Optimierung der Kundenbindung in Massenmärkten : eine empirische Untersuchung im österreichischen Mobilfunkmarkt 9783835093447, 3835093444 [PDF]

Zitiervorschau

Harald Kindermann Optimierung der Kundenbindung in Massenm~irkten

WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT

Harald Kindermann

Optimierung der Kundenbindung in Massenmarkten Eine empirische Untersuchung im osterreichischen Mobilfunkmarkt

Mit einem Geleitwort von a. Univ.-Prof. Dr. Thomas Werani

Deutscher Universitats-Verlag

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Dissertation Universit~it Linz, 2006 Gedruckt mit freundlicher UnterstiJtzung der FH O0 Forschungs- & Entwicklungs-GmbH.

1. Auflage September 2006 Alle Rechte vorbehalten 9 Deutscher Universit~its-Verlag I GWV Fachverlage GmbH,Wiesbaden 2006 Lektorat: Ute Wrasmann / Britta 68hrisch-Radmacher Der Deutsche Universit~its-Verlag ist ein Unternehmen von Springer Science+Business Media. www.duv.de ~J ~ll /*~~'~"\ ~~~ ~ ~ y

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Geleitwort W~hrend Kundenbindung vor noch nicht allzu langer Zeit als marketingstrategisches "Must" gait, hat sich die Situation heute insofern ge~ndert, als diese defensive Strategieoption als eine von mehreren M0glichkeiten zur Generierung komparativer Konkurrenzvorteile in bestimmten M~rkten und bei bestimmten Nachfragersegmenten gesehen wird. Daher ist es nur konsequent, dass sich die vorliegende Disserationsschrift mit dem ~sterreichischen Mobilfunkmarkt auf eine spezifische Branche fokussiert. Dass gerade in diesem Markt der Kundenbindungsthematik besondere Relevanz zukommt, ergibt sich aus dem Faktum weitgehender Markts~ttigung. Da unter einem solchen Szenario die Strategie der Neukundengewinnung zwangsl~ufig zu einem ruin~sen Verdr~ngungswettbewerb mit sinkenden Preisen und hohen Kosten der Kundenakquisition f~hrt, besteht f~r einen Anbieter ein erheblicher ~konomischer Anreiz, die strategische Option der Kundenbindung zu w~hlen. Vor diesem Hintergrund setzt sich die Dissertation von Harald Kindermann zum Ziel, diejenigen Faktoren zu identifizieren und zu analysieren, welche for die nachhaltige Bindung von Kunden im Mobilfunkmarkt von Relevanz sind, um daraus Schlussfolgerungen for die Praxis des Kundenbindungsmanagements ziehen zu kSnnen. Die Vorgehensweise ist, in einem ersten Schritt theoriebasiert anhand bew~hrter ~konomischer und verhaltenswissenschaftlicher Erkl~rungsans~tze Basisdeterminanten for das Ph~nomen der Kundenbindung zu identifizieren. Unter Zugrundelegung des Elaboration-Likelihood-Modells wird in einem zweiten Schritt herausgearbeitet, dass for das Verst~ndnis von Kundenbindung in einem Mobilfunkmarkt mit der Einstellung und der subjektiven Norm weitere Kundenbindungsdeterminanten zu berOcksichtigen sind. Dar0ber hinaus kommt dem Involvement des Kunden im Wirkungsgeflecht der Kundenbindungsdeterminanten die Rolle einer Moderatorvariablen zu. AIs besonders innovativ und schlOssig sind die Uberlegungen des Autors zu werten, dass im Fall des Mobilfunkmarkts die "klassischen" Kundenbindungsdeterminanten Vertrauen und Loyalit~t durch die Einstellung zu ersetzen sind und Letztere dem etablierten Konstrukt der Kundenzufriedenheit vorzuziehen ist. Dem auf Basis der skizzierten theoretischen Uberlegungen entwickelten Strukturmodell der Kundenbindung ist neben einem hohen Innovationsgrad insbesondere auch die F~higkeit zur Abbildung der Besonderheiten der Kundenbindung im betrachteten Mobilfunkmarkt zu attestieren.

Vl

Geleitwort

Der Test des Modells erfolgt auf Basis von State of the Art-Verfahren der Reliabilit@ts- und Validit@tsprOfung bzw. des kausalanalytischen LISREL-Ansatzes. Durch diesen methodisch anspruchsvollen Zugang k6nnen in Verbindung mit einer groBzahligen Stichprobe zuverl@ssige empirische Ergebnisse erzielt werden. Es zeigt sich, dass Kundenbindung im Mobilfunkmarkt maBgeblich durch die Einstellung der Kunden determiniert wird, wobei dieser Effekt bei h6herem Involvement besonders stark ausgepr@gt ist. Dies impliziert, dass for die St@rkung der Kundenbindung die in der einschl@gigen Forschung bisher vernachl@ssigte Einstellung einen entscheidenden Hebel darstellt. Nicht zuletzt aber unterstOtzen die empirischen Ergebnisse auch den zun@chst nur theoretisch argumentierten Wechsel von Vertrauen und Loyalit@t zur Einstellung als Kundenbindungsdeterminante. Insgesamt betrachtet kann die Dissertationsschrift von Harald Kindermann sowohl aufgrund ihrer theoretischen Fundierung als auch empirischen Durchdringung des Themas Oberzeugen. Sie behandelt mit der Kundenbindung im 6sterreichischen Mobilfunkmarkt zwar einen relativ eng abgegrenzten Gegenstandsbereich, kommt aber gerade wegen dieser Abgrenzung zu interessanten neuen Erkenntnissen. Dass sich diese nicht nur auf den wissenschaftlichen, sondern auch den praktischen Aspekt des Themas beziehen, ist umso erfreulicher. In diesem Sinne stellt dieses Werk sowohl for Marketingwissenschaftler als auch interessierte Marketingpraktiker eine empfehlenswerte und spannende LektOre dar.

a. Univ.-Prof. Dr. Thomas Werani

VII

Vorwort Die Realisierung einer Dissertation i s t - auch wenn sich diese Monografie nenntmeistens nur mit Unterst0tzung von einer Reihe von Personen m6glich. An erster Stelle m6chte ich meinem Erstbetreuer a. Univ.-Prof. Dr. Thomas Werani danken. Er hat mir mit seiner Akribie immer wieder ein wichtiges Feedback gegeben und mir dadurch genau jene Impulse vermittelt, die for die Verwirklichung dieser Arbeit notwendig gewesen sind. Danken m6chte ich auch o. Univ.-Prof. Dr. Reinbert Schauer, der mein Koreferat 0bernommen und reich w~hrend der gesamten Dissertantenkolloquien begleitet hat. Sein positives Feedback hat mich immer wieder motiviert. Speziell in der Endphase der Arbeit wurde als Diskussionspartner und Lektor Herr Dr. Conrad Lienhardt for mich besonders wichtig. Danke for die Zeit und die spannenden Gesprache. Einen besonderen Dank m6chte ich auch an Dr. Hannes Ametsreiter, Vorstand der Mobilkom Austria, richten. Durch seine forschungsfreundliche Einstellung war es erst m6glich, die Ergebnisse dieser Arbeit auf eine fundierte empirische Basis zu stellen. Zum Schluss m6chte ich auch noch meiner Frau Claudia f0r Ihre Geduld mit meinen st~ndigen ,Fachsimpeleien" danken. Sie hat es geschafft, reich immer wieder auf den Boden der Realit~t zur0ckzuholen. In ihrer subtilen Weise hat sie mir gezeigt, dass es neben dem wissenschaftlichen Haarespalten auch noch viele Dinge gibt, die letztlich weit wichtiger sind als eine schlichte Dissertation. Entschuldigen m6chte ich mich aber bei meinen beiden Kindern David und Sarah, wenn ich ihnen oft gedankenversunken nicht die Aufmerksamkeit zukommen lieB, die beide verdient hatten. Meiner Familie m6chte ich diese Arbeit widmen.

Dr. Harald Kindermann

I n ha Itsve rzeich n is

1

Einleitung ................................................................................. 1.1

1

Problemstellung ................................................................................... 1

1.2 Zielsetzung der Arbeit .......................................................................... 5 1.3

2

3

Struktur der Arbeit ............................................................................... 6

Begriffliche Grundlagen ........................................................... 7 2.1

Kunde

............................................................................................... 7

2.2

Kundenbindung ................................................................................... 9

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung von Kundenbindung im M o b i l f u n k m a r k t ...................................... 11 3.1

Herleitung yon Basisdeterminanten der Kundenbindung ....................... 11

3.1.1

Okonomische Erkl~rungsans~tze f0r das Ph~nomen der Kundenbindung ............................................................................ 12

3.1.1.1.

3.1.1.1.1

Der theoretische Bezugsrahmen ...................................... 12

3.1.1.1.2

Implikationen for die Kundenbindung ............................... 20

3.1.1.2.

3.1.2

Transaktionskostentheorie .................................................... 12

Die mikroSkonomische Theorie von Hirschman ...................... 22

3.1.1.2.1

Der theoretische Bezugsrahmen ...................................... 22

3.1.1.2.2

Implikationen for die Kundenbindung ............................... 28

Verhaltenswissenschaftliche Erkl~rungsans~tze fOr das Ph~nomen der Kundenbindung ..................................................... 30

3.1.2.1.

Theorie der kognitiven Dissonanz .......................................... 30

3.1.2.1.1

Der theoretische Bezugsrahmen ...................................... 30

3.1.2.1.2

Implikationen for die Kundenbindung ............................... 33

3.1.2.2.

Attributionstheorie ............................................................... 35

3.1.2.2.1

Der theoretische Bezugsrahmen ...................................... 35

3.1.2.2.2

Implikationen for die Kundenbindung ............................... 41

3.1.2.3.

Die Prospect-Theory ............................................................. 44

X

Inhaltsverzeichnis

3.1.3

3.1.2.3.1

Der theoretische Bezugsrahmen ....................................... 44

3.1.2.3.2

Implikationen f~r die Kundenbindung ............................... 48

Zusammenf~hrung der Erkenntnisse aus 6konomischen und verhaltenswissenschaftlichen Erkl~rungsans~tzen ........................... 48

3.2

Weiterf~hrende Uberlegungen zu den Basisdeterminanten .................... 49

3.2.1

Zentrale intervenierende Variablen ................................................. 50

3.2.1.1.

Aktivierende Prozesse ........................................................... 51

3.2.1.1.1

Aktivierung ..................................................................... 52

3.2.1.1.2

Emotionen ...................................................................... 55

3.2.1.1.3

Motivation ...................................................................... 59

3.2.1.1.4

Einstellung ...................................................................... 65

3.2.1.1.5

Involvement ................................................................... 72

3.2.1.2.

Kognitive Prozesse ................................................................ 77

3.2.2

Das Elaboration Likelihood Model als Bezugspunkt .......................... 85

3.2.3

Zusammenfassung und Implikationen fiJr die Kundenbindung .......... 92

3.3

Abschlie6endes Kausalmodell zur Erkl~rung der Kundenbindung im Mobilfunkmarkt ............................................................................. 95

4

3.3.1

Vertrauen, Loyalit~t und Einstellung ............................................... 97

3.3.2

Kundenzufriedenheit und Einstellung ............................................. 99

3.3.3

Das Kausalmodell der Kundenbindung .......................................... 105

Empirische Befunde .............................................................

109

4.1

Wissenschaftstheoretische Einordnung der Untersuchung ................... 109

4.2

Methodische Grundlagen .................................................................. 111

4.2.1

Der Kausalit~tsbegriff .................................................................. 111

4.2.2

GOtekriterien .............................................................................. 112

4.2.2.1.

Validit~t ............................................................................. 113

4.2.2.1.1

Interne Validit~t ............................................................ 113

4.2.2.1.1.1

Inhaltsvalidit~t ........................................................ 114

4.2.2.1.1.2

Kriteriumsvalidit~t ................................................... 114

Inhaltsverzeichnis

XI

4.2.2.1.1.3 4.2.2.1.2 4.2.2.2.

Externe Validit~t ........................................................... 115

Reliabilit~t .........................................................................

116

4.2.2.2.1

Stabilit~t ...................................................................... 117

4.2.2.2.2

Konsistenz .................................................................... 117

4.2.2.3. 4.2.3

Konstruktvalidit~t ................................................... 115

Objektivit~t ........................................................................ 118

Reliabilit~ts- und Validit~tspr~fung anhand von Kriterien der ersten und zweiten Generation .................................................... 120

4.2.3.1.

Kriterien der ersten Generation ........................................... 121

4.2.3.2.

Kriterien der zweiten Generation ......................................... 125

4.2.4

Die Kausalanalyse ...................................................................... 129

4.2.4.1.

Modellkonzeptualisierung .................................................... 133

4.2.4.2.

Erstellung eines Pfaddiagramms .......................................... 134

4.2.4.3.

Modellspezifikation ............................................................. 136

4.2.4.4.

Modellidentifikation ............................................................ 140

4.2.4.5.

Parametersch~tzung ........................................................... 141

4.2.4.6.

Modellbeurteilung .............................................................. 145

4.2.4.7.

Kreuzvalidierung ................................................................ 150

4.2.4.8.

Modellmodifikation ............................................................. 152

4 . 3 0 p e r a t i o n a l i s i e r u n g der Konstrukte des Kausalmodells der Kundenbindung ............................................................................... 153 4.3.1

Loyalit~t ....................................................................................

158

4.3.2

Vertrauen ..................................................................................

159

4.3.3

Einstellung ................................................................................. 159

4.3.4

Kundenbindung .......................................................................... 160

4.3.5

Subjektive Norm ........................................................................

4.3.6

Wahrgenommene direkte Wechselkosten ..................................... 161

4.3.7

Wahrgenommenes alternatives Vergleichsniveau .......................... 161

4.3.8

Involvement ............................................................................... 163

4.4

161

ModellprOfung ................................................................................. 164

XlI

Inhaltsverzeichnis

4.4.1

Datenerhebung und Datengrundlage ........................................... 164

4.4.2

Methodische Aspekte .................................................................. 169

4.4.3

Pr~fung der Diskriminanz zwischen Loyalit~t, Vertrauen und Einstellung ................................................................................. 173

4.4.4

4.4.4.1.

Pr~fung der Messmodelle .................................................... 179

4.4.4.2.

Parametersch~tzung und Modellbeurteilung ......................... 183

4.4.4.3.

Interpretation der Ergebnisse .............................................. 185

4.4.5 5

PrOfung des Kausalmodells: Hypothese Ix ..................................... 179

Pr~fung moderierender Effekte: Hypothesen II und III ................. 186

Schlussbetrachtung ............................................................. 189

5.1 Zentrale wissenschaftliche Ergebnisse der Arbeit ................................ 189 5.2 Schlussfolgerungen f~r die Praxis ...................................................... 191 5.3 Restriktionen der Studie und Ausblick auf weitere Forschungen .................................................................................... 198 Literatu~erzeichnis

.................................................................. 201

XIII

Abbi Id u ngsve rzeich n is Abbildung 1: Grundlegende Typologisierung von Produkten ............................ 2 Abbildung 2: Abgrenzung vom Begriff"Kunde". .............................................. 8 Abbildung 3: Zug~nge zum Begriff der Kundenbindung ................................... 9 Abbildung 4:

Kooperation als hybride Koordinationsform ............................... 16

Abbildung 5:

Das GrundgeriJst des "Organizational Failures Framework". ....... 17

Abbildung 6:

Komparative Effizienz von Markt, Hybridform und Hierarchie ..... 20

Abbildung 7:

Determinanten der Entscheidung "Abwanderung oder Widerspruch" nach Hirschman ................................................. 23

Abbildung 8:

Hirschmans "Modell des Ioyalistischen Verhaltens". ................... 24

Abbildung 9: Szenario I - Kunde ohne Ioyales Verhalten ................................ 25 Abbildung 10: Szenario II - Kunde mit Ioyalem Verhalten ................................ 26 Abbildung 11: Szenario III - Kunde mit unbewusst Ioyalem Verhalten .............. 26 Abbildung 12: Beziehungen zwischen Kognitionen .......................................... 31 Abbildung 13: Die Attributionshypothesen in engen Beziehungen .................... 43 Abbildung 14: Wertfunktion der Prospect-Theory..., ........................................ 46 Abbildung 15: SIR-Schema zur Erkl~rung des Konsumentenverhaltens ............. 51 Abbildung 16: Das Yerkes-Dodson-Gesetz ...................................................... 54 Abbildung 17: Exemplarische emotionale GesichtsausdriJcke (FrShlichkeit, Traurigkeit, 0berraschung, Wut) ............................................. 56 Abbildung 18: Der Opponent-Prozess ............................................................. 57 Abbildung 19: Der Opponent-Prozess bei h~ufigen Reizdarbietungen (Reiz ,,a") ................................................................................ 58 Abbildung 20: Grundlegende BedCirfniskategorien nach Maslow ....................... 60 Abbildung 21: Klassifizierung einfacher Konflikte ............................................. 61 Abbildung 22: Beziehung zwischen St~rke der Verhaltenstendenz und Zieln~he ................................................................................. 62 Abbildung 23: Appetenz-Appetenz-Konflikt ..................................................... 63 Abbildung 24: Appetenz-Aversions-Konflikt ..................................................... 63

XIV

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 25: Netzwerk von subjektiven Meinungen ....................................... 66 Abbildung 26: Einstellungsmodell ................................................................... 67 Abbildung 27: Theorie der 0berlegten Handlung ............................................. 69 Abbildung 28: Theorie des geplanten Verhaltens ............................................. 70 Abbildung 29: Zusammenwirken von Enduring-Involvement, SituationalInvolvement und Felt-Involvement ........................................... 76 Abbildung 30: Drei-Speicher-Modell ................................................................ 78 Abbildung 31: Ausschnitt eines exemplarischen semantischen Netzwerkes ........ 80 Abbildung 32: Periphere und zentrale Informationsverarbeitung im ELM ........... 89 Abbildung 33: Das ELM und seine Antezedenzen nach Bitner/Obermiller .......... 90 Abbildung 34: Aktivierender Prozess............................................................... 92 Abbildung 35: Die Einstellung als Richtungskomponente .................................. 93 Abbildung 36: Zusammenspiel von .Aktivierender Prozess", ,Kognitiver Prozess", ,,Involvement" und ,Einstellung". .............. 94 Abbildung 37: Das C/D-Paradigma ............................................................... 100 Abbildung 38: Strukturmodell der Kundenbindung ......................................... 106 Abbildung 39: Beobachter-Bias: Ist das Glas in der Mitte halbvoll oder halbleer? ....................................................................... 119 Abbildung 40: Unrotierte Faktorladung ......................................................... 122 Abbildung 41: Rotierte Faktorladung ............................................................ 123 Abbildung 42" Vollst~ndiges und einfaches Kausalmodell ............................... 131 Abbildung 43: Schritte zur Erstellung eines LISREL-Modells............................ 132 Abbildung 44: Pfaddiagramm eines vollst~ndigen LISREL-Modells .................. 135 Abbildung 45: Prozess der Messung abstrakter Konstrukte ............................. 154 Abbildung 46: Reflektive vs. formative Indikatoren ........................................ 155 Abbildung 47: Darstellung von reflektiven und formativen Indikatoren ........... 156 Abbildung 48: Vorgehensweise bei der Pr0fung von Reliabilit~t und Validit~t der identifizierten Messkonzepte .............................

157

Abbildung 49: Einzelpr0fung der Konstrukte ................................................. 171 Abbildung 50: Gemeinsame PrOfung der Konstrukte ...................................... 172

Abbildungsverzeichnis

XV

Abbildung 51: PrOfung des Strukturmodells .................................................. 172 Abbildung 52: Resultate des Tests des vollst~ndigen Strukturmodells ............ 183 Abbildung 53: Kreuzvalidierung mit Multi-Sample-Analyse ............................. 184 Abbildung 54: Modifiziertes Elaboration-Likelihood-Model .............................. 190 Abbildung 55: Bewertung der wahrgenommenen attraktivsten Alternative im Vergleich zum bestehenden Anbieter (Durchschnittswert ~ber alle Kunden) ................................................................. 193 Abbildung 56: Gewichtung der Leistungsmerkmale der Anbieter (Durchschnittswert Ober alle Kunden) ..................................... 194 Abbildung 57: Bewertung der wahrgenommenen attraktivsten Alternative im Vergleich zum bestehenden Anbieter (Unterschieden in Kunden/Anbieter) .................................................................. 195 Abbildung 58: Gewichtung der Leistungsmerkmale der Anbieter (Unterschieden in Kunden/Anbieter) ...................................... 195 Abbildung 59: Positionierung der Anbieter .................................................... 196 Abbildung 60: Segmentspezifische Kundenprogramme .................................. 197

XVII

Ta bel len ve rzeich n is Tabelle 1:

Transaktionskostenarten ............................................................ 14

Tabelle 2:

Darstellung der Hypothesen von Kelley ....................................... 37

Tabelle 3:

Theoretische Ans~tze und vorl~ufige Determinanten der Kundenbindung ......................................................................... 49

Tabelle 4:

Erkl~rende Determinanten der Kundenbindung .......................... 105

Tabelle 5:

Anforderungen an Reliabilit~ts- und Validit~tskriterien der ersten Generation .................................................................... 125

Tabelle 6:

Die gesamten acht Parametermatrizen eines vollst~ndigen LISREL-Modells ........................................................................ 139

Tabelle 7:

Formen der Kreuzvalidierung .................................................... 151

Tabelle 8:

Messkonzept "Loyalit~t". .......................................................... 158

Tabelle 9:

Messkonzept "Vertrauen". ........................................................ 159

Tabelle 10: Messkonzept"Einstellung". ....................................................... 160 Tabelle 11: Messkonzept "Kundenbindung". ................................................ 160 Tabelle 12: Messkonzept"subjektive Norm". ............................................... 161 Tabelle 13: Messkonzept "Wahrgenommene Wechselkosten". ...................... 161 Tabelle 14: Messkonzept "Involvement" ..................................................... 164 Tabelle 15: Stichprobenanteile der unterschiedlichen Mobilfunkbetreiber ...... 166 Tabelle 16: Geschlecht .............................................................................. 167 Tabelle 17: AItersverteilung ....................................................................... 167 Tabelle 18: Geografische Verteilung ........................................................... 168 Tabelle 19: Schulbildung ............................................................................ 168 Tabelle 20: PrOfung des Faktors "Loyalit~t". ................................................ 174 Tabelle 21: PrOfung des Faktors "Vertrauen". .............................................. 175 Tabelle 22: Pr~fung des Faktors "Einstellung". ............................................ 176 Tabelle 23: Exploratorische Faktorenanalyse der insgesamt 16 Indikatoren... 177 Tabelle 24: Konfirmatorische Faktorenanalyse der 16 Indikatoren ................ 178

XVIII

Tabellenverzeichnis

Tabelle 25: Pr0fung der Diskriminanzvalidit~t (Fornell/Larcker-Kriterium zw. L, E und V) ........................................................................ 179 Tabelle 26: Pr0fung des Faktors "Kundenbindung". ...................................... 180 Tabelle 27: Exploratorische Faktorenanalyse der insgesamt 15 Indikatoren... 181 Tabelle 28: Konfirmatorische Faktorenanalyse der 15 Indikatoren ................. 182 Tabelle 29: Pr0fung der Diskriminanzvalidit~t des Gesamtmodells (Fornell/Larcker-Kriterium) ........................................................ 182 Tabelle 30: Mittelwerte der Enduring-Involvement-Dimension (aufgeteilt mittels Median-Split-Verfahren) ................................. 186 Tabelle 31: Mittelwerte der Situational-Involvement-Dimension (Aufgeteilt mittels Median-Split-Verfahren) ................................. 187 Tabelle 32: Ubersicht 0ber die unterschiedlichen Stichproben zur 0berpr0fung der moderierenden Effekte .................................... 188 Tabelle 33: Ergebnisse der Multi-Sample-Analyse: Moderierende Wirkung von , E n d u r i n g - I n v o l v e m e n t " ........................................

188

Tabelle 34: Ergebnisse der Multi-Sample-Analyse: Moderierende Wirkung von ,,Situational-Involvement" ...................................... 188

I

Einleitung

1.1 Problemstellung Kosten- und Wettbewerbsdruck in den heutigen, oftmals ges~ttigten Markten nehmen immer mehr zu. Die Gr0nde sind im Zusammentreffen von technoIogischem Fortschritt, dem Wandel zur Informationsgesellschaft, steigender Markttransparenz for die Konsumenten, ver~ndertem K~uferverhalten und auch in der Umgestaltung der rechtlichen Rahmenbedingungen (Stichwort ,Liberalisierung"1) zu suchen. Offensive Strategien mit Fokus auf Neukundengewinnung sind in dieser Wettbewerbsumgebung oft nicht mehr zielf0hrend. 2 Bestehende Kunden sollen m6glichst gehalten werden. Damit m0ssen Aspekte der Kundenbindung immer mehr ins Zentrum der unternehmerischen Zielvorgaben r0cken, um so das 0konomische Potential der Kunden nachhaltig sichern und absch6pfen zu k6nnen. An diesem Punkt stellt sich die Frage, welche Strategien und MaBnahmen hierf0r am besten geeignet sind. In der unternehmerischen Praxis werden for diese Zielsetzung oftmals marketingpolitische MaBnahmen eingesetzt, die auf einer sehr vereinfachten Vorstellung der Wirklichkeit basieren. Zum Beispiel wird versucht, durch eine Erh6hung der Kundenzufriedenheit eine h6here Kundenbindung zu erzielen, da die Kundenzufriedenheit meist als der notwendige Schl0ssel zur Zielerreichung gesehen wird. Best~tigung for diesen Weg findet man in popul~rwissenschaftlicher Literatur. 3 Aus der aktuellen wissenschaftlichen Forschung wird jedoch klar ersichtlich, dass die reine Kundenzufriedenheit for eine erfolgreiche Kundenbindung nicht ausreicht. 4 Sie wird zwar oft als Grundvoraussetzung angesehen, saber Aussagen wie .forty percent of customers who claimed to be satisfied switched suppliers without looking back"6 und .selbst Zufriedenheit mit dem Produkt sch0tzt nicht vor Untreue, denn gerade zufriedene Kunden gehOren zu dauerhaften Marken-

1 Die Telekommunikationsbranche und die Energiem~irkte unterliegen seit der Umsetzung der Binnenmarktrichtlinien der Europ~ischen Kommission einem Wettbewerb. Vgl. hierzu das Telekommunikationsgesetz 2003 bzw. das Energieliberalisierungsgesetz 2000. 2 Vgl. dazu beispielsweise Picot et al. (2001), S. 6. 3 Vgl. exemplarisch Berry (1996). 4 Vgl. Homburg/Bruhn (2003), S. 6. s Vgl. Weinberg/Terlutter (2003), S. 50. 6

Stum/Thiry (1991), S. 35.

Einleitung

2

wechslern"7 zeigen deutlich, dass for eine erfolgreiche Kundenbindung noch weitere Einflussfaktoren beachtet werden m0ssen. Hierzu k6nnten beispielsweise

Vertrauen, Loyalit~t, wahrgenommene Qualit~t, 6konomische und psychologische Wechselbarrieren und die Attraktivit~t der Konkurrenzangebotez~hlen. 8 Mit Hilfe dieser erw~hnten und diverser weiterer Faktoren kann auf Basis unterschiedlicher 6konomischer und verhaltenswissenschaftlicher Erklarungsans~tze die Kundenbindung mehr oder weniger erfolgreich erkl~rt werden. Diese wissenschaftlichen Befunde sind aber oft unterschiedlich und nicht eindeutig. 9 Der Wert for die Wissenschaft wird dadurch zwar in keiner Weise geschm~lert, 1~ jedoch wird dabei ersichtlich, dass zun~chst als Grundvoraussetzung konkrete Rahmenbedingungen festgelegt werden m0ssen, will man for die unternehmerische Praxis konkret verwertbare Ergebnisse bekommen. Unter diesem Gesichtspunkt ist es m. E. notwendig, die Untersuchung der Einflussfaktoren der Kundenbindung auf einen speziellen Produkttyp und auf eine konkrete Branche einzuschr~nken. Hierbei war die wirtschaftliche Relevanz dieses Themas for die Branche ausschlaggebendes Auswahlkriterium. Nach einer ausf0hrlichen internen Diskussion wurde der osterreichische Mobilfunkmarkt als die ideale Branche for die Untersuchung befunden und daher ausgew~hlt. Aus diesem Grund wird an dieser Stelle die Branche kurz beschrieben:

I i

KonsumgOter

I

I

Produkttypen

I

Sachg0ter

I

I

I

ProduktgeschMt

Gebrauchsg0ter

ZuliefergeschMt

I I

I

Dienstleistungen I

I -I Kon~umtiveDL II i

IndustriegOter ~

VerbrauchsgOter

I

m

I

mitK~

DL I

Kontinuiedich erstellte DL ohne Vertragsverh~tltnis

i

Investive DL

IndustrielleDL Rein investive

DL

Systemgeschaft Anlagengesch~lft

Gelegentlich erstellte DL mit Vertragsverh~ltnis

GelegentlicherstellteDL ohne Vertragsverh~iltnis

Abbildung 1: Grundlegende Typologisierung von Produkten 11

7 Gierl (1993), S. 90. 8 Vgl. dazu beispielsweise Arbeiten von Diller (1995, 1996), Peter (1997), Homburg et al. (1999), Gerpott (2000), Herrmann et al. (2000), Homburg/Kebbel (2001), Gierl/Gehrke (2004), Werani (2004), Ba~on/Wangenheim (2005). 9 Vgl. Weinberg/Terlutter (2003), S. 50

lo Die Erkenntnisse dieser Untersuchungen sind wichtige Bezugsrahmen f~r weitere Forschungstatigkeiten. 11 In Anlehnung an Homburg/Krohmer (2003), S. 461.

Einleitung

3

Be/der ,,Mobiltelefonie" handelt es sich grunds~tzlich um einen Produkttyp, der folgende Merkmale aufweist (vgl. dazu auch Abbildung 1): - Es handelt sich um eine konsumtive Dienstleistung. 12 - Die Gesch~ffsbeziehung zwischen einem Kunden und einem Lieferanten basiert auf einem k[indbaren Vertragsverhaltnis (= Dauerschuldverha'ltnis). -

-

Es gibt eine groBe Anzahl von Stammkunden. Es gibt keine persbnliche Betreuung von einzelnen Kunden. 13

- Der Leistungsvergleich zwischen den unterschiedlichen Lleferanten ist f[ir die Kunden weitgehend unmo'glich. Diese Branche z~hlt unbestritten zu den wettbewerbsintensivsten M~rkten [iberhaupt. Mit ca. 8 Mio. bestehenden Vertragsverh~ltnissen~4 hat man das ~sterreichische Marktpotential bereits weitgehend ausscho'pfen k~nnen. Mit einem Marktanteil von ca. 41% betreut die Mobilkom Austria als Marktf[ihrer bereits Liber 3 Mio. Privatkunden. Selbst Hutchison 3G als verhaltnism~Big kleiner und relativ neuer Betreiber hat mit einem aktuellen Marktanteil von ca. 2% bereits weit Liber 100.000 Kunden zu verwalten. ~5 In diesen F~llen kann eine Gesch~ftsbeziehung zwischen einem Betreiber und einem Kunden schon aus einer intuitiven Sichtweise nur mehr auf standardisierte Kontaktpunkte beruhen (z. B. Rechnungslegung, ev. CallCenter). Eine persdnliche Interaktion zwischen Personen des anbietenden Unternehmens und dem Privatkunden Endet normalerweise nicht mehr start. Der Markt ist weiters gepragt durch aggressivste MarkterschlieBungsstrategien der Anbieter. Dazu sind insbesondere unterschiedliche Tarifmodelle fLir Privatkunden, Einstiegsangebote fLir Neukunden (z. B. Nachlass der GrundgebLihr) sowie nicht zuletzt die Subventionierung des Preises f[ir die Mobiltelefone in Verbindung mit einem Vertragsverhaltnis zu nennen. Diese Angebote und MaBnahmen der unterschiedlichen Mobilfunkbetreiber stellen sich f[ir den Konsumenten aber als zu komplex und un Liberschaubar dar. Im bsterreichischen Mobilfunkmarkt treten derzeit K[indigungsraten von

12 Gewerbliche Kunden werden im Rahmen dieser Arbeit nicht untersucht. 13Von dieser Annahme sind m6gliche Ausnahmef~ille ausgeschlossen. 14 Vgl. Pressetext der Mobilkom Austria (2005), Diese Zahl entspricht in etwa der gesamten Einwohnerzahl (~sterreichs. is Vgl. zu diesen Zahlen den Kommunikationsbericht 2004 der Rundfunk & Telekom Regulierungs-GmbH,

4

Einleitung

15-20% p.a. auf. Die wirtschaftlichen A'uswirkungen des Kundenverlustes sind f[ir die Anbieter enorm und haben das Thema Kundenbindung in den Mittelpunkt der strategischen Dberlegungen der Anbieter ger[ickt. Alleine die Mobilkom Austria hat im Jahre 2004 fEJr Kundenakquisition und KundenbindungsmaBnahmen 143 Mio. Euro ausgegeben.16 Bei solchen enormen Betragen ist es f[ir diese Branche nat[irlich von ausschlaggebender Bedeutung, alle Faktoren mit Auswirkungen auf das Abwanderungs- bzw. Bindungsverhalten zu identifizieren und zu analysieren, damit aus diesen Erkenntnissen ein optimales MaBnahmenpaket zur ErhShung der Kundenbindung abgeleitet werden kann. Ein weiterer Grund daf0r, dass die Untersuchungsergebnisse im Bereich der Kundenbindung nicht eindeutig sind, ist m. E. der Kunde selbst mit seinen vorwiegend ,,unvern0nftigen" Verhaltensweisen. Er handelt nicht rational wie ein ,homo oeconomicus "17, sondern trifft seine Entscheidungen in aller Regel unter der Voraussetzung einer eingeschr~nkten Rationalit~t. Will man verstehen, was einen Kunden zu einer Lieferantentreue ,bewegt", d0rfen wesentliche intervenierende Variablen 18 nicht auBer Acht gelassen werden. Unter Einbeziehung dieser Variablen sollte zuk0nftiges Verhalten ~g der Kunden noch besser prognostizierbar gemacht werden k0nnen. Zu diesem Zweck ist ein Eindringen in die Lehre von Nachbarwissenschaften - vor allem in die Psychologie und Sozialpsychologie 2~ unabdingbar. 21

16Vgl. ebenda. 17

Der Begriff bezeichnet ein Individuum, das wirtschaftliche Handlungen so setzt, dass sein individueller Nutzen maximiert wird. Diesem Konzept liegen meist die folgenden beiden Annahmen zugrunde: - Es besitzt ein stabiles und konsistentes Zielsystem. - Es hat vollstandige Information, d. h. er kennt seine Handlungsalternativen und er weiB, welche Konsequenzen die Wahl einer bestimmten Alternative mit sich bringt. Vgl. dazu beispielsweise Eisenf0hr/Weber (1999), S. 360ff.

18 Intervenierende Variablen sind Merkmale oder Prozesse innerhalb einer Person. Sie werden vom Forscher angenommen, um beobachtbare Zusammenhange zwischen Reizen und Reaktionen verstandlich zu machen. Vgl. hierzu beispielsweise Zimbardo/Gerrig (2001), S. 5. ig Zuk0nftiges Verhalten im Bereich der Kundenbindung ware z. B. das Aufrechterhalten oder Beenden eines bestehenden Vertragsverhaltnisses (Energiemarkte, Telekommunikation, etc.) bzw. den wiederholten Bezug eines Produktes oder einer Dienstleistung vom gleichen Lieferanten. 20 Sozialpsychologie und Psychologie sind Teilbereiche der Verhaltenswissenschaften. Vgl. Kroeber-Riel/ Weinberg (2003), S. 8. 21 Im Rahmen der betriebswirtschaftlichen Forschungsansatze ware dieser Zugang dem entscheidungstheoretischen Ansatz von Edmund Heinen zuzuordnen, der die Notwendigkeit des interdisziplinaren Zusammenwirkens von Nachbarwissenschaften ausdriJcklich betont. Vgl. hierzu beispielsweise Heinen (1978) oder for eine Zusammenfassung der betriebswirtschaftlichen Forschungsansatze Lechner/ Egger/Schauer

(200s), s. 53ff.

Einleitung

5

Speziell in Massenm~rkten, die durch ein ,,0bermaB an Auswahr', st~ndigen Produkterneuerungen, homogenen Produkten und einer unaufh6rlich wachsenden Werbe- und Informationsflut gepr~gt sind, hat diese ganzheitliche Betrachtung in der wissenschaftlichen Forschung bisher kaum Einzug gehalten. Mit dieser Arbeit soil diese LOcke geschlossen werden. Mit einer interdisziplin~ren Betrachtungsweise werden neue Aspekte aufgezeigt und erg~nzt die gegenw~rtige Forschungst~tigkeit im Bereich der Kundenbindung. Durch die Einschr~nkung auf eine konkrete Branche werden zus~tzlich konkrete MaBnahmenempfehlungen for die Praxis ableitbar sein. Davon ausgehend leitet sich die Zielsetzung der Arbeit ab.

1.2 Zielsetzung derArbeit Das Ziel dieser Arbeit ist, in Massenm~rkten, in denen zwischen Kunden und Lieferanten ein Vertragsverh~ltnis besteht, jene Wirkungszusammenh~nge, die fLir Kundenbindung verantwortlich sind, zu iden tiHzieren und mbgliche moderierende Effekte von intervenierenden Variablen auf diese Wirkungszusammenh~nge zu ermitteln.

Diese Untersuchung wird dabei im 6sterreichischen Mobilfunkmarkt durchgef0hrt. Aus dieser Zielsetzung leiten sich konkrete Forschungsfragen ab, die im Laufe der Arbeit beantwortet werden m0ssen: 1. Welche Konstrukte22 beeinflussen die Kundenbindung der Endverbraucher im bsterreichischen Mobilfunkmarkt und wie sind sie definiert? 2. We/cheBeziehungen bestehen zwischen diesen einze/nen Konstrukten? 3. Gibt es Unterschiede in den Wirkungszusammenh~ngen, die auf intervenierende Variablen der Konsumenten zurLickzufLihren sind? 4.

Welche Schlussfo/gerungen fLir Kund nebindungsmaBnahmen sind aus den Ergebnissen fLir die unternehmerische Praxis ableitbar?

22 Konstrukte werden herangezogen, um einem Netzwerk von beobachteten Sachverhalten einen Sinn zu verleihen. Meist kOnnen diese nicht direkt beobachtet werden, sondern werden aus beobachtbaren Sachverhalten erschlossen. In diesem Fall wird auch haufig von ,latenten Variablen" gesprochen. Vgl. dazu beispielsweise Zimbardo/Gerrig (2003), S. 5 oder Backhaus et al. (2000), S. 392.

