Innovatives Markenmanagement - Band 69
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Innovatives Markenmanagement Band 69 Reihe herausgegeben von Christoph Burmann, Bremen, Deutschland Manfred Kirchgeorg, Leipzig, Deutschland
Marken sind in vielen Unternehmen mittlerweile zu wichtigen Vermögenswerten geworden, die zukünftig immer häufi ger auch in der Bilanz erfasst werden können. Insbesondere in reiferen Märkten ist die Marke heute oft das einzig nachhaltige Differenzierungsmerkmal im Wettbewerb. Vor diesem Hintergrund kommt der professionellen Führung von Marken eine sehr hohe Bedeutung für den Unter- nehmenserfolg zu. Dabei müssen zukünftig innovative Wege beschritten werden. Die Schriftenreihe will durch die Veröffentlichung neuester Forschungserkenntnisse Anstöße für eine solche Neuausrichtung der Markenführung liefern. Weitere Bände in der Reihe http://www.springer.com/series/12286
Julia Sinnig The Role of Origin of Fame in Influencer Branding A Comparative Analysis of German and Russian Consumers With a foreword by Univ.-Prof. Dr. Christoph Burmann
Julia Sinnig Bremen, Germany Dissertation Universität Bremen, 2019 ISSN 2627-1109 ISSN 2627-1117 (electronic) Innovatives Markenmanagement ISBN 978-3-658-27542-6 ISBN 978-3-658-27543-3 (eBook) https://doi.org/10.1007/978-3-658-27543-3 Springer Gabler © Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, part of Springer Nature 2020 This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physical way, and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed. The use of general descriptive names, registered names, trademarks, service marks, etc. in this publication does not imply, even in the absence of a specific statement, that such names are exempt from the relevant protective laws and regulations and therefore free for general use. The publisher, the authors and the editors are safe to assume that the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of publication. Neither the publisher nor the authors or the editors give a warranty, expressed or implied, with respect to the material contained herein or for any errors or omissions that may have been made. The publisher remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations. This Springer Gabler imprint is published by the registered company Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH part of Springer Nature. The registered company address is: Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, Germany
Geleitwort Soziale Medien sind in den letzten Jahren zu festen Bestandteilen des täg- lichen Lebens vieler Konsumenten geworden. Dabei haben sich „Influencer“ als eine Teilgruppe von Nutzern herausgebildet, die es ge- schafft haben, sich als Online-Meinungsführer zu etablieren. „Influencer“ bieten Informationen und Ratschläge zu allen erdenklichen Lebensberei- chen und klären über aktuelle Trends u.a. bei Mode, Beauty, Fitness, Kochen oder Gaming auf. Auf diese Weise sind „Influencer“ in der Lage, einen großen Einfluss auf das Kaufverhalten ihres Publikums auszuüben. Dieses Potenzial wird von Marken genutzt. Besonders vielversprechend ist dies bei sehr jungen Zielgruppen, die immer weniger von Werbebotschaf- ten in „klassischen“ Medien erreicht werden. Hierbei stehen Marken jedoch vor einem zentralen Entscheidungsproblem: Der Auswahl eines geeigneten „Influencers“. Diese Selektion ist von es- sentieller Bedeutung, da sie allen weiteren Schritten im Influencer