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Zufriedenheit mit Bahnreisen

Phasenorientierte Operationalisierung und Erklärung der Kundenzufriedenheit im Verkehrsdienstleistungsbereich auf empirischer Basis
  • Andreas Siefke
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Zusammenfassung

Vor dem Hintergrund eines sich verschärfenden dynamischen Wettbewerbs auch und insbesondere im Dienstleistungsbereich werden Markt- und Kundenorientierung zunehmend als zentrale Erfolgsfaktoren im Wettbewerb angesehen.1 Als Maßstab für die erreichte Kundenorientierung und -bindung wird häufig das Konstrukt der Kundenzufriedenheit herangezogen und dabei die Bedeutung der Kundenzufriedenheit für den langfristigen Unternehmenserfolg hervorgehoben. Dabei ist die besondere Betonung der Kundenzufriedenheit als Erfolgsfaktor auf verschiedene Entwicklungen und Herausforderungen zurückzuführen, mit denen sich die marktorientierte Unternehmensführung aktuell und in der Zukunft in verstärktem Maße auch im Dienstleistungsbereich konfrontiert sieht.

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Literatur

  1. 1.
    Vgl. z. B. Schütze, R., Kundenzufriedenheit: After-Sales-Marketing auf industriellen Märkten, Wiesbaden 1992, S. 1 ff.Google Scholar
  2. 2.
    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 und 259; Laakmann, K., Mobilitäts-Marketing, in: Lexikon der aktuellen Marketingbegriffe, Meffert, H. (Hrsg.), Wien 1994, S. 161.Google Scholar
  3. 3.
    Während die intermodale Sichtweise verkehrsträgerübergreifend zu verstehen ist, wird der Wettbewerbauf Verkehrsträgerebene (Flugzeug, Bahn, Pkw) als intramodal bezeichnet.Google Scholar
  4. 4.
    So ist im Rahmen der Bahnreform auch der Zugang Dritter als Anbieter von Schienenverkehrsleistungen vorgesehen. Vgl. Laaser, C.-F., Die Bahnstrukturreform: Richtige Weichenstellung oder Fahrt aufs Ab4 stellgleis?, Kieler Diskussionsbeiträge Nr. 239, Kiel 1994, S. 10.Google Scholar
  5. 5.
    Vgl. u. a. Meffert, H., Bruhn, M., Dienstleistungsmarketing: Grundlagen, Konzepte, Methoden; mitFallbeispielen, 2. Aufl., Wiesbaden 1997, S. 3 und 7 f.Google Scholar
  6. 6.
    Vgl. Garre, K.-H., InterRegio: Ein neues Leistungsangebot der Deutschen Bundesbahn im Schienenper sonenfernverkehr, in: Die Bundesbahn, 64. Jg., Heft 9, 1988, S. 775; Weigand, W., Planungs-und Prognosemethoden für das Angebot im Hochgeschwindigkeitsverkehr der Zukunft, in: Eisenbahntechnische Rundschau, 43. Jg., Heft 5, 1994, S. 279.Google Scholar
  7. 7.
    Vgl. Laaser, C.-F., Die Bahnstrukturreform: Richtige Weichenstellung oder Fahrt aufs Abstellgleis?,a.a.O., S. 3.Google Scholar
  8. 8.
    Vgl. Antrecht, R., Claßen, W., Friese, U., Wem die Deutschen trauen, in: Capital, Heft 3, 1996, S. 38 ff.; Stiftung Warentest (Hrsg.), Service der Bahn — Zügig informiert, zuviel kassiert, in: Test, Heft 5, 1995, S. 80 ff.; Meyer, A., Domach, F., Das Deutsche Kundenbarometer: Qualität und Zufriedenheit, in: Simon, H., Homburg, Ch. (Hrsg.), Kundenzufriedenheit: Konzepte, Methoden, Erfahrungen, Wiesbaden 1995, S. 170 ff.Google Scholar
  9. 9.
    Vgl. Meffert, H., Bruhn, M., Beschwerdeverhalten und Zufriedenheit von Konsumenten, in: Die Betriebswirtschaft, 41. Jg., Heft 4, 1981, S. 597.Google Scholar
  10. 10.
    Vgl. Hirschmann, A.O., Abwanderung und Widerspruch — Reaktionen auf Leistungsabfall bei Unternehmungen, Organisationen und Staaten, Tübingen 1974. Neben der Diskussion der Kundenzufriedenheit als Indikator der Kundenbindung werden in der wissenschaftlichen Literatur u. a. Wechselbarrieren, Variety Seeking, also der Wunsch nach Abwechslung, sowie die Attraktivität von Konkurrenzangeboten als weitere Determinanten der Kundenloyalität genannt. Vgl. stellvertretend Dichtl, E., Peter, S., Kundenzufriedenheit und Kundenbindung in der Automobilindustrie: Ergebnisse einer empirischen Untersuchung, in: Bauer, H.H., Dichtl, E., Herrmann, A. (Hrsg.), Automobilmarktforschung: Nutzenorientierung von Pkw-Herstellern, München 1996, S. 24 ff.Google Scholar
  11. 11.
    Befunde der Erfolgsfaktorenforschung bestätigen die (bisherige) Dominanz finanzieller und marketingpolitischer Indikatoren. Vgl. Dichtl, E., Schneider, W., Kundenzufriedenheit im Zeitalter des Beziehungsmanagement, in: Belz, C., Schögel, M., Kramer, M. (Hrsg.), Lean Management und Lean Marketing, St. Gallen 1994, S. 6.Google Scholar
  12. 12.
    Während sich in der Vergangenheit die Diskussion um die Erfolgswirksamkeit von Kundenzufriedenheit vorwiegend auf theoretisch-konzeptionelle Überlegungen stützte, sind seit Ende der 80er Jahre Bemühungen erkennbar, den Einfluß von Kundenzufriedenheit auf ökonomische Erfolgsgrößen näher zu quantifizieren. Vgl. stellvertretend Anderson, E.W., Fomell, C., Lehmann, D.R., Customer Satisfaction, Market Share, and Profitability: Findings from Sweden, in: Journal of Marketing, Vol. 58, July 1994, S. 53 ff.Google Scholar
  13. 13.
    Vgl. Stauss, B., Seidel, W., Prozessuale Zufriedenheitsermittlung und Zufriedenheitsdynamik bei Dienstleistungen, in: Simon, H., Homburg, Ch. (Hrsg.), Kundenzufriedenheit: Konzepte, Methoden, Erfahrungen, Wiesbaden 1995, S. 181.Google Scholar
  14. 14.
    Vgl. Day, R.L., The Next Step: Commonly Accepted Constructs for Satisfaction Research, in: Day, R.L., Hunt, H.K. (Hrsg.), International Fare in Consumer Satisfaction and Complaining Behavior, Bloomington 1983, S. 113 ff.Google Scholar
  15. 15.
    Vgl. Homburg, Ch., Rudolph, B., Theoretische Perspektiven zur Kundenzufriedenheit, in: Simon, H., Homburg, Ch. (Hrsg.), Kundenzufriedenheit: Konzepte, Methoden, Erfahrungen, Wiesbaden 1995, S. 29 ff.Google Scholar
  16. 16.
    Vgl. stellvertretend Stauss, B., Seidel, W., Prozessuale Zufriedenheitsermittlung und Zufriedenheitsdynamik bei Dienstleistungen, a.a.O., S. 179 ff.Google Scholar
  17. 17.
    Vgl. ebenda, S. 191.Google Scholar
  18. 18.
    Vgl. Ihde, G.B., Transport, Verkehr, Logistik: gesamtwirtschaftliche Aspekte und einzelwirtschaftliche Handhabung, 2. Aufl., München 1991, S. 8 ff.Google Scholar
  19. 19.
    Zum Begriff der Reisekette vgl. z. B. Pompi, W., Touristikmanagement 2: Qualitäts-, Produkt-, Preismanagement, Berlin u. a. 1996, S. 40.Google Scholar
  20. 20.
    Zur Begriff des Kundenprozesses vgl. Stauss, B., Kundenprozeßorientiertes Qualitätsmanagement im Dienstleistungsbereich, in: Preßmar, D.B. (Hrsg.), Total Quality Management II, Wiesbaden 1995, S. 27.Google Scholar
  21. 21.
    Vgl. hierzu und im folgenden z. B. Homburg, Ch., Rudolph, B., Theoretische Perspektiven zur Kundenzufriedenheit, a.a.O., S. 37 ff.Google Scholar
  22. 22.
    Vgl. z. B. Hentschel, B., Dienstleistungsqualität aus Kundensicht: Vom merkmals-zum ereignisorientierten Ansatz, Wiesbaden 1992, S. 124 f.Google Scholar
  23. 23.
    Vgl. hierzu und im folgenden z. B. Renoux, Y., Consumer Dissatisfaction and Public Policy, in: Public Policy and Marketing Practices, Allvine, F.C. (Hrsg.), Chicago, Ill. 1973, S. 55 ff.; Walker, J.L., Service Encounter Satisfaction: Conceptualized, in: Journal of Services Marketing, Vol. 9, No. 1, 1995, S. 5 ff.Google Scholar
  24. 24.
    Dieses Modell basiert auf zwei Prozessen, der Bildung eines Vergleichsstandards vor der Inanspruchnahme einer Leistung und der Bestätigung (Confirmation) bzw. Nichtbestätigung (Disconfirmation) des Vergleichsstandards durch die wahrgenommene Leistung. Dem Prozeß der (Nicht-)Bestätigung kommt dabei die Rolle einer vermittelnden Variablen zwischen den Konstruktkomponenten und der eigentlichen Zufriedenheit zu. Vgl. Oliver, R.L., A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions, in: Journal of Marketing Research, Vol. 17, November 1980, S. 460 ff.Google Scholar
  25. 25.
    Dabei macht eine nähere Analyse der psychologischen Grundlagen des Entstehungsprozesses von Kundenzufriedenheit deutlich, daß für eine prozeßorientierte Operationalisierung der Kundenzufriedenheit auf der theoretischen Sprachebene mit dem Konzept der episodischen Informationsverarbeitung bzw. dem Service-Script-Ansatz eine fundierte theoretische Basis zur Verfügung steht. Vgl. zu diesen Konzepten Hentschel, B., Dienstleistungsqualität aus Kundensicht: Vom merkmals-zum ereignisorientierten Ansatz, a.a.O, S. 158 ff; Solomon, M.R., Surprenant, C., Czepiel, J.A., Gutman, E.G., A Role Theory Perspective on Dyadic Interactions: The Service Encounter, in: Journal of Marketing, Vol. 49, Winter 1985, S. 99 ff.; Smith, R.A., Houston, M.J., Script-Based Evaluations of Satisfaction with Services, in: Emerging Perspectives on Services Marketing, Proceedings Series, American Marketing Association, Berry, L.L., Shostack, G.L., Upah, G.D. (Hrsg.), Chicago, III. 1983, S. 59 ff.Google Scholar
  26. 26.
    Vgl. Stauss, B., Seidel, W., Prozessuale Zufriedenheitsermittlung und Zufriedenheitsdynamik bei Dienstleistungen, a.a.O., S. 186.Google Scholar
  27. 27.
    Ebenso ist es denkbar, das ein Umsteigevorgang in Kauf genommen wird, um den Zeitvorteil einer „schnelleren“ Verbindung zu realisieren.Google Scholar
  28. 28.
    Zu einer solchen Unterscheidung vgl. Hentschel, B., DienstleistungsqualitAt aus Kundensicht: Vom merkmals-zum ereignisorientierten Ansatz, a.a.O., S. 29 ff.Google Scholar
  29. 29.
    Die Vorgabe einer Mindestreiselänge von 100 km diente zum einen der eindeutigen Abgrenzung Bahn-fernreisender von Teilnehmern des schienengebundenen Nahverkehrs. Zum anderen konnte auf diese Weise das kundenseitige Erleben eines Großteils der zu untersuchenden Kontaktpunkte sichergestellt werden.Google Scholar
  30. 30.
    Die Nettorücklaufquote betrug deutlich über 50% und ist damit als sehr hoch zu bezeichnen. Vgl. Meffert, H., Marketingforschung und Käuferverhalten, Wiesbaden 1992, S. 202. Die durchschnittliche Rücksendedauer lag unter drei Tagen, so daß von einem aktuellen Zufriedenheitsurteil der Befragten ausgegangen werden kann.Google Scholar
  31. 31.
    Vgl. Buschken, J., Multipersonale Kaufentscheidungen — Empirische Analyse zur Operationalisierung von Einflußbeziehungen im Buying Center, Wiesbaden 1994, S. 133 und 141 f.; Korte, Ch., Customer Satisfaction Measurement: Kundenzufriedenheitsmessung als Informationsgrundlage des Hersteller-und Handelsmarketing am Beispiel der Automobilwirtschaft, Frankfurt 1995, S. 174 f.Google Scholar
  32. 32.
    Während der Dependenzanalyse die Annahme eines Kausalzusammenhanges zwischen unabhängigen Variablen und von ihnen abhängigen Variablen zugrunde liegt, ist die Analyse wechselseitiger Beziehungen zwischen Variablengruppen Gegenstand der Interdependenzanalyse. Zu den Verfahren der Dependenzanalyse zählen insbesondere die Varianz-, Regressions-und Kausalanalyse. Verfahren der Interdependenzanalyse stellen z. B. die Korrelations-, Cluster-und Faktorenanalyse dar. Vgl. z. B. Berekoven, L., Eckert, W., Ellenrieder, P., Marktforschung: methodische Grundlagen und praktische Anwendung, Wiesbaden 1989, S. 210 IT.Google Scholar
  33. 33.
    Einen Überblick über die Methodik und Einsatzfelder der Kausalanalyse liefert Buschken, J., Multipersonale Kaufentscheidungen — Empirische Analyse zur Operationalisierung von Einflußbeziehungen im Buying Center, a.a.O., S. 132 f. Vgl. auch Hildebrandt, L., Konfirmatorische Analysen von Modellen des Konsumentenverhaltens, Berlin 1983, Homburg, Ch., Die Kausalanalyse: Eine Einführung, in: Wirtschaftswissenschaftliches Studium, 21. Jg., Heft 10, 1992, S. 499 ff.; Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden — Eine anwendungsorientierte Einführung, 8. Aufl., Berlin u. a. 1996, S. 322 ff.Google Scholar
  34. 34.
    Vgl. Bentler, P.M., Theory and Implementation of EQS. A Structural Equations Program, Los Angeles 1985. Bentler, P.M., EQS Structural Equations Program Manual, Multivariate Software Inc., Encino 1995. Dem Verfasser stand für die Datenanalyse die windows-gestützte Programmversion EQS 5.3 zur Verfügung. Da die auszuwertende Datendatei nicht normalverteilte Variablen enthält, wurde im Rahmen dieser Untersuchung von den in EQS implementierten Schätzverfahren der Arbitrary Generalized Least Squares-Ansatz (AGLS) ausgewählt, da diese Methode gegenüber anderen Verfahren auf keiner Verteilungsannahme beruht. Zu den Anwendungsvoraussetzungen verschiedener Schätzverfahren vgl. z. B. Homburg, Ch., Sütterlin, St., Kausalmodelle in der Marktforschung: EQS als Alternative zu LISREL?, in: Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis, 12. Jg., Heft 3, 1990, S. 186 f.Google Scholar
  35. 35.
    Hier ergibt sich bereits auf der Merkmalsebene ein erster Hinweis auf die Dynamik der Kundenzufriedenheit. So bestätigt die hohe Korrelation (r = 0,618) der beiden Merkmale den deutlichen Zusammenhang aufeinanderfolgender Teilaspekte einer Bahnreise.Google Scholar
  36. 36.
    Bei diesen Items gaben 73% bzw. 76% der Befragten an, daß sie mit diesen Merkmalen ihrer Bahnreise zufrieden bzw. sehr zufrieden waren. Auch die vergleichsweise niedrigen Standardabweichungen zeigen eine hohe Homogenität im Antwortverhalten.Google Scholar
  37. 37.
    Zur Interpretation der Beziehungsstrukturen wird im Rahmen der vorliegenden Untersuchung jeweils die standardisierte Lösung herangezogen, da diese die Vergleichbarkeit der einzelnen Parameterschätzungen gewährleistet. Vgl. hierzu u. a. Bentler, P.M., EQS Structural Equations Program Manual, a.a.O., S. 98.Google Scholar
  38. 38.
    Vgl. hierzu und zur Berechnung von Freiheitsgraden: Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden — Eine anwendungsorientierte Einführung, a.a.O., S. 377 f.Google Scholar
  39. 39.
    Das hier verwendete Programmpaket EQS bietet eine Reihe unterschiedlicher globaler Anpassungsmaße. Im Rahmen der vorliegenden Untersuchung wurden die mit dem verwendeten Schätzalgorithmus korrespondierenden Fit-Maße AGLS-Fit und Adjusted AGLS-Fit, das zusätzlich die Freiheitsgrade des untersuchten Modells berücksichtigt, zur Beurteilung der globalen Anpassung des spezifizierten Modells an die erhobenen Daten herangezogen. Diese Maße sind inhaltlich mit den in LISREL-Anwendungen üblicherweise verwendeten Fit-Maßen GFI bzw. AGFI vergleichbar, die in EQS ebenfalls bereitgestellt werden. Vgl. Bentler, P.M., EQS Structural Equations Program Manual, a.a.O., S. 94. Als Konvention werden für diese Maße Mindestwerte von 0,9 sowie für das Fit-Maß RMR, das sowohl in LISREL als auch in EQS verfügbar ist, ein Höchstwert von 0,1 als akzeptabel angesehen. Vgl. z. B. Fritz, W., Marktorientierte Unternehmensfiihrung und Unternehmenserfolg: Grundlagen und Ergebnisse einer empirischen Untersuchung, Stuttgart 1992, S. 126. Dabei ist anzumerken, daß die fir das vorliegende Modell ferner durchgeführte Untersuchung der Maße GFI (0,941), AGFI (0,917) und RMR (0,072) ebenfalls den Schluß auf eine gute Modellanpassung erlaubt. Zum Validitätsbegriff vgl. z. B. Homburg, Ch., Giering, A., Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte, in: Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis, 18. Jg., Heft 1, 1996, S. 6 ff.Google Scholar
  40. 40.
    Zur Beurteilung werden üblicherweise die quadrierten Korrelationskoeffizienten für jede beobachtete Variable und die latenten Variablen berechnet. Diese können Werte zwischen 0 und 1 annehmen. Für die vorliegende Untersuchung mit einem Stichprobenumfang von 603 Fällen stellen Koeffizienten größer 0,2 bzw. Faktorladungen größer 0,4 als akzeptabel zu wertende ReliabilitAten der Meßvariablen dar. Vgl. Balderjahn, I., Das umweltbewußte Konsumentenverhalten — Eine empirische Studie, Berlin 1986, S. 117.Google Scholar
  41. 41.
    Bei praktischen Anwendungen der Kausalanalyse kann die Forderung nach Diskriminanzvalidität als erfüllt angesehen werden, wenn jeweils zwei latente Variablen zu einem Wert kleiner 1 miteinander korrelieren. Vgl. Bagozzi, R.P., Causal Modelling: General Method for Developing and Testing Theories in Consumer Research, in: Advances in Consumer Research, Monroe, K.B. (Hrsg.), Vol. 8, Ann Arbor 1981, S. 197; Hildebrandt, L., Kausalanalytische Validierung in der Marketingforschung, in: Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis, 6. Jg., Heft 1, 1984, S. 47. Zu weiteren Kriterien vgl. Korte, Ch., Customer Satisfaction Measurement: Kundenzufriedenheitsmessung als Informationsgrundlage des Hersteller-und Handelsmarketing am Beispiel der Automobilwirtschaft, a.a.O., S. 184 f.Google Scholar
  42. 42.
    So ist kein signifikanter Zusammenhang zwischen den Kontaktpunkten „Informationsphase“ und „Parken” festzustellen. Da mit Ausnahme der Kontaktpunkte „Schalter“ und „Bahnhof` ein sequentieller Ablauf der einzelnen Teilabschnitte der Vor-Reisephase unterstellt werden kann, sollen die Korrelationen im folgenden für zeitlich aufeinander folgende Abschnitte hinsichtlich der Zufriedenheitsdynamik auch kausal interpretiert werden.Google Scholar
  43. 43.
    Interessanterweise ist die Beziehung zwischen der Anreisephase und dem Schalterkontakt deutlich niedriger ausgeprägt (r=0,11). Der Einfluß der Anreisephase bezieht sich damit primär auf die Erreichbarkeit des Bahnhofs an sich.Google Scholar
  44. 44.
    Gleichwohl ist im Hinblick auf die Konvergenzvalidität festzustellen, daß sich einige Korrelationen ungeachtet ihrer statistischen Signifikanz, auch im Vergleich zu den weiteren Modellen dieser Untersuchung, auf einem relativ niedrigen Niveau bewegen. So stellt insbesondere der Kontaktpunkt „Parken“ einen vergleichsweise eigenständigen Abschnitt der Vor-Reisephase dar.Google Scholar
  45. 45.
    Diese latente Variable ist aufgrund ihrer eindimensionalen Messung mit ihrem Meßindikator identisch. Eine Ladung von 1 und eine Residualgröße von 0 unterstellen, daß die latente Variable vollständig durch den einzelnen Meßindikator (und damit ohne Meßfehler) repräsentiert werden kann. Für die Analyse der weiteren Episoden einer Bahnreise wurde analog vorgegangen. Altemativ ist auch die Möglichkeit gegeben, Werte kleiner 1 vorzugeben und/oder Meßfehler zuzulassen. Vgl. Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden — Eine anwendungsorientierte Einführung, a.a.O., S. 373 ff. Der ebenfalls auf die Vor-Reisezufriedenheit gerichtete freistehende Pfeil kennzeichnet die durch das Modell nicht erklärte Varianz der Vor-Reisezufriedenheit.Google Scholar
  46. 46.
    Vgl. Klein, H., Bahnhöfe — Visitenkarten der Bahn, in: Die Bundesbahn, 65. Jg., Heft 9, 1989, S. 707 ff.Google Scholar
  47. 47.
    So findet sich auch für diese Größe kein verbindlicher Richtwert. Dieses Problem wird zusätzlich durch den Umstand verstärkt, daß der Aussagewert des häufig als Beurteilungsgröße herangezogenen sog. TCD-Wertes in neueren Publikationen stark kritisiert wird. Vgl. Homburg, Ch., Giering, A., Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte, a.a.O, S. 10 und 22; Homburg, Ch., Baumgartner, H., Beurteilung von Kausalmodellen: Bestandsaufnahme und Anwendungsempfehlungen, Marketing Zeitschrift fir Forschung und Praxis, 17. Jg., Heft 3, 1995, S. 170 ff. und die dort jeweils angegebene Literatur.Google Scholar
  48. 48.
    Homburg und Baumgartner argumentieren in diesem Zusammenhang: „Es erscheint uns allerdings nicht immer sinnvoll, hier einen Mindestwert zu fordern. Eine solche Forderung wäre nur sinnvoll, wenn das substanzwissenschaftliche Erkenntnisziel der Untersuchung darin besteht, die jeweiligen endogenen latenten Variablen möglichst vollständig zu erklären. Dann könnte man beispielsweise eine quadrierte multiple Korrelation von mindestens 0,4 fordern. Geht es dem Anwender der Kausalanalyse aber lediglich um die Prüfung bestimmter vermuteter Beziehungen zwischen den latenten Variablen, so sollte er die quadrierten multiplen Korrelationen zwar zur Kenntnis nehmen, hier aber keine Mindestanforderungen vorgeben.“ Homburg, Ch., Baumgartner, H., Beurteilung von Kausalmodellen: Bestandsaufnahme und Anwendungsempfehlungen, a.a.O., S. 172. Mit einem Wert von 0,35 für den multiplen Korrelationskoeffizienten der Vor-Reisezufriedenheit wird auch die strengere Richtlinie von Homburg und Baumgartner (Mindestwert 0,4) im hiesigen Modell nahezu erftlllt.Google Scholar
  49. 49.
    Die entsprechenden LISREL-Maße GFI = 0,951, AGFI = 0,931 und RMR = 0,083 bestätigen die gelungene Modellanpassung.Google Scholar
  50. 50.
    Da nicht davon ausgegangen werden kann, daß die Kontaktpunkte „Abteil“, „Personal”, „Restaurant“ und „Toiletten” von den Reisenden in einer identischen Reihenfolge durchlaufen wurden, werden die Korrelationen nur jeweils im Hinblick auf die Kontaktpunkte „Abfahrt“ und „Ankunft” in kausaler Weise interpretiert; hier besteht ein eindeutig sequentieller Zusammenhang.Google Scholar
  51. 51.
    Vgl. hierzu und im folgenden Stauss, B., Dienstleister und die vierte Dimension, in: Harvard Manager, 13. Jg., Heft 2, 1991, S. 87 f.Google Scholar
  52. 52.
    Vgl. Herzberg, F., Work and Nature of Men, Cleveland, Ohio 1966; Herzberg, F., The Motivation-Hygiene Concept and Problems of Manpower, in: Personal Administration, 27. Jg., 1964, S. 3 ff. sowie zu einer kritischen Würdigung dieser Theorie: Schütze, R., Kundenzufriedenheit: After-Sales-Marketing auf industriellen Märkten, a.a.O., S. 141 ff.Google Scholar
  53. 53.
    Zu einer derartigen Interpretation von Hygienefaktoren im Dienstleistungsbereich vgl. Eckert, St., Rentabilitätssteigerung durch Kundenbindung, Hammer 1995, S. 99 ff.Google Scholar
  54. 54.
    Über 87% der Befragten zeigten sich als (sehr) zufrieden mit der Pünktlichkeit ihres Zuges bei der Abfahrt am Startbahnhof. Ca. 80% der Reisenden gaben an, mit der Pünktlichkeit ihres Zuges bei der Ankunft am Zielbahnhof (sehr) zufrieden gewesen zu sein.Google Scholar
  55. 55.
    Von den Befragten, die die sanitären Anlagen der Züge aufgesucht haben, zeigten sich ca. 26% weniger bis gar nicht zufrieden mit dem Zustand der Zugtoiletten.Google Scholar
  56. 56.
    Insgesamt bekundeten ca. 80% der Reisenden eine (hohe) Zufriedenheit mit der Freundlichkeit des Personals sowie über 78% in Bezug auf die fachliche Kompetenz der Zugbegleiter. 73% zeigten sich (sehr) zufrieden mit den während der Fahrt erhaltenen Informationen und wiederum knapp 90% der Befragten gaben an, mit der „sozialen“ Sicherheit im Zug (sehr) zufrieden gewesen zu sein.Google Scholar
  57. 57.
    Diese sowie die folgenden Auswertungen beziehen sich ausschließlich auf Fahrgäste, die während ihrer Bahnreise mindestens einmal in einen Anschlußzug umgestiegen sind. In der vorliegenden Stichprobe beträgt der Anteil an „Umsteigern“ 63,2Google Scholar
  58. 58.
    Einfluß auf die Episodenzufriedenheit ausiibt. Ebenso geht eine eindeutige Wirkung von der Zufriedenheit mit dem physischen Umsteigevorgang aus, der jedoch mit einem Koeffizienten von 0,31 vergleichsweise niedriger ausfällt.Google Scholar
  59. 59.
    Hildebrandt bezeichnet Pfadkoeffizienten mit Werten über 0,55 als „die Ursache“. Vgl. Hildebrandt, L., Konfirmatorische Analysen von Modellen des Konsumentenverhaltens, a.a.O., S. 34.Google Scholar
  60. 60.
    Die Bahn unterscheidet fünf Kategorien von Bahnhöfen. Diese reichen von „sehr großen Bahnhöfen“ mit einer Nutzerfrequenz von über 25 Mio. Reisenden pro Jahr, wie z. B. dem Münchner Hauptbahnhof, bis hin zu „Kleinstbahnhöfen” mit einer Nutzerfrequenz von 0,5 Mio. Reisenden pro Jahr. Zu einer ausführlichen Darstellung vgl. Glöckner, G., Jäger, W., Bahnhof 2000: Erlebniswelt mit Gleisanschluß, in: Die Bundesbahn, 65. Jg., Heft 9, 1989, S. 709 ff.; Bahn Extra (Hrsg.), Lexikon Deutsche Bahn, München 1996, S. 26 ff.Google Scholar
  61. 61.
    Für diese Modell betragen die LISREL-Gütekriterien: GFIO,979, AGFI=0,938, RMR J,069.Google Scholar
  62. 62.
    Auch auf Basis dieser Werte ist die Modellanpassung als gelungen zu bezeichnen.Google Scholar
  63. 63.
    Zu einer ähnlichen Vorgehensweise vgl. z. B. Woodside, A.G., Frey, L.L., Daly, R.T., Linking Service Quality, Customer Satisfaction, and Behavioral Intention, in: Journal of Health Care Marketing, Vol. 9, No. 4, 1989, S. 9 ff.Google Scholar
  64. 64.
    Kundenzufriedenheit stellt in diesem Sinne ein als günstig beurteiltes Preis-/ Leistungsverhältnis der wahrgenommenen Transaktion dar und kann damit auch als „Ökonomische“ Kundenzufriedenheit bezeichnet werden. Zu den in ein Zufriedenheitsurteil eingehenden „Give”- und „Get“-Komponenten vgl. Haller, S., Beurteilung von Dienstleistungsqualität: Dynamische Betrachtung des Qualitätsurteils im Weiterbildungsbereich, Wiesbaden 1995, S. 47 f.Google Scholar
  65. 65.
    Vgl. Jänsch, E., Wiese, J., Der Stellenwert des Komforts in der Systemplanung „Hochgeschwindigkeitsverkehr“ (HGV), in: Die Bundesbahn, 64. Jg., Heft 9, 1988, S. 806; Wilken, D., Kriterien der Verkehrsmittelwahl im Personenfernverkehr und ihre Bedeutung in Verkehrsnachfragemodellen, in: Internationales Verkehrswesen, 26. Jg., Heft 1, 1974, S. 6.Google Scholar
  66. 66.
    Die entsprechenden LISREL-Kriterien dieses Modells lauten: GFI41,982, AGFI=0,908, RMR=0,067. Zur Sicherstellung der Identifizierbarkeit des Modells werden für die einzelnen Indikatoren der Episodenzufriedenheiten Ladungen von 1 und entsprechende ResidualgröBen von 0 unterstellt. Zu einer ähnlichen Vorgehensweise vgl. Kirchgeorg, M., Ökologieorientiertes Unternehmensverhalten: Typologien und ErGoogle Scholar
  67. 67.
    Indirekte Effekte werden durch die Multiplikation und anschließende Addition der entsprechenden Koeffizienten ermittelt. Aus der Addition der direkten und indirekten Einflüsse ergeben sich die totalen Effekte. Zu einer ausführlichen Darstellung er Berechnung derartiger Effekte vgl. Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden — Eine anwendungsorientierte Einführung, a.a.O., S. 389 ff.Google Scholar
  68. 68.
    Vgl. Folkes, V., How Consumers Predict Service Quality: What Do They Expect?, in: Rust, R.T., Oliver, R.L. (Hrsg.), Service Quality: New Directions in Theory and Practice, Thousand Oaks u. a. 1994, S. 108 ff.Google Scholar
  69. 69.
    Die entsprechenden LISREL-Gütemaße betragen: GFI=0,983, AGFI=0,945, RMRO,06 und fuhren ebenfalls zu einer positiven Beurteilung des Modells.Google Scholar
  70. 70.
    % der Befragten gaben an, die Bahn in den letzten 12 Monaten mindestens viermal far Reisen über 100 km genutzt zu haben.Google Scholar
  71. 71.
    Vgl. hierzu Parasuraman, A., Zeithaml, V.A., Berry, L.L., Reassessment of Expectations as a Comparison Standard in Measuring Service Quality: Implications for Further Research, in: Journal of Marketing, Vol. 58, January 1994, S. 122.Google Scholar
  72. 72.
    Vgl. Bolton, R.N., Drew, J.H., A Longitudinal Analysis of the Impact of Service Changes on Customer Attitudes, in: Journal of Consumer Research, Vol. 17, March 1991, S. 1 ff.Google Scholar
  73. 73.
    Vgl. Bitner, M.J., Hubbert, A.R., Encounter Satisfaction Versus Overall Satisfaction Versus Quality: The Customer’s Voice, in: Rust, R.T., Oliver, R.L. (Hrsg.), Service Quality: New Directions in Theory and Practice, Thousand Oaks 1994, S. 77.Google Scholar
  74. 74.
    Vgl. Stauss, B, Neuhaus, P., Das Qualitative Zufriedenheitsmodell (QZM), Diskussionsbeiträge der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät Ingolstadt Nr. 66, Ingolstadt 1995, S. 2 ff.; Dichtl, E., Peter, S., Kundenzufriedenheit und Kundenbindung in der Automobilindustrie: Ergebnisse einer empirischen Untersuchung, a.a.O., S. 23 ff.Google Scholar
  75. 75.
    Um den spezifischen Einfluß der aktuellen Transaktion auf die Kundenloyalität zu ermitteln, wurden die Reisenden gebeten, die Fragen nach der Loyalität vor dem Hintergrund der aktuellen Bahnreise zu beantworten. Aus diesem Grund wird die Beziehungszufriedenheit nicht in das Modell miteinbezogen.Google Scholar
  76. 76.
    Für diese Modell betragen die LISREL-Gütekriterien: GFI=0,984, AGFI=0,959, RMR=0,059. Auch diese Werte deuten auf eine gute Modellanpassung hin.Google Scholar
  77. 77.
    Vgl. hierzu und im folgenden Dichtl, E., Peter, S., Kundenzufriedenheit und Kundenbindung in der Automobilindustrie: Ergebnisse einer empirischen Untersuchung, a.a.O., S. 27.Google Scholar
  78. 78.
    Vgl. Schmidt, F.K., Das Verkehrsangebot „Bahn“, in: Haedrich, G., Kaspar, C., Kleinen, H., Klemm, K. (Hrsg.), Tourismus-Management: Tourismusmarketing und Fremdenverkehrsplanung, Berlin 1983, S. 160.79 Zur Untersuchung von Merkmalsunterschieden zwischen den verschiedenen Teilstichproben wurden als gruppenübergreifendes, globales Verfahren der F-Test sowie für Einzelunterschiede zwischen zwei Mittelwerten im Mehr-Gruppenfall der Scheffeé-Test und im Zwei-Gruppenfall der T-Test eingesetzt. Zu den verschiedenen Verfahren vgl. Bauer, F., Datenanalyse mit SPSS, Berlin 1984, S. 58 ff.Google Scholar
  79. 79.
    Im Gegensatz zu diesen Altersklassen ist für die Personen der mittleren Alterskategorie ein deutlich höherer Einfluß der Vor-Reisezufriedenheit auf die Zufriedenheit mit der Reisephase und der Transaktion auszumachen (Koeffizienten 0,38 bzw. 0,29). Eine mögliche Erklärung ist darin zu finden, daß die mittlere Altersgruppe den vergleichsweise höchsten Anteil an Familienreisen ausweist. Besonders für diese Reisenden ist ein tendenziell höherer Planungs-und Koordinationsaufwand in der Vor-Reisephase zu erwarten, was mit einem stärkeren Einfluß der Zufriedenheit mit dieser Episode auf die Reise-und Transaktionszufriedenheit einhergeht. Eine weitere Ursache hierfür liegt in dem Umstand begründet, daß die Geschäftsreisen zu nahezu 90% von dieser Altersgruppe getätigt werden und damit der problemlose Start in den Arbeitstag eine besondere Stellung einnimmt. Darüber hinaus ist bei einer Betrachtung aller Altersklassen eine mit steigendem Alter der Befragten leicht zunehmende Bedeutung der Nach-Reisephase für die Bildung des Zufriedenheitsurteils über die gesamte Bahnreise zu konstatieren, was möglicherweise auf die geringere körperliche Mobilität älterer Personen zurückzuführen ist.Google Scholar
  80. 80.
    Der hohe Einfluß der Vor-Reisephase auf die Gesamtzufriedenheit in der mittleren Altersgruppe wird bei einer Betrachtung der totalen Effekte nochmals unterstrichen (Koeffizient 0,59). Bemerkenswert ist darüber hinaus der relativ geringe Einfluß der Vor-und der Nach-Reisephase auf die Gesamtzufriedenheit der Gruppe der jüngeren Bahnreisenden. Augenscheinlich basiert das globale transaktionsbezogene Zufriedenheitsurteil dieser Altersklasse in erster Linie auf der Zufriedenheit mit der Reisephase, während die weiteren Episoden einen nur geringen Stellenwert einnehmen. Denkbare Ursachen sind die vergleichsweise hohe Mobilität jüngerer Menschen sowie die damit verbundene flexiblere Gestaltung und die von der eigentlichen Kerndienstleistung weitgehend losgelöste Wahrnehmung dieser Abschnitte einer Bahnreise.Google Scholar
  81. 81.
    Hierzu wurde die in Kap. 2.31 vorgestellte konfirmatorische Faktorenanalyse zur Analyse der Struktur und Dynamik der Transaktionszufriedenheit verwendet. Die Gütebeurteilung dieser und der weiteren Modelle ßlhrte in allen Fallen auch unter Berücksichtigung der jeweiligen Stichprobengrößen zu insgesamt zufriedenstellenden Werten.Google Scholar
  82. 82.
    Vgl. Diller, H., Kundenbindung als Marketingziel, in: Marketing Zeitschrift fir Forschung und Praxis, 18. Jg., Heft 2, 1996, S. 87.Google Scholar
  83. 83.
    Vgl. Laurent, G., Kapferer, J.-N., Measuring Consumer Involvement Profiles, in: Journal of Marketing Research, Vol. 22, February 1985, S. 43.Google Scholar
  84. 84.
    Vgl. Diller, H., Kundenbindung als Marketingziel, a.a.O., S. 88, Esch, F.-R., Billen, P., Ansätze zum Zufriedenheitsmanagement: Das Zufriedenheitsportfolio, in: Tomczak, T., Belz, Ch. (Hrsg.), Kundennähe realisieren, St. Gallen 1994, S. 412 f.Google Scholar
  85. 85.
    Vgl. Watzlik, S., Die Bedeutung von Involvement und kognitiven Strukturen für das Marketing von Dienstleistungen am Beispiel von Finanzdienstleistungen, in: Kleinaltenkamp, M. (Hrsg.), Dienstleistungsmarketing: Konzeptionen und Anwendungen, Wiesbaden 1995, S. 89 ff.Google Scholar
  86. 86.
    Zu weiteren Involvementdeterminanten vgl. Trommsdorf,, V., Konsumentenverhalten, Stuttgart 1993, S. 54 f.; Monhemius, K.Ch., Umweltbewußtes Kaufverhalten von Konsumenten: ein Beitrag zur Operationalisierung, Erklärung und Typologie des Verhaltens in der Kaufsituation, Frankfurt 1993, S. 113.Google Scholar
  87. 87.
    Vgl. hierzu Katz, R., Informationsquellen der Konsumenten: Eine Analyse der Divergenzen zwischen der Beurteilung und Nutzung, Wiesbaden 1983, S. 79.Google Scholar
  88. 88.
    Vgl. auch Hentschel, B., Dienstleistungsqualität aus Kundensicht: Vom merkmals-zum ereignisorientierten Ansatz, a.a.O, S. 158 ff. Ein weiteres Teilrisiko stellt das physische Kaufrisiko dar, das von weniger als 8% der Befragten in Zusammenhang mit einer Bahnreise als hoch empfunden wird. Da mehr als 78% der Reisenden in der Bahn ein ausgesprochen sicheres Verkehrsmittel sehen, wird auf eine weitergehende Erörterung dieses Teilrisikos im folgenden verzichtet.Google Scholar
  89. 89.
