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Empirische Analyse zur Erfassung und Erklärung des Zusammenhangs von Arbeitszufriedenheit und Kundenzufriedenheit bei Dienstleistungen

  • Thomas Schwetje
Chapter
Part of the Unternehmensführung und Marketing book series (UFUEHR, volume 37)

Zusammenfassung

Die Überprüfung der Hypothesen zu den Beziehungen von Arbeits- und Kundenzufriedenheit bei Dienstleistungen erfolgt auf Basis einer von der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Marketing und Unternehmensführung e.V. im Oktober 1998 durchgeführten Befragung bei Kunden und Mitarbeitern einer Warenhausfiliale.

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Literatur

  1. 363.
    Hinsichtlich der Kundenzufriedenheit gingen das Management der Filiale sowie der Zentrale aufgrund subjektiver Einschätzungen von einer durchschnittlichen Zufriedenheit mit der Filiale aus. Das Urteil zur Repräsentativität der Filiale in bezug auf die Arbeitszufriedenheit beruht auf einer im Vorjahr durchgeführten Mitarbeiterbefragung zur Arbeitszufriedenheit in allen Filialen des Warenhauskonzern. Die untersuchte Filiale wies dabei in keiner der untersuchten Zufriedenheitsdimensionen signifikante Abweichungen vom Durchschnittswert aller Filialen auf. FISCHER weist in diesem Zusammenhang darauf hin, daß die meisten Untersuchungen zur Arbeitszufriedenheit als nicht repräsentativ anzusehen sind. Der Grund hierfür sind innerbetriebliche Voraussetzungen, die eine Befragung in solchen Unternehmen begünstigen, bei denen grundsätzlich eine überdurchschnittlich hohe Arbeitszufriedenheit zu erwarten ist. Vgl. Fischer, L., Die stillschweigenden innerbetrieblichen Voraussetzungen von Mitarbeiterbefragungen und ihre Konsequenzen für die Analyse der Arbeitszufriedenheit, in: Fischer, L. (Hrsg.), Arbeitszufriedenheit, Stuttgart 1991, S. 179ff.Google Scholar
  2. 366.
    Die Anonymität des Mitarbeiters wird als notwendige Voraussetzung für die Erfassung der „wahren” Arbeitszufriedenheit eines Mitarbeiters angesehen. Vgl. Domsch, M., Mitarbeiterbefragungen, in: Interview und Analyse, Nr. 10/11, 1980, S. 424.Google Scholar
  3. 372.
    Vgl. Peccei, R., Rosenthal, P., The antecedents of employee commitment to customer service: evidence from a UK service context, in: IJoHRM, Vol. 8, No. 1, 1997, S. 83.Google Scholar
  4. 380.
    Vgl. Homburg, C., Baumgartner, H., Die Kausalanalyse als Instrument der Marketingforschung, in: ZfB, Jg. 65, H. 10, 1995, S. 1092.Google Scholar
  5. 381.
    Vgl. z.B. Hildebrandt, L., Homburg, C. (Hrsg.), Die Kausalanalyse. Instrument der empirischen 9. betriebswirtschaftlichen Forschung, Stuttgart 1998; Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden, a.a.O., S. 322ff.; Hildebrandt, L., Konfirmatorische Analysen von Modellen des Konsumentenverhaltens, Berlin 1983.Google Scholar
  6. 382.
    Vgl. Homburg, C., Baumgartner, H., Die Kausalanalyse als Instrument der Marketingforschung, a.a.O., S. 1093ff.Google Scholar
  7. 384.
    Für eine Diskussion unterschiedlicher Anpassungsmaße sowie deren Interpretations- und Anwendungsregeln vgl. Homburg, C., Baumgartner, H., Beurteilung von Kausalmodellen - Bestandsaufnahme und Anwendungsempfehlungen, in: Hildebrandt, L., Homburg, C. (Hrsg.), Die Kausalanalyse. Instrument der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung., Stuttgart 1998, S. 343ff.Google Scholar
  8. 385.
    Vgl. Grund, M.A., lnteraktionsbeziehungen im Dienstleistungsmarketing. Zusammenhänge zwischen Zufriedenheit und Bindung von Kunden und Mitarbeitern, a.a.O., S. 227 und S. 263; Homburg, C., Rudolph, B., Die Kausalanalyse als Instrument zur Messung der Kundenzufriedenheit im Industriegütermarketing, a.a.O., S. 252ff.Google Scholar
  9. 386.
    ANDERSON/GERBIG weisen in diesem Zusammenhang darauf hin, daß,,… as the numbers of indicators per factor or the numbers of factors increase, the values of GFI and AGFI decrease…”. Anderson, J., Gerbig, D., The Effect of Sampling Error on Convergence, improper Solutions, and Goodness-of-Fit indices for Maximum Likelihood Confirmatory Factor Analyses, in: Psychometrika, Vol. 49, 1984, S. 166.Google Scholar
