Location-based Services – Hype oder Marketing-Standard der Zukunft? Seminar im WS 12/13 Vortrag...

Location-based Services – Hype oder Marketing-Standard der Zukunft?

Seminar im WS 12/13Vortrag zur Studie im Rahmen des Seminars „IT-Trends 2013“

6. Januar 2013

Location-based Services (LBS)

Seminar “IT-Trends 2013" – WS 12/132

Schon seit 2006 immenses Wachstum der Branche vorausgesagt (Fagerberg/Malm 2006)

Hype oder Marketing-Standard der Zukunft?

(1) Mehrwert für Unternehmen (2) Nutzerakzeptanz

… Jegliche Arten von Diensten, die die Position einer Person oder eines Objekts mit einbeziehen. (Junglas/Watson, 2008)

Agenda – Untersuchung eines LBS Geschäftsmodells

Ergebnis3

Datenanalyse und Auswertung

1 Hintergrund

3 Seminar “IT-Trends 2013" – WS 12/13

Ergebnis3

1 Hintergrund

Technologie

GPS(USA)

Galileo(EU)

GLONASS(Russland)

Cell ID

Compass (China)

BluetoothWiMAX

Satelliten

Mobilfunknetz

Triangulation

Ortungsmethode Technologie Zur Standortermittlung gibt es verschiedene Technologien

Jede dieser Technologien hat Vor- und Nachteile z.B.: GPS: (+) Genau, (-) keine Indoor-

Funktionalität Cell-ID ((+) Indoor nutzbar, (+) in

Smartphones immer an, (-) Ungenau

Zur Überwindung dieser Probleme gibt es „hybrid Technologien“ wie aGPS

WLAN Triangulation wird meistens (aber nicht ausschließlich) zur Indoor-Ortung verwendetVerschiedene Ortungsmethoden und Technologien. Der grüne Pfeil stellt das Endgerät dar.

Quellen:-Dhar/Varshney (2011) ; Ficco, et al., (2010); Unni/Harmon (2007); Rao/Minakakis,(2003)

Entwicklung der LBS-Branche

3 Faktoren: Technologische Innovationen Nutzernachfrage Regulatorischen Rahmenbedingungen

In Europa und den USA stark durch Gesetzgebung

gefördert

Entwicklung von dynamischen und

personalisierbaren Applikationen

Der Stand der LBS-Entwicklung variiert weltweit

Quellen:-Junglas/Watson (2008); Petrova/Wang, 2011

Wert der Ortung

Hype oder Marketing-Standard der Zukunft?

(1) Mehrwert für Unternehmen(2) Nutzerakzeptanz

Wissenschaftliche Erkentnisse:

Studie von Desai/Hoyer, 2000: vergleich des Kaufverhaltens an verschiedenen

Orten (bekannt/unbekannt) unterschiedliches Entscheidungsverhalten

nachgewiesen

Studie von Lesser/Hughes 1986 Geoanalyse des Kaufverhaltens verschiedene Regionen Amerikas keine signifikanten Unterschiede

Dennoch signifikante Unterschiede zwischen Regionen?

Bekannt Unbekannt

Ergebnis3

1 Hintergrund

Qrioulsy

Vision: Revolutionierung des herkömmlichen Werbebanners auf Mobilgeräten.

Statt Werbung anzuzeigen, wird eine Frage gestellt

Beantwortung per Schieberegler

Qriously Pulse: Ortsabhängige Befragung

Geschäftsmodell Qriously. (Quelle: www.qriously.com)

DatensatzAntwort (Ja, Nein, Weiß nicht)

LageHöhen und Breitengrad

Land (ES, GB...)

Staat oder Region (Madrid, Hessen..)

Genaugikeit (IP, Gerät)

Gerät/ApplikationAngezeigt in: (IN_App)

App Kategorie (Spiele, Finanzen...)

System Typ (Android, iOS)Android Modell (GT-I9000, Desire HD...)

iOS Version

DemografieGehalt (<20t,20-40t...)

Geschlecht (Mann, Frau)

Bildung (Schul-, Hochschulabs...)

Alter (<18, 18-24...)

„Should we pay for other EU members debt?“

Am 23.11.2011 in ganz Europa gestellt -> 300 Antworten

Demografische Informationen nur teilweise gegeben

Lediglich 7 der Antworten kamen von iOS Produkten

Lokalisierung teilweise per IP-Adresse

Informationen des Datensatzes über die Befragten (Grau hinterlegt bedeutet Unvollständig)

Auswertung

ES GB DE FR SE NL IT GR PL HU0

Nein Ja

34 Personen haben mit „weiß nicht“ geantwortet

Unter restlichen 266 Antworten: 75 „Ja“ -> 28%

Antworten kamen aus 32 Ländern

Signifikanter Unterschied zwischen Spanien und Großbritannien -> ES 34% Ja‘s, UK 12%

Ein Überblick der Antworten in den Top-10 Ländern

Euroländer vs. EU Mitglieder ohne Euro

-> „Ja“ -> „Weiß nicht“ -> „Nein“-> Euroländer -> EU-Mitglieder ohne Euro -> Andere

kein nennenswerter Unterschied zwischen EU und nicht EU-Mitgliedern

Im Osten Europas 10% höhere Befürwortung

Da kleineren Stichprobengröße jedoch nicht Signifikant

Signifikanter Unterschied zwischen Euroländern und EU Mitgliedern ohne Euro 32,9 % Ja-Sager in der Eurozone 21,7 % in den anderen EU-Ländern

Verteilung der Antworten über ganz Europa

Ergebnis3

1 Hintergrund

Ergebnisse der Untersuchung

Der Datensatz hat einen regionalen Unterschied ergeben

Innovative Geschäftsmodellen können LBS-Funktionalitäten monetarisieren

Hype oder Marketingstandard?

Rahmenbedingungen von Unternehmensseite sind gegeben

Dennoch signifikante Unterschiede zwischen Regionen?

Nutzerakzeptanz?

Agenda – Studie zur Konsumentenakzeptanz

Methodische Herangehensweise 3

Forschungshypothesen und Untersuchungsmodell

1 Hintergrund der Studie und theoretische Grundlage

Ergebnisse und Diskussion4

Welche Unterschiede gibt es bei Pull- und Push-LBS bzgl. der Nutzung?

Fokus der Studie

Das Technology Acceptance Model nach Davis et al.

Quelle:- Eigene Darstellung des Technology Acceptance Model nach Davis et al. (1989)

Einstellung

Wahrgenommene Benutzerfreundlic

WahrgenommeneNützlichkeit

Intention

Nutzung

Quelle:- Eigene Darstellung des Technology Acceptance Model nach Davis et al. (1989)

Einstellung

Intention

Nutzung

Wahrgenommene Benutzerfreundlich-

Hypothesen (1/4)

Hypothese 1:Je positiver die Einstellung zu LBS, desto höher die Absicht zur Nutzung von LBS.

Hypothese 2:Je höher die Absicht zu Nutzung von LBS, desto höher die Nutzung von LBS.

Quellen:- Davis et al. (1989); Davis (1989); Fishbein/Ajzen (1980)

Untersuchungsmodell

Attitude Intention UsageH1: + H2: +

* : p < 0,05 ns : nicht signifikant Quelle:- Eigene Darstellung in Anlehnung an das TAM

Hypothesen (2/4)

Konsumenten müssen Nutzen wahrnehmen können Nutzer selektieren Medien nach Grad der Befriedigung

Pull-Services speziell nachgefragte Information Zeitersparnis

Push-Services zeitkritische Werbeangebote keine Notwendigkeit von Wissen über Produkt Zeitersparnis

Hypothese 3:Je höher die wahrgenommene Nützlichkeit von Pull- und Push-Services, desto positiver die Einstellung zu LBS.

Quellen:- Davis et al. (1989); Davis (1989); Decker et al. (2006); Fishbein/Ajzen (1980); Katz et al. (1973); Kavassalis et al. (2003); Unni/Harmon (2007),

Untersuchungsmodell

PerceivedUsefulness

* : p < 0,05 ns : nicht signifikant

Quelle:- Eigene Darstellung in Anlehnung an das TAM

Hypothesen (3/4) Einfache und verständliche Handhabung Kontrollierbarkeit der Lokalisierung

Pull-Services Ortung startet nach Eingabe selbstständig Starke Kontrolle über Inhalte weniger intrusiv

Push-Services Intuitive Bedienbarkeit Leichter und schneller Erhalt der Information Keine aktive Nachfrage nach Informationen

Hypothese 4:Je höher die wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit von Pull- und Push-Services, desto positiver die Einstellung zu LBS.

Quellen:- Davis et al. (1989); Davis (1989); Fishbein/Ajzen (1980); Unni/Harmon (2007)

Untersuchungsmodell

PerceivedUsefulness

PerceivedEase of

Use Push

PerceivedEase of Use Pull

Hypothesen (4/4)

Konsumenten nehmen größeren Nutzen wahr, wenn: die Technologie intuitiv und mit wenig Aufwand zu erlernen ist. eine einfache Ausgestaltung gegeben ist.

Beweis bei Untersuchungen von: Davis (1989) Venkatesh et al. (2003)

Hypothese 5:Je höher die wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit von Pull- und Push-Services, desto höher die wahrgenommene Nützlichkeit von Pull- und Push-Services.

