Studie untersucht die Auswirkungen von gefälschten Online-Bewertungen auf den Umsatz

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Können Sie dieser Online-Produktbewertung wirklich vertrauen, bevor Sie eine Kaufentscheidung treffen? Neue Untersuchungen haben ergeben, dass die Praxis, Online-Produktbewertungen zu fälschen, weit verbreiteter sein kann, als Sie denken.

Laut Forschern kauft eine breite Palette von Produktvermarktern tatsächlich gefälschte Online-Bewertungen über einen Online-Marktplatz, der über soziale Medien gefunden wird. Infolgedessen erhalten Vermarkter viele Rezensionen und hohe Durchschnittsbewertungen auf E-Commerce-Websites, zu denen unter anderem Amazon, Walmart und Wayfair gehören.

Die Studie, veröffentlicht in der aktuellen Ausgabe der Zeitschrift INFORMS Marketingwissenschaft„The Market for Fake Reviews“, wurde von Sherry He und Brett Hollenbeck von der UCLA Anderson School of Management und Davide Proserpio von der Marshall School of Business an der University of Southern California (USC) verfasst.

„Wir haben uns vorgenommen, die Wirtschaftlichkeit und Bewertungsmanipulation und ihre Auswirkungen auf die Ergebnisse der Verkäufer, das Verbraucherwohl und den Plattformwert zu untersuchen“, sagt He. „Trotz der Tatsache, dass der Kauf von Online-Bewertungen illegal ist, konnten wir die Existenz großer und aktiver Online-Märkte für gefälschte Bewertungen dokumentieren.“

So funktioniert es: Verkäufer posten in privaten Online-Gruppen, um für ihre Produkte zu werben. Sie bezahlen dann Kunden für den Kauf bestimmter Produkte und hinterlassen positive Bewertungen. Diese Social-Media-Gruppen existieren für eine Reihe von Online-Händlern.

„Für unsere Recherchen haben wir uns entschieden, uns auf Amazon zu konzentrieren, weil es der größte und am weitesten entwickelte Markt ist“, sagt Hollenbeck. „Wir sammelten Daten von diesem Markt, indem wir Forschungsassistenten in diese Social-Media-Gruppen schickten, um zu dokumentieren, welche Produktvermarkter wann gefälschte Rezensionen kauften. Wir verfolgten dann die Ergebnisse dieser Produkte auf Amazon.com. Dazu gehörten Rezensionen, Bewertungen, Preise und Verkaufsrang .“

Die Forscher fanden heraus, dass der Kauf von gefälschten Bewertungen mit einem signifikanten, aber kurzfristigen Anstieg der durchschnittlichen Bewertung und der Gesamtzahl der Bewertungen verbunden ist. Sie fanden heraus, dass es eine gewisse Rating-Manipulation gibt, die sich auch kausal auf den Umsatz auswirkt. Sie fanden auch heraus, dass die durchschnittlichen Bewertungen ihrer Produkte sanken und der Anteil der Ein-Stern-Bewertungen tendenziell zunahm, nachdem Unternehmen aufgehört hatten, gefälschte Bewertungen zu kaufen. Sie schlussfolgerten, dass dies darauf hindeutet, dass sich die Bewertungsmanipulation hauptsächlich auf minderwertige Produkte konzentriert.

Um ihre Forschung durchzuführen, stellten die Studienautoren eine Stichprobe von etwa 1.500 Produkten zusammen, bei denen beobachtet wurde, dass sie über einen Zeitraum von neun Monaten gefälschte Bewertungen einholten. Die Forscher fanden heraus, dass die beteiligten Produkttypen viele Kategorien repräsentierten. Anschließend verfolgten sie die Ergebnisse dieser Produkte vor und nach dem Kauf gefälschter Bewertungen und konnten dokumentieren, wie die Plattform, in diesem Fall Amazon, gefälschte Bewertungen reguliert.

„Bei den Produkten, die in unserer Studie beim Kauf gefälschter Rezensionen beobachtet wurden, wurde ungefähr die Hälfte ihrer Rezensionen schließlich gelöscht, aber die Löschungen erfolgten mit einer durchschnittlichen Verzögerung von über 100 Tagen, sodass Verkäufer von dem kurzfristigen Anstieg der Bewertungen, Rezensionen und Verkäufe profitieren konnten “, sagt Proserpio. „Fast keiner der Verkäufer, die gefälschte Bewertungen kauften, waren bekannte Marken. Dies steht im Einklang mit anderen Untersuchungen, die gezeigt haben, dass Online-Bewertungen effektiver und kritischer für kleinere, weniger bekannte Marken sind.“

Mehr Informationen:
Sherry He et al, The Market for Fake Reviews, Marketingwissenschaft (2022). DOI: 10.1287/mksc.2022.1353

Bereitgestellt vom Institut für Operations Research und Management Sciences

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