Branding Prozess vorgelagert ist. Oftmals wird die Auswahl eines geeig- neten Influencers nur auf Basis seiner Followerzahlen in sozialen Medien getroffen. Diese Kennzahl greift jedoch zu kurz, da sie zwar eine Abschät- zung der medialen Reichweite ermöglicht, jedoch keinen Aufschluss darüber gibt, inwiefern die Zielgruppe der Marke nachhaltig von der Wer- bebotschaft des „Influencers“ beeinflusst wird. Deswegen werden Auswahlkriterien benötigt, die Aussagen über die qualitativen Wirkungen von „Influencern“ liefern. Einige Studien verwenden dazu die sog. „Origin of Fame“. Dieses Kriterium bezieht sich auf die Art und Weise, wie ein In- fluencer ursprünglich bekannt wurde. Es wird hierbei zwischen zwei Formen unterschieden: Der analogen „Origin of Fame“, bei der Influencer aufgrund ihrer Leistungen oder Talente in der realen Welt bekannt wurden (z. B. Sänger, Sportler, Schauspieler) und der online „Origin of Fame“, die sich auf solche Influencer bezieht, welche allein über ihre Präsenz in sozi- alen Medien Bekanntheit erlangt haben. Es geht hier um die Frage, ob zur Erreichung markenrelevanter Ziele im Influencer Branding besser auf ei- nen etablierten Star oder einen über die sozialen Medien bekannt gewordenen „Influencer“ zurückgegriffen werden sollte? Hier setzt die Ar- beit von Frau Dr. Sinnig an und adressiert damit eine sehr wichtige Fragestellung, die in der bisherigen Forschung nicht beantwortet werden konnte. Ziel ihrer Arbeit ist es, mittels des „Origin of Fame“-Kriteriums Klar- heit bezüglich der Auswahl eines geeigneten „Influencers“ zur Erreichung
VI Geleitwort von Markenzielen zu schaffen. Die Arbeit widmet sich somit einer aus wis- senschaftlicher und praktischer Sicht hoch aktuellen und relevanten Fragestellung. Die vorliegende Dissertation ist der neunundsechzigste Band der Buch- reihe zum „innovativen Markenmanagement“ des Springer-Verlags. Diese Reihe dokumentiert die Forschung am deutschlandweit ersten und einzigen Lehrstuhl für innovatives Markenmanagement (LiM®) an der Ex- zellenz Universität Bremen und die Markendissertationen des Lehrstuhls für Marketingmanagement an der privaten Handelshochschule Leipzig (HHL). In dieser erfolgreichen Buchreihe wurden bislang jedes Jahr 3 - 5 neue Dissertationen veröffentlicht. Dadurch ist es gelungen, in kurzen Ab- ständen immer wieder mit neuen Ideen das sehr große Interesse am innovativen Markenmanagement zu beleben. Diese große Nachfrage wird auch durch die Publikation des allen Dissertationen dieser Reihe zu Grunde liegenden Buches „Identitätsbasierte Markenführung“ in Deutsch (3. Aufl. 2018), Chinesisch (2. Aufl. 2017), Englisch (1. Aufl. 2017) und Französisch (1. Aufl. 2019) eindrucksvoll unterstrichen. Abschließend wünsche ich der Dissertation von Frau Dr. Julia Sinnig auf- grund ihrer herausragenden Qualität und ihrer sehr guten Verständlichkeit eine sehr weite Verbreitung in Wissenschaft und Praxis. Bremen, im Juni 2019 Univ.-Prof. Dr. Christoph Burmann