  10. 387.
    Vgl. Homburg, C., Baumgartner, H., Die Kausalanalyse als Instrument der Marketingforschung, a.a.O., S. 1094.Google Scholar
  11. 388.
    Vgl. Homburg, C., Dobratz, A., Iterative Modellselektion in der Kausalanalyse, in: Hildebrandt, L., Homburg, C. (Hrsg.), Die Kausalanalyse. Instrument der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung, Stuttgart 1998, S. 451.Google Scholar
  12. 389.
    Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden, a.a.O., S. 426.Google Scholar
  13. 390.
    Vgl. Anderson, J., Gerbig, D., The Effect of Sampling Error on Convergence, improper Solutions, and Goodness-of-Fit indices for Maximum Likelihood Confirmatory Factor Analyses, a.a.O., S. 155ff.; Bearden, W., Sharma, S., Teel, J., Sample Size Effects on Chi Square and other Statistics Used in Evaluating Causal Models, in: JoMR, Vol. 19, November 1982, S. 425ff.Google Scholar
  14. 391.
    Vgl. Boomsma, A., The Robustness of LISREL against Small Sample Size in Factor Analysis Models, in: Jöreskog, K., Wold, H. (Hrsg.), Systems under Indirect Observation (Part 1), Amsterdam 1982, S. 171ff.; Bagozzi, R.P., Evaluating Structural equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error: A Comment, in: JoMR, Vol. 18, August 1981, S. 380.Google Scholar
  15. 393.
    Zu den Problemen eines ausschließlichen Einsatzes der Regressionsanalyse zur Untersuchung von Zusammenhangsstrukturen vgl. Homburg, C., Die Kausalanalyse: Eine Einführung, in: WiSt, 21. Jg., Nr. 10, 1992, S. 499f.Google Scholar
  16. 394.
    Vgl. für viele Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden, a.a.O., S. 1ff. sowie S. 189ff.; Fahrmeier, L., Hamerle, A., Tutz, G., Multivariate statistische Verfahren, Berlin u.a. 1996, S. 93ff. sowie S. 637ff.Google Scholar
  17. 395.
    Zum Einsatz kam dabei die Programmversion SPSS (Superior Performing Software Systems) für Windows Version 8.0.Google Scholar
  18. 398.
    Vgl. Hildebrandt, L., Kausalanalytische Validierung in der Marketingforschung, a.a.O., S. 41f. Zur Berechnung der Zuverlässigkeitskoeffizienten vgl. Brosius, G., SPSS/PC+ Advanced Statistics and Tables, Hamburg, New York 1989, S. 261ff.Google Scholar
  19. 400.
    Die Werte für die einzelnen Dimensionen der Arbeitszufriedenheit lagen zwischen 0,8274 und 0,9380. Diese Werte stimmen weitgehend mit den von Neuberger/Allerbeck erhobenen Reliabilitätskoeffizienten überein, die Werte zwischen 0,81 und 0,91 aufweisen. Vgl. Neuberger, O., Allerbeck, M., Messung und Analyse von Arbeitszufriedenheit: Erfahrungen mit dem „Arbeitsbeschreibungsbogen (ABB)”, a.a.O., S. 74.Google Scholar
  20. 402.
    Vgl. hierzu sowie im folgenden Hildebrandt, L., Kausalanalytische Validierung in der Marketingforschung, a.a.O., S. 42ff.; Müller-Böling, D., Anforderungen an Tests zur Messung der Arbeitszufriedenheit für die Anwendung in der betrieblichen Praxis, a.a.O., S. 214ff.Google Scholar
  21. 403.
    Vgl. Siefke, A., Zufriedenheit mit Dienstleistungen: Ein phasenorientierter Ansatz zur Operationalisierung und Erklärung der Kundenzufriedenheit im Verkehrsdienstleistungsbereich auf empirischer Basis, a.a.O., S. 152 sowie die dort angegebene Literatur.Google Scholar
  22. 408.
    Vgl. Peter, P.J., Construct Validity: A Review of Basic Issues and Marketing Practices, in: JoMR; Vol. 18, May 1981, S. 131.Google Scholar
  23. 409.
    Vgl. Hildebrandt, L., Kausalanalytische Validierung in der Marketingforschung, a.a.O., S. 44.Google Scholar
  24. 410.
    Bagozzi, R., The Role of Measurement in Theory Construction and Hypothesis Testing: Toward a Holistic Model, in: Ferrell, O., Brown, S., Lamb, C. (Hrsg.), Conceptual and Theoretical Developments in Marketing, Chicago 1979, S. 15.Google Scholar
  25. 411.
