MUC.

MARKENEMPFEHLUNG IN SOZIALEN MEDIEN INTERNATIONALE STUDIE ZU GENERELLEN EINFLUSSFAKTOREN UND SPEZIFISCHEN MOTIVEN IM PLATTFORMVERGLEICH

PROF. DR. DR. CASTULUS KOLO | ANNA-LENA BORGSTEDT MÜNCHEN, DEZEMBER 2014

003

VORWORT Erste international vergleichende und repräsentative Studie zum Empfehlungsverhalten in sozialen Medien, die Agenturerfahrung mit wissenschaftlicher Fundierung verbindet Vorliegende Studie auf der Basis umfangreicher Auswertungen des bereits vorliegenden wissenschaftlichen Fundus und daraus abgeleiteter noch offener Fragen systematisiert erstmalig das Empfehlungsverhalten in sozialen Medien in Deutschland und stellt es durch einen Vergleich mit den USA in einen internationalen Kontext: Warum empfehlen Konsumenten überhaupt Marken in Social Media? Was für Aktivitäten gehen sie dazu nach? Welche Rolle spielen sogenannte «Influencer» dabei und wie lassen sich diese eingrenzen? Durch soziale Medien wird das Repertoire der Markenkommunikation in vielerlei Hinsicht erweitert. Während das traditionelle "Word-of-Mouth" vor allem auf starken Beziehungen, wie Freunden, aufsetzt, teilen CoKonsumenten ihre Markenerfahrungen online auch deutlich darüber hinaus. 


Dies gilt umso mehr, wenn Influencer als überzeugungsstarke, markenbewusste Multiplikatoren involviert sind. Co-Konsumenten als ein spezieller Influencer-Typus können damit – wenn verstanden - eine entscheidende Rolle in der Markenkommunikation spielen. 
 Auf der Basis von 2.000 Onlineinterviews gibt diese Untersuchung Aufschluss über Ansatzpunkte des Influencer-Marketings. So können Einzelbefunde, wie z.B. Beobachtungen zu konkreten Kampagnen in einen Gesamtzusammenhang mit strukturierten und standadisierten Selbsteinschätzungen eines repräsentativen Bevölkerungssamples gebracht werden.




Mit der freundlichen Unterstützung durch die Webguerillas konnte somit Praxisexpertise im Influencer-Marketing auf ein fundiertes wissenschaftliches Fundament gestellt werden.

Das «electronic Word-of-Mouth» kann damit eine viel breitere Wirkung auf den Markterfolg von der Imageverbesserung über die Kaufentscheidung bis hin zur Konsumentenbindung entfalten.




David Eicher // Geschäftsführer Webguerillas GmbH 
 Prof. Dr. Dr. Castulus Kolo und Anna-Lena-Borgstedt // 
 Dekan und wissenschaftliche Projektmitarbeiterin an der Hochschule Macromedia,
 University of Applied Sciences

004

INHALT 1. EINFÜHRUNG IN DIE STUDIE: MARKENEMPFEHLUNG, INFLUENCER UND SOCIAL MEDIA

3. STUDIENERGEBNISSE: SOCIALMEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

2. STUDIENERGEBNISSE: MARKENEMPFEHLUNGEN UND EINGRENZUNG VON INFLUENCERN

4. METHODISCHER HINTERGRUND

005

#01 
 EINFÜHRUNG IN DIE STUDIE:
 MARKENEMPFEHLUNGEN, INFLUENCER UND 
 SOCIAL MEDIA

006

#01 EINFÜHRUNG IN DIE STUDIE: MARKENEMPFEHLUNGEN, INFLUENCER UND SOCIAL MEDIA

«INFLUENCER»-TYPEN IN DER MARKENKOMMUNIKATION Durch Empfehlungen in Social Media können sogenannte «Influencer» Markenkommunikation 
 als «electronic Word-of-Mouth» auslösen und damit den Markterfolg nachhaltig beeinflussen «INFLUENCER»- KATEGORIEN IN DER MARKENKOMMUNIKATION BZW. IM (ELEKTRONISCHEN) WORD-OF-MOUTH

MARKTERFOLG

„ewom“

«VALUE-ADDING INFLUENCER» (JOURNALISTEN, WISSENSCHAFTLER, ANALYSTEN, BERATER, …)

CO-KONSUMENTEN ALS «INFLUENCER» (ANDERE POTENTIELLE KÄUFER)

POSITIVES IMAGE KAUFENTSCHEIDUNG KONSUMENTENBINDUNG

«SUPPLY-CHAIN INFLUENCER» (ZULIEFERER, PRODUZENTEN, HANDELSPARTNER, …) «ELECTRONIC WORD-OF-MOUTH» (EWOM) IN SOCIAL MEDIA «WORD OF MOUTH» (WOM) MARKENKOMMUNIKATION

Quelle: Eigene Darstellung; Influencer-Kategorien nach Brown und Hayes (2008)

007

#01 EINFÜHRUNG IN DIE STUDIE: MARKENEMPFEHLUNGEN, INFLUENCER UND SOCIAL MEDIA

CHARAKTERISTIKA VON 
 CO-KONSUMENTEN ALS INFLUENCER Mit besonders ausgeprägter Vernetzung, überdurchschnittlichem Markenbewusstsein und einer Reputation als Marktkenner werden Co-Konsumenten von reinen Recommendern zu Influencern INFLUENCER

EINFACHER RECOMMENDER

ALLGEMEINER SOCIAL MEDIA NUTZER

Influencer neigen durch besonders hohes Markenbewusstsein zum Empfehlen von Marken.
 


Charakteristikum 1: Influencer sind Recommender (Alle, die in den letzten 6 Monaten eine positive Markenempfehlung oder eine negative Äußerung in Social Media ausgesprochen haben) mit überdurchschnittlich hohem Markenbewusstsein.
 


Durch ihre ausgeprägte Vernetzung erreichen sie gleichzeitig mehr CoKonsumenten als der durchschnittliche Social-Media-Nutzer.
 Charakteristikum 2: Influencer nutzen mindestens täglich Social Media.
 


