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Nutzenorientierte Marktsegmentierung im Verkehrsdienstleistungsbereich

Ein integrativer Ansatz zum Zielgruppenmarketing
  • Jesko Perrey
Chapter

Zusammenfassung

Der vielzitierte „Marsch in die Dienstleistungsgesellschaft“1 ist auf zahlreiche Ursachen zurückzuführen. Gesellschaftliche und demographische Veränderungen wie verkürzte Arbeitszeiten oder eine steigende Lebenserwartung der Bevölkerung stellen dabei die zentralen Triebfedern für die dynamische Zunahme der Dienstleistungsnachfrage dar.2 Diese Entwicklungen lassen sich auch als Begründung für die steigende Nachfrage nach Verkehrsdienstleistungen in den westlichen Industriestaaten heranziehen. Ferner sind in diesem spezifischen Kontext die zunehmende Globalisierung der Märkte sowie die Integrationsentwicklung in Europa einhergehend mit einem wachsenden Freizeit- und Mobilitätsbedürfnis der Bevölkerung zu nennen, die zu einer „Ent-Lokalisierung“ von geschäftlichen und privaten Interaktionen führen.3 Die zentrale geographische Lage in Europa verstärkt diese Tendenzen in Deutschland zusätzlich durch die Bedeutung als Transitland.

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Literatur

  1. l.
    Vgl. Fourastié, J., Die große Hoffnung des Zwanzigsten Jahrhunderts, Köln 1954, S. 133 ff.Google Scholar
  2. 2.
    Zu einer ausführlichen Diskussion der vielschichtigen Ursachen für die Zunahme der Dienst‑ leistungsnachfrage vgl. stellvertretend Meffert, H., Bruhn, M., Dienstleistungsmarketing: Grundlagen, Konzepte, Methoden; mit Fallbeispielen, 2. Aufl., Wiesbaden 1997, S. 7 ff.Google Scholar
  3. 3.
    Vgl. Litzenroth, H., Dem Verbraucher auf der Spur. Quantitative und qualitative Konsumtrends, in: Jahrbuch der Absatz-und Verbrauchsforschung, 41. Jg., Heft 3, 1995, S. 242.Google Scholar
  4. 4.
    Als intramodaler Wettbewerb wird dabei der Wettbewerb auf Verkehrsträgerebene (Bahn, Flugzeug, Pkw) bezeichnet, während mit der intermodalen Betrachtungsebene eine verkehrsträgerübergreifende Perspektive eingenommen wird.Google Scholar
  5. 5.
    Vgl. Klein, H., Qualitätsmanagement der Deutschen Lufthansa AG, in: Bruhn, M., Stauss, B. (Hrsg.), Dienstleistungsqualität: Konzepte, Methoden, Erfahrungen, 2. Aufl., Wiesbaden 1995, S. 479.Google Scholar
  6. 6.
    Vgl. Laaser, C.-F., Die Bahnstrukturreform: Richtige Weichenstellung oder Fahrt aufs Abstellgleis?, Kieler Diskussionsbeiträge Nr. 239, Kiel 1994, S. 4.Google Scholar
  7. 7.
    Vgl. Burmann, C., Touristik-Marketing, in: Meffert, H. (Hrsg.), Lexikon der aktuellen Marketingbegriffe, Wien 1994, S. 236.Google Scholar
  8. 8.
    Vgl. zu einer ausführlichen Diskussion der Determinanten der Verkehrsmittelwahl stellvertretend Bam‑berg S., Zeit und Geld: Empirische Verhaltenserklärung mittels Restriktionen am Beispiel der Verkehrsmittelwahl, in: ZUMA-Nachrichten, 38. Jg., 20. Mai 1996.Google Scholar
  9. 9.
    Vgl. Siefke, A., Zufriedenheit mit Dienstleistungen — Ein phasenorientierter Ansatz zur Operationalisie‑rung und Erklärung der Kundenzufriedenheit im Verkehrsbereich auf empirischer Basis, Frankfurt am Main u. a. 1998, S. 52.Google Scholar
  10. 10.
    Überdies werden häufig auch die wachsende Kaufkraft der Nachfrager und der damit verbundene Wunsch nach der Suche des „Neuen“ bzw. der „Abwechslung” (Variety Seeking“) sowie die fortschreitende Verbreitung neuartiger Informations-und Kommunikationstechnologien als Ursachen für die zunehmende Heterogenität der Nachfrage angefihrt. Vgl. beispielhaft Bänsch, A., Variety Seeking: Marketingfolgerungen aus Überlegungen und Untersuchungen zum Abwechslungsbedürfnis von Konsumenten, in: Jahrbuch der Absatz-und Verbrauchsforschung, 41. Jg., Heft 4, 1995, S. 342 ff.Google Scholar
  11. 11.
    Der begriffliche Ursprung der Segmentierung entstammt aus dem Lateinischen, Secare = Aufteilen/-Zerschneiden.Google Scholar
  12. 12.
    Diese Informationsseite der Marktsegmentierung wird oftmals auch als Marktsegmentierung im engeren Sinne bzw. Marktsegmentierung als Marktforschungsmethode bezeichnet und umfaßte lange Zeit den Schwerpunkt forscherischer Aktivitäten. Vgl. Bauer, E., Markt-Segmentierung als Marketing-Strategie, Berlin 1976, S. 63 ff.; Frank, R.E., Massy, W.F., Wind, Y., Market Segmentation, Englewood Cliffs, N.J. 1972, S. 11 ff.Google Scholar
  13. 13.
    Vgl. Meffert, H., Marketing. Grundlagen marktorientierter Untemehmensfdhrung, 8. Aufl., Wiesbaden 1998, S. 174. Letztlich wird diese Sichtweise auch den Gedanken von W.R. Smith gerecht, der in seinem vielzitierten Beitrag zur Marktsegmentierung den expliziten Strategiebezug hervorhob. Vgl. Smith, W.R., Product Differentiation and Market Segmentation as Alternative Marketing Strategies, in: Journal of Marketing, Vol. 21, July 1956, S. 4 ff.Google Scholar
  14. 14.
    Vgl. z. B. Myers, J.H., Segmentation and Positioning for Strategic Marketing Decisions, Chicago, Ill. 1996, S. 16; Wind, Y., Issues and Advances in Segmentation Research, in: Journal of Marketing Research, Vol. 15, August 1978, S. 317.Google Scholar
  15. 15.