    Vgl. Homburg, C., Giering, H., Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte, a.a.O., S. 7.Google Scholar
  26. 413.
    Stauss, B., Kundenzufriedenheit, Marketing ZFP, Jg. 21, H. 1, 1999, S. 14. STAUSS weist in diesem Zusammenhang darauf hin, daß diese methodisch korrekte Vorgehensweise mit einem Informationsverlust dahingehend verbunden ist, daß die Gewichte der klar definierten und interpretierbaren Einzelmerkmale nicht erfaßt werden können. Vgl. ebenda.Google Scholar
  27. 414.
    Vgl. zur Hauptkomponentenanalyse sowie weiteren Verfahren der Faktorenextraktion Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden, a.a.O., S. 222ff.Google Scholar
  28. 415.
    Vgl. ebenda, S. 229f. Die verwendeten Indikatorvariablen sind normalverteilt. Zur Überprüfung, ob die zugrunde liegende Korrelationsmatrix für die Anwendung der Faktorenanalyse geeignet ist, wurden der Bartlett-Test auf Spherizität sowie das KaiserMeyer-Olkin-Kriterium (KMK) herangezogen. Mit einem X2-Wert von 607,193 bei 91 Freiheitsgraden und einem Signifikanzniveau von 0,000 und einem KMO-Wert von 0,734 ist die Eignung der Korrelationsmatrix als „ziemlich gut” zu bezeichnen. Vgl. ebenda S. 204ff.Google Scholar
  29. 417.
    Die zur Durchführung einer multiplen Regressionsanalyse erforderliche Normalverteilung der Residuen der Variablen sowie das Nichtvorliegen von Heteroskedastizität wurden anhand der von SPSS zur Verfügung gestellten Histogramme bzw. Scatterplots verifiziert. Die Nichtexistenz von Autokorrelationen der Residuen wurde mit Hilfe des Durbin-Watson-Tests überprüft. Im vorliegenden Datensatz weist der entsprechende Wert von 1,987 darauf hin, daß keine Autokorrelationen der Residuen vorliegen. Vgl. Brosius, G., Brosius, F., SPSS Base System and Professional Statistics, Bonn, Albany 1995, S. 489. Aufgrund der faktoranalytisch gewonnenen Regressoren kann auf die Überprüfung der Multikollinearität verzichtet werden. Vgl. zu diesen Prämissen der multiplen Regressionsanalyse Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden, a.a.O., S. 30ff.Google Scholar
  30. 420.
    Dieses Untersuchungsergebnis stimmt mit den Erkenntnissen einer Studie von PRICE/ARNOULD/DEIBLER überein, die ermittelten, daß die Kundenzufriedenheit mit zunehmender lnteraktionsdauer ansteigt. Vgl. Price, L.L., Arnould, E.J., Deibler, S.L., Consumers’ emotional responses to service encounters, a.a.O., S. 46f.Google Scholar
  31. 421.
    Zu ähnlichen Ergebnissen kommen GOFF ET AL., die nachweisen, daß die Kundenzufriedenheit mit einem Automobilverkäufer zugleich zu einer Steigerung der Kundenzufriedenheit mit dem gekauften Automobil beiträgt. Vgl. Goff, B.G., Boles, J.S., Bellenger, D.N., Stojack, C., The Influence of Salesperson Selling Behavior on Customer Satisfaction with Products, in: JoR, Vol. 73, No. 2, 1997, S. 171ff.Google Scholar
  32. 422.
    Die Prüfung auf Verletzung der Prämissen der linearen Regressionsmodelle erfolgte für die Subpopulationen auch hier. Keine der Prämissen wurde im vorliegenden Fall verletzt. Vgl. hierzu die obigen Ausführungen sowie Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden, a.a.O., S. 31ff.Google Scholar
  33. 423.
    Vgl. Büker, B., Warenhausmanagement - Das Comeback eines Handelsklassikers, a.a.O., S. 14ff.Google Scholar
  34. 424.
    Dieselbe Kritik ist gegenüber der Wichtigkeitsmessung unterschiedlicher Zufriedenheitsdimensionen mit Hilfe der Conjoint-Analyse vorzutragen, die in jüngster Zeit zunehmend Beachtung findet. Vgl. Danaher, P.J., Using Conjoint Analysis to Determine the Relative Importance of Service Attributes Measured in Customer Satisfaction Surveys, in: JoR, Vol. 73, No. 2, 1997, S. 235ff.; Sebastian, K.-H. et al., Messung von Kundenzufriedenheit bei industriellen Dienstleistungen, in: Simon, H., Homburg, C. (Hrsg.), Kundenzufriedenheit. Konzepte - Methoden - Erfahrungen, 3. Aufl., Wiesbaden 1998, S. 395ff.; Stauss, B., Kundenzufriedenheit, a.a.O., S. 15.Google Scholar
  35. 426.
    Vgl. Stauss, B., Kundenzufriedenheit, a.a.O., S. 12.Google Scholar
