Behavioral Pricing im Voice Commerce. Die Relevanz von Preisfairness, Produktwert und Word-of-Mouth-Intention

Textprobe:4Empirische Untersuchung des Forschungsmodells4.1Zur Wahl der Varianz- und Regressionsanalyse als geeignete AnalysemethodenZur Prüfung der postulierten modelltheoretischen Wirkungsmechanismen ist eine empirische Analyse notwendig. Diverse Analysemethoden existieren in der Konsumentenforschung, deren Anwendung in Abhängigkeit des mathematisch-statistischen Untersuchungszwecks und des angestrebten Forschungsziels erfolgt (Backhaus et al., 2016, S. 14). Für eine optimale Aussagekraft der Abhängigkeitsstrukturen eignen sich multivariate Analyseverfahren, die den simultanen Einfluss mehrerer unabhängiger Variablen auf abhängige Variablen in Beziehung setzen und quantitativ untersuchen (Backhaus et al., 2016, S. 8; Timm, 2002, S. 1 f.). Speziell für die Marketingforschung und Marketingpraxis zeigt sich die Relevanz der Varianz- und Regressionsanalyse zur Auswertung von empirisch gewonnenen Daten (Backhaus et al., 2016, S. 8; Herrmann et al., 2006, S. 34; Schendera, 2011, S. 5).Multivariate Analysemethoden lassen sich, je nach Gegenstand der Fragestellung, in strukturentdeckende und strukturprüfende Verfahren unterscheiden (Backhaus et al., 2016, S. 15). Erstere beziehen sich auf eine Identifizierung und Entdeckung relevanter Zusammenhänge, unabhängig von Vorstellungen und Erwartungen der Forschenden. Im Gegensatz dazu verifizieren oder falsifizieren strukturprüfende Verfahren zuvor bereits postulierte Wirkungsrichtungen, deren Herleitung auf Grundlagen theoretischer und wissenschaftlicher Erkenntnisse beruhen (Backhaus et al., 2016, S. 15; Herrmann et al., 2006, S. 58). Sogenannte strukturprüfende Verfahren dienen dazu a priori postulierte kausalanalytische Abhängigkeiten respektive Dependenzen einer oder mehrerer unabhängiger Variablen auf eine oder mehrere abhängige Variablen an der Realität zu testen (Backhaus et al., 2016, S. 16; Kuss, 2012, S. 236). Die letztgenannte Kategorie der strukturprüfenden Verfahren lassen sich in die, für die vorliegende Studie

Tatjana Heiser studierte Wirtschaftswissenschaften und Management an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz und erhielt 2021 ihren Master of Science. Für ihre Masterarbeit erhielt sie 2023 den Wissenschaftspreis der EHI Stiftung und GS1 Germany. Derzeit ist sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Marketing Analytics tätig.Sebastian Schneider war als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Lehrbeauftragter am Lehrstuhl Marketing Analytics tätig. Seinen Doktortitel sowie seinen zuvor absolvierten Master of Science sowie seinen Magister Artium erhielt er ebenfalls an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Derzeit ist er als Senior Product Manager der DB Cargo AG tätig.Frank Huber hält den Lehrstuhl Marketing Analytics an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz inne, ist Direktor des Center of Market-Oriented Product and Production Management (CMPP) sowie Mitgründer und wissenschaftlicher Berater der Strategie- und Managementberatung 2hm & Associates GmbH.