Durch ihre Reputation als Marktkenner wirken sie in ihren Empfehlungen auch besonders überzeugend.
 Charakteristikum 3: Influencer haben eine überdurchschnittliche Reputation als Marktkenner. Durch ihre besonders hohe Multiplizität (Netzwerkgröße) und Viralität (Überzeugungskraft) können Influencer Kommunikationskaskaden auslösen

Quelle: Eigene Darstellung nach einer Definition von Ko-Konsumenten als
 Influencer bei PeerIndex „The Science of Influence“ (n.d.)

008

#01 EINFÜHRUNG IN DIE STUDIE: MARKENEMPFEHLUNGEN, INFLUENCER UND SOCIAL MEDIA

AUSLÖSER DER MARKENEMPFEHLUNG IN SOCIAL MEDIA Empfehlungsneigung je Platform variiert soziodemografisch nach Produkt entsprechend Nutzungs-intensität, Markenbewusstsein, Reputation als Marktkenner – Auslöser sind unterschiedliche Motive BEVÖLKERUNG

UNTERSCHIEDLICHES EMPFEHLUNGSVERHALTEN JE PRODUKTKATEGORIE VERNETZUNG (AKTIVE 
 NUTZUNG SOZIALER 
 MEDIEN)

(PERSÖNLICHES) MARKEN-
 BEWUSSTSEIN

REPUTATION ALS 
 MARKENKENNER

EXTROVERTIERTHEIT UND REPUTATION + PERSÖNLICHES MARKEN- UND PRODUKTFANDOM + ALTER
 


ALTRUISTISCHE BERATUNG ANDERER +




FINANZIELLE VORTEILE DURCH DIE EMPFEHLUNG +

GESCHLECHT
 BILDUNG

"GUTE" UNTERNEHMEN UNTERSTÜTZEN +

INFLUENCER

"EMPOWERMENT" ALS KRITISCHER KONSUMENT UNZUFRIEDENHEIT AUSDRÜCKEN UND RACHE AUSÜBEN SPEZIFISCHE AUSLÖSENDE MOTIVE GRUNDSÄTZLICHE EMPFEHLUNGSNEIGUNG EMPFEHLUNGSVERHALTEN JE PRODUKTKATEGORIE

Quelle: Eigene Darstellung; Motivkategorien aus Faktorenanalyse zu 32 verschiedenen Einzelmotiven 
 aus der wissenschaftlichen Fachliteratur

009

#02 
 STUDIENERGEBNISSE: MARKENEMPFEHLUNG UND EINGRENZUNG VON INFLUENCERN

0010

#02 STUDIENERGEBNISSE: MARKENEMPFEHLUNGEN UND EINGRENZUNG VON INFLUENCERN

GENERELLE MARKENEMPFEHLUNGEN 
 IN SOCIAL MEDIA Ein Drittel der Bevölkerung spricht sich in Social Media für oder gegen Marken aus, die Hälfte 
 weit über den Freundeskreis hinaus – eWOM erweitert den Scope von traditionellem Word-of-Mouth Recommender, die mit Freunden über Marken in Social Media sprechen*, Prozent

Anteile der Recommender in der Bevölkerung, Prozent

31% der Teilnehmer bezeichnen sich als Recommender, da sie in den letzten 6 Monaten mindestens eine positive Markenempfehlung oder eine negative Markenäußerung in Social Media ausgesprochen haben.

n = 289

n = 627

31 % 46 %

46% dieser Recommender adressieren dabei auch potentielle Konsumenten innerhalb ihres Netzwerkes in Social Media. eWOM erweitert den Scope von traditionellem Word-of-Mouth.

54 % 69 % n = 1.376

Recommender Nicht-Recommender

n = 335

Zustimmung** Keine Zustimmung 


*«Im Allgemeinen spreche ich auf sozialen Netzwerken gerne mit meinen Freunden über Marken» I
 **Anteile der Recommender, die zustimmen und voll und ganz zustimmen
 Quelle: Studienergebnisse

0011

#02 STUDIENERGEBNISSE: MARKENEMPFEHLUNGEN UND EINGRENZUNG VON INFLUENCERN

EINGRENZUNG POTENTIELLER INFLUENCER UNTER DEN RECOMMENDERN Etwa 9% der Gesamtbevölkerung sind Influencer in Social Media*; dieses Ergebnis bestätigt eine McKinsey-Studie (2010), in der 8-10% der Bevölkerung potentielle Influencer waren Gesamtbevölkerung (18-65)

Influencer

31.2%

Mio. 5151MIO.

69.9%

15,9 MIO. Mio. 15,9

73.6%

56.5%

11,12 Mio. 11,12 MIO.

6,28 Mio. 6,28 MIO.

4,6 Mio. 4,6 MIO

* Statistisches Bundesamt; Studienergebnisse, McKinsey (2010)

Recommender (Min. 1 Empfehlung in den letzten
 6 Monaten)

Social-Media-
 Aktive (täglich)

Überdurchschnittlich
 Markenbewusste (>3,19)

Überdurchschnittliche 
 Reputation als 
 Marktkenner (> 3,56)

Quelle: Statistisches Bundesamt; Studienergebnisse, McKinsey (2010)

0012

#02 STUDIENERGEBNISSE: MARKENEMPFEHLUNGEN UND EINGRENZUNG VON INFLUENCERN

HÄUFIGKEIT DER SOCIAL 
 MEDIA NUTZUNG Alle Influencer nutzen täglich Social Media, während nur etwa die Hälfte aller Teilnehmer 
 und zwei Drittel aller Recommender täglich, Social Media nutzen 51% aller Studienteilnehmer nutzen täglich oder fast täglich Social Media.

Social Media Nutzung – Verteilung des Gesamtsamples, Recommender und Influncer , Prozent

100

71% der Recommender nutzen täglich oder fast täglich Social Media.

