SEMINARARBEIT
DER WERT VON ONLINE REZENSIONEN
– STAND DER FORSCHUNG –
Ole Wendling
Seminararbeit
Duale Hochschule Baden-Württemberg Mannheim
Fakultät Wirtschaft
Studienrichtung BWL - Industrie
Der Wert von Online-Rezensionen
– Stand der Forschung –
Verfasser:
Ole Wendling
Anschrift:
Im Gothental 22, 67806 Rockenhausen
Matrikelnummer:
6297794
Kurs:
WIN23B
Studiengangsleiter:
Prof. Dr. Victor Meier
Wissenschaftlicher Betreuer:
Prof. Dr. Aiman Chammout
Ausbildungsbetrieb:
Adient Components Ltd. & Co. KG
Industriestraße 1
67806 Rockenhausen
II
Sperrvermerk
Der Inhalt dieser Arbeit darf weder als Ganzes noch in Auszügen Personen
außerhalb des Prüfungs- und Evaluationsverfahrens zugänglich gemacht
werden, sofern keine anders lautende Genehmigung des Duales Partners
vorliegt.
III
Inhaltsverzeichnis
Sperrvermerk ............................................................................................ III
Abkürzungsverzeichnis .............................................................................. V
Abbildungsverzeichnis .............................................................................. VI
1 Einleitung ................................................................................................ 1
2 Theoretische Grundlagen ....................................................................... 2
2.1 Begriffsdefinitionen: klassisches WoM, eWoM, Online-Rezensionen 2
2.1.1 Klassisches Word-of-Mouth........................................................ 2
2.1.2 Electronic Word-of-Mouth ........................................................... 2
2.1.3 Online-Rezensionen ................................................................... 3
2.2 Einordnung in den Kaufentscheidungsprozess ................................. 3
3 Einfluss und Nutzen von Online-Rezensionen aus Konsumentensicht ... 4
3.1 Informations- und Orientierungsfunktion ........................................... 4
3.2 Social Proof und Vertrauensbildung ................................................. 5
4 Der monetäre Wert von Online-Rezensionen für Unternehmen ............. 6
4.1 Einfluss auf Preisbereitschaft ........................................................... 6
4.2 Einfluss auf Kaufwahrscheinlichkeit, Absatz und Umsatz ................. 8
4.3 Kritische Einordnung der Forschungsergebnisse ............................ 11
5 Fazit ...................................................................................................... 12
Ehrenwörtliche Erklärung .......................................................................XVII
KI-Erklärung ..........................................................................................XVIII
IV
Abkürzungsverzeichnis
et al.
et alii (und andere)
eWoM
electronic Word-of-Mouth
No.
number
OR
Online-Rezensionen
WoM
Word-of-Mouth
WTP
willingness to pay
Vgl.
vergleiche
Vol.
volume
V
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Kaufentscheidungsprozess in 5 Phasen (In Anlehnung an Kotler
et al. (2023), S. 105) ............................................................................................ 4
VI
1 Einleitung
Immer mehr Menschen kaufen online ein. Laut einer aktuellen Studie tätigen 82 % der Verbraucher ihre Einkäufe gelegentlich über das Internet. Für
fast 60 % spielen Online-Rezensionen (kurz OR) eine große Rolle bei dem
Kauf.1 Digitale Plattformen wie Amazon, Google oder Yelp haben die Art und
Weise, wie Konsumenten Kaufentscheidungen treffen, grundlegend verändert. Vor dem digitalen Zeitalter stützten sich Kunden überwiegend auf die
Produktinformation des Anbieters, des Verkäufers vor Ort oder Erfahrungen
und Meinungen aus dem sozialen Umfeld, sowie Testurteilen aus Fachmagazinen. Heute nutzen Verbraucher vor allem Online-Rezensionen, die die
Möglichkeit bieten, Produkte und Dienstleistungen öffentlich zu bewerten
und Erfahrungen mit anderen potenziellen Kunden zu teilen.2 Für Unternehmen stellen diese Bewertungen nicht nur Meinungsäußerungen der Konsumenten dar, sondern fungieren als ökonomische Informationssignale.3
Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, welchen ökonomischen bzw.
monetären Wert Online-Rezensionen für Unternehmen generieren. Ziel dieser Arbeit ist es daher, auf Grundlage wissenschaftlicher Literatur den Stand
der Forschung zu Preisbereitschafts-, Absatz- und Umsatzwirkungen von
Online-Rezensionen darzustellen.
Die Arbeit folgt dabei einem strukturierten Ansatz. Zuerst erfolgt die Erörterung bestimmter begrifflicher Grundlagen und die Einordnung der OnlineRezensionen in den Kaufentscheidungsprozess. Zunächst wird der Einfluss
bzw. Nutzen von Online-Rezensionen aus Konsumentensicht dargelegt.
Dieser bildet die Grundlage für das Verständnis der Wirkungen von OnlineRezensionen auf Unternehmensebene, die im anschließenden Kapitel erläutert und kritisch eingeordnet werden. Den Abschluss der Arbeit bildet das
Fazit, welches neben der Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse
auch Limitierungen und weitere Aspekte aufzeigt.