    Vgl. Kotler, P., Marketing-Management, 4. Aufl., Stuttgart 1982, S. 202.Google Scholar
  16. 16.
    Vgl. Weinstein, A., Market Segmentation. Using Demograhics, Psychographics and Other Niche Marketing Techniques to Predict and Model Customer Behavior, 2. Aufl., Chicago, Ill. 1994, S. 2.Google Scholar
  17. 17.
    Kirchgeorg Rührt dies auf den nach wie vor vielfach praktizierten Irrweg von der Marketing-Philosophie zur Marketing-Technokratie zurtick. Vgl. Kirchgeorg, M., Zielgruppenmarketing, in: Thexis, Fachzeitschrift für Marketing, 12. Jg., Heft 3, 1995, S. 20.Google Scholar
  18. 18.
    Vgl. Botschen, G., Mtihlbacher, H., Zielgruppenprogramm — Zielgruppenorientierung durch Nutzensegmentierung, in: Meyer, A. (Hrsg.), Handbuch Dienstleistungs-Marketing, Stuttgart 1998, S. 684.Google Scholar
  19. 19.
    Vgl. etwa Kaspar, C., Management der Verkehrsunternehmen, München u. a. 1998, S. 103 f.; Bretthauer, I., Deutsche Bahn AG: Marketing im Personenfernverkehr, in: Meyer, A. (Hrsg.), Handbuch Dienstleistungs-Marketing, Stuttgart 1998, S. 1558. Zu einer ausführlichen Diskussion der verschiedenen Segmentierungskriterien und deren Übertragung auf den Verkehrsdienstleistungsbereich vgl. Perrey, J., Nutzenorientierte Marktsegmentierung. Ein integrativer Ansatz zum Zielgruppenmarketing im Verkehrsdienstleistungsbereich, Wiesbaden 1998, S. 25 ff.Google Scholar
  20. 20.
    Vgl. Mühlbacher, H., Botschen, G., Benefit-Segmentierung von Dienstleistungsmärkten, in: Marketing Zeitschrift fur Forschung und Praxis, 12. Jg., Heft 3, 1990, S. 160.Google Scholar
  21. 21.
    Vgl. Sampson, P., People are People the World over: The Case for psychological Market Segmentation, in: Market and Research Today, Vol. 3, November 1992, S. 236.Google Scholar
  22. 22.
    Yankelovich, D., New Criteria for Market Segmentation, in: Harvard Business Review, Vol. 42, March/April 1964, S. 83 ff.Google Scholar
  23. 23.
    Haley, R.I., Benefit Segmentation: A Decision-Oriented Research Tool, in: Journal of Marketing, Vol. 32, July 1968, S. 30 ff.; Haley, R.I., Beyond Benefit Segmentation, in: Journal of Advertising Research, Vol. 11, No. 4, August 1971, S. 3 ff.Google Scholar
  24. 24.
    Vgl. Aust, E., Simultane Conjointanalyse, Benefitsegmentierung, Produktlinien-und Preisgestaltung, Frankfurt am Main 1996, S. 32 f.; Gutsche, J., Produktpräferenzanalyse. Ein modelltheoretisches und methodisches Konzept zur Marktsimulation mittels Präferenzerfassungsmodellen, Berlin 1995, S. 227.Google Scholar
  25. 25.
    Zu einer detaillierten Übersicht der Vielzahl an Anwendungen nutzenorientierter Segmentierungskonzepte vgl. stellvertretend Perrey, J., Nutzenorientierte Marktsegmentierung. Ein integrativer Ansatz zum Zielgruppenmarketing im Verkehrsdienstleistungsbereich, a.a.O., S. 6.Google Scholar
  26. 26.
    Vgl. dazu ebenda, S. 6 f.Google Scholar
  27. 27.
    Vgl. Haley, R.I., Benefit Segmentation: A Decision-Oriented Research Tool, in: Journal of Marketing, Vol. 32, July 1968, S. 31. Zu einer segmentierungsspezifischen Diskussion des Nutzenbegriffs vgl. Perrey, J., Nutzenorientierte Marktsegmentierung. Ein integrativer Ansatz zum Zielgruppenmarketing im Verkehrsdienstleistungsbereich, a.a.O., S. 12 ff.Google Scholar
  28. 28.
    Vgl. Bóhier, H., Methoden und Modelle der Marktsegmentierung, Stuttgart 1977, S. 103.Google Scholar
  29. 29.
    Vgl. Meffert, H., Perrey, J., Nutzenorientierte Marktsegmentierung im Verkehrsdienstleistungsbereich — theoretische Grundlagen und empirische Erkenntnisse am Beispiel des Schienenpersonenverkehrs, in: Tourismus Journal, I. Jg., Heft 1, 1997, S. 17.Google Scholar
  30. 30.
    Vgl. Meffert, H., Marketing. Grundlagen marktorientierter Unternehmensführung, a.a.O., S. 178 f.; Backhaus, K., Industriegütermarketing, 5. Aufl., München 1997, S. 184; Kotler, P., Bliemel, F., Marketing-Management. Analyse, Planung, Umsetzung und Steuerung, B. Aufl., Stuttgart 1995, S. 446; Freter, H., Marktsegmentierung, Stuttgart u. a. 1983, S. 45 ff.Google Scholar
  31. 31.
    Um die Ergebnisse der Markterfassung in geeigneter Weise in eine zielgruppenspezifische Marktbearbeitung zu überführen, stellt die Kaufverhaltensrelevanz damit strenggenommen eine K.O.-Anforderung dar.Google Scholar
  32. 32.
    In der Literatur wird in diesem Zusammenhang häufig die Anforderung der „Wirtschaftlichkeit“ verwendet. Vgl. Freter, H., Marktsegmentierung, a.a.O., S. 58. Eine Wirtschaftlichkeitsanalyse würde allerdings grundsätzlich einen vollständigen Vergleich von Kosten und Nutzen einer Segmentierung beinhalten, welcher keinesfalls ohne eine Betrachtung der übrigen Anforderungen durchgeführt werden könnte.Google Scholar
  33. 33.
