de auteur toegevoegd. Goede verwijst het positieve karakter van de relatie 12 Omgekeerd gecodeerd 13 Door de auteur toegevoegd. Goede verwijst het positieve karakter van de relatie 14 Omgekeerd gecodeerd
VI
[PAGINA 7] De volgende serie vragen geeft ons inzicht in uw achtergrond. Probeert u de vragen zo eerlijk mogelijk in te vullen. 12.
Geef aan in hoeverre u het met de volgende stellingen eens bent:15 • Ik heb veel vrienden, familie en/of kennissen die in dezelfde branche werkzaam zijn als ik. • Ik heb weinig vrienden, familie en/of kennissen die geïnteresseerd zijn in bankzaken16.
7-punts Likertschaal, waarbij: 1 = volledig mee oneens, 7 = volledig mee eens 13.
Hoeveel vrienden, familie en/of kennissen heeft u, die geïnteresseerd zijn in bankzaken? 9 1 = 0 – 10, 2 = 10 – 20, 3 = 20 – 50, 4 = 50 – 100, 5 = 100 +
[PAGINA 8] 14.
Hoe vaak voert u onderstaande activiteiten uit17: • Een bericht schrijven op uw eigen weblog • Reageren op een bericht op het weblog van iemand anders • Een reactie of recensie schrijven op een consumentensite of online winkel • Teksten plaatsen op uw eigen bedrijfs- of persoonlijke website.
7-punts Likertschaal, waarbij: 1 = nooit, 7 = zeer regelmatig
15 Deze schaal is door de auteur zelf geconstrueerd 16 Negatief gecodeerd 17 Deze schaal is door de auteur zelf geconstrueerd
VII
[PAGINA 9] Nu volgen een aantal vragen over de manier waarop u met vrienden, familie of collega’s over bankzaken praat. 15.
Hoe vaak heeft u onderstaande activiteiten ondernomen in de afgelopen drie maanden? • Aan anderen verteld met welke bank u zaken doet. • Ervoor gezorgd dat anderen weten met welke bank u zaken doet. • Anderen iets positiefs verteld over de medewerkers van uw bank. • Anderen iets negatiefs verteld over de medewerkers van uw bank18. • Anderen iets positiefs verteld over uw bank in het algemeen. • Anderen iets negatiefs verteld over uw bank in het algemeen18. • Uw bank aan familieleden, vrienden of collega’s aanbevolen. • Uw bank aan familieleden, vrienden of collega’s afgeraden18. • Anderen gevraagd naar hun ervaringen met hun bank19.
7-punts Likertschaal, waarbij: 1 = nooit, 7 = zeer regelmatig
[PAGINA 10] 16.
Geef aan hoe vaak u in de afgelopen drie maanden onderstaande activiteiten ondernomen heeft20. • Een positief bericht over uw bank geschreven op uw eigen weblog • Een negatief bericht over uw bank geschreven op uw eigen weblog • Positief commentaar geschreven bij een bericht over uw bank op een ander weblog • Negatief commentaar geschreven bij een bericht over uw bank op een ander weblog • Positief commentaar geschreven over uw bank op een consumenten site of online winkel. • Negatief commentaar geschreven over uw bank op een consumenten site of online winkel.
7-punts Likertschaal, waarbij: 1 = nooit, 7 = zeer regelmatig 18 Item door auteur toegevoegd 19 Item door auteur toegevoegd. Meet ‘informatie zoekgedrag’ als extra variabele. Wordt niet meegenomen in totale maat voor WOM-gedrag
20 Schaal door de auteur geconstrueerd op basis van vraag 14
VIII
[PAGINA 11] 17.