  36. 433.
    Vgl. hierzu die Ausführungen in Kap. B 2.3 sowie Neuberger, O., Allerbeck, M., Messung und Analyse von Arbeitszufriedenheit: Erfahrungen mit dem „Arbeitsbeschreibungsbogen (ABB)”, a.a.O., S. 44ff.Google Scholar
  37. 436.
    Die verwendeten Globalzufriedenheitsurteile der Zufriedenheitsdimensionen sind normalverteilt. Zur Überprüfung, ob die zugrundeliegende Korrelationsmatrix für die Anwendung der Faktorenanalyse geeignet ist, wurden analog zur Faktorenanalyse bei der Kundenzufriedenheit der Bartlett-Test auf Spherizität sowie das Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium (KMK) herangezogen. Mit einem X2-Wert von 143,925 bei 21 Freiheitsgraden und einem Signifikanzniveau von 0,000 und einem KMO-Wert von 0,726 ist die Eignung der Korrelationsmatrix als „ziemlich gut” zu bezeichnen. Vgl. Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden, a.a.O., S. 204ff. Die Faktoren wurden mittels der Hauptkomponenten-analyse extrahiert und anschließend nach dem Varimax-Verfahren rotiert.Google Scholar
  38. 437.
    Für eine Diskussion des Kaiser-Kriteriums sowie weiterer Entscheidungsregeln hinsichtlich der Anzahl der im Rahmen von explorativen Faktorenanalysen zu extrahierenden Faktoren vgl. Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden, a.a.O., S. 226ff.Google Scholar
  39. 440.
    Die Konditionenindizes der berücksichtigten Zufriedenheitsdimensionen liegen zwischen 4,623 und 6,551. Werte zwischen 10 und 30 weisen auf mäßige Kollinearität hin, höhere Werte dieser Größe sind Indikatoren für deutliche Kollinearität. Vgl. Voß, W., Praktische Statistik mit SPSS, München, Wien 1997, S. 179. Neben der Multikollinearität wurde auch die Einhaltung der Prämissen der Normalverteilung der Residuen der Variablen sowie das Nichtvorliegen von Heteroskedastizität anhand der von SPSS zur Verfügung gestellten Histogramme bzw. Scatterplots verifiziert. Die Nichtexistenz von Autokorrelationen der Residuen wurde mit Hilfe des Durbin-Watson-Tests überprüft. Im vorliegenden Datensatz weist der entsprechende Wert von 1,489 darauf hin, daß keine Autokorrelationen der Residuen vorliegen. Vgl. Brosius, G., Brosius, F., SPSS Base System and Professional Statistics, a.a.O., S. 489.Google Scholar
  40. 441.
    Vgl. hierzu auch die Ausführungen in Kap. B 2.22.Google Scholar
  41. 442.
    Vgl. Neuberger, O., Allerbeck, M., Messung und Analyse von Arbeitszufriedenheit: Erfahrungen mit dem “Arbeitsbeschreibungsbogen (ABB)”, a.a.O., S. 86ff.Google Scholar
  42. 447.
    Die Konditionenindizes der berücksichtigten Zufriedenheitsdimensionen weisen Werte zwischen 4,61 und 8,65 aus und deuten auf eine geringe Kollinearität hin. Vgl. Voll, W., Praktische Statistik mit SPSS, München, Wien 1997, S. 179. Neben der Multikollinearität wurde auch die Einhaltung der Prämissen der Normalverteilung der Residuen der Variablen sowie das Nichtvorliegen von Heteroskedastizität anhand der von SPSS zur Verfügung gestellten Histogramme bzw. Scatterplots verifiziert. Die Nichtexistenz von Autokorrelationen der Residuen wurde mit Hilfe des Durbin-Watson-Tests überprüft. Im vorliegenden Datensatz weist der entsprechende Wert von 2,361 darauf hin, daß keine Autokorrelationen der Residuen vorliegen. Vgl. Brosius, G., Brosius, F., SPSS Base System and Professional Statistics, a.a.O., S. 489.Google Scholar
  43. 453.
    Vgl. Peccei, R., Rosenthal, P., The antecedents of employee commitment to customer service: evidence from a UK service context, a.a.O., S. 83.Google Scholar
  44. 454.
    Für eine Diskussion des sinnvollen Einsatzes solcher Selbsteinschätzungen von Mitarbeitern vgl. Spector, P.E., Using self-report questionnaires in OB research: a comment on the use of a controversial method, in: JoOB, Vol. 15, 1994, S. 385ff.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 1999

Authors and Affiliations

  • Thomas Schwetje
    • 1
  1. 1.MünsterDeutschland

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