71

Alle Influencer (100%) nutzen täglich oder fast täglich Social Media.eWOM erweitert den Scope von traditionellem Word-of-Mouth.

51

Quelle: Studienergebnisse

14 2 Nie < 1 pro Monat

8

5

1-3 pro Monat

8

17 16

Alle Teilnehmer Recommender Influencer

6

1 pro Woche

Mehrmals pro
 Woche

Täglich oder
 fast täglich

0013

#02 STUDIENERGEBNISSE: MARKENEMPFEHLUNGEN UND EINGRENZUNG VON INFLUENCERN

SELBSTEINSCHÄTZUNG DER INFLUEN-
 CER ZU MARKENBEWUSSTSEIN Influencer identifizieren sich mit Marken, denen sie in Social Media folgen, und haben eine emotionale 
 und sehr persönliche Beziehung zu ihnen Verteilung nach Zustimmung* zu Markenbewusstsein – Verteilung des Gesamtsamples, 
 Recommender und Influncer , Prozent

100

97

99

97

Fragen zu Markenbewusstsein beruhen auf der «Brand engagement in self-concept»Skala nach Sprott, Czellar & Spangenberg (2009) und wurden auf 5 Fragen reduziert.

96

83

77

74

72

Teilnehmer konnten auf einer Skala von 0 (stimme überhaupt nicht zu) bis 5 (stimme voll und ganz zu) ihr Markenbewusstsein selbst einschätzen. Der Mittelwert gibt Auskunft für das durchschnittliche Markenbewusstsein.

69

56 47

40

39

Der Mittelwert der Influencer für das durchschnittliche Markenbewusstsein liegt bei 4,18 und ist demnach überdurchschnittlich (>3,19) hoch.

30 Alle Teilnehmer Recommender Influencer Ich habe eine
 besondere Beziehung 
 zu Marken, denen ich folge

Ich kann mich mit 
 wichtigen Marken 
 identifizieren

Meine Lieblings-
 marken sind ein Teil 
 von mir

Ich fühle eine 
 persönliche 
 Verbindung 
 zwischen der Marke 
 und mir

Meine Marken geben 
 einene wichtigen Hinweis 
 darauf, wer ich bin




*Mindestens teilweise Zustimmung
 Quelle: Studienergebnisse; Fragen zu Markenbewusstsein nach Sprott et al. (2009)

0014

#02 STUDIENERGEBNISSE: MARKENEMPFEHLUNGEN UND EINGRENZUNG VON INFLUENCERN

SELBSTEINSCHÄTZUNG DER INFLUENCER ZUR REPUTATION ALS MARKTKENNER Influencer bezeichnen sich als gute Informationsquelle für Marken, Rabatte und Angebote, stellen ihren Freunden 
 gerne neue Marken vor und können empfehlen, wo diese gekauft werden können Zustimmung* zur Reputation als Marktkenner – Verteilung des Gesamtsamples, Recommender und Influncer, Prozent

92

100

100

99

92

90

100

99 84

80 66 48

55

57

Die Fragen zur Reputation als Marktkenner (Market Maven) beruhen auf der «Market Maven»-Skala von Feick und Price (1987) und wurden originalgetreu übernommen.

81

88

Teilnehmer konnten auf einer Skala von 0 (stimme überhaupt nicht zu) bis 5 (stimme voll und ganz zu) ihre Reputation als Marktkenner selbst einschätzen. Der Mittelwert gibt Auskunft für die durchschnittliche Reputation als Marktkenner.

62 51

Alle Teilnehmer Recommender Influencer Ich stelle meinen 
 Ich mag es, 
 Ich werde oft 
 Sollte ich danach 
 Meine Freunde halten 
 Freunden gerne neue 
 Menschen zu helfen, indem 
 nach Informationen 
 gefragt werden, so könnte 
 mich für eine gute 
 Marken und Produkte vor ich sie mit Informationen 
 über Produkte, Einkaufs-
 ich auf verschiedene 
 Informationsquelle, 
 über viele verschiedene 
 stätten und Angebote 
 Produkte bezogen empfehlen, 
 wenn es um neue
 Produkte versorge. gefragt. wo einzukaufen ist. Produkte oder 
 Angebote geht.

Stellen Sie sich jemanden
 vor, der Informationen
 über eine Vielzahl von 
 Produkten hat und 
 diese auch gerne mit 
 anderen teilt.**

Die durchschnittliche Selbsteinschätzung zur Reputation als Marktkenner der Influencer liegt bei 4,32 und ist demnach überdurchschnittlich (>3,56) hoch. Quelle: Studienergebnisse

0015

#02 STUDIENERGEBNISSE: MARKENEMPFEHLUNGEN UND EINGRENZUNG VON INFLUENCERN

SOZIODEMOGRAFIE 
 DER INFLUENCER Influencer sind eher männliche junge Berufstätige, die tendenziell höher gebildet sind Geschlecht, Prozent

Alter, Prozent

11

8

11

15

10 6 2

Weiblich Männlich Anteile Influencer

Anteile Influencer

Geschlecht, Prozent

Alter, Prozent

57,7

18-24 25-34 35-44 45-54 55-65

11

16 Weiblich Männlich

23

15

5

Verteilung Influencer

11% aller männlichen Teilnehmer sind Influencer.

12 Abgeschlossene Lehre Fachspezifische Ausbildung Mittlere Reife & Abitur Bachelor Master

7

5

Anteile Influencer

Bildung, Prozent

18-24 25-34 35-44 45-54 55-65

17 11

12

Verteilung Influencer

18% aller 35-34 jährigen Teilnehmer sind Influencer. 27% aller Teilnehmer, die einen Bacheloroder Masterabschluss haben, sind Influencer.

58% aller Influencer sind männlich.

