Zusammenfassung
Ziel dieses Kapitels bildet die empirische Analyse des Phänomens Kundenbindung, wobei die Prüfung des Einflusses der theoretisch identifizierten Determinanten auf der Basis eines LISREL-Modells im Mittelpunkt steht.
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Referenzen
Der Fragebogen kann aus Gründen der Vertraulichkeit nicht vorgestellt werden.
Die von dem Hersteller ermittelte durchschnittliche Fahrzeughaltedauer seiner Kunden beträgt 4 Jahre.
Die Schichtung sollte gewährleisten, daß das Sample gleich viele Käufer von jedem der beiden berücksichtigten Fahrzeugtypen umfaßt. Eingesetzte Verfahren der Stichprobenziehung erläutern Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1994), S. 729 ff.
Der Fragebogen kann aus Gründen der Vertraulichkeit nicht vorgestellt werden.
Die Stichprobe wurde mit dem Programmpaket SPSS PC+ zerlegt. Vgl. Norusis (1992a), S. 95 f.
Für das Splitten einer Stichprobe im Rahmen des Einsatzes von LISREL-Modellen plädieren auch Baer (1994), S. 66, und Balderjahn (1986a), S. 154.
Als Fehler 1. Art bezeichnet man die Tatsache, daß die Nullhypothese fälschlicherweise zugunsten der Alternativhypothese verworfen wird. Vgl. Bortz (1993), S. 107.
Diese Vorgehensweise wird oftmals mit der Bezeichnung „known group validation“ belegt. Vgl. Müller, S. (1991), S. 21.
Das Verfahren der Kreuzvalidierung erläutern u. a. Balderjahn (1988), Cudeck/Browne (1983) und Homburg/Baumgartner (1995a), S. 173.
Vgl. Balderjahn (1986a), S. 155, und Tanaka (1981), S. 136.
Im Rahmen sozialwissenschaftlicher Untersuchungen gelten Daten, die auf der Basis von Ratingskalen mit mehr als drei Abstufungen erfaßt wurden, als intervallskaliert. Vgl. dazu Allerbeck (1978), S. 199 ff., Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 395, Bentler/Chou (1987), S. 88, Bortz (1993), S. 34 f., und Urban/Hauser (1993), S. 198.
Die Zwei-Gruppenlösung wurde gewählt, weil zwischen Kunden, die sich mit Abwanderungsgedanken tragen, und Wechslern oftmals nur graduelle Unterschiede bestehen, die sich nicht ohne weiteres identifizieren lassen. Die Zusammenfassung zur Gruppe der unsicheren Wiederkäufer und Wechsler erscheint zudem aus pragmatischen Gründen gerechtfertigt, weil bereits die Überlegung eines Kunden, den Anbieter zu wechseln, für den Hauslieferanten eine Gefahr darstellt.
Das Verfahren der Clusteranalyse beschreiben u.a. Hair et al. (1992), Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1994), S. 808 ff., Norusis (1992b), S. 95 ff., und Punj/Stewart (1983), S. 134 ff.
Den Unterschied zwischen partitionierenden und hierarchischen Varianten der Clusteranalyse erläutern Backhaus et al. (1994), S. 281 ff., Dillon/Goldstein (1984), S. 167 ff., und Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1994), S. 811 ff.
Die Quick Cluster-Prozedur verkörpert eine partitionierende Variante der Clusteranalyse, deren Einsatz sich insbesondere bei umfangreichen Datensätzen anbietet. Vgl. Norusis (1992b), S. 121 ff.
Diese Methode zur Prüfung der Reliabilität einer Clusterlösung empfehlen u.a. Backhaus et al. (1996), S. 312, und Bortz (1993), S. 540.
Bei gleicher Gruppengröße beträgt die Wahrscheinlichkeit, bereits bei zufälliger Zuordnung einen Treffer zu erzielen, 50 %. Bei ungleicher Clustergröße, wie im hier vorliegenden Fall, entspricht die Trefferquote für eine bestimmte Gruppe dem größenmäßigen Anteil des Clusters an der Gesamtzahl der Objekte. Vgl. dazu Backhaus et al. (1996), S. 116., und Hair et al. (1992), S. 105.
Vgl. zum Problem des Stichprobeneffektes auch Backhaus et al. (1996), S. 116, und Bortz (1993), S. 578.
Der F-Test bildet ein Verfahren zur Prüfung der statistischen Signifikanz von Mittelwertunterschieden. Vgl. dazu u. a. Backhaus et al. (1996), S. 25 ff. und S. 121., Hair et al. (1992), S. 45, Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1994), S. 791 ff., sowie Norusis (1992a), S. 240.
Wilks’ Lambda, im Englischen auch als U-statistic bekannt, setzt die Summe der quadrierten Abweichungen vom Mittelwert innerhalb einer Gruppe ins Verhältnis zur Summe der quadrierten Abweichungen insgesamt. Ein Wilks’ Lambda von 1 ergibt sich, wenn die beobachteten Gruppenmittelwerte gleich sind. Ein Wert nahe 0 besagt, daß innerhalb einer Gruppe nur geringe Abweichungen vom Mittel im Verhältnis zur Summe der gesamten Abweichungen vorliegen. Somit deuten hohe Ausprägungen des Gütemaßes darauf hin, daß sich die Gruppenmittelwerte hinsichtlich der betrachteten Variablen kaum unterscheiden. Vgl. Backhaus (1996), S. 118 ff., und Norusis (1992b), S. 5.
Auf dieses Problem weisen auch Hair et al. (1992), S. 100, hin.
Auf die Tatsache, daß signifikante Mittelwertunterschiede lediglich aus einem großen Stichprobenumfang resultieren können, weisen auch Backhaus et al. (1996), S. 121, und Hair et al. (1992), S. 100, hin.
Der bei der Diskriminanzanalyse gewählte Algorithmus beruht auf einer schrittweisen Selektion der Variablen nach dem Grundsatz der Minimierung von Wilks’ Lambda. Die Variable mit dem geringsten Wilks’ Lambda-Wert wird im Diskriminanzmodell zuerst berücksichtigt. Nachdem die erste Variable in das Modell aufgenommen wurde, lassen sich für die verbleibenden Größen erneut Werte für WilksLambda berechnen, die dann die Grundlage für die Auswahl der nächsten in das Modell aufzunehmenden Variablen bilden. Andere Algorithmen zur Ermittlung einer Diskriminanzfunktion basieren auf der Maximierung von Rao’s V oder der Mahalanobis-Distanz; vgl. dazu Norusis (1992b), S. 29 ff.
Auf die Tatsache, daß die Nichtverwerfbarkeit einer Nullhypothese noch keine Aussage über die prognostische Validität einer Ursache-Wirkungsbeziehung erlaubt, weist in einem anderen Zusammenhang auch Dichtl (1992b), S. 362, hin.
Vgl. dazu die Ausführungen in Kap. III, Abschn. 4.1.1.1.
Die Indikatoren entstammen Zufriedenheitsanalysen, die der betreffende Automobilhersteller hatte durchführen lassen, sowie explorativen Gesprächen mit Kunden, um sicherzustellen, daß die in den Augen der Betroffenen zentralen Leistungsmerkmale in die Analyse eingehen.
Vgl. Beeskow (1985), S. 217 ff., und Lingenfelder/Schneider (1991), S. 115 f.
Zu diesen zählen im allgemeinen die multiplikative sowie die additive Verknüpfung von Urteil und Bedeutungsgewicht. Vgl. u. a. Freter (1979), S. 163 ff., und Lingenfelder (1990), S. 131.
Vgl. Dichtl/Bauer/Finck (1978), S. 227, und Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1994), S. 723.
Diese Vorgehensweise wählen auch Finck/Beeskow/Müller (1979), S. 32, und Lingenfelder (1991), S. 137 ff.
Vgl. Deutsche Marketing Vereinigung /Postdienst (1994), S. 8.
Vgl. Fornell (1992), S. 13 f.
Vgl. National Quality Research Center (1994), S. 17.
Den Begriff eines theoretischen Konstrukts erläutern u. a. Bagozzi/Fornell (1982), S. 24 f., Kromrey (1986), S. 64 f., Mayntz/Holm/Hübner (1972), S. 43, Meffert (1992), S. 183, und Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1994), S. 689 ff.
Vgl. Bagozzi (1979), S. 16 ff., und (1994b), S. 331 ff., Bagozzi/Fornell (1982), S. 34 ff., Bollen/Lennox (1991), S. 305 ff., sowie Homburg (1995a), S. 64.
Vgl. Bagozzi (1994b), S. 331, und Homburg (1995), S. 64 f.
Vgl. Bollen (1989), S. 184 ff., Carmines/Zeller (1979), S. 11 ff., Kirk/Miller (1986), S. 13 ff., und Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1994), S. 721 ff.
Richtungweisende Arbeiten, die sich mit der Messung komplexer Konstrukte und der Problematik der Validierung beschäftigen, stammen von Churchill (1979), Gerbing/Anderson (1988), Peter (1979) und (1981).
Vgl. Gerbing/Anderson (1988), S. 187, Homburg (1995a), S. 67 und S. 80 ff., sowie Homburg/Giering (1996), S. 8.