6

Einleitung

1,3 $truktur derArbeit Zur Beantwortung der aufgezeigten Fragen wird folgenderweise vorgegangen: Nachdem im ersten Kapitel die Einordnung des Themas dargestellt wurde, erfolgt im zweiten Kapitel eine kurze Darstellung wichtiger begrifflicher Grundlagen unter dem Blickwinkel der vorliegenden Arbeit. Im dritten Kapitel wird Schritt for Schritt ein Kausalmodell zur Erkl~rung der Kundenbindung im 6sterreichischen Mobilfunkmarkt entwickelt. Zuerst werden dabei, von zentralen 6konomischen und verhaltenswissenschaftlichen Erkl~rungsansatzen ausgehend, die relevanten theoretischen Bausteine fiJr diese Arbeit vorgestellt und mit dem Stand der bisherigen Forschung hinsichtlich der eigenen Fragestellungen beschrieben. Es sollen so die relevanten Determinanten23 for die Kundenbindung abgeleitet werden. In einem zweiten Schritt werden weiterf0hrende Uberlegungen auf Basis des Elaboration-Likelihood-Models unter Bezugnahme von wichtigen intervenierenden Variablen angestellt, um mit diesen zus~tzlichen Aspekten ein abschlieSendes und fundiertes Kausalmodell zur Erkl~rung der Kundenbindung mit allen notwendigen Hypothesen entstehen zu lassen. Gegenstand des vierten Kapitels ist die empirische Auseinandersetzung mit den Konstrukten im Zusammenhang mit der Kundenbindung. FOr ein besseres Gesamtverst~ndnis werden zuerst alle methodisch angewandten Schritte kurz erkl~rt. Danach erfolgt for die zu messenden Konstrukte die Identifikation einer geeigneten Ausgangsmenge von Indikatoren. Hierbei wird nach M6glichkeit auf bereits vorhandene, empirisch best~tigte Skalen zur0ckgegriffen. Anhand einer standardisierten telefonischen Befragung wird das im dritten Kapitel abgeleitete Kausalmodell mit den dazugeh6rigen Hypothesensystemen anhand von Reliabilit~ts- und Validit~tskriterien der ersten und zweiten Generation24 0berpr0ft und die Parameter des Modells geschatzt. Zusatzlich wird der Einfluss von identifizierten intervenierenden Variablen auf die Wirkungszusammenh~nge untersucht. Ausgehend von diesen Ergebnissen werden im f0nften Kapitel Folgerungen for die Wissenschaft diskutiert und die Stellgr~Ben for die unternehmerische Praxis for ein effektives und effizientes Kundenbindungsmanagement abgeleitet.

23 Determinanten sind Konstrukte, welche in unserem Fall die ,Kundenbindung" erklaren sollen. 24 Vgl. Homburg/Giering (1997), S. 118f.

2 Begriffliche Grundlagen Im Interesse der Eindeutigkeit der gesamten AusfLihrungen ist es vorerst notwendig, n~her zu erl~utern, was konkret unter einem ,Kunden" verstanden wird und den Begriff,,Kundenbindung" theoretisch kurz zu beleuchten.

2,1

Kunde

AIs ,,Kunde" wird im weiteren Sinn eine Marktpartei auf der Nachfrageseite verstanden, die aus Einzelpersonen, Institutionen oder Organisationen mit mehreren Entscheidungstr~gern bestehen kann.2s HierfCir werden h~ufig auch Synonyme wie K~ufer, Konsument oder Abnehmer verwendet. Folgt man dieser Definition, so kann man im Wesentlichen folgende Kundengruppen unterscheiden: Potentielle Kunden haben zwar prinzipiell einen Bedarf am Produkt oder an der Dienstleistung einer bestimmten Unternehmung, bis dato wurde jedoch noch nie gekauft. Gelegenheitskunden stehen in einer Gesch~ftsbeziehung, weisen aber keine Kundenbindung auf. Stammkunden sind bestehende Kunden und es existiert bis zu einem gewissen Grad eine Kundenbindung. SchlCisselkunden sind fCir eine Unternehmung sehr bedeutende Kunden (Key Accounts). Eine Abwanderung aus der Gesch~ftsbeziehung gilt als unwahrscheinlich. Verlorene Kunden sind Abnehmer, die bereits in einer Gesch~ftsbeziehung zum Unternehmen gestanden haben. FOr die Zukunft planen diese Kunden aber mit diesem Unternehmen keine weitere gesch~ftliche Transaktion. In dem Sinne, dass man bestehende Kunden m0glichst ,halten" soil, ist die Kundengruppe der ,,Stammkunden" von besonderem Interesse. 26 Bei einer n~heren Betrachtung dieser Gruppe ist ersichtlich, dass hier noch eine weitere Typologisierung notwendig ist: Kunden k0nnen aufgrund von Vertragsverh~ltnissen (vertragliches Dauerschuldverh~ltnis) ,,Stammkunden" sein oder sie kaufen oder konsumieren ein Produkt oder eine Dienstleistung aus 0berzeugung

25Vgl. Diller (2001), S. 845. 26 Aufgrund der teilweise sehr grol3en Kundenanzahl, ist hier im Sinne der Effektiviti~t und Effizienz ein ,Ma6nahmenoptimum" zu finden, damit diese Kunden gehalten werden k6nnen. SchlCisselkunden sind ohnehin meist besonders betreute Kunden und haben bei dieser Definition praktisch keine Abwanderungstendenz.

8

Begriffliche Grundlagen

immer wieder vom gleichen Anbieter. Im ersten Fall m~isste der Kunde eine aktive Handlung setzen, um ein bestehendes Vertragsverh~ltnis zu beenden (= Vertragsk~indigung). Ansonsten bleibt er weiter ,Stammkunde" eines konkreten Unternehmens. Dies kann beispielsweise aus Uberzeugung, jedoch auch aus Unkenntnis der AIternativen oder schlichtweg aus Bequemlichkeit erfolgen. Der Bereich der Telekommunikation, die EnergiemSrkte (Strom- und Gas) oder auch die meisten Finanzdienstleistungen (Versicherungen und Banken) w~ren hierzu konkrete Beispiele. Im zweiten Fall hat der Kunde vor Konsumation des Produktes oder der Dienstleistung die Wahlfreiheit und entscheidet sich proaktiv immer wieder for den gleichen Anbieter oder for das gleiche Produkt. In diesem Falle k6nnten der Automobilhandel, die Gastronomie, der Tourismusbereich und auch der gesamte Einzelhandel als exemplarische Beispiele angefOhrt werden(vgl, auch Abbildung 2). I

I

Kunde

I

I

I

oen,e,,erun0e IIe'e0en"e' II un0es Sammun0eII Sc,0sse,un0eII Ver,orener un0e I

bestehendes Vertragsverh~iltnis

[~

I

Vertragsaufl6sung jederzeit m6glich VertrSge verlSngern sich automatisch

I

kein Vertra.cjsverh~iltnis L Kunde entscheidet sich immer wieder f~ir das Unternehmen/Produkt

Abbildung 2: Abgrenzung vom Begriff "Kunde"

Die vorliegende Arbeit beschr~nkt sich - wie einleitend expliziert - auf den Bereich der ,bestehenden Vertragsverh~ltnisse" und betrachtet Kunden als konkrete Personen, die mit einem Anbieter z7 in einem vertraglichen Dauerschuldverh~ltnis stehen.

27 In unserem Fall ist dies ein Mobilfunkbetreiber.

Begriffliche Grundlagen

2.2

9

Kundenbindung

FOr den Begriff ,,Kundenbindung", in der englischen Literatur mit ,,Customer Retention" bezeichnet, findet man in der Marketingliteratur mehrere Versuche einer pr~zisen Definition. Werani gibt zu diesem Thema einen 0berblick 0ber den aktuellen Stand der Forschung und systematisiert wie in Abbildung 3 dargestellt: Begriff der Kundenbindung

I

maBnahmenorientierte I Sichtweise I

I J verhaltensorientierte "l

Sichtweise

I

Beabsichtigtes

Wiederkaufverhalten

I

I

Beobachtbares Wiederkaufverhalten

Abbildung 3: Zug~nge zum Begriff der Kundenbindung 28

Grunds~tzlich unterscheidet er hierbei eine maBnahmen- und eine verhaltensorientierte Sichtweise. 2g Die maBnahmenorientierte Sichtweise3~ sieht die Kundenbindung als ein B0ndel von Aktivit~ten, die geeignet erscheinen, Geschaftsbeziehungen enger zu gestalten, um so den Wechsel zu Konkurrenten vorzubeugen. 31 Diese BindungsmaBnahmen k6nnen beim Kunden Verbundenheit (= freiwillig, beruht auf Zufriedenheit) und Gebundenheit (meist unfreiwillig, basiert auf einer wahrgenommenen Einschr~nkung der Wahlfreiheit des Kunden) hervorrufen. 32 Nat0rlich beeinflussen diese MaBnahmen das Verhalten der Kunden (in der Abbildung 3 angedeutet) und dr0cken sich in deren Kaufverhalten aus.33 Der verhaltensorientierte Zugang stellt das Wiederkaufverhalten der Kunden in den Mittelpunkt. Kundenbindung ist somit ,das Ergebnis, das durch AnbietermaBnahmen beim Kunden erreicht werden soil."34

28 Entnommen aus Werani (2004), S. 2. 2gVgl. Werani (2004), S. lf. 3o Vgl. M011er/Riesenbeck (1991) und Oggenfuss (1995). 31Vgl. Diller (1996), S. 82, und Werani (2004), S. 1. 32Vgl. Weinberg/Terlutter (2003), S. 46, und Eggert (1999), S. 52. 33Vgl. Werani (2004), S. 2 und Diller (1996), S. 83. 34Vgl. Kr~ger-Strohmayer (2000), S. 17.

10

Begriffliche Grundlagen

FOr die vorliegende Arbeit beschrankt sich das Wiederkaufverhalten auf den Umstand, dass die Kunden ihr Vertragsverh~ltnis zum aktuellen Mobilfunkbetreiber nicht k0ndigen. Mit dieser Sichtweise ist man deckungsgleich mit den Darstellungen von Werani 3s und Kr0ger-Strohmayer36, die diese M6glichkeit explizit erw~hnen. Aufbauend auf diese Sichtweise und in Anlehnung an Definitionen von Diller37, Meyer/Overmann 38, Homburg/Bruhn 39, Weinberg/Terlutter 4~ Homburg/Giering/Hentsche141 und Herkner42 wird Kundenbindung for diese Forschungsarbeit wie folgt definiert: Kundenbindung umfasst die subjektive Verhaltensintention (Absicht oder Plan) eines Kunden, das bestehende vertragliche Dauerschuldverh#ltnis beizubehalten. 43

3s Vgl. Werani (2004), S. 3f. 36 Vgl. Kr0ger-Strohmayer (2000), S. 17. 37Vgl. Diller (1996), S 82f. 38Vgl. Meyer/Oevermann (1995), S. 1342f. 39Vgl. Homburg/Bruhn (2003), S. 8. 4o Vgl. Weinberg/Terlutter (2003), S. 44f. 41 Vgl. Homburg/Giering/Hentschel (1999), S. 178f. 42 Vgl. Herkner (2001), S. 213. 43 Die vorliegende Arbeit konzentriert sich somit auf die wesentlichen psychologischen Bewusstseinsprozesse, die fer die Erhaltung der Beziehung zum Anbieter verantwortlich sind. Mit diesem Begriffsverst~ndnis unterscheidet man sich vonder anbieterbezogenen Sichtweise, die die Kundenbindung als MaBnahmenb0ndel eines Unternehmens zur Erhaltung der Gesch~ftsbeziehung sieht. Die auf die Kundenbindung abzielenden Aktivitaten des Anbieters werden hier in Abgrenzung zur Kundenbindung als ,Kundenbindungsmanagement" bezeichnet.

3 Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkliirung von Kundenbindung im Mobilfunkmari~ 3.1 Herleitung von Basisdeterminanten der Kundenbindung Theorien dienen grunds~tzlich dazu, dass in der Realit~t beobachtbare Ph~nomene erkl~rt werden k6nnen. Da sich diese Arbeit mit Kundenbindung und den dafOr verantwortlichen Wirkungsbeziehungen auseinandersetzt, wird in der Folge zun~chst auf verschiedene Theorien zuriJckgegriffen, die m. E. hinsichtlich dieses Untersuchungsgegenstandes ein hohes Erkl~rungspotential aufweisen. Mit diesem Zugang wird das zu untersuchende Problem aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet und zus~tzlich wird damit ein theoretischer Pluralismus befolgt, der von einer Vielzahl von Autoren gefordert wird, 44 wenn man sich mit einem Thema auf wissenschaftlicher Ebene auseinander setzen will. Dabei geht es darum, dass die Kundenbindung durch das Heranziehen sich gegenseitig erg~nzender, jedoch nicht zwangsl~ufig miteinander zusammenh~ngender Ans~tze bestm0glich erkl~rt wird. Unter BerCicksichtigung der oben angefCihrten LIberlegungen werden zur Identifikation der Basisdeterminanten der Kundenbindung als 6konomische Erkl~rungsans~tze die Transaktionskostentheorie und die Theorie von Hirschman und als verhaltenswissenschaftliche Erkl~rungsans~tze die Theorie der kognitiven Dissonanz, die Attributionstheorie und die Prospect- Theorie ausgew~hlt. Auf eine BerLicksichtigung von sozialen Austauschtheorien4s wurde hierbei bewusst verzichtet, da wegen der Spezifika des Mobilfunkmarktes 46 diese Theorien keinen Erkl~rungsbeitrag leisten k0nnen.

Vgl. z. B. Cannon/Perreault Jr. (1994), S. 6, Homburg (1995), S. 123f., Ivens (2002), S. 15ff. 4s Soziale Austauschtheorien untersuchen wie Menschen (oder Gruppen) miteinander interagieren, wenn diese in einer dyadischen Beziehung stehen. Hierbei haben die Arbeiten von Thibaut und Kelley wegen ihrer Klarheit und Prazision eine wegweisende Bedeutung erlangt. Vgl. Thibaut/Kelley (1959, 1978). Aus diesem Grund findet man in vielen sozial- und betriebswissenschaftlichen Untersuchungen immer wieder Verweise zu diesen AusfCihrungen. Vgl. z. B. SchCitze (1992), Matzler (1997), Peter (1997), und Werani (1998, 2004). Das Betreuungs- und Servicenetz der Anbieter fCir Privatkunden sieht (derzeit) keine persSnliche Kontaktpflege vor. Aufgrund der sehr gro6en Anzahl yon bestehenden Kunden - die Mobilkom Austria hat z. B. mehr als 3 Mio. private Kunden - ist eine herk0mmliche, pers0nliche Betreuung Okonomisch wahrscheinlich auch nicht durchfCihrbar. Aus diesem Grund k6nnen m. E. Austauschtheorien keinen Beitrag zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt liefern.

12

EntwicklungeinesKausalmodellszur Erkl~rungyon Kundenbindungim Mobilfunkmarkt i,

3.1,10konomische Erkl~irungsans~itze for das Ph~inomen der Kundenbindung 3.1,1,1, Transaktionskostentheorie 3.1.1.1.1 Der theoretische Bezugsrahmen Im Folgenden werden die Grundbegriffe und Grundideen der Transaktionskostentheorie erl~utert. Hierbei wird insbesondere auf die Darstellungen der Theorie durch Oliver E. Williamson als deren Hauptvertreter Bezug genommen. Er entwickelte die Transaktionskostentheorie im Anschluss an Coase mit seinen eigenen Uberlegungen mal3geblich welter. 47 Heute nimmt der Transaktionskostenansatz einen festen Platz in der ~konomischen Theorie ein. 48 Die Transaktionskostentheorie geh~rt neben der Theorie der VerfOgungsrechte (Property-Rights-Theorie) und der Prinzipal-Agent-Theorie zur .New Institutional Economics".49 In der Neoklassik wurde von vollkommener Information auf vollkommenen M~rkten ausgegangen. Diese Annahmen wurden h~ufig kritisiert und genau diese Kritikpunkte bildeten den Ausgangspunkt for die Entwicklung der ,,New Institutional Economics". 5~ Durch die Einbeziehung verhaltenswissenschaftlichen Gedankengutes wurde der neoklassische Ansatz realit~tsn~her weiterentwickelt. 5~ Die Transaktionskostentheorie kann als eine Theorie charakterisiert werden, die sich grunds~tzlich .mit der Koordination, insbesondere der Beherrschung und Uberwachung wirtschaftlicher Leistungsbeziehungen"52 besch~ftigt. Es handelt sich demnach um einen Ansatz mit potentiell sehr breitem Anwendungsbereich. Ausgangspunkt f~r die Fntwicklung des Transaktionskostenansatzes war der Artikel .The Nature of the Firm" aus dem Jahr 1937, in dem Coase53 die Frage aufwarf, wieso man in der Realit~t zur Abwicklung wirtschaftlicher Aktivit~ten neben M~rkten auch Unternehmen vorfindet. 54 Diese Uberlegungen wurden erst wieder in den siebziger Jahren im Rahmen der Transaktionskostentheorie vor

47Vgl.Werani(2004),S. 144 und die dort zitierte Literatur. 48 Einen umfassendenUberblick Ober die Anwendungendes Transaktionskostenansatzes in der BetriebswirtschaftslehreliefertJost(2001). 49Vgl.Williamson(1990),S. 3Off.und Picot(1991),S. 144. 50Vgl. Dorow/Weiermair(1984),S.191. 51Vgl.ebenda. 52Picot(1991),S. 147. 53Vgl.Coase(1937). 54Vgl.ebenda.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

13

allem durch die Arbeiten von Williamson aufgegriffen und weiterentwickelt. 55 Eine grundlegende Erkenntnis von Coase war, dass sowohl die Nutzung des Preismechanismus als auch die unternehmensinterne Koordination wirtschaftlicher Aktivitaten immer mit Kosten verbunden ist.s6 Williamson bezeichnete diese Kosten in der Folge als Transaktionskosten. 57 Zus~tzlich definierte er den Begriff Transaktionen. Er sah darin eine Ubertragung von Verf~gungsrechten an GOtern und Dienstleistungen. 58 Da diese Ubertragung in der Regel dem materiellen G~tertausch zeitlich vorauseilt, k6nnen Transaktionen im Prinzip als die (Vertrags-)Verhandlungen ~ber einen G~ter- und (Dienst-)Leistungsaustausch zwischen mindestens zwei Akteuren betrachtet werden. Die Transaktionstheorie erhebt dabei den Anspruch, dass jeder Analysegegenstand, welcher sich explizit oder implizit als Vertragsproblem beschreiben I~sst, der transaktionskostentheoretischen Analyse zugefOhrt werden kann.$9 Bei der Anbahnung und Abwicklung von Vertr~gen entstehen den Akteuren die Transaktionskosten, die in einer Analogie auch als physikalische Reibung aufgefasst werden k6nnen. Reibungen k6nnen dabei vor und nach dem Vertragsabschluss auftreten. Aus diesem Grund wird innerhalb der Transaktionskostentheorie von ex ante- und ex post-Transaktionskosten gesprochen. 6~ Eine darOber hinausgehende Differenzierung dieser Kostenarten nehmen G6tz und Toepffer 61 vor, indem sie die ex post-Kosten weiter in planm~i6ige und unplanm~6ige Bestandteile unterteilen. 62 Bei Picot63 wiederum findet sich eine Unterscheidung der Transaktionskosten in Anbahnungskosten, Vereinbarungskosten, Kontrollkosten und Anpassungskosten. Die folgende Tabelle zeigt eine Zusammenstellung dieser Differenzierungsarten im Uberblick:

55 Vgl. Werani (2004), S. 144. s6 Vgl. ebenda. 57 Vgl. Williamson (1981), S. 552. 58 Vgl. Williamson (1985), S. 41. s9 Vgl. ebenda. 6o Vgl. Williamson (1985), S. 20ff. 61 Vgl. G6tz/Toepffer (1991), S.22f. 62 Vgl. Werani (1998), S. 35. 63 Vgl. Picot (1982), S. 270.

14

Anbahnungskosten

EntwicklungeinesKausalmodellszur Erkl~rungyon Kundenbindungim Mobilfunkmarkt

z. B. Kosten fiJr die Informationssuche und -beschaffung iJber rn6gliche Transaktionspartner ex ante-

Vereinbarungs-

kosten

z. B. fi3r die Vertragsverhandlung

Kosten

und -gestaltung

i

Kontrollkosten

z. B. f~ir die 0berpriJfung der Qualit~ts- und Preisvereinbarungen z. B. fi~r die Durchsetzung von

Anpassungskosten

planmaSige Kosten

ex postKosten

Qualit~ts- und Preis~nderungen aufgrund ver~nderter Rahmenbedingungen w~hrend der Laufzeit der Vereinbarung

unplanm~Sige Kosten

Tabelle 1: Transaktionskostenarten64 AIs planm~Sige Kosten gelten hierbei solche Kosten, die bei einem reibungslosen Ablauf einer Gesch~ftsbeziehung anfallen und entsprechen in etwa den Kontrollkosten. AIs unplanm~Sig werden diejenigen Kosten bezeichnet, die bei der Abwendung nicht vorhersehbarer Fehlentwicklungen auftreten. Sie k6nnen im weiteren Sinne auch als Anpassungskosten interpretiert werden. 6s Aus der Sicht der Transaktionskostentheorie stellt nun die Form der Abwicklung von Transaktionen das zentrale 6konomische Problem dar. 66 Ausschlaggebend sind dabei letztlich die mit der Organisationsform variierenden Transaktionskosten, 67 wobei insbesondere die Anpassungsf~higkeit an unvorhergesehene und h~ufig unvorhersehbare ~,nderungen eine grol3e Rolle spielt. 68 Das aus transaktionskostentheoretischer Sicht zentrale Problem wird nun von Williamson folgendermaSen formuliert: Wie schafft man Vertrags-, Beherrschungs- bzw. Uberwachungssysteme, die der in der Realit~t vorherrschen64Vgl. Picot(1982), S. 270,Williamson(1985),S. 20ff., und G6tz/Toepffer(1991), S.22f. 6sVgl. Werani(1998), S. 35. 66Vgl. Michaelis(1985), S. 77. 67Vgl. Fischer(1994), S. 582. 68Vgl. Williarnson(1981b),S. 1543.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

15

den beschr~nkten Rationalit~t der Vertragspartner 69 Rechnung tragen und zugleich Transaktionen gegen~ber den Gefahren opportunistischen Verhaltens absichern?7~ Da diese Frage nur in Abh~ngigkeit von der Koordinationsform ("governance structure") zu beantworten ist, sollen dadurch Aussagen ~ber die jeweils kostenminimale Koordinationsform getroffen werden k6nnen. 71 In seinen fr0heren Arbeiten zu diesem Themenkomplex unterschied Williamson 72 zwei seiner Ansicht nach diametral entgegengesetzten Koordinationsformen ,Markt" (Koordination durch den Preismechanismus) und ,Hierarchie" (Koordination innerhalb einer Organisation durch Anweisung). Inzwischen werden Markt und Hierarchie in der Transaktionskostentheorie als die beiden extremen Pole eines Kontinuums von m6glichen Koordinationsformen betrachtet. 73 In diesem Bereich k6nnen unterschiedliche Spielarten von mehr oder weniger kooperativ angelegten Gesch~ftsbeziehungen (so genannten Hybridformen der Kooperation) angesiedelt sein. 74 Mit dieser Betrachtungsweise stehen also zwei Vertragspartnern drei unterschiedliche M6glichkeiten offen, um die Aktivit~ten im Rahmen einer Gesch~ftsbeziehung zu koordinieren: 75

(1) Die Koordination durch M~rkte auf Basis des Preismechanismus. (2) Die Abwicklung von Transaktionen innerhalb einer eigenen Organisation, also innerhalb hierarchischer Strukturen. (3)

Eine mittels Vertr~gen geregelte Kooperation (=hybride Koordinationsform).

Die Abbildung 4 stellt diese M6glichkeiten der Koordination in grafischer Form dar. Die eingezeichnete und in der Darstellung mit ,,Mindest-Interdependenz" bezeichnete Trennlinie stellt den 0bergang zwischen anonymem Markt und Kooperation dar. 76 Eine Kooperation zwischen zwei Partnern liegt dabei nur dann vor, wenn ein Mindestma8 an wechselseitiger Abh~ngigkeit bewusst in Kauf genommen wird, um so f~r beide Seiten Wert zu generieren, der in einer rein marktorientierten Beziehung nicht realisierbar ware. Der Terminus ,,bewusst" impliziert hierbei, dass eine Kooperation stets im Eigeninteresse der beteiligten

69 Vgl. Kaas/Fischer (1993), S. 687. 70 Vgl. Williamson (1990), S. XI. 71 Vgl. Werani (1998), S. 36. 72 Vgl. Williamson (1973) bzw. Williamson (1975). 73 Vgl. Kaas/Fischer (1993), S. 689f. 74 Vgl. Werani (2004), S. 147. 7s Vgl. hierzu auch Werani (1998), S. 12f. 76 Vgl. ebenda, S. 13.

16

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

Parteien liegt und damit auf freiwilliger Basis erfolgt. 77 Die zweite Trennlinie (mit Mindest-Autonomie bezeichnet) zeigt die Grenze zwischen reiner Weisungsgebundenheit und der zumindest grunds~tzlichen M6glichkeit, jederzeit den Vertrag aufl6sen zu k6nnen. 78

Mindest-Autonomie

I

Markt

I

S

/

,~Kooperation r

o/

/

I Hierarchie I

T

Mindest-lnterdependenz Abbildung 4: Kooperation als hybride Koordinationsform 79

Versucht man eine Einordnung der gegenst~ndlichen Vertragsverhi~ltnisse, 8~ so wird die Kooperation zwischen zwei Partnern - einem privaten Kunden und einem bestimmten Mobilfunkbetreiber - in der Regel irgendwo im Bereich der MindestInterdependenz angesiedelt sein, also dort, wo ein Mindestmal3 an wechselseitiger Abh~ingigkeit 81 bewusst in Kauf genommen wird. 82 Der Kostenverlauf der Anbahnungs-, Vereinbarungs- und Kontrollkosten ist grundsatzlich von der Ausgestaltung der Koordinationsform abh~ngig, 83 da eine h6here Spezialisierung der Zusammenarbeit vor allem h6here Anbahnungs- und Vereinbarungskosten verursacht. Somit ist der Markt als einfachste Koordinationsform so lange optimal, als keine Anpassungskosten auftreten. 84

77

Zum Argument der Freiwilligkeit vgl. beispielsweise Bidlingmaier (1967), S. 357, oder Rasche (1970), S. 15.

78Vgl. ebenda, S. 15. 79 Entnommen aus Werani (1998), S. 16. 8o Im Rahmen dieser Arbeit betrachten wir die vertraglichen Dauerschuldverh~ltnisse mit privaten Kunden im Bereich der mobilen Telekommunikation. Vgl. hierzu das Kapitel 1. 81 Die wechselseitige Abh~ngigkeit ist durch die Schaffung separater Werte durch Ressourcentausch (z.B. Geldfluss vs. Telefondienstleistung) zu erkl~iren. Vgl. hierzu weiterfiJhrend Tr6ndle (1987), S. 18ff. 82 Diese Einordnung gilt aufgrund der notwendigen Freiwilligkeit der Kooperation nur fCir Vertragsverh~ltnisse, die keine Bindung aufweisen. 83Vgl. Werani (2004), S. 148. 84 Vgl. ebenda.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

17

Der Kostenverlauf der Anpassungskosten kann durch das von Williamson entwickelte ,,Schema des Organisationsversagens" (organizational failures framework) Bs erkl~rt werden. In diesem Schema werden durch das Zusammenwirken von menschlichen Verhaltensannahmen mit Umweltfaktoren Transaktionen behindert und somit Transaktionskosten verursacht. Verhaltensannahmen

Umweltfaktoren

lllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll

ORS,

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o

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Ressourcenspezifit~t

").."

9149149149149149 Abbildung 5' Das Grundger0st des "Organizational Failures Framework ''s6

Dabei sind, wie auch in der Abbildung 5 ersichtlich, zwei grundlegende menschliche Verhaltensweisen zu beachten: zum einen die eingeschr~nkte Rationalit~t des handelnden Menschen und zum anderen die M6glichkeit opportunistischen Verhaltens. 87 Mit dem Begriff der beschr~nkten Rationalit~t verbindet man die Vorstellung, dass Individuen immer nur 0ber ein beschr~nktes Ausma8 an K6nnen, Wissen, Zeit und M6glichkeiten der Informationsverarbeitung verf0gen, sB Der Mensch beabsichtigt zwar rational zu handeln, dies gelingt ihm jedoch nur in begrenztem MaSe. B9 Simon9~ begr0ndet dies mit der limitierten Informationsaufnahme- und Informationsverarbeitungskapazit~t des menschlichen Gehirns und im Vor-

BSVgl. Williamson (1975), S. 20ft. s6 Entnommen aus Werani (1998), S. 38. B7Vgl. Hildebrandt (1990), S. 153f., Williamson (1991a), S. 16. Vgl. Kaas/Fischer (1993), S. 687. B9Vgl. Simon (1957), S. XXIV. 9o Vgl. Simon (1957), S. 198.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

handensein sprachlicher Grenzen.91 Daraus resultiert, dass der Mensch nur beschr~nkt Probleme zu formulieren und zu 10sen im Stande ist. Werden nun in einer Entscheidungssituation die Transaktionskosten der unterschiedlichen Alternativen miteinander verglichen und der Mensch will die for ihn kostenoptimale Alternative finden, so kommt die beschr~nkte Rationalit~t zum Tragen. Durch das gemeinsame Auftreten der beschr~nkten Rationalit~t und einer unsicheren und/oder komplexen Umwelt entstehen nun Transaktionskostenprobleme, die mit zunehmender Auspr~gung der Umweltfaktoren zu Anpassungskosten f0hren, da nicht alle Eventualit~ten ber0cksichtigt werden k0nnen,s2 AIs Opportunismusbezeichnet Williamson ,self-interest seeking with guile"s3. Die Transaktionspartner versuchen die jeweilige Situation, in der sie sich befinden, bestmOglich auszun0tzen. Das kann durch Einsatz von bewusstem ,,L0gen" und ,Betr0gen" oder aber durch Zur0ckhalten wichtiger Informationen geschehen.94 Derartiges Verhalten beeinflusst die Unsicherheit von Transaktionen wesentlich, da die Beteiligten nie wissen, ob der Transaktionspartner opportunistisch handelt oder nicht. Transaktionskosten dutch Opportunismus kOnnen dabei sowohl vor (ex ante) als auch nach (ex post) Vertragsabschluss entstehen.9s Die Anbahnungs- und Vereinbarungskosten (ex ante-Transaktionskosten) bestehen in erster Linie aus dem Mitteleinsatz, der for das fr0hzeitige Erkennen opportunistischen Handelns bei den mOglichen Vertragspartnern aufgewendet werden muss. Da Opportunismus auch nach Vertragsabschluss nicht sicher ausgeschlossen werden kann, ergeben sich Kontroll- und Anpassungskosten (ex post-Transaktionskosten). Diese manifestieren sich in erster Linie durch den Einsatz von notwendigen Kontrollinstrumenten, um Schaden durch opportunistische Transaktionspartner zu vermeiden. Er w~re noch zu erw~hnen, dass nach diesen Ausf0hrungen nicht automatisch darauf geschlossen werden kann, dass alle Wirtschaftssubjekte auch so agieren m O s s e n . 96

Wie in Abbildung 5 angef0hrt, wird dem Opportunismus die Ressourcenspezifit~t gegen0bergestellt. Eine Ressource ist hierbei umso spezifischer anzusehen, je weniger diese ohne Wertverlust in eine andere Beziehung einsetzbar ist. Wann

91 Es ist hier deutlich eine Parallele zu den AusfCihrungen im Bereich der Schemata und Urteilsheuristiken erkennbar. Vgl. dazu das Kapitel 3.2.1.2. 92 Vgl. Williamson (1981a), S. 553f. 93 Williamson (1985), S. 47. Vgl. Kaas/Fischer (1993), S. 687. 9s Vgl. FOhr (1991), S. 63 96 Vgl. hierzu auch Picot (1991), S. 147.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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entstehen nun Transaktionskosten? Entscheidend daf0r ist, dass Ressourcenspezifitat und Opportunismus gemeinsam auftreten. Denn gabe es keinen Opportunismus, dann waren auch noch so spezifische Ressourcen sicher und fiele die Ressourcenspezifitat weg, dann ware es kein Problem sofort den Partner zu wechseln, w0rde man opportunistisches Verhalten feststellen, g7 In der Regel wird es aber nicht m6glich sein, vorab opportunistisches Verhalten zu identifizieren. Somit entstehen Anpassungskosten als unplanmaBige Transaktionskosten dann, wenn ein Vertragspartner die Ressourcenspezifitat opportunistisch ausn0tzt, g8 Die jeweilige H6he der Transaktionskosten ist nach diesen Ausf0hrungen also von der Ausgestaltung der Koordinationsform selbst und von den im Kontext der beschrankten Rationalitat bzw. des Opportunismus wirksam werdenden Umweltfaktoren der Unsicherheit/Komplexitat bzw. Ressourcenspezifitat abhangig, gg Geht man nun davon aus, dass mit zunehmender Spezialisierung der Koordinationsform auch die Fahigkeit steigt, sich mit Unsicherheit bzw. Komplexitat und Ressourcenspezifitat auseinanderzusetzen, ~~176 so kann man erkennen, dass die hierarchische Koordination zu einem Minimum an Anpassungskosten f0hrt. Jedoch sind hierbei die Anbahnungs-, Vereinbarungs- und Kontrollkosten maximal. ~~ Im Gegensatz dazu verhalten sich die Transaktionskosten bei marktlicher Koordination genau gegenteilig: Es entstehen bei dieser Koordinationsform maximale Anpassungskosten, aber minimale Anbahnungs-, Vereinbarungs- und Kontroll kosten, l~ Bei unternehmerischen Koordinationsformen ergibt sich somit, dass die marktliche Koordination dann optimal ist, wenn weder die Ressourcenspezifitat noch die Unsicherheit bzw. Komplexitat kritische Werte annehmen. Im Falle aber, dass durch die Auspragung der Umweltfaktoren die Anpassungskosten die geringeren Anbahnungs-, Vereinbarungs- und Kontrollkosten 0bersteigen, wird die hierarchische Koordination bevorzugt. 1~

97 Vgl. Werani (2004), S. 151. 98 Vgl. Williamson (1985), S. 61ff. und Werani (1998), S. 40. Vgl. Werani (1998), S. 40. loo Vgl. G6tz/Toepffer (1991), S. 23 und Fischer (1994), S. 583. lol Vgl. Werani (1998), S. 40. lo2 Vgl. ebenda. lo3 Vgl. ebenda S. 41.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

Die folgende Abbildung 6 fasst die gesamten Uberlegungen zusammen und soil verdeutlichen, dass in Abh~ngigkeit der Umweltfaktoren immer einer bestimmten Koordinationsform der Vorzug gegeben wird, da diese in Relation zu den verbleibenden Koordinationsformen die geringsten Transaktionskosten aufweist. Markt

Hybridform

Hierarchie

Markt

i

Hybridform

9

i

Hierarchie

i

p

Re.~un:enspezifitit Unsicherheit/KomplexiUit Abbildung 6: Komparative Effizienz von Markt, Hybridform und Hierarchie TM

3.1.1.1.2 Implikationen fur die Kundenbindung Es stellt sich die Frage, welche Implikationen aus Anbietersicht aus der Transaktionskostentheorie for die Schaffung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt getroffen werden k6nnen. Leicht ersichtlich ist, dass der Umweltfaktor der Ressourcenspezifit~t beziehungsspezifische Investitionen repr~sentiert, z~ Diese Investition verliert ihren Wert bei einem Anbieterwechsel, d.h. sie erzeugt so genannte ,sunk costs", z~ Aus transaktionskostentheoretischer Sicht geht es darum, die beziehungsspezifischen Investitionen, die ein Kunde bereit ist zu t~tigen bzw. t~tigen muss, zu maximieren und dadurch Kundenbindung zu erreichen. Allerdings bleibt zu bedenken, dass hier ein zu hoher Zwang beim Kunden unter Umst~nden Reaktanz auslSsen zo4Entnommen aus Werani (2004), S. 152. zosVgl. Wilson (1995), S. 339. zo6Zum Begriff der ,,sunk costs" vgl. Riebel (1985), S. 480.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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kann. Somit erweist sich eine Konzentration auf die Schaffung von beziehungsspezifischen Investitionen nicht in jedem Fall als opportun, sondern dieses Instrument muss mit Ma8 eingesetzt werden. 1~ Relevant werden diese beziehungsspezifischen Investitionen aber erst durch den monet~ren Verlust, der im Falle eines Anbieterwechsels vom Kunden wahrgenommen wird. Mit dem Konstrukt der direkten wahrgenommenen Wechselkosten soil dieser Aspekt berL~cksichtigt werden. Eine weitere Determinante kann aus der Transaktionskostentheorie unter Zuhilfenahme des angefL~hrten ,,Schema des Organisationsversagens" abgeleitet werden: Wie bereits expliziert, entstehen bei gemeinsamem Auftreten von beschrankter Rationalitat und einer unsicheren und/oder komplexen Umwelt Anpassungskosten. Aus diesem Grund ist es plausibel anzunehmen, dass mit steigender Unsicherheit bzw. Komplexit~t ein Wechsel in die I~ngerfristig orientierte Hybridform der Koordination zu erwarten ist.1~ Allerdings ist dieser Wechsel in eine hybride Koordinationsform nicht direkt auf die Unsicherheit und/oder Komplexit~t zurOckzuf0hren, sondern auf Mechanismen, die diese Unsicherheit und/oder Komplexit~t reduzieren. Hierbei kommt dem Vertrauen eine besondere Bedeutung zu. 1~ Durch diese unsicherheitsreduzierende Wirkung des Vertrauens kann die Kundenbindung dabei nicht nur begr0ndet werden, sondern sie kann die Kundenbindung sogar weiter verst~rken. Es ist n~mlich plausibel anzunehmen, dass bei vorhandenem Vertrauen der Kunden diese nur von einem geringen Risiko opportunistischen Anbieterverhaltens ausgehen und aus diesem Grund eher zu beziehungsspezifischen Investitionen bereit sind. Diese beziehungsspezifischen Investitionen fL~hren aber wiederum zu einer starkeren Bindung an den Anbieter. Im Regelfall wird sich dieses Vertrauen im Verlauf einer Beziehung schrittweise aufbauen, sodass es sich zu einer ex post hochspezifischen Ressource entwickelt. 1~~ Diese manifestiert sich oft in Form von psychologischen Determinanten (z. B. eben das reduzierte Risikoempfinden) und durch m6gliche soziale Beziehungen zum Kooperationspartner. ~ Im Falle eines Partnerwechsels wOrde der Verlust dieser immateriellen Werte als Transaktionskosten empfunden werden.

~o7AIs Beispiel f~r beziehungsspezifische Investitionen k6nnten vertragsgebundene Handys genannt werden. lo8 Vgl. dazu Abbildung 6. lo9 Vgl. dazu auch Werani (2004), S. 153f. 11oVgl. hierzu Peter (1997), S. 92 und Werani (2004), S. 154. 111Vgl. Peter (1997), S. 91ff., Pre8 (1997), S. 77ff., und Werani (2004), S. 154f.

