Zusammenfassung
In der Literatur wird diskutiert, dass unerwünschte Werbemails (Spam) sowohl auf individueller als auch auf volkswirtschaftlicher Ebene erhebliche Kosten verursachen, deren Höhe jedoch unbestimmt ist. Diese Fragestellung wird mit zwei empirischen Untersuchungen adressiert, in denen die Mitarbeiter einer Universität zu ihren Spam-Kosten befragt wurden. Die Daten werden mit Hilfe von Finite Mixture Regressions analysiert. In der Betrachtung der Kosten ergibt sich der Befund, dass die auf individueller Ebene entstehenden Kosten die zentralen Kosten auf IT-Ebene deutlich übersteigen. Es zeigt sich, dass die Spam-Belastung bei den Mitarbeitern heterogen verteilt ist und dass ein Spamfilter vor allem bei stark belasteten Nutzern zu einer Kostenersparnis führt. Um die Heterogenität in der Spam-Wahrnehmung und die Angst vor Fehlklassifikationen zu berücksichtigen, sollten die Nutzer die Möglichkeit haben, auf einfache Art auf den Filterprozess einzuwirken.
Summary
This paper empirically addresses the often claimed assumption that unsolicited bulk e-mail (spam) causes significant costs — on the individual level as well as for the entire society. To shed light on this problem, employees of a large university were interviewed twice in order to determine the individual costs caused by spam and to identify the relevant cost drivers using finite mixture regressions. The results indicate a heterogeneous distribution of spam load and the resulting costs. The panel approach yields the conclusion that spam filters lead to a reduction of costs only for users severely troubled by spam. Furthermore, people tend to become active against spam only when a certain threshold of spam burden is reached. The costs caused by spam for the users exceed the central IT-related expenses by far. For the implementation of spam filters the results suggest a two step procedure to be most efficient: central actions should be taken to block e-mails that can be unambiguously identified as spam. Further, users should be given the opportunity to influence the filtering process in order to account for heterogeneity and their fear of false classification.
Literatur
Ajzen, I. und M. Fishbein (1977): Attitude-Behavior Relations: A Theoretical Analysis and Review of Empirical Research, in: Psychological Bulletin, 84(5), S. 888–918.
Akcura, M.T. und K. Srinivasan (2005): Customer Intimacy and Cross-Selling Strategy, in: Management Science, 51(5), S. 1007–1012.
Albers, S. und L. Hildebrandt (2006): Methodische Probleme bei der Erfolgsfaktorenforschung — Messfehler, formative versus reflektive Indikatoren und die Wahl des Strukturgleichungs-Modells, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 58(1), S. 2–33.
Armitage, C.J. und M. Conner (2001): Efficacy of the Theory of Planned Behaviour: A meta-analytic review, in: British Journal of Social Psychology, 40(4), S. 471–499.
Bollen, K.A. und K.-f. Ting (2000): A Tetrad Test for Causal Indicators, in: Psychological Methods, 5(1), S. 3–22.
BSA (2004): Verbraucher-Einstellung zu Spam in Deutschland, http://www.bsa.org/germany/info/loader.cfm?url=/commonspot/security/getfile.cfm&pageid=20716&hitboxdone=yes.
Celeux, G. und G. Soromenho (1996): An entropy criterion for assessing the number of clusters in a mixture model, in: Journal of Classification, 13(2), S. 195–212.
Chu, W., E. Gerstner und J.D. Hess (1995): Costs and Benefits of Hard-Sell, in: Journal of Marketing Research, 32(2), S. 97–102.
Davis, F.D., R.P. Bagozzi und P.R. Warshaw (1989): User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of two Theoretical Models, in: Management Science, 35(8), S. 982–1003.
Diamantopoulos, A. und H.M. Winklhofer (2001): Index Construction with Formative Indicators: An Alternative to Scale Development, in: Journal of Marketing Research, 38(May), S. 269–277.
Drèze, X. (2005): Lessons from the front line: two key ways in which the internet has changed marketing forever, in: Applied Stochastic Models in Business and Industry, 21, S. 443–448.
Dwyer, F.R. (1997): Customer Lifetime Valuation to Support Marketing Decision Making, in: Journal of Direct Marketing, 11(4), S. 6–13.
Gudergan, S. (2005): PLS and Confirmatory Tetrad Testing for Formative Measurement Scales in Marketing, in: Paper presented at the 4th International Symposium on PLS and Related Methods, Barcelona.
Haitowski, Y. (1969): A Note on the Maximization of R2, in: American Statistician, 23 (February), S. 20–21.
Hansen, G. (1987): Multikollinearität und Prognosefehler, in: Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 203(5–6), S. 517–531.
Hesse, J., M. Krafft und K. Peters (2005): Grenzenloses Direktmarketing — Bestandsaufnahme, Trends und Ausblick, in: Krafft, M., et al. (Hrsg.): Internationales Direktmarketing, Wiesbaden, S. 1–43.
Jarvis, C.B., S.B. Mackenzie und P.M. Podsakoff (2003): A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research, in: Journal of Consumer Research, 30 (September), S. 199–218.
Jedidi, K., R.E. Krider und C.B. Weinberg (1998): Clustering at the Movies, in: Marketing Letters, 9(4), S. 393–405.
Joseph, K. und A. Thevaranjan (2005): Investigating Pricing Solutions to Combat Spam: Postage Stamp and Bonded Senders, in: Working Paper an der University of Kansas.