Das Cronbachsche Alpha mißt die interne Konsistenz der Indikatoren eines Faktors. Die Größe verkörpert den Mittelwert aller Korrelationen, die sich ergeben, wenn die dem Faktor zugeordneten Indikatoren auf alle möglichen Arten in zwei Hälften geteilt und die Summen der Meßwerte der jeweils resultierenden Hälften miteinander korreliert werden. Die Berechnung von Cronbachs Alpha erläutern u.a. Norusis (1992b), S. 142, und Peter (1979), S. 8.
Vgl. Churchill (1979), S. 68, Gerbing/Anderson (1988), S. 190, Norusis (1992b), S. 142, und Nunnally (1978).
Vgl. Churchill (1979), S. 68, Cortina (1993), S. 101, Homburg (1995a), S. 81, und Nunnally (1967), S. 226.
Vgl. Nunnally (1967), S. 226, und Peter (1979), S. 15.
Vgl. Homburg (1995a), S. 81, und Nunnally (1978), S. 245.
Vgl. beispielsweise die Beiträge von Deshpande/Farley/Webster (1993), S. 30, und Jaworski/Kohli (1993), S. 65 ff., im Journal of Marketing und von Deshpande/Zaltman (1982), S. 20, im Journal of Marketing Research.
Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 8, und Peterson (1994), S. 384. Zur formalen Veranschaulichung dieses Zusammenhangs vgl. Peter (1979), S. 9.
Vgl. Cortina (1993), S. 101, Norusis (1992b), S. 142, und Peterson (1994), S. 389, der zudem darauf hinweist, daß zwischen der Stichprobengröße und der Ausprägungshöhe des Cronbachschen Alpha ein negativer Zusammenhang besteht.
VgL Norusis (1992b), S. 140 f.
1Vgl. auch Homburg (1995a), S. 81.
2Vgl. Gerbing/Anderson (1988), S. 188, und Nunnally (1978), S. 274.
3Vgl. Homburg (1995a), S. 86, und Homburg/Giering (1996), S. 8.
4Vgl. Anderson/Fornell (1994), S. 252.
Vgl. auch Gerbing/Anderson (1988), S. 187 ff., und Homburg (1995a), S. 79 ff.
Vgl. zur Vorgehensweise bei der „known group validation“ Müller, S. (1991), S. 218 ff.
Auf die Aufteilung des Sample aus der Automobilindustrie in zwei Teilstichproben wurde bereits in Abschn. 1.2. hingewiesen.
Die besondere Bedeutung der Anzahl von Indikatoren für die Beurteilung der Höhe von Cronbachs Alpha betonen u.a. Cortina (1993), S. 101, und Peterson (1994), S. 389.
Vgl. z.B. die Operationalisierung einiger theoretischer Konstrukte bei Balderjahn (1986), S. 158 ff., Burmann (1991), S. 254, Ettlie/Johnson (1994), S. 114, Fornell (1992), S. 11, Homburg (1995a), S. 141 und S. 164, Homburg/Baumgartner (1995a), S. 164, sowie Kujala/Johnson (1993), S. 256 f. Homburg/Baumgartner (1995b), S. 1104, stellen in einer Bestandsaufnahme zum Einsatz der Kausalanalyse in der Marketingforschung fest, daß das durchschnittliche Verhältnis der Zahl der Indikatoren zur Zahl der Faktoren bei LISREL-Anwendungen in der deutschen Marketingforschung 1,8 beträgt und in amerikanischen Untersuchungen einen Wert von 2,8 aufweist.
Diese Auffassung vertreten auch Anderson/Gerbing/Hunter (1987), S. 434 f., und Homburg (1995a), S. 97.
Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 388, weisen darauf hin, daß eine Operationalisierung auf der Basis reflektiver Indikatoren bei mehr als fünf Meßvariablen in der Mehrheit der Fälle zu unbefriedigenden Ergebnissen führt. Aus diesem Grund empfehlen sie in solchen Fällen die Reduktion der Indikatorzahl durch verschiedene Formen der Aggregation.
Die Werte der Korrelationen zwischen den jeweiligen Indizes und dem Globalurteil betragen für Modell 1 0,71 und für Modell 2 0,82.
Vgl. Homburg/Baumgartner (1995b), S. 1103. Zur Problematik des Verhältnisses der Zahl der Indikatoren zur Zahl der Faktoren äußern sich auch Fornell (1983), S. 446, Gerbing/Anderson (1985), S. 260, und Homburg (1991), S. 142.
Vgl. auch Homburg/Dobratz (1991), S. 219 ff., und Jöreskog/Sörbom (1993a), S. 115 ff.