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EntwicklungeinesKausalmodellszur Erklarungyon Kundenbindungim Mobilfunkmarkt

3.1,1,2, Die mikroi~konomische Theorie von Hirschman 3.1.1.2.1

Der theoretische Bezugsrahmen

Hirschman kritisiert die klassischen mikro~konomischen Theorien und nennt sie realit~tsfremd, da diese davon ausgehen, dass Unternehmer im Konkurrenzkampf einzig durch komparative Nachteile Marktanteile verlieren. Er entwickelt im Gegensatz dazu ein Szenario, bei dem verhaltenswissenschaftliche und politoIogische Z~ge integriert sind. ~2 In diesem Szenario verschlechtert sich die Qualit~t der Leistung eines Unternehmens. ~3 Beim Kunden entsteht dadurch Unzufriedenheit. Eine Kernaussage dieser Theorie ist nun, dass der Kunde eine zur Abwanderung alternative M~glichkeit hat: den Widerspruch. ~4 Diese Reaktionsweise - die aktive Artikulation des unzufriedenen Kunden gegen~ber dem Anbieter - hat wesentliche Auswirkungen f0r beide Akteure. Einerseits kann der Kunde seine Position verbessern, indem der Anbieter seine .Missst~nde" wiedergutmacht. Andererseits hei6t dies f~r die Unternehmung, dass der unzufriedene Kunde nicht zwangsl~ufig verloren geht. Uberdies ist die bei einem Widerspruch gewonnene Information ein wichtiger Hinweis f0r Verbesserungsm~glichkeiten. Hat nunmehr der Kunde bei einer empfundenen Unzufriedenheit die Wahl zwischen Abwanderung und Widerspruch, so ist diese Entscheidung von mehreren Faktoren abh~ngig. SchOtze stellt diese Determinanten im Uberblick wie folgt dar (vgl. Abbildung 7).

~2Vgl. Hirschman(1974),S. 1ft. 113Auf die Ursachenfor dieseQualitatsverschlechterunggeht Hirschmannichtnaherein. 114LautHirschmanbedeutetWiderspruch,dassder Kundeversucht, Praktiken,Grunds~tzeund Produkteseines Lieferantenzu veri~ndern.Vgl. Hirschman(1974),S. 25.

Entwicklung eines Kausalmodellszur Erkl~rungvon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

23

--•

Loyal~t

,,

__~ schei Erfo~swahr' I nlichkeitI des WiderspruchsI

Q

I

Risiko ..........

_~

WiderspruchF

Q

Wahrgenommenes .......... Wichtigkeit und , Weft

I

~ Abwanderung

Wahrgenommene Alternative Q

Qualitatselastizit~t der Nachfrage

Q

Bleibekosten

+/- = Richtung des Wirkungszusammenhangs Abbildung 7: Determinanten der Entscheidung "Abwanderung oder Widerspruch" nach Hirschman 115

Im Folgenden wird nun auf die einzelnen Determinanten kurz eingegangen: 11s Die Loyalit~t eines Kunden wird in der Arbeit Hirschmans nicht n~her definiert. Wir folgen hierbei Werani, der Hirschman in der Weise interpretiert, dass Loyalit~t ,eine zu Bindung fOhrende psychische Hinwendung eines Kunden zu einem Anbieter"117 ausdreckt. Die Bedeutung der Loyalit~t im Hinblick auf die Entscheidung ,,Abwanderung" oder ,Widerspruch" wird durch die Abbildung 8 verdeutlicht.

11sEntnommenaus Sch0tze(1992), S. 94 11oVgl. zu den folgenden Ausf0hrungen Hirschman (1974). 117Werani (2004), S.138.

24

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt Widerspruch

Hohe Kundenloyalit~t

~

AML Vollkommene Nicht0bereinstimmung ~1

Legende:

AD

AML= Abwanderungmit Loyalit~t AD = Abwanderungsdrohung

GeringeKundenloyalitit

AOL

ULV

Vollkommene 0bereinstimmung

AOL= AbwanderungohneLoyalit3t ULV= unbewusstIoyalesVerhalten

Abbildung 8: Hirschmans "Modell des Ioyalistischen Verhaltens ''t~8

Durch die angenommene Qualit~tsverschlechterung der Leistung werden die Erwartungen des Kunden immer weniger erfOllt. (= Bewegung entlang der XAchse). Man erreicht schlie61ich den Punkt AOL (Abwanderung ohne Loyalit~t), an dem der Kunde aufgrund seiner Unzufriedenheit und fehlenden Loyalit~t abwandern wQrde. Besteht jedoch Kundenloyalit~t, so wird diese das Abwandern (vorerst) verhindern kOnnen. Der Kunde wird in diesem Fall versuchen, durch Widerspruch die Leistung des Anbieters wieder zu verbessern (Knick in der Kurve) - his hin zu einer Abwanderungsdrohung (AD). Diese Drohung bedeutet eine sprunghafte Steigerung der Intensit~t des Widerspruchs (vertikaler Verlauf der Kurve). FQhrt diese vom Kunden formulierte Drohung zu keiner Situationsver~nderung, dann wird auch fQr einen Ioyalen Kunden der Punkt erreicht sein, an dem er den Anbieter wechselt (AML = Abwanderung mit Loyalit~t). Einen Spezialfall bilden Kunden, die eine objektive Leistungsverschlechterung erst gar nicht merken. Hirschman bezeichnet diese als ,,Kunden mit unbewusst Ioyalem Verhalten" (ULV). Aufgrund der fehlenden Wahrnehmung der Leistungsverschlechterung kann dadurch auch keine Unzufriedenheit entstehen und der Kunde wird somit auch keinen Widerspruch einlegen.~9 In Anlehnung an diese AusfQhrungen sollen nochmals die sich daraus er-

~8 Entnommen aus Werani (2004), S. 74. ~9 Vgl. ebenda S. 74ff.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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gebenden Folgerungen in drei Szenarien zusammengefasst werden. Wichtig hierbei ist, dass sich die Leistungsreduktion des Anbieters auf die durch den Kunden wahrgenommene beschr~nkt. 12~

Szenario I - der Kunde zeigt kein loyales Verhalten (vgl. dazu Abbildung 9): Sobald der Kunde eine Leistungsreduktion wahrnimmt, wird dieser beim Erreichen einer gewissen Schwelle (AOL - Punkt 1) den Anbieter wechseln. Er trifft diese Entscheidung oft stillschweigend, da er meist gar nicht an die M0glichkeit einer Einflussnahme auf den Anbieter glaubt. 12~ Ein Anbieter w~re in diesem Fall gut beraten, den Widerspruch dieses Kunden zu fSrdern und so u. U. die Abwanderung zu vermeiden. Leistungsreduktion SzenarioI: Kundezeigtkein loyalesVerhalten

Tats~chliche Leistungsreduktion

~

Lesuitngsredukoitn

J

Wahrgenommene

AOL ..................................................................................................................................................................................................................... Zeit

Abbildung 9: Szenario I - Kunde ohne Ioyales Verhalten

Szenario II - der Kunde zeigt loyales Verhalten (vgl. hierzu Abbildung 10): Sobald der Ioyale Kunde hinsichtlich der wahrgenommenen Leistungsreduktion eine bestimmte ,,Schmerzgrenze" erreicht (Punkt 1), wird sich dieser beim Anbieter beschweren. Durch dieses Engagement wird sich fLir diesen Kunden bei ausbleibender Anbieterreaktion die wahrgenommene Leistungsreduktion noch vergr06ern und man wird einen Punkt erreichen, bei dem es zu einer Abwanderungsdrohung (AD- Punkt 2) kommt. ~,ndert sich die Situation nicht, so wird selbst der Ioyale Kunde abwandern (AML - Punkt 3).

120 Dies impliziert, dass eine tatsachliche Leistungsreduktion gr86er oder kleiner als die vom Kunden wahrgenomrnene Leistungsreduktion sein kann. Sogar eine objektive Leistungsqualit~tsverbesserung durch den Anbieter hilft niches, wenn dies der Kunde nicht wahrnimmt. 121Vgl. Sch0tze (1992), S. 97

26

Entwicklungeines Kausalmodellszur Erkl~rungyon Kundenbindungim Mobilfunkmarkt Leistungsreduktion

Szenario II: Kunde zeigt Ioyales Verhalten

Wahrgenomrnene Leistungsreduld:ion

@ AML

...........................................................................................................................................................................................................................

AD

.................................................................................................................................................................................................................. ~...J .......

Tatslichliche Leistungsreduk'tion

Zeitl, Abbildung 10: Szenario I I

-

Kunde mit Ioyalem Verhalten

Szenario I I I - Kunde zeigt unbewusst loyales Verhalten (vgl. hierzu Abbildung

11): Der Kunde bemerkt die Leistungsreduktion vom Anbieter nicht. Es kann aus diesem Anlass auch keine Unzufriedenheit entstehen und es wird zu keinem Widerspruch oder zu keiner Abwanderung kommen. Leistungsreduktion

Szenario III: Kunden zeigt ,,unbewusst Ioyales Verhalten"

/

Tatsachliche Leistungsreduktion

Wahrgenommene Leistungsreduktion

Zeit"

Abbildung 11:

Szenario I I I -

Kunde mit unbewusst Ioyalem Verhalten

Zusammenfassend kann somit konstatiert werden, dass Loyalit~t fQr einen gewissen Zeitraum eine Austrittsbarriere fi~r den Kunden darstellt. Der vom Kunden im Zeitraum der wahrgenommenen Leistungsreduktion ge~uSerte Widerspruch bietet dem Anbieter die M6glichkeit, darauf zu reagieren und einer Abwanderung vorzubeugen. Die Erfolgswahrscheinlichkeit des Widerspruchs ist die zweite in Abbildung 7 angefOhrte Determinante. Es ist nahe liegend, dass sich ein Abnehmer eher f~r das Einlegen einer Beschwerde entscheiden wird, je erfolgversprechender ihm diese

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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erscheint. ~22 Anbieter, die ihren Kunden die M6glichkeit einer Beschwerde maBgeblich erleichtern, k6nnen die von den Betroffenen subjektiv wahrgenommene Erfolgswahrscheinlichkeit des Widerspruchs erh6hen. ~23 In diesem Zusammenhang bietet sich beispielsweise die Einrichtung eines aktiven Beschwerdemanagements an, das sich planvoll und zielorientiert mit dem Umgang von Kundenbeschwerden auseinandersetzt. ~24 Das wahrgenommene Risiko bezieht sich darauf, dass der Kunde wegen seiner unvollkommenen Information nicht beurteilen kann, ob ein Anbieterwechsel auch wirklich die gew0nschte Situationsverbesserung bringt. 12s Je folgenschwerer eine falsche Entscheidung aus Sicht der Kunden ist, umso h6her w~re das wahrgenommene Risiko. Damit ist der positive Wirkungszusammenhang mit dem ,Widerspruch" leicht erkl~rbar. Je h6her der Wert der Leistung, umso wahrscheinlicher ist auch eine Beschwerde (z. B. Autokauf, teure Videoanlage). Bei billigen Verbrauchsg0tern wird im Falle einer Unzufriedenheit in der Regel ohne genauere LIberlegung das Produkt oder die Marke gewechselt. Bei den Wechselkosten geht es laut Sch0tze primer um die Steigerung von 6konomischen Abwanderungshindernissen. 126 Verwirklicht werden kann dies beispielsweise mit langfristigen Liefervertr~gen und Treuerabatte. Hirschman selbst geht aber wiederum nicht auf eine genauere Definition dieses Konstruktes ein. 127 Wir betrachten diesen Begriff in diesem Zusammenhang jedoch umfassender und verstehen unter Wechselkosten die gesamten wahrgenommenen Kosten, die auf Anbieter- oder Nachfragerseite bei einem Wechsel des Gesch~ftspartners anfallen. 12~ Darunter sind neben den bereits erw~hnten direkten monet~ren Kosten auch nicht monet~re Gr6Ben, wie der Aufwand an Zeit oder der entgangene Nutzen der bestehenden Beziehung, der mit einem Wechsel des Gesch~ftspartners verbunden ist, zu verstehen. ~2g Ein weiterer wichtiger Bestimmungsfaktor in Hirschmans Theorie sind die wahrgenommenen AIternativen (auch Attraktivit~t der Konkurrenzangebote oder das

122Vgl. Hirschmann (1974), S. 30. 123Vgl. Peter (1997), S. 85. 124Vgl. z. B. Bruhn (1986), S. 106. 12sVgl. Werani (2004), S. 109. 126Vgl. Sch0tze (1992), S. 101. 127Vgl. Hirschman (1974), S. 31. 128Vgl. PreB (1997), S. 77. 129Vgl. ebenda, S. 79f.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

wahrgenommene Vergleichsniveau)13~ je attraktiver die mOglichen Alternativen sind, umso eher wird der Kunde auch abwandern ohne sich zu beschweren. Die Qualitatselastizit~t der Nachfrage beschreibt hier das Verhaltnis vonder relativen Qualitats~nderung eines Produktes zur relativen Veranderung der abgesetzten Menge.13~ Hirschman hat in seiner Theorie den Preis durch die Qualit~t ersetzt. ~n Dadurch werden ~,nderungen der verkauften Mengen nur von ~,nderungen in der Qualitat abhangig gemacht.~33 Hirschman zeigt und bestatigt empirisch, dass eine empfundene Qualit~tsverschlechterung gerade bei jenen Kunden starke Auswirkungen zeigt, die gegen0ber PreiserhOhungen am wenigsten empfindlich reagieren. Es sind dies Kunden mit einer hohen Konsumentenrente. ~34 Sie werden durch die wahrgenommene Qualit~tsverschlechterung im Falle einer adaquaten Alternative als Erste abwandern. Hirschman weist aber ausdr0cklich darauf hin, dass gerade diese Kunden die Trager des Widerspruchs waren und mit ihnen eine wichtige Informationsquelle for den Anbieter verloren geht. Dabei ist nat0rlich als eine Vorraussetzung anzusehen, dass grundsatzlich ein wahrgenommenes, qualitativ besseres Konkurrenzangebot existiert. 13s AIs Bleibekosten versteht Hirschman die Kosten for den Widerspruch, wie z. B. Opportunit~tskosten der Zeit, Inkaufnahme von Nutzenentgang, Telefon-, Portound Fahrtkosten.~36Je h6her diese Bleibekosten for den Konsumenten ausfallen, umso eher wird er zu einer Abwanderung tendieren.

3.1.1.2.2 Implikationen for die Kundenbindung Aus der mikro0konomischen Sichtweise yon Hirschman kann man mehrere wichtige Schl0sse ziehen. Ein sehr wichtiger ist, dass sich der Kunde bei einer wahrgenommenen Unzufriedenheit zwischen Widerspruch und Abwanderung entscheiden wird. Zieht man daraus einen Umkehrschluss, so bedeutet dies, dass

130 Dieses Konstrukt spiegelt wider, wie ein Kunde die zu seinem gegenw~rtigen Lieferanten verf0gbaren Alternativen bewertet. Dieses Konstrukt hat in erster Linie eine relative Aussagekraff, da hier entscheidend ist, wie ein alternativer Lieferant im Vergleich zum bestehenden Lieferanten eingesch~tzt wird. 131Vgl. Sch0tze (1992), S. 93. 132Vgl. Hirschman (1974), S. 18. 133 Hirschman hat zu diesem Zweck den Preis und die Kosten als konstant angenommen. Vgl. ebenda. 134 Hirschman definiert Konsumentenrente als den Vorteil, den der Konsument genieBt, weil er eine bestimmte Ware zu Marktpreisen kaufen kann. Somit ist auch erkl~rbar, dass Konsumenten, die einen besonderen Wert auf bestimmte Qualit~tsmerkmale legen, bei Erf011ung dieser eine besonders hohe Konsumentenrente erhalten und somit weniger preisempfindlich sind. Vgl. Hirschman, S. 41f. 13sVgl. Hirschman (1974), S. 37ff. und SchLitze (1992), S. 93f. 136Vgl. Peter (1997), S. 85.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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das Konstrukt Zufriedenheit als eine zentrale Determinante for die Kundenbindung gesehen werden kann. ~37 Es wird abet im Regelfall einem Anbieter nicht gelingen, dass er einen Kunden in allen Bereichen zufrieden stellt, so dass sich zumindest zeitweise und kurzfristig ein gewisses MaB an Unzufriedenheit nicht vermeiden lassen wird. Nach Hirschman steht es in diesem Fall jedem Kunden frei, abzuwandern oder sich zu beschweren. Ein Anbieter, der daran interessiert ist, die Gesch~ftsbeziehung fortzuf0hren, sollte in diesem Fall massiv daran interessiert sein, den Widerspruch zu f6rdern, um mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen GegenmaBnahmen einzuleiten, die wiederum zur Zufriedenheit des Kunden f0hren. ~38 Gleichzeitig sollte die Abwanderungsoption m6glichst unattraktiv gestaltet sein. Diese kann wie in Abb. 19 dargestellt - durch die Wechselkosten beeinflusst werden. M. E. sind daf0r zwei Mechanismen verantwortlich, die im Falle einer durch Unzufriedenheit verursachten erh6hten Wechselneigung zu Wechselkosten f0hren, die diese Abwanderungsneigung in der Folge reduzieren und somit die Kundenbindung erh6hen. ~3g Es sind dies: 9 Vertrauen 9 Spezifische Ressourcen Das im Laufe der Zeit entstandene Vertrauen bewirkt insofern Wechselkosten, da sich der Kunde 0ber einen alternativen Lieferanten erst einmal die entsprechende Information beschaffen muss. 140 Ebenso rufen die spezifischen Ressourcen, also die in einer Geschaftsbeziehung explizit get~tigten Investitionen, Wechselkosten in Form von ,,sunk costs" hervor. 141 Analog zu der Argumentation im Rahmen der Transaktionskostentheorie wird mit den direkten wahrgenommen Wechselkosten dieser Aspekt der Kundenbindung integriert. 142 AIs weitere wichtige Determinante for die Kundenbindung ist die Loyalit~t anzusehen. Ruft man sich die weiter oben gew~hlte Auslegung ins Ged~chtnis, dass Loyalit~t die psychische Hinwendung zu einem Anbieter meint, wird ersichtlich, dass diese Gr6Be einen Grund for den Verbleib bei einem Anbieter liefert und

137Vgl. dazu z. B. Peter (1997), S. 87 und Werani (2004), S. 130. 138Vgl. ebenda. 13gVgl. Werani (2004), S. 141. 14oVgl. ebenda. 141Zum Begriff der ,sunk costs" vgl. PreB (1997), S. 77ff., und Kleinaltenkamp (2003), S. 362ff. 142Vgl. Kapitel 3.1.1.1.2.

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somit eine Determinante f~ir die Kundenbindung ist.~43 Dabei kann die Loyalit~t als eine ,Resultante des Zusammenwirkens verschiedener anderer Einflussgr66en der Entscheidung zwischen Abwanderung und Widerspruch, wie beispielsweise der Wechselkosten, des Werts der Leistung und des wahrgenommenen Risikos, gesehen werden".~44 AbschlieBend ist aus der Theorie von Hirschman noch die Attraktivit~t der Konkurrenz als Bestimmungsfaktor fLir die Kundenbindung ableitbar. Je attraktiver die mo'glichenAlternativen vom Kunden wahrgenommenwerden, desto eher wird dieser bei einer Qualit~tsreduktion der Leistung ohne Widerspruch die Abwanderungsoption wahlen. ~45 Zusammengefasst ergeben sich aus dieser Theorie somit Kundenzufriedenheit, Vertrauen, direkte wahrgenommene Wechselkosten, Loyalit~t und das wahrgenommene Vergleichsniveau als kundenbindungsrelevante Konstrukte.

3.1.2 Verhaltenswissenschaftliche Erkl~irungsans~itze for das Ph~inomen der Kundenbindung 3.1.2.1. Theorie der kognitiven Dissonanz 3.1.2.1.1 Der theoretische Bezugsrahmen Die Grundbegriffe von Festingers Theorie der kognitiven Dissonanz146 sind kognitive Elemente oder Kognitionen und die Relationen zwischen ihnen. Seit ihrer Publikation im Jahre 1957 zahlte die Dissonanztheorie lange Zeit zu der einflussreichsten Theorie in der Sozialpsychologie (]berhaupt147. Nach Festinger streben Personen nach konsistenten Beziehungen zwischen einzelnen Kognitionen,~48wobei er aber in seiner Theorie die kognitiven Elemente nicht naher definiert, jedoch umschreibt er sie als Gedanken, Vorstellungen, Meinungen, Einstellungen usw.~49 Diese Kognitionen k6nnen nun in relevanter und irrelevanter Beziehung zueinander stehen. Es besteht eine relevante Beziehung, wenn die Kognitionen

143~,hnlich auch Peter (1997), S. 88. 1~ Werani (2004), S. 141. 14sVgl. Werani (2004), S. 142. 1~ Vgl. Festinger (1957). 147Vgl. Herkner (2001), S. 36. 148Vgl. Frey/Benning (1997), S. 147. 149Vgl. hierzu und zu den folgenden AusfLihrungen Herkner (2003), S. 33ff.

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miteinander etwas zu tun haben. Beispielsweise stehen die Kognitionen (A) ,,Ich trinke gerne und regelm~Big Wein. "und ( B) ,,Regelm~Biger Alkoholgen uss sch~digt die Leber. " in einer relevanten Beziehung wahrend (A) ,,Ich trinke gerne und regelm~Big Wein. "und (C) ,,Ich trage gerne Jeans." in einer irrelevanten Beziehung zueinander stehen. Von einer irrelevanten Beziehung wird dann gesprochen, wenn bestimmte Kognitionen zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Wahrnehmung des Individuums nichts miteinander zu tun haben. Von besonderem Interesse sind aber die relevanten Beziehungen. Hier wird noch die Unterscheidung gemacht, ob es sich um konsonante oder dissonante Beziehungen handelt. Bei konsonanten Beziehungen passen die kognitiven Elemente zusammen und harmonisieren miteinander. Eine dissonante Beziehung bedeutet hingegen, dass die kognitiven Elemente nicht aufeinander abgestimmt sind und sich widersprechen (vgl. dazu Abbildung 12).

I I Abbildung 12: Beziehungenzwischen Kognitionen AIs Beispiel soil nochmals auf die bereits angefahrten Kognitionen zurackgegriffen werden: (A) ,,Ich trinke gerne und regelm~Big Wein. " ( B) ,,Regelm~Biger Alkoholgen uss sch~digt die Leber. " Diese beiden Meinungen sind dissonant, da aus der zweiten Aussage eigentlich zu folgern ware, dass man Wein nicht regelma6ig trinken sollte. Es ist daraus auch ersichtlich, dass diese Implikation nicht im Iogischen Sinn

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gemeint sein kann, da beide Aussagen Iogisch v611ig unabh~ngig voneinander sind. Vielmehr kommt es hierbei auf eine Art ,,psychologischer Implikation "~5~ oder einer so genannten ,Psycho-Logik"ls~ an - welche natOrlich die formalIogischen Aspekte nicht ausschlieSt- also auf die Art und Weise, wie ein Individuum die jeweilige Beziehung wahrnimmt. ~s2 Wenn nun dissonante Relationen vorhanden sind, entsteht dadurch ein unangenehmer, gespannter Zustand, die so genannte ,kognitive Dissonanz". Dieser Zustand hat einen triebhaften Charakter, denn er f~hrt zu Prozessen bzw. erzeugt eine Motivation, die diese Dissonanz reduzieren oder beseitigen soil. ~s3 Das prinzipielle Ausma8 der Dissonanz ist nach Festinger eine positive Funktion der Wichtigkeit der beteiligten Kognitionen und der relevanten Anzahl der dissonanten im Vergleich zur Anzahl konsonanter Kognitionsbeziehungen. is4 Beachtet man aber, dass die hier angesprochene Wichtigkeit gleichzeitig eine Dimension des Involvements der Konsumenten ist, so wird der moderierende Einfluss des Involvements auf das AusmaB der Dissonanz deutlich, lss Versp~rt eine Person eine Dissonanz und will diese reduzieren, so hat die dissonante Person dazu zwei grunds~tzliche M6glichkeiten: is6 1) Sie muss die kognitiven Elemente so andern, damit aus den dissonanten Beziehungen konsonante werden. 2) Sie nimmt neue kognitive Elemente auf und zwar so, dass zwischen bereits bestehenden und den neuen Elementen konsonante Beziehungen gebildet werden k6nnen. Beide Strategien seien nun am bereits angefOhrten Beispiel verdeutlicht. Die erste Strategie k6nnte von der Person unbewusst so verfolgt werden:

Die Kognition der Person ,,Ich trinke gerne und regelm~Big Wein. "ist mbghcherweise ziemlich ~nderungsresistent. Die Person wird in diesem Fall versuchen, dass die andere Kognition ,,Regelm~Biger Alkoholgenuss sch~digt die Leber. "ge~ndert wird, etwa in der Form ,,Ich kenne viele Personen, die vie/mehr Wein trinken als ich und keine Probleme haben." bzw. ,,Ich trinke zwar regelm~Big Wein, aber in so geringen lSOVgl. Herkner (2003), S. 34. lSl Vgl. Raff~e/Sauter/Silberer (1973), S. 13. ls2 Vgl. Werani (2004), S. 113. is3 Vgl. Herkner (2003), S. 34 und ~hnlich auch Frey/Benning (1997), S. 147. is4 Vgl. Frey/Benning (1997), S. 147. lSSVgl. dazu auch das Kapitel 3.2.1.1.5. ls6 Vgl. Herkner (2003), S. 34.

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Mengen, dass dies nicht zu einer Lebersch~digung fLihren wird." Wichtig ist, dass es sich hier um keine Meinungs~nderung aufgrund einer neuen Information handelt, sondern um eine meist unbewusste Meinungs~nderung, die von einer starken Dissonanz ausgel6st wurde. ,Es sind dies Rationalisierungen (unrealistische Rechtfertigungen eigener Standpunkte und Verhaltensweisen)". ls7 Die zweite Strategie zur Dissonanzreduktion wCirde durch die Aufnahme von neuen konsonanten Kognitionen erfolgen. Beispielsweise kOnnten dies folgende sein:

D) ,, Weintrinken f~rdert die sozialen Beziehungen. " E),,Weintrinken ist entspannend." F),,Sehr viele meiner Freunde trinken ebenfalls Wein." G~ USW.

Die Beziehung zwischen dem ursprQnglichen Element A (,Ich trinke gerne und regelm~6ig Wein.") und den neuen Elementen D, E, F sind alle konsonant. Damit wird die einzige dissonante Relation auf ein ertr~gliches Ma6 reduziert, ls8 In der Praxis werden aber meist beide M6glichkeiten gleichzeitig zum Einsatz gebracht.

3.1.2.1.2 lmplikationen fur die Kundenbindung Wendet man die Erkenntnisse dieser Theorie im Bereich der Kundenbindung auf M~rkte mit vertraglichen Dauerschuldverh~ltnissen an, so sollte man sich zu einem besseren Verst~ndnis folgende Situation vor Augen fiJhren:

Alle Kunden haben ein bestehendes Vertragsverh~ltnis mit einem Mobilfunkbetreiber. Diese Kunden werden aufgrund der enormen Wettbewerbssituation st~ndig mit ,,Bestpreis-Angeboten" von alternativen Anbietern konfrontiert, damit mbglichst viele Kunden dazu motiviert werden, das bestehende Vertragsverh~ltnis zu beenden und zum werbenden,,Bestpreis-Anbieter" zu wechseln. Wenn dieses alternative ,Bestpreis-Angebot" von einem Kunden im Vergleich zum bestehenden Vertragsverh~ltnis attraktiver wahrgenommen wird, so entsteht Dissonanz und der Kunde wird zur Dissonanzreduktion tats~chlich eine Abwanderungsneigung entwickeln, die natBrlich die Kundenbindung verringert.

ls7 Herkner (2003), S. 35 ls8 Vgl. ebenda.

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Damit I~sst sich aus der Dissonanztheorie zuerst einmal das wahrgenommene Vergleichsniveau als eine die Kundenbindung verringernde Determinante ableiten. Diese Perspektive vernachlassigt aber, dass ein Kunde diese wahrgenommenen ,Bestpreis-Vergleichsangebote" wegen der hohen Un~ibersichtlichkeit und Intransparenz des Marktes meist gar nicht beurteilen kann. Somit versp~rt jeder Kunde eine gewisse Unsicherheit, ob der versprochene Preisvorteil im Fall eines Anbieterwechsels auch tats~chlich zutrifft. Diese Unsicherheit wird als Risiko wahrgenommen und 10st bereits vor dem Anbieterwechsel Dissonanz aus,159 die zu einer Marken- bzw. Anbietertreue f~ihren kann. le~ Dies wird vor allem dann der Fall sein, wenn die Kunden darauf vertrauen, dass sich der bestehende Anbieter nicht opportunistisch verh~lt. Auf Basis dieser Argumentation ist es nahe liegend, dass als zweite Determinante der Kundenbindung das Vertrauen aus dieser Theorie abzuleiten ist. Kommt man aber auf den Punkt zur~ck, dass - wie bereit expliziert - die Kunden zur Reduktion von Dissonanz kognitive Elemente so andern, dass aus dissonanten Beziehungen konsonante werden, so wird deutlich, dass die Kunden u. U. die ,Bestpreis-Informationen" unbewusst relativieren und somit die beworbene Preisdifferenz nicht bzw. nicht in einer ausschlaggebenden HOhe wahrnehmen und diese somit keinen Grund f~r einen Anbieterwechsel darstellt. Diese Ausf~ihrungen legen nahe, dass ein Anbieter proaktiv solche Informationen zur Verf~igung stellt, die die Kunden bei dieser Meinungsanderung im Sinne des bestehenden Anbieters unterst~itzen. Da diese Form der Nachkaufdissonanz als spezifische, aus der GegenLiberstellung der gew~hlten und der relevanten Alternative resultierenden Art der Unzufriedenheit interpretiert werden kann, 16~tragen solche dissonanzreduzierende MaBnahmen des Anbieters zur Sicherung der Kundenzufriedenheit bei.~e2 Ein zufriedener Kunde wird aber wiederum zur Sicherung seiner, durch diese MaBnahmen erreichten konsonanten Beziehungen keinen Grund haben, den Anbieter zu wechseln. Kundenzufriedenheit ist somit eine weitere Determinante der Kundenbindung, die aus dieser Theorie abzuleiten ist.

ls9 Vgl. beispielsweise Wiechmann (1995), S. 181f. 16oVgl. z. B. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 187. 161Vgl. Wiechmann (1995), S. 183. 162Vgl. Werani (2004), S. 126.

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3.1.2.2. Attributionstheorie 3.1.2.2.1 Der theoretische Bezugsrahmen Ausgehend von den Arbeiten von Heider 163, Kelley ~64 und Jones/Davis 16s fand die Attributionstheorie vor allem in der Sozialforschung breiten Niederschlag. Kelley und Michela ~66 haben in ihrem Sammelreferat zu diesem Thema alleine im Zeitraum von 1970-1980 (]ber 900 Publikationen gezahlt. Das Interesse scheint seit diesem Zeitpunkt noch weiter zugenommen zu haben. Stix ~67 fOhrt diesen Umstand darauf zuri~ck, dass die Ausgangsfragestellung der Attributionstheorie sehr anwendungsorientiert ist. Diese Ausgangsfrage bei der Attributionsforschung behandelt diejenigen Prozesse, die Personen in Alltagsituationen anwenden, um sich z. B. in ihrer Urnwelt zu orientieren, wie sie ihre Beobachtungen verwenden, um (~ber sich und andere Urteile zu fallen oder wie sie ihre Entscheidungen begrQnden und rechtfertigen. 168 Kurz, es geht darum, wie Personen das Handeln anderer registrieren bzw. wie sie wahrnehmen, was andere im ,Schilde fiJhren". Heckhausen 169 fC~hrt dazu einige anschauliche Beispiele for diese Problemstellungen an: - Eine Person lobt eine andere: Erfolgt dies aus reiner LiebenswLirdigkeit, will sich die Person einschmeicheln oder hat die Person das Lob wirklich verdient? - Ein Verk~ufer will einen Sportschuh verkaufen und preist aus mehreren Mbghchkeiten den teuersten an: Will er nun den gr6Bten Gewinn machen oder ist der Verk~ufer wirklich von der Qualit~t Liberzeugt? Ein Universitdtsabsolvent bewirbt sich mit einem sehr guten Zeugnis um eine Stelle: Ist der Absolvent wirklich so gut oder kommt er von einer Hochschule bzw. Studienrichtung, an der die PrLifungen sehr leich t waren ?

163Vgl. Heider (1958) 1~ Vgl. Kelley (1967, 1972a, 1973) 16sVgl. Jones/Davis (1965). 166Vgl. Kelley/Michela (1980). 167Vgl. Stix (1997), S. 122. 16BVgl. ebenda. 169Vgl. Heckhausen (1989), S. 387

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Fincham/Hewstone 17~definieren die Attributionstheorie als einen konzeptionellen Rahmen, innerhalb dessen sich die Sozialpsychologie mit Erkl~rungen for Verhalten besch~ftigt, wie sie vom Laien mit einem gesunden Menschenverstand vorgenommen werden. Heiders 171 Buch ,The Psychology of Interpersonal Relations" war eines der ersten Werke, die sich mit diesem Thema beschBftigt haben.172 Die umfassendste und allgemeinste der seit diesem Zeitpunkt formulierten Attributionstheorien stammt jedoch von Kelley.~73 Im Zentrum dieser Theorie steht das so genannte Kovariationsprinzip, das besagt, dass ein naiver Beobachter ein Ereignis auf diejenigen m6glichen Ursachen zur0ckf0hrt, mit der es 0ber die Zeit kovariiert. ~74 Ein Effekt wird also dann einer Bedingung zugeschrieben, die zur selben Zeit wie der Effekt zu beobachten ist und die nicht vorhanden ist, wenn der Effekt nicht vorhanden ist. ~7s Der Beobachter stele dabei unbewusst Kovariationen bzw. Korrelationen lest und interpretiert diese als Kausalbeziehungen. Um solche Kovariationen feststellen zu k6nnen, ben6tigt der Beobachter Informationen 0her das Ereignis, dessen Ursache ermittelt werden soil. Wichtig sind dabei vor allem Informationen dar0ber, unter welchen Bedingungen das Ereignis auftritt und wann es nicht auftritt. In diesem Zusammenhang sind vor allem drei Klassen von Informationen wichtig: ~76 (1)

Informationen 0her die Person (P1, P2, P3,...): Tritt der Effekt nur bei einer Person (= geringer Konsensus) auf oder auch bei verschiedenen Personen (= hoher Konsensus)?

(2)

Informationen 0her die Objekte (Reize, Stimuluspersonen (O1, 02, 03,...)): Tritt der Effekt auch bei anderen Objekten (= geringe Distinktheit) auf oder nur bei einem bestimmten (= hohe Distinktheit)?

(3)

Informationen 0ber die Zeit (tl, t2, t3,...): Tritt der Effekt zu unterschiedlichen Zeitpunkten auf (= hohe Konsistenz) oder nicht (= geringe Konsistenz)?

17oVgl. Fincham/Hewstone (2002), S. 216. 171Vgl. Heider (1958). 172Vgl. Matzler (1997), S. 52. 173Vgl. Herkner (1980), S. 16, er bezieht sich hier vorallem auf das Werk yon Kelley (1967). 174Vgl. Herkner (1980), S. 16. 17sVgl. Fincham/Hewstone (2002), S. 219, Kelley (1967), S. 194. 176Vgl. Herkner (1980), S. 17.

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AIs konkretes Beispiel sei an dieser Stelle folgende Situation angef0hrt: 177

,, Tom (P1) schl~ft w~hrend einer Vorlesung von Professor Brown (01) ein." Der Effekt (das Ergebnis oder die abh~ngige Variable) ist das Einschlafen. Dieses Ergebnis kSnnte entweder durch die Besonderheit der Person (Tom (P1)), durch die Objekte (Professor Brown (01)), groBe Hitze im HSrsaal (02), allgemeinen Schafmangel (03)) oder durch eine Kombination dieser Faktoren zustande gekommen sein. Wenn nun viele Studenten in der Vorlesung einschlafen (hoher Konsensus), Tom in anderen Vorlesungen nicht einschl~ft (hohe Distinktheit) u n d e r in der Vergangenheit bei Brown auch immer eingeschlafen ist (hohe Konsistenz), dann wird die Ursache Professor Brown (dem Stimulus oder Objekt) zugeschrieben. Wenn jedoch nur Tom bei der Vorlesung von Professor Brown einschl~ft (geringer Konsensus), er auch in anderen Vorlesungen einschl~ft (geringe Distinktheit) under dies auch in der Vergangenheit gemacht hat (hohe Konsistenz), dann wird die Ursache der Person zugeschrieben. Dazu formulierte Kelley drei Hypothesen: 178 1. Ein Ereignis wird dem Objekt zugeschrieben, wenn hoher Konsensus, hohe Distinktheit und hohe Konsistenz vorliegen. 2. Ein Ereignis wird der Person zugeschrieben, wenn geringer Konsensus, geringe Distinktheit und hohe Konsistenz vorliegen. 3. Ein Ereignis wird den Umst~inden zugeschrieben, wenn der Konsensus gering, die Distinktheit hoch und die Konsistenz gering ist. Folgende Tabelle zeigt diese drei Hypothesen im Uberblick: Distinktheit

Konsistenz

hoch

hoch

hoch

Person

gering

gering

hoch

Umst~nde

gering

hoch

gering

Attribution

Stimulus/Objekt

Konsensus

Tabelle 2: Darstellungder Hypothesenvon Kelley179

177Vgl. McArthur (1972), S. 171ff. 178Vgl. dazu Herkner (1980), S. 17f. 179Vgl. ebenda, S. 18.

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Diese hier beschriebenen Attributionen sind aber nur m6glich, wenn die Konsensus-, Distinktheits- und Konsistenzinformationen vollstandig vorliegen. ~8~ In der Regel sind diese Informationen aber nur teilweise oder gar nicht zuganglich. In solchen Fallen greift man auf sog. ,kausale Schemata" zurCick.18~ Kausale Schemata sind demgema8 gelernte Annahmen iJber m6gliche Ursachen einer bestimmten Art von Ereignissen. Im Zusammenhang mit der Attributionstheorie werden zwei Arten von kausalen Schemata unterschieden: (1) (2)

Schemata, die zur Erganzung unvollstandiger Information dienen. 182 Schemata, die explizite Annahmen tiber die m6glichen und wahrscheinlichen Ursachen bestimmter Ereignisse enthalten. ~83

Ad. (1): Diese sog. Erganzungsschemata ~84beschreiben die in der Tabelle 2 dargestellten Informationsmuster HHH, GGH und GHG (H bedeutet ,hoch" und G bedeutet ,gering"; die Reihenfolge ist hierbei immer Konsensus, Distinktheit, Konsistenz). Es geht nun darum, dass bestimmte Informationen fehlen. Diese fehlenden Informationen werden mit einem Schragstrich (/) dargestellt. Zum Beispiel bedeutet /G/ geringe Distinktheit und keine Informationen i~ber Konsensus und Konsistenz.