Vorwort Unternehmen stehen vor der immer größer werdenden Herausforderung, Konsumenten mit ihren Markenbotschaften zu erreichen. Soziale Medien haben zwar zu einer starken Vernetzung von Konsumenten und Marken beigetragen, gleichzeitig konkurrieren jedoch immer mehr Akteure auf die- sen Kanälen um die Aufmerksamkeit der Nutzer. Influencer wurden dementsprechend in der Übermittlung von Werbebotschaften zunehmend attraktiver. Das daraus entstehende Influencer Marketing bzw. Branding hat zuletzt einen regelrechten Hype erfahren. Allerdings stehen Marketing- verantwortliche hier vor der Herausforderung, den „richtigen“ Influencer zur Zusammenarbeit mit der eigenen Marke zu identifizieren. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage nach einem geeigneten Krite- rium, mittels dessen die Auswahl eines geeigneten Influencers gelingen kann. Darüber hinaus ist ein weiteres Ziel der Arbeit, die Wirkungsweisen von Influencern auf das Konsumentenverhalten zu verstehen und zu erklä- ren. Diese Erkenntnisse sollten sich jedoch nicht nur auf den deutschen bzw. westlichen Kulturraum beschränken, sondern existierende Unter- schiede zu anderen, nicht-westlichen, Kulturen einbeziehen. Dementsprechend wurde in dieser Arbeit auf Erkenntnisse aus einer Viel- zahl von Forschungsrichtungen zurückgegriffen. Hierzu gehören u. a. die Werbewirkungsforschung, Konsumentenverhaltungsforschung und die Kulturforschung. Somit leistet diese Arbeit einen wichtigen Beitrag zur noch jungen Forschung im Rahmen des Influencer Marketings bzw. Brandings. Des Weiteren können aus den vorliegenden Ergebnissen wertvolle prakti- sche Handlungsimplikationen für Marketingmanager abgeleitet werden. Die vorliegende Arbeit wurde im Jahr 2019 vom Fachbereich Wirtschafts- wissenschaften der Universität Bremen als Dissertation angenommen. Sie ist während meiner Tätigkeit als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehr- stuhl für innovatives Markenmanagement (nunmehr markstones Institute of Marketing, Branding & Technology) entstanden. Im Folgenden möchte ich mich bei all jenen Personen bedanken, ohne deren Unterstützung der Ab- schluss meiner Promotion nicht möglich gewesen wäre.
VIII Vorwort
Bedanken möchte ich mich zunächst bei meinem Doktorvater Prof. Dr.
Christoph Burmann, für die Unterstützung während der Entstehung dieser
Arbeit und die Übernahme des Erstgutachtens. Ebenfalls herzlich danken
möchte ich Prof. Dr. Tilo Halaszovich für die Zweitbegutachtung, die wert-
vollen Ratschläge und praktische Unterstützung v. a. während der Phase
der Datenerhebung. Auch danken möchte ich Prof. Dr. Jutta Günther und
Prof. Dr. André Heinemann für ihre Bereitschaft an der Teilnahme meines
Promotionskolloquiums.
Ebenfalls bedanken möchte ich mich bei meinen Kollegen, allen voran Dr.
Michael Schade. Michi, ohne deinen Input wäre ich sicherlich verloren ge-
wesen. Einen herzlichen Dankes-Gruß schicke ich auch raus an Euch, Eike
und Andre: ihr seid die beste Spinnerbande! Insgesamt wäre mein (Büro-
)Leben ohne meine Stoners-Kollegen wesentlich ärmer gewesen und ohne
Euch hätten die Besichtigungen der schönsten Städte der Welt nur halb so
viel Spaß gemacht. Es war mir ein Fest mit Euch allen!
Danken möchte ich außerdem meinen Freunden und meiner Familie –
auch denen, die leider nicht mehr bei uns sein können – für ihren Rückhalt
während meiner Promotionszeit.
Ein ganz besonderer Dank gilt meiner Mama Andrea. Danke, dass Du wirk-
lich immer für mich da bist und an mich glaubst! Das hier haben wir
zusammen geschafft! Danken möchte ich auch meinem „Stiefpapa“ Björn
für seine Unterstützung nicht nur während meiner Promotionszeit, sondern
auch während der ganzen Zeit, die wir uns nun schon kennen.
Lieber Stefan, ich bin froh, dich an meiner Seite zu haben! Ohne Dich hötte
ich das nicht geschafft! Mögen wir noch viele weitere große und kleine
glückliche Momente miteinander teilen. Dir und meiner Familie widme ich
diese Arbeit.
You can’t start a fire without a spark
Julia SinnigContents
A Relevance of Influencers for Brand Management 1
1 How Influencers Have Emerged in the Social Media Landscape 1
2 Current State of Research and Research Gaps 16
3 Scientific Classification and Outline of the Study 26
B Theoretical Foundations and Development of
Research Model 33
1 Conceptual Foundations of Influencer Branding 33
1.1. Definition of Social Media Influencers 33
1.2. Definition of Influencer Branding 37
1.2.1. The Identity-Based Brand Management Model 37
1.2.2. Influencer Branding in the Management Process of
Identity-Based Brand Management 41
2 Effects of Influencer Branding on Brand Objectives 49
3 The Social Media Influencer-Consumer Relationship:
Conceptual Foundations of the Effects of Social Media
Influencers 54
3.1. Conceptual Foundations of Identification Theory 54
3.2. Consequences of Wishful and Similarity Identification 60
3.3. Importance of Self-Esteem for Identification Processes 66
3.4. Conceptual Foundations of Social Media Influencers
with Analog and Online Fame-Origin 70X Contents
4 The Brand-Consumer Relationship: Conceptual Foundations
of Self-Congruity Theory 83
5 Conceptual Foundations of Balance Theory and its
Significance for Influencer Branding 88
6 The Moderating Role of Culture 95
7 Summary of Hypotheses 108
C Empirical Model Validation and Hypotheses Testing 111
1 General Requirements for the Conceptualization of
Experimental Research 111
2 Experimental Study Design 114
2.1. Selection and Manipulation of Independent Variables
(Stimuli) 115
2.2. Operationalization of Moderators and Dependent
Variables 122
2.3. Operationalization of Extraneous Variables (Control
Variables) 128
2.4. Questionnaire Design 135
2.5. Pre-Test 137
2.6. Selection of the Country for Cultural Comparison 140
3 Results of the German Sample 145
3.1. Sample Selection, Data Check and Data Cleansing
of the German Sample 145
3.2. Hypotheses Testing (German Sample) 147Contents XI
3.3. Further Results regarding the Impact of SMIs on Brand
Images (German Sample) 167
4 Results of the Russian Sample 175
4.1. Sample Selection, Data Check, and Data Cleansing
of the Russian Sample 175
4.2. Hypotheses Testing (Russian Sample) 176
4.3. Further Results regarding the Impact of SMIs on Brand
Images (Russian Sample) 193
5 Summary of Hypotheses Validation and Results 196
D Conclusion, Reflection and Outlook 201
1 Summary of Theoretical Basis and Empirical Results 201
2 Managerial Implications 207
3 Implications for Further Research 229
Appendix 237
Literature 259Figures
Figure 1: Preferred media outlets for news consumption 1
Figure 2: Categorization of SMIs based on their thematic fields 4
Figure 3: Laura Vitale and Simeon Panda in two exemplary
YouTube videos 5
Figure 4: Selena Gomez endorses Coca Cola via Instagram 7
Figure 5: Estimated costs per post for SMIs Pamela Reif (left)
and Lady Gaga (right) 10
Figure 6: Bella Hadid and Kiara King endorse TagHeuer and
Cluse via Instagram 13
Figure 7: Selena Gomez and Pamela Reif endorse Puma
via Instagram 14
Figure 8: Percentages of celebrities in TV advertisements by
country 25
Figure 9: Structure of thesis 31
Figure 10: Overview of the Identity-based Brand Management
model 39
Figure 11: Causal relation between cognitive, affective and conative
components according to two- and three-component
theory 40
Figure 12: Management Process of Identity-based Brand
Management 43
Figure 13: Daily internet usage in Germany 2018 49
Figure 14: Relevant relationships between consumers, SMIs, and
brands in influencer branding 50XIV Figures
Figure 15: Visualized structure of chapters B 3, B 4, and B 5 54
Figure 16: Gatorade’s TV advertisement featuring Michael Jordan 64
Figure 17: Examplary posts on YouTube and Instagram from Zoe
Sugg 73
Figure 18: Selected Instagram posts of Gabi Gregg and Amber
Fillerup 74
Figure 19: Visualized structure of chapters B 3, B 4, and B 5 83
Figure 20: Types of self-congruity and related motives 87
Figure 21: Visualized structure of chapters B 3, B 4, and B 5 88
