Digitale Bilder auf den sozialen Plattformen: Wie virtuelle InfluencerInnen die Kaufentscheidung in der österreichischen Modebranche beeinflussen

Social-Media-InfluencerInnen haben in der Modebranche einen großen Einfluss auf die Kaufentscheidung von KonsumentInnen. Zahlreiche Studien bestätigen einen signifikanten Einfluss von Social-Media-InfluencerInnen auf die Glaubwürdigkeit und die Kaufabsicht von KonsumentInnen. Während traditionelle Social-Media-InfluencerInnen etabliert sind, beginnen Marken mit einer neuen Form zu arbeiten: den computer-generated Social-Media InfluencerInnen. Beispiele gibt es viele: Boss setzt die künstliche Influencerin ‚Imma.gram‘ ein, während Chanel, Burberry und Prada die Reichweite von ‚Lil Miquela‘ nutzen. Bei den computer-generated InfluencerInnen handelt es sich um virtuelle Persönlichkeiten, die von realen Menschen mithilfe eines Computers erschaffen wurden (computer-generated Images/InfluencerInnen). Sie bieten eine nachhaltige Quelle für das Social-Media-InfluencerInnen-Marketing, da mit ihnen eine vollkommene Kontrolle über Kampagneninhalte gewährleistet werden kann. Da es bisher keine empirischen Studien gibt, die sich mit der Wirkung von computer-generated Social-Media-InfluencerInnen in der Fashionbranche auf die Glaubwürdigkeit und die Kaufabsicht auseinandersetzen, beschäftigte sich Jürgen Resch, Student im Studiengang Digital Marketing & Kommunikation an der FH St. Pölten, im Zuge seiner Masterarbeit mit dieser Thematik.
 
 

Im Bild: Digitale Influencerin Lil Miquela. 
Bildnachweis: https://vs-lb.com/virtual-models-meet-luxury-brands, aufgerufen am 15.07.2022

 
Forschungsfrage & Methode
Die zentrale Forschungsfrage hinter der Studie lautet: „Haben bei ÖsterreicherInnen zwischen 18 und 35 Jahren computer-generated Social-Media-InfluencerInnen im Vergleich zu menschlichen Social-Media-InfluencerInnen in der Fashionbranche eine positivere Wirkung auf die Kaufabsicht und die Glaubwürdigkeit, die den Social-Media-InfluencerInnen entgegengebracht wird?“ Da es in Österreich bisher keine Studien zu computer-generated Social-Media-InfluencerInnen gab und tendenziell die Altersgruppe zwischen 18 und 35 Jahren Social-Media nutzt bzw. Social-Media-InfluencerInnen im gewählten Altersbereich den größten Einfluss auf die Kaufentscheidung haben, wurde die Grundgesamtheit dementsprechend eingegrenzt. Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurde eine repräsentative Online-Befragung für Österreich mit einem Stichprobenumfang von 400 Personen durchgeführt. Für die einfachere Lesbarkeit werden in dieser Studie menschliche Social-Media-InfluencerInnen mit „MI“ abgekürzt, computer-generated Social-Media-InfluencerInnen mit „CGI“.
 
Forschungsergebnisse
Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass MI im Durchschnitt einen höheren Wert bei der Glaubwürdigkeit erreichen konnten (MW=4,10) als CGI (MW=3,25). Auch bei der Kaufabsicht konnten diese einen höheren Mittelwert erreichen (MW=3,05) als CGI (MW=2,59). Um die Werte für die Glaubwürdigkeit zu ermitteln, wurde ein 7-Punkte semantisches Differenzial mit fünf bipolaren Elementen herangezogen. Die Kaufabsicht wurde anhand von einem 7-Punkte semantischen Differenzial mit drei bipolaren Elementen ermittelt.
 

 
 
Anhand eines Mann-Whitney-U-Tests konnten signifikante Unterschiede (p<0,001) zwischen der Gruppe der MI und der Gruppe der CGI bezüglich der Glaubwürdigkeit und der Kaufabsicht festgestellt werden. Dabei zeigen die mittleren Ränge, dass die MI im Vergleich zu den CGI höhere Werte bei der Glaubwürdigkeit (MI=236,33 vs. CGI=164,68) und bei der Kaufabsicht (MI=218,09 vs. CGI=182,91) erreichen. Werden die mittleren Ränge näher betrachtet, fällt auf, dass die CGI bei der Kaufabsicht höhere Werte als bei der Glaubwürdigkeit erreichen konnten. Umgekehrt erzielten MI höhere Werte bei der Glaubwürdigkeit als bei der Kaufabsicht. Die Ergebnisse eines Phi und des Cramer V Tests ergaben einen signifikanten Zusammenhang zwischen den CGI und der Glaubwürdigkeit (p<0,000; α=0,929) sowie der Kaufabsicht (p<0,000; α=0,879).
Zusätzlich wurde ein Eta-Test durchgeführt, der zeigt, dass MI eine höhere Wirkung auf die Glaubwürdigkeit (MI=0,908 vs. CGI=0,871) und die Kaufabsicht (MI=0,823 vs. CGI=0,819) haben als CGI. Eine anschließend durchgeführte lineare Regressionsanalyse zeigt, dass sowohl MI als auch CGI einen signifikanten Einfluss auf die Glaubwürdigkeit (p<0,000) haben, die Häufigkeit der Social-Media-Nutzung (p=0,779) jedoch keinen Einfluss hat.
 
Basierend auf diesen Ergebnissen lässt sich ableiten, dass bei ÖsterreicherInnen zwischen 18 und 35 Jahren CGI in der Fashionbranche keine höhere Wirkung auf die Kaufabsicht und die Glaubwürdigkeit ausüben als MI. Dies begründet sich daraus, dass MI höhere Werte bei den mittleren Rängen beim Mann-Whitney-U-Test und Eta-Test erreichen konnten als CGI. CGI sind jedoch in der Lage die Glaubwürdigkeit und Kaufabsicht positiv zu beeinflussen, da sie trotz der höheren Werte der MI signifikante Werte bei Phi, Cramers V und Eta erreichen konnten.