Bachelorarbeit, 2018
54 Seiten, Note: 1,0
1. Einleitung
2. Digitale Sprachassistenten
3. Amazons stationärer Sprachassistent Alexa
3.1. Nutzung und Funktionen
3.2. Produkte kaufen über Alexa
3.3. Vorteile von Alexa
3.4. Nachteile von Alexa
4. Involvement
4.1. Definition
4.2. Faktoren zur Beeinflussung des Involvements
4.3. Produktinteresse
4.3.1. High-interest
4.3.2. Low-interest
5. Forschungsarten: Qualitative oder quantitative Forschung?
5.1. Definition quantitative Forschung
5.2. Merkmale der quantitativen Forschung
5.3. Ablauf der quantitativen Forschung
6. Verbraucherbefragung anhand einer Stichprobe
6.1. Forschungsfragen und Hypothesen
6.2. Operationalisierung
6.3. Datenerhebung
6.4. Datenaufbereitung
6.5. Deskriptive Analyse
6.5.1. Geschlecht
6.5.2. Altersgruppe
6.5.3. Wohnort
6.6. Inferenzstatistische Analyse
6.6.1. Hypothese 1
6.6.2. Hypothese 2
6.6.3. Hypothese 3
7. Analyse mittels vier Quadranten
8. Ergebniszusammenfassung
9. Bewertung und Interpretation der Ergebnisse
10. Zukunftsausblick und Empfehlung für Anbieter
11. Literaturverzeichnis
Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht die Bereitschaft von Verbrauchern zur Nutzung des digitalen Sprachassistenten Alexa beim Einkauf von Produkten mit unterschiedlichem "Interest-Grad". Ziel ist es zu analysieren, ob Nutzer bevorzugt günstige (low-interest) oder teure (high-interest) Produkte über das System beziehen, um daraus fundierte Empfehlungen für Anbieter zu generieren.
3. Amazons stationärer Sprachassistent Alexa
Alexa ist ein digitaler, internetbasierter Sprachassistent, welcher in dem von Amazon entwickelten interaktiven Lautsprecher Echo integriert ist. Der Sprachassistent wird automatisch aktualisiert, lernt durch die Interaktion mit dem Nutzer ständig dazu und kann mit neuen Funktionen individuell erweitert und angepasst werden (Baykara, 2018). Alexa als Software des Amazon Echos bietet sprachgesteuerte Funktionen in den Bereichen Musik und Unterhaltung, Anrufe und Nachrichten, Nachrichten und Informationen, Fragen und Antworten, Unterstützung für das Zuhause des Nutzers, Smart Home, Spiel und Spaß und Spracheinkauf. Das Suchsystem, mit welchem der Amazon Echo verknüpft ist heißt Bing (Stark, 2018).
Aufgrund dieser zahlreichen, alltagsvereinfachenden Möglichkeiten hat das Gerät in kürzester Zeit eine breite Käuferschicht erreichen können. Amazon ermöglicht es auch anderen Herstellern, die Software Alexa auf ihren Geräten zu integrieren, was der typischen Plattform-Strategie des Unternehmens gerecht wird und damit ein übergreifendes Spracherkennungsnetzwerk schafft. Durch das Ausbauen eines solchen Netzwerks hat sich Amazon mit seinem digitalen Sprachassistenten von Anfang an einen erheblichen Vorteil gegenüber der Konkurrenz erarbeitet. So sind mittlerweile die Thermostate, Fernseher, sowie Smartphones und- watches einiger Anbieter bereits mit vorinstallierter Alexa-Software verfügbar (Herbst, Haberland & Thormann, 2018).
1. Einleitung: Diese Einführung thematisiert den Einfluss künstlicher Intelligenz auf das Konsumentenverhalten und definiert die Forschungsfrage bezüglich der Nutzung von Sprachassistenten beim Einkauf.
2. Digitale Sprachassistenten: Hier werden technische Grundlagen der Sprachsteuerung und die Verbreitung digitaler Assistenten wie Siri oder Alexa erläutert.
3. Amazons stationärer Sprachassistent Alexa: Dieses Kapitel beschreibt die spezifischen Funktionen, die Entwicklung sowie Vor- und Nachteile von Amazon Echo und der Software Alexa.