Orvis et al. 18s postulieren in diesem Zusammenhang, dass eine Teilinformation zum entsprechenden vollstandigen Muster f0hrt, falls eine eindeutige Zuordnung mOglich ist. So fCihrt die Information H// zu einer Stimulusattribution, weil diese Information nur zu HHH passt und im Widerspruch zu den anderen Mustern steht. Dazu ein Beispiel: Ein Kunde A hat einen 6ffentlichen Streit mit einer Firma B. Man weiB aus den Medien, dass viele Kunden mit der Firma B einen Streit haben :~ Konsensus = hoch. Es ist aber nicht bekannt, mit wie vielen Kunden diese Firma streit hat (Distinktheit ist nicht bekannt) und man auch nicht weiB, ob bereits frLiher zwischen diesem Kunden und der Firma ein Streit stattgefunden hat (keine Konsistenz-Information). In diesem Fall sollte eine Stimulusattribution erfolgen, das heiBt, der Streit sollte auf Ursachen zu~ckzufLihren sein, die in der Firma (dem Objekt) liegen (H/l). Hat man jedoch die Information/G/(geringe Distinktheit: Die Person ist

180Vgl. Herkner (2003), S. 288. 181Vgl. Kelley (1972a), S. 151ft. 182Vgl. Orvis et al. (1975), S. 605ff. 183Vgl. Kelley (1972a), S. 155f. 184Vgl. Herkner (2003), S. 288. 185Vgl. Orvis et al. (1975), S. 605ff.

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dafLir bekannt, dass sie mit vielen Firmen Streit hat) so fEihrt dies zu einer Personenattribution (d. h. die Stre/tursachen liegen beim Kunden).

Viele Teilinformationen kOnnen jedoch mehrdeutig sein. So passt beispielsweise die Information//H sowohl zu HHH als auch zu GGH. In solchen F~llen gilt, dass auf alle Informationen zurOckgegriffen wird, die mit der Situation vertr~glich sind. 1B6Umgelegt auf das angefOhrte Beispiel wOrde das bedeuten: Der Kunde A ist streits~chtig und zudem geben die Gesch~ftsgebarungen der Firma B ebenso einen Grund fLir einen Streit. Man gibt also beiden die Schuld f~ir den Konflikt.

Ad (2): Hier werden Annahmen darLiber getroffen, welche Ursachen for bestimmte Leistungen verantwortlich sind. Diese Annahmen beruhen auf Lernprozessen und Meinungsbildung durch Kommunikation und zum Teil auch durch fr0her durchgef0hrte Attributionen. ~s7 Sie werden u. a. dann eingesetzt, wenn ein Ereignis nur einmal beobachtet wurde und man weder Konsensus- noch Distinktheits- bzw. Konsistenzinformationen hat. Dazu wiederum ein Beispiel: Man we/B, dass der Kunde A mit der Firma B einen Streit hat, aber man weiB nichts darLiber, ob A auch mit anderen Firmen streitet, ob auBer A auch noch andere Kunden mit der Firma A einen Streit haben und ob A bereits frEiher mit der Firma einen Streit hatte. In einem solchen Fall werden vorgefertigte Kausalschemata herangezogen, zum Beispiel, dass bei Streitigkeiten meist beide Seiten schuld sind. Es werden hierzu auch Einstellungen und Vorteile herangezogen, ohne dass dies auf eigenen Erfahrungen beruht, lss Durch die Anwendung von kausalen Schemata ergeben sich Besonderheiten, die in den folgenden Punkten kurz zusammengefasst werden:

(a) Das Abschw~chungsprinzip Wenn mehrere Ursachen for ein Ereignis vorhanden sind, dann versucht der naive Beobachter festzustellen, welche Ursachen in erster Linie wirksam waren. 189 Das hat zur Folge, dass die anderen Ursachen for schw~cher gehalten, also abgewertet werden. AIs Beispiel in diesem 7usammenhang kann man sich Folgendes vorstellen:

186Vgl. Herkner (2003), S. 288. 187Vgl. ebenda, S. 289. 188Vgl. Six (1997), S. 123. 189Vgl. Kelley (1972b), S. 15f.

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Eine Unternehmung ist zahlungsunf~hig und muss den Konkurs anmelden. Man k6nnte als Ursache annehmen, dass die Kompetenz der Gesch~ftsleitung einfach zu gering war. Diese Ursache wLirde aber abgewertet werden, wenn man erf~hrt, dass in der Branche des betroffenen Unternehmens besonders schwierige wirtschaftliche Rahmenbedingungen (z. B. steigende Rohstoffkosten) vorherrschen (= plausible alternative Ursache). (b) Das Aufwertungsprinzip Es kann auch der umgekehrte Fall eintreten. Es wird die Rolle einer bestimmten Ursache aufgewertet, wenn ein Effekt trotz hemmender Kr~fte auftritt. ~9~Folglich wird man die Leistung der oben genannten Gesch~ftsleitung eher den Anstrengungen und F~higkeiten der Gesch~ftleitung zuschreiben, wenn diese trotz schlechter wirtschaftlicher Rahmenbedingungen einen Konkurs gerade noch vermeiden kann. (c) Attributionsfehler und Verzerrungen: Man nimmt die Attribution grunds~tzlich sehr schnell vor und verwendet dabei meist wenige Informationen und bevorzugt eindeutig bestimmte Arten von Informationen. 191 Dies kann zu einer Vielzahl von Fehlern f0hren. 192 An dieser Stelle sollen vier wichtige kurz angef0hrt werden:

- Der Self-Serving-Bias wird in der Regel in Leistungssituationen unterstellt. Er besagt, dass Menschen eher dazu neigen, ihre Erfolge auf interne Ursachen (z. B. die eigenen Fahigkeiten) und Versagen auf externe Ursachen zu attributieren (z. B. die Schwierigkeit einer Aufgabe). Diese Verzerrung scheint dabei auf kognitive und motivationale Faktoren zur0ckzugehen und je nachdem, ob es sich um eine 6ffentliche oder um eine private Situation handelt, wird die Attribution anders ausfallen. ~93 - Der falsche Konsensus-Effekt bezieht sich auf jene Attributionsprozesse, bei denen das eigene Handeln als weit verbreitet und normkonform angesehen wird, w~hrend die Handlungen anderer als unangemessen und auBergew6hnlich beurteilt werden. 194

19oVgl. Fincham/Hewstone, S. 223. 191Vgl. ebenda, S. 228. 192Vgl. Schneider et al. (1979), S. 224f., Herkner (1980), S. 33ff., Heckhausen (1989), S. 413ff. 193 Es ist damit gemeint, dass Personen Handlungsergebnisse in einer Weise attributieren, durch die Peinlichkeiten vermieden bzw. 6ffentliche Anerkennung gewonnen wird. Vgl. dazu Fincham/Hewstone (2002), S. 235f. 1~ Vgl. Stix (1997), S. 130.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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Der fundamentale Attributionsfehler besteht in der allgemeinen Tendenz, dass man den Einfluss situativer Faktoren unterschatzt und den Einfluss der Personen und ihre Dispositionen Cibersch~tzt.19s

Beispiel: Die Gesch~ftsleitung einer Firma muss aufgrund von un~nstigen wirtschaftlichen Rahmenbedingungen ein schlechtes Gesch~ftsergebnis im Aufsichtsrat pr~sentieren. Man tendiert dabei dazu, den Umstand der schlechten Wirtschaftslage zu ignorieren und gibt dem Gesch~ftsf~ihrer die alleinige Schuld. Der Attributionsunterschied zwischen Handelndem und Beobachter basiert darauf, dass Handelnde ihre Handlungen auf situative Faktoren attributieren, w~hrend Beobachter dazu tendieren, dasselbe Verhalten auf Pers6nlichkeitsmerkmale zu attributieren. 196

Beispiel: Zwei Mitarbeiter in einem Unternehmen stehen in einem heftigen Streit. Jeder Mitarbeiter behauptet, dass immer der andere die Schuld hat; der Vorgesetzte hingegen weist die Mitarbeiter zurecht, weil beide zu ,,aggressiv" reagiert haben. 3.1.2.2.2

Implikationen fur die Kundenbindung

Die Bedeutung der Attributionsforschung fCir die Kundenbindung liegt vor allem in der Erkenntnis, dass Attributionen, die durch kausale Schemata getroffen werden, grunds~tzlich vonder Zufriedenheit mit dem Partner (hier zum Lieferanten) abh~ngig sind.197FLihrt man sich diese Erkenntnisse vor Augen und legt sie auf eine Kunden-Anbieterbeziehung urn, so k6nnte sich dies wie folgt darstellen (siehe dazu auch die Abbildung 13):198 - Bei ,gest6rten Beziehungen" - d e r Kunde ist mit seinem Lieferanten unzufrieden - wird angenommen, dass die Attributionen die Auswirkungen eines negativen Gesch~iftspartnerverhaltens versti~rken (Beispiel: ,Eine Unternehmung erh6ht deshalb den Produktpreis (= negatives Partnerverhalten), weil es ohnehin nur den Gewinn erh6hen will (= Verst~rkung)!").

Hingegen werden die Auswirkungen eines positiven Gesch~ftspartnerverhaltens verringert (Beispiel: ,,Eine Unternehmung hat den Produktpreis gesenkt (= positives Partnerverhalten), weil es aufgrund der Mitbewerbersituation keine

19sVgl. ebenda und Fincham/Hewstone (2002), S. 229. 196Vgl. ebenda. 197Vgl. beispielsweise Six (1997), S. 123, Fincham/Hewstone (2002), S. 255 ff., Herkner (2003), S. 285ff. 198 Dabei werden die Erkenntnisse der Untersuchung von Fincham/Hewstone vom Verfasser auf eine hypothetische Geschaftsbeziehung umgelegt.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

andere MOglichkeit gehabt h~tte (= Abschw~chung)!"). Die Ursache ein negatives Verhalten wird immer in der Person/Unternehmung gesehen, sie wird als global betrachtet, also als etwas, was auch andere Bereiche der Gesch~ffsbeziehung zu beeinflussen vermag, und als stabil, also als etwas, was sich auch in der Zukunft nicht ver~ndern wird. -

Bei .positiven Beziehungen" - der Kunde ist mit seinem Lieferanten zufrieden sind die Attributionen genau gegenteilig gelagert. Sie minimieren die Auswirkungen eines negativen Partnerverhaltens (Beispiel: .Eine Unternehmung erhOht deshalb den Produktpreis (= negatives Partnerverhalten), weil die Rohstoffkosten stark gestiegen sind (= Abschw~chung)!"). Die positiven Verhaltensweisen werden hingegen verst~rkt. (Beispiel: ,Eine Unternehmung hat den Produktpreis gesenkt (= positives Partnerverhalten), weil sie fair handelt und eigene Preisvorteile weitergibt (= Verst~rkung)!"). Hier wird niemals die Ursache f~r ein negatives Verhalten in der Person/Unternehmung, sondern in der Situation (externe Attribution) gesehen, sie wird als spezifisch betrachtet, also als etwas, was andere Bereiche der Gesch~ftsbeziehung nicht zu beeinflussen vermag und als instabil, also als etwas, was sich auch in der Zukunft wieder ver~ndern wird.

Diese AusfiJhrungen verdeutlichen die zentrale Bedeutung der K u n d e n z u f~r die Attribution von Lieferantenleistungen. Die Leistungen eines Anbieters werden von Zufriedenen Kunden besser wahrgenommen und tragen damit nat~rlich auch zur ErhOhung der Kundenbindung bei, friedenheit

Entwicklung eines Kausalmodellszur Erkli~rungyon Kundenbindungim Mobilfunkmarkt

positiv

Positve Beziehung

"l

Intern Stabil Global

Verantwortlichkeit

Absichtlich Selbstlos Lob

Kausal:

Extern Instabil Spezifisch

Verantwortlichkeit

Unbeabsichtigt Selbstlos Keine Schuld

Kausal"

Extern Instabil Spezifisch

f6rdernd

positiv

"1

Kausal:

beziehungs-

negativ I

Negative I Beziehung ]

I

k,,

"1 Verantwort- Unabsichtlich lichk e i t Egoistisch Kein Lob

StOrung,,soil" bleiben Kausal' negativ I

Entnommenaus Fincham/Hewstone(2002), S. 257.

Intern Stabil Global

"l Verantwort- Absichtlich lichkeit Egoistisch Schuld

Abbildung 13" Die Attributionshypothesen in engen Beziehungen199

199

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

3.1.2.3. Die Prospect-Theory 3.1.2.3.1 Der theoretische Bezugsrahmen Im anglo-amerikanischen Sprachraum ist diese Entscheidungstheorie von Kahneman und Tversky 2~176 sehr einflussreich und wird vor allem f~ir die Beschreibung von Wahrnehmungsverzerrungen und zur Preisbeurteilung eingesetzt. 2~ FOr die Vorhersage realen Konsumentenverhaltens gilt sie als eine geeignete Theorie 2~ und geh0rt zum ,common sense"2~ der Entscheidungsforschung. In vielen Entscheidungstheorien wird rationales Verhalten der beteiligten Individuen erwartet. Man spricht vom - bereits in der Problemstellung erw~hnten ,homo oeconomicus". In der Realit~t gibt es diesen ,homo oeconomicus" nicht, sondern die Entscheidungen werden in aller Regel unter der Voraussetzung einer eingeschr~nkten Rationalit~t (,,bounded rationality"2~ getroffen. 2~ Menschliches Entscheidungsverhalten ist grunds~tzlich davon dominiert, dass meist einfache Entscheidungsregeln 2~ angewendet werden, die in der jeweiligen Situation schnell und mit hinreichender Genauigkeit zum Erfolg, aber eben auch zu falschen und u. U. irrationalen Entscheidungen (sog. Anomalien 2~ f0hren k6nnen. 2O8 Tversky und Kahneman2~ greifen diese Anomalien auf und versuchen all diese Ph~nomene in ein umfassendes Entscheidungsmodell, die sog. ,ProspectTheory", zu integrieren. Die relative und subjektive Bewertung eines Menschen beruht zun~chst auf grundlegenden Erkenntnissen der Psychophysik. Es kann dies zun~chst am Beispiel der akustischen Wahrnehmung verdeutlicht werden. 21~ Wenn in einem ruhigen Wald ein Vogel zwitschert, h0rt man dies sehr gut. Zwitschert dieser

200Vgl. Kahneman/Tversky (1979), Tversky/Kahneman (1991, 1992). 2ol Vgl. Schade (2001), S. 1435. 202Vgl. ebenda. 203Vgl. Laux (1987). 204Den Begriff der ,bounded rationality" hat Herbert Simon gepr~igt. Vgl. dazu Simon, H. A. (1972). 2osVgl. dazu beispielsweise Nitzsch (2002), S. 8ff. oder Felser (2001), S. 82. 206Vgl. hierzu Kapitel 3.2.1.2. 2o7Vgl. dazu Kahnernan/Tversky (1979, 1982); Tversky/Kahnernan (1981, 1983, 1987, 1991, 1992) 208Vgl. Felser (2001), S. 82 2o9Vgl. Tversky/Kahnernan (1981), S. 453ff. 21oVgl. Zirnbardo/Gerrig (2003), S. 116ff.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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Vogel jedoch bei einer Autobahnrastst~tte, so wird dies vermutlich keiner mehr wahrnehmen. Konkret: Ein Ger~uschreiz einer bestimmten Lautst~rke wird umso starker wahrgenommen, je geringer das Grundger~usch ist. Noch etwas allgemeiner beschreibt dies das sog. Weber'sche Gesetz.~11 Je h6her ein Grundreiz ist, desto starker muss ein zus~tzlicher Reiz ausfallen, damit er wahrgenommen wird. Die Basis fiJr eine Wahrnehmung bilden somit keine absoluten GrSBen, sondern Differenzen bzw. Unterschiede. Dies hat zur Folge, dass ein und dieselbe Beobachtung in einem ganz anderen Licht erscheinen kann, je nachdem, welche Sichtweise bzw. Ausgangssituation vorliegt. In der Psychophysik wird diese relative Wahrnehmung durch so genannte ,Adaptationsniveaus '~12 wiedergegeben. Das Adaptationsniveau stellt eine Reiz-

st~rke dar, die von dem betrachteten Individuum als neutral angesehen wird. Wichtig ist dabei, dass der Mensch nicht nur relativ wahrnimmt, sondern auch relativ bewertet und dies alles von einem neutralen Punkt ausgehend. Dieser neutralen Punkt wird in Anlehnung an die g~ngige Literatur213 for Bewertungen ,,Bezugspunkt" g e n a n nt. Ergebnisse von subjektiven Bewertungen genau in der HShe dieses Bezugspunktes sind dementsprechend neutral bewertete Ergebnisse, Werte oberhalb dieses Bezugspunktes sind positive Ergebnisse (relative Gewinne), darunter liegende hingegen negative (relative Verluste). 2~4 Nun bewerten aber Menschen ausgehend von diesem Bezugspunkt mit einer abnehmenden Sensitivitat. 21s Abnehmende Sensitivit~t im Gewinnbereich bedeutet, dass man sich z. B. Gber den ersten Euro Gewinn mehr freut als Liber den zweiten, tiber den zweiten mehr als tiber den dritten etc. Im Verlustbereich, also unterhalb des Bezugspunktes, impliziert abnehmende Sensitivit~t zun~chst Entsprechendes: Uber den ersten Euro Verlust argert man sich am meisten, bei dem zweiten wird es schon weniger, etc. Kahneman und Tversky haben in der Prospect-Theory diese Erkenntnisse in Form einer so genannten S-f6rmigen Wertfunktion v (aus dem englischen ,value")abgebildet, wie sie in der folgenden Abbildung 14 exemplarisch dargestellt ist.

211Vgl. ebenda S. 120. 212Vgl. Helson (1964) 213 Vgl. dazu beispielsweise Kahneman/Tversky (1979, 1982); Tversky/Kahneman (1981, 1983, 1987, 1991, 1992). 214Vgl. Tversky/Kahneman (1981), S. 453ff. 21sVgl. hierzu und zu den folgenden Ausf~Jhrungen Kahneman/Tversky (1979), S. 263ff.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

WahrgenommenerWert * v[x) konkav (abnehmende SensitiviUit)

RelativerVerlust =(p)

/

~

Relativer Gewinn =(p)

q

b

~ konvex (abnehmende SensiUvildit)

Bezugspunkt

- V(X)

Abbildung 14: Wertfunktion der Prospect-Theory 216

In der Mitte der Abbildung, d.h. im Koordinatenursprung, liegt der Bezugspunkt der Bewertung. Wir m6chten dies anhand eines einfachen Beispiels darlegen" Man kauft eine Aktie zum Preis von z. B. Euro 125.-- (= Bezugspunkt). Bleibt nun der Aktienkurs gleich, so ist die Bewertung hier neutral, deshalb erh#lt die Wertfunktion v einen Wert von v(Euro 125.--)=0.

Rechts vom Bezugspunkt zeigt sich eine positive Bewertung (z. B. for Kursgewinne), die Wertfunktion ist rechtsgekr(Jmmt (konkav). Mit zunehmender Entfernung vom Bezugspunkt nimmt die Bewertung einer gegebenen Auspr~gungsdifferenz daher ab. Links vom Bezugspunkt erkennt man, dass die Wertfunktion f~ir negative Bewertungen (z. B fiJr Kursverluste) linksgekriJmmt (konvex) verlauft. Ebenso wird dadurch mit zunehmender Entfernung vom Bezugspunkt die Bewertung einer Auspr~gungsdifferenz wieder abnehmen. Weiters ist zu erkennen, dass die Kurve im Verlustbereich steiler verl~uft als im Gewinnbereich. Dies bildet eine Asymmetrie in der Bewertung ab. Aus vielen empirischen Untersuchungen ist bekannt, dass Individuen Verluste starker be-

2~6Entnommen aus Nitzsch (2002), S. 105.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

47

werten als Gewinne in gleicher H6he.217 Man argert sich also ~iber den Verlust von Euro 100.-- mehr als man sich ~]ber den Gewinn von Euro 100.-- freut. F(]r unser einfaches Beispiel bedeutet das, dass uns ein Kursgewinn von Euro 10.-weniger freut als uns ein Kursverlust von Euro 10.-- Arger bereitet. Dieser Effekt wird Verlustaversion bezeichnet. 2m Selbstverst~ndlich ist diese Darstellung der Wertfunktion nur konzeptionell zu verstehen. So kann der Grad der abnehmenden Sensitivit~t nicht nur von Person zu Person variieren, sondern auch situationsabh~ngig unterschiedlich ausfallen. Ein wichtiger Einflussfaktor for das Ausma6 der Verlustaversion ist aber das Commitment 219 der Individuen. Nitzsch22~definiert Commitment in Anlehnung an Brehm und Cohen221 in diesem Zusammenhang in der Art, wie jemand emotional an einer getroffenen Entscheidung h~ngt. Es steigt also mit zunehmendem Commitment die Verlustaversion. Eine Begr~indung wird mit der Dissonanztheorie geliefert: Mit einem h6heren Commitment wird die Dissonanz gr61~er sein, die der Entscheider erlebt, wenn er in den Verlustbereich kommt. Die Verlustaversion wird hierbei als Antizipation der Dissonanz angesehen. Im Gegensatz dazu fOhrt ein geringes Commitment zur Abschw~chung der Verlustaversion. 222 Diese Verlustaversion fOhrt zum so genannten Endowment- oder Besitztumseffekt. 223 Dieser sagt zun~chst aus, dass Menschen dazu neigen, alles beim AIten zu belassen. Dies fOhrt zum Beispiel dazu, dass man f~r ein bestimmtes Gut einen deutlich h6heren Verkaufspreis verlangt als man im Gegenzug bereit w~re, f~r dieses Gut zu zahlen. Der Besitztumseffekt f~ihrt somit zu einer klaren Tendenz zum Konservatismus. Somit sind scheinbar oft irrationale Verhaltensweisen von Kunden in bestehenden Vertragsverh~ltnissen erkl~rbar. Die Irrationalit~t besteht z. B. darin, dass der Kunde, trotz Wahrnehmung einer besseren Alternative, nicht zu dieser Alternative wechselt.

217Vgl. Kahneman/Tversky (1979), S. 270, Tversky & Kahneman (1991), S. 1031ff. 218Vgl. Nitzsch (2002), S.I05. 219 Dieser hier dargestellte Begriff darf nicht mit dem in der betriebswirtschaftlichen Forschung gangigen Konstrukt verwechselt werden. Sbllner definiert beispielsweise Commitment als ein ,mehrdimensionales theoretisches Konstrukt, mit dessen Hilfe die Bindung einer Partei (Person oder Organisation) an ein bestimmtes Bezugsobjekt (Sache, Person oder Organisation) abgebildet werden kann. Vgl. Sbllner (2001), S. 222. 22oVgl. Nitzsch (2002), S. 41. 221Vgl. Brehm/Cohen (1962). 222Vgl. Nitzsch (2002), S. 106. 223Vgl. Felser (2001), S. 93f.

48

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

3.1.2.3.2 Implikationen for die Kundenbindung Wendet man wiederum die soeben dargestellten Erkenntnisse dieser Theorie im Bereich der Kundenbindung an, so lassen sich vor allem solche Determinanten ableiten, die for einen Kunden einen Beziehungswert darstellen, die dieser aufgrund seiner Verlustaversion nicht missen mbchte. M. E. kbnnen dabei wiederum die Kundenzufriedenheit und das Vertrauen zum bestehenden Anbieter einen wesentlichen Beitrag liefern, da diese beiden Determinanten einen Beziehungswert darstellen, der im Sinne der Prospect-Theory als Bezugspunkt gewertet werden kann. Bei einem Anbieterwechsel muss auf diesen Beziehungswert verzichtet werden. Eine mbgliche, ausschlieBlich aus bkonomischen Gesichtspunkten bewertete u. U. bessere Alternative muss mit ihrem Vergleichsangebot diesen subjektiv wahrgenommenen Verlust an Beziehungswert kompensieren. Ruft man sich hierbei den Endowment-Effekt und die abnehmende Sensitivit~t der Wertfunktion ins Ged~chtnis, so wird deutlich, dass dies mit erheblichem Aufwand for den Mitbewerber verbunden sein kann. Kundenzufriedenheit und Vertrauen gegen0ber einem Lieferanten haben somit eine beziehungsstabilisierende Wirkung und sind damit in der Lage, die Kundenbindung zu erh6hen.

3.1.3 ZusammenfiJhrung der Erkenntnisse aus i~konomischen und verhaltenswissenschaftlichen Erkl~irungsans~itzen In den Kapiteln 3.1.1 und 3.1.2 wurden im Sinne eines theoretischen Pluralismus insgesamt f0nf Theorien aus bkonomischem und verhaltenswissenschaftlichem Ursprung diskutiert und auf ihr Potential zur Kl~rung der Frage nach den Determinanten der Kundenbindung untersucht. Dabei zeigte sich, dass jede gew~hlte Theorie aus ihrem spezifischen Blickwinkel heraus geeignet ist, Beitr~ge zur Erkl~rung des Phanomens der Kundenbindung zu leisten. Insgesamt konnten auf Basis der theoretischen Analyse mit der Kundenzufriedenheit,dem Vertrauen, der Loyalit~t, dem wahrgenommenen Vergleichsniveau und den direkten wahrgenommenenWechselkosten f0nf Bestimmungsfaktoren der Kundenbindung identifiziert werden. Wie aus der folgenden Tabelle 3 zu entnehmen ist, lassen sich die Determinanten Kundenzufriedenheit, Vertrauen, wahrgenommenes Vergleichsniveau und die direkten wahrgenommenen Wechselkostenvon zumindest zwei theoretischen Ans~tzen ableiten. Dies kann als erster Hinweis auf die Relevanz dieser identifizierten Bestimmungsfaktoren gewertet werden. Die Loyalit~t kann hingegen nur von einem Ansatz abgeleitet werden. Es ist dies u. U. ein erstes Zeichen daf0r, dass diese Determinante im Mobilfunkmarkt keine zentrale Rolle spielen wird. Auf

49

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irungvon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

diesen Punkt wird aber noch n~her einzugehen sein.224 Damit wird aber auch ersichtlich, dass mit diesen Determinanten noch kein abschlie6endes Kausalmodell entwickelt werden kann. Zu diesem Zweck wird wie bereits in der Problemstellung ausgefehrt - der Einfluss von intervenierenden Variablen auf die Wirkungszusammenhange der Kundenbindung untersucht. Durch das theoretische Eindringen in die Nachbarwissenschaften Psychologie und Sozialpsychologie werden damit neue Aspekte in das zu entwickelnde abschlie6ende Kausalmodell der Kundenbindung einflieBen.

~ ~

Determinanten der Kundenbindung

C

e-

e-

>

E E e-

c O~

Theoretische Ans~tze

9

E E

=

o

C

3

1

Okonomische Erkl~irungsans~itze

8 I

I

Transaktionskostentheorie Theorie von Hirschman

X

X

Theorie der kognitiven Dissonanz

X

X i l

I

X

X

X I

X

|

Verhaltenswissenschaftliche Erkl~rungsans~tze

Attributionstheorie

X |

Prospect-Theorie

X

X

Tabelle 3: Theoretische Ans~tze und vorl~ufige Determinanten der Kundenbindung

3.2

WeiterfiJhrende Uberlegungen zu den Basisdeterminanten

AIs Bezugspunkt f~ir weiterf~ihrende Uberlegungen wird das Elaboration-Likelihood-Model (ELM) von Petty/Cacioppo22s verwendet. Diese Modellauswahl basiert einerseits auf der Tatsache, dass es bis heute zu den einflussreichsten Modellen auf dem Gebiet der Medien-Wirkungsforschung zahlt226 und andererseits durch die unmittelbare Relevanz zur Problemstellung der Arbeit einen signifikanten

224Vgl. dazu das Kapitel 3.3.1. 22sVgl. Petty/Cacioppo/Schumann(1983), Petty/Cacioppo(1986a, 1986b). 226Vgl. Aronson et al. (2004), S. 239.

50

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

Probleml6sungsbeitrag zu leisten vermag. AIs eine umfassende Theorie der Einstellungs~nderung bietet das ELM einen allgemeinen Bezugsrahmen, um die Mechanismen zu verstehen, die bei Einstellungs~nderung wirksam werden und welche Vorhersagen sich aus dieser Einstellungs~nderung for das Verhalten einer Person ableiten lassen.227 Zur Erkl~rung der Grundannahmen der Theorie dieses Modells werden zentrale intervenierende Variablen228 verwendet. Bevor diese Erkl~rung erfolgen kann, mOssen for ein besseres Verst~ndnis alle notwendigen intervenierenden Variablen erl~utert werden. Durch diese Vorgehensweise soil letztlich das Konsumentenverhalten besser prognostizierbar gemacht werden k6nnen. 22g

3.2.3. Zentrale intervenierende Variablen Will man Konsumentenverhalten erklaren, erfolgt dies oft durch eine Verkn0pfung der in Abbildung 15 wiedergegebenen Gr66en. Diese dargestellten Gr66en lassen sich dabei in drei Gruppen einteilen: 23~ (1) Reize (Stimuli S), die auf die Person einwirken und (2) Reaktionen (R) der Person. Die GrSBen S und R sind oft direkt beobachtbar. (3) Dazu kommen die intervenierenden Variablen (I), welche nicht-beobachtbare Vorg~nge innerhalb einer Person darstellen.

227Vgl. Stahlberg/Frey (1993), S. 329. 228 Um das Verhalten eines Individuums besser erkl~ren zu k6nnen, werden von vielen Psychologen sog. intervenierende Variablen angenommen. Diese intervenierenden Variablen sind dabei Merkmale oder Prozesse innerhalb einer Person, die nicht direkt beobachtet werden k6nnen. Vgl. Zimbardo/Gerrig (2003), S. 5. 229Mit diesem Zugang folgen wir der neobehavioristischen Auffassung, die zur Erkl~rung yon Personenverhalten auch Aussagen tiber personeninterne Vorg~nge heranzieht. Nach der alteren behavioristischen Auffassung, die aber in der Verhaltensforschung mittlerweile weitgehend abgelehnt wird, waren fCir die Erkl~rung des Verhaltens nur Aussagen tiber beobachtbare Gr6Ben zugelassen. Vgl. hierzu Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 30. 23oVgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 30.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

51

Beobachtbare Sachverhalte

Theoretische Konstrukte

Beobachtbare Sachverhalte

z.B. Werbung

Aktivierende Prozesse (z. B. Emotion, Motivation, Einstellung)

z. B. Kauf

Kognitive Prozesse (z. B. Informationsaufnahme, -verarbeitung u.-speicherung)

S

I

,,Stimuli"

,,Intervenierende Variablen"

R ,,Reaktion"

Abbildung 15: SIR-Schema zur Erklarung des Konsumentenverhaltens

Das Verhalten einer Person wird also nicht nur von ~uBeren Umweltreizen beeinflusst, TM sondern eine Person reagiert aufgrund ihrer subjektiven Emotionen, Motivationen und Einstellungen. 232 Aus verhaltenswissenschaftlicher Sicht sind dies aktivierende Prozesse des menschlichen Verhaltens. 233 Gleichzeitig werden aber auch immer kognitive Prozesse - z. B. die Informationsaufnahme, verarbeitung und -speicherung - ausgelGst. Beide Prozesse beeinflussen letztlich das Verhalten einer Person. 234 In Anlehnung an Kroeber-Riel/Weinberg 23s und Trommsdorff 236 werden nun die intervenierenden Variablen wie folgt systematisiert und in der Folge erl~utert: 9 Aktivierende Prozesse 9 Kognitive Prozesse

3.2.1.1. Aktivierende Prozesse Die aktivierenden Prozesse k6nnen als die menschlichen Antriebskr~fte verstanden werden, die for die Erkl~rung von Verhalten eine zentrale Bedeutung haben. Sie versorgen Individuen mit psychischer Energie und sind daf0r ver-

231 Dieser Zugang w0rde einer behavioristischen Sichtweise entsprechen. 232Vgl. Weinberg/Terlutter (2003), S. 47. 233Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 53ff. 234Vgl. ebenda, S. 52. 23sIn Anlehnung an Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 30 und 49ff. 236Vgl. Trommsdorff (1998), S. 42ff.

52

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

antwortlich, dass Verhalten Gberhaupt zustande kommt.237 Ein aktivierender Prozess fGhrt zur Ai~ivierung einer Person. Die dafGr verantwortlichen Konstrukte sind dabei laut Kroeber-Riel/Weinberg:238 1. Emotion 2. Motivation 3. Einstellung Eine wichtige Rolle spielt m. E. in diesem Zusammenhang auch noch das sog. In volvement. 239 Da die Zusammenh~nge zwischen diesen einzelnen Konstrukten komplex sind und in der Literatur nicht einheitlich behandelt werden,24~muss fGr diese Arbeit jeweils eine geeignete Definition gefunden werden.

3.2.1.1.1 Aktivierung Alle menschlichen Antriebsprozesse haben als eine Grunddimension die Aktivierung. Es ist kein menschliches Verhalten denkbar, das ohne Aktivierung abl~uft. Sie stellt sozusagen die menschlichen Antriebskr~fte dar. Der Grad der Aktivierung ist jedoch bei verschiedenen Verhaltensweisen sehr unterschiedlich. Er h~ngt einerseits von Gesetzm~6igkeiten des Organismus (Tageskurven, Jahreskurven) und andererseits von Bedingungen der umgebenden Situation ab. 241

Die Aktivierung, wie sie von Kroeber-Riel/Weinberg242 gebraucht wird, hat unterschiedliche Bedeutungen. Sie kann zum Beispiel eine Erh6hung der psychischen Spannung, eine Zuwendung der Aufmerksamkeit, Neugier oder anderes mehr bedeuten. Aktiviert werden k6nnen wir zum Beispiel rein k6rperlich, indem bestimmte Nervengruppen des zentralen Nervensystems gereizt werden. Man versteht darunter die Reaktions- und Leistungsbereitschaft des Organismus, die zum Beispiel auch durch die Zufuhr von bestimmten Substanzen (Kaffee, Alkohol,

237

Vgl. hierzu und zu den folgende AusfGhrungen Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 53.

238

In den AusfGhrungen von Kroeber-Riel/Weinberg werden Emotionen, Motivation und Einstellung einerseits als aktivierende Prozesse und andererseits als Konstrukte bezeichnet. Vgl. dazu Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 53. Im Rahmen dieser Arbeit sind Emotionen, Motivation und Einstellung immer Konstrukte, welche zueinander in einer prozessualen Abh~ingigkeit stehen.

239

Dieser Zusammenhang wird im Kapitel 3.2.3. verdeutlicht.

24oVgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 53. 241Vgl. von Rosenstiel/Neumann (1991), S. 149 und Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 53. 242Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 58ff.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

53

Drogen, Hormonen,...) erreicht wird. 243 In anderen Fallen entsteht Aktivierung als Folge von subjektiven Wahrnehmungen. Die Wahrnehmung von Gefahr oder von sexuellen Reizen aktiviert den Organismus auf biologisch vorprogrammierten Wegen. 2~ Es k0nnen dabei sogar physiologische Reaktionen wie zum Beispiel -

,,h0herer Puls", ,schnelleres Atmen", ,,Zittern" und ,Schweil3ausbrLiche", ,,Pupillenerweiterung"

als sichtbare Zeichen einer starken Aktivierung auftreten. 24s Diese physiologischen Erregungsvorgange des Organismus sind for ein allgemeines und anhaltendes Aktivierungsniveau und for kurzfristige Aktivierungsschwankungen verantwortlich. 246 Das allgemeine Aktivierungsniveau wird als tonische Aktivierung bezeichnet. Sie bestimmt die langer anhaltende Bewusstseinslage (Wachheit) und die allgemeine Leistungsfahigkeit. Sie verandert sich nur langsam und ist haufig von tagesperiodischen EinflLJssen oder lang andauernder bzw. intensiver externer Reizeinwirkung abhangig. 247 Zusatzlich gibt es kurzfristige Aktivierungsschwankungen, die als phasische Aktivierung bezeichnet werden. Sie treten als Reaktion auf bestimmte Reize auf und zeigen die spezielle Leistungsfahigkeit des Individuums bei einer Stimulusverarbeitung an. 248 Ein hohes Aktivierungsniveau erh6ht insgesamt die Leistungsfahigkeit einer Person. AIs Leistung werden in diesem Zusammenhang vor allem im Individuum ablaufende kognitive Vorgange wie Wahrnehmung, Denken, Lernen, Speichern, usw. verstanden. Allerdings gilt dies nur for bestimmte Erregungsniveaus. Laut dem so genannten Yerkes-Dodson-Gesetz249 gilt der Zusammenhang, dass zwischen der Qualitat einer zu erbringenden Leistung und dem Erregungsniveau eines Individuums ein

243Vgl. Felser (2000), S. 34f. 244Vgl. ebenda. 24s Vgl. Rosenstiel/Neumann (1991), S. 150f. und Zimbardo/Gerrig (2003), S. 363f. 246Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 60. 247Vgl. GrOppeI-Klein (2001), S. 37. 24~ Vgl. ebenda. 249 Vgl. Yerkes/Dodson (1908).

54

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

Zusammenhang besteht, der einer umgekehrten U-Funktion gleicht. 2s~ Dies bedeutet, dass es immer ein Optimum an Aktivierung gibt, jenseits dessen die Qualit~t der Leistung wieder abnimmt. 2sl Wo das Optimum liegt, wird wesentlich davon bestimmt, wie schwierig oder komplex eine Aufgabe ist, um die es geht. Bei leichten Aufgaben steigt die Qualitat der L6sung noch mit St~rke des Erregungsniveaus. Ein Absinken der Leistungsf~higkeit ist erst bei sehr hoher Erregung zu beobachten. Bei schweren Aufgaben jedoch ist das Optimum schnell erreicht. In diesem Fall schadet die Erregung bereits bei einer verh~ltnism~13ig geringen Auspr~gung (vgl. Abbildung 16).2s2 Hoch

Einfache Aufgabe

Aufgabe mit mittlerer Schwierigkeit

Hoch

Hoch

Schwierige Aufgabe

A

Niedrig

Hoch

Niedrig

Hoch

Niedrig

Erregungsniveau

Erregungsniveau

Hoch Erregungsniveau

Abbildung 16: Das Yerkes-Dodson-Gesetz 253

Sind der Reiz bzw. das Erregungsniveau jedoch zu hoch, Gberw~ltigen die Emotionen die Kognitionen und die Leistungsf~higkeit sinkt rapide. AIs Beispiel fGr geringe Leistung bei LIberaktivierung sei die Panik angefGhrt.254 Kroeber-Riel/Weinberg formulieren in diesem Zusammenhang folgende so genannte Elementarhypothesen :255

(a)

Minimalaktivierung: Jede Leistung des Individuums setzt ein bestimmtes Ma6 an Aktivierung voraus.

(b)

Normalaktivierung: Mit zunehmender Aktivierung nimmt die Leistung des Menschen zu.

(c)

Uberaktivierung: Von einem bestimmten Aktivierungsgrad an sinkt mit steigender Aktivierung die Leistung.

25o In der Literatur findet man auch h~iufig die Bezeichnung "Lambda-Hypothese". Vgl. beispielsweise KroeberRiellWeinberg (2003), S. 78. 2si Vgl. Zimbardo/Gerrig (2003), S. 368f. 2s2Vgl. ebenda. 2s3 Entnommen aus ZimbardolGerrig (2003), S. 368f. 2s4Vgl. Schweiger/Schrattenecker (1995), S. 85. 2ss Vgl. Kroeber-RiellWeinberg (2003), S. 80.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

(d)

55

Maximalaktivierung: Ab einem extremen Grad an Aktivierung ist praktisch keine Leistung mehr m6glich.