Kommission der Europäischen Gemeinschaften (2004): Mitteilung der Kommission an das europäische Parlament, den Rat, den europäischen Wirtschafts- und Sozialausschuss und den Ausschuss der Regionen über unerbetene Werbenachrichten (SPAM), http://europa.eu.int/information_society/topics/ecomm/doc/useful_information/library/communic_reports/spam/spam_com_2004_28_de.pdf.
Krafft, M. (2002): Kundenbindung und Kundenwert, Heidelberg.
Krafft, M., O. Götz und K. Liehr-Gobbers (2005): Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe der Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatzes, in: Bliemel, F., A. Eggert, G. Fassot und J. Henseler (Hrsg.), Handbuch PLS-Pfadmodellierung, Stuttgart, S. 71–86.
Krafft, M. und K. Peters (2005): Empirical Findings and Recent Trends of Direct Mailing Optimization, in: Marketing — Journal of Research and Management, 1(1), S. 26–40.
Kraut, R.E., S. Sunder, R. Telang und J. Morris (2005): Pricing Electronic Mail to Solve the Problem of Spam, in: Human-Computer Interaction, 20, S. 195–223.
Kuri, J. (2006): T-Online verzeichnet eine Milliarde Spam-Mails pro Tag, in: Heise Online, http://www.heise.de/newsticker/meldung/72324.
Lwin, M.O. und J.D. Williams (2003): A Model Integrating the Multidimensional Developmental Theory of Privacy and Theory of Planned Behavior to Examine Fabrication of Information Online, in: Marketing Letters, 14(4), S. 257–272.
McCullagh, P. (1980): Regression Models for Ordinal Data, in: Journal of the Royal Statistical Society, 42(2), S. 109–142.
McCullagh, P. und J. Nelder (1989): Generalized Linear Models, London, Chapman Hall.
McKnight, D.H., V. Choudhury und C. Kacmar (2002): Developing and Validating Trust Measures for e-Commerce: An Integrative Typology, in: Information Systems Research, 13(3), S. 334–359.
OECD (2005): Spam Issues in Developing Countries, http://www.oecd.org/dataoecd/5/47/34935342.pdf.
o.V. (2004): Spam: The Serial ROI Killer, Nucleus Research.
Park, J.S. und A. Deshpande (2006): Spam Detection: Increasing Accuracy with a Hybrid Solution, in: Information Systems Management, 23(1), S: 57–67.
Ramaswamy, V., W.S. DeSarbo, D. Reibstein und W.T. Robinson (1993): An Empirical Pooling Approach for Estimating Marketing Mix Elasticities with PIMS Data, in: Marketing Science, 12(1), S. 103–124.
Reinstrom, Christian (2007): Steuerung des Markentransfererfolgs, Wiesbaden.
Rossiter, J.R. (2002): The C-OAR-SE procedure for scale development in marketing, in: International Journal of Research in Marketing, 19(4), S. 305–335.
Rossiter, J.R. (2005): Reminder: a horse is a horse, in: International Journal of Research in Marketing, 22(1), S. 23–25.
Schryen, G. (2004): Effektivität von Lösungsansätzen zur Bekämpfung von Spam, in: Wirtschaftsinformatik, 46(4), S. 281–288.
Schryen, G. (2006): A Formal Approach towards Assessing the Effectiveness of Anti-spam Procedures, in: Proceedings of the 39th Hawai`i International Conference on System Sciences.
Sipior, J.C., B.T. Ward und P.G. Bonner (2004): Should Spam be on the Menu?, in: Communications of the ACM, 47(6), S. 59–63.
Topf, J. (2005): Ausgesiebt — Wie Mail-Provider gegen Spam vorgehen, in: c’t, (11), S. 188–191.
Vircom (2004): Why Spammers SPAM, White Paper at www.vircom.com.
Wedel, M. und W.A. Kamakura (2001): Market segmentation: conceptual and methodological foundations, Boston, Mass.
Weise, J., S. Salomo und H.G. Gemünden (2006): Reflexive oder formative Konstruktmessung: Tetradentest und Effekt auf Strukturgleichungsmodelle — eine empirische Annäherung., in: Working Paper an der Universität Graz.
Zhang, L. (2005): The CAN-Spam Act: An Insufficient Response to the Growing Spam Problem, in: Berkeley Technology Law Journal, 20, S. 301–332.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding authors
Additional information
Die Autoren bedanken sich sehr herzlich bei den Mitarbeitern des Rechenzentrums der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel für die intensive Kooperation. Wir danken zudem Prof. Dr. Dr. h.c. Sönke Albers, Christian Barrot, Eva Blömeke und Christina Schmidt-Stölting für die zahlreichen Hinweise zu früheren Fassungen des Aufsatzes. Auch die beiden Gutachter und das Herausgeberteam der ZfB haben zahlreiche Verbesserungsvorschläge gemacht, die zu einer substanziellen Verbesserung des Manuskripts geführt haben.
Rights and permissions
About this article
Cite this article
Clement, M., Papies, D. & Boie, HJ. Kosten und Kostentreiber von unerwünschten Werbemails (Spam) — Eine empirische Analyse auf Provider- und Anwenderseite. Z. Betriebswirtsch 78, 339–366 (2008). https://doi.org/10.1007/s11573-008-0021-3
Received:
Published:
Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1007/s11573-008-0021-3