Essays on user toolkits and smart products for product and service customization

Wang, Ning; Piller, Frank Thomas (Thesis advisor); Wang, Kanliang (Thesis advisor)

Aachen (2020)
Doktorarbeit

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2020

Kurzfassung

Um dem wachsenden Trend zu heterogeneren Präferenzen und individuellen Kundenbedürfnissen gerecht zu werden, hat die Zahl maßgeschneiderten Produkte und Dienstleistungen, die in verschiedenen Branchen angeboten der werden, in den letzten Jahren stetig zugenommen. Ein wichtiges Instrument in diesem Zusammenhang sind internetbasierte Nutzer-Toolkits (UCT). Diese Toolkits, auch Konfiguratoren genannt, helfen dem einzelnen Kunden, seine Präferenzen zu eruieren, Produktmerkmale zu spezifizieren und sein bevorzugtes Design innerhalb eines vordefinierten Lösungsraums zu identifizieren. Ein Ansatz der UCT- Personalisierung beschränkt die Kunden jedoch darauf, die Produktpersonalisierung zum Zeitpunkt des Kaufs (PCTS) durchzuführen, d.h. bevor das angepasste Produkt hergestellt und in Gebrauch genommen wird. Daher ist es wichtig, dass die Verbraucher tatsächlich in der Lage sind, ihren Bedarf zu erkennen und ihn in die richtige Konfiguration zu übertragen, bevor sie ihre Bestellung aufgeben. Daher kommt dem Design und der Benutzerinteraktion von UCTs zur Erleichterung des Selbst-Personalisierungsprozesses des Kunden große Bedeutung zu - und war bereits Gegenstand zahlreicher früherer Untersuchungen. In den letzten Jahren kam eine neue Alternative auf. Intelligente Produkte (Smart Products), Produkte, die Sensoren, Mikrochips, eingebettete Software und Antriebe enthalten und oft mit Fernwartungsdiensten verbunden sind (Rijsdijk & Hultink, 2003, 2009), bieten eine völlig neue Möglichkeit, maßgeschneiderte Produkte oder Dienstleistungen anzubieten (Ostrom et al., 2015; Mani & Chouk, 2018). Intelligente Produkte sammeln, verarbeiten und produzieren Informationen über die Nutzung eines Produktes und den Nutzungskontext. Dies ermöglicht "Produktintelligenz" entlang fünf Dimensionen: Autonomie, Anpassungsfähigkeit, Multifunktionalität, menschenähnliche Interaktion und Konnektivität mit anderen Produkten (Rijsdijk & Hultink, 2009; Bechtold et al., 2014; Lee, 2019). Aufgrund der eingebetteten Intelligenz erlauben einige intelligente Produkte die Anpassung oder maßgeschneiderte Dienstleistungsangebote entsprechend den individuellen Kundenbedürfnissen in unterschiedlichen Nutzungskontexten. Intelligente Produkte sind in der Lage, auf sich ändernde Kundenbedürfnisse und -erwartungen im realen Nutzungskontext zu reagieren, indem sie ihre Funktionalitäten oder Dienstleistungsinhalte anpassen. Zum Beispiel bietet ein intelligentes Sportgerät personalisierte Trainingspläne oder Trainingsberatung in Echtzeit an, basierend auf der Analyse von Daten, die über die sportlichen Aktivitäten eines Benutzers gesammelt wurden. Eine intelligente Glühbirne kann die Helligkeit und Farbe der Lampe kontinuierlich an die (wechselnden) Vorlieben eines Benutzers (Stimmung, Nutzung), aber auch an den Kontext oder die Umgebung (Wetter, Zeit, Lichtverhältnisse in einem Raum) anpassen. Anders als die etablierten UCT zur Erzielung von PCTS, realisieren intelligente Produkte das Konzept der Produktpersonalisierung während der Nutzungsphase (PCUS). Meine Dissertation umfasst beide Paradigmen der Bereitstellung maßgeschneiderter Produkte und Dienstleistungen für Verbraucher, wobei ich die etablierte Perspektive von PCTS über Nutzer-Toolkits und die neue Perspektive von PCUS über intelligente Produkte abdecke. Meine drei getrennten Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf die Parameter des Designs von Nutzer-Toolkits und intelligenten Produkten, so dass der wahrgenommene Wert und die Erfahrung der Personalisierung aus der Sicht des Kunden maximiert wird. Bestehende Studien zur Untersuchung der Designmerkmale von Nutzer-Toolkits sind hauptsächlich in der westlichen Kultur durchgeführt worden. Aber der wachsende Individualisierungsbedarf in asiatischen Märkten (The Economist Intelligence Unit, 2016) erfordert eine Untersuchung der kulturellen Faktoren bei der Gestaltung von Nutzer-Toolkits. Daher untersucht das Forschungspapier I, ob und wie kulturelle Unterschiede einen Einfluss auf die Gestaltung eines Nutzer-Toolkits haben. Es vergleicht die Reaktionen der Verbraucher auf die Gestaltungsmerkmale von Nutzer-Toolkits, die die Kunden im Personalisierungsprozess in China und Deutschland unterstützen sollen. Unter Verwendung eines gemischten Methodenansatzes (Online-Umfrage und Fokusgruppen) zeigt die Studie, dass Verbraucher in China eine deutlich höhere Präferenz für Merkmale haben, die es ihnen ermöglichen, "Feedback zu einem (anfänglichen) Design zu erhalten" und "das (endgültige) angepasste Design über soziale Medien weiterzugeben". Es zeigt sich, dass die Verbraucher in beiden Ländern "von Fachleuten geschaffene Startlösungen" bevorzugen, die in der Phase der Entwicklung einer ersten Idee Designinspirationen bieten. Für östliche Länder (z.B. China) unterstreicht die Studie auch die Bedeutung der Bereitstellung sozialer Unterstützung und sozialer Interaktionsmöglichkeiten in Nutzer-Toolkits. Die Studie regt zu weiteren Untersuchungen über die Rolle des sozialen Einflusses auf das Personalisierungsverhalten insbesondere in Märkten mit einer östlichen Kultur an. Das neuartige Konzept der Produktpersonalisierung während der Nutzungsphase via intelligenter Produkte erweitert unser bestehendes Verständnis von Personalisierung durch Online-Nutzer-Toolkits und bietet viele Forschungsmöglichkeiten. Eines dieser Felder ist die Wahrnehmung der Personalisierung durch die Benutzer, die durch die Produktintelligenz ermöglicht wird. In diesem Zusammenhang schaffen die Papiere II und III ein besseres Verständnis dafür, wie intelligente Produkte erfolgreich entwickelt und implementiert werden können, um eine zufriedenstellende Personalisierungserfahrung zu ermöglichen. Das Forschungspapier II analysiert eine neue Form der Personalisierung: die autonome Personalisierung (AC), die durch ein hohes Maß an Produktintelligenz (insbesondere Autonomie und Anpassungsfähigkeit) ermöglicht wird. Mit AC kann ein intelligentes Produkt die maßgeschneiderte Lösung ohne explizite Interaktion oder Eingabe eines Benutzers bereitstellen (Wang et al., 2018). AC hat zwar Vorteile wie die Verringerung des Personalisierungsaufwands, wirft aber auch Herausforderungen auf, z.B. aufgrund seines proaktiven, autonomen und kontextbewussten Charakters, der als aufdringlich oder in die Privatsphäre eingreifend empfunden werden kann, wodurch die Benutzerakzeptanz sinkt oder sogar Kundenwiderstand ausgelöst wird (Mani & Chouk, 2017, 2018). Papier II befasst sich mit dem angemessenen Einsatz von Produktintelligenz und der Rolle des Benutzers in diesem neuen Personalisierungskonzept, um den Wert von PCUS über intelligente Produkte zu erhöhen. Auf der Grundlage von zehn ausführlichen Experteninterviews und Literaturanalysen schlägt das Papier fünf Gestaltungsprinzipien von intelligenten Produkten vor, um die negativen Wahrnehmungen der Nutzung von Produktintelligenz für die Personalisierung zu überwinden. Es hebt hervor, dass intelligente Produkte so gestaltet werden sollten, dass sie das Gefühl des Benutzers hervorrufen, die Kontrolle zu haben. Dies kann z.B. dadurch erreicht werden, dass dem Benutzer Werkzeuge für eine Intervention oder Rekonfiguration angeboten werden und dass der Fortschritt kommuniziert und das Ergebnis dem Benutzer erklärt wird. Um dem Benutzer die Kontrolle zu geben, schlägt das Papier zudem vor, den Benutzern die Möglichkeit zu geben, den Grad der Intelligenz des Produktes anzupassen und zu kontrollieren. Forschungspapier III befasst sich mit einem der Designmerkmale von intelligenten Produkten: dem Verfahren, das angewandt wird, um eine Personalisierung zu ermöglichen. Zwei Arten von Personalisierungsverfahren, nämlich die autonome Personalisierung (autonomous customization (AC)) und die überwachte Personalisierung (supervised customization (SC)), werden anhand einer szenariobasierten Online-Umfrage mit insgesamt 380 Teilnehmern verglichen. AC liefert ein angepasstes Ergebnis ohne jeglichen Einsatz oder Beteiligung der Benutzer. SC ermöglicht es den Benutzern, entweder ihre bevorzugte Option aus einer Reihe von (personalisierten) Vorschlägen selbst auszuwählen (SC1) oder ein vom intelligenten Produkt geliefertes kundenspezifisches Ergebnis zu überarbeiten (SC2). Die Studie zeigt, dass SC im Vergleich zu AC die wahrgenommene Kontrolle, aber auch die wahrgenommene Komplexität signifikant erhöht. Die Kontrollwahrnehmung hat einen entscheidenderen Einfluss auf die wahrgenommene Passgenauigkeit des Ergebnisses als die wahrgenommene Komplexität. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass es für die Steigerung des Personalisierungswertes für die Kunden entscheidend ist, den Anwendern das Gefühl der Kontrolle im PCUS-Verfahren zu ermöglichen. Diese Forschung schlägt auch einen Weg vor, den Anwendern das Gefühl der Kontrolle zu geben, ohne ihre kognitive Belastung zu erhöhen: den Anwendern die Möglichkeit zu geben, die Aktionen eines intelligenten Produktes zu unterbrechen, und den Anwendern die Autonomie zu geben, Kontrolle auszuüben, d.h. die Freiheit für eine Intervention. Insgesamt überbrückt diese Dissertation verschiedene Forschungsbereiche und Kontexte: Sie verbindet die Forschung zu Nutzer-Toolkits in westlichen und östlichen Kulturen und erweitert das etablierte Konzept der Produktpersonalisierung zum Zeitpunkt des Kaufs mit dem neuartigen Konzept der Produktpersonalisierung während der Nutzungsphase. Die Verbindung von Produktpersonalisierung und intelligenten Produkten eröffnet einen neuen Horizont für unser bestehendes Verständnis von Personalisierung. Die Arbeit schafft ein erstes Verständnis wichtiger Designfaktoren von intelligenten Produkten, um potentielle negative Wahrnehmungen zu überwinden und die Zufriedenheit der Verbraucher mit personalisierten Produkten und Dienstleistungen zu verbessern.