Studie: Wie beeinflussen Influencer-Glaubwürdigkeit und algorithmische Transparenz Vertrauen und Kaufabsicht im Social Commerce?

Quelle

Forschungsfrage / Summary

Methode und Evidenzqualität

Key Findings

• Influencer-Glaubwürdigkeit erhöht Vertrauen und Kaufabsicht.

• Algorithmische Transparenz moderiert die Beziehung zwischen Glaubwürdigkeit und Vertrauen.

• Transparente Plattformpraktiken und glaubwürdige Influencer senken wahrgenommenes Risiko.

Effektgrößen / Outcomes

Conversion-Implikationen

• Glaubwürdige Influencer und Transparenz über Empfehlungssysteme stärken Social-Commerce-Vertrauen.

• Erklärbarkeit/Fairness von Algorithmen als Trust Signal nutzen.

• Influencer-Credibility und Platform Transparency gemeinsam optimieren.

Limitationen

• Methodische Details im Text begrenzt.

• Keine Effektgrößen berichtet.

• Selbstbericht und mögliche Common-Method-Bias.

Verknüpfte Konzepte

• Recommender Trust

• Trust Signals

Unterstützte Claims

• Recommender Trust ist ein Review-Kandidat für Conversion-Audits und braucht vor einer Empfehlung ein konkretes Seitenmerkmal, eine Messgröße und einen Studienpfad.

• Boundary Conditions für Recommender Trust: Zielgruppe, Funnel-Stufe, Produktkategorie, Risiko, Messgröße und Umsetzungsqualität müssen vor dem Einsatz geprüft werden.