Quellen:- Davis et al. (1989); Davis (1989); Fishbein/Ajzen (1980); Königstorfer (2008); Venkatesh et al. (2003)

Untersuchungsmodell

PerceivedUsefulness

PerceivedEase of

Use Push

PerceivedEase of Use Pull

H5: + H5: +

Methodische Herangehensweise Wahl der Erhebungsmethode

Fragebogen Befragung mit standardisiertem Fragebogen

Online Auswertung

Kausalanalyse nach Wold (1989) Smart- PLS

Quelle:- Eigene Darstellung durch Smart-PLS in Anlehnung an das TAM

Demografie

Geschlecht 52,25% männliche Personen 47,75% weibliche Personen

Alter Ca. 70% der Befragten sind zwischen 20 und 24 Jahren Durchschnittsalter 24,52 Jahre Altersspanne 15 bis 69 Jahren

Karrierestatus Über 50% der Befragten waren Studenten Zweit- und drittgrößte Gruppe: Facharbeiter und Auszubildende

85,68% besitzen ein internetfähiges Smartphone

66,50% haben bereits LBS genutzt

Untersuchungsmodell

Quelle:- Eigene Darstellung in Anlehnung an das TAM

Wahrgenommene Nützlichkeit von Pull-Services

81.0% 75.7% 79.9%

10.2% 12.2% 10.2%

Trifft zuTrifft nicht zu

Wahrgenommene Nützlichkeit von Push-Services

Ich finde es sinnvoll, wenn mir die App der Deutschen

Bahn unaufgefordert In-formationen zur Verspä-tung meiner Bahn gibt.

Ich finde Schnäppchen-Applikationen nützlich, die mir unaufgefordert Ange-

bote senden (z.B. Groupon).

Es ist nutzbringend, Wer-bung ohne Aufforderung

zu erhalten, wenn sich die Angebote in der Nähe meines aktuellen Stan-

dorts befinden.

18.4%15.2%15.1%

54.8%58.3%

Trifft zu

Trifft nicht zu

Diskussion

Pull-basierte LBS beeinflussen Einstellung Nutzwertsteigende Ausgestaltung Gestaltung Form & Benutzerfreundlichkeit Ansatz zu Monetarisierung Integration von Werbung

Push-basierte LBS spielen keine große Rolle Schlechte Gestaltung mangelnde Ausdifferenzierung nach Nutzerinteressen Angst vor Push-Spam Bessere Kontrollierbarkeit der Push-Nachrichten

Mehrwert & Akzeptanz der Konsumenten bei Pull-basierten LBS vorhanden

Quellen:- Venkatesh et al. (2003); Kölmel/Hubschneider (2001)

Zusammenfassung & Ausblick

Innovative Geschäftsmodellen können LBS-Funktionalitäten monetisieren

Nutzen für Unternehmen?

Konsumentenakzeptanz?

Hype oder Marketingstandard?

Rahmenbedingungen von Unternehmens- & Konsumentenseite sind gegeben

Akzeptanz von Pull-basierten LBS

BACK- UP FOLIEN

Fragen

Wahrgenommene Nützlichkeit von Pull-Services55.4%

46.7% 47.9%

7.2% 8.6% 5.9%

Trifft zuTrifft eher zuTeils-teilsTrifft eher nicht zuTrifft nicht zu

Wahrgenommene Nützlichkeit von Push-Services

Ich finde es sinnvoll, wenn mir die App der

Deutschen Bahn unaufge-fordert Informationenzur Verspätung meiner Bahn

Ich finde Schnäppchen-Applikationen nützlich, die mir unaufgefordert Ange-

bote senden (z.B. Groupon).

Es ist nutzbringend, Wer-bung ohne Aufforderung

zu erhalten, wenn sich die Angebote in der Nähe meines aktuellen Stan-

dorts befinden.

7.5%5.6%

10.8% 9.6%6.6%

21.0%23.8%

33.8% 34.4%

Trifft zu

Trifft eher zu

Teils-teils

Trifft eher nicht zu

Trifft nicht zu

Wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit von Pull-Services

70.5% 66.8% 60.8%

10.3% 12.4% 10.4%

Wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit von Pull-Services 38.8%

5.5% 5.5% 6.3%

Wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit von Push-Services

43.3%36.7%

19.9%24.1%

Wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit von Push-Services

16.5%8.7%7.6% 9.8%

Nutzung in Abhängigkeit des Geschlechts

LBS Nutzer kein LBS Nutzer0.0%

37.8% männlich

weiblich

Ich nutze LBS regelmäßig...

Attitudes

positiv neutral negativ

LBS Nutzer 55.24 33.19 1.68

kein LBS Nutzer 24.51 32.35 43.14

51525354555657585

Wie ist Ihre Einstellung zu LBS?

kein LBS Nutzer

LBS Nutzer

Attitudes

positiv neutral negativ

LBS Nutzer 58.3 31.06 10.64

kein LBS Nutzer 13.86 33.66 52.47

Wie ist Ihr Empfinden bzgl. der gelieferten Informationen von LBS?

kein LBS NutzerLBS Nutzer

Untersuchungsmodell

Quellen:-Eigene Darstellung des Technology Acceptance Model nach Davis et al.(1989)

Einstellung

Intention

Nutzung

Besitz internetfähiges Smartphone

Altersverteilung

Karrierestatus

Young Professional

Top-Manager/in

Student/in

Schüler/in

Renter/in

Professional

Manager/in

Facharbeiter/in

Auszubildende/r

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0%

Umfrage

Haben Sie bereits LBS genutzt?

Geschlecht

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