27 28

41

42,3

Verteilung Influencer

Bildung, Prozent

18

Abgeschlossene Lehre Fachspezifische Ausbildung Mittlere Reife & Abitur Bachelor Master

41% aller Influencer sind zwischen 25-34 Jahren alt. 40% aller Influencer haben einen Bacheloroder Masterabschluss. Quelle: Studienergebnisse

0016

#03
 STUDIENERGEBNISSE: SOCIAL-MEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

0017

#03 STUDIENERGEBNISSE: SOCIAL-MEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

LÄNDERSPEZIFISCHE NUTZUNG SOZIALER NETZWERKE Deutschland und die USA unterscheiden sich kaum - nur in in der allgemeinen Social-Media-Nutzung wie etwa bei Twitter, das in den USA deutlich stärker genutzt wird, gibt es signifikante Unterschiede Gesamtsample

78

93

97

27 Facebook

Deutschland

49

67

57

Twitter

58

85 Alle Teilnehmer Recommender Influencer

YouTube

91

95

23 Facebook

43

58

58

Twitter

81 38

Alle Recommender Influencer

95

98

31 Facebook

55

Twitter

Lediglich Twitter wird in den USA deutlich stärker genutzt als in Deutschland.

YouTube

97% der Influencer nutzen Facebook.

Generelle Plattformnutzung – Verteilung des Gesamtsamples, Recommender und Influencer , Prozent

80

Facebook ist die am stärksten genutzte Plattform in Deutschland und den USA. YouTube ist die am zweitstärksten genutzte Plattform in Deutschland und den USA.

Generelle Plattformnutzung – Verteilung des Gesamtsamples, Recommender und Influencer , Prozent

77

USA

Diese Studie reproduziert das bereits bekannte Bild zur Social Media Nutzung:

Generelle Plattformnutzung – Verteilung des Gesamtsamples, Recommender und Influencer, Prozent

73

57

78

88

67% der Influencer nutzen Twitter. Alle Recommender Influencer

YouTube

85% der Influencer nutzen YouTube. Quelle: Studienergebnisse

0018

#03 STUDIENERGEBNISSE: SOCIAL-MEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

BEZUG VON MARKENINFOR-
 MATIONEN NACH PLATTFORMEN Influencer folgen Lieblingsmarken am meisten auf Facebook und Twitter, um Informationen zu beziehen

Marken auf sozialen Netzwerken folgen, Verteilung des Gesamtsamples, 
 Recommender und Influencer Prozent

93

Nahezu alle Influencer (99%) folgen ihren Lieblingsmarken auf Facebook.

99

83

89

89% der Influencer folgen ihren Lieblingsmarken auf Twitter.

75

64

75% der Influencer abonnieren die Kanäle ihrer Lieblingsmarken auf YouTube.

63

Quelle: Studienergebnisse

39

31 Alle Teilnehmer Recommender Influencer

Facebook

Twitter

YouTube

0019

#03 STUDIENERGEBNISSE: SOCIAL-MEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

FORMEN DER MARKEN-
 INTERAKTION AUF FACEBOOK Influencer interagieren am häufigsten mit Marken auf Facebook, indem sie die 
 bereitgestellten Inhalte liken oder teilen

79

Facebook Interaktionen* – Verteilung des Gesamtsamples, 
 Recommender und Influencer , Prozent

75

75% der Influencer teilen mindestens einmal in der Woche die von ihren Lieblingsmarken bereitgestellten Inhalte.

69 61

55

54 46

43

69% der Influencer kommentieren mindestens einmal in der Woche die von ihren Lieblingsmarken bereitgestellten Inhalte.

39

35

55% der Influencer teilen eigene Inhalte mindestens einmal in der Woche auf dem Unternehmensprofil ihrer Lieblingsmarken.

26 18

19

16

18 Alle Teilnehmer Recommender Influencer

Inhalte liken

Inhalte teilen

Inhalte kommentieren

79% der Influencer liken mindestens einmal in der Woche die von ihren Lieblingsmarken bereitgestellten Inhalte.

Eigene Inhalte auf 
 Markeninhalte auf 
 Markenprofil posten eigenem Profil posten

61% der Influencer teilen Markeninhalte mindestens einmal in der Woche auf dem eigenen Profil. *Alle Teilnehmer, Recommender und Influencer, die mindestens einmal in der Woche interagieren
 Quelle: Studienergebnisse

0020

#03 STUDIENERGEBNISSE: SOCIAL-MEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

FORMEN DER MARKENINTER-
 AKTION AUF TWITTER Influencer interagieren am häufigsten mit Marken auf Twitter, 
 indem sie die bereitgestellten Inhalte retweeten

67% der Influencer erwähnen mindestens einmal in der Woche ihre Lieblingsmarken in Tweets.

Twitter Interaktionen* – Verteilung des Gesamtsamples, Recommender und Influencer , Prozent

61% der Influencer antworten mindestens einmal in der Woche auf die Tweets ihrer Lieblingsmarken.

69

67

61

69% der Influencer retweeten mindestens einmal in der Woche die bereitgestellten Inhalte ihrer Lieblingsmarken

43 28

34

28

31

32

Alle Teilnehmer Recommender2 Influencer Marken erwähnen

Auf Tweets d. Marken antworten

Inhalte d. Marken retweeten

*Alle Teilnehmer, Recommender und Influencer, die mindestens einmal in der Woche interagieren
 Quelle: Studienergebnisse

0021

#03 STUDIENERGEBNISSE: SOCIAL-MEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

FORMEN DER MARKENINTER-
 AKTION AUF YOUTUBE Influencer interagieren am häufigsten mit Marken auf YouTube, indem sie Videos liken und teilen 48% der Influencer abonnieren die Kanäle ihrer Lieblingsmarken.

YouTube Interaktionen* – Verteilung des Gesamtsamples, Recommender 
 und Influencer , Prozent

53

48

51

56

56 46

42

41

53% der Influencer kommentieren mindestens einmal in der Woche die von ihren Lieblingsmarken bereitgestellten Videos.

45

56% der Influencer liken mindestens einmal in der Woche die von ihren Lieblingsmarken bereitgestellten Videos.