Figure 22: Balanced and imbalanced states in influencer branding 93
Figure 23: Pyramid of Mental Programming 97
Figure 24: The "Onion" Model: Manifestations of Culture 98
Figure 25: Experimental Design 115
Figure 26: Examples of shirts with logo prints by Esprit and Hugo
Boss 119
Figure 27: Manipulation of Independent Variables (Stimuli) with
Brand Esprit 120
Figure 28: Manipulation of Independent Variables (Stimuli) with
Brand Hugo Boss 121
Figure 29: Revised Manipulation of Independent Variables
(Stimuli) with Brand Esprit 139
Figure 30: Revised Manipulation of Independent Variables
(Stimuli) with Brand Hugo Boss 140Figures XV
Figure 31: Comparison of the Power Distance and Individualism/
Collectivism dimensions of Germany and Russia 142
Figure 32: Manipulation of Independent Variables (Stimuli) with
Brand Esprit for Russian Respondents 144
Figure 33: Manipulation of Independent Variables (Stimuli) with
Brand Hugo Boss for Russian Respondents 145
Figure 34: Visualized interaction effect between type of SMI and
level of self-esteem (Hugo Boss, Russian Sample) 180
Figure 35: Chinese SMI Liu Wen endorses Puma via Instagram 209
Figure 36: SMI Becky Li endorses Mini Cooper 210
Figure 37: SMI Bianca Heinicke endorses brands Daniel
Wellington and Michael Kors 212
Figure 38: SMI Leonie Hanne endorses Dior, Louis Vuitton, and
Zara (from left to right) 214
Figure 39: Selected SMIs Cooperating with Online Retailer About
You 216
Figure 40: Selected SMIs Cooperating with Online Retailer Asos 216
Figure 41: Selected SMIs for the Relaunch of Amika 217
Figure 42: SMI Cathy Hummels presents a hair straightener by
GHD, SMI Kerina Wang presents a printer by Canon 219
Figure 43: Levi's out-of-home advertisement with SMI Caro Daur 221
Figure 44: SMIs Ursula Reiter, Francesca Lesch, and Mandy Grace
Capristo (clockwise) endorse detergend by the brand
Coral 222XVI Figures
Figure 45: Users on Instagram who parody Coral’s influencer
branding campaign 223
Figure 46: SMIs Natalie Sötz and Caroline Einhoff endorse an
electric toothbrush by Oral-B on their Instagram
channels 224
Figure 47: SMI Hannah Michalak endorses Vanish on Instagram 226
Figure 48: SMI Alexa Jean Brown endorses Oral-B 227
Figure 49: SMI Mayra Joann Lobato endorses a cleaning product
by Frosch 228
Figure 50: Brand stimuli used for the control group 258Tables
Table 1: Overview of current studies examining the effects of SMIs
with different origins of fame on brand outcomes 17
Table 2: Overview of hypotheses 109
Table 3: Measurements of self-esteem based on ROSENBERG
(1965), p. 16 et seq. 123
Table 4: Measurements of purchase intention based on
GREWAL/MONROE/KRISHNAN (1998), p. 51. 124
Table 5: Measurements of purchase intention based on
NETEMEYER/BURTON/LICHTENSTEIN (1995), p. 64. 125
Table 6: Measurements of homophily based on
MCCROSKEY/MCCROSKEY/RICHMOND (2006), p. 23 et seq. 126
Table 7: Measurements of wishful identification based on
HOFFNER/BUCHANAN (2005), p. 347. 127
Table 8: Measurements of similarity identification based on
HOFFNER/BUCHANAN (2005), p. 347. 128
Table 9: Measurements of attractiveness based on OHANIAN
(1991), p. 50. 129
Table 10: Measurements of trustworthiness based on OHANIAN
(1991), p. 50. 130
Table 11: Measurements of expertise based on OHANIAN (1991),
p. 50. 130
Table 12: Measurements of likeability based on UM (2008), p. 110;
TRIPP/JENSEN/CARLSON (1994), p. 540. 131XVIII Tables
Table 13: Measurements of SMI/Brand fit based on TILL/BUSLER
(2008), p. 5. 132
Table 14: Measurements of SMI/Product fit based on TILL/BUSLER
(2008), p. 5. 133
Table 15: Measurements of attitude toward the brand based on
MITCHELL/OLSON (1981), p. 323 133
Table 16: Measurements of attitude toward the brand based on
MITCHELL/OLSON (1981), p. 323 134
Table 17: Response rate and data cleansing (German sample) 147
Table 18: Mean values of realism and SMI/brand fit measures
(German sample) 148
Table 19: Descriptive statistics and T-test results for manipulation
