Invitation messages for business surveys: A multi-armed bandit experiment


Gaul, Johannes ; Keusch, Florian ; Rostam-Afschar, Davud ; Simon, Thomas



URL: https://www.accounting-for-transparency.de/publica...
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2024
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: TRR 266 Accounting for Transparency Working Paper Series
Band/Volume: 170
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > ABWL u. Betriebswirtschaftliche Steuerlehre II (Spengel 2006-)
Fakultät für Sozialwissenschaften > Social Data Science and Methodology (Keusch 2022-)
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Abstract: This study investigates how elements of a survey invitation message targeted to businesses influence their participation in a self-administered web survey. We implement a full factorial experiment varying five key components of the email invitation. Unlike traditional experimental setups with static group composition, however, we employ adaptive randomization in our sequential research design. Specifically, as the experiment progresses, a Bayesian learning algorithm assigns more observations to invitation messages with higher starting rates. Our results indicate that personalizing the message, emphasizing the authority of the sender, and pleading for help increase survey starting rates, while stressing strict privacy policies and changing the location of the survey URL have no response-enhancing effect. The implementation of adaptive randomization is useful for other applications of survey design and methodology.




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