Kundenorientierte Prozeßgestaltung

  • Rainer Lasch
Part of the Produktion und Logistik book series (PL)

Zusammenfassung

Möchte ein Unternehmen durch eine kundenorientierte Gestaltung der logistischen Prozesse dem Kunden eine Marktleistung bieten, die im Vergleich zum Wettbewerb einen höheren Nutzen aufweist, dann sind die einzelnen Dimensionen des Kundennutzens zu quantifizieren. Gelingt eine richtige Definition der einzelnen Dimensionen des Kundennutzens und eine statistisch valide Messung ihrer relativen Bedeutung, dann ergeben sich daraus Ansatzpunkte für eine kundenorientierte Verbesserung der logistischen Prozesse.

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Literatur

  1. 48.
    Eine allgemein akzeptierte Definition des Konstrukts Einstellung existiert nicht. Nach KroeberRiel/Weinberg [1996, S. 167 ff] wird die Einstellung als Motivation, die mit einer kognitiven Gegenstandsbeurteilung verknüpft ist, definiert. Unter Motivation werden dabei Emotionen (innere Erregungsvorgänge) und Triebe verstanden, die mit einer Zielorientierung für das Verhalten verbunden sind.Google Scholar
  2. 49.
    Zur Diskussion verschiedener Formen von Verknüpfungsfunktionen sei auf Barnberg/Coenenberg[1996], Einhorn[1970] und Green/Srinivasan[1978] verwiesen.Google Scholar
  3. 50.
    Für einen Überblick über den Stand der Forschung des kompositionellen Ansatzes sei auf Wilkie/Pessemier[1973] verwiesen.Google Scholar
  4. 51.
    Die Definitionsansätze zur Conjoint-Analyse sind in der Literatur nicht einheitlich. Alternative Vorschläge sind beispielsweise bei Dichtl/Thomas[1986], Nieschlaget al.[1994], Schubert[1991], Theuerkauf[1989] und Thomas[1979] zu finden.Google Scholar
  5. 52.
    Für einen Übersichtsaufsatz zu hybriden Modellen sei auf Green[1984] verwiesen.Google Scholar
  6. 53.
    Vg1. SawtoothSoftware Inc.[1993]Google Scholar
  7. 54.
    Vg1. Bretton-Clark Inc.[1986]Google Scholar
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    Vg1. Shocker/Srinivasan[1974]Google Scholar
  12. 59.
    Zur realistischen Anzahl der Merkmale gibt es in der Literatur unterschiedliche Aussagen. Hierzu vgl. man Cattin/Wittink[1982, S. 47] oder Green/Srinivasan[1978, S. 109].Google Scholar
  13. 60.
    Für Vorschläge zu einer Obergrenze für die Anzahl der Stimuli sei auf Green/Srinivasan[1978, S. 109] verwiesen.Google Scholar
  14. 61.
    Für die Schätzung der Parameter ist ein stochastisches Modell erforderlich. Auf die notwendige Stochastifizierung des Modells (4.1), die üblicherweise mit Störvariablen realisiert wird, wird in Abschnitt 4.3.1.8 eingegangen.Google Scholar
  15. 62.
    Vg1. Addelman [1962b]; Assmus/Key [1992]; Cochran/Cox [1957]; Green [1974]Google Scholar
  16. 64.
    Vgl. Green/Srinivasan [1978, S. 112 ff]; Cattin/Wittink [ 1982, S. 49 ff]; Shocker/Srinivasan [1979b, S. 560 f];Google Scholar
  17. 65.
    Wittink et al. [1994] gehen von einer relativen Häufigkeit von fast 60% für Europa aus.Google Scholar
  18. 66.
    Die willkürliche Festlegung der (K— 1) Schätzwerte im Gleichungssystem (4.7) hat auf die relative Wichtigkeit der Merkmale keinen Einfluß.Google Scholar
  19. 67.
    Vgl. Bamberg/Baur[1996, S. 38]Google Scholar
  20. 68.
    Vgl. Opitz [ 1980, S. 138]Google Scholar
  21. 69.
    Vgl. Fahrmeir/Hamerle[1984, S. 99 ff]Google Scholar
  22. 70.
    Vgl. Green/Srinivasan[1978, S. 117]; Schweikl[1985, S. 72 ff]; Wittink/Montgomery[1979]Google Scholar
  23. 71.
    Thomas [ 1983, S. 332] weist in diesem Zusammenhang auf den „Mehrheitstrugschluß“ hin. Dieser besagt, daß die durchschnittlich am besten beurteilte Marktleistung in der Realität von kaum einem Kunden präferiert wird.Google Scholar
  24. 72.
    Auf die Verfahren der Clusteranalyse wird in Kapitel 6.3.1 noch genauer eingegangen.Google Scholar
  25. 73.
    Quality Function Deployment wurde 1966 von dem Japaner Yoji Akao [1992] als Qualitätsentwicklungsinstrument konzipiert und erstmals 1972 bei Mitsubishi Kobe Shipyards eingesetzt. Seit ca. 1988 ist QFD auch in Deutschland bekannt und setzt sich zunehmend durch. Vgl. auch Hauser/Clausing [ 1988 ].Google Scholar
  26. 74.
    Um zusätzlich Angaben über die Stärke des Einflusses zu erhalten, ist prinzipiell auch die Anwendung einer Konstant-Summen-Skala denkbar. Die Quantifizierung des Ausmaßes der Stärke ist jedoch im Vergleich zur 0/1-Bewertung für die Prozeßverantwortlichen schwieriger zu bewältigen.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 1998

Authors and Affiliations

  • Rainer Lasch

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