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
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.
Zur Diskussion verschiedener Formen von Verknüpfungsfunktionen sei auf Barnberg/Coenenberg[1996], Einhorn[1970] und Green/Srinivasan[1978] verwiesen.
Für einen Überblick über den Stand der Forschung des kompositionellen Ansatzes sei auf Wilkie/Pessemier[1973] verwiesen.
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.
Für einen Übersichtsaufsatz zu hybriden Modellen sei auf Green[1984] verwiesen.
Vg1. SawtoothSoftware Inc.[1993]
Vg1. Bretton-Clark Inc.[1986]
Vg1. Müller-Hagedorn/Vornberger[1979]
Vg1. Fishbein [1967]
Vg1. Lussier/Olshavsky[1979]
Vg1. Shocker/Srinivasan[1974]
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].
Für Vorschläge zu einer Obergrenze für die Anzahl der Stimuli sei auf Green/Srinivasan[1978, S. 109] verwiesen.
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.
Vg1. Addelman [1962b]; Assmus/Key [1992]; Cochran/Cox [1957]; Green [1974]
Vgl. Green/Srinivasan [1978, S. 112 ff]; Cattin/Wittink [ 1982, S. 49 ff]; Shocker/Srinivasan [1979b, S. 560 f];
Wittink et al. [1994] gehen von einer relativen Häufigkeit von fast 60% für Europa aus.
Die willkürliche Festlegung der (K— 1) Schätzwerte im Gleichungssystem (4.7) hat auf die relative Wichtigkeit der Merkmale keinen Einfluß.
Vgl. Bamberg/Baur[1996, S. 38]
Vgl. Opitz [ 1980, S. 138]
Vgl. Fahrmeir/Hamerle[1984, S. 99 ff]
Vgl. Green/Srinivasan[1978, S. 117]; Schweikl[1985, S. 72 ff]; Wittink/Montgomery[1979]
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.
Auf die Verfahren der Clusteranalyse wird in Kapitel 6.3.1 noch genauer eingegangen.
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 ].
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.
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Lasch, R. (1998). Kundenorientierte Prozeßgestaltung. In: Marktorientierte Gestaltung von Logistikprozessen. Produktion und Logistik. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-93367-6_4
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-93367-6_4
Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden
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