4. Involvement: Hier erfolgt eine theoretische Einordnung des "Involvement"-Begriffs und dessen Bedeutung für Kaufentscheidungen bei high- und low-interest Produkten.
5. Forschungsarten: Qualitative oder quantitative Forschung?: Das Kapitel begründet die Wahl der quantitativen Methodik für diese Arbeit und erläutert die zugrundeliegenden wissenschaftlichen Prinzipien.
6. Verbraucherbefragung anhand einer Stichprobe: Dieser methodische Kernteil beschreibt die Erstellung der Hypothesen, die Datenerhebung und die statistische Vorbereitung mittels SPSS.
7. Analyse mittels vier Quadranten: Hier wird das Kundenkaufverhalten grafisch in einer Vier-Quadranten-Matrix visualisiert, basierend auf Häufigkeit und Kostenintensität.
8. Ergebniszusammenfassung: Eine komprimierte Darstellung der statistischen Ergebnisse und die Überprüfung der zuvor aufgestellten Hypothesen.
9. Bewertung und Interpretation der Ergebnisse: Dieses Kapitel interpretiert die Daten, diskutiert die Ergebnisse vor dem Hintergrund bestehender Theorien und identifiziert Verbesserungspotenziale für zukünftige Studien.
10. Zukunftsausblick und Empfehlung für Anbieter: Abschließend werden Strategien für Unternehmen entwickelt, um Sprachassistenten als effektiven Absatzkanal zu nutzen und das Vertrauen der Kunden langfristig zu gewinnen.
11. Literaturverzeichnis: Vollständiges Verzeichnis aller verwendeten Quellen.
Künstliche Intelligenz, Alexa, Amazon Echo, Sprachassistent, Konsumentenverhalten, Involvement, High-interest, Low-interest, Quantitative Forschung, Verbraucherbefragung, SPSS, Kaufpräferenzen, Online-Handel, Preisdifferenzierung, Datenanalyse
Die Arbeit untersucht, wie digitale Sprachassistenten wie Amazons Alexa den Einkaufsprozess von Verbrauchern beeinflussen, insbesondere in Bezug auf die Art der gekauften Produkte.
Die zentralen Themen umfassen die technologische Funktionsweise von Sprachassistenten, das psychologische Konstrukt des Konsumenten-Involvements und die empirische Analyse von Kaufpräferenzen.
Das Hauptziel ist die Beantwortung der Frage, inwieweit die Nutzung von Alexa den Kauf von Produkten mit unterschiedlichem "Interest-Grad" beeinflusst und ob Präferenzen für günstige oder teure Produkte bestehen.
Es wurde eine quantitative Forschungsstrategie gewählt. Dies beinhaltet eine standardisierte Verbraucherbefragung mit 105 Teilnehmern und deren statistische Auswertung mittels IBM SPSS Statistics.
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische fundierte Einleitung zum Thema KI und Sprachsteuerung, eine Definition relevanter Marketingbegriffe wie "Involvement" sowie eine detaillierte Auswertung der empirischen Daten.
Die wichtigsten Schlagworte sind Künstliche Intelligenz, Alexa, Konsumentenverhalten, Involvement, quantitative Forschung und Preisintensität.
Die statistische Analyse der Hypothese 2 ergab, dass keine signifikanten Unterschiede in der Kostenintensität der Einkäufe zwischen weiblichen und männlichen Nutzern bestehen.
Nein, die Untersuchung mittels bivariater Korrelation zeigte keinen signifikanten Zusammenhang zwischen dem Alter der Alexa-Nutzer und der von ihnen präferierten Produktkategorie.
Die Daten zeigen, dass Alexa vorwiegend für den Kauf preisgünstiger Produkte in einer Preisspanne von 1 bis 24 Euro (insbesondere Musiktitel, Online-Filme und Serien) genutzt wird.
Anbietern wird geraten, das Produktangebot für Sprachassistenten primär auf preisgünstige Artikel auszurichten und ein geschlechter- sowie altersunabhängiges Marketing zu verfolgen, da keine signifikanten demografischen Kaufunterschiede festgestellt wurden.
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