    Vgl. Meffert, H., Perrey, J., Nutzensegmentienmg im Verkehrsdienstleistungsbereich — theoretische Grundlagen und empirische Erkenntnisse am Beispiel des Schienenpersonenverkehrs, a.a.O., S. 21. Unter Skalierungsform wird dabei das Herstellen einer Skala mit Hilfe von empirischen Meßgößen verstanden. Vgl. Kroeber-Riel, W., Weinberg, P., Konsumentenverhalten, a.a.O., S. 194.Google Scholar
  34. 34.
    Vgl. Gutsche, J., Produktpräferenzanalyse. Ein modelltheoretisches und methodisches Konzept zur Marktsimulation mittels Präferenzerfassungsmodellen, a.a.O., S. 75.Google Scholar
  35. 35.
    Vgl. Hahn, C., Conjoint-und Discrete Choice-Analyse als Verfahren zur Abbildung von Präferenzstrukturen und Produktauswahlentscheidungen. Ein theoretischer und computergestützter empirischer Vergleich, Münster 1997, S. 35 ff.Google Scholar
  36. 36.
    Vgl. Robinson, P.J., Wind, Y., Multinational Trade-off Segmentation, in: Wind, Y., Greenberg, M.G. (Hrsg.), Moving Ahead with Attitude Research, Chicago, Ill. 1977, S. 50 ff.Google Scholar
  37. 37.
    So identifizierte Laakmann in einer auf Grundlage der dekompositionellen Erfassungsweise durchgeführten Nutzensegmentienmg im Flugdienstleistungsbereich für Privatreisende ein 67 % der Befragten umfassendes Segment „preissensibler Commodity-Flieger“. Auch für Geschäftsreisende wies dieses Segment immerhin noch eine Größe von 41 % der Grundgesamtheit auf. Vgl. Laakmann, K., Value-Added Services als Profilierungsinstrument im Wettbewerb: Analyse, Generierung und Bewertung, a.a.O., S. 223 ff.Google Scholar
  38. 38.
    Vgl. Stegmüller, B., Internationale Marktsegmentierung als Grundlage fir intemationale Marketing-Konzeptionen, Bergisch-Gladbach, KSIn 1995, S. 306 ff.Google Scholar
  39. 39.
    Vgl. Pas, E.I., Huber, J.C., Market Segmentation Analysis of Potential Inter-City rail travelers, in: Transportation, Vol. 19, No. 2, 1992, S. 177 ff. Auch hier wurde die dekompositionelle Skalierungsform eingesetzt.Google Scholar
  40. 40.
    Das im folgenden skizzierte Problemfeld tritt insofern oftmals nur indirekt auf, da diesbezügliche Informationen in der Mehrzahl der Anwendungen nicht oder nur ansatzweise aufgeführt werden, um damit die Aussagekraft der Segmentierungsergebnisse nicht grundsätzlich in Frage zu stellen.Google Scholar
  41. 41.
    Vgl. Moriarty, R.T., Reibstein, D.J., Benefit Segmentation in Industrial Markets, in: Journal of Business Research, Vol. 14, 1986, S. 465; Kirchgeorg, M., Zielgruppenmarketing, a.a.O., S. 22.Google Scholar
  42. 42.
    So ermittelte Laakmann sowohl für Geschäftsreisende als auch für Privatreisende jeweils drei strukturgleiche Nutzensegmente, die sich lediglich hinsichtlich ihrer Segmentgröße etwas voneinander unterschieden. Damit konnte auf Basis dieses reisedemographischen Merkmals lediglich ansatzweise auf Verhaltensunterschiede geschlossen werden. Vgl. Laakmann, K., Value-Added Services als Profilierungsinstrument im Wettbewerb: Analyse, Generierung und Bewertung, a.a.O., S. 223 ff. Auch die Soziodemographie der von Pas/Huber im Schienenpersonenverkehr ermittelten Nutzensegmente deutet lediglich auf geringfügige Segmentunterschiede hin. Vgl. Pas, E.I., Huber, J.C., Market Segmentation Analysis of Potential Inter-City rail travelers, a.a.O., S. 190 f.Google Scholar
  43. 43.
    Bonoma, T.V., Shapiro, B.P., Evaluating Market Segmentation Approaches, in: Industrial Marketing Management, Vol. 13, 1984, S. 259.Google Scholar
  44. 44.
    Vgl. ebenda, S. 259.Google Scholar
  45. 45.
    Hinsichtlich der Verwendung der kompositionellen oder dekompositionellen Methode zur Erfassung der Nutzenerwartungen unterscheiden sich die Kosten der Datenerhebung geringfügig. So beruht der ErhebungsprozeB sowie die Datenauswertung auf einem aufwendigeren Vorgehen und ist demzufolge — trotz der weitestgehend standardisierten Auswertungs-und Erhebungstechniken — mit etwas höheren Kosten verbunden.Google Scholar
  46. 46.
    Vgl. Calantone, R.J., Sawyer, A.G., The Stability of Benefit Segments, in: Journal of Marketing Research, Vol. 15, August 1978, S. 395 ff.Google Scholar
  47. 47.
    Haley, R.I., Benefit Segmentation: A Decision-Oriented Research Tool, a.a.O., S. 31.Google Scholar
  48. 48.
    Vgl. Meffert, H., Marketingforschung und Käuferverhalten, Wiesbaden 1992, S. 183.Google Scholar
  49. 49.
    Homburg, Ch., Giering, A., Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte. Ein Leitfaden fir die Marketingforschung, in: Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis, 18. Jg., Heft 1, 1996, S. 5.Google Scholar
  50. 50.
    So werden im Rahmen von empirischen Untersuchungen zum Kauf-und Auswahlverhalten oftmals mehrere Hundert entscheidungsrelevante Merkmale gesammelt. Vgl. Griffin, A., Hauser, J.R. The Voice of the Customer, in: Marketing Science, Vol. 12, No. 1, Winter 1993, S. 14.Google Scholar
  51. 51.
    Zu derartigen Techniken wie etwa dem Laddering-Verfahren vgl. Perrey, J., Nutzenorientierte Marktsegmentierung. Ein integrativer Ansatz zum Zielgruppenmarketing im Verkehrsdienstleistungsbereich, a.a.O., S. 57 ff.Google Scholar
  52. 52.
    Hierzu kann beispielsweise eine Beurteilung der Merkmalswichtigkeiten auf Rating-Skalen erfolgen. Damit ist indes bereits implizit der Übergang zur Messung der Nutzenerwartungen angesprochen, da eine solche Wichtigkeitseinschätzung einzelner Merkmale letztlich der traditionellen kompositionellen MeBweise entspricht.Google Scholar
  53. 53.
    So wurde allein die Zahl der jährlich in den USA durchgeführten kommerziellen Anwendungen dieses Verfahrens bereits in 1989 auf ca. 2000 geschätzt. Vgl. Wittink, D.R., Cattin, P., Commercial Use of Conjoint Analysis: An Update, in: Journal of Marketing, Vol. 53, July 1989, S. 91 ff.Google Scholar
  54. 54.
    Insgesamt zeigten repräsentative Befragungen von Wittink et al. auf, daß ca. jede dritte kommerzielle Anwendung der Conjoint-Analyse zum Zwecke einer Marktsegmentierung vorgenommen wird. Vgl. Wittink , D.R., Vriens, M., Burhenne, W., Commercial Use of Conjoint Analysis in Europe: Results and Critical Reflections, in: International Journal of Research in Marketing, Vol. 11, No. 1, 1994, S. 44.Google Scholar
  55. 55.
    Vgl. Luce, RD., Tuckey, J.W., Simultaneous Conjoint Measurement: A New Type of Fundamental Measurement, in: Journal of Mathematical Psychology, Vol. 1, 1964, S. 1 ff.Google Scholar
  56. 56.
    Vgl. Green, P.E., Rao, V.R., Conjoint Measurement for Quantifying Judgmental Data, in: Journal of Marketing Research, Vol. 12, August 1971, S. 355 ff.Google Scholar
  57. 57.
    Vgl. Perrey, J., Erhebungsdesign-Effekte bei der Conjoint-Analyse, in: Marketing Zeitschrift fiir Forschung und Praxis, 18. Jg., Heft 2, 1996, S. 105.Google Scholar
  58. 58.
    Die Conjoint-Analyse stellt hohe Ansprüche an das Verfahrens-Know-how des Anwenders. Bis zur letztendlichen Ermittlung der Teilnutzenwerte müssen bei der Anwendung einer Conjoint-Analyse zahlreiche Untersuchungsschritte durchlaufen werden, deren Ausgestaltung die resultierenden Schätzwerte in entscheidender Weise beeinflussen kann. Zur ausfihrlichen Diskussion des (segmentierungsspezifischen) Ablaufs der Conjoint-Analyse vgl. stellvertretend Green, P.E., Srinivasan, V., Conjoint Analysis in Consumer Research: Issues and Outlook, in: Journal of Consumer Research, Vol. 5, September 1978, S. 105 ff.; Perrey, J., Nutzenorientierte Marktsegmentierung. Ein integrativer Ansatz zum Zielgruppenmarketing im Verkehrsdienstleistungsbereich, a.a.O., S. 64 ff.Google Scholar
  59. 59.
    Vgl. Schweikl, H., Computergestützte Präferenzanalyse mit individuell wichtigen Produktmerkmalen, Berlin 1985, S. 42.Google Scholar
  60. 60.
    Vgl. Gutsche, J., Produktpräferenzanalyse. Ein modelltheoretisches und methodisches Konzept zur Marktsimulation mittels Präferenzerfassungsmodellen, a.a.O., S. 175 ff.Google Scholar
  61. 61.
    Im Rahmen der Profilmethode werden den Auskunftspersonen Stimuli vorgelegt, die sich aus einer Kombination jeweils einer Attributausprägung über alle in die Untersuchung einbezogenen Merkmale zusammensetzen. Bei einem vollständigen Design impliziert ein derartiges Vorgehen einen mit zunehmender Merkmalsanzahl exponentiell steigenden Bewertungsaufwand. So entstehen bei einer Untersuchung von 5 Merkmalen mit jeweils 3 Ausprägungen bereits 243 Beurteilungsobjekte. Anstelle der wenig probaten Alternative ein — alle Attributekombinationen umfassendes — vollständiges Design einzusetzen, wird in Conjoint-Anwendungen somit zumeist auf ein sog. reduziertes Design zurückgegriffen, welches lediglich eine Teilmenge aus der Gesamtheit aller möglichen Stimuli umfaßt.Google Scholar
  62. 62.
    Vgl. Weiber, R., Rosendahl, T., Anwendungsprobleme der Conjoint-Analyse: Die Eignung conjointanalytischer Untersuchungsansätze zur Abbildung realer Entscheidungsprozesse, in: Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis, 19. Jg., Heft 2, 1997, S. 115.; Myers, J.H., Segmentation and Positioning for Strategic Marketing Decisions, a.a.O., S. 56.Google Scholar
  63. 63.
    Vgl. für einen detaillierten Überblick über die Derivate der Conjoint-Analyse Weiber, R., Rosendahl, T., Anwendungsprobleme der Conjoint-Analyse: Die Eignung conjointanalytischer Untersuchungsansätze zur Abbildung realer Entscheidungsprozesse, a.a.O., S. 109.Google Scholar
  64. 64.
    Vgl. Gutsche, J., Produktpräferenzanalyse. Ein modelltheoretisches und methodisches Konzept zur Marktsimulation mittels Präferenzerfassungsmodellen, a.a.O., S. 95.Google Scholar
  65. 65.
    Vgl. Baier, D., Säuerlich, F., Kundenschätzung mittels individueller Hybrid-Conjointanalyse in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 49. Jg., Heft 11, 1997, S. 953.Google Scholar
  66. 66.
    Vgl. dazu ausführlich Perrey, J., Nutzenorientierte Marktsegmentierung. Ein integrativer Ansatz zum Zielgruppenmarketing im Verkehrsdienstleistungsbereich, a.a.O., S. 78 ff.Google Scholar
  67. 67.
    Vgl. Carroll, J.D., Green, P.E., Psychometric Methods in Marketing Research: Part 1, Conjoint Analysis, in: Journal of Marketing Research, Vol. 32, November 1995, S. 386 ff.; Green, P.E., Srinivasan, V., Conjoint Analysis in Marketing: New Developments with Implications for Research and Practice, in: Journal of Marketing, Vol. 54, October 1990, S. 8 ff.Google Scholar
  68. 68.
    Vgl. Louviere, J.J., Hierarchical Information Integration: A new Method for the Design and Analysis of Complex Multiattribute Judgement Problems, in: Advances in Consumer Research, Vol. 11, 1984, S. 148 ff.Google Scholar
  69. 69.
    Vgl. etwa Louviere, J.J., Gaeth, G.J., Decomposing the Determinants of Retail Facility Choice Using the Method of Hierarchical Information Integration: A Supermarket Illustration, in: Journal of Retailing, Vol. 63, No. 1, 1987, S. 25 ff.; Louviere, J.J., Timmermans, H.J.P., Hierarchical Information Integration Applied to Residential Choice Behavior, in: Geographical Analysis, Vol. 22, No. 2, 1990, S. 127 ff.Google Scholar
  70. 70.
    Vgl. Oppewal, H., Louviere, J.J., Timmermans, H.J.P., Modeling Hierarchical Conjoint Process with Integrated Choice Experiments, in: Journal of Marketing Research, Vol. 31, February 1994, S. 93.Google Scholar
  71. 71.
    Vgl. Reiners, W., Multiattributive Prâferenzstrukturmodellierung durch die Conjoint-Analyse. Diskussion der Verfahrensmöglichkeiten und Optimierung von Paarvergleichsaufgaben bei der adaptiven Conjoint-Analyse, Münster 1996, S. 109.Google Scholar
  72. 72.
    Zur Diskussion der hierzu erforderlichen Bewertungs-und Verknüpfungsregeln vgl. Perrey, J., Nutzenorientierte Marktsegmentierung. Ein integrativer Ansatz zum Zielgruppenmarketing im Verkehrsdienstleistungsbereich, a.a.O., S. 101 ff.Google Scholar
  73. 73.
    Zur Sicherstellung einer eindeutigen, nachfrageriibergreifenden Wahrnehmung dieser Nutzendimensionen ist den Probanden zusätzlich zu den Untersuchungsstimuli ein Erläuterungsbogen vorzulegen, in welchem die von den Ausprägungen der Metakriterien repräsentierten Detailmerkmale explizit dargestellt und erläutert werden. Auf diese Weise läßt sich die unterstellte hierarchische Entscheidungsstruktur bereits a-priori implizit darlegen.Google Scholar
  74. 74.
    Dabei impliziert die Aufteilung der Auskunftspersonen in N Gruppen eine Vergrößerung der Stichprobe um das N-fache der üblicherweise im Rahmen von Conjoint-Studien heranzuziehenden Stichprobengröße. Dieser wird von Hahn mit 100 Probanden beziffert. Vgl. Hahn, C., Conjoint-und Discrete Choice-Analyse als Verfahren zur Abbildung von Präferenzstnilchuen und Produktauswahlentscheidungen. Ein theoretischer und computergestutzter empirischer Vergleich, a.a.O., S. 136.Google Scholar
  75. 75.
    Zum segmentierungsspezifischen Einsatz der Clusteranalyse vgl. stellvertretend Green, P.E., Krieger, A.M., Alternative Approaches to Cluster-Based Market Segmentation, in: Journal of Market Research Society, Vol. 37, No. 3, 1995, S. 221 ff.Google Scholar
  76. 76.
    Vgl. Kols, P., Bedarfsorientierte Marktsegmentierung auf Produktivgütermärkten, Frankfurt am Main 1986, S. 53; Moriarty, R.T., Reibstein, D.J., Benefit Segmentation in Industrial Markets, a.a.O., S. 465.Google Scholar
  77. 77.
    Berrigan, J., Finkbeiner, C., Segmentation Marketing: New Methods for Capturing Business Markets, New York 1992, S. 45.Google Scholar
  78. 78.
    Durch die Integration werden somit die bearbeitungsspezifischen Anforderungen an die Marktsegmentierung konzeptinduziert verknüpft, so daß aus ihrem Zusammenwirken ein „synergetischer“ Wert entsteht. Im Sinne des Integrationspostulats gilt dabei: „Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile”. Meffert, H., Der Integrationsgedanke in der Betriebswirtschaftslehre — Leitbild für die Handelshochschule Leipzig (HHL), in: Meffert, H., Gisholt, O. (Hrsg.), Managementperspektiven und Managementausbildung, Leipzig 1997, S.4.Google Scholar
  79. 79.
    Freter beschreibt die Zugänglichkeitsanforderung dabei wie folgt: „Die Segmentierungsmerkmale sollen zu Segmenten ftihren, die insbes. über Kommunikation-und Distributionskanäle erreicht werden können.“ Freter, H., Marktsegmentierung im Dienstleistungsbereich, in: Meffert, H., Bruhn, M. (Hrsg.), Handbuch Dienstleistungsmanagement, Wiesbaden 1998, S. 238.Google Scholar
  80. 80.
    Vgl. Meffert, H., Der Integrationsgedanke in der Betriebswirtschaftslehre — Leitbild fir die Handelshochschule Leipzig (HI-IL), a.a.O., S. 12.Google Scholar
  81. 81.
    Dennoch wird dem Reiseanlaß zuweilen eine unmittelbare Verhaltensrelevanz im Sinne einer zentralen Determinante der Präferenzbildung zugesprochen. Vgl. Wagner, W., Personenverkehr der Deutschen Bundesbahn, Hannover 1991, S. 82. Der Reiseanlaß erscheint allerdings aus verschiedenen Gründen kein geeigneter Indikator für das Auswahlverhalten der Nachfrager darzustellen. So ist die aktuelle Wettbewerbssituation derzeit in nahezu allen Geschäftszweigen durch einen fortwährenden Konkurrenz-und einen damit verbundenen Kosten-und Preisdruck gekennzeichnet, was auch die oft zitierten Unterschiede der Preiselastizitäten von Geschäfts-und Privatreisenden zunehmend nivelliert. Überdies geht der steigende Qualitätsanspruch von Nachfragem gegenüber Dienstleistungen auch im Privatreisendenbereich mit wachsenden Ansprüchen an Verkehrsdienstleistungen einher, so daß etwa das von solchen Leistungen erwartete Service-und Komfortniveau kaum vom Reiseanlaß determiniert wird.Google Scholar
  82. 82.
    Vgl. Forschungsstelle Bahnmarketing, Non-User Analyse bei der Deutschen Bahn AG, unveröffentlichte Studie der Forschungsstelle Bahnmarketing in der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Marketing und Unternehmensführung e.V. im Auftrag der Deutschen Bahn AG, Münster 1996; Forschungsstelle Bahnmarketing, User-Analyse bei der Deutschen Bahn AG, unveröffentlichte Studie der Forschungsstelle Bahnmarketing in der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Marketing und Unternehmensführung e.V. im Auftrag der Deutschen Bahn AG, Münster 1995.Google Scholar
  83. 83.
    Vgl. ebenda.Google Scholar
  84. 84.
    So schlägt etwa Dubow mit der sog. „Gelegenheitsorientierten Nutzensegmentierung“ einen Segmentierungsansatz auf der Grundlage von Nutzenerwartungen und situativen Merkmalen vor. Vgl. Dubow, J.S., Occasion-Based versus User-Based Benefit Segmentation: A Case Study, in: Journal of Advertising Research, Vol. 32, No. 2, March/April 1992, S. 11 ff. Auch Mühlbacher/Botschen halten die Einbeziehung situativer Merkmale in einen Ansatz der nutzenorientierten Marktsegmentierung für erforderlich. Mühlbacher, H., Botschen, G., Benefit-Segmentierung von Dienstleistungsmärkten, a.a.O., S. 161.Google Scholar
  85. 85.
    Vgl. Dickson, P.R., Person-Situation: Segmentation’s Missing Link, in: Journal of Marketing, Vol. 46, Fall 1982, S. 56.Google Scholar
  86. 86.
    Vgl. dazu Backhaus, K., Industriegutermarketing, a.a.O., S. 185 ff.Google Scholar
  87. 87.
    Vgl. den Beitrag von Meffert, H., Perrey, J., Schneider, H. in diesem Band.Google Scholar
  88. 88.
    Der Verfasser möchte sich an dieser Stelle bei allen Mitarbeitern der Deutschen Bahn AG, die zur Durchführung und Fertigstellung dieser Studie beigetragen haben, herzlich bedanken.Google Scholar
  89. 89.
    Zur eindeutigen Abgrenzung von Reisen des personengebundenen Nahverkehrs wurden Fernreisen als Reisen mit einer Länge von mindestens 100 km einfache Entfernung definiert.Google Scholar
  90. 90.
    Zu einer vollständigen Übersicht der Fragebögen der empirischen Untersuchung vgl. Perrey, J., Nutzenorientierte Marktsegmentierung. Ein integrativer Ansatz zum Zielgruppenmarketing im Verkehrsdienstleistungsbereich, a.a.O., S. 269 ff.Google Scholar
  91. 91.
    Die Interviews von Bahnreisenden wurden in den Zugtypen ICE, IC/EC, IR durchgeführt.Google Scholar
  92. 92.
    Neben den entscheidungsrelevanten Merkmalen einer Bahnreise wurden im Rahmen dieser Befragungsstufe auch verschiedene personen- (Alter, Geschlecht etc.) und reisebezogene (Reiseanlaß etc.) Merkmale erfaßt, die als Grundlage vergleichender Analysen fungierten.Google Scholar
  93. 93.
    Vgl. stellvertretend Bretton-Clark Inc. (Hrsg.), Conjoint LINMAP, User’s Manual, New York 1989, S. 6 ff.Google Scholar
  94. 94.
    Vgl. stellvertretend Norius, M.J., SPSS Inc., SPSS for Windows: Advanced Statistics, Release 5, Chicago, III. 1992; derselbe, SPSS Inc., SPSS for Windows: Professional Statistics, Release 5, Chicago, Ill. 1992.Google Scholar
  95. 95.
    Zu Gegenstand und Ausgestaltung dieser Verfahren vgl. stellvertretend Bleymüller, J., Gehlert, G., cher, H., Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, 10. Aufl., München 1996, S. 101 ff.Google Scholar
  96. 97.
    Die Randpunkte der Skala wurden dabei mit „1 = sehr wichtig“ und „5 = gar nicht wichtig” bzw. „1 = sehr erfüllt“ und „5 = gar nicht erfüllt” belegt.Google Scholar
  97. 98.
    Auf eine detaillierte Darstellung dieser Ergebnisse soll an dieser Stelle aufgrund des geringen Stichprobenumfangs sowie der explorativen Zielsetzung dieser Befragungsstufe ebenso wie auf eine Signifikanz-analyse verzichtet werden.Google Scholar
  98. 99.
    Auf einer finfstufigen Ratingskala mit „1 = sehr wichtig“ und „5 = völlig unwichtig” nahmen diese Items dabei — nach Aggregation der Beurteilungen der 418 Befragten — Werte zwischen 1 und 2 ein. Insgesamt wurden den Probanden über 100 Einzelmerkmale zur Beurteilung vorgelegt.Google Scholar
  99. 100.
    Vgl. Dichtl, E., Müller, S., Anspruchsinflation und Nivellierungstendenz als meßtechnische Probleme in der Absatzforschung, in: Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis, B. Jg., Heft 4, 1986, S. 233 ff.Google Scholar
  100. 102.
    Das Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium als Globalmaß zur Beurteilung der Eignung der Korrelationsmatrix wies einen Wert von 0,742 auf und ist damit als gut zu bezeichnen. Vgl. ebenda, S. 206.Google Scholar
  101. 103.
    So beinhaltet der Faktor Ästhetik Merkmale wie das Design der Zuge. Nicht zuletzt aufgrund der übergeordneten Anforderung einer Aufrechterhaltung der „Corporate Identity“ ist das Differenzierungspotential hier stark eingeschränkt.Google Scholar
  102. 104.
    Die Summe der durch diese Faktoren erklärten Varianz betrug 46,8 %.Google Scholar
  103. 105.
    Basierend auf den Erkenntnissen aus Expertengesprächen wurde dabei auf den Faktor Personal verzichtet, da dieser bereits implizit im Faktor Betreuung erfaßt werden konnte. Auch die Faktoren Ticketerwerb und Passagierlounge (jeweils Merkmale der Vorreisephase) wurden nicht verwendet und statt dessen die Merkmale Taktfrequenz und Sitzkomfort als eigenständige Merkmale aufgenommen sowie der Faktor Umweltorientienmg in drei unterschiedliche Aspekte aufgeteilt.Google Scholar
  104. 106.
    Neben der Konstruktion eines Conjoint-Experiments für das Meta-Design mußten dabei die Stimuli der vier Untermodule ausgestaltet werden.Google Scholar
  105. 107.
    Dieses asymmetrische Design (3 Ausprägungen des Merkmals Preis, jeweils 2 Ausprägungen der übrigen 4 Merkmale) wurde in Anlehnung an ein von Addelman erstelltes Erhebungsdesign konstruiert. Aus den insgesamt 48 Kombinationen konnte die Zahl der Stimuli damit auf 8 reduziert werden. Vgl. Addelman, S., Orthogonal Main-Effect Plans for Asymmetrical Factorial Experiments, in: Technometrics, Vol. 4, No. 1, 1962, S. 36.Google Scholar
  106. 109.
    Dabei wurden den Auskunftspersonen zunächst die Stimuli des Meta-Designs zur Bewertung vorgelegt. Damit sollte eine unverhältnismäßige Aufmerksamkeit auf das entsprechende Metakriterium des zu beurteilenden Untermoduls möglichst ausgeschlossen werden.Google Scholar
  107. 110.
    Zur detaillierten Ausgestaltung des Conjoint-Ablaufs der einzelnen Experimente vgl. Perrey, J., Nutzenorientierte Marktsegmentierung. Ein integrativer Ansatz zum Zielgruppenmarketing im Verkehrsdienstleistungsbereich, a.a.O., S. 176 ff.Google Scholar
  108. 111.
    Zur Überprüfung der Unterschiede in den Teilnutzenwerten innerhalb des Meta-Designs bzw. der unterschiedlichen Submodule wurde der Friedmann-Test als Globaltest für Unterschiede in den Schätzergebnissen herangezogen. Der Friedmann-Test überprüft für mehrere Variablen, ob diese sich in der Tendenz unterscheiden. Dabei konnten für alle Conjoint-Experimente signifikante Werte (a < 0,01) ermittelt werden. Vgl. zum Friedmann-Test stellvertretend Brosius, G., SPSS/PC + Basics und Graphics. Einführung und praktische Beispiele, Hamburg u. a. 1988, S. 301.Google Scholar
  109. 112.
    Diese Eigenschaft hätte durchaus auch als K.O.-Kriterium betrachtet werden können und damit strenggenommen nicht in die Untersuchung einbezogen werden dürfen. Empirische Belege in den Pünktlichkeitsschwankungen im Verkehrsdienstleistungsbereich unterstreichen indes die Notwendigkeit einer Aufnahme dieses Merkmals.Google Scholar
  110. 113.
    Die Erfüllung der zur Zulässigkeit einer solchen Verknüpfung erforderlichen Bedingung gleicher Nutzenstrukturen auf Meta-Ebene über die vier Modulgruppen wurde mit Hilfe der einfaktoriellen Varianzanalyse sowie dem Scheffeé-Test zur Überprüfung von Mittelwertunterschieden überprüft. Insgesamt bestätigten die Tests, daß das von den Probanden beurteilte Untermodul kaum einen Einfluß auf die Bewertung und die daraus resultierenden Schätzwerte des Meta-Designs ausübt. Vgl. Perrey, J., Nutzenorientierte Marktsegmentierung. Ein integrativer Ansatz zum Zielgruppenmarketing im Verkehrsdienstleistungsbereich, a.a.O., S. 182 ff.Google Scholar
  111. 114.
    Vgl. Gaertner, K., Der Service im ICE: leistungsstark und effizient, in: Die Deutsche Bahn, 1. Jg., Heft 5, 1992, S. 501 ff.Google Scholar
  112. 115.
    Aufbauend auf einer Elimination von Ausreißem mit Hilfe des zur Gruppe der hierarchischagglomerativen Ansätze der Clusteranalyse zählenden Single-Linkage-Verfahrens diente in einem zweiten Schritt das in der Praxis häufig zur Segmentierung herangezogene Ward-Verfahren zur Ermittlung der optimalen Clusteranzahl. Eine Analyse der Fehlerquadratsummen-Entwicklung führte schließlich zu drei Marktsegmenten, deren Centroide als Startpartition einer im Anschluß durchgeführten partitionierenden Clusteranalyse zur Optimierung der Segmentlösung dienten. Die im Rahmen dieses dreistufigen Vorgehens verwendete Kombination hierarchischer und partitionierender Clusterverfahren kombiniert die Vorteile verschiedener Ansätze der Clusteranalyse und fiihrt dementsprechend zur Ermittlung trennscharfer Segmentlösungen. Zu einer ähnlichen Vorgehensweise vgl. Green, P.E., Krieger, A.M., Alternative Approaches to Cluster-Based Market Segmentation, in: Journal of Market Research Society, Vol. 37, No. 3, 1995, S. 221 ff. Die hohe Trennschärfe der ermittelten Clusterlösung wurde anschließend diskriminanzanalytisch bestätigt, wobei dabei ein Anteil korrekter Klassifizierungen von 97,1 % erzielt werden konnte.Google Scholar
  113. 116.
    Als Prüfgröße fungierte zu diesem Zweck das dem Chi-Quadrat-Test zugeordnete Gütemaß Cramer’s V, welches einen Indikator zur Messung der Stärke des Zusammenhangs zwischen den Kategorien verschiedener nominal-skalierter Variablen darstellt. Vgl. Brosius, G., SPSS/PC + Basics und Graphics. Einführung und praktische Beispiele, a.a.O., S. 226 f.Google Scholar
  114. 117.
    Als Pendlerreisen werden in diesem Zusammenhang Reisen betrachtet, die mit gewisser Regelmäßigkeit auf der gleichen Strecke zwecks gleicher Funktion (beruflich/privat) erfolgen.Google Scholar
  115. 118.
    Den Privatreisen wurden dabei zusätzlich die Kategorien Urlaubsreise, Kurzurlaub und private Verpflichtung zugewiesen. Die Bildung von vier Gruppen mit einer separaten Betrachtung der Urlaubsreisenden (inkl. Kurzurlaub) führte zu einem deutlichen Verlust an Trennschärfe der zugänglichkeitssteuemden Merkmale zwischen den Gruppen. Dabei zeigte sich, daß die Gruppen der Privat-und Urlaubsreisenden nahezu übereinstimmende soziodemographische Strukturen aufweisen.Google Scholar
  116. 119.
    Zur Überprüfung der Signifikanz der Häufigkeitsverteilungen zwischen den Gruppen wurde erneut auf den Chi-Quadrat-Test zurückgegriffen.Google Scholar
  117. 120.
    Vgl. z. B. Wagner, W., Personenverkehr der Deutschen Bundesbahn, a.a.O., S. 82.Google Scholar
  118. 121.
    Von den drei Zugtypen weist vorwiegend der ICE ein differenziertes Leistungsprofil auf, wobei dieses Angebot gleichermaßen auf die Nutzendimensionen Komfort und Reisezeit ausgerichtet ist. Vgl. Rahn, T., Der Hochgeschwindigkeitszug InterCityExpress der Deutschen Bahn, in: Die Bundesbahn, 67. Jg., Heft 5, 1991, S. 537 ff.Google Scholar
  119. 122.
    Die hier vorgenommene Einordnung der Zugtypen InterRegio (IR) und InterCity/EuroCity (IC/EC) widerspricht dabei in gewisser Weise der Selbsteinschätzung durch die Deutsche Bahn AG, die eine deutliche Leistungsdifferenzierung zwischen beiden Konzepten sieht. Vgl. Bretthauer, I., Deutsche Bahn AG: Marketing im Personenfernverkehr, a.a.O., S. 1555. An dieser Stelle darf jedoch nicht übersehen werden, daß die InterRegio-Züge bei den fir die Nachfrager sichtbaren Komponenten modernisiert sind und damit den konzeptinduzierten Komfortnachteil (z. B. kein Speise-sondern Bistrowaggon) durch modemere Komfortbestandteile (z. B. Sitze) nahezu ausgleichen.Google Scholar
  120. 123.
    Neben produktbezogenen Ansatzpunkten zur differenzierten Ausgestaltung der Nutzendimension „Reisezeit“ besteht im Verkehrsdienstleistungsbereich die zentrale Herausforderung in der Suche nach „intelligenten” Formen der Reisezeitminimierung. Neben einer Netzoptimierung bietet dazu insbesondere der Bahnhof Ansatzpunkte. Zur zielgruppenspezifischen Marktbearbeitung nimmt allerdings auch hier die Differenzierung des Angebots eine übergeordnete Bedeutung ein.Google Scholar
  121. 124.
    Hinsichtlich der Umsetzung eines derartigen Ansatzes gilt es allerdings, das Problem der Verbundeffekte im Rahmen der Bahnleistungen zu lösen. So kann sicherlich nicht immer vollständig gewährleistet werden, daB bei Reisen mit Umsteigeerfordernis die gewählte „Angebotskonfiguration“ durchgängig zur VerBigung steht.Google Scholar
  122. 125.
    Dieser Ansatz fußt auf der Grundannahme, daß ein Kunde aus der Vielzahl konkurrierender Objekte diejenige Leistung auswählt, die ihm den höchsten Nutzenbeitrag liefert.Google Scholar
  123. 126.
    Die gewählten Ausprägungen wurden weitestgehend in Anlehnung an das oben diskutierte Zwei-ZugtypKonzept gewählt.Google Scholar
  124. 127.
    Zur Marktsimulation wurden dabei sämtliche durch die übergeordneten Metadimensionen gewichteten Detailmerkmale herangezogen. Dabei wurden für die nicht explizit beurteilten Modulkriterien die entsprechenden Durchschnittswerte über alle Befragten verwendet.Google Scholar
  125. 128.
    So ist das „Komfortpaket“ im Simulationsbeispiel an die höherwertige Variante „Top-Train” geknüpft. Somit wurde eine Modifikation der Simulationssituation durch das Angebot von insgesamt vier Angeboten vorgenommen. Dabei sollten die oben beschriebenen Varianten „Top-Train“ und „Regular-Train” mit und ohne das Komfortpaket als separate Leistungen simuliert werden. Die beiden Varianten mit integriertem Komfortpaket wurden dabei mit einer Preissteigerung von IO % gegenüber den Varianten ohne diese Zusatzleistungen versehen. Dieser Betrag entspricht der durchschnittlichen Preisbereitschaft, die sich über alle Befragten far das Komfortpaket ermitteln läßt. In exemplarischen Simulationsrechnungen konnte auf Basis dieser Ausgangskonstellation stets ein beachtlicher Kundenanteil für die Variante „Regular-Train“ mit Komfortpaket ermittelt werden, also solcher Nachfrager, die lediglich den zusätzlichen Komfortitems, nicht aber der insgesamt höherwertigen Zugvariante „Top-Train”, im Rahmen ihrer Auswahlentscheidung eine Bedeutung zukommen ließen. Ohne Berücksichtigung von Kosteninformationen ließ sich dabei eine deutliche Vorteilhaftigkeit einer derartigen modularen Angebotsstruktur im Vergleich zur funktionalen Kopplung des Komfortpakets an die höherwertige Variante identifizieren. Die abschließende Beurteilung der Tauglichkeit einer solchen Leistungsstruktur ist indes an die Berücksichtigung der fir die Einführung derartiger Komfortmodule anfallenden fixen und variablen Kosten gebunden, welche zu Zwecken dieses Beitrags nicht zur Verfilgung standen.Google Scholar
  126. 129.
    Vgl. Gaffe, K.-H., Inter-Regio: Ein neues Leistungsangebot der Deutschen Bundesbahn im Schienenpersonenverkehr, in: Die Bundesbahn, 64. Jg., Heft 9, 1988, S. 775 ff.Google Scholar
  127. 130.
    Der nicht ausgeschöpfte Preisdifferenzierungsspielraum des ICE stellt dabei nur ein Beispiel dar.Google Scholar
  128. 131.
    Zum Preisimage vgl. Diller, H., Preisehrlichkeit — Eine neue Zielgröße im Preismanagement des Einzelhandels, in: Thexis, Fachzeitschrift Mr Marketing, 14. Jg., Heft 2, 1997, S. 17.Google Scholar
  129. 132.
    Vgl. Meffert, H., Marketing. Grundlagen marktorientierter Unternehmensführung, a.a.O., S. 747.Google Scholar

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© Springer Fachmedien Wiesbaden 2000

Authors and Affiliations

  • Jesko Perrey

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