34

17

18

23

19

56% der Influencer teilen mindestens einmal in der Woche die bereitgestellten Videos ihrer Lieblingsmarken.

14 Alle Teilnehmer Recommender Influencer

Kanäle abonnieren

Videos kommentieren

Videos liken

Videos teilen

45% der Influencer laden mindestens einmal in der Woche eigene Videos hoch, die sie dabei zeigen, wie sie die Produkte ihrer Lieblingsmarken benutzen.

Eigene Videos posten Quelle: Studienergebnisse

0022

#03 STUDIENERGEBNISSE: SOCIAL-MEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

FORMEN DER MARKENINTER-
 AKTION AUF BLOGS UND IN FOREN Mehr als die Hälfte der Influencer sprechen, kommentieren und schreiben mindestens wöchentlich 
 über Marken und Produkte auf Blogs und in Foren und erreichen so eine hohe Resonanz 64% der Influencer kommentieren mindestens einmal in der Woche Einträge auf Blogs und in Foren.

Blogeinträge kommentieren – Verteilung des Gesamtsamples, Recommender und Influencer, Prozent

64 46

44 15

9

Nie

22

22

12

< 1 pro Monat

11

19

14

1-3 pro Monat

Alle Teilnehmer Recommender Influencer

20 1 pro Woche - täglich

Blogeinträge schreiben – Verteilung des Gesamtsamples, Recommender und Influencer , Prozent

55

54% der Influencer schreiben mindestens einmal in der Woche Einträge auf Blogs und in Foren,

54

19

Nie

12

23

32

30 17

< 1 pro Monat

10

19

17

1-3 pro Monat

12 1 pro Woche - täglich

Alle Teilnehmer Recommender Influencer

Quelle: Studienergebnisse

0023

#03 STUDIENERGEBNISSE: SOCIAL-MEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

POSITIVE UND NEGATIVE MARKENÄUßERUNGEN DER «INFLUENCER» Bei den meisten Influencern gehen positive und negative Äußerungen Hand in Hand; ausschließlich negative Äußerungen sind die Ausnahme Positive Markenempfehlung, Prozent

Häufigkeit der Markenempfehlung bei nur positiv empfehlenden Influencern, Prozent

20 %

Bei Influencern insgesamt dominieren mit 78% parallele Markenäußerungen im Positiven wie im Negativen.

38

n = 37

2 %

19

Nur negative Markenäußerungen sind die Ausnahme.

19

16

38% der ausschließlich positiv empfehlenden Influencer tut dies 1-3 mal pro Monat.

8 Nur positiv Nur negativ Beides

78 % n = 142

< 1 pro Monat

1 pro Woche

Die Häufigkeit der positiven und negativen Markenäußerung korreliert positiv miteinander. Je häufiger Influencer sich positiv über Marken äußern, desto häufiger tun sie dies auch negativ.

Täglich od 
 fast täglich

Häufigkeit der positiven und negativen Markenäußerung, Prozent

61

Quelle: Studienergebnisse

35 12 < 1 pro Monat

11 1-3 pro Monat

18

24 6

1 pro Woche

10

Mehrmals pro Woche

12

11

Täglich od fast täglich

Positiv Negativ

0024

#03 STUDIENERGEBNISSE: SOCIAL-MEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

MOTIVE POSITIVE MARKENEMPFEHLUNG UND NEGATIVE MARKENÄUßERUNG Die Auslöser für positive Markenempfehlungen und negative Äußerungen in Social Media
 sind fünf beziehungsweise 2 unterschiedliche Motive: Positive Markenempfehlung

Motive der Markenempfehlung, Mittelwerte*

4,21 3,57

3,52

4,42

Negative Markenempfehlung

4,35

3,86

3,69 3,15

2,69

Aus der Literatur ergeben sich 32 verschiedene Motive (siehe Folien 25 und 26), die für positive Markenempfehlungen & negative Markenäußerungen in Social Media von Bedeutung sind. Daraus wurden durch eine explorative HauptkomponentenFaktorenanalyse 7 zentrale Motive ermittelt.

2,64

«Persönliches Marken- und Produktfandom», «"Gute" Unternehmen unterstützen» und «Altruistische Beratung Anderer» waren die am stärksten ausgeprägten Motive für positive Markenempfehlungen in Social Media.

3,36 2,88 2,38 2,04

Recommender Influencer Extrovertiertheit und Reputation

Persönliches Marken- und Produktfandom

Altruistische Beratung Anderer

Finanzielle Vorteile durch die Empfehlung

"Gute" Unternehmen unterstützen

"Empowerment" als kritischer Konsument

Unzufriedenheit ausdrücken und Rache ausüben

«Konsumenten-Empowerment als unzufriedene Konsumenten» und «Unzufriedenheit ausdrücken und Rache ausüben» sind die Motive, um negative Markenäußerungen in Social Media zu verfassen. *Mittelwerte auf einer Skala von 0 = stimme überhaupt nicht zu bis 5 = stimme voll und ganz zu
 Quelle: Studienergebnisse

0025

#03 STUDIENERGEBNISSE: SOCIAL-MEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

LITERATURANALYSE UND BESCHREIBUNG DER EMPFEHLUNGSMOTIVE (1/2) Die Grundlage für Markenempfehlungen in Social Media war eine Literaturauswertung mit Fokus auf Motiven von Empfehlungsgebern in klassischen Word-of-Mouth und im elektronischen Word-of-Mouth AUTOR(EN)

MOTIVE (ORIGINAL AUS DEM ENGLISCHEN)

BESCHREIBUNG

Dichter (1966)

Product-involvement Self-involvement Other-involvement Message-involvement

Bezieht sich auf eine Empfehlung aufgrund einer starken persönlichen Bindung zum Produkt Bezieht sich auf das Produkt, das als Mittel dient, um emotionale Bedürfnisse zu befriedigen Bezieht sich auf die WOM Aktivität, die dem Empfänger etwas zurückgeben soll Bezieht sich auf WOM, das von Marketingmaßnahmen, Werbung und PR beeinflusst wird

Involvement Self-enhancement

Bezieht sich auf das Interesse und Involvement mit einem bestimmten Thema Bezieht sich auf Selbstdarstellung, Aufmerksamkeit zu erregen und das eigene Wissen zu präsentieren

Concern for others

Bezieht sich auf den aufrichtigen Wunsch, anderen dabei zu helfen, eine bessere Kaufentscheidung zu treffen

Message intrigue Dissonance Reduction

Bezieht sich auf das Reden über bestimmte Anzeigen oder Verkaufs-Appelle Bezieht sich darauf, kognitive Dissonanz nach dem Kauf zu minimieren

Positive altruism Product-involvement Self-enhancement

Bezieht sich darauf, anderen etwas Gutes zu tun, ohne eine Gegenleistung zu erwarten Bezieht sich auf Interesse am Produkt selbst oder Begeisterung durch Besitz des Produktes Bezieht sich darauf, das eigene Image zu verstärken, indem man sich selbst als intelligenter Käufer darstellt

Helping the company Negative altruism Anxiety reduction

Bezieht sich darauf, dem Unternehmen zu helfen und es zu bewerben Bezieht sich darauf, andere davor zu bewahren, die gleiche negative Erfahrung zu machen Bezieht sich darauf, negatives WOM zu nutzen, um Ärger, Besorgnis und Frustration auszudrücken

Vengeance Seeking advice

Bezieht sich darauf, das Unternehmen aufgrund von schlechten Erfahrungen zu rächen Bezieht sich darauf, Ratschläge zu bekommen, um Probleme zu lösen

Engel, Blackwell und Miniard (1993)

Sundaram, Mitra und Webster (1998)

Quelle: Bronner & Hoog (2010); Cheung & Lee (2012); Dichter (1966); Engel et al. (1993); Hennig-Thurau et al. (2004); Sundaram et al. (1998)

0026

#03 STUDIENERGEBNISSE: SOCIAL-MEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

LITERATURANALYSE UND BESCHREIBUNG DER EMPFEHLUNGSMOTIVE (2/2) Aus der Literatur und herangezogenen Expertenmeinungen ergaben sich 32 Motive, die für positive Markenempfehlungen und negative Markenäußerungen in Social Media von Bedeutung waren AUTOR(EN)

MOTIVE (ORIGINAL AUS DEM ENGLISCHEN)

BESCHREIBUNG

Platform assistance

Bezieht sich auf die vermittelnde Rolle der Plattform in Bezug auf Komfort und Unterstützung 
 bei der Problembekämpfung Bezieht sich darauf, aufgrund von schlechten Erfahrungen dem Unternehmen zu schaden, 
 das Unternehmen zu rächen, und Verärgerung auszudrücken Bezieht sich darauf, anderen zu helfen, bessere Kaufentscheidungen durch die eigene positive 
 Erfahrung zu treffen oder andere vor schlechten Produkten oder Erfahrung zu warnen Bezieht sich auf eine positive Selbstdarstellung Bezieht sich auf die soziale Interaktion mit anderen und die Zugehörigkeit zu Gleichgesinnten Bezieht sich auf monetäre Anreize Bezieht sich darauf, Unternehmen durch gute Erfahrungen zu unterstützen Bezieht sich darauf, Tipps und Unterstützung von anderen zu erhalten, um Probleme zu lösen

Venting negative feelings Hennig-Thurau, Gwinner, Walsch und Gremler (2004)

Concern for other consumers Extraversion /positive self-enhancement Social benefits Economic incentives Helping the company Advice seeking

Self-directed Bronner und de Hoog (2010)

Cheung und Lee (2012)

Helping others Social benefits Consumer empowerment

Bezieht sich auf monetäre Anreize, dem Unternehmen zu schaden weil das Unternehmen 
 einem selbst geschadet hat und dem Verlangen danach, Unzufriedenheit zu äußern Bezieht sich darauf, anderen zu helfen, eine bessere Kaufentscheidung zu treffen Bezieht sich darauf, eigene Erfahrungen zu teilen und mit Gleichgesinnten in Kontakt zu kommen

Helping companies

Bezieht sich auf die Erwartung, dass Unternehmen eher gewillt sind, Dinge zu ändern, 
 wenn sie in der Öffentlichkeit diskutiert werden Bezieht sich auf den Wunsch, Unternehmen zu helfen

Reputation Sense of belonging

Bezieht sich darauf, bei einem großen Publikum als Experte angesehen zu werden Bezieht sich auf die Zugehörigkeit zu einer Gemeinschaft und das damit verbundene Vertrauensgefühl

Enjoyment of helping

Bezieht sich darauf, anderen dabei zu helfen, bessere Kaufentscheidungen zu treffen

Quelle: Bronner & Hoog (2010); Cheung & Lee (2012); Dichter (1966); Engel et al. (1993); Hennig-Thurau et al. (2004); Sundaram et al. (1998)

0027

#03 STUDIENERGEBNISSE: SOCIAL-MEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

MOTIV-CLUSTER BEI INFLUENCERN Mit den zwei formal unterschiedlichsten (am wenigsten korrelierten) Motiven lassen sich 
 vier Motiv-Cluster unterscheiden Motiv «Empowerment als kritischer Konsument» überdurchschnittlich

Eine Faktoren- wie auch Cluster-Analyse weist die Bündelung verschiedener Motivlagen aus, die jeweils typisch für einen Influencer sind

Quelle: Studienergebnisse

Keine besonders ausgeprägten Motivlagen 26%

BRAND CRITICS 24%

BRAND LOVERS

BRAND MAVENS

27%

23%

Motiv «Persönliches Markenund Produktfandom» überdurchschnittlich

0028

#03 STUDIENERGEBNISSE: SOCIAL-MEDIA-AKTIVITÄTEN DER INFLUENCER

VERGLEICH DEUTSCHLAND 
 VERSUS USA Bis auf die bekannten länderspezifischen Unterschiede in der allgemeinen Social-Media-Nutzung sind die Markeninteraktion und die Ausprägung der Motive in Deutschland und den USA sehr ähnlich Die Analyse hat gezeigt, dass sowohl der Umgang und die Auseinandersetzung mit Marken in Social Media als auch die Ausprägung der Motive für positive Markenempfehlungen und negative Markenäußerungen in beiden Ländern gleich sind

Influencer, die Marken in Social Media folgen im Ländervergleich, Prozent

99

100

94

81

71

79

Deutschland USA Facebook

Twitter

YouTube

Motive der Markenempfehlung von Influencern im Ländervergleich, Mittelwerte*

3,113,17

3,833,93

4,054,16 2,922,94

3,864,13

3,033,13

*Mittelwerte auf einer Skala von 0 = stimme überhaupt nicht zu bis 5 = stimme voll und ganz zu Quelle: Studienergebnisse

2,152,27 Deutschland USA

Extrovertiertheit 
 und Reputation

Persönliches MarkenAltruistische und Produktfandom Beratung anderer

Wirtschaftlichen Erfolg erlangen

Unternehmen unterstützen

KonsumentenEmpowerment als unzufriedene Konsumenten

Demnach ist die Markenkommunikation von Motiven sehr universell, auch was danach in Social Media passiert

Unzufriedenheit ausdrücken und Rache ausüben

0029

#04
 METHODISCHER
 HINTERGRUND

0030

#04 METHODISCHER HINTERGRUND

METHODIK DER 
 DATENERHEBUNG

Ziel der Studie war, die spezifischen Motive für positive Empfehlungen und negative 
 Markenäußerungen von Co-Konsumenten als Influencer in Social Media zu erarbeiten

ERHEBUNGSMETHODE Quantitative internationale Online-Umfrage in DE und USA Completion Rates in DE bzw. USA bei 84% bzw. 86% Durchschnittliche Bearbeitungszeit in DE bzw. USA bei 4m 52s bzw. 7m 18s Durchführung der Befragung im Zeitraum von 24.06.2014 bis 11.07.2014

STICHPROBE Jeweils repräsentative Befragung in DE und USA mit insgesamt ca. 2.000 Fällen

STRUKTUR UND FILTERFÜHRUNG DER BEFRAGUNG Fragen zu soziodemografischen Merkmalen Quoten Alter & Geschlecht Filter: Quoten Fragen zum allgemeines Nutzerverhalten in Social Media Filter: Nutzung von Facebook Filter: Nutzung Twitter Filter: YouTube Fragen zur Nutzung von Blogs & Foren

DE: 1.006 Interviews

Fragen zur Häufigkeit der Social Media Nutzung

USA: 997 Interviews

Fragen zum allgemeinen Empfehlungsverhalten

Nachbildung der soziodemografischen Verteilung der Gesamtbevölkerung 
 durch Quoten auf Alter und Geschlecht

Filter: Empfehlung in den letzten 6 Monaten

Altersdurchschnitt: 18-65 Jahre

Fragen zu positiven Markenempfehlungen

Fragen zu spezifischen Motiven der Markenempfehlung Fragen zu negativen Markenempfehlungen




Offene Frage zu spezifischen Marken







Fragen zur Reputation als Marktkenner (Market Mavens) anhand der Skala von Feick & Price (1987) Fragen zu Markenbewusstsein anhand der Skala von Sprott et al. (2009)

0031

#04 METHODISCHER HINTERGRUND

AUTOREN

Die Studie wurde an der Macromedia Hochschule, University of Applied Sciences im Kontext eines 
 Forschungsprogramms zur Social-Media-Kommunikation durchgeführt

Prof. Dr. Dr. Castulus Kolo Wissenschaftlicher Projektleiter, 
 Dekan, Macromedia University of Applied Sciences

Anna-Lena Borgstedt M.A. Projektmitarbeiterin, 
 Macromedia University of Applied Sciences

0032

STUDIENERGEBNISSE: MARKENEMPFEHLUNGEN UND EINGRENZUNG VON INFLUENCERN

REPRÄSENTATIVITÄT 
 DER STUDIE Mehr als die Hälfte der Influencer sprechen, kommentieren und schreiben mindestens wöchentlich 
 über Marken und Produkte auf Blogs und in Foren und erreichen so eine hohe Resonanz Alter, Prozent

Geschlecht, Prozent

26 19 20

22

12 50,45 49,55

51,7

48,3

Deutsche Bevölgerung Studie "Markenempfehlungen 
 in Social Media"

12

Weiblich Männlich

n = 1.006

Amerikanische 
 Bevölkerung

M = 42,7 SD = 13

18-24 25-34 35-44 45-54 55-65

Quelle: Bundeszentrale für Politische Bildung, 2010; United States Census Bureau, 2012; Studienergebnisse

Min = 18
 Max = 65

Alter, Prozent

22

20

22 21

15

48,7

18-24 25-34 35-44 45-54 55-65

Deutsche Bevölkerung Studie "Markenempfehlungen 
 in Social Media"

Geschlecht, Prozent

49,82 50,18

26,5 22,5 19,420,1

51,3

Studie "Markenempfehlungen 
 in Social Media"

22,6 21,721,5 20,6

13,7

Weiblich Männlich

n = 997

Amerikanische 
 Bevölkerung

Studie "Markenempfehlungen 
 in Social Media"

0033

#04 METHODISCHER HINTERGRUND

QUELLENBASIS DER STUDIE (1/2) Abratt, Russell; Nell, Deon; Nezer, Christo, (1995). Role of the Market Maven in Retailing: A General Marketplace Influencer [PDF]. Journal of Business and Psychology. 10 (1), pp.31-55. Available at: http://link.springer.com.springer.emedia1.bsbmuenchen.de/article/10.1007/BF02249268. Accessed 11 April 2014. Anderson, Eugene W., (1998). Customer Satisfaction and Word of Mouth [PDF]. Journal of Service Research. 1 (1), pp.5-17. Available at: http://jsr.sagepub.com/content/1/1/5. Accessed 24 April 2014. Bronner, Fred; de Hoog, Robert, (2011). Vacationers and eWOM: Who Posts, and Why, Where, and What? [PDF]. Journal of Travel Research. 50 (1), pp.15-26. Available at: http://jtr.sagepub.com/content/50/1/15. Accessed 19 March 2014. Brown, Duncan and Hayes, Nick. Influencer Marketing: Who really influences your customers?, Butterworth-Heinemann, 2008 Bundeszentrale für Politische Bildung (2010). Bevölkerung nach Altersgruppen und Geschlecht [ONLINE]. Available at: http:// www.bpb.de/wissen/X39RH6,0,Bev%F6lkerung_nach_Altersgruppen_und_Geschlecht.html. Accessed 07 July 2014 Census (2010). Age and Sex Composition 2010 [ONLINE]. Available at: http://www.microsoft.com. Accessed 07 July 2014] Castronovo, Cristina; Huang, Lei, (2012). Social Media in an Alternative Marketing Communication Model [PDF]. Journal of Marketing Development and Competitiveness. 6 (1), pp.117-131. Available at: http://www.na-businesspress.com/jmdc/ castronovoc_web6_1_.pdf. Accessed 13 May 2014. Cheng, Simone; Lam, Terry ; Hsu, Cathy H. C., (2006). Negative Word-of-Mouth Communication Intention: An Application of the Theory of Planned Behavior [PDF]. Journal of Hospitality & Tourism Research. 30 (1), pp.95-116. Available at: http:// jht.sagepub.com/content/30/1/95. Accessed 19 March 2014. Cheung, Christy M.K.; Lee, Matthew K.O., (2012). What drives consumers to spread electronic word of mouth in online consumer-opinion platforms? [PDF]. Decision Support Systems. 53, pp.218-225. Available at:http:// www.sciencedirect.com.sciencedirect.emedia1.bsb-muenchen.de/science/article/pii/S0167923612000413. Accessed 19 March 2014. Coulter, Keith S.; Roggeveen, Anne, (2012). "Like it or not": Consumer responses to word-of-mouth communication in on-line social networks [PDF]. Management Research Review. 35 (9), pp.878-899. Available at: http:// www.emeraldinsight.com.emeraldinsight.emedia1.bsb-muenchen.de/journals.htm?articleid=17044175. Accessed 13 May 2014. Engel, James F.; Kegerreis, Robert J.; Blackwell, Roger D., (1969). Word-of-Mouth Communication by the Innovator [PDF]. Journal of Marketing. 33 (3), pp.15-19. Available at: http://www.jstor.org/stable/1248475. Accessed 07 May 2014. Feick, Lawrence F.; Price, Linda L., (1987). The Market Maven: A Diffuser of Marketplace Information [PDF]. Journal of Marketing Communications. 51 (1), pp.83-97. Available at: http://www.jstor.org/stable/1251146. Accessed 11 April 2014.

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0034

#04 METHODISCHER HINTERGRUND

QUELLENBASIS DER STUDIE (2/2) Kapoor, Payal S.; Jayasimha, K.R; Sadh, Ashish, (2013). Brand-related, Consumer to Consumer, Communication via Social Media [PDF]. IIM Kozhikode Society & Management Review. 2 (43), pp.43-57. Available at: http://ksm.sagepub.com/content/ 2/1/43. Accessed 13 May 2014. Keller, Ed and Berry, Jon. The Influentials, Free Press, 2003 Kim, Eunice; Sung, Yongjun; Kang, Hamsu, (2014). Brand followers' retweeting behavior on Twitter: How brand relationships influence brand electronic word-of-mouth [PDF]. Computers in Human Behavior. 37, pp.18-25. Available at: http:// www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563214002295. Accessed 13 May 2014. McKinsey Quarterly (2010). A new way to measure word-of-mouth marketing [ONLINE]. Available at: http:// www.mckinsey.com/insights/marketing_sales/a_new_way_to_measure_word-of-mouth_marketing. Accessed 15 November 2015. Nardi, Bonnie A.; Schiano, Diane J.; Gumbrecht, Michelle; Swartz, Luke, (2004). Why We Blog [PDF]. Communications of the ACM. 47 (12), pp.41-46. Available at: http://psych.stanford.edu/~mgumbrec/Why_We_Blog.pdf. Accessed 28 April 2014. Neuhold, Christoph, (2012). Generation Y - Motivators for traditional and electronic WOM. 1st ed. München: Akademische Verlagsgemeinschaft. Oetting, Martin, (2009). Ripple Effect - How Empowered Involvement Drives Word of Mouth. 1st ed. Wiesbaden: Gabler. PeerIndex (n.d.). The Science of Influence - The History, Evolution, Application, and Future of Influence Marketing [ONLINE]. Available at: http://peerindex.com/pdf/The-Science-of-Influence.pdf. Accessed 15 November 2015. Reiter, Kornelia, (2008). Aspekte und Ausprägungen des viralen Marketing im Internet. 1st ed. Bremen: Salzwasser-Verlag. Richins, Marsha L., (1983). Negative Word-of-Mouth by Dissatisfied Consumers: A Pilot Study [PDF]. Journal of Marketing Communications. 47 (1), pp.66-78. Available at: http://www.jstor.org/stable/3203428. Accessed 24 April 2014. Richins, Marsha L. (1987). A Multivariate Analysis of Responses to Dissatisfaction [PDF]. Journal of the Academy of Marketing Science. 15 (3), pp.24-31. Available at: http://link.springer.com/article/10.1007%2FBF02722168. Accessed 24 April 2014. Slama, Mark E.; Williams, Terrell G. (1990). Generalization of the Market Maven's Information Provision Tendency Across Product Categories [ONLINE]. Available at: http://www.acrwebsite.org/search/view-conference-proceedings.aspx?Id=6997. Accessed 04 May 2014.

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0035

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MUC.

DAVID EICHER // GESCHÄFTSFÜHRER M