Hoe waarschijnlijk is het, dat u de volgende activiteiten zou ondernemen: • Als iemand21 op zoek zou zijn naar een bank, zou u spontaan uw bank aanraden? • Als iemand u om advies zou vragen bij het zoeken naar een bank, zou u uw bank aanraden? • Als u op een website de mogelijkheid zou hebben om een positief bericht over uw bank achter te laten, zou u dit doen? • Als u op een website de mogelijkheid zou hebben om een negatief bericht over uw bank achter te laten, zou u dit doen? • Als u op internet een bericht zou tegen komen over uw bank, zou u hierop reageren? • Zo u anderen vragen naar hun ervaringen met hun bank, als u zelf op zoek zou zijn naar een nieuwe bank?
7-punts Likertschaal, waarbij: 1 = zeer onwaarschijnlijk, 7 = zeer waarschijnlijk
[PAGINA 12] De vragen hieronder gaan over uw persoonlijke mediavoorkeuren. 18.
Leest u dagbladen? En zo ja, hoe vaak? 1 = Ik lees geen dagbladen, 2 = Minder dan 1 per week, 3 = 1 per week, 4 = 1 per dag, 5 = Meer dan 1 per dag.
21 Oorspronkelijk zou hier moeten staan een vriend van jou. Omdat in de vragen hierboven echter constant gesproken wordt over vrienden, familie of collega’s, heeft de auteur niet voor een dergelijk expliciete verwoording gekozen.
IX
19.
Welk dagblad leest u het meest22? • De Telegraaf • NRC Handelsblad • De Volkskrant • NRC Next • Metro • Spits • Het Financieel Dagblad • Een regionaal dagblad • Anders, namelijk:
20.
Leest u tijdschriften? En zo ja, hoe vaak? 1 = Ik lees geen dagbladen, 2 = Minder dan 1 per maand, 3 = 1 per maand, 4 = 1 per week, 5 = Meer dan 1 per week.
21.
Welk dagblad leest u het meest? • Lifestyle • Opinie • Special Interest • Vakbladen • Anders, namelijk:
22.
Hoeveel uur per week luistert u gemiddeld naar de radio? 1 = Minder dan 1 uur per week 2 = 1 tot 5 uur per week 3 = 5 tot 10 uur per week 4 = 10 tot 21 uur per week 5 = Meer dan 21 uur per week.
22 Het Parool wordt wel eens gezien als een landelijk dagblad, maar is officieel een regionaal dagblad voor de regio Amsterdam.
[PAGINA 13] 23.
Hoeveel uur per week kijkt u gemiddeld televisie? 1 = Minder dan 1 uur per week 2 = 1 tot 5 uur per week 3 = 5 tot 10 uur per week 4 = 10 tot 21 uur per week 5 = Meer dan 21 uur per week.
24.
Hoeveel uur per week bent u gemiddeld op internet? 1 = Minder dan 1 uur per week 2 = 1 tot 5 uur per week 3 = 5 tot 10 uur per week 4 = 10 tot 21 uur per week 5 = Meer dan 21 uur per week.
25.
Geef aan hoe vaak u de volgende interactieve media gebruikt: • Online nieuwsbronnen • Online winkels • • • •
MSN Hyves Weblogs (lezen) Video-on-demand (bijv. Uitzendinggemist.nl, Youtube)
• Search engines (bijv. Google) • Discussiefora / nieuwsgroepen 7-punts Likertschaal, waarbij: 1 = nooit, 7 = zeer regelmatig
[PAGINA 14] U bent bijna aan het einde gekomen van deze enquete. Graag zouden wij u tot slot nog een aantal algemene vragen willen stellen. 26.
Wat is uw geslacht? 0 = man, 1 = vrouw
27.
Wat is uw leeftijd? # = leeftijd in jaren
XI
28.
Wat is uw woonplaats? # = woonplaats
29.
Wat is uw hoogst genoten opleiding? • WO • HBO • MBO • VWO / Gymnasium • HAVO / HBS • VMBO / MAVO • Anders, namelijk:
[DEBRIEF] U bent aan het einde gekomen van deze enquête. Wij danken u nogmaals hartelijk voor het invullen en hopen spoedig onze resultaten bekend te kunnen maken!
XII