Auf der Basis der Resultate bereits geschätzter Modelle offerieren die gängigen Computerprogramme in begrenztem Ausmaß univariate bzw. multivariate Modifikationsvorschläge in Form des Modification Index im Rahmen der LISREL-Prozedur und des Lagrange Multiplier Tests bei dem EQS-Verfahren.
Vgl. Browne/Cudeck (1993), S. 137.
Diesen Sachverhalt erläutern ausführlich Cliff (1983), S.118, und Homburg/Baumgartner (1995b), S. 1102.
Vgl. Homburg/Baumgartner (1995a), S. 103 f., und Tanaka (1993), S. 34.
Vgl. Homburg/Baumgartner (1995b), S. 1102.
Für eine übersichtlichere Darstellung und zur Vermeidung von Verwechslungen sind Modelle und Hypothesen, die auf der Basis der Daten aus der Automobilindustrie geprüft werden, mit dem Superskript Pkw versehen. Konzepte und Hypothesen, die in Abschn. 3. auf der Grundlage von Daten aus dem Pharmagroßhandel getestet werden, erhalten das Superskript Ph. Eine Übersicht über die Bedeutung der verwendeten Symbole liefert Abb. 1* (Anhang).
Vgl. Kap. III, Abschn. 5.3.2., Exkurs.
Die Generierung von „parsimonious models“ wird von Vertretern der Wissenschaftstheorie seit dem 14. Jahrhundert gefordert und nimmt eine hohen Stellenwert im Rahmen wissenschaftstheoretischer Abhandlungen ein. Ein Wissenschaftler sollte nicht nur danach streben, die Realität zu erklären und Prognosen abzuleiten, sondern gleichzeitig auch darauf bedacht sein, dies in einer möglichst effizienten Weise zu leisten. Von zwei Hypothesensystemen, die sich im Hinblick auf andere Gütemerkmale nicht unterscheiden, gilt es somit, dem sparsamer modellierten den Vorzug zu gewähren. Vgl. dazu u. a. Lambert/Brittan (1970), S. 69 ff., und Quine (1960), S. 242. Bentler/Mooijaart (1989) und Faulbaum/Bentler (1994), S. 229 f., sehen in der Einfachheit der Modellierung ein wichtiges Kriterium für die Evaluation Linearer Strukturgleichungsmodelle. Einen ähnlichen Standpunkt nehmen auch Mulaik et al. (1989), 434 ff., ein.
Vgl. Homburg/Baumgartner (1995a), S.166.
Darauf weist auch Tanaka (1993), S. 34, hin.
Auf Variante ASPkw greifen wir zurück, weil die Version A6Pkw aus den genannten Gründen nicht weiter betrachtet wird.
Variante A5Pkw dient wiederum als Ausgangspunkt für die Generierung weiterer Modellversionen, weil die Varianten A6Pkw, A7Pkw und A8Pkw aufgrund des Bestrebens, „sparsam“ angelegte Konzepte zu entwickeln, verworfen wurden.
Vgl. dazu Kap. III, Abschn. 5.3.2., Exkurs.
Vgl. Kap. III, Abschn. 5.3.2., Exkurs, sowie Homburg /Dobratz (1991), S. 219 ff., und Jöreskog/Sörbom (1993b), S. 26.
Vgl. Anderson/Gerbing (1988), S. 418 ff., und Bollen (1989), S. 292.
Die Methode der Kreuzvalidierung erläutern u. a. Bagozzi/Yi (1988), S. 83 f., Balderjahn (1988), S. 67 ff., Bollen (1989), S. 278, Browne/Cudeck (1989), S. 445 ff., und (1993), S. 147 ff., Cudeck/Browne (1983), S. 151 ff., sowie Homburg (1991).
Daß im Rahmen der Anwendung des LISREL-Verfahrens im Marketing konkurrierende Varianten viel zu wenig geprüft werden, bemängeln Homburg/Baumgartner (1995b), S. 1102.
Bei dieser Lösung, die im Rahmen der LISREL-Prozedur als „completely standardized solution“ bezeichnet wird, sind alle Variablen auf eine Standardabweichung von 1 normiert. Vgl. Jöreskog/Sörbom (1993b), S. 29.
Vgl. Backhaus et al. (1996), S. 391.
Vgl. Backhaus et al. (1996), S. 391 ff.
Darauf wurde in Kap. III, Abschn. 2 und Abschn. 4, bereits hingewiesen.
Vgl. Kap. III, Abschn. 4.1.
Ph steht für den betreffenden Pharmagroßhändler.
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Peter, S.I. (1999). Kundenbindung als empirisches Problem. In: Kundenbindung als Marketingziel. Neue betriebswirtschaftliche Forschung, vol 223. Gabler Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-01083-8_4
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Publisher Name: Gabler Verlag, Wiesbaden
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