check of ideal self-congruity with brands
(German sample) 149
Table 20: Anova results: Significance interaction effects between
type of SMI, type of brand, and level of self-esteem
(German sample) 150
Table 21: Anova results: Significance of type of SMI and self-esteem
(Hugo Boss, German sample) 152
Table 22: Anova results: Significance of type of SMI and self-esteem
(Esprit, German sample) 153
Table 23: Mean values of purchase intention for main groups and
control groups (German sample) 155
Table 24: Mean values of purchase intention for main groups
divided by levels of wishful identification and similarity
identification (German sample) 157Tables XIX
Table 25: Cell sizes for main groups divided by levels of wishful
identification and similarity identification
(German sample) 159
Table 26: Linear regression results: significance of independent
variables for Hugo Boss (German sample) 161
Table 27: Linear regression results: significance of independent
variables for Esprit (German sample) 163
Table 28: Mean values of characteristics for Kerber and Thiel
(German sample) 166
Table 29: Anova and post-hoc test results for dependent variable
brand image divided by main groups and control group
(German sample) 168
Table 30: Hugo Boss Anova and Post-hoc Results for Dependent
Variable Brand Image (German sample) 170
Table 31: Esprit Anova and post-hoc results for dependent variable
brand image (German sample) 171
Table 32: Linear Regression Results: Significance of Independent
Variables for the brand image of Hugo Boss (German
sample) 173
Table 33: Linear regression results: significance of independent
variables for the brand image of Esprit (German sample) 174
Table 34: Response rate and data cleansing (Russian sample) 176
Table 35: Mean values of realism and SMI/brand fit measures
(Russian sample) 177
Table 36: Descriptive statistics and T-Test results for manipulation
check of ideal self-congruity with brands
(Russian sample) 177XX Tables
Table 36: Anova results: significance of type of SMI and type of
brand (Russian sample) 178
Table 38: Anova results: Significance of type of SMI and self-esteem
(Hugo Boss, Russian sample) 179
Table 39: Anova results: Significance of type of SMI and self-esteem
(Esprit, German sample) 181
Table 40: Mean values of purchase intention for main groups and
control groups (Russian sample) 184
Table 41: Mean values of purchase intention for main groups
divided by levels of wishful identification and similarity
identification (Russian sample) 186
Table 42: Cell sizes for main groups divided by levels of wishful
identification and similarity identification
(Russian sample) 187
Table 43: Linear regression results: significance of independent
variables for Hugo Boss (Russian sample) 188
Table 44: Linear regression results: Significance of independent
variables for Esprit (Russian sample) 189
Table 45: T-Test results for differences in mean values of purchase
intentions between German and Russian sample 191
Table 46: T-Test Results: Mean values of characteristics for
Sharapova and Khlopnikova (Russian sample) 192
Table 47: Anova and post-hoc test results for dependent variable
brand image divided by main groups and control group
(Russian sample) 194
Table 48: Linear regression results: Significance of independent
variables for the brand image of Hugo Boss (Russian
sample) 195Tables XXI
Table 49: Linear regression results: Significance of independent
variables for the brand image of Esprit (Russian sample) 196
Table 50: Overview of results of hypotheses validation 198Abbreviations ANCOVA analysis of covariances ANOVA analysis of variance BCG brand generated content cf. confer ed. Edition/Editor eds. Editors et al. et alii (and others) et seq. et sequens (and the following one) eWOM electronic word of mouth M mean n/a not applicable n. s. not significant p./pp. page/s PSI parasocial interaction SD standard deviation SMI social media influencer UCG user generated content vol. volume WOM word of mouth
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