    Die entsprechenden LISREL-Maße betragen GFI = 0,882, AGFI = 0,854 und RMR = 0,141 und können daher in ihrer Höhe nicht vollständig befriedigen. Da mit dem Modell jedoch ca. 50% der Varianz der Kundenzufriedenheit erfaßt werden, kann von einer hinreichend genauen Modellanpassung ausgegangen werden.Google Scholar
  90. 90.
    Da es sich hierbei um korrelative Beziehungen handelt, ist die Formulierung gerichteter Aussagen lediglich auf der Basis theoretischer Überlegungen, jedoch nicht aufgrund der im Modell spezifizierten Beziehungen möglich.Google Scholar
  91. 91.
    Zu einem ähnlichen Ergebnis im Finanzdienstleistungsbereich vgl. Watzlik, S., Die Bedeutung von Involvement und kognitiven Strukturen für das Marketing von Dienstleistungen am Beispiel von Finanzdienstleistungen, a.a.O., S. 95.Google Scholar
  92. 92.
    In der vorliegenden Untersuchung wurden (Kurz-)Urlaubsreisen und sonstige Privatreisen (z. B. Verwandten-Bekanntenbesuche) zum Reiseanlaß „Privatreise“ zusammengefaßt. Eine Einbeziehung von Fernpendlerfahrten wurde dagegen nicht vorgenommen, da sich diese aufgrund signifikanter Unterschiede in den Wahrnehmungs-und Nutzenstrukturen von Pendlem keinem der oben angeführten Reiseanlässe eindeutig zuordnen lassen. Vgl. Institut fü’ r Marketing, User-Analyse bei der Deutschen Bahn AG, unveröffentlichte Studie im Auftrag der Deutschen Bahn AG, Münster 1995; Institut fürMarketing, Non-User Analyse bei der Deutschen Bahn AG, unveröffentlichte Studie im Auftrag der Deutschen Bahn AG, Münster 1996. Auf eine eigenständige Berücksichtigung dieses Reiseanlasses wurde aufgrund der geringen Fallzahl (n = 63) verzichtet.Google Scholar
  93. 93.
    Zufriedenheit mit dem Preis-/Leistungsverhältnis bei den Reisenden der ersten Klasse signifikant höher, wenngleich für diese Klasse ein (deutlich) höherer Fahrpreis zu entrichten ist. Ebenso ist die globale Kundenzufriedenheit als auch die Zufriedenheit mit der Reisephase bei dieser Kundengruppe stärker ausgeprägt. Auch auf der Kontaktpunktebene zeigen sich die Reisenden der ersten Klasse in allen Merkmalen mit signifikant unterschiedlichen Mittelwerten zufriedener. Hier können einige besonders starkeGoogle Scholar
  94. 94.
    Interessanterweise werden aber auch weitere immaterielle Merkmale der Reisephase als zufriedenstellender wahrgenommen, die von der Reiseklasse grundsätzlich unabhängig sind. Dies gilt z. B. für die Luft-und Temperaturverhältnisse im Zug oder für die Freundlichkeit des Zugpersonals. Ob letzteres auf ein tatsächlich freundlicheres Verhalten des Zugbegleitpersonals oder aber lediglich auf eine kundenseitig differenzierte Wahrnehmung zurückzuführen ist, kann an dieser Stelle nicht abschließend beantwortet werden. Eine mögliche Erklärung für diese Ergebnis besteht jedoch darin, daß der AmGoogle Scholar
  95. 95.
    Rahn, T., Der Hochgeschwindigkeitszug InterCityExpress der DB, in: Die Bundesbahn, 67. Jg., Heft 5, 1991, S. 537.Google Scholar
  96. 96.
    % der Befragten reisten in der ersten Klasse, während mit 75% der Großteil der Reisenden in der zweiten Masse fuhr.Google Scholar
  97. 97.
    Wähnend ca. 70% der Reisenden der zweiten Klasse angaben, daß bei ihrer Fahrt 3/4 und mehr aller Sitzplätze belegt waren, beträgt dieser Wert in der vorliegenden Stichprobe für die erste Klasse lediglich ca. 34%.Google Scholar
  98. 98.
    So verfügen ca. 65% der Reisenden der ersten Klasse über ein monatliches Nettohaushaltseinkommen von über 5.000 DM. Der entsprechende Anteil der Fahrgäste in der zweiten Klasse liegt dagegen bei ca. 29%.Google Scholar
  99. 99.
    Vgl. Pompi, W., Luftverkehr: Eine ökonomische Einführung, Berlin 1991, S. 35.Google Scholar
  100. 100.
    Hierunter werden die Reisenden zusammengefaßt, in deren Zügen über die Hälfte aller Sitzplätze des genutzten Abteils belegt waren. Ca. 60% der Befragten gaben an, mit einem solchen Zug gefahren zu sein. Die verbleibenden ca. 40% der Fahrgäste entfallen auf Züge, in denen entsprechend weniger Sitzplätze besetzt waren.Google Scholar
  101. 101.
    Zum Begriff des Sitzladefaktors vgl. Pompi, W., Luftverkehr: Eine ökonomische Einführung, a.a.O., S. 33 ff.Google Scholar
  102. 102.
    Vgl. Muffatto, M., Panizzolo, R., A Process-Based View for Customer Satisfaction, in: International Journal of Quality and Reliability Management, Vol. 12, No. 9, 1995, S. 155 ff. dienstleistung vor-und nachgelagerten „Augenblicke der Wahrheit“ ebenfalls „Augenblicke der (Un-) Zufriedenheit” darstellen und das Gesamturteil eines Kunden in entscheidender Weise beeinflussen können.Google Scholar

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© Springer Fachmedien Wiesbaden 2000

Authors and Affiliations

  • Andreas Siefke

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