1 Vgl. Splendid Research online (2021), o.S.
2 Vgl. Lis/Korchmar (2013), S. 1
3 Vgl. Deges (2021), S. 33
1
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Begriffsdefinitionen: klassisches WoM, eWoM, Online-Rezensionen
2.1.1 Klassisches Word-of-Mouth
Unter dem Begriff Word-of-Mouth (kurz WoM), versteht man die klassische
Mund-zu-Mund-Propaganda. Als Form des sozialen Einflusses wirkt WoM
auf das Konsumentenverhalten und ist als etablierter Ansatz in Bezug auf
die Übermittlung von Produktinformationen einzuordnen. Dabei handelt es
sich um eine Form der persönlichen Kommunikation, also um einen direkten
Austausch zwischen Individuen, meist einem tatsächlichen Käufer und einem potenziellen Konsumenten.1 Nach Arndt umfasst das traditionelle WoM
folgende Komponenten: mündliche Übertragung, persönliche Kommunikation zwischen einem Sender ohne wirtschaftliche oder werbliche Motivation
und einem Empfänger, und einem Gegenstand, entweder ein Produkt, eine
Marke oder eine Dienstleistung.2
2.1.2 Electronic Word-of-Mouth
Seit dem Einzug des World Wide Webs hat sich neben dem klassischen
Word-of-Mouth auch das electronic Word-of-Mouth (im Folgenden eWoM)
etabliert.3 Die Definition von WoM erweitert sich um die digitale Komponente. Dabei werden die grundlegenden Prinzipien der Mund-zu-Mund-Propaganda auf digitale Kommunikationskanäle übertragen.4 Das eWoM bezeichnet jede positive oder negative Aussage eines Verbrauchers über ein
Produkt oder eine Dienstleistung, die über internetbasierte Medien wie Bewertungsplattformen, Online-Marktplätzen, Blogs oder soziale Medien veröffentlicht wird. Charakteristisch für eWoM sind die hohe Reichweite, die
1 Vgl. Lis/Korchmar (2013), S. 5 f.; Gröppel-Klein/Kroeber-Riel (2025), S. 572 f.
2 Vgl. Arndt, Johann, Word of Mouth Advertising and Informal Communication. In Doanld F.
Cox (Hrsg.), Risk Taking and Information Handling in Consumer Behavior, Boston 1967b,
S.195 (1967), zitiert bei: Lis/Korchmar (2013), S. 6.
3 Vgl. Henning-Thurau et al. (2004), S. 39.
4 Vgl. ebenda.
2
andauernde Verfügbarkeit der Inhalte sowie die Möglichkeit der Anonymität.1 Dadurch hat eWoM einen erheblichen Einfluss auf das Informationsund Entscheidungsverhalten der Verbraucher.2
2.1.3 Online-Rezensionen
Online-Rezensionen, auch genannt Produktrezensionen oder Kundenbewertungen, sind öffentlich geteilte Erfahrungsberichte von Kunden, die sich
auf Produkte, Dienstleistungen oder Unternehmen beziehen und über digitale Plattformen verbreitet werden.3 Sie stellen eine spezifische Ausprägung
des eWoM dar.4
Dabei gibt es neben textbasierten Beurteilungen auch quantitative Bewertungen, die oftmals als grafisch dargestellte Sternesysteme oder Punkteskalen vorliegen. Diese reichen üblicherweise von 1 (mangelhaft) bis 5
(sehr gut) oder von 1 bis 10 (von mangelhaft bis hervorragend).5 In der Regel münden diese Bewertungen in einem Gesamturteil, das den Durchschnitt der einzelnen Bewertungen abbildet.6 OR sind zudem meist dauerhaft abrufbar, für die breite Öffentlichkeit sichtbar und können sowohl positive als auch negative Meinungen widerspiegeln.7
2.2 Einordnung in den Kaufentscheidungsprozess
Der Kaufentscheidungsprozess von Konsumenten lässt sich nach
Kotler et al. in mehrere aufeinanderfolgende Phasen unterteilen. Der Prozess besteht aus den fünf Komponenten: Bedarfsanalyse, Informationsgewinnung, Bewertung der Alternativen, Kaufentscheidung und Nachkaufphase.8