Im Bereich der Konsumentenforschung wird allerdings kaum hohe Aktivierung erreicht. Nur in Ausnahmef~llen kann mit extrem starker Aktivierung gerechnet werden, d. h. dass das benutzte Reizmaterial (Werbung, Verpackung,...) Uberaktivierung ausl6st. Aus diesem Grund ist es zweckm~6ig, dass man vorwiegend von der zweiten Hypothese, der Normalaktivierung, ausgeht.256 Dieser Bereich ist durch ein steigendes Leistungsniveau gekennzeichnet. Wenn man unterschiedliche Mittel einsetzt, damit bestimmte Individuen mehr aktiviert werden, so erreicht man damit meist eine effizientere Verarbeitung der Botschaft, das hei6t aber nicht automatisch, dass auch die gewOnschte Meinungs- und Verhaltens~nderung eintrifft. Mitunter kann sogar ein so genannter Bumerangeffekt eintreten. Das ist vor allem dann der Fall, wenn die verwendeten Argumente nicht im Sinne des gew~inschten Zieles verstanden werden. Diese falsch verstandenen Argumente werden abet aufgrund der h6heren Aktivierung ebenso besser verarbeitet und sind somit wirksamer (und damit die falsche Botschaft). 257

3.2.1.1.2

Emotionen

Emotionen z~hlen auch zu denjenigen psychologischen Konstrukten, ~iber die eine gro6e Anzahl von Definitionsvorschl~gen vorliegt. Nach Kroeber-Riel/Weinberg258 ist Emotion eine innere Erregung, die mehr oder weniger bewusst angenehm oder unangenehm erlebt wird und mit neurophysiologischen Vorg~ngen sowie h~ufig mit beobachtbaren Ausdrucksverhalten (Gestik und Mimik) einhergeht. Die biologischorientierten Emotionstheorien259 (auch evolution~re Theorien genannt) gehen davon aus, dass die grundlegenden, so genannten prim~ren Emotionen in den Erbanlagen der Menschen verankert sind.26~ Izard261 zufolge sind dies konkret zehn angeborene Emotionen und zwar: 1. Interesse, Erregung 2. Freude, Vergn0gen

256Vgl. dazu auch Barg (1977), Witt (1977) oder Wimmer (1980). 257Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 82. 258Vgl. ebenda S. 100. 259 Eine alternative Theorie w~re die von Lazarus untersti3tzte kognitiv ausgerichtete Emotionstheorie, die mit ihrem attributionstheoretischen Ansatz von Schachter repr~sentiert wird. Fi3r eine zusammenfassende Darstellung der Theorien vgl. beispielsweise Hammerl/Grabitz (1993). 26oVgl. Gr6ppeI-Klein (2001), S. 407. 261Vgl. Izard (1999), S. 66.

56

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl;~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

3. 0berraschung, Schreck 4. Kummer, Schmerz 5. Zorn, Wut 6. Ekel, Abscheu 7. Geringsch~tzung, Verachtung 8. Furcht, Entsetzen 9. Scham 10. SchuldgefiJhl, Reue Alle diese Emotionen gehen mit einem spezifischen mimischen Ausdrucksverhalten einher (siehe Abbildung 17).262

Abbildung 17: Exemplarische emotionale Gesichtsausdr~icke (FrShlichkeit, Traurigkeit, 0berraschung, Wut) 263

Individuelle und soziokulturelle Einflesse k6nnen allerdings das subjektive Erleben und Ausdrucksverhalten dieser Emotionen modifizieren. 264 Ein wichtiger Aspekt ist die geringe zeitliche Stabilitiit von Emotionen, der im Rahmen der Opponent-Prozess-Theorie behandelt wird. Diese Theorie wurde von Solomon26s und Solomon/Corbit 266 entwickelt und behandelt ganz allgemein den zeitlichen Verlauf von GefOhlen bzw. Emotionen. 267 Sie basiert dabei auf einem grundlegenden physiologischen Phanomen:268 der Hom6ostase. 269 Nach diesem Prinzip adaptiert sich der K0rper an bestimmte Stimuli, um ein konstantes Niveau an Erregung bzw. Aktivierung aufrechtzuerhalten. Dieses konstante Niveau wird durch neurophysiologische Prozesse - den Opponent-Prozess - erreicht, der auf einen die Hom6ostase stOrenden Stimulus reagiert und die Aufgabe hat, diesem entgegenzuwirken, um so die Hom6ostase wieder herzustellen. Beispielsweise reagiert ein K6rper auf ,Kalte" durch den

262Vgl. diesbezeglich weiterfQhrend z. B. Zimbardo/Gerrig (2003), S. 361ff. 263In Anlehnung an Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 112. 2~ Vgl. GrSppeI-Klein (2001), S. 407. 26sVgl. Solomon (1980), S. 694. 266Vgl. Solomon/Corbit (1973, 1974). 267 Emotionen und GefOhle werden synonym verwendet, vgl. hierzu beispielsweise Herkner (2003), S. 554. 268Vgl. Fletcher (1947), S. 80ff. 269 HomSostase: Gleichgewicht der physiologischen K6rperfunktionen, entnommen aus dem Duden: Das Fremdw6rterlexikon.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

57

Opponent-Prozess ,Zittern" und auf ,Hitze" durch "Schwitzen". 27~ Solomon/Corbit 0bertragen nun diese Theorie auf die Psychologie des Menschen und postulieren, dass zu jeder (positiven oder negativen) emotionalen Reaktion ,a" zwangsl~ufig ein gegens~tzlicher Prozess ,,b" einsetzt. Der Gegenprozess ,,b" hat dabei drei wesentliche Eigenschaften: 271 1) Er setzt sp~ter ein als der ausl6sende Prozess ,,a". 2) Er ist von geringerer Intensit~t als der Prozess ,,a". 3) Er klingt langsamer ab als der Prozess ,a". Das erlebte Gef(~hl entspricht dabei zu jedem Zeitpunkt der Differenz der Intensit~ten von ,,a" und ,,b". Aus diesem Grund wird kurz nach Beginn des emotionsausl6senden Reizes die gr613te Intensit~t des GefOhls erlebt. Kurz danach setzt der Gegenprozess ,b" ein und ,,a" wird nicht mehr in der maximalen Intensit~t erlebt. Nach Aufh6ren des Reizes h6rt auch das Gef(~hl ,a" fast abrupt auf, aber der Gegenprozess ,,b" ist noch vorhanden, weshalb nun bis zum Ende des Gegenprozesses ein gegensatzliches GefOhl erlebt wird 272 (vgl. hierzu Abbildung 18).

Prozess ,,a"

I .a"-"b

~

Prozess ,,b"

Reiz ,,an"

Reiz ,,aus"

Zeit Abbildung 18: Der Opponent-Prozess 273

Nach mehreren Stimuli durch den Reiz ,,a" wird aber der Opponent-Prozess

270Vgl. Solomon (1980), S. 694. 271Vgl. Solomon/Corbit (1973), S.158ff. 272 Ebenda. 273 Entnommen aus Herkner (2003), S. 335.

58

EntwicklungeinesKausalmodellszur Erkl~rungyon Kundenbindungim Mobilfunkmarkt

gest~rkt und schneller ausgel6st. FiJr das affektive Gleichgewicht eines Individuums bedeutet das, dass ein Stimulus nach wiederholter Wahrnehmung gewissermaSen Lerneffekte beim Opponent-Prozess ausl6st. Somit bewirkt der gleiche urspr(~ngliche Reiz ,a" nur mehr ein geringeres ,erlebtes GefQhl". Durch den h6heren Gegenprozess werden jedoch die negativen Effekte bei Ende des Reizes ,,a" noch deutlicher spQrbar. (vgl. hierzu Abbildung 19).

Prozess ,,a"

f

,:~ i:

Erlebtes GefUhl ua"-"b"

M

P r o z e s s ,,b"

Reiz ,,an"

Reiz .aus"

Zeit

Abbildung 19: Der Opponent-Prozessbei haufigen Reizdarbietungen(Reiz,,a")274 Solomon hat die 0bertragbarkeit der Opponent-Prozess-Theorie auf zwischenmenschliche Beziehungen nachgewiesen und die intrapersonale Stimulation in einer Partnerschaft erkl~rt, die ~hnliche Muster aufweist. 27s FQr eine Begriffsabgrenzung von Emotion folgen wir, in Kombination mit den hier dargestellten AusfQhrungen, Kroeber-Riel/Weinberg 276 und definieren:

Emotionen sind innere Erregungen, die angenehm oder unangenehm empfunden und mehr oder weniger bewusst erlebt werden. Diese GefLihlszust~nde werden Eiber einen automatisch einsetzenden Gegenprozess wieder ausgeglichen. Ernotionen dienen als grundlegende Antriebskr~t~e fCir ein Handeln.

274Entnommenaus Herkner(2003), S. 335. 27s Vgl. Matzler(2000),S. 18. 276Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg(2003),S. 106 und 141.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

59

3.2.1.1.3 Motivation Befasst man sich in der psychologischen Literatur mit dem Begriff der ,Motivation", so erkennt man schon sehr bald, dass wiederum eine Vielzahl von unterschiedlichen Definitionen vorzufinden ist.277 Einigkeit herrscht nur dar0ber, dass Motivation ebenfalls als ein hypothetisches Konstrukt zu betrachten ist, mit dem die Antriebe, also die Ursache des Verhaltens, erkl~rt werden sollen. 278 W~hrend die Emotionen also die grundlegenden Antriebskr~fte darstellen, kommt bei der Motivation eine Zielorientierung (man sollte wissen, warum man etwas tut) hinzu. Zu diesem Zweck wird zus~tzlich eine kognitive Komponente ben0tigt, n~mlich das Wissen, mit welchen Handlungen ein bestimmtes Ziel erreicht werden kann.279 Weiters interessiert in der Motivationsforschung auch die Fragestellung, wie ein Individuum 0berhaupt zu seinen Zielen kommt. Meist leitet sich diese Zielformulierung aus mehreren Motiven ab. Diese Motive wiederum haben ihre Antezedenzien in (erlernten) Bed0rfnissen 28~ und angeborenen Trieben 281 (z. B. Hunger). 282 In der Literatur werden zur Erkl~rung h~ufig zwei Ans~tze dargestellt: 283 (1) Die BedLirfnispyramide von Maslow (2) Pn'm~re und sekund~re Motive

Ad (1): Nach Abraham Maslow284 sind die Bed0rfnisse der Menschen hierarchisch geordnet, je nachdem wie wichtig sie for das Leben des Menschen sind. Die Bed0rfnisbefriedigung beginnt immer mit den elementarsten Forderungen. Andere h6hergestellte Bed0rfnisse, wie zum Beispiel die Selbstverwirklichung,

277

Vgl. hierzu beispielsweise HomburglKrohmer (2003), S. 34 oder Mayer/Illmann (2000), S.468.

278Vgl. GrOppel-Klein (2001), S. 1146. 279Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 141f. 280In der Marketingpraxis interessieren nat0rlich vor allem die Bed0rfnisse der Konsumenten. 281 Zur Begriffsabgrenzung: Triebe sind ,tierische", gedanklich nicht kontrollierbare Verhaltensantriebe und werden durch eine innere Stimulierung ausgelOst, die dazu dient, das kOrperliche Gleichgewicht aufrechtzuerhalten. Bed0rfnisse kennzeichnen als MotivauslOser einen vom Individuum empfundenen Mangelzustand. Vgl. Trommsdorff (1998), S. 108. 282Vgl. Felser (2001), S. 39. 283Vgl. GrOppel-Klein (2001), S. 1147, Felser (2001), S. 41ff., Zimbardo/Gerrig (2003), S. 319ff., 284Vgl. Maslow (1943, 1954).

60

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

stellen sich erst dann ein, wenn die Befriedigung auf niedriger Ebene sichergestellt ist. Maslow geht dabei von folgenden fLinf Dringlichkeitsstufen aus:

\

kennung

,,

Soziale BediJ

. . . . . . . $. .i c. h. e ~ e H : s l ~ u l f i N ' n i ,rfnisse ~ ......

Abbildung 20: Grundlegende BedCirfniskategorien nach Maslow

Demnach beginnt seine Hierarchie mit den BedCirfnissen, die auf das Uberleben gerichtet sind. Erst spater folgen die BedCirfnisse der hOheren Ordnung. 28s Diese BedCirfnispyramide von Maslov, gilt sicher als eine der bekanntesten Ansatze, ist aber teilweise auch umscritten. 286 Die kritischen Aul3erungen erstrecken sich vonder mangelhaften empirischen Fundierung bis zu der Frage, ob eine hundertprozentige Befriedigung der jeweiligen Stufe vorliegen muss. Trotz dieser Kritik gibt die BedCirfnispyramide aber gute Anhaltspunkte, um auf Bedi]rfnisse von Individuen schlie6en zu kOnnen. Ad (2): Eine neuere MOglichkeit um Motive zu klassifizieren, ist eine Unterscheidung in primare und sekundare Motive zu treffen. 287 Bei ersterem handelt es sich um angeborene BedLirfnisse, wie zum Beispiel ,Hunger" oder ,Durst", die jedes Individuum stillen muss, um existieren zu kOnnen. Die sekund~ren Motive werden erst im Laufe des Sozialisierungsprozesses erworben. Zum einen erf~hrt hier das Individuum, wie die primaren Motive zufrieden gestellt werden kOnnen (z. B. Gelderwerb als sekund~res Motiv, um Hunger als prim~res Motiv zu befriedigen), zum anderen lernt das Individuum durch die Interaktion mit anderen Menschen und Situationen weitere BedCirfnisse kennen, die for den

28sVgl. dazu auch Homburg/Krohmer (2003), S. 35 oder Felser (2001), S. 41. 286Vgl. hierzu exemplarisch GrOppel-Klein (2001), S. 1147 oder Felser (2001), S. 41ff. 287Vgl. Mayer/Illmann (2000), S. 469.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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Einzelnen an Bedeutung gewinnen kSnnen (z. B. Macht und Status). 288 Was passiert aber, wenn unterschiedliche BedOrfnisse bzw. die daraus resultierenden Motive zueinander in Konflikt stehen. Zur Beantwortung dieser Frage hilft ein von Miller entwickeltes Konfliktmodell, 289 das dazu dient, Hypothesen 0ber die Wirkung von Konflikten abzuleiten. Zentrale Begriffe hierbei sind Appetenz und Aversion: - Appetenz bezeichnet eine positive Verhaltenstendenz. Liegt Appetenz vor, so ist ein Individuum bestrebt, etwas Bestimmtes zu bekommen (z. B. ein Produkt zu kaufen). - Aversion bezeichnet hingegen eine negative Verhaltenstendenz. Liegt Aversion vor, so f0hrt diese zu einem Vermeidungsverhalten (z. B. das Produkt wird wegen des hohen Preises nicht gekauft). Werden nun widerspr0chliche Motivationen kombiniert, so f0hrt dies zu Konflikten, die in der folgenden Darstellung angefehrt sind: Verhaltenstendenz 1 2

positiv

Konfl iktbezeich n u ng

positiv

Appetenz-Appetenz-Konflikt

negativ

negativ

Aversions-Aversions-Konflikt

positiv

negativ

Appetenz-Aversions-Konflikt

Abbildung 21: Klassifizierung einfacher Konflikte 29~

Zur Entstehung und L6sung dieser Konfliktarten hat Miller insgesamt sechs Hypothesen gebildet. Kroeber-Riel/Weinberg haben vier davon (nach eigenen Angaben) sehr frei 0bersetzt und angegeben, dass diese for eine konflikttheoretische Er~rterung ausreicht: 291 1) Die Starke der positiven Verhaltenstendenz (Appetenz) nimmt mit der Zielnahe zu. 2) Die Starke der negativen Verhaltenstendenz (Aversion) nimmt mit der Zielnahe zu. 3) Die Starke der negativen Verhaltenstendenz nimmt mit der Zielnahe starker

28BVgl. Gr6ppeI-Klein (2001), S. 1147. 2B9Vgl. Miller (1964), S. 97ff. 29o Entnommen aus Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 162. 291Vgl. ebenda.

62

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

zu als die St~rke der positiven Verhaltenstendenz. 4) Von zwei sich entgegenstehenden Verhaltenstendenzen setzt sich in einem Konflikt die starkere durch. Das tatsachliche Verhalten entspricht dabei der jeweiligen Differenz der Reaktionsstarken von Appetenz und Aversion Die GCiltigkeit dieser Hypothesen wurde vor allem mit Tierexperimenten geprCift und best~tigt. Die Ubertragung der Hypothesen auf den Menschen wird von vielen Autoren akzeptiert. 292 Man spricht in diesem Zusammenhang von einer so genannten Analogie. 293 Die oben dargestellten Hypothesen lassen sich anhand von sog. Zielgradienten Appetenz- und Aversionsgradient - grafisch darstellen (vgl. Abbildung 22). 294

9

~

nt

D

Ziel

Zieldistanz

Abbildung 22: Beziehung zwischen Sti~rke der Verhaltenstendenz und Zielni~he 29s

Was diese Konflikttheorie for die Erkl~rung des Konsumentenverhaltens so interessant macht, ist, dass Produktentscheidungen mitunter Konflikte hervorrufen k6nnen. Die daraus resultierenden Verhaltensmechanismen der Konsumenten k6nnen grafisch dargestellt werden. 296 Anhand von einfachen Beispielen wird dies veranschaulicht:

292Vgl. ebenda. 293Vgl. ebenda. Mochar konnte dieser Ergebnisse auch bei Humanexperimenten bestatigen. Vgl. Mochar (1973). 2~ Vgl. Herkner (2001), S. 92. 29s Entnommen aus Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 163. 296Vgl. ebenda

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

63

1. Appetenz-Appetenz-Konflikt: Appetenzgradienten

rr

Ztel 1

K

Ziel2

Abbildung 23: Appetenz-Appetenz-Konflikt 297

Der Konsument kann zwischen zwei alternativen Gratishandys w~hlen. Er hat for beide Produkte die gleiche Pr~ferenz. Befindet sich der Konsument im Punkt K, so ist er beiden Produkten gleich zugetan, d. h. er hat noch keine Entscheidung beziJglich eines Handys getroffen. 2gs Dieser Zustand ist instabil. Eine Verhaltenstendenz setzt sich dann durch, wenn ein Ziel geringfiJgig n~her riJckt. 299 2. Appetenz-Aversions-Konflikt:

Aversionsgradient

~

Zt: ~

Zieldistanz

il veionI Ziel

B

Appetenz

A

Zieldistanz

Abbildung 24' Appetenz-Aversions-Konflikt 3~176

297Vgl. ebenda, S. 164. 298 Beispielsweise hat der Konsument die AnkCindigung erhalten, dass er im Falle einer Vertragsverl~ngerung zwischen zwei Handys w~hlen kann. z99Wenn z. B. ein Handy nicht sofort lieferbar ist. 3oo Entnornmen aus Herkner (2003), S. 92.

64

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

Der Konsument m0chte sich ein teures und spezielles UMTS-Handy kaufen. Dieses Zie110st beim Konsumenten eine positive und negative Verhaltenstendenz aus. 3~ Im Punkt B halten sich die widersprLichlichen Verhaltenstendenzen die Waage. Links von diesem Punkt gewinnt die negative Tendenz Ciberhand und der Konsument wendet sich wieder vom Ziel ab, d. h. er kauft das Handy nicht. Rechts vom Punkt Ciberwiegt hingegen die positive Verhaltenstendenz, das bedeutet, der Konsument unternimmt wieder Kaufaktivit~ten. 3~ Folgen des KontTiktes: - Abbruch der Kaufentscheidung: Der Konsument kauft sich dieses Handy nicht. - Ausweichverhalten: Er kauft sich spontan ein ~hnliches Ersatzprodukt. 3~ - Hinnehmen des Kont7iktes: Der Konsument verzOgert den Kauf und informiert

sich weiter. - Verdr~ngung: Der Konsument senkt sein Anspruchsniveau und kauft sich als

bew~hrte Alternative ein Handy ohne UMTS-Funktionen. Der Appetenz-Aversion-Konflikt tritt bei Konsumenten vorwiegend bei bedeutenden und wichtigen Kaufentscheidungen auf. 3~ Ein Anbieter kann nun die mOglichen Motivkonflikte der Konsumenten for sich nutzen, indem er diese Konflikte gezielt reduziert, vermeidet oder sogar verstarkt und somit das Entscheidungsverhalten zu seinen Gunsten beeinflusst. 3~ AbschlieBend wird die Motivation eines Individuums zu einem bestimmten Verhalten wie folgt definiert: Emotionen sind die zugrunde liegenden Ursachen fEir ein Verhalten. Durch die Zielorientierung (=kognitive Komponente) wird dieser emotionale Zustand zu einer

Flotivation,

die dazu dient, subjektive Bed~irfnisse zu befn'edigen.

301 Dieses spezielle Handy ist teuer (Aversion). Man hat durch den Kauf aber viele interessante Funktionen zur VerfCigung (Appetenz). 302 Der Konsument informiert sich tiber das begehrte Produkt, er geht in ein Gesch~iff stObern, befasst sich intensiv mit einschl~igigen Werbeaussendungen, klart ab, ob nicht irgendwo eine MOglichkeit besteht, das Handy billiger zu erhalten etc. 303 Dies wird auch Verschiebung genannt. Vgl. dazu weiterfCihrend Herkner (2003), S. 92f. 304Vgl. Berelson/Steiner (1974), S. 171. 3os Als Beispiel kOnnte die Gewi~hrung eines bestimmten Rabattes angefCihrt werden, der nur dann gew~ihrt wird, wenn sich der Interessent sofort entscheidet.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

65

3.2.1.1.4 Einstellung Es gibt heute kaum mehr einen Bereich, in dem nicht Einstellungsuntersuchungen oder Meinungsbefragungen zu Produkten oder Unternehmungen durchgef0hrt werden. Nach Rosenstiel/Neumann3~ z~hlt die Einstellung zu den am h~ufigsten diskutierten Forschungsgegenstanden der Psychologie 0berhaupt. Nach Trommsdorffa~ spielt die Einstellung unter den Konsumentenverhaltenskonstrukten eine herausragende Rolle. Trotz (oder wahrscheinlich gerade wegen) dieser hohen Bedeutung und Untersuchungsh~ufigkeit des Einstellungsbegriffes wird das Konstrukt sehr unterschiedlich definiert und es ist wiederum notwendig, eine for diese Arbeit geeignete Bestimmung zu finden. Zu diesem Zweck folgen wir vorwiegend den Ausf0hrungen von Herkner.3~ Danach ist die Einstellung einer Person zu einem Objekt (=Einstellungsobjekt) die subjektive Gesamtbewertung des Objekts.3~ Diese Gesamtbewertung wird durch Relationen determiniert, die zwischen dem Einstellungsobjekt und anderen Einstellungsobjekten31~ vorhanden sind. Jede Einzelbewertung wird auch als Meinung bezeichnet und kann grunds~tzlich positiv oder negativ ausfallen (vgl. Abbildung 25). 311

306Vgl. Rosenstiel/Neumann (1991), S. 122. 307Vgl. Trommsdorff (1998), S. 142. 3oBVgl. zu den folgenden Ausf0hrungen Herkner (2003), S. 181ft. 309 Als Einstellungsobjekte kommen Reize (z. B. eine Person, ein Dienstleistungskontakt), Verhaltensweisen (z. B. ein Vertragsverhaltnis zu beenden, Rauchen, eine Rede halten) und Begriffe (z. B. eine Unternehmung als Ganzes oder nur einzelne Eigenschaften (z. B. Produktqualit~it, Boniti~t,...) von Unternehmungen, Ideologien, bestimmte Standpunkte) in Frage. Vgl. dazu Herkner (2003), S. 181. In unserem Fall ist das Einstellungsobjekt der Anbieter, mit dem ein Kunde das Vertragsverhaltnis hat. 31o Beispielsweise k6nnten dies die Tarifpolitik, die Netzqualit~t oder die Servicequalit~t des Anbieters sein. 311 Insgesamt kann dieses subjektive Beziehungsgeflecht auch als ein semantisches Netzwerk aufgefasst werden. Vgl. Herkner (2003), S. 181 und die AusfiJhrungen in Kapitel 3.2.1.2.

66

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

Die Einstellung von der Person X zum Mobilfunkbetreiber A ist ein Netzwerk von subjektiven Meinungen. EO t B E

E02 EO 3

E04 EO: EOI: EO2: EO3: E04:

MobilfunkbetreiberA Tarifder MobilfunkbetreibersA Netzqualit~tdes MobilfunkbetreibersA Servicequalit~tdes MobilfunkbetreibersA etc.

BI:

Meinungder PersonX zum Tarif des Mobilfunkbetreibers Meinungder PersonX zur Netzqualit~tdes Mobilfunkbetreibers Meinungder PersonX zur Servicequalit~tdes Mobilfunkbetreibers etc.

B2: B3: B4:

Abbildung 25" Netzwerk von subjektiven Meinungen 312

Aus diesem Grund tragen manche Meinungen zu einer positiven, andere zu einer negativen Einstellung bez0glich des Einstellungsobjektes EO bei. Insgesamt bildet sich die Einstellung als eine Art Mittelwert 0ber all jene Meinungen, die mit dem Einstellungsobjekt verbunden sind.3~3

Dazu ein Beispiel: Das Einstellungsobjekt EO ,,Mobilfunkbetreiber" steht mit anderen Einstellungsobjekten EO, (z. B. ,,Preis des Mobilfunkbetreibers", ,,Netzqualit~t des Mobilfunkbetreibers", ,,Servicequalit~t des Mobilfunkbetreibers" etc.) in der relationalen Beziehung B,. Jede Beziehung Bebasiert hierbei auf einer gef0hlsmaBigen (affektiven) und einer wissensbasierten (kognitiven) Komponente. Zu Erw~hnen w~re noch die ,,Drei-Komponenten-Theorid '3~4. Diese Theorie erg~nzt die Einstellung zus~tzlich um eine Verhaltenskomponente: Aus der st~rkeren positiven oder negativen Einsch~tzung eines Objektes folgt im Allgemeinen die entsprechende Bereitschaft, sich diesem Einstellungsobjekt gegen0ber in einer bestimmten Weise positiv (hier: das Vertragsverh~ltnis beizubehalten) oder negativ (hier: das Vertragsverh~ltnis zu 16sen) zu verhalten (= Verhaltensintention). 3~s

312In Anlehnung an die Ausf0hrungen von Herkner (2003), S. 181ff. 313 Vgl. Herkner (2003), S 183. Ob nun dieser Mittelwert durch ein Summenmodell [z.B. Trommsdorff (1998)] oder multiplikative Verkn0pfung der Einzelbewertungen [Ajzen/Fishbein (1980), Fishbein (1967), Osgood (1952), Rosenberg (1960)] gebildet wird, ist strittig. Die Konsequenz daraus ist vorwiegend for messtechnische Fragestellungen interessant und for diese Arbeit nicht weiter relevant. 314Vgl. beispielsweise Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 170. 31sVgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 170f.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

67

Ob man die Verhaltenskomponente als eine eigenst~ndige GrGBe betrachten soil oder ob diese die Einstellung miteinschlieBt, ist abet in der Theorie strittig. 316 Im Rahmen dieser Arbeit folgen wir in Anlehnung an Trommsdorff folgender Auffassung (vgl. Abbildung 26): 3~7

Abbildung 26: Einstellungsmodell

Grundsatzlich geht man davon aus, und dar0ber herrscht Einigkeit, dass diese drei Komponenten weitgehend miteinander konsistent sind.318 Diese Konsistenz von Denken, F0hlen und Handeln gegen0ber einem Einstellungsobjekt ist nach Triandis 319sogar kennzeichnend for Einstellungen. Ein Schwerpunkt in der Einstellungsforschung ist die Frage, inwieweit die Einstellung zu einem Objekt eine verhaltenssteuernde Wirkung hat. Bei der Untersuchung dieses Zusammenhangs wird von der so genannten ,,E-V-Hypothese" (E = Einstellung; V = Verhalten)gesprochen. 32~ In unserem Fall heiBt die Fragestellung konkret: ,,Hat die Einstellung der Kunden zum Mobilfunkbetreiber (EO) eine Prognosekraft auf das Bindungsverhalten der Kunden?"321 Bereits seit Jahrzehnten besch~ftigt sich die Sozialpsychologie mit der Prognosekraft der Einstellung auf das Verhalten. Eine der fr0hesten und bekanntesten Studien wurde von LaPiere322durchgef0hrt: In einer Zeit starker Vorurteile gegen~iber Chinesen bereiste er mit einem chinesischen Ehepaar die USA. Zu seiner Uberraschung wurde er nur in

316Vgl. Trommsdorff (1998), S. 148f., Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 170. 317Vgl. Trommsdorff (1998), S. 148. 31BVgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 171. 319Vgl. Triandis (1975), S. 11. 32oVgl. beispielsweise MLiller-Hagedorn (2001), S. 379; Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 171. 321 Falls diese Frage mit ,,ja" zu beantworten ist, hatte man bereits ein weiteres Konstrukt for das Kausalmodell identifiziert. 322Vgl. LaPiere (1934), S. 23Off.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

einem von ~iber 200 besuchten Hotels, Gastst~tten und Campingpl~tzen abgewiesen. Ein halbes Jahr sp~ter befragte LaPiere alle besuchten Einrichtungen auf schriftlichem Weg, ob sie Chinesen als Besucher akzeptieren wLirden. In Ubereinstimmung mit dem bestehenden Vorurteil, aber in krassem Gegensatz zum tats~chlich gezeigten Verhalten verneinten dies 92% der Befragten. Dieser Befund wird immer wieder dargestellt 323 und wird oft auch als Beleg for die fehlende Konsistenz zwischen Einstellung und Verhalten gewertet. Weitere Untersuchungen 324 zu dieser Problematik lassen erkennen, dass die Rolle der Einstellung for die Erkl~rung des Verhaltens fr0her oft erheblich 0bersch~tzt wurde. 32s Die Kritiken und Zweifel erreichten ihren H6hepunkt mit dem Artikel von Wicker, in dem er, ausgehend von einer Zusammenschau von 42 empirischen Arbeiten 0ber den Zusammenhang zwischen Einstellung und Verhalten, zum Schluss kam, dass es wenige Belege daf0r g~be, dass das Verhalten der Menschen durch deren Einstellungen beeinflusst wird. 326 Die durchschnittliche Einstellungs-Verhaltens-Korrelation lag meist im Bereich von 0,15 bis 0,30. 327 Einen Weg aus dieser Problematik wiesen schlieBlich Fishbein und Ajzen, in dem sie eine Theorie vorlegten, mit der die Vorhersage des Verhaltens besser prognostizierbar war. 328 Sie entwickelten so genannte ,DrittvaHablen-Ans~tz~', 32g bei denen durch Ber0cksichtigung weiterer zus~tzlicher Variablen eine engere Beziehung zwischen Einstellungen und Verhalten aufdeckt werden konnte. 33~ Ein sehr prominenter Drittvariablen-Ansatz ist die ,Theorie der 0berlegten Handlung". 331 Grundlegende Annahme dieser Theorie ist, dass sich das Verhalten neben der Einstellung durch die subjektive Norm vorhersagen I~sst.332 Mit diesem zus~tzlichen Konstrukt soil der Einfluss der sozialen Umgebung ber0cksichtigt werden. 333 Es widerspiegelt in unserem Fall den subjektiven Eindruck, den ein

323Vgl. beispielsweise Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 173 oder Trommsdorff (1998), S. 149. 324FOr einen 0berblick vgl. Benninghaus (1976). 32sVgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 173. 326Vgl. Wicker (1969), S.41ff. 327Vgl. ebenda. 328Vgl. Fishbein/Ajzen (1975). 329Vgl. Fishbein/Ajzen (1975); Ajzen/Fishbein (1980); Ajzen/Madden (1986), S. 453ff.; Ajzen, (1991), S. 179ff. 33oVgl. Ajzen/Fishbein (2000), S. 2ff.; Aronson/Wilson/Akert (2004), 33ff. 331Vgl. Fishbein/Ajzen (1975). Ein weiterer Drittvariablen-Ansatz w~re die ,,Theorie des geplanten Verhaltens" 332Vgl. Fishbein/Ajzen (1975); Ajzen/Fishbein (1980). 333Vgl. Ajzen/Fishbein (1978), S. 408.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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Kunde hat, ob sein bestehendes Vertragsverh~ltnis mit einem Mobilfunkbetreiber mit der Meinung seines sozialen Umfeldes konform geht. Zusammengenommen formen Individuen nach dieser Theorie eine positive Verhaltensintention, wenn eine positive Einstellung gegen0ber einem Einstellungsobjekt besteht und wenn sie glauben, dass wichtige Bezugspersonen dieses Verhalten von ihnen bef0rworten. 334 Die Komponenten der Theorie der 0berlegten Handlung sowie die zwischen ihnen angenommenen Beziehungen sind in der folgenden Abbildung 27 dargestellt:

I Einstellung zum Verhalten

I

I RelatlveWichtigkett yon Einstellungund I subjektiver Norm l

Intention

Subjektive Norm Abbildung 27: Theorie der 0berlegten Handlung 33s

Die relative Bedeutung der beiden Komponenten for die Erkl~rung von Verhaltensintentionen wird sich von Fall zu Fall unterscheiden. So k6nnen Verhaltensintentionen starker durch die Einstellung oder durch die subjektive Norm gepr~gt sein. Dieses Modell ist nach Befundzusammenstellungen von Ajzen und Fishbein336 auf Einstellungen in den Bereichen Konsum, Gesundheit, Wahlen, Freizeit und Verhalten in Organisationen erfolgreich angewandt worden und hat sich empirisch best~tigt. Allerdings greift diese Theorie dort zu kurz, wo die Person zwar eine positive Nutzungseinstellung aufvveist, sie aber nicht in der Lage ist, z. B. aufgrund mangelnder F~higkeit, das Verhalten tats~chlich auszuf0hren. 337 Ajzen und Madden (1986) 338 und Ajzen (1991) 339 bezogen aus diesem Grund in ihren weiteren

334Vgl. Ajzen (1988), S. 117 33s Entnommen aus Ajzen (1988), S. 118. 336Vgl. Ajzen/Fishbein (1978), S. 406ff. 337Vgl. FFey/Stahlberg/Gollwitzer (1993), S. 361ff. 338Vgl. Ajzen/Madden (1986), S. 453ff. 33gVgl. Ajzen, (1991), S. 179ff.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

Untersuchungen die subjektiv wahrgenommene Kontrolle mit ein. Dieses zusatzliche Konstrukt soil abbilden, inwieweit man Kontrolle 0her das Verhalten hat und davon 0berzeugt ist es ausf0hren zu kOnnen. Die subjektive Kontrollierbarkeit wird dabei von fr0heren Erwartungen und von erwarteten Behinderungen beeinflusst. Diese Kontrollierbarkeit eines Verhaltens h~ngt dabei von inneren und ~uBeren Faktoren ab: 340 9 Zu diesen inneren Faktoren z~hlen: verhaltensrelevante Informationen, F~higkeiten, Willensst~rke, Gef0hle und Zwange. 9 ~,uBere Faktoren sind Zeit, Gelegenheit, Mittel (z. B. Geld) und Abh~ngigkeit von anderen Personen. Diese Erweiterung kann wie folgt dargestellt werden"

__•

Einstellung

zum Verhalten

Subjektive

Zntention

Norm

| Subjektive ~1~ Verhaltens-

/

kontrc~ie

Verhalten

.. 9

Abbildung 28: Theorie des geplanten Verhaltens TM

Das Konstrukt der ,,subjektiven Verhaltenskontrolle" gibt also Auskunft dar0ber, inwieweit man glaubt, dass man sein Verhalten unter Kontrolle hat und davon 0berzeugt ist, es auch ausf0hren zu k6nnen. Bei bestimmten Verhaltensweisen wie beispielsweise dem Aufgeben des Rauchens ist dies offensichtlich. 342 Aber auch relativ einfache T~tigkeiten entziehen sich gelegentlich der willentlichen Kontrolle. So erscheint z. B. der Entschluss, bestehende Lieferanten zu wechseln, bez0glich seiner Umsetzung relativ unproblematisch. Dennoch kann zum Beispiel die Unkenntnis von relevanten und m6glichen Alternativen diesen Plan zunichte machen.343 Dieses kleine Beispiel macht deutlich, dass sich bei genauer Betrachtung ein Verhalten oftmals einer vollst~ndigen willentlichen Kontrolle entzieht. 34oVgl. Herkner (2001), S. 221. 341 Entnommen aus Ajzen (1988), S. 133. 342Vgl. Ajzen (1985), S. 24. 343 Dieses Beispiel k6nnte vor allem in den erst seit kurzen liberalisierten Energiem~rkten (Strom und Erdgas) relevant sein, da u. U. viele Kunden die m6glichen alternativen Energielieferanten gar nicht kennen.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

71

Die wahrgenommene Verhaltenskontrolle ist dabei von der Einsch~tzung des Individuums abh~ngig, inwieweit es 0ber die for die Handlung notwendigen Ressourcen und Gelegenheiten verf0gt. 344 Wenn nun jemand davon ausgeht, dass eine bestimmte Handlung auBerhalb seiner M6glichkeiten liegt, wird er ggf. gar nicht erst versuchen, sie auszuf0hren. Seine Verhaltensintention wird in diesem Fall also negativ beeinflusst. 345 Die Theorie des geplanten Verhaltens hat sich ebenfalls empirisch gut bew~hrt, so u. a. in Untersuchungen zum Besuch einer Vorlesung, 346 zur Gewichtsabnahme, 347 zur Verkehrsmittelauswah1348 und zur Vorhersage von Videospielverhalten. 34g Jedoch sollen diese positiven Best~tigungen nicht 0ber diverse Kritiken hinwegt~uschen.35o Der Zusammenhang zwischen Einstellung und Verhalten ist zwar seit Anbeginn der Einstellungsforschung strittig 351, f0gt man jedoch - wie obige Ausf0hrungen deutlich machen - in Abh~ngigkeit vom Untersuchungsgegenstand weitere Determinanten hinzu, so kommt man zu einem Modell mit brauchbaren Verhal-

tensprognosewerten,352 Wie entstehen Einstellungen grunds~itzlich? Nach dem hier eingangs vorgeschlagenen Einstellungsmodell h~ngt die Einstellung zu einem Objekt von den Meinungen ab, die mit dem Objekt verbunden sind. Entstehung und ~,nderung von Einstellungen sind somit mit der Entstehung und ~,nderung von Meinungen verbunden. Die Anderung von Einstellung basiert auf Lerneffekten 353 und erfolgt im Wesentlichen auf zwei Arten "354 1) durch die Aufnahme von neuen Meinungen

3~ MaddenlEllenlAjzen (1992), S. 4. 345Vgl. Ajzen (1985), S. 34. 346Vgl. Ajzen/Madden (1986), S. 453ff. 347Schifter/Ajzen (1985), S. 843ff. 3~ Vgl. Bamberg (1996), S. 47ff. 349Vgl. Doll et al. (1991), S. 102ff. 35oVgl. dazu beispielsweise Simon (1981), Fazio (1990) oder Frey et al. (1993). 351Vgl. Trommsdorff (1998), S. 149. 352 Damit ist auch nahe liegend, dass dieses Konstrukt im zu entwickelnden Kausalmodell der Kundenbindung ber0cksichtigt werden muss. 353 Lerneffekte sind kognitive Prozesse - vgl. dazu auch Kapitel 3.2.1.2 - und kOnnen beispielsweise durch persOnliche Erfahrungen, durch Denkprozesse, durch Kommunikation oder durch Konditionierungseffekte auftreten. Vgl. dazu weiterf0hrend Herkner (2003), S. 189ff., Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 231ff. oder Zimbardo/Gerrig (2003), S. 215ff. 354Vgl. hierf0r beispielsweise Herkner (2003), S. 189ff. oder ZimbardolGerrig (2003), S. 205ff.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

2) durch die ~,nderung bereits vorhandener Meinungen Entstehung und ~,nderung von Einstellungen sind nicht v611ig verschiedene Prozesse, sondern sind weitgehend ~hnlich und werden durch dieselben MaBnahmen veranlasst. 355 AbschlieSend wird nun die Einstellung wie folgt definiert:

Einstellung ist das Ergebnis einer subjektiven Gesamtbewertung eines Objektes und beeintTusst die Verhaltensintention gegenLiber diesem Objekt.ss6 Die Gesamtbewertung von dem Objekt wird dabei von den mit diesem Objekt verbundenen (unterschiedlichen) Meinungen determiniert.

