Empfehlungen im Kaufentscheidungsprozess

Das Ziel der vorliegenden Studie ist es zum besseren Verstndnis der Relevanz von Empfehlungen in Form von Informations- und Entscheidungshilfen im Offline- und Online-Handel beizutragen. Die ansteigende Zahl an E-Commerce Anbietern im Internet steigert das Wachstum an vorhandenen Produktangeboten. Dadurch muss sich der Kunde mit einer wachsenden Masse an Informationen auseinandersetzen um Kaufentscheidungen zu treffen. Zur Untersttzung und Beeinflussung des Kunden whrend des Selektionsprozesses, setzen viele Online-Shop Anbieter auf elektronische Entscheidungshilfen. Diese dienen als neue Form produktbezogener Verbraucherinformation. Der wohl bekannteste und erfolgreichste Anbieter solcher Funktionen ist Amazon. Montana /Lpez/ De La Rosa deckten insgesamt 37 verschiedene Arten von Empfehlungssystemen auf, die im Online-Handel eingesetzt werden. Allein 18 davon sind auf der Webseite von Amazon zu finden.
Im physischen Buchhandel muss der Kunde bisher noch selbst aktiv werden um an fr ihn relevante Informationen eines Buches zu gelangen. Hier hat es sich noch nicht etabliert, dem Kunden Empfehlungsfunktionalitten zur Verfgung zu stellen, wie dies online der Fall ist. Durch die begrenzte Ladenflche sind die Sortimente kleiner und fr den Kunden leichter zu berblicken. Trotzdem ist der Einsatz von Empfehlungsfunktionalitten im stationren Handel Gegenstand mehrerer Forschungsarbeiten.
Viele Anbieter weiten ihr Geschft auf den Vertrieb im Internet aus. Dabei wissen nicht alle Online-Shops mit der Implementierung von Empfehlungssystemen umzugehen um ihre Kunden ber den Kaufentscheidungsprozess hinweg sinnvoll zu untersttzen. Dem Kunden werden auf diese Art und Weise Produktinformationen nicht dort bereit gestellt, wo sie bentigt werden. Am Online-Auftritt des groen deutschen Buchhandels Hugendubel kann verdeutlicht werden, dass dem Kunden zwar Produktinformationen zur Verfgung gestellt werden, er aber auf keine Empfehlungssysteme zurckgreifen kann. In di