1 Vgl. Henning-Thurau et al. (2004), S. 39.
2 Vgl. Meffert et al. (2024), S. 79.; Kotler et al. (2023), S. 532.
3 Vgl. Deges (2021), S. 11.; Meffert et al. (2024), S. 153.
4 Vgl. Hoffmann/Hilkenmeier (2023), S. 43.
5 Vgl. Deges (2021), S.12.
6 Vgl. Filieri/McLeay (2014), S. 46.
7 Vgl. Henning-Thurau et al. (2004) S. 39.
8 Vgl. Kotler et al. (2023), S. 105 ff.
3
eWoM, insbesondere in Form von OR stellt eine zentrale Rolle im Kaufentscheidungsprozess dar, da sie auf der Erfahrung von anderen Käufern oder
Testern basieren.1 Insbesondere in der Phase der Informationssuche sowie
bei der Bewertung der Alternativen entfalten OR ihren Einfluss. In der finalen Phase der Kaufentscheidung können positive oder negative OR die
Kaufabsicht maßgeblich beeinflussen und potenzielle Käufer zu einem Kauf
bewegen oder von diesem abhalten.2 In der Nachkaufphase äußert sich
eWoM unter anderem in Form von OR, in denen Konsumenten damit wiederum die Kaufentscheidung anderer zukünftiger Käufer beeinflussen.3
Abbildung 1: Kaufentscheidungsprozess in 5 Phasen (In Anlehnung an Kotler et al.
(2023), S. 105)
3 Einfluss und Nutzen von Online-Rezensionen
aus Konsumentensicht
Um die später dargestellten ökonomischen bzw. monetären Effekte von OR
auf Unternehmensebene nachvollziehen zu können, wird im Folgenden der
Einfluss bzw. Nutzen von Online-Bewertungen aus Konsumentensicht, insbesondere die Informations- und Orientierungsfunktion sowie Social Proof
erläutert.
3.1 Informations- und Orientierungsfunktion
Im Kaufentscheidungsprozess sind Konsumenten oft mit Informationsasymmetrien konfrontiert (z.B. zwischen Kunden und Händler oder Hersteller).
Während Anbieter umfassende Kenntnisse über ein Produkt oder eine
Dienstleistung besitzen, schweben Kunden oft in Unsicherheit zum Beispiel
1 Vgl. Hoffmann/Hilkenmeier (2023), S. 43 f.
2 Vgl. Meffert et al. (2024), S. 148f.; Kotler et al. (2024), S. 110 ff.
3 Vgl. Meffert et al. (2024), S.149.
4
hinsichtlich Qualität oder Leistungsfähigkeit.1 Um diese Unsicherheit zu reduzieren, bedienen sich Konsumenten sowohl interner als auch externer
Informationsquellen.
Interne Informationen umfassen dabei eigene Informationen wie zum Beispiel eigene Erfahrungen, die der Konsument aus dem Gedächtnis abruft.2
Externe Informationen umfassen beispielsweise Werbung, Produktpräsentation und Erfahrungen anderer, die der Konsument aus seiner Umwelt aufnimmt.3
Insbesondere zählen hierzu im digitalen Kontext OR. Produktbewertungen
im Netz werden nicht nur bei Online-Käufen als Informationsquelle herangezogen, sondern zunehmend auch vor dem Kauf im stationären Handel
als Informationsquelle genutzt.4 OR entfalten eine Signalwirkung hinsichtlich der wahrgenommenen Qualität und dem Preis-Leistungs-Verhältnis von
Produkten und Dienstleistungen und tragen zur Reduzierung von Informationsasymmetrien zwischen Anbietern und Nachfragern bei.5 Sie übernehmen für Konsumenten eine zentrale Information- und Orientierungsfunktion
im Kaufentscheidungsprozess, indem sie insbesondere bei der Informationssuche und Bewertung von Handlungsalternativen unterstützen.6
3.2 Social Proof und Vertrauensbildung
OR wirken nicht nur als Informationsquelle, sondern auch als soziale Orientierungsfunktion, indem sie als sozialer Beweis (Social Proof) wirken.7 Die
Theorie des Social Proofs nach Cialdini besagt, dass einzelne Individuen
ihr Verhalten an anderen Personen orientieren, insbesondere in Situationen
der Unsicherheit oder bei einem Mangel von Informationen. Hierbei dient
das Verhalten der anderen als Orientierungspunkt.8 Übertragen auf den
1 Vgl. Homburg (2020), S. 60 f.
2 Vgl. Gröppel-Klein/Kroeber-Riel (2025), S. 341 f.
3 Vgl. ebenda.
4 Vgl. IFH Köln online (2025), o.S.
5 Vgl. Homburg (2020), S.63 f.
6 Vgl. Solomon/Russell (2023), S. 230 ff.; Kotler et al. (2023), S. 106 ff.
7 Vgl. Hoffmann/Hilkenmeier (2023), S. 44.
8 Vgl. Cialdini (2021), S. 193 ff.
5
Kontext von OR bedeutet das, dass Konsumenten sich an die Meinungen
oder Bewertungen orientieren. Konsumenten nutzen Bewertungen nicht
nur, um das Risiko einer Fehlentscheidung zu minimieren, sondern auch,
um die Glaubwürdigkeit der Rezension selbst einzuschätzen. Der Social
Proof ist für die Glaubwürdigkeit und Relevanz von Kundenbewertungen
mindestens ebenso relevant wie die tatsächliche Höhe der abgegebenen
Bewertungen.1
Dies zeigt, dass OR über ihre reine Informationsfunktion hinaus als Social
Proof wirken und dadurch die wahrgenommene Glaubwürdigkeit und das
Vertrauen in Produkt, Dienstleistung und Anbieter maßgeblich beeinflussen.
4 Der monetäre Wert von Online-Rezensionen
für Unternehmen
Aufbauend auf den zuvor erklärten theoretischen Grundlagen und den zugrunde gelegten Einfluss und Nutzen von OR für Konsumenten wird in diesem Kapitel der Wert von Online-Bewertungen für Unternehmen betrachtet.
Da Rezensionen direkt das Informationsverhalten und folglich auch die Kaufentscheidung von Konsumenten beeinflussen, resultieren daraus unmittelbare wirtschaftliche Effekte auf Unternehmensebene. Im Fokus stehen dabei insbesondere monetäre Wirkungen von OR, wie zum Beispiel deren Einfluss auf Zahlungsbereitschaft, Kaufwahrscheinlichkeit, Absatz und Umsatz.
4.1 Einfluss auf Preisbereitschaft
Die Preisbereitschaft (oder auch Zahlungsbereitschaft; engl. willingness to
pay, kurz WTP) eines Konsumenten bezeichnet den maximalen Preis, den
ein Kunde für ein Produkt oder eine Dienstleistung bereit ist zu zahlen. Dabei wägt der Kunde zwischen dem wahrgenommenen Nutzen und den anfallenden Kosten ab.2
1 Vgl. Hoffmann/Hilkenmeier (2023), S. 44.
2 Vgl. Diller et al. (2021), S. 147 f.
6
Studienergebnisse deuten darauf hin, dass OR die Zahlungsbereitschaft
der Konsumenten erhöhen können.1 Diese erhöhte WTP stellt einen aus
Unternehmenssicht monetären Wert dar, da der Konsument nicht nur bereit
ist mehr zu zahlen, sondern es Unternehmen bzw. Anbietern erlaubt, höhere
Preise durchzusetzen, was unmittelbar umsatzwirksam ist.
Laut einer Studie aus dem Jahr 2018 erhöhen positive Bewertungen sowohl
die maximale als auch minimale akzeptierte Preisgrenze deutlich, während
negative Bewertungen diese tendenziell senken. So lag die durchschnittliche WTP für ein Produkt (elektr. Zahnbürste) bei einer positiven Bewertung
bei 41,31 € gegenüber 27,52 € bei einer negativen Bewertung. Dieser Zusammenhang wird damit erklärt, dass positive OR die wahrgenommene
Produktqualität erhöhen und zugleich das Kaufrisiko reduzieren, was sich
in einer höheren WTP zeigt.2 Auch Wu et al. (2013) kommen zum Ergebnis,
dass OR die Zahlungsbereitschaft beeinflussen. Insbesondere die durchschnittliche Bewertung weist einen stabil positiven Effekt auf, während der
Einfluss von Anzahl und Varianz der Bewertungen abhängig von der individuellen Risikoeinstellung der Konsumenten ist.3 Eine aktuellere Studie zur
WTP in der Hotelbranche von Belarmino et al. (2020) zeigt, dass OR einen
messbaren Einfluss auf die Zahlungsbereitschaft haben. Während hohe Bewertungen die WTP für ein Hotelzimmer um bis zu durchschnittlich 20,00 €
erhöhen, führen niedrige Bewertungen zu überproportionalen Preisabschlägen. Darüber hinaus wird verdeutlicht, dass sich auch eine hohe Anzahl an
Bewertungen positiv auf die WTP auswirkt.4
Ergänzend deuten Untersuchungen darauf hin, dass verifizierte5 und nicht
verifizierte OR sich in ihrem Einfluss auf die WTP unterschieden.6 Laut einer
1 Vgl. Steusloff/Krusenbaum (2018), S. 8 ff.; Wu et al. (2013), S. 175 ff.
2 Vgl. Steusloff/Krusenbaum (2018), S. 8 ff.
3 Vgl. Wu et al. (2013), S. 180 ff.
4 Vgl. Belarmino/Demirciftci/Zhang (2020), S. 440 ff.
5 „verifiziert” bedeutet, dass das Produkt oder die Dienstleistung von einem tatsächlichen
Käufer/Tester bewertet wurde. Vgl. Amazon online, o.S.
6 Vgl. Euroconsumers online (2025), o.S.; Medill Spiegel Research Center online (2017),
o.S.
7
aktuellen Verbraucheruntersuchung von Euroconsumers lässt sich bei verifizierten Produktbewertungen eine 5-7 % höhere WTP beobachten.1 Der
Befund lässt sich vor dem Hintergrund der Risikovermeidung von Konsumenten interpretieren.
Die dargestellten Studien zeigen übereinstimmend einen Zusammenhang
zwischen OR und der WTP von Konsumenten. Es lässt sich festhalten, dass
insbesondere positive OR die Zahlungsbereitschaft erhöhen, während negative Bewertungen diese reduzieren. Insgesamt ergibt sich der Einfluss
aus mehreren Faktoren, darunter aus der durchschnittlichen Bewertung,
der Bewertungsanzahl, und Streuung der Bewertungen sowie in der individuellen Risikoeinstellung der Verbraucher.
4.2 Einfluss auf Kaufwahrscheinlichkeit, Absatz und Umsatz
Im Folgenden werden die Auswirkungen von OR auf die Kaufwahrscheinlichkeit (engl. Conversion Rate), den Absatz und den Umsatz anhand empirischer Studien und praxisnaher Analysen zusammengefasst. Untersuchungen deuten darauf hin, dass Online-Rezensionen einen signifikanten
Einfluss auf das Kaufverhalten von Konsumenten haben und sich dies in
Absatz- und Umsatzeffekten widerspiegelt.2
Eine Metastudie von Babic Rosario et al. (2016) analysiert 96 empirische
Studien aus über 10 Jahren, umfasst 40 Plattformen und 26 Produktkategorien in mehreren Ländern. Sie zeigt, dass OR einen erheblichen Einfluss
auf die Umsätze bewerteter Produkte haben. Dabei wirkt die Anzahl der Bewertungen stärker auf den Umsatz als der Anteil positiver Bewertungen. Negative Bewertungen führen nur unter bestimmten Bedingungen zu Umsatzrückgängen. Insgesamt fällt der Umsatzeffekt von Bewertungen auf Handelsplattformen stärker aus als auf reinen Bewertungsplattformen und fällt
bei neuen Produkten höher aus.3 Einen Einfluss von OR auf Kaufwahrscheinlichkeit und Umsatz bestätigt auch die etwas aktuellere Studie von
1 Vgl. Euroconsumers online (2025), o.S.
2 Vgl. Luca (2011), S. 1.; Chevalier/Mayzlin (2006), S. 352 f.
3 Vgl. Babic Rosario et al. (2016), S. 297 ff.
8
Liu, Lee und Srinivasan (2019), die über 500.000 OR in über 600 Produktkategorien analysiert haben.1
Während einzelne, insbesondere frühere Studien keinen konsistenten oder
nur schwachen Zusammenhang zwischen OR und Erfolgsgrößen feststellen konnten,2 weist der Großteil der Forschung auf positive Effekte hin. Eine
Untersuchung aus dem Jahr 2019 zeigt, dass allein das Vorhandensein von
OR die Conversion Rate gegenüber Produkten ohne Bewertungen signifikant erhöht. Bei Produkten mit fünf Bewertungen liegt diese um bis zu 270
% höher. Mit zunehmender Anzahl weiterer Bewertungen flacht der zusätzliche Nutzen jedoch ab.3 Weiter zeigen die Ergebnisse, dass der Einfluss
von OR bei höherpreisigen Produkten auf die Kaufentscheidung deutlich
stärker ausgeprägt ist (Anstieg um etwa 380 %) als bei niedrigpreisigen Produkten (Anstieg 190 %).4 Dies lässt erkennen, dass Konsumenten bei einem höheren finanziellen Risiko eher auf Informationsquellen wie OR zurückgreifen.
Chevalier und Mayzlin fanden schon 2006 in ihrer Studie zu OR über den
Bücherabsatz auf Amazon.com und bn.com, dass der Absatz von Büchern
mit der durchschnittlichen Sternebewertung und der Bewertungsanzahl zusammenhängen. Erfahrungsberichte als auch numerische Bewertungen
würden sich auf das Kaufverhalten auswirken, wobei niedrigere OR stärker
wirken als positive.5 Weiter deutet auch eine Studie von Dellarocas, Zhang
und Awad (2007) anhand von Kinofilmen darauf hin, dass sowohl die Anzahl
als auch die durchschnittliche Bewertung in einem Zusammenhang mit der
Umsatzentwicklung steht.6 Die Studie von Li, Wu und Mai aus 2019 bestätigt, dass positive OR zu einem höheren Absatz und schlechtere OR zu einem geringeren Absatz führen. Dabei spielen sowohl textbasierte Bewer-
1 Vgl. Liu/Lee/Srinivasan (2019), S. 918.
2 Vgl. Chen/Wu/Yoon (2004), S. 721 f., Duan/Gu/ Whinston (2008), S. 1007 ff.
3 Vgl. Medill Spiegel Research Center online (2017), o.S.
4 Vgl. ebenda.
5 Vgl. Chevalier/Mayzlin (2006), S. 345 ff.
6 Vgl. Dellarocas/Zhang/Awad (2007), S. 39 f.
9
tungen als auch nummerische Bewertungen eine Rolle, wobei die durchschnittliche Sternebewertung den stärksten Effekt aufweist. Die Anzahl der
Rezensionen wirkt ergänzend, aber schwächer.1
Aufbauend auf diesen Befunden liefern weitere Einzelstudien detaillierte,
quantifizierte Evidenz zu den wirtschaftlichen Effekten von OR. Eine Erhöhung der durchschnittlichen Bewertung um 10 % kann durchschnittlich zu
4,4 % mehr Buchungen bei Hotels führen (Ye, Law & Gu 2009).2 Anderson
und Magruder (2012) zeigen mithilfe eines Regression-Discontinuity-Ansatzes3, dass das Überschreiten einer Bewertungsschwelle von einer halben
Sternstufe auf Yelp zu einem Anstieg der Nachfrage führt. Bei einem Anstieg
von 3,5 zu 4 Sternen sind Restaurants circa 19 % häufiger ausgebucht.4
Dieser Nachfrageeffekt impliziert indirekt einen potenziellen Umsatzeffekt.