3.2.1.1.5 Involvement Das Involvement-Konzept wurde zum ersten Mal 1947 in Form des Ego-Involvement von Sherif/Cantril 3s7 in die Sozialpsychologie eingef0hrt. Demnach ist Involvement dann gegeben, wenn ein Objekt mit dem Wertesystem eines Individuums in Verbindung gebracht werden kann.3s8 In der wissenschaftlichen Literatur herrscht heute generell eine breite Ubereinstimmung dar0ber, dass Involvement ein mehrdimensionales Konstrukt ist, welches das Verhalten der Konsumenten maBgeblich beeinflusst. 3ss Eine allgemein g01tige Definition existiert bis dato nicht. 36~

Trommsdorff bezeichnet Involvement als ,,den Aktivierungsgrad bzw. die Motivst~rke zur objektgerichteten Informationssuche, -aufnahme, -verarbeitung und speicherung. "361 Wegen der im Involvement vorhandenen Richtungskomponenten weist Trommsdorff auf die MOglichkeit hin, Involvement auch als Motiv zu verstehen. 362 MLihlbacher definiert in Ubereinstimmung mit Mitchell 363 und Cohen364 das Involvement einer Person ,,als einen auf einen bestimmten Teil ihres psycholo-

3ss Z. B. durch den Einsatz von kommunikationspolitischen Instrumenten. 3s6 Aus dieser Definition ist unmittelbar ersichtlich, dass die Einstellung Teil des zu entwickelnden Kausalmodells ist. 3s7 Vgl. Sherif/Cantril (1947). 358Vgl. auch Apsler/Sears (1968), S. 162ff. 359Vgl. Homburg/Kebbel (2001), S. 44. 36oVgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 371, bzw. Mayer/IIImann (2000), S. 147. 361Trommsdorff (1998), S. 50. 362 ebenda, S. 43. 363Vgl. Mitchell (1979), S. 191ff. 364Vgl. Cohen (1983), S. 325ff.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

73

gischen Feldes (Situation oder Objekt) gerichteten Aktivierungszustand zu einem bestimmten Zeitpunkt. "36s

Kroeber-Riel/Weinberg definieren Involvement als ,,die Ich-Beteiligung oder das Engagement, das mit einem Verhalten verbunden ist, zum Beispiel die innere Beteiligung, mit der jemand eine Kaufentscheidung f~llt. "366

Rothschilddefiniert das Involvement als ,,einen Zustand der Motivation, Erregung oder Interesse. Es werde angetrieben durch externe Variablen (Situation, Produkt) und vergangenen interne Variablen (Best~ndigkeit, Ich). Seine Konsequenzen stellen verschiedene Arten der Suche, der Verarbeitung und der Entscheidungsfindung dar. "367 In der Literatur lassen sich weiters verschiedenste Pr~fixe fCir das InvolvementKonstrukt finden. Einige Autoren beziehen sich auf Objekte oder wichtige Angelegenheiten wie z. B. Produkt-Involvement, 368 Produktart-Involvement 369, Produktklassen-Involvement, 37~ Advertising-Involvement, 371 Program-Involvement, 372 Message-Involvement373 und Issue-Involvement. 374 Andere nehmen Bezug auf bestimmte Verhaltensprozesse wie z. B. Brand-ChoiceInvolvement 37s, Purchase-Involvement 376 und Response-Involvement 377. Wieder andere betonen die Verbindung zwischen Person und Objekt wie EgoInvolvement 37B, Affective-lnvolvement 379, Expressive-lnvolvement 38~ und Endu-

365 MCihlbacher (1988), S. 86. 30o Kroeber-Riel (2003), S. 175. 307 Rothschild (1984), S. 217. 368Vgl. Bloch (1982), S. 413, Mittal/Lee (1988), S. 43ff. 369Vgl. MCihlbacher (1988), S. 87. 370Vgl. MittallLee (1988), S. 43. 371Vgl. Krugman (1966), S. 583ff. 372Vgl. Lord/Burnkrant (1993), S. 47ff. 373Vgl. Mitchell (1979), S. 191ff. 374Vgl. Mitchell (1981), S. 191ff. 37s Vgl. MittallLee (1988), S. 43. 376Vgl. Beatty/Kahle/Homer (1988), S. 149ff. 377Vgl. Houston/Rothschild (1978), S. 184. 378Vgl. Sherif/Cantril (1947). 379Vgl. Park/Young (1983), S. 320. 38oVgl. Mittal (1989), S. 167ff.

74.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

ring-Involvement381. Das subjektive Risikoempfinden, das insbesondere bei einem Produktkauf empfunden wird, findet beim Situational-Involvement382 BerOcksichtigung. SchlieBlich kann das Felt-Involvement383 als ein aus unterschiedlichen Ursachen resultierendes Gesamt-Involvement angesehen werden. Mit diesem Verst~ndnis stellt sich aber die Frage, welche Antezedenzien f0r dieses Gesamt-Involvement verantwortlich sind. M. E. eignet sich dafLir das Modell von Celsi/OIson384 sehr gut, welche EnduringInvolvement und Situational-Involvement als alleinige Ursachen des Felt-Involvements ansehen und somit die meisten anderen oben genannten Involvementarten den beiden Involvement-Dimensionen - Enduring- bzw. SituationalInvolvement- unterordnen. Aus diesem Grund soil im Folgenden auf Enduring; Situational-Involvement und Felt-lnvolvementeingegangen werden:

Enduring- Involvement: Der Begriff Enduring-Involvement geht auf Houston/Rothschild 385 zur0ck und meint ein Involvement, das sich (~ber einen I~ngeren Zeitraum erstreckt und sich im prinzipiellen Interesse f~r eine bestimmte Produktart niederschl~gt und unabh~ngig von spezifischen Kaufsituationen ist. 386 Enduring-Involvement hat zwei Komponenten: 387 - eine, die das Ausma6 angibt, in dem das Produkt auf die eigene Person bezogen wird, und - eine, die den hedonistischen Nutzen des Produktes kennzeichnet. Enduring-Involvement wird aber insbesondere durch die hedonistische Komponente beeinflusst, die sich auf das emotionale Aktivierungspotential eines Produktes bezieht. 388 Hinzu kommen die Bedeutung des Produktes for den Kon-

381Vgl. Houston/Rothschild (1978), S. 184. 382Vgl. ebenda. 383Vgl. Celsi/OIson (1988), S. 210ff. 384Vgl. ebenda, S. 211. P,hnlich auch Richins/Bloch/McQuarrie (1992), S.143ff. 38sVgl. Houston/Rothschild (1978), S. 184 386Vgl. Richins/BIoch (1986), S. 280 387Vgl. Higie/Feick (1989), S. 693 388Vgl. Laurent/Kapferer (1985), S. 44

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

75

sumenten und die soziale Wirkung des Produktes. 389 Situational-

Involvement:

Hohes Situational-Involvement wird vor allem durch hohes wahrgenommenes Kaufrisiko verursacht. In dieser Situation verhalten sich Kunden rail ansonsten niedrigem Produkt-Involvement wie hochinvolvierte Kunden: Informationssuche, extensive Alternativenbeurteilung und IVlund-zu-Mund-Propaganda werden mit einer Maximierung der Ergebnisse des Kaufereignisses einem hoch wahrgenornmenen Kaufrisiko geleitet. 39~ Hierbei unterscheiden ]acoby/Kaplan 391folgende fC~nfRisikoarten: finanzielles, - soziales, - psychologisches, - physisches und - leistungsabh~ngiges Risiko.

-

Der Kauf eines Autos ist beispielsweise sehr teuer (finanzielles Risiko). Er kann eine Quelle sozialer Anerkennung sein (soziales Risiko), das Selbstwertgef0hl heben (psychologisches Risiko), unter Umstanden durch schnelles Fahren die Gesundheit gef~hrden (physisches Risiko) und sich durch Produktfehler verbunden mit vielen Reparaturen im Nachhinein als groSes ~,rgernis erweisen (leistungsabh~ngiges Risiko). Sowohl Enduring-Involvement als auch Situational-Involvement stellen Zust~nde von Erregung und Produktinteresse dar. Sie unterscheiden sich in ihren Ursachen und ihrem zeitlichen Rahmen. Felt- Involvement:

Im Unterschied zu El und SI bezeichnet das Felt-Involvement392 die .perceived personal relevance ''393 eines Objektes. Diese ergibt sich aus zwei Quellen: 394 (1) physikalische und soziale Aspekte der unmittelbaren Umwelt und (2) intrinsische Charakteristika des Individuums Dabei werden - wie eingangs erw~hnt - Enduring- und Situational-Involvement

389Vgl. Assael (1994), S. 76) 390Vgl. Richins/Bloch (1986), S. 280 391Vgl. Jacoby/Kaplan (1972), S. 382 ff. oder auch Stone/Gr6nhaug (1993), S. 31 ff. 392Vgl. Celsi/Olson (1988), S. 210 ff. 393 Pham (1992), S. 86 394Vgl. Houston/Rothschild (1978), S. 184 ff., Richins/Bloch (1986), S. 280 ff., Zaichkowsky, (1985a), S. 341ff.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

als Antezedenzien (= Ursachen, Grund) von Felt-Involvement angesehen,39s da sie die dem Felt-Involvement zugrunde liegenden situativen (1) und intrapersonellen (2) Determinanten abbilden. Das Felt-Involvement stellt somit ein Gesamt-Involvement dar.396 Hierbei ist ersichtlich, dass zwischen den Antezedenzien und den Konsequenzen von Involvement unterschieden werden kann. 397

Je nachdem, welches Enduring-Involvement oder Situational-Involvement ein Produkt oder eine Dienstleistung bei einem Konsumenten hervorruft, wird sich das Felt-Involvement als eine Konsequenz zwischen den Maximalauspr~gungen ,High" oder ,Low" einstellen. Je nach dieser Auspragung wird als Folge die Informationsverarbeitung mit einer st~rkeren oder schwacheren kognitiven Kontrolle erfolgen. 398 Folgende Abbildung 29 verdeutlicht die Zusammenh~nge: Antezedenzien : ...............................................................................................................................................................

9 Bedeutung (/ 9 Hedonistische Komponente '~,

Konsequenzen

............................................................................................................................................................

...............................................................................................................................................................

I

I

High

Low

...............................................................................................................................................................

9 finanzielles Risiko "9 soziales physi psychologisches sches RisikoRisikoRiSik~ 9

~ ~ / ~

. .................................................... ~ ........................................................................... ~" ...........

Leistungsabh~ingiges Risiko

...............................................................................................................................................................

!

Starke

Schwache

j

kognitive Kontrolle bei der Informationsverarbeitung

Abbildung 29: Zusammenwirken von Enduring-Involvement, Situational-Involvement und FeltInvolvement

Aus wie vielen Dimensionen sich die Antezedenzien des Gesamt-Involvements tats~chlich zusammensetzen, ist bis dato in der Wissenschaft nicht eindeutig gekl~rt 399 und soil im Rahmen dieser Arbeit auch nicht weiter erl~utert werden. Hier wurde eine zweidimensionale Betrachtungsweise gew~hlt, da bei diesem

39sVgl. Celsi/Olson (1988), S. 211 396Vgl. ebenda. 397Vgl. Poiesz/de Bont (1995), S. 449, Cohen (1983a), S. 325ff., Mittal/Lee (1989), S. 363ff. 398~,hnlich auch Matzler (1998), S. 195 und Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 369. 399Vgl. dazu beispielsweise Homburg/Kebbel (2001), S. 45.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

77

Zugang m. E. alle relevanten Aspekte, die for ein Gesamt-Involvement im Mobilfunkbereich verantwortlich sind, optimal integriert werden k6nnen. AbschlieBend wird Involvement wie folgt definiert: 4~176 Involvement bildet den Grad der Aktiviertheit- hervorgerufen durch Emotionen und Motivation - ab, mit der sich ein Konsument mit der Frage auseinandersetzt, mit welchem Vertragspartner er ein Dauerschuldverh~ltnis hat. (= Aktiviertheit mit Objektbezug).

3,2,1,2. Kognitive Prozesse Bis jetzt haben wird das System der aktivierenden Variablen vorgestellt. Dieses Kapitel ist nun den kognitiven Vorg~ngen gewidmet. Kognitive Vorg~nge lassen sich als gedankliche Prozesse kennzeichnen, mit deren Hilfe ein Individuum Kenntnis von sich selbst und seiner Umwelt erlangt. 4~ Mit diesen Prozessen kontrolliert der Mensch sein Verhalten, um es letztlich willentlich zu steuern. Die kognitiven Prozesse im Menschen werden in der gegenw~rtigen Theorie in Analogie zur elektronischen Informationsverarbeitung als ,Vorgange betrachtet, die die - Informationsaufnahme - Informationsverarbeitung - Informationsspeicherung

umfassen."402 Die Aufnahme, Verarbeitung und Speicherung von Informationen folgt dabei nach dem heutigen Stand der Konsumentenverhaltensforschung dem im Schaubild dargestellten so genannten Drei-Speicher-Modell 4~ (vgl. Abbildung 30), das zwischen dem sensorischen Speicher (auch: sensorisches Ged~chtnis, UItrakurzzeitspeicher; ikonisches Ged~chtnis), dem Kurzzeitspeicher (auch Kurzzeitged~chtnis) und dem Langzeitspeicher (auch Langzeitged~chtnis) unterscheidet.

400 Bei dieser Definition wird sich im Wesentlichen an den bestehenden, in diesem Kapitel angefCihrten Definitionen angelehnt. 4ol Vgl. hierzu und zu den folgenden AusfCihrungen Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 225. 402 Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 231. Im Bereich der Konsumentenverhaltensforschung werden diese kognitiven Prozesse auch in Informationsaufnahme, Wahrnehmenund Lernen eingeteilt, wobei Lernen als ein Prozess definiert wird, der zu relativ stabilen Veranderungen im Verhalten f~hrt und auf Erfahrungen aufbaut. Vgl. ebenda. 4o3Vgl. dazu auch Trommsdorff (1998), S. 34ff. und Zimbardo/Gerrig (2003), S. 235ff.

78

E n t w i c k l u n g e i n e s K a u s a l m o d e l l s zur Erklarung von K u n d e n b i n d u n g

im M o b i l f u n k m a r k t

9 Art der Speicherung: direkte Repr~isentation 9 Kapazittt: gro~ 9 Dauer: kurz (visuell 0,5s, auditiv bis 9 Verlust: aufgrund von Verstreichen Zeit, Verdr~ingung durch neues Mat,

AuKerer Reiz

: ,:

Sensorischt Filter

9 Wissensstruktur 9 Fertigkeiten 9 Fakten

9 .Arbeitsspeicher" 9 Bewusste Informationsverarbeitung 9 Chunking

9 Art der Speicherung: semantische Netze 9 Kapazittit: theoretisch unbegrenzt 9 Dauer: mOglicherweise die gesamte Lebensspanne 9 Abruf: Misslingen des Abrufes aufgrund von unangemessener Kodierung, Interferenzen, Nichtzusammenpassen der Kontexte for Kodierung...

9 Art der Speicherung: akustisch, visuell, semantisch 9 Kapaziffit: gering 9 Dauer: bis zu 20s 9 Verlust: aufgrund von Interferenzen, fehlenden Wiederholungen und dutch Verstreichen von Zeit

Abbildung

30:

Drei-Speicher-Modell

4~

Die Erkenntnis, dass nicht jede Information bzw. jeder Stimulus im sensorischen Speicher erfasst wird und alle drei Speicher durchl~iuft, sondern dass bei jedem Teilprozess eine Selektion erfolgt, soil durch die in der Abbildung 30 dargestellten Filter verdeutlicht werden. Das sensorische Ged~chtnis speichert insbesondere akustische und optische Reize kurzfristig ab und schafft die Voraussetzung, dass auch zeitlich nacheinander aufgenommene Reize verkn(Jpft, gemeinsam verarbeitet und im Sinne eines Gesamtbildes interpretiert werden k6nnen. Die Kapazitat dieses Speichers ist sehr gr08, die Speicherdauer jedoch mit 0,5 bis maximal 2 Sekunden sehr gering.4~ Das Kurzzeitged~chtnis Libernimmt einen Teil der Reize aus dem sensorischen Speicher. Die Auswahl erfolgt hierbei in Abh~ngigkeit vom Aktivierungspotential. 4~ Es erfolgt eine Entschlesselung der Reize durch VerknLipfung und Einordnung mit anderen, bereits vorhandenen Informationen im Langzeitged~chtnis. Ab hier kann von einer gedanklich verarbeiteten Information und erfolgter Informationsaufnahme gesprochen werden. 4~ Die Menge der ver-

In A n l e h n u n g

an Z i m b a r d o / G e r r i g

( 2 0 0 3 ) , S. 236, K r o e b e r - R i e l / W e i n b e r g

( 1 9 9 8 ) , S. 34. 4os Vgl. Z i m b a r d o / G e r r i g ( 2 0 0 3 ) , S. 238. 4o6 Vgl. K r o e b e r - R i e l / W e i n b e r g 4o7 Vgl. e b e n d a S. 242.

( 2 0 0 3 ) , S. 225ff.

( 2 0 0 3 ) , S. 226, und T r o m m s d o r f f

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

79

arbeiteten Informationen ist dabei durch die geringe Kapazit~t dieses Speichers begrenzt. Das Langzeitged~chtnis entspricht dem eigentlichen Ged~chtnis des Menschen. Hier werden die Informationen langfristig gespeichert. Hinsichtlich der Dauerhaftigkeit dieser Speicherung werden heute zwei kontr~re Auffassungen diskutiert: Entsprechend der so genannten Interferenztheorie werden einmal im Langzeitspeicher erfasste Informationen nie wieder gel6scht und ErinnerungsI(~cken auf mangelnde Zugriffsm6glichkeiten (z. B. durch 0berlagerungseffekte (so genannten Interferenzen)) zuriJckgefOhrt.4~ Dagegen geht die Ged~chtnistheorie davon aus, dass Kognitionen innerhalb dieses Speichers ver~ndert werden k6nnen und damit ein ,Vergessen" im umgangssprachlichen Sinn m6glich ist. 409 Beim Langzeitged~chtnis handelt es sich grunds~tzlich um ein riesiges Speichermedium, das im Grunde keine Grenzen kennt. Die Art und Weise, wie Informationen langfristig gespeichert werden, kann man sich in Form eines Netzwerkes aus Kanten und Knoten vorstellen. 41~ In einer vereinfachten Darstellung stellt man sich die Knoten zun~chst als Begriffe vor, die jeweils als Beschreibung von verschiedenen Merkmalen aufzufassen sind. Die Kanten verbinden diese Knoten, wenn eine semantische Relation zwischen den Knoten vorliegt. 411 Diese Beziehungen lassen sich zus~tzlich nach Art und Starke unterscheiden: Je n~her die Beziehungen sind, desto starker ist die Verkn0pfung zwischen den Vorstellungen. Zum Beispiel wird die Vorstellung ,,preiswert" mit der ,Tele.ring" enger verbunden sein als ,,gutes Netz" (bzw. es besteht m6glicherweise sogar gar keine Verbindung - vgl. Abbildung 31). 412

408Vgl. Trommsdorff (1998), S. 83. 4o9Vgl. ebenda. 41oVgl. hierzu und zu den folgenden Darstellungen Herkner (2003), S. 160ff. 411Vgl. Collins/Quillian (1969), S. 240ff. 412Vgl. ~hnlich auch Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 231.

80

Entwicklung eines Kausalmodellszur Erkl~rungvon Kundenbindungim Mobilfunkmarkt

i No, a

ISiemens~ I.......~'"'

t/

Handy

I "

Mobile K~176 ~

~

~

tl ~Te~::ng

Abbildung 31: Ausschnitt eines exemplarischen semantischen Netzwerkes413

Die Abspeicherung von Informationen im Netz bezieht sich jedoch nicht nur auf Begriffe und deren Merkmale. Gleichfalls geht man in der Theorie assoziativer Netzwerke davon aus, dass auch Emotionen in ahnlicher Weise als Netzknoten abgebildet werden. Hierdurch wird es m6glich, die Geschichte aller kognitiven und emotionellen Erfahrungen einer Person im Netzwerk aufzuzeichnen. Hat eine Person beispielsweise ein bestimmtes Ereignis zu einer bestimmten Zeit an einem bestimmten Oft mit einer bestimmten GemOtsverfassung erlebt, so wird dies im Gedachtnis durch Kanten abgebildet, die die entsprechenden Kognitions- oder Emotionsknoten in Verbindung setzen. Je starker und haufiger die Verbindung zwischen den Knoten erlebt und wahrgenommen wurde, desto starker werden auch die Kanten ausgepragt. 414 Bei einer spateren Aktivierung irgendeines Knotens steigt wegen der engen Verkn~pfung die Grundaktivierung aller entsprechend verbundenen Knoten. Dieser Vorgang wird ,Priming "415 (engl. to prime = vorbereiten) bezeichnet. Alle gleichzeitig aktivierten Bereiche in einem semantischen Netzwerk werden ,Schema" oder ,Schemata "416 bezeichnet. 417 Man versteht darunter, welches Wissen ein Mensch Ober ein bestimmtes Objekt, ein Ereignis oder eine Handlung hat. 418 Diese in einem Schema verf~gbar gemachte Information (also sein Wissen) hat in der Folge weitreichenden Einfluss auf die Aufnahme und Verarbeitung von

413Diese Darstellung ist nur exemplarischzu betrachten und beruht auf keiner empirischen Datenbasis. 414Vgl. Anderson/Bower(1973), S. 34ff. 41sVgl. beispielsweiseFelser(2001), S. 179. 416Der Begriff ,Schemata" oder ,Schema" geht auf Bartlett zur~ck. Vgl. auch Bartlett (1932). 417Vgl. ebenda. 418Vgl. Herkner(2003), S. 168.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

81

Information sowie auf das Verhalten einer Person.419 Sogar welche Information wir bemerken, wird von einem Schema beeinflusst. Das Schema wirkt dabei als Filter, das widerspr~chliche oder inkonsistente Informationen mit dem vorherrschenden Wissen ignorieren lassen oder sogar uminterpretieren. 42~ Ein weiteres Problem stellt die Tatsache dar, dass das Gedachtnis zusatzlich rekonstruktiv arbeitet und vorhandene Informationsl~cken (z. B. durch Vergessen oder dadurch, dass bestimmte Informationen gar nicht bekannt sind) auffiJllt. Dies geschieht in der Weise, dass die hinzugef~gte Information konsistent mit der vorhandenen abgespeicherten Information ist.421 Man zieht dabei quasi automatisch Schlussfolgerungen, die ~ber die gegebene Information hinausgehen. Man kann auch sagen, dass Schemata bestimmte Erwartungen wecken, auf deren Grundlage wir SchlOsse ziehen.422 In diesem Zusammenhang spricht man auch von konstruktivem Ged~chtnis bzw. von schemabedingten Konstruktionen. 423 Bartlett424 unterscheidet drei Arten von Verzerrungen, die durch solche Konstruktionen hervorgerufen werden k6nnen: (1) Nivellieren: Die Fakten werden vereinfacht. (2) Akzentuieren: Bestimmte Details werden hervorgehoben und ~berbetont. (3) Assimilieren: Einzelheiten werden so verandert, dass diese besser zum Erfahrungshintergrund oder Wissen der Person passen. Zus~tzlich zu den Schemata bedient sich der Mensch auch der sog. Urteilsheuristiken, 42s die ihm helfen, mit den Unmengen an Informationen umzugehen, mit denen er t~glich konfrontiert wird. Heuristiken sind Faustregeln, nach denen sich der Mensch richtet, damit er sich schnell und effizient ein Urteil bilden kann.426 Drei Heuristiken leiten dabei im Wesentlichen unser intuitives Entscheidungsverhalten: 427

(1)

VerfEigbarkeitsheuristik,

419Vgl. ebenda. 42o Vgl. Aronson et al. (2004), S. 65. 421 Vgl. ebenda. 422 Vgl. Herkner (2003), S. 169. 423Vgl. Herkner (2003), S. 169 und Aronson et al. (2004), S. 65. 424Vgl. Bartlett (1932). 42s Das Wort ,,Heuristik" stammt von einem griechischen Wort, das soviel bedeutet wie ,entdecken". Vgl. hierzu Aronson et al. (2004), S. 76. oder Zimbardo/Gerrig (2001), S. 303ff. 426Vgl. Aronson et al. (2004), S. 76ff. 427 Vgl. Felser (2001), S. 83.

82

(2) (3)

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

Verankerungs- und Anpassungsheuristik und Repra'sen tati vit~tsheuristik.

A d (1): Die Verf#gbarkeitsheuristil~28 Die Verf0gbarkeit f~hrt dazu, dass Menschen ein Ereignis als wahrscheinlich ansehen, wenn man es sich leicht vorstellen oder leicht daran erinnern kann. In Zusammenhang mit der Einsch~tzung von einer unternehmerischen Leistung wird die VerfOgbarkeit von Informationen z. B. von Medienberichten und der Kommunikationspolitik des jeweiligen Unternehmens wesentlich beeinflusst. Ebenso k6nnen pers6nliche Erfahrungen einflieSen, wenn man z.B. die Wahrscheinlichkeit angeben soil, wie hochwertig die Produkte eines Unternehmens sein werden, dann wird man zuerst Oberlegen, ob man bereits eigene Erfahrungen mit Produkten dieses Unternehmens gemacht hat. Diese Heuristik kann leicht angewandt werden und ist oftmals g~ltig, weil h~ufigere Ereignisse tats~chlich leichter erinnert werden und leichter zug~nglich sind.

Ad (2): Verankerungs- undAnpassungsheuristilt 29 Menschen tendieren dazu, sich bei Sch~tzungen oder in der Verwertung von Informationen zun~chst an einem Ursprungs- oder Richtwert zu orientieren und anschlie6end diesen Wert - den Anker - unter BerQcksichtigung weiterer Informationen oder mittels einer genaueren Analyse durch eine Verschiebung in Richtung des wahren Wertes anzupassen. In der Praxis wird dieser Anpassungsprozess jeweils nicht ausreichend durchgef~hrt, sodass der Anker ein zu groBes Gewicht erh~lt. Tversky und Kahneman 43~ fOhrten hierzu folgenden empirischen Versuch durch:

Sie befragten in einem Versuch Probanden, wie hoch sie den prozentualen Anteil der afrikanischen Staaten an den Vereinten Nationen sch~tzen. Dazu wurden sie in zwei Gruppen eingeteilt. In einem ersten Schritt wurde fLir jede Gruppe eine Zufallszahl zwischen 0 und 100 mit Hilfe eines GILicksrades ermittelt. FUr die erste Gruppe ergab sich ein Wert von 10, fLir die zweite Gruppe ein Wert von 65. Nun mussten die Versuchspersonen angeben, ob ihre Sch~tzung Liber oder unter der Zufallszahl lag. In einem weiteren Schritt wurden die Teilnehmer des Experiments nach der konkreten Zahl befragt. Hierbei zeigte sich, dass die vom GIEicksrad zufa'llig ermittelte Zahl eine deutliche Auswirkung auf das Resultat hatte. In

428Vgl. for diese AusfiJhrungen Felser (2001), S. 83ff. und Slovic et al. (1988), S. 467ff. 429Vgl. for diese AusfE~hrungen Theil (2002), S. 77ff. und Slovic et al. (1988), S. 467ff. 43oVgl. Tversky/Kahneman (1974), S. 1124ff.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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der ersten Gruppe, bei der die Zufallszahl 10 lautete, betrug die durchschnittliche Sch~tzung des Anteils der afrikanischen Staaten an den Vereinten Nationen 25%. In der zweiten Gruppe, fur die zuvor ein Zufallswert von 65 ermittelt wurde, lagen die mittleren Schdtzungen mit 45% deutlich hOher als bei der ersten Gruppe. Offensichtlich hatte die im ersten Schritt ermittelte Zufallszahl einen Einfluss als Ankerwert auf die Sch~tzungen der Probanden. Warum es zu diesem Verankerungseffekt kommt, ist leicht nachvollziehbar, wenn man sich wiederum die Funktionsweise des Ged~chtnisses als Netzwerk von Kanten und Knoten vorstellt. Die Prozentzahl, die im ersten Schritt in den einzelnen Gruppen genannt wurde, ist zwar eine Zufallszahl, aber sie ist zu Beginn die einzige Zahl, die mit der Fragestellung in Verbindung gebracht wird. Somit wird eine Kante zwischen dem Knoten 10 (bzw. 65) und dem Knoten der Fragestellung aufgebaut, die den nachfolgenden Informationsprozess dann Iogischerweise beeinflusst. Die Frage, wie stark diese Verankerung ausf~llt bzw. wie stark diese verbindende Kante ausgepr~gt ist, h~ngt davon ab, wie plausibel der Anker ist.431 Diese Heuristik I~sst sich beispielsweise bei Preisverhandlungen einsetzen. Nennt man zu Beginn der Verhandlungen einen eher hohen Preis, so fungiert dieser hohe Preis bereits als Anker. Ein Fehler ware in diesem Zusammenhang, wenn man zuerst den K~ufer einen Preis nennen I~sst. Ist dieser (erwartungsgema8) sehr niedrig, so dient auch dieser Preis als Anker und es ist ungleich schwieriger, diesen nach ,,oben" anzupassen.

A d (3): Repr~sen ta tivita'tsh euristilt 32 Menschen neigen dazu, sehr schnell etwas for wahr zu halten, wenn es for sie plausibel ist. Ganz allgemein gesprochen drLickt Repr~sentativit~t eine bestimmte Beziehung eines Objektes zu einer Objektklasse aus. So ist ein Objekt repr~sentativ for die Objektklasse, falls eine hohe ~,hnlichkeit zu typischen oder vielen Vertretern der Objektklasse wahrgenommen wird. 433 Folgendes Beispiel illustriert, wie diese Heuristik arbeitet:

Man stellt sich vor, dass man an einer Universit~t einem Studenten begegnet, der mit Anzug und Krawatte bekleidet ist. Die Frage ist nun, 431 WiJrde man beispielsweise bei gleicher Versuchsanordnung die Frage stellen, ob man glaubt, dass der Sonnblick h6her oder niedriger als 1 Meter ist, und in einem zweiten Schritt nach der Sch~tzung der Bergh6he, so wird sich in diesem zweiten Schritt keine Verzerrung der Schatzung in Richtung des extremen Ankers einstellen, da dieser schlichtweg zu unplausibel ist. 432Vgl. for diese AusfCihrungen Felser (2001), S.90 und Slovic et al. (1988), S. 467ff. 433Vgl. hierzu Strack (1998), S. 239ff.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

wie wahrscheinlich es ist, dass es sich urn einen Studenten der Betn'ebswirtschaltslehre bzw. urn einen Studenten der Inforrnatik handelt.

Die Repr~sentativit~tsheuristik besagt nun, dass man die erhaltene Information mit gespeicherter Information ~iber typische Studenten der jeweiligen F~cher vergleicht. In diesem Fall passt die vorliegende Beschreibung eher zum abgespeicherten Bild eines Studenten der Betriebswirtschaftslehre, d.h. die Beschreibung ist repr~sentativer f~r Studenten dieses Studienfachs und somit sch~tzt man die Wahrscheinlichkeit h6her ein, dass dieser Student tats~chlich Betriebswirtschaftslehre studiert und nicht Informatik. Ein klassisches Beispiel nach Kahneman/Tversky illustriert hierbei das Problem, dass man bei Anwendung der Repr~sentativit~tsheuristik wichtige Basisinformationen oft vernachl~ssigt:434 Es sollen Versuchspersonen [iber eine Person entscheiden, ob sie ein Anwalt oder ein Ingenieur ist: ,,Jack ist 45 Jahre alt. Er ist verheiratet und hat vier Kinder. Irn Allgerneinen ist er konservativ, sorgf~ltig und ehrgeizig. Er interessiert sich nicht f[ir Politik oder soziale Fragen und verwendet den gr6Bten Teil seiner Freizeit auf eines seiner Hobbys, wie zurn Beispiel Tischlern, Segeln und mathernatische Denksportaufgaben. "

Vor dieser Beschreibung wurde eine wichtige Zusatzinformation gegeben: Jack entstammt aus einer Gruppe von 100 Personen, von denen 70 Anw~lte und 30 Ingenieure (und umgekehrt) sind. Diese Information wird aber praktisch nicht genutzt. Der Gro6teil der Versuchspersonen hielt Jack f~r einen Ingenieur, unabh~ngig ob die Verteilung der Grundgesamtheit (Basisrate) 30%/70% oder 70%/30% betrug. Diese LIberlegung ist jedoch nicht mit der Wahrscheinlichkeitstheorie und dem zuf~lligem Auftreten von Ereignissen vereinbar. Nachdem die Repr~sentativit~t dazu tendiert, mit der H~ufigkeit zu kovariieren, sind SchlOsse aufgrund der Repr~sentativit~tsheuristik aber oftmals korrekt. 43s Gew6hnliche und h~ufige Ereignisse sind in der Tat repr~sentativer als ungewShnliche und seltene Ereignisse. Rekapituliert man nunmehr die Ausf{Jhrungen zur Informationsaufnahme, -verarbeitung und -speicherung, so ist eine wesentliche Erkenntnis, dass Personen f~r die Organisation der Informationen automatisch sog. Schemata benutzen. Eine Determinante, welches Schemata in einer bestimmten Situation zur Anwendung

434Vgl. Kahneman/Tversky (1972), entnommen aus Felser (2001), S. 90. 43sVgl. Tversky/Kahneman (1983) S. 293ff.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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gebracht wird, ist die Zug~nglichkeit, d.h. in welchem AusmaB bestimmte Schemata im jeweiligen Ged~chtnis am leichtesten abrufbar sind und daher mit grOl3ter Wahrscheinlichkeit bei der Urteilsfindung verwendet werden. Schemata werden zug~nglich durch das so genannte Priming. Zus~tzlich zu den Schemata bedient sich der Mensch auch der Heuristiken, die ihm helfen, mit den Unmengen an Information umzugehen, mit denen er t~glich konfrontiert ist. Beide Aspekte haben eine verhaltensbeeinflussende Wirkung.

3.2.2 Das Elaboration Likelihood Model als Bezugspunlct Dieses Modell geht im Grundprinzip einmal davon aus, dass Individuen grunds~tzlich motiviert sind, angemessene bzw. korrekte Einstellungen zu erwerben, damit sie daraus ein subjektiv richtiges Verhalten ableiten k0nnen.436 Was dabei als richtig oder falsch verstanden wird, h~ngt von der sozialen Realit~t ab, d.h. die Individuen vergleichen ihre Einstellungen mit der Einstellung von relevanten Bezugspersonen. Vertreten andere relevante Bezugspersonen dieselbe Einstellungsposition wie sie selbst, so wird diese Information die Korrektheit der eigenen Einstellungen best~tigen.437 Obwohl Individuen grunds~tzlich subjektiv korrekte Einstellungen haben m0chten, ist die Art und Weise, in der sie bestimmte einstellungsrelevante Informationen verarbeiten, von unterschiedlichen Einflussfaktoren bzw. Voraussetzungen abh~ngig.438 Im Kern geht dieses Modell zuerst einmal davon aus, dass es zwei unterschiedliche Routen der Verarbeitung einer persuasiven Botschaft gibt: (1) die zentrale Route der Persuasion und (2) die periphere Route der Persuasion. Das Elaboration-Likelihood-Model (ELM) beschreibt aber nicht nur diese beiden ,Routen", sondern auch, wie weiter oben angedeutet, die Voraussetzungen, die zum Beschreiten der jeweiligen Route gegeben sein mCissen und welche Faktoren dafCir verantwortlich sind, welche Route letztlich eingeschlagen wird. Weiters macht diese Theorie auch Vorhersagen tiber die Prognosekraft der auf dem zentralen oder peripheren Weg ge~nderten oder gebildeten Einstellung auf

436 Vgl. Petty/Cacioppo (1986b), S. 123ff. Dieses Prinzip orientiert sich an Festingers Theorie der sozialen Vergleichsprozesse. Vgl. Festinger (1954), S. 117ff. 437 Vgl. Stahlberg/Frey (1993), S. 329. Hierbei ist eine ~,hnlichkeit mit den AusfiJhrungen zu den DrittvariablenAnsi~tzen - konkret zur subjektiven Norm - im Kapitel 3.2.1.1.4 gegeben. 438Vgl. hierzu und zu den folgenden AusfCihrungen Petty/Cacioppo (1986b), S. 123ff.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

das Verhalten der Konsumenten.

