Christian Holsing, 1978 in Lübbecke geboren, studierte Betriebswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Marketing und Statistik an den Universitäten Bielefeld und Wien. Davor schloss er eine zweijährige kaufmännische Ausbildung bei Edeka ab. Nach seinem Studium war er als Consultant im Bereich Handel und Konsumgüter bei Information Resources, Inc. tätig. Von September 2007 bis März 2012 arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Marketing, von Univ.-Prof. Dr. Rainer Olbrich an der FernUniversität in Hagen. Dort wurde er im August 2012 zum Dr. rer. pol. promoviert. Seine Forschungsergebnisse wurden in mehreren renommierten Fachorganen publiziert.

Klappentext

Parallel zu stetig steigenden Umsätzen im E-Commerce nimmt die Nutzung von Sozialen Medien zu. Im Zuge dieser Entwicklungen entsteht eine Reihe neuer Online-Geschäftsmodelle, u. a. Social Shopping Communities. Eine Social Shopping Community ist eine Kombination aus Online-Shopping und Social Networking, die Konsumenten diverse Möglichkeiten bietet, Produkte zu entdecken, zu empfehlen, zu bewerten und zu kaufen. Hierbei kommt es zum kombinierten Einsatz von herkömmlichen B2C-Suchfunktionen und nutzergenerierten Social Shopping-Funktionen. Die Arbeit wird von der folgenden Fragestellung geleitet: Welche Faktoren, insbesondere welche Social Shopping-Funktionen, beeinflussen ökonomische Zielgrößen in Social Shopping Communities? Nach einer umfassenden Einführung in die Grundlagen und die Funktionsweise des Geschäftsmodells wird diese Leitfrage anhand von Logfiles (Webserver-Protokolldateien) einer real existierenden Social Shopping Community untersucht. In die an den Stimulus-Response-Ansatz angelehnte Untersuchung fließen 2,9 Mio. Besuchsvorgänge ein, die mittels mehrerer Data Mining-Methoden analysiert werden. Es zeigt sich, dass die Nutzung verschiedener nutzergenerierter Social Shopping-Funktionen die zentralen Zielgrößen Click-Out (Weiterleitung zu einem partizipierenden Online-Shop) und Verweildauer signifikant beeinflusst sowohl positiv als auch negativ. Ausgehend von den empirischen Ergebnissen, werden konkrete Handlungsempfehlungen für Betreiber einer Social Shopping Community sowie für Markenhersteller und das Management von Online-Shops abgeleitet.

Inhalt

Zur steigenden Bedeutung des Social Shopping 1.1. Die Bedeutung von Social Shopping im E-Commerce 1.2. Stand der Forschung und Leitfragen der Untersuchung 1.3. Gang der Untersuchung 2. Das Geschäftsmodell Social Shopping Community 2.1. E-Business und E-Commerce 2.2. Geschäftsmodelle des E-Commerce 2.4. Social Shopping 2.3. Social Commerce 2.5. Fazit 3. Theoretische, konzeptionelle und methodische Grundlagen der Kaufverhaltensfor-schung in Social Shopping Communities 3.1. Kaufverhalten in Social Shopping Communities 3.2. Logfile-Analyse als Methode zur Kaufverhaltensanalyse in Social Shopping Communities 3.3. Fazit und Bezug zur folgenden Untersuchung 4. Ausgewählte Einflussfaktoren des Kaufverhaltens im Internet - Bilanzierung und Bewertung der Forschung unter besonderer Berücksichtigung von Logfile-Studien 4.1. Kategorisierung der Forschung mit Logfiles und Einordnung der vorliegenden Untersuchung 4.2. Nutzung und Navigation von Websites 4.3. Online-Shopping und E-Commerce 4.4. Electronic Word-of-Mouth, User-generated Content und Social Networking 4.5. Fazit und Diskussion 5. Empirische Untersuchungen zum Kaufverhalten in Social Shopping Communities mithilfe der Logfile-Analyse 5.1. Grundlagen 5.2. Deskriptive Logfile-Analyse 5.3. Analyse von Verbundbeziehungen zwischen Social-Shopping-Funktionen und Suchfunktionen auf der Basis einer dienstbasierten Konzepthierarchie 5.4. Untersuchung des Einflusses ausgewählter Faktoren auf die ökonomische Zielgröße ,Click-Out' 5.5. Untersuchung des Einflusses ausgewählter Faktoren auf die vorökonomischen Zielgrößen ,Verweildauer' und ,Produktdetailseite' 6. Fazit und Ausblick