Luca (2011) weist empirisch tatsächlich nach, dass OR nicht nur die Nachfrage steigen lassen, sondern auch signifikante Umsatzauswirkungen haben kann. Eine Erhöhung der durchschnittlichen Sternebewertung von einem Stern steigert den Umsatz demnach um 5-9 % bei unabhängigen Restaurants, wobei Ketten weniger profitieren.5
Neben wissenschaftlichen Studien unterstreicht auch eine praxisorientierte
Analyse von McKinsey & Company aus dem Jahr 2021, die Relevanz von
OR für monetäre Effekte. In 55 von 70 Produktkategorien von Katzenfutter,
über Pflegeprodukten für Babys bis hin zu Elektronik wird ein positiver Zusammenhang zwischen Sternebewertung und Verkäufen beobachtet. Über
alle Kategorien hinweg lag das durch bessere Bewertungen erzielbare Absatzpotential bei durchschnittlich 37 %. Die unterschiedliche Absatzwirkungen positiverer Konsumentenbewertungen führt McKinsey unter anderem
1 Vgl. Li/Wu/ Mai (2019), S. 178 ff.
2 Vgl. Ye/Law/Gu (2009), S. 181.
3 Der Regression-Discontinuity-Ansatz vergleicht zur Identifizierung kausaler Zusammen-
hänge Beobachtungen unmittelbar ober- und unterhalb einer Bewertungsschwelle.
Vgl. Calonico et al. online (2024), o.S.
4 Vgl. Anderson/Magruder (2012), S. 957.
5 Vgl. Luca (2011), S. 13 ff.
10
darauf zurück, dass Konsumenten bei bestimmten Produkten aufgrund potenzieller Fehlentscheidungen stärker auf Bewertungen angewiesen sind.1
4.3 Kritische Einordnung der Forschungsergebnisse
Der Forschungsergebnisse zeigen, dass OR monetäre Effekte auf Unternehmensebene entfalten, etwa auf Kaufwahrscheinlichkeit, Absatz und Umsatz. Für den Einfluss von OR auf die Preisbereitschaft liegen ebenfalls empirische Beobachtungen vor, wenngleich dieser Bereich im Vergleich zu den
anderen Kennzahlen nur begrenzt untersucht wurde. Unterschiede in der
Stärke der Effekte lassen sich auf verschiedene Untersuchungsmethoden
und Kontexte, etwa Branchen oder situative Bedingungen zurückführen.
Des Weiteren zeigt sich, dass soziale Einflussfaktoren wie Glaubwürdigkeit
und Vertrauensbildung eine Rolle spielen.2 Gleichzeitig wird deutlich, dass
die Ausprägung dieser Effekte variiert und nicht für alle Märkte, Branchen
und Produkte gleichermaßen beobachtbar ist. Studien verdeutlichen, dass
die Effekte plattform- und kontextabhängig sind. Insbesondere bei etablierten Marken, risikoarmen Kaufentscheidungen (z.B. niedrigpreisigen Produkten) sowie bei einer bereits hohen Anzahl vorhandener Bewertungen
fallen die Effekte geringer aus.3
Auch hinsichtlich der betrachteten Eigenschaften bzw. Dimensionen von
OR zeigen die Studien Unterschiede. Während einige Studien der Anzahl
der Bewertungen eine entscheidende Rolle zuschreibt, heben andere die
Varianz, die durchschnittliche Bewertung oder den Informationsgehalt von
Textbewertungen hervor. Auch die Wirkung von positiven oder negativen
1 Vgl. McKinsey & Company online (2021), o.S.
2 Vgl. Hoffmann/Hilkenmeier (2023), S. 43 f.; Lis/Korchmar (2013), S. 31 ff.
3 Vgl. McKinsey & Company (2021), o.S.; Liu/Lee/Srinivasan (2019), S.
918.
11
OR wird anders beschrieben.1 All dies zeigt die Komplexität der Messbarkeit, sowie die Herausforderung, klare Wirkungszusammenhänge und kausale Effekte abzuleiten.
Wie oben angedeutet beruhen die empirischen Befunde sowohl auf eigenen
Auswertungen oder experimentellen Untersuchungen als auch marktbasierten Daten, was die Vergleichbarkeit der Ergebnisse einschränkt. Hinzu
kommt die eingeschränkte Transparenz bei praxisnahen Studien. Dabei ist
zu berücksichtigen, dass die Mehrheit der Studien aus dem amerikanischen
und asiatischen Raum stammt, sodass die Übertragbarkeit auf unterschiedliche geographische Märkte nur eingeschränkt möglich ist.
Insgesamt zeigt sich, dass die Effekte von OR auf monetäre Größen nur
begrenzt ermittelbar und in klaren Zahlen darstellbar sind. Darüber hinaus
mangelt es an aktuellen Studien, was auf eine quantitative Schwäche der
Forschung hinweist. Der Fokus der aktuelleren Studien liegt mehrheitlich
auf der Beeinflussung von Kaufverhalten, während monetäre Effekte nur
eingeschränkt untersucht werden.
5 Fazit
Diese Arbeit verfolgt das Ziel, den Stand der Forschung zu den ökonomischen bzw. monetären Auswirkungen von Online-Rezensionen auf Unternehmensebene zu analysieren und aufzuzeigen, in welcher Form sich dieser Wert monetär entfaltet. Ausgangspunkt bildete die theoretische Einordnung von Online-Rezensionen sowie deren Rolle im Kaufentscheidungsprozess von Konsumenten. Aufbauend auf den theoretischen Grundlagen,
konnte aufgezeigt werden, dass Online-Rezensionen nicht nur das Konsumentenverhalten beeinflussen, sondern auch, dass diese einen ökonomischen Wert besitzen und als relevanten Erfolgsfaktor im digitalen Marktumfeld zu betrachten sind.
1 Vgl. Babic Rosario et al. (2016), S. 297.; Chevalier/Mayzlin (2006), S. 345.; Liu/Lee/Sri-
nivasan (2019), S. 918.
12
Online-Rezensionen haben sowohl direkte als auch indirekte Auswirkungen
auf zentrale Erfolgsgrößen wie Absatz, Umsatz, Preisbereitschaft und Conversion Rate. Der exakte monetäre Wert ist aufgrund verschiedener Einflussfaktoren und Untersuchungskontexte nur schwer messbar bzw. vergleichbar. Vor dem Hintergrund der steigenden Bedeutung des Online-Handels und der Relevanz von Online-Rezensionen besteht für die zukünftige
Forschung insbesondere Bedarf an einer stärkeren monetären Quantifizierung der Effekte ausgehend von Online-Rezensionen sowie an Analysen,
die neuere digitale Plattformen und Marktgegebenheiten berücksichtigen.
13
Literaturverzeichnis
Amazon: Amazon verifizierte Käufe – Bewertungen:
https://www.cdn.ama-
zon.de/gp/help/customer/display.html?nodeId=G75XTB7MBMBTXP6W, o.S., abgerufen am 02.01.2026.
Anderson M.; Magruder, J.: Learning from the Crowd: Regression Discontinuity Estimates of the Effects of an Online Review Database, in: The Economic Journal, Vol.
122, No. 563, 2012, S. 957-989.
Babic Rosario, A.; Sotgiu, F.; de Valck, K.; Bijmolt, T. H. A.: The Effect of Electronic
Word of Mouth on Sales: A Meta-Analytic Review of Platform, Product and Metric factors, in: Journal of Marketing Research, Vol. 52, No. 3, 2016, S. 297-318.
Belarmino, A.; Demirciftci, T.; Zhang, L.: Online reviews and travel magazine
awards: their influence on willingness to pay, in: Journal of Revenue and Pricing Management, Vol. 20, No. 4, 2021, S. 436-445.
Calonico, S.; Jawadekar, N.; Kezios, K.; Zeki Al Hazzouri, A.: Regression discontinuity design studies: a guide for health researchers: https://www.bmj.com/content/384/bmj-2022-072254, 2024, o.S., abgerufen am 03.01.2026.
Chen, P.; Wu, S.; Yoon, J.: The Impact of Online Recommendations and Consumer
Feedback
on
Sales,
in:
ICIS
2004
Proceedings:
2004,
S.
711-724:
https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1146&context=icis2004, abgerufen
am 07.12.2025.
Chevalier, J. A.; Mayzlin, D.: The Effect of Word of Mouth on Sales: Online Book
Reviews, in: Journal of Marketing Research, Vol. 43, No. 3, 2006, S. 345-354.
Cialdini, R. B.: Influence. The Psychology of Persuasion. New and Expanded, New
York, 2021.
Deges, F.: Bewertungssysteme im E-Commerce, Wiesbaden 2021.
Dellarocas, C.; Zhang, X. M.; Awad N. F.: Exploring the Value of Online Product Reviews in Forecasting Sales: The Case of Motion Pictures, in: Journal of Interactive
Marketing, Vol. 21, No. 4, 2007, S. 23-45.
Diller, H.; Beinert, M.; Ivens, B.; Müller, S.: Pricing. Prinzipien und Prozesse der
betrieblichen Preispolitik, 5. Auflage, Stuttgart, 2020.
XIV
Duan, W.; Gu, B.; Whinston, A. B.: Do online reviews matter? An empirical investigation of panel data, in: Decision Support Systems, Vol. 45, No. 4, 2008, S. 1007-1016.
Euroconsumers: The economics of online reviews: New analysis of the impact on
business performance and consumer trust: https://www.euroconsumers.org/economics-of-online-reviews/, 2025, o.S., abgerufen am 27.12.2025.
Filieri, R.; McLeay, F.: E-WoM and Accommodation: An Analysis of the Factors That
Influence Travelers’ Adoption of Information from Online Reviews, in: Journal of Travel
Research, Vol. 53, No. 1, 2013, S. 44-57.
Gröppel-Klein, A.; Kroeber-Riel, W.: Konsumverhalten, 12. Auflage, München, 2025.
Henning-Thurau, T.; Gwinner, K. P.; Walsh, G.; Gremler D. D.: Electronic Word of
Mouth via Customer-Opinion Platforms: What Motivates Consumers to Articulate
Themselves on the Internet?, in: Journal of Interactive Marketing, Vol. 18, No. 1, 2004,
S. 38-52.
Hoffmann, S.; Hilkenmeier, F.: Die Relevanz von Online-Bewertungen, in: Berthold,
N.; Lingenfelder, M. (Hrsg.): WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium, Vol. 52,
No. 10, S. 43-46.
Homburg, C.: Marketingmanagement, 7. Auflage, Wiesbaden, 2020.
IFH Köln; ECC Köln: Digitale Touchpoints und Produktinformationen beeinflussen
stationäre Kaufentscheidungen: https://www.ifhkoeln.de/digitale-touchpoints-und-produktinformationen-beeinflussen-stationaere-kaufentscheidungen/, 2025, o.S., abgerufen am 08.12.2025.
Kotler, P.; Keller, K. L.; Chernev, A.; Opresnik, M. O.: Marketing-Management, 16.
Auflage, München, 2023.
Li, X.; Wu, C.; Mai, F.: The effect of online reviews on product sales: A joint sentimenttopic analysis, in: Information & Management, Vol. 56, No. 2, 2019, S. 172-184.
Lis, B.; Korchmar, S.: Digitales Empfehlungsmarketing, Wiesbaden 2013.
Liu, X.; Lee, D.; Srinivasan, K: Large Scale Cross-Category Analysis of Consumer
Review Content on Sales Conversion Leveraging Deep Learning, in Journal of Marketing Research, Vol. 56, No. 6, 2019, S. 918-943.
Luca, M.: Reviews, Reputation, and Revenue: The Case of Yelp.com. Harvard Business School Working Paper, No. 12-016, Boston, 2011.
XV
McKinsey & Company: Five-star growth: Using online ratings to design better products:
https://www.mckinsey.com/industries/consumer-packaged-goods/our-in-
sights/five-star-growth-using-online-ratings-to-design-better-products#/, 2021, o.S.,
abgerufen am 28.12.2025.
Medill Spiegel Research Center: How Online Reviews Influence Sales: Evidence of
the Power of Online reviews to Shape Customer Behavior: https://spiegel.medill.northwestern.edu/How-Online-Reviews-Influence-Sales/,
2017,
o.S.,
abgerufen
am
08.11.2025.
Meffert, H.; Burmann, C.; Kirchgeorg, M.; Eisenbeiß, M.: Marketing - Grundlagen
marktorientierter Unternehmensführung, 14. Auflage, Wiesbaden, 2024.
Solomon, M. R.; Russell, C. A.: Consumer Behavior: Buying, Having and Being, 14.
Auflage, Harlow, 2023.
Splendid Research: Studie: Relevanz und Wirkung von Online-Rezensionen:
https://www.splendid-research.com/downloads/studien/Relevanz-und-Wirkung-vonOnline-Rezensionen.pdf, 2021, abgerufen am 05.11.2025.
Steusloff, T.; Krusenbaum, L.: Einfluss von Online-Ratings auf die Preisbereitschaft
von Konsumenten am Beispiel von Amazon. Düsseldorf Working Papers in Applied
Management and Economics, No. 39, Düsseldorf, 2018.
Wu, J.; Wu Y.; Sun, J.; Yang, Z.: User reviews and uncertainty assessment: A two
stage model of consumers’ willingness-to-pay in online markets, in: Decision Support
Systems, Vol. 55, No.1, 2013, S. 175-185.
Ye, Q.; Law, R.; Gu, B.; The impact of online reviews on hotel room sales, in: International Journal of Hospitality Management, Vol. 28, No. 1, 2009, S.180-182.
XVI
Ehrenwörtliche Erklärung
Ich versichere hiermit, dass ich die vorliegende Arbeit mit dem Thema: „Der Wert von
Online-Rezensionen – Stand der Forschung –“ selbstständig verfasst und keine anderen als die angegebenen Quellen und Hilfsmittel benutzt habe. Ich versichere zudem,
dass die eingereichte elektronische Fassung mit der gedruckten Fassung übereinstimmt.
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Ort, Datum
Unterschrift
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KI-Erklärung
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