Ad (1): In der .zentralen Route" findet eine eingehende Auseinandersetzung mit den Argumenten der Botschaft statt. Der Rezipient prOft die enthaltenen Argumente, er erinnert sich an andere Argumente, zieht selbst Schlussfolgerungen und macht sich ein differenziertes Bild yon der Sachlage. Am Ende kann eine Einstellungs~nderung seitens des Rezipienten erfolgen, muss aber nat0rlich auch nicht, wenn die Botschaft mit seinem bisherigen Bild konsistent ist. Sollte aber eine Einstellungs~nderung erfolgen, so ist diese nicht direkt durch die Medienbotschaft selbst entstanden, sondern durch die kognitive Auseinandersetzung mit ihr. Dem Rezipienten wird dabei ein hohes MaB an Eigenaktivit~t zugesprochen. 4sg Dies ~uBert sich auch in einer bestimmten Erwartungshaltung gegen0ber der Botschaft. Der Rezipient erwartet und w0nscht stichhaltige und 0berzeugende Argumente. Die Folge davon ist zumeist eine relativ bestandige Einstellung, die wiederum eine gute Verhaltensprognose liefern kann.~~ Mit anderen Worten: Einstellungs~nderungen auf zentralem Wege in Folge elaborierter Auseinandersetzung mit dem Thema kommen mit kognitivem Aufwand zu Stande, haben eine hohe Widerstandskraft und sind dauerhaft. Wenn man von der zentralen Route spricht und dabei von elaborierter Auseinandersetzung mit dem Thema die Rede ist, meint man dabei meistens, dass dies auch objektiv geschieht. Das muss allerdings nicht zwingend so sein. ~1 Das ELM I~sst durchaus auch eine voreingenommene Informationsverarbeitung (,biased-processing") zu~2, da sich der Rezipient wieder Schemata bedient. Er geht sehr subjektiv an die Argumentation heran Argumente, die unsere Meinung unterst0tzen werden als wichtiger empfunden, Gegenargumente abgeschw~cht oder umgedeutet. Voreingenommene Informationsverarbeitung tritt meist dann auf, wenn die betreffende Person zum diskutierten Thema bereits vor dem Kontakt mit der persuasiven Botschaft intensiv einen bestimmten Standpunkt einnimmt und nicht gewillt ist, diesen aufzugeben. 443 Auch wenn bei dieser Herangehensweise der Versuch, die eigentliche Aussage der Botschaft zu erfassen, stark in den Hintergrund gedr~ngt wird, handelt es sich doch um die zentrale Route. Diese behauptet ja nicht, dass

439Vgl. Schenk (2002), S 253f. 44oVgl. Mayer/IIImann (2000), S. 153. ~1 Vgl. ebenda. ~2 Vgl. Lien (2000), S. 301f. 443Vgl. Herkner (2003), S. 239.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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man durch die elaborierte Auseinandersetzung mit der Botschaft automatisch zu dem richtigen Ergebnis kommt (das ,richtige" Ergebnis w~rde wegen unterschiedlicher pers0nlicher Gewichtung der Argumente ohnehin von Person zu Person anders aussehen). Entscheidend ist, dass man sich mit den Argumenten intensiv auseinandersetzt. 444 Acl

(2); Bei niedriger Elaboration wird die periphere Route gew~hlt, wobei bez~glich des Objekts und seiner Attribute kein aktiver Denkprozess abl~uft, sondern das Objekt mit positiven oder negativen Stimuli assoziiert und auf diesem Weg eine Einstellung gebildet wird. 44s Die Person hat meist nur eine geringe Bereitschaft zur intensiven Auseinandersetzung mit Informationen und der betreffende Sachverhalt ist oft nicht von hoher persOnlicher Relevanz. 446 Hierbei wirken vorwiegend periphere Reize und nicht stichhaltige Argumente, die ja bei einer niedrigen Elaboration nicht beachtet werden. Dieser Vorgang f~hrt zu einer peripheren Einstellungs~nderung, die nicht sehr anderungsresistent ist und zudem eine - im Vergleich zur zentralen Route gebildeten oder ver~nderten Einstellung - geringere Prognosekraft auf das Verhalten hat. 447 Dass es diese zweite Art der Verarbeitung gibt, klingt nur allzu einleuchtend, da eine elaborierte Auseinandersetzung mit Informationen einen nicht unerheblichen geistigen Aufwand bedeutet und wir t~glich mit einer nahezu unOberschaubaren FOlle an Informationen konfrontiert sind. Es ist durchaus sinnvoll, sich in weniger relevanten Fallen gewisser Heuristiken zu bedienen. Eine periphere Verarbeitung bedarf- anders als eine zentrale - keines gro6en Vorwissens, keiner gro6er Anstrengung und Motivation. Da die daraus eventuell entstehende Einstellungs~nderung allerdings nicht auf wirklicher Auseinandersetzung mit den Inhalten basiert, ist sie auch gegen~ber sp~teren Beeinflussungen wenig resistent. Ein wesentlicher Grund, warum periphere Hinweisreize ~berhaupt zu einer Einstellungs~nderung f0hren k0nnen, liegt an Konditionierungseffekten. 448

Vgl. Frey/Stahlberg (1993), S. 227ff. ~s Vgl. Petty/Cacioppo/Schumann (1983), S. 135. 446Vgl. Mayer/Illmann (2000), S. 153. ~7 Vgl. Stahlberg/Frey (1993), S. 351f., und Aronson et al. (2004), S. 241ff. ~8 Zur klassischen Konditionierung vgl. beispielsweise Zimbardo/Gerrig (1994), S.209ff. Die wichtigste Anwendung der klassischen Konditionierung im Marketing ist die emotionale Konditionierung. Hierbei wird angestrebt, dass ein Markenname oder ein Produkt mit einem positiven Gef~hl verbunden wird und dadurch die Kaufwahrscheinlichkeit erh0ht wird. Dies erreicht man, indem der Konsument gleichzeitig zwei Reizen (Produkt und emotionale Komponente) ausgesetzt wird. Vgl. hierzu Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 129ff.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

FOr den Zusammenhang zwischen diesen beiden Routen gilt: Tritt zentrale Informationsverarbeitung zuerst auf, dann ist die periphere irrelevant, wenn jedoch die periphere Informationsverarbeitung zuerst auftritt, so kann sie zur zentralen fiJhren.449 Weder mit der zentralen noch mit der peripheren Route allein kann aber die Vielfalt der Einstellungswechsel bei einem Konsumenten erkl~rt werden 45~ sie geben aber als Bezugsrahmen wichtige Hinweise, wie die Einstellung gezielt beeinflusst werden kann. Weiters repr~sentieren die beiden Routen die Endpunkte eines Kontinuums, das von hoher zu niedriger Elaboration reicht. 451 Unter welchen Umst~nden452 eher die eine oder andere Route eingeschlagen wird, h~ngt vom Involvement und von der F~higkeit des Rezipienten ab, sich mit der persuasiven Botschaft zu befassen.453 Bei hohem Involvement wird in der Regel die zentrale Route eingeschlagen, w~hrend es bei niedrigem Involvement die periphere ist: ,,In sum, under high involvement conditions people appear to exert the cognitive effort required to evaluate the issue-relevant arguments presented, and their attitudes are a function of this information-processing activity (central route). Under low involvement conditions, attitudes appear to be affected by simple acceptance and rejection cues in the persuasion context and are less affected by argument quality (peripheral route)". 4s4 Allerdings entscheidet auch die F~higkeit des Rezipienten, Informationen zu verarbeiten dariJber, welche Route eingeschlagen wird. 4ss So kann zum Beispiel

449Vgl. Bitner/Obermiller (1985), S. 422. 450Vgl. Petty/Cacioppo/Schumann (1983), S. 136. 451Vgl. Cacioppo/Petty (1984), S. 673. 452 Im Modell der Wirkungspfade von Kroeber-Riel/Weinberg werden diese Umst~nde Wirkungsdeterminanten bezeichnet. Die wichtigsten Determinanten in diesem Modell sind: - die Art der Werbung - das Involvement der Konsumenten Durch die Kombination dieser beiden Determinanten wird die Bedingung der Werbewirkung angegeben, unter der eine Einstellungs~nderung erfolgt, die wiederum zu einem bestimmten Kaufverhalten fOhrt. Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 616. Hierbei ist eine gewisse ~,hnlichkeit zwischen diesem Modell der Wirkungspfade und dem gegenst~ndlichen Elaboration-Likelihood-Model erkennbar. Der wesentliche Unterschied ist nach Meinung des Verfassers darin zu sehen, dass im Modell yon Kroeber-Riel/Weinberg die F~higkeit der Konsumenten, eine Botschaft zu elaborieren, nicht ber(Jcksichtigt wird. 453Vgl. Aronson et al. (2004), S. 239. 454 Petty/Cacioppo/Schumann (1983), S. 137. 45sVgl. Petty/Cacioppo (1981), S. 23.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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der Prozess der Informationsverarbeitung durch eine hohe Komplexit~t4s6 oder durch aul3ere Einflussfaktoren negativ beeinflusst werden. 4s7 Hat der Rezipient aber nicht diese F~higkeit (z. B. weil die Argumente zu schwierig sind oder weil man durch Ablenkung gest0rt wird), den Fakten der Botschaft zu folgen, so wird trotz Motivation der periphere Weg eingeschlagen.4s8 Folgende Abbildung verdeutlicht diese Zusammenh~nge im 0berblick:

I Jal Pemusslve Involvement~ Kommunllmtlon vorhanden?

Neinl I

,.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . , ...... , ....... ; i DerzentraleWeg der Persuasion ......... , .............................. , ...... , ....... : Obermdung geschieht, EinsteilungsAnderung hat: wenn die Argumente 9 hohe Anderungsms~enz Oberzeugend sirr 9 s e h r / m h e Prognosekra~ " ~

Fithigkeit t vorhanden?

Neinl I

wennperlphemRelze

E l n l t e l l u ~ l ~ n d e r u n g hat 9ge~np Anderung,~e~enz

Oberzeugend si~.

Obermdung geschleht,

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Pm~nose~m~

: Der periphereWeg der Persuasion 9. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9 _,

Abbildung 32: Periphere und zentrale Informationsverarbeitung im ELM 459

Schumann/Petty/Clemons46~ konnten in einer Studie diese Zusammenh~nge best~tigen. Sie zeigten dabei, dass Probanden mit niedrigem Involvement durch Ver~nderung der Gestaltung der Werbeanzeigen (Layout, Druckform, ...) und hoch involvierte Personen durch Ver~nderung der Werbeinhalte (in Bezug auf Produktattribute und -nutzen) beeinflusst werden. Die Hypothesen des ELM konnten noch in einer Vielzahl weiterer empirischer Studien best~tigt werden. 461 Bitner/Obermiller haben in Ubereinstimmung mit Petty/Cacioppo das ELM zus~tzlich erweitert. Die bereits erw~hnten Faktoren F~higkeiten und Involvement werden in ihrem Modell von situativen, personen- und produktbezogenen Variablen beeinflusst (vgl. Abbildung 33).462

4s6 Wenn diese Komplexit~t einer Botschaft die F~ihigkeit der Personen 0bersteigt, so w~hlt diese die periphere Route der Informationsverarbeitung. 4s7Vgl. Wood (1982), S. 798 ff. 4s8Vgl. Herkner (2003), S. 241. 4s9 In Anlehnung an Mowen (1995), S. 331. und Herkner (2003), S. 241. 46oVgl. Schumann/Petty/Clemons (1990), S. 192ff. 461Vgl. Matzler (1997), S. 167 und die dort zitierte Literatur. 462Vgl. Bitner/Obermiller (1985), S. 420ff.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

SituaUon

~

(

Person

)

I

"[

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Fihigkeit

I

Persuasion Uber zentrale Route

i,, EL .low" I

Persuasion(iber periphere Route

Abbildung 33: Das ELM und seine Antezedenzen nach Bitner/ObermilleP 63

Als situative Einflussvariablen nennen Bitner/Obermiller vor allem die Kaufsituation, Zeitdruck, Unwiderrufbarkeit der Kaufentscheidung und persOnliche Verantwortung fCir das Ergebnis der Kaufentscheidung.464 Die personenbezogenen Variablen beeinflussen das Involvement und die F~higkeit zur Informationsverarbeitung. Dabei wird mit Bezug auf Cacioppo/ Petty/Morris vor allem das BedCirfnis nach Kognition vorgeschlagen.46s Personen mit einem hohen BedCirfnis nach Kognition setzen sich grundsatzlich intensiver mit Produktinformationen unter hohem kognitivem Aufwand auseinander und der zentrale Weg der Informationsverarbeitung ist wahrscheinlicher. Zus~tzlich sind dabei die Kunden weniger sensibel in Bezug auf periphere Reize, wie z. B. GlaubwCirdigkeit der Informationsquelle. 466Weiters beeinflusst auch das Produktwissen das Involvement und die Fahigkeit der Informationsverarbeitung und somit die Wahrscheinlichkeit, ob der zentrale oder periphere Weg eingeschlagen wird. Der produktbezogene Einflussfaktor bezieht sich auf deren Tangibilit~t, dem wahrgenommenen Risiko, der Art und der Komplexit~t der Produkte und deren

~3 In Anlehnung an Bitner/Obermiller (1985), S. 422. Vgl. hierzu und zu den folgenden Ausfi]hrungen Bitner/Obermiller (1985), S. 422ff. 46sVgl. Cacioppo/Petty/Morris (1983), S. 805ff. 4o6Wichtig ist hierbei zu erw~hnen, dass Personen mit einem hohen Bed~]rfnis nach Kognition nicht die F~ihigkeit haben m~ssen, sich mit komplexem Material auseinanderzusetzen, sondern diese lediglich die Motivation haben es zu tun. Vgl. Stahlberg/Frey (1993), S. 340.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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Preis. Mit diesen Erweiterungen sollen noch bessere Vorhersagen getroffen werden k6nnen, ob unter gegebenen Umst~nden eher die zentrale oder die periphere Route eingeschlagen wird. Betrachten man den zu untersuchenden Markt der mobilen Telekommunikation und stellt sich dabei die Frage, auf welcher Route die meisten Kunden die f0r eine ,,Anbieterwechselentscheidung" notwendige Information verarbeiten werden, so kann diese Antwort m. E. nur wie folgt aussehen: S~mtliche Informationen werden (Ciberwiegend) Liber die periphere Route elaboriert werden. Begri~ndung: (1) Die enorme Angebotsvielfalt (innerhalb eines Mobilfunkbetreibers und zwischen den unterschiedlichen Betreibern) macht einen Vergleich der Angebote praktisch unm0glich. 467 Somit wird die F~higkeit der Kunden, eine Werbebotschaft unter kognitiver Kontrolle zu verarbeiten, eher gering sein. (2) Das 6konomische Risiko468 wird for die meisten Konsumenten relativ gering sein. Ruft man sich ins Gedachtnis, dass dieses Risiko durch das SituationalInvolvement abgebildet wird, so ist dies ein Indiz fiJr geringes GesamtInvolvement. 469 (3) Der hedonistische Wert 47~ den ein Mobilfunkbetreiber for einen Kunden liefern kann, wird ebenfalls nur sehr gering sein. Dieser Wert wird mit dem Enduring-Involvement abgebildet. 471 Dies ist ein weiteres Indiz f0r geringes Gesamt-Involvement. Aus diesem Grund werden die von den Mobilfunkbetreibern eingesetzten Kommunikationsinstrumente vorwiegend Liber Konditionierungseffekte wirksam werden. Die auf diesem Weg gebildete Einstellung zum bestehenden Anbieter kann aber relativ leicht ver~ndert werden (z. B. durch auftretende Probleme bei der Telefonie, MaSnahmen der Mitbewerber etc.).

467Vgl. dazu auch die AusfCihrungen in Kapitel 1.1. 468 Bei Vertragsbeginn Libernimmt der Kunde als moneti~re Verpflichtung - falls Ciberhaupt vorhanden - nut die monatliche GrundgebCihr. Bei einer Jahresbindung h~itte somit der Kunde bei einem Tarifmodell mit der h0chsten GrundgebLihr ein finanzielles Risiko von ca. 400 Euro. Die Preisunterschiede zwischen den einzelnen Mobilfunkbetreibern bewegen sich hinsichtlich der Jahres-Gesamtrechnung bei einem durchschnittlichen Telefonverhalten eines Privatkunden im Bereich von wenigen hundert Euro. Dieser Betrag kann zwar fCir die Entscheidung, welchen Mobilfunkbetreiber man w~hlt, eine Rolle spielen, jedoch wird dieser Betrag nicht ausreichen, um ein hohes 0konomisches Risikoempfinden auszulOsen und u. U. damit ein hohes Involvement beim Kunden entstehen zu lassen. 469Vgl. Abbildung 29. 470 Es ist zu beachten, dass es hierbei um den Mobilfunkbetreiber und nicht um das verwendete Endger~it geht. 471Vgl. Abbildung 29.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

3.2.3

Zusammenfassungund

I m p l i k a t i o n e n fiJr die

Kundenbindung

1. Die Kundenbindung ist eine subjektive Verhaltensintention. 472 2. Intervenierende Variablen sind Merkmale (Emotion, Motivation, Einstellung, Involvement) und Prozesse (aktivierende und kognitive Prozesse)innerhalb einer Person und dienen dazu, Verhalten zu erkl~ren bzw. zukiJnftiges Verhalten besser prognostizieren zu k6nnen. 3. Aktivierende Prozesse werden vorwiegend durch ~ul3ere Reize473 ausgelOst und fCihren tiber Emotion und Motivation zur Aktivierung einer Person. Aktivierung hat somit eine Zielorientierung, aber keinen Objektbezug (vgl. Abbildung 34).

Aktivierung: Ein Individuum ist handlungsbereit.

MaximaleAktiviertheit

AktivierenderProzess Reize~ ~

E

,,Innerer Erregungsvorgang"

~

I GradderAkUviertheit,mit dersubjektiveBedQrfnisse befriedigtwerden.

~ ,,Innerer Erregungsvorgang" + ,,Zielorientierung"

-- keineAktiviertheit-)keineHandlung!

Abbildung 34: Aktivierender Prozess 474

- Aktivierung ist somit das Ergebnis eines aktivierenden Prozesses, der durch ~ul3ere (oder innere) Reize ausgelOst wird. -Emotion ist die grundlegende Antriebskraft. Sie wird durch einen automatischen Gegenprozess wieder ausgeglichen. - Motivation wird durch Emotionen angetrieben und ist mit einer Zielorientierung verbunden. Die Ursachen einer Motivation basieren beispielsweise auf den BediJrfnissen eines Individuums.

472Vgl. Kapitel 2.2. 473Dies gilt vor allem im Bereich der Konsumentenforschung. 474

Diese Darstellung ist eine Zusammenfassung der AusfCihrungen yon Trommsdorff (1998), S. 42ff. und Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 49ff.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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4. Einstellung beinhaltet eine kognitive und affektive Objektbewertung und spiegelt die Gesamtmeinung eines Individuums zum Einstellungsobjekt wider. Aus dieser Gesamtmeinung leitet ein Individuum seine Handlungstendenz ab. Somit hat die Einstellung eines Individuums zu einem Einstellungsobjekt eine gewisse Prognosekraft fer sein zukOnftiges Verhalten (vgl. Abbildung 35). Durch Hinzufegen zus~tzlicher Determinanten (z. B. subjektive Norm) kann diese Prognosekraft erh6ht werden.

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Das Individuum bewertet die Objekte und richtet seine Handlung danach aus.

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Abbildung 35' Die Einstellung als Richtungskomponente

5. Involvement ist Aktiviertheit mit Objektbezug. Dieses Konstrukt bildet ab, wie aktiviert man sich konkret mit einem Einstellungsobjekt auseinandersetzt. 6. Kognitive Prozesse sind Vorg~nge, die die Informationsaufnahme, -verarbeitung und -speicherung umfassen. Mit ihrer Hilfe erh~lt das Individuum durch Lerneffekte Kenntnis von seiner Umwelt. 7. Das Elaboration-Likelihood-Model beschreibt einen kognitiven Prozess, der erkl~rt, wie durch externe Kommunikation eine Einstellungs~nderung hervorgerufen wird. Es besagt, dass bei hohem Involvement eine Einstellungs~nderung durch kognitive Auseinandersetzung mit der Botschaft eintritt, w~hrend bei geringem Involvement und/oder der fehlenden F~higkeit eine Botschaft zu verarbeiten, dieser Prozess aufgrund peripherer Hinweisreize erfolgt. Wesentlich ist das Zusammenspiel der einzelnen Variablen. Dazu ein Beispiel' Der Mobilfunkbetreiber A wirbt aggressiv damit, dass er die billigsten Tarife habe. Dieser (Werbe)Reiz l~st beim Konsumenten X (= Kunden von Mobilfunkbetreiber B) einen aktivierenden und kognitiven Prozess aus. Der aktivierende Prozess f[ihrt letztendlich zur Aktiviertheit des Konsumenten X

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Entwicklung eines Kausalmodells zur ErklBrung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

(,,Ich will g[instig telefonieren"). Dieser stellt sich die Frage: ,,Kann ich bei meinem Anbieter B ebenso g[instig telefonieren?"Je intensiver (Grad der Aktiviertheit) sich der Konsument mit dieser Frage auseinandersetzt, desto h6her ist sein Involvement. Das Involvement moderiert dabei einerseits die kognitiven Prozesse, die f[ir die Einstellungsbildung bzw. -ver~nderung verantwortlich sind und beeint7usst andererseits die Prognosekraft der Einstellung auf das zuk[inftige Verhalten. Der Konsument X beurteilt aufgrund seiner Einstellungen zu Anbieter A und Anbieter B (,,Ist A wirklich so g[instig?" bzw. ,,Ich telefoniere bei meinem bestehenden Betreiber B ebenso ausreichend g[instig. ") und wird danach seine Handlungsintention mit mehr oder weniger hohem Involvement ausrichten (In diesem Fall: X bleibt bei B). Folgende Abbildung zeigt diese Ausf~ihrungen nochmals im Uberblick: Aktiviertheit:

Ziel, abet kein Objektbezug .KundewillgOnstig telefonieren" 1

Aktivierender

i______~~

[~

1 Aktiviertheit+ Objektbezug I

Prozess

Involvement:

@

L

.Kann ich bei meinem bestehenden Mobilfunkbetreiber telefonieren?"

Objektbezug

gOnstig

Werbebotschaft A n b i e t e r A: .GOnstig

telefonieren!"

KO

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" ,,moderiert" 9"~

........ 9.% i ,,iindert/bildet" '. !.

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* Elaboration-Likelihood-Model ** DieWirkungszusammenh~inge m0ssennoch abgeleitetwerden.

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9:............................ Wechselkosten

Abbildung 36: Zusammenspiel von ,,Aktivierender Prozess", ,,Kognitiver Prozess", ,,Involvement" und ,,Einstellung"

Implikation 1: Die ,,Einstellung" eines Kunden zu seinem bestehenden Mobilfunkbetreiber beeintlusst sein Bindungsverhalten. Dieses Konstrukt ist somit eine Determinante

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

95

der Kundenbindung. Neben diesem Konstrukt /st- den Drittvariablen-Ans~tzen47s und dem Grundprinzip des Elaboration-Likelihood-ModeF6 folgend- noch die ,,subjektive Norm" als weitere wichtige Determinante zu berLicksichtigen.

Implikation 2: Im Bereich der mobilen Telekommunikation erfolgt eine Einstellungs~nderung vorwiegend aufgrund peripherer Hinweisreize.477

Implikation 3: Die H~he des Involvements beeint7usst den Vorgang, wie Einstellung gebildet bzw. ver~ndert wird und beeint7usst die Prognosekraft der Einstellung auf das zukLinftige Verhalten. Das Involvement hat somit einen moderierenden EintTussauf die Prognosekraft der Einstellung. 478

3.3 Abschliel3endes Kausalmodell zur Erkl~irung der Kundenbindung im Mobilfunkmarkt Zu Beginn des dritten Kapitels wurden mehrere Theorien im 6konomischen und verhaltenswissenschaftlichen Bereich diskutiert und auf ihr Potential zur Kl~rung der Frage nach den Deterrninanten der Kundenbindung untersucht. Dabei zeigte sich, dass jede Theorie f0r sich aus ihrern spezifischen Blickwinkel heraus geeignet ist, bestirnrnte Facetten zur Erklarung des Phanornens der Kundenbindung zu leisten. Insgesarnt konnten auf Basis dieser theoretischen Analyse rnit dern wahrgenommenen Vergleichsniveau, den direkten

wahrgenommenen Wechselkosten, der Kundenzufriedenheit, dem Vertrauen und der Loyalit~t insgesarnt fQnf Bestirnrnungsfaktoren f(~r die Kundenbindung identifiziert werden. Bei der irn Anschluss gef~hrten Diskussion (~ber die wesentlichen intervenierenden Variablen und Qber das Elaboration-Likelihood-Model wurde aufgezeigt, dass die Einstellung der Kunden zurn jeweiligen Anbieter eine Prognosekraft auf das zukQnftige Verhalten der Kunden hat und sornit eine Deterrninante der Kundenbindung sein wird. Unter Hinweis auf den sog. Drittvariablen-Ansatz und das Elaboration-Likelihood-Model haben wir zus~tzlich die subjektive Norm als Deterrninante identifizieren k0nnen.

475 Im Gegensatz dazu wird die ,subjektive Verhaltenskontrolle" keine Rolle spielen, da praktisch alle Kunden eines Mobilfunkbetreibers in der Lage sind, unter Einhaltung von m0glichen K~indigungsfristen einen Anbieterwechsel durchzufi]hren. Vgl. dazu die AusfQhrungen in Kapitel 3.2.1.1.4. 476Vgl. die einleitenden Worte im Kapitel 3.2.2. 477Vgl. Kapitel 3.2.2. 478 Wir werden diese Implikation im Kapitel 3.3.3 als Hypothese formulieren, die im Rahmen der empirischen Studie zu QberprQfen sein wird.

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Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

Welters konnte ein moderierender Einfluss des Involvements auf die Verhaltensprognosekraft der Einstellung identifiziert werden.479 Neben diesem moderierenden Effekt sollten jetzt also insgesamt sieben Determinanten der Kundenbindung im zu entwickelnden Kausalmodell ber~icksichtigt werden. Unter Bezugnahme auf die Erkenntnisse der Diskussion der intervenierenden Variablen und des Elaboration-Likelihood-Model werden wir aber davon abgehen. Wie bereits expliziert, sind die Kernaussagen des ELM, dass in Abh~ngigkeit vom Involvement und der F~higkeit einer Person unterschiedliche Wege der Inforrnationsverarbeitung (zentral/peripher) eingeschlagen werden. Bei nur geringern Involvement und/oder bei fehlendern Verst~ndnis einer Botschaft wird autornatisch der periphere Weg der Inforrnationsverarbeitung gew~hlt. Unter Anwendung yon Urteilsheuristiken und kausalen Schemata wirken auf diesern Weg vor allern Konditionierungseffekte. Welters haben wir bereits festgehalten, dass irn zu untersuchenden Bereich der rnobilen Telekornrnunikation die Inforrnationsverarbeitung der bestehenden Kunden vorwiegend ~ber den peripheren Weg stattfinden wird. Was bedeutet dies f~ir die identifizierten Konstrukte? Betrachten wir vorerst die Einstellung und die subjektive Norm. F~ir diese beiden Determinanten ~ndert sich nach Auffassung des Verfassers nichts hinsichtlich der Bedeutung f~ir die Kundenbindung. Ebenso ist dies beim wahrgenommenen Vergleichsniveau und bei den direkten wahrgenommenen Wechselkostender Fall. Bei den Determinanten Loyalit~t, Vertrauen und Einstellung sollten aber vor dern Hintergrund des Elaboration-Likelihood-Model bestirnrnte Llberlegungen angestellt werden, die irn folgenden Kapitel 3.3.1 ausgefOhrt werden. Ebenso ist dies nach Auffassung des Verfassers bei den Konstrukten Kundenzufriedenheit und Einstellung der Fall, hier aber nicht im Zusammenhang mit dem Elaboration-Likelihood-Model, sondern mit der Opponent-Prozess-Theorie48~ (vgl. dazu Kapitel 3.3.2).

479Vgl. Kapitel 3.2.3. 480Vgl. dazu das Kapitel 3.2.1.1.2.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

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3.3.1 Vertrauen, Loyalit~it und Einstellung das Ergebnis einer subjektiven Gesamtbewertung eines Objektes und beeintTusst die Verhaltensintention gegen~iber diesem Objekt.481 Das Konzept der Loyalit~t insbesondere im Zusammenhang mit der Kundenbindung ist ein h~ufig benutztes Bindungsmotiv, das die freiwillige, meist auf einer pers6nlich-emotionalen Ebene verankerte Bereitschaft eines Kunden beschreibt, bei einem Anbieter zu bleiben.482 Loyalit~t entsteht meist aus psychischen und sozialen Motiven (z. B. Dankbarkeit oder pers6nliche Sympathie sowie Vertrauen in den jeweiligen Anbieter). 483 Sie bewegt sich also vorwiegend auf der emotionalen Beziehungsebene und kann am ehesten durch individuelle und pers6nliche Kontaktpunkte zwischen dem Anbieter und dem Kunden gef6rdert werden.

Wie bereits expliziert, ist die Einstellung

Das Konzept des Vertrauens spielt in einer ganzen Reihe von wissenschaftlichen Disziplinen eine bedeutende Rolle.484 Es ist ebenso wie die Loyalit~t ein im Beziehungsmarketing h~ufig eingesetztes Verhaltenskonstrukt, welches die Erwartungen eines Kunden gegen0ber einem Lieferanten kennzeichnet. Hat ein Kunde zu seinem Lieferanten Vertrauen, so glaubt dieser daran, dass sich der Lieferant nicht opportunistisch verhalt. 485 Das Vertrauen, das zwischen einem Kunden und seinem Lieferanten aufgebaut wird, umfasst dabei meist nicht alle Eigenschaften vom Lieferanten bzw. vom Kunden. Man kann zum Beispiel einem Lieferanten in Bezug auf seine Produktqualit~t, nicht aber in Bezug auf die Preisgestaltung vertrauen.486 Ein wichtiger Aspekt ist hierbei die Frage, wie Vertrauen in der Regel aufgebaut wird. Kunden, welche mit einem Betrieb in Kontakt treten, finden in der Regel bei diesem Kontaktpunkt konkrete Personen von diesem Betrieb vor. Dieser Mitarbeiter bzw. das Verhalten dieses Mitarbeiters ist der entscheidende Faktor for den Aufbau von Vertrauen bzw. u. U. der Grund for einen Abbau desselben. 487 Kommt es nicht zu dieser pers6nlichen Interaktion, so geschieht der Vertrauensaufbau in der Regel durch den Aufbau von Marken und durch die

481 Vgl. Kapitel 2.2.2.1.3. 482Vgl. Diller (2001), S. 928. 483Vgl. ebenda. 484Vgl. Werani (2004), S. 161. 48s Vgl. PI6tner (1995), S. 36. 486Vgl. Reber (2002), S. 250. 487 Vgl. ebenda, S. 265.

98

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

Etablierung eines hervorragenden Rufs for das Gesamtunternehmen. 4s8 Betrachtet man nun den zu untersuchenden Mobilfunkmarkt. Im Normalfall beruht eine Gesch~ftsbeziehung zwischen einem Privatkunden und einem Mobilfunkbetreiber auf standardisierten Kontaktpunkten (z. B. Rechnungslegung, CallCenter). Eine pers6nliche Interaktion zwischen Personen des anbietenden Unternehmens und dem Privatkunden findet normalerweise nicht statt. Die positive oder negative Einstellungs~nderung erfolgt somit im stSrungsfreien Betrieb vorwiegend durch periphere Hinweisreize (z. B. durch WerbemaBnahmen). 4s9 Wenn man sich nun vor Augen fOhrt, dass der Aufbau von Loyalit~t und Vertrauen zum Anbieter - wie weiter oben erklart- vorwiegend durch pers6nliche Interaktion stattfindet, diese direkte Erfahrung beim Kunden jedoch nicht vorhanden ist, so ist die Frage zu stellen, inwieweit beim Kunden Oberhaupt eine von der Einstellung unterschiedliche Auspr~gung von Loyalit~t und Vertrauen entstehen kann. Gibt es keine pers6nlichen Beziehungen, so werden sich beim Kunden Loyalit~t und Vertrauen - ebenso wie oben bereits erw~hnt durch die Markenpolitik eines Unternehmens auspr~gen. Somit wird die Bildung bzw. ~,nderung von Loyalit~t und Vertrauen genau nach den gleichen Prozessen erfolgen, nach denen sich auch Einstellung bildet bzw. ~ndert. Der Kunde greift hierzu wieder auf die gleichen peripheren Hinweisreize zurOck und bildet sein Urteil unter Anwendung von Schemata und Urteilsheuristiken. Wenn aber alle drei Konstrukte gleich gepr~gt werden, so werden dadurch keine zus~tzlichen Erkenntnisse gewonnen. 4g~ Aus diesem Grund erscheint es nicht sinnvoll zu sein, alle drei Determinanten in das Kausalmodell der Kundenbindung aufzunehmen. Aufgrund der bereits mehrfach betonten Verhaltensprognosekraft der Einstellung wird hier auf die Determinanten Loyalit~t und Vertrauen verzichten und nur die Einstellung als zentrale Determinante berOcksichtigt. Zur OberprOfung dieser Entscheidung wird das Fornell/Larcker-Kriterium herangezogen. 491 Dieses Kriterium dient zur OberprOfung von Diskriminanzvalidit~t zwischen einzelnen Konstrukten. Wird dieses Kriterium nicht erreicht, so hat man berechtigterweise auf die Determinanten Loyalit~t und Vertrauen verzichtet.

Vgl. ebenda. 489 Ein Kunde wird natiJrlich auch aufgrund der Erfahrung mit den Leistungsangeboten seines Anbieters diesem gegen0ber eine bestimmte Einstellung auspr~igen. Da aber die objektiven Leistungsunterschiede zwischen den einzelnen Anbietern teilweise sehr gering sind, wird die unterschiedliche Einstellung zu den einzelnen Anbietern vorwiegend durch periphere Hinweisreize verursacht. 49o In diesem Fall ware keine Diskriminanzvalidit~it vorhanden und es m0ssten in der Folge Konstrukte eliminiert werden. Vgl. dazu Kapitel 4.2.2.1.1.3. 491Vgl. dazu die AusfLihrungen in Kapitel 4.2.4.6.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

99

3.3.2 Kundenzufriedenheit und Einstellung Im t~glichen Sprachgebrauch wird der Begriff Zufriedenheit oft und relativ selbstverst~ndlich gebraucht, um im Zusammenhang mit einem Erlebnis oder einer Erfahrung ein angenehmes GefiJhl zu beschreiben, um auszudr0cken, dass man sich wohl fiJhlt, gliJcklich, satt oder klaglos ist oder Genugtuung empfindet. 492 Obwohl durchaus geringfiJgige, interindividuelle Vorstellungsunterschiede bezE~glich dieses psychischen Ph~nomens bestehen k6nnen, vermeidet doch die einheitlich positive Belegung des Begriffes Zufriedenheit Verst~ndnisschwierigkeiten in der Alltagssprache.493 Wie bereits in der Einleitung dieser Arbeit erw~hnt, herrscht vor allem in der Unternehmenspraxis die Uberzeugung vor, dass zufriedene auch gebundene Kunden sind, w~hrend unzufriedene Abnehmer zwangsl~ufig abwandern. Damit man aber erkennen kann, wie dieses Konstrukt in einem vollst~ndigen Kausalmodell der Kundenbindung in dem hier untersuchten Bereich zu berOcksichtigen ist, ist vorerst ein Gesamtverst~ndnis des Konstruktes ,Kundenzufriedenheit" notwendig. Aus diesem Grund werden die wichtigsten Aspekte in der Folge kurz zusammengefasst. Betrachtet man vorerst einmal den aktuellen Forschungsstand, so erkennt man, dass schon zu Beginn der 90er Jahre die Forschung im Bereich der Kundenzufriedenheit als uniJberschaubar gait. 494 Peterson und Wilson49s sch~tzen die Anzahl der Beitr~ge zu diesem Gebiet alleine im anglo-amerikanischen Bereich auf 15.000. In der Literatur hat das so genannte Conformation/Disconformation-Paradigma (C/D-Paradigma) 496 die h~ufigste Best~tigung gefunden und wird oft auch als der leistungsf~higste Ansatz bezeichnet.497 Nach diesem Modell bewerten die Konsumenten ein Produkt oder eine Dienstleistung im Vergleich mit ihren Erwartungen. Kommt es bei diesem Soll/Ist-Vergleich zu einer empfundenen positiven (Nicht)Best~tigung (d. h. die Erwartungen wurden ((]ber)erf011t), so erfolgt daraus eine Reaktion, die mit Zufriedenheit bezeichnet wird. Werden im Gegensatz dazu die Erwartungen nicht erfEJllt, so bildet sich Unzufriedenheit (siehe Abbildung 37).

492Vgl. SchiJtze (1992), S. 124. 493Vgl. Runow (1982), S. 72. 494Vgl. SchiJtze (1992), S 121. 4o5Vgl. Peterson/Wilson (1992), S 61. 496 Manche Autoren verwenden nur die Bezeichnung ,Disconformation-Paradigma". 497Vgl. beispielsweise Matzler (1997), S. 60; Homburg/Krohmer (2003), S. 102; Stauss (1999), S. 6.

100

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

I Unzufriedenheit

I Zufriedenheit

Abbildung 37: Das C/D-Paradigma

Man folgt mit diesem Ansatz der Ein-Faktoren-Theorie, wonach die Zufriedenheit und Unzufriedenheit entgegengesetzte Auspr~gungen ein und desselben Konstruktes darstellen.49B In Anlehnung an Day entsteht dabei die Kundenzufriedenheit durch die folgenden Phasen:499 1. Phase: Die Kunden haben eine bestimmte wahrgenommene Anzahl von AIternativen zur Verf0gung, aus denen sie zum Zwecke der Bed0rfnisbefriedigung jene M6glichkeit ausw~hlen, die ihnen for diese Zielerreichung am besten geeignet erscheint. Gegen0ber dieser gew~hlten Alternative entwickeln die Kunden mehr oder weniger konkrete Erwartungen. 2. Phase: Im Rahmen der Auseinandersetzung mit der gew~ihlten Alternative (w~ihrend dem Ge- bzw. Verbrauch des Produktes oder der Dienstleistung) nimmt der Kunde ein bestimmtes Leistungs- und Qualit~tsniveau wahr. Diese Wahrnehmung wird durch situative Faktoren und durch eine Vielzahl von psychologischen Faktoren beeinflusst. 3. Phase: Die wahrgenommene Leistung wird mit der Erwartung verglichen. Wird nun die wahrgenommen Leistung schlechter als erwartet empfunden, bildet sich Unzufriedenheit. Werden die Erwartungen erf011t, so f0hrt dies zu einem Gef0hl der Indifferenz. Erst eine Ubererf011ung fLihrt zu einem Gef0hl der Zufriedenheit. s~176 Folgt man diesem dreistufigen Ansatz, so bildet sich Kundenzufriedenheit also als

498Vgl. Churchill/Surprenant (1982), S. 496, Homburg/Rudolph (1995), S. 42, Homburg/Krohmer (2003), S. 36. 499Vgl. Day (1982), S. 113ff. und Matzler (1997), S. 61. sooVgl. Matzler (1997), S. 61, Oliver/DeSarbo (1988), S. 495ff. Stauss (1999), S. 8.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

101

ein Ergebnis eines Vergleichsprozesses zwischen der wahrgenommenen Qualit~t und einem pr~konsumtiven Vergleichsstandard. Der Grad der (Un)Zufriedenheit einer Person h~ngt von der H6he der Abweichung zwischen der Soil- und IstLeistung ab. sol Ein besonders wichtiger Aspekt ist hierbei m. E. die zeitliche Stabilit~t der Zufriedenheit und die Abgrenzung zum Konstrukt der Einstellung. Dazu schreibt beispielsweise Oliver: ,,In essence, (satisfaction) is the summary psychological state resulting when the emotion surrounding disconfirmed expectations is coupled with the consumer's prior feelings about the consumption experience. Moreover, the surprise of excitement of this evaluation is thought to be of finite duration, so that satisfaction soon decays into (but nevertheless greatly affects) one's overall attitude. "s~ Kundenzufriedenheit wird also laut Oliver als ein psychologischer Status bezeichnet, der aus Emotionen resultiert, die wiederum durch Diskonfirmation (hier auch 0bererfiJllung) der individuellen Erwartungen entstehen. Diese Zufriedenheit hat demnach nur eine begrenzte Dauer, beeinflusst aber deutlich die Einstellung. Diese Problematik hat in der wissenschaftlichen Literatur bisher noch sehr wenig Beachtung gefunden. Matzler hat diesen Ansatz m. E. erstmals konkret auf die Entstehung von Kundenzufriedenheit 0bertragen. 5~ Zwar hat bereits Sch0tze in seiner Dissertation diese Thematik im Zusammenhang mit Kundenzufriedenheit kurz angesprochen, ist aber in der weiteren Folge nicht mehr darauf eingegangen. 5~ Es ist vorerst einmal als eine Grundvoraussetzung for die Bildung von Kunden(un)zufriedenheit anzusehen, dass aus nahe liegenden Gr0nden ein Kontakt zwischen Anbieter (und/oder dem Produkt oder der Dienstleistung des Anbieters) und Nachfrager zustande kommen muss. Diese Kundenkontaktpunkte werden vielfach auch mit der Metapher ,Moments of Truth "5~ beschrieben, weil in der unmittelbaren Kontaktsituation die Angemessenheit der ManagementmaBnahmen zur Erf011ung der kundenspezifischen Anspruchsniveaus deutlich wird. AIs ,Moments of Truth" k6nnen in Anlehnung an Stauss5~ nachstehende Gruppierungen aufgefasst werden: 9

Alle Kontaktpunkte w~hrend des Dienstleistungserstellungsprozesses, die aus

sol Vgl. Matzler (1997), S. 63. so2 Oliver (1981), S. 27. so3Vgl. Matzler (1997, 2000). so4Vgl. SchiJtze (1992), S. 145. sos Vgl. Albrecht/Zemke (1987), S. 34. soeVgl. Stauss (2000), S. 324.

102

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

einer Interaktion zwischen dem Anbieter und Nachfrager der Dienstleistung resultieren, 9

der Teil der Kundenkontakte, denen eine pers6nliche Interaktion zwischen dem Anbieter und Nachfrager der Dienstleistung zugrunde liegt,

9

alle vom Kunden als Kontaktsituation wahrgenommenen Interaktionen,

9

der Teil der vom Kunden als Kontaktsituation wahrgenommenen Interaktionen, die ein besonders positives oder negatives Potential aufweisen (kritische Kontakterlebnisse).

Matzlers~ zieht for die so entstandene Kundenzufriedenheit folgende Schlussfolgerungen, die auch for diese Arbeit Relevanz haben: 1) Die Kundenzufriedenheit ist ein positiver emotionaler Zustand. Der OpponentProzess-Theories~ folgend, kann dies nur einen begrenzten zeitlichen Zustand darstellen. Dieselbe Wirkung tritt auch bei Unzufriedenheit auf. 2) Diese zeitliche Begrenztheit bedingt, dass Zufriedenheit nur unmittelbar nach dem Konsumerlebnis gemessen werden kann. 3) Es kann aus der Kundenzufriedenheit- neben anderen Einflussfaktoren - die Bildung von Einstellung abgeleitet werden. 4) Leistungen, die eine hohe Zufriedenheit hervorrufen, fOhren bei regelm~Siger Wiederholung zu einem Gew6hnungseffekt und somit werden die urspr~inglichen Zufriedenheitswerte nicht mehr erreicht. Aufgrund des Gegenprozesses wird sich aber der Effekt einstellen, dass beim Ausbleiben der Leistung ,,Unzufriedenheit" entsteht. Zusammengefasst betrachten wird die Zufriedenheit demnach als ein zeitlich kurzlebiges Konstrukt, das in seiner vollen Auspr~gung nur unmittelbar nach einem ,Moment of Truth" und nur in Abh~ngigkeit von intrapersonellen und situativen Einflussfaktoren erfassbar ist. In einem mehr oder weniger kurzen Zeitraum wird sich durch den Gegenprozess wieder ein neutrales Empfinden einstellen. Die einzelnen Zufriedenheitserlebnisse der Kunden wirken sich jedoch auf die Einstellungsbildung der Kunden zum Anbieter aus. Einstellungen werden dabei grunds~tzlich und ziemlich einheitlich als eine innere, relativ dauerhafte Bereitschaft einer Person verstanden, sich gegeni]ber einem Objekt in bestimmter Weise konsistent positiv oder negativ zu verhalten, s~ Diese

so7Vgl. f~ir die folgenden Punkte Matzler (1997), S. 105ff. so8Vgl. dazu Kapitel 3.2.1.1.2 dieser Arbeit. s09 Vgl. Rosenberg (1956) S. 277 f.; Ajzen/Fishbein (1973), S. 404; Triandis (1975), S. 2; Trommsdorff (1975), S. 8; Stroebe, 1980, S. 142.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

103

allgemeine Begriffsabgrenzung korrespondiert mit jener Einstellungsdefinition, die wir for diese Arbeit gew~hlt haben,sl~ Zufriedenheit wird in diesem Sinne also als ein der Einstellung vorgelagertes Konstrukt gesehen, welches im Moment konkreter Erfahrungen zur Geltung gelangt und nicht die Konsistenz von Einstellungen aufweist. Eine schlechte Erfahrung muss dabei nicht unbedingt eine positive Einstellung ver~ndern, kann aber durchaus zu Unzufriedenheit fiJhren. Erst schlechte Erfahrungen, die (]ber einen langeren Zeitraum gemacht werden, sich also wiederholen, fiJhren zu einer negativeren Einstellung. Dies schliel3t nicht aus, dass es beispielsweise bei einer schlechten Erfahrung von subjektiv groBer Bedeutung auch umgehend zu einer ~,nderung der Einstellung kommen kann. Einen weiteren Aspekt zeigen Ajzen und Fishbein.sl~ Sie sehen in der Einstellung eine Funktion der erwarteten Konsequenzen einer Handlung und der Valenz dieser Konsequenzen. Einstellungen dr0cken demnach eher eine Erwartungshaltung im Sinne antizipativ wahrgenommener Wahrscheinlichkeit der BediJrfnisbefriedigung aus. Somit deckt sich die Einstellung mit der SolI-Komponente der Zufriedenheit. Zufriedenheitsurteile zeigen dabei an, in welchem Ausmal3 Erwartungen auch wirklich erf(Jllt wurden. Einstellungen dr0cken somit die Erwartungen des Kunden im Hinblick auf eine Gesch~ftsbeziehung aus. Diese AusfiJhrungen sind aber mit dem bisher beschriebenen Zusammenhang zwischen Einstellung und Kundenzufriedenheit v611ig kompatibel. Howard und Sheth5~2 beschreiben die Beziehung zwischen Einstellungen und Zufriedenheit anhand einer Gleichung, die ebenfalls die zeitliche Verlagerung der Wirkungen ber0cksichtigt: Et+2 = f(Zt+l- Et)+Et

Wobei: = Einstellung vor dem Kauf Et = Zufriedenheit direkt nach dem Kauf Zt+ 1 = Ver~nderte Einstellung nach dem Kauf Et+2 Diese Sichtweise st0tzt die Vermutung, dass konkrete Erfahrungen zun~chst zu Zufriedenheit f~Jhren und erst diese die Einstellung ver~ndert. Die Differenz (Zt+~ - Et) stellt somit einen Vergleich der Einstellung vor dem Kauf und erfahrener

51oVgl. Kapitel 3.2.1.1.4. 51~Vgl. Ajzen/Fishbein (1973), S. 407. 5~2Vgl. Howard/Sheth (1969), S. 147.ff.

104

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

Zufriedenheit dar, der wiederum die Einstellung verandert, s13 Auch bei dieser Betrachtungsweise ist die Zufriedenheit ein temporares, dem zeitlich wesentlich stabileren Einstellungskonstrukt vorgelagertes Phanomen, das auf die SolI-Komponente der Zufriedenheit einwirkt. Mit einer Vielzahl von ,Moments of Truths" mit kurzfristigen Zufriedenheits- oder Unzufriedenheitserlebnissen wird die Einstellung zu einem Produkt oder einer Dienstleistung und letztendlich zum gesamten Unternehmen gebildet. Beide Konstrukte - Zufriedenheit und Einstellung - haben hinsichtlich ihrer Verwendung Vor- und Nachteile. M. E. ist die Zufriedenheit im Hinblick auf Geschaftsbeziehungen zwar ein auBerst wichtiges Konstrukt, jedoch aufgrund der erwahnten Dynamik kann es nicht in das zu entwickelnde stabile Kausalmodell eingebaut werden. Aus diesem Grund wird nur das stabilere und nachgelagerte Einstellungskonstrukt ber0cksichtigt. AIs spontanes Feed-Back-Konzept erscheint aber eine Messung der Kundenzufriedenheit durchaus seine Eignung zu haben,s14 Insofern k0nnte Zufriedenheit unter Umstanden als Fr0herkennungsindikator for einen unmittelbar bevorstehenden Kundenverlust dienen. Werden erst die Einstellungsanderungen festgestellt, kann es oftmals schon zu spat sein. Ein Vorteil des Einstellungskonzepts liegt darin, dass Einstellungen bei allen potentiellen Kaufern und Kunden erhoben werden k0nnen, Zufriedenheit dagegen nur bei oder nach konkreter Transaktion. Auch sind Einstellungen verschiedener Personen im Hinblick auf ein Objekt vergleichbar, da keine weiteren Voraussetzungen zur Erhebung des Konstrukts gegeben sein m0ssen. Bei Zufriedenheit sind solche Vergleiche nur sinnvoll, wenn entsprechende Transaktionen zu annahernd gleichen Zeitpunkten vorliegen, s~s Konklusion fiir das Kausalmodell" Im zu entwickelnden Kausalmodell der Kundenbindung wird die Kundenzufriedenheit nicht ber0cksichtigt. Anstatt diesem eher kurzlebigen Phanomen wird auf die zeitlich stabilere und nachgelagerte Einstellung zur0ckgegriffen.

s13Vgl. ebenda. s14Vgl. auch Czepiel/Rosenberg (1977), S. 99. sis Vgl. Kaas/Runow (1987), S. 85 f.

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

105

3 . 3 . 3 Das K a u s a l m o d e l l d e r K u n d e n b i n d u n g Aufgrund der soeben dargelegten Ausf~ihrungen verbleiben mit der Einstellung, der subjektiven Norm, dem wahrgenommenen alternativen Vergleichsniveauund den direkt wahrgenommenen Wechselkosten noch vier Determinanten, die im Kausalmodell der Kundenbindung ber~cksichtigt werden m0ssen. Das Involvement der Konsumenten, welches wir ~ber die beiden Dimensionen ,,Enduring-,, und ,,Situational-Involvement"abbilden,516 wirkt- so unsere aus der Theorie abgeleitete Annahme 517 - moderierend auf die Wirkungsbeziehungen zwischen Einstellung und Kundenbindung und ist nicht modellimmanent. Folgende Tabelle zeigt die identifizierten Determinanten mit den jeweiligen theoretischen Ans~tzen im Uberblick. Weiters ist in dieser Tabelle sichtbar, aufgrund welcher theoretischen Basis Kundenzufriedenheit, Vertrauen und Loyalit~tnicht im abschliel3enden Kausalmodell ber0cksichtigt werden.

Determinanten der Kundenbindung

m

Eo

Theoretische

= o

j

Ans~tze

=

== = |.

Transaktionskostentheorie

C)konomische

=

E

..

--

X 9,

*

||

|

Erkliirungsansiitze Theorie von H i r s c h m a n

X

:,

Theorie der kognitiven D i s s o n a n z Verhaltenswissenschaftliche Erkliirungsansiitze

Attributionstheorie ,, Prospect-Theorie 7

Elaboration-Likelihood-Model Weitere verhaltenswissenschaftliche Erkliirungsansiitze

i

x

Opponent-Process-Theorie

X --

ZusammenfOhrung der Erkenntnisse AI: Ausschluss

dieser Deteminante. Vgl. Kapitel 3.3.1.

A2: A u s s c h l u s s

dieser Deteminante. Vgl. Kapitel 3.3.2. und Kapitel 3.2.1.1.2

Tabelle 4: Erkl~rende Determinanten der Kundenbindung

5z6 Vgl.

Kapitel 3.2.1.1.5. Kapitel 3.2.3.

x

!

und Drittvariablenansiitze E-V-Hypothese

sz7 Vgl.

x

,, ~ , . _ . _ . . _ . _

X

|

X .. X

ii

X .

X

106

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~irung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

Um in Bezug auf diese identifizierten Determinanten jedoch zu abschlieSenden Aussagen gelangen zu kOnnen, sind diese Bestimmungsfaktoren in ein empirisch zu prCifendes Kausalmodell der Kundenbindung zu integrieren. Bezeglich der Struktur und der Wirkungsbeziehungen eines solchen Kausalmodells k0nnen auf Basis der zur Herleitung der Determinanten der Kundenbindung herangezogenen theoretischen Ans~tze wichtige Anhaltspunkte gewonnen werden, damit daraus letztlich ein Strukturmodell der Kundenbindung abgeleitet werden kann. Dieses Modell ist in der folgenden Abbildung 38 dargestellt. Der hypothetische moderierende Effekt ist in diesem Modell mit einem strichlierten Pfeil dargestellt. Die diesem Modell zugrunde liegenden Hypothesen (H IN H I I und HIII) werden nachfolgend formuliert und argumentiert. ~

m

m

m

m

m

m

m

m.

m

m

m

m

i,

~

I Enduring-Involvement:

H II I I Situational-Involvement: H III I

I I ~

Ii,

m

i

~.

i

.,1

i

1,,

i

i

i

i

m

t

H 12(§ ) Y21

/

~[ Einstellung "~ 112

H I1(§ ) /

~2

l

KundenBindung

H 14(-) Vergle

I I H II (+) bzw. H III (§

Y12

H 15(§) Y13

Abbildung38' Strukturmodellder Kundenbindung

H I1: Je positiver die Einstellung gegen[iber dem bestehenden Lieferanten ist, desto h6her wird die Kundenbindung gegen[iber dem bestehenden Lieferanten sein. H I2: Je positiver die subjektive Norm wahrgenommen wird, desto besser wird die Einstellung gegenOber dem bestehenden Lieferanten sein. Diese Hypothesen beziehen sich auf die in Kapitel 3.2.1.1.4 und 3.2.2 diskutierte

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erklarung von Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

107

grunds~tzlichen Haltung einer Person, sich gegeni~ber einem Einstellungsobjekt seiner Einstellung entsprechend zu verhalten und dass diese Einstellung mit der Einstellung von relevanten Bezugspersonen abgeglichen wird. Da diese Ans~tze keine Erkl~rung liefern, warum ein Kunde seinen bestehenden Anbieter auch dann nicht wechselt, wenn er gegenQber diesem schlecht eingestellt ist, ergeben sich noch folgende drei Hypothesen:

tt I3: Je besser ein alternatives Vergleichsniveau vom Kunden wahrgenommen wird, desto schlechter wird die Einstellung gegenEiber dem bestehenden Lieferanten sein. H I4: Je besser ein alternatives Vergleichsniveau vom Kunden wahrgenommen wird, desto geringer wird die Kundenbindung gegenLiber dem bestehenden Lieferanten sein. H I5: Je h6her die wahrgenommenen direkten Wechselkosten sind, desto h6her wird die Kundenbindung gegen[iber dem bestehenden Lieferanten sein. Die Hypothesen H I3 und H/4 gehen auf die in Kapitel 3.1.1.2 und Kapitel 3.1.2.1 gef0hrte Diskussion zur0ck. Nimmt eine Person eine potentielle Alternative als besonders attraktiv und vorteilhaft wahr, so 16st diese Wahrnehmung bei dieser Person vorerst Dissonanz aus, weil diese Vorteile nicht genQtzt werden. Die Person wird darum leichter geneigt sein, seine Verhaltensintention so auszurichten, dass sie zu diesem attraktiven Anbieter wechselt (H/4). Ruft man sich nunmehr Kapitel 3.2.1.1.4 und die an dieser Stelle postulierten Ausf~ihrungen zur Konsistenz von Denken, FQhlen und Handeln ins Ged~chtnis, so wird aber auch ersichtlich, dass neben der gesteigerten Wechselintention, es auch gleichzeitig zu einer Verschlechterung der Einstellung zum bestehenden Anbieter kommen wird (H/3). Die Hypothese H/5 bezieht sich auf die in Kapitel 3.1.1.1 und 3.1.1.2 gefQhrte Diskussion zum Thema der Wechselkosten. Es ist aber auch alleine schon aus sachlogischen Uberlegungen leicht nachvollziehbar, dass hohe monet~re Wechselkosten eine Kundenbindung in Form von Gebundenheit hervorrufen werden. 518 In Zuge der gefQhrten Diskussion zum Elaboration-Likelihood-Model 519 wurde deutlich, dass eine Einstellung, die Ober dem zentralen Weg der Informationsverarbeitung gebildet wird, ~nderungsresistent ist und eine gute Prognosekraft aufweist. Im Gegensatz dazu ist eine Qber den peripheren Weg gebildete

s~8Vgl. dazu auch die AusfCihrungen in Kapitel 2.2. s19Vgl. dazu Kapitel 3.2.2.

108

Entwicklung eines Kausalmodells zur Erkl~rung yon Kundenbindung im Mobilfunkmarkt

Einstellung anf~lliger for Veranderungen und sie hat eine geringere Prognosekraft for das zukOnftige Verhalten einer Person. Welcher Weg der Informationsverarbeitung eingeschlagen wird, hangt u. a. vom Involvement der Person ab. Somit ist ein moderierender Effekt des Involvements auf die Prognosekraft der Einstellung ableitbar. Vor diesem Hintergrund formulieren wir folgende Hypothesen:s2~ tt I I :

Je h~her das Enduring-Involvement ausgepragt /st, desto starker wird die Einstellung die Kundenbindung positiv beeintTussen.

tt I I I :

Je h6her das Situational-Involvement ausgepra'gt ist, desto starker wird die Einstellung die Kundenbindung positiv beeint7ussen.

Dieses Kausalmodell der Kundenbindung soil jetzt unter Heranziehen des LISRELAnsatzes evaluiert werden.

52o Wir betrachten die Dimensionen (Enduring- und Situational-Involvement) des Involvements separat und formulieren aus diesem Grund jeweils eigene Hypothesen.

109

4 Empirische Befunde 4.1 Wissenschaftstheoretische Einordnung der Untersuchung Im Rahmen dieser Dissertation wird ein theoretisch fundiertes Hypothesensystem aufgestellt, das im Anschluss durch stichprobenartig erhobene Daten (Empirie) best~tigt werden soil. Es stellt sich hierbei die Frage, inwieweit dieses Stichprobenergebnis dazu herangezogen werden kann, 0ber die Richtigkeit der aus der Theorie abgeleiteten Hypothesen Aussagen treffen zu k6nnen. Betrachtet man diese Problematik genauer, so wird man automatisch mit der Induktionsproblematik der Wissenschaftstheorie konfrontiert. Unter Induktion versteht man das SchlieSen vom Besonderen, Einzelnen auf das Allgemeine, also auch das SchlieSen von einer Stichprobe auf eine Population. s21 Aus wissenschaftstheoretischer Sicht sind empirische Beobachtungen prinzipiell nicht geeignet, allgemeine Aussagen endg01tig zu best~tigen (= Verifikation). $22 Poppers23 steht hierbei for einen radikalen Deduktivismus, d.h. die alleinige Akzeptanz der streng Iogischen Deduktion und somit for eine strikte Ablehnung jeder Form der Induktion. Er beruft sich hierbei auf Hume, einen Vertreter des klassischen Empirismus des 18. Jahrhunderts, s24 der die prinzipielle Unm6glichkeit, auf empirisch-induktivem Weg zu gesicherten Aussagen zu gelangen, bereits erkannt hatte. Meyer spricht in diesem Zusammenhang vom Induktion- oder Humeschen Problem. s2s An die Stelle der Verifikation tritt im kritischen Rationalismus das Falsifikationsprinzip. Empirische 0berpr0fungen von Theorien k6nnen nicht zu deren Best~tigung, sondern allenfalls zu ihrer Widerlegung (= Falsifikation) f0hren, s26 Popper fordert weiters, dass wissenschaftliche Aussagen so formuliert sein m0ssen, dass diese falsifizierbar sind, d. h. an der Realit~t scheitern k6nnen, s27 Eine entscheidende Voraussetzung for die Falsifikation von Aussagen ist dabei die richtige Erfassung bzw. Messung der empirischen Wirklichkeit.

s21 Vgl. Gadenne (1976), S. 27; Im Gegensatz zur Induktion steht die Deduktion: Hierbei versteht man die Ableitung von Erkenntnissen aus dem Allgemeinen. Es darf dabei nichts hinzugef~igt werden, was nicht schon im Allgemeinen enthalten ist. Vgl. hierzu: www.fb12.uni-dortmund.de/wtheorie/jepeg/glossar.htm. s22Vgl. Kornmeier/M~ller (2001), S. 635. s23Vgl. Popper (1979), S. 15. s24Vgl. Brown (1977), S. 15. 525Vgl. Meyer (1979). s26Vgl. Homburg (1998), S. 60. 527Vgl. Kronmeier/M~ller (2001), S. 635.

110

Empirische Befunde

Best~tigt sich eine aus vorhandenen oder spekulativ gewonnenen Theorien abgeleitete Hypothese, wenn man diese empirisch pr0ft, wird der Geltungsbereich der Hypothese bzw. der entsprechenden Theorie gr6Ber, scheitert sie, wird er kleiner. Man kann jedoch nie ausschlieBen, dass selbst mehrfach bew~hrte Theorien irgendwann falsifiziert werden. Orientiert man sich jedoch aus wissenschaftstheoretischer Sicht an den Prinzipien des wissenschaftlichen Realismuss28 (der mittlerweile eine wesentliche Bedeutung erlangt hat), so erkennt man, dass induktive Schl0sse durchaus akzeptiert werden, s29 Die positive Best~tigung einer Hypothese bei Konfrontation mit der empirischen Wirklichkeit wird als ,schrittweise zunehmende Best~tigung" gesehen. Man unterstellt hierbei nicht, dass man zu sicherem Wissen gelangen kann, sondern, dass man in einem kumulativen Prozess der Wahrheit n~her kommt, s30 Zusammenfassend m6chte ich die wissenschaftstheoretische Orientierung der Dissertation folgendermaBen beschreiben und schlieBe mich mit diesem Standpunkt der Sichtweise von Homburg und der dort zitierten Literatur an: s31 - Aufgrund der theoretischen Durchdringung des Forschungsthemas wird vorwiegend auf die Deduktion gebaut. -Alle im Zusammenhang mit Kundenbindung aufgeworfenen Fragestellungen sollen empirisch untersucht werden. -Die Grundgesamtheit der Untersuchung entspricht den Kunden der f0nf gr6Bten Mobilfunkanbieter in Osterreich. -

-

Es werden qualitative und quantitative Methoden angewandt. Die qualitative Untersuchung (Leitfaden-Interviews mit Experten und Kunden) dient dabei dazu, ein grundlegendes Verst~ndnis des Untersuchungsobjektes zu erhalten und gleichzeitig die Grundlagen for die Fragebogengestaltung des quantitativen Teils zu liefern. Bei der Kausalanalyse werden die derzeit leistungsf~higsten Methoden zur Reliabilit~ts- und Validit~tsbeurteilung angewendet.

s28 Es ist for diese Arbeit nicht zielf0hrend, an dieser Stelle eine vollst~ndige Ubersicht 0ber das Wissenschaftsverst~ndnis zu geben. Hierzu sei auf eine vertiefende Literatur verwiesen. FOr eine Einf0hrung z. B. Schanz (1988) oder Hunt (1991). s29Vgl. Homburg (1998), S. 63 und die dort zitierte Literatur. s30Vgl. ebenda, S. 64. s31Vgl. ebenda, S. 65.

Empirische Befunde

111

4.2 Methodische Grundlagen 4,2,1 Der Kausalit~tsbegriff Die vorliegende Arbeit hat eine gewisse N~he zum Verst~ndnis einer entscheidungsorientierten Betriebswirtschaftslehre, bei der die Aufgabenstellung wissenschaftlicher Forschung, reale Ph~nomene zu verstehen und vorhersagen zu kSnnen, durch die Integration von Nachbarwissenschaften erm6glicht werden soil. s32 Mit diesem Verst~ndnis ist im Rahmen einer deduktiv-nomologischen Ableitung s33 ein Kausalmodell der Kundenbindung entwickelt worden. Es ist hier zwar nicht sinnvoll, eine genauere Analyse des Kausalit~tsbegriffs vorzunehmen, s34 jedoch soil zumindest der Grundgedanken der Kausalit~t erl~utert werden. Dieser besteht darin, dass, wenn immer ein Ereignis X eingetreten ist, das Eintreten eines anderen Ereignisses Y erwartet wird. s3s Das Auftreten von X impliziert also das Auftreten von Y, das Auftreten von Y impliziert jedoch nicht das Auftreten von X. X

,- Y "~

Y "'~'"X Es muss also X vor u stattfinden. Dies besagt aber nicht; dass u nur yon X verursacht werden kann. Es kann auch yon einem anderen Ereignis als X ausgelGst werden (z. B. yon Z). Z

v Y i~

Man spricht bei diesem Kausalit~tsbegriff auch davon, dass X oder Z eine hinreichende Bedingung for Y darstellen, s36 AIs Vertreter dieser Auffassung der Kausalit~t w~ren beispielsweise Bochenski s37 und Heises38 zu nennen, s39 Bei der Problemstellung dieser Arbeit ist dieses Kausalit~tsverst~ndnis sinnvoll, da

s32Vgl. hierzu die AusfiJhrungen von Heinen (1978), S. 219ff. s33Vgl. beispielsweise Lechner et al. (1997), S. 46. s34Siehe hierzu bspw. Bunge (1959), Heyde (1957), Schulz (1970), Stegm011er (1983). s3s Vgl. Hodapp (1984), S. 11. s36Vgl. Hodapp (1984), S. 11f. s37Vgl. Bochenski (1965). s38Vgl. Heise (1975). s39 Eine restriktivere Auffassung vertritt beispielsweise Bunge (1959), der das Prinzip der multiplen Verursachung aus seiner Kausalit~tsbetrachtung ausschlieBt und nur eine notwendige und hinreichende Bedingung als Grundelement einer Kausalbeziehung betrachtet. Vgl. hierzu auch Hodapp (1984), S. 11ff.

112

Empirische Befunde

es auf die Frage abzielt, warum sich etwas in einer bestimmten Art und Weise verh~lt (hier, dass Kunden den Anbieter wechseln oder eben nicht wechseln).

4.2.2

GUtekriterien

Es geht hierbei um die prinzipielle Frage, welche Eigenschaften eine Untersuchung bzw. eine Messung haben soil, damit eine getroffene Annahme, zu deren PrOfung jene entworfen worden ist, auf eine zuverl~ssige und eindeutige Weise (~berpr0ft wird. Fehlurteile sollten dabei m6glichst ausgeschlossen werden, s4~ Nach weit verbreiteter Auffassung gibt es hierf(~r folgende drei GBtekriterien: s41 -

-

Validit~t Reliabilit~t Objektivitat

Weitgehende Einigkeit herrscht dar0ber, dass, wenn diese GBtekriterien nicht hinreichend erfBllt werden, eine Untersuchung nicht das erfasst, was erfasst werden soil und dass dieses Problem bei physikalischen Gr6Ben (L~nge, Gewicht,...) wesentlich einfacher zu 16sen ist als bei psychologischen oder marketingrelevanten Konstrukten. s42 Weiters ist unbestritten, dass jede Messung immer ein gewisses MaB an Ungenauigkeiten beinhaltet. Aufgrund von unterschiedlichen Faktoren, die mehr oder weniger stabil, situationsbezogen und variierend sein k6nnen, kann es unter Umst~nden gravierende Abweichungen der Messung vonder Wirklichkeit geben. Die Tatsache f(~hrt zur Entwicklung der klassischen Messfehlertheorie s43 mit X=W+F X W F Fs Fz

......... ......... ......... ........ ........

undF=Fs+Fz

gemessener Wert wahrer Weft Messfehler systematischer Fehler Zufallsfehler

Es geht im Wesentlichen darum, ein Messmodell so zu gestalten, dass es den wahren Wert m6glichst exakt misst und so der Messfehler mSglichst klein ge-

54oVgl. Gadenne (1984), S. 132. s4i Vgl. z. B. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 86., oder Nieschlag/Dichtl/H6rschgen (1994), S. 721. 542Vgl. bspw. Neibecker (2001), S. 1717. s43Vgl. Neibecker (2001), S. 1487; Werani (1998), S. 84 und Churchill ((1979), S. 65.

Empirische Befunde

113

halten wird. Zur dieser Beurteilung werden allgemein folgende Kriterien herangezogen, die in den folgenden AusfCihrungen behandelt werden: s44 9 Validit~t: Fs soll m0glichst klein sein. 9 Reliabilit~t: Fz soll m0glichst klein sein. 9 Objektivit~t: Wird meist nicht quantitativ LiberprCifts4s.

4.2.2.1. Validitlit Die Validit~t oder GCiltigkeit eines Testverfahrens gilt als gegeben, wenn der gewi~nschte Sachverhalt auch tats~chlich gemessen worden ist. Hierbei ist die schwierige Frage zu kl~ren, ob der Untersuchungsplan auch wirklich die charakteristischen Eigenschaften der Zielgr0Be erfasst. Kurz: Es soll das gemessen werden, was wirklich gemessen werden soll. s46 In der Literatur findet man folgende unterschiedliche Validit~tsbegriffe. s47

4.2.2.1.1

Interne Validitiit

Die interne Validit~t beschreibt den Grad der eindeutigen Interpretierbarkeit. Sie steigt, wenn die ~uBeren St6reinflLisse reduziert werden. Dieser Umstand ist bei Laborexperimenten meist leichter erreichbar, s48 Interne Validit~t wird also erzielt, wenn durch die Erhebungssituation und durch den Untersuchungsplan alle unerwOnschten St6reinflCisse ausgeschaltet werden k0nnen und somit die Ver~nderung der abh~ngigen Variablen einzig und alleine auf den Einfluss der unabh~ngigen Variablen zuriJckgefCihrt werden kann. s49 Zum besseren Verst~ndnis sei folgendes Beispiel angefCihrt: Es gilt die Hypothese: .Auf das Ereignis A folgt stets das Ereignis B." Die experimentelle PrCifung dieser Hypothese wCirde so vor sich gehen: In einer streng kontrollierten Situation wird A realisiert und beobachtet, ob B eintritt oder nicht. Die Realisierung von A wird als .Manipulation der unabh~ngigen Variablen (UV)" und das Eintreten von B als ,Variation der abh~ngigen Variablen (AV)" bezeichnet, ss~

544Vgl. Homburg/Krohmer (2003), S. 223f. und Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 84f. s4s Vgl. Werani (1998), S. 89. s4o Vgl. Bagozzi (1994a), S. 18. s47 FCir einen Uberblick vgl. Hildebrandt (1998), S. 85ff. oder Gadenne (1976), S. 11ff. s48 Vgl. BerekovenlEckert/Ellenrieder (1993), S. 86. s49 Vgl. ebenda und Neibecker (2001), S. 1718. sso Vgl. Gadenne (1976), S. 11.

114

Empirische Befunde

Die interne Validit~t besch~ftigt sich mit der Frage, ob B durch A und nicht durch andere Ereignisse - so genannte St6rfaktoren - bewirkt worden ist. Die interne Validit~t h~ngt dabei davon ab, ob es gelingt, diese StOrfaktoren in einer Untersuchung zu kontrollieren. S~mtliche St6rfaktoren kOnnen aber nur in einer k0nstlichen Situation ausreichend kontrolliert werden, ssl Diese k0nstliche Situation ist jedoch bei psychologischen und marketingrelevanten Faktoren oft problematisch und man ist der Auffassung, dass diese Ergebnisse meist nicht auf eine nat0rliche Situation 0bertragen werden k6nnen und somit nur eine geringe praktische Relevanz haben. 552 Im Einzelnen werden folgende Begriffe der internen Validit~t unterschieden: 553

4.2.2.1.1.1 Inhaltsvalidit~t Die Inhaltsvalidit~t ss4 pr0ft die inhaltlich semantische 0bereinstimmung zwischen dem vorliegenden Messinstrument und dem Konstrukt auf Plausibilit~t, Vollst~ndigkeit, Angemessenheit und Relevanz.sss Der Untersuchungsaufbau soil so beschaffen sein, dass das interessierende Merkmal durch die Auswahl der Messitems abgedeckt wird. ss6 Dabei ist die Inhaltsvalidit~t entweder offensichtlich (Augenschein- oder Facevalidit~t) oder sie wird dutch Experten als valide beurteilt (Expertenvaliditat). s57

4.2.2.1.1.2 Kriteriumsvalidit~it Um die Kriteriumsvaliditat einschatzen zu k0nnen, werden die Werte, die Personen mit einer Untersuchung bzw. mit einem Test erreicht haben, mit den Resultaten eines anderen, jedoch theoretisch abh~ngigen Kriteriums, verglichen. Bei hoher Kriteriumsvalidit~t korrelieren beide Werte sehr stark. 558 Im Prinzip werden hierbei noch zwei Arten von kriterienbezogener Validit~t unterschieden: die Prognose- und Konkurrenzvalidit~t. Wenn beispielsweise eine Rechenaufgabe gestellt wird, so kann die Schulnote in Mathematik als ein geeignetes Validit~tskriterium betrachtet werden. Stimmen die Testergebnisse

ssl Vgl. ebenda, S. 23. ss2 Vgl. ebenda. ss3 Vgl. for einen 0berblick z. B. Hildebrandt (1984), S. 42. ss4 Vgl. hierzu Zimbardo/Gerrig (2003); S. 561 und Hildebrand (1998), S. 89. sss Vgl. Neibecker (2001), S. 1717. ss6 Vgl. ebenda. ss7 Vgl. Hildebrand (1998), S. 89. ssBVgl. Zimbardo/Gerrig (2003); S. 561.

Empirische Befunde

115

mit der derzeitigen Schulnote ~berein, so hat der Test eine hohe Konkurrenzvalidit~t. Korrelieren die Testergebnisse mit den spateren Schulnoten, so verf0gt der Test ~ber Prognosevalidit~t.ss9

4.2.2.1.1.3 Konstruktvalidit~it Die Konstruktvalidierung stellt die umfassendste Verkn~pfung zwischen der Messebene und der theoretischen Ebene dar.s6~Peters61definiert die Konstruktvalidit~t als AusmaS, in dem eine Messung, Gr66e und Richtung einer Auswahl der Eigenschaften eines Konstruktes abbildet und als Grad, von dem diese Messung nicht durch die f~lschliche Messung der Merkmale anderer Konstrukte und das Vorhandensein systematischer Fehler Oberlagert wird. Der Nachweis erfordert somit die 0berprOfung der Konvergenz (= Konvergenzvalidit~t) von Messungen des gleichen Konstruktes und der Diskriminierungsf~higkeit der Messmodelle (= Diskriminanzvaliditat).s62 FQr die Feldarbeit wird f~r den Nachweis der Konstruktvaliditat die nomologische Validit~ts63 erbracht. Die Basis dafOr ist, dass die Untersuchung theoretisch abgeleitet worden ist und vorab Hypothesen bez~glich der Wirkungszusammenh~nge formuliert worden sind. Die nomologische Validit~t ist der Grad der Best~tigung einer Prognose innerhalb eines Systems von theoriegestOtzten Hypothesen.s64 Die statistische Auswertung von Konstruktvalidit~t wird h~ufig mit Hilfe der konfirmatorischen Faktorenanalyses6s vorgenommen. Liefern hierbei der statistische Test positive Ergebnisse, so kann Konstruktvalidit~t angenommen werden,s66

4.2.2.1.2

Externe Validit~t

Die exLerne Validit~t bezieht sich auf die Generalisierbarkeit der Ergebnisse auf die zugrunde liegende Gesamtheit. Im Vordergrund steht dabei besonders die ,Reprasentanz sowohl der Untersuchungssituation als auch der in die TestmaSnahmen einbezogenen Probanden".567 Es geht im Wesentlichen darum, wie

ss9 Vgl. ebenda. s6o Vgl. Neibecker (2001), S. 1717. 561Vgl. Peter (1981), S. 134. 562Vgl. Hildebrand (1998), S. 91. s63 Vgl. Neibecker (2001), S. 1718. 564Vgl. Hildebrand (1998), S. 94. s6s Zur Faktorenanalyse allgemein vgl. Backhaus et al. (2000), S. 251ff. und kurz zusammengefasst Kapitel 4.2.4.1. 566Vgl. Schnell/Hill/Esser (1992), S. 171. 567Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 87.

116

Empirische Befunde

repr~sentativ die untersuchte Stichprobe for die Population ist, auf die generalisiert werden soil, also unter welchen Bedingungen man die Ergebnisse einer Untersuchung von einer Stichprobe auf die entsprechende Population verallgemeinern kann. Um representative Stichproben zu erhalten, muss eine Stichprobe mittels Zufallsauswahl aus der 6kologischen Umgebung (beinhaltet eine Menge von undefinierten Variablen wie z. B. soziale und kulturelle Einfl0sse, diverse Gewohnheiten,...) der zugrunde liegenden Population gewonnen werden. 568 Hierbei wird sofort eine Problematik ersichtlich. Es besteht ein Spannungsverh~ltnis zwischen der internen und der externen Validit~t, denn bei einem Bem0hen um bestm6gliche interne Validit~t (= Kontrolle s~mtlicher St6reinfl0sse) entsteht meist eine realit~tsfremde und k0nstliche Atmosphere, die wiederum nur eine geringe externe Validit~t aufweist, s69

4.2.2.2.

Reliabilit~it

Hierbei ist die formale Genauigkeit der Untersuchung angesprochen, also ,der Grad der Genauigkeit, mit dem ein bestimmtes Merkmal gemessen wird". $7~ Reliabilit~t beschreibt das Ausma6, in welchem ein Experiment, ein Test oder ein anderes Messverfahren gleiche Resultate bei wiederholten Versuchen konsistent liefert. 571 Eine ideal reliable Untersuchung liefert also zu unterschiedlichen Zeitpunkten und unterschiedlichen Umweltbedingungen immer die gleichen Ergebnisse. Mathematisch ausgedr0ckt kann for die Reliabilit~t r formuliert werden: 572

2

O"~

Hierbei steht ~t 2 for die Varianz des wahren Wertes (true score) und ~o2 for die Varianz des beobachteten Wertes (observed score). Da der wahre Wert der Varianz von Messwerten aber in der Regel nicht bekannt ist, I~sst sich die Reliabilit~t nicht exakt berechnen. Die Reliabilit~t kann somit nur gesch~tzt werden. FOr die Bestimmung der Reliabilit~t werden die Dimensionen der Stabilit~t und

s68 Vgl. Gadenne (1976), S. 17. s69 Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 87. 57oVgl. Neibecker (2001), S. 1487. s71 Vgl. Peter (1979), S. 6. 572Adams et al. (1997), S. 263 oder Neibecker (2001), S. 1487.

Empirische Befunde

117

der Konsistenz unterschieden: 573

4.2.2.2.1

Stabilitiit

Wird ein Messinstrument in unver~nderter Form denselben Auskunftspersonen unter m6glichst ~hnlichen Bedingungen ein zweites Mal vorgelegt und korrelieren die Ergebnisse beider Messvorg~nge, so gibt der daraus resultierende Index die Stabilit~t dieses Instrumentes Ober die Zeit an. s74 Mit diesem Verfahren der TestRetest-Reliabilit~t sind auch einige Probleme verbunden, die zu verzerrten Reliabilit~tseinsch~tzungen fOhren k0nnen. Beispielsweise h~ngt die ermittelte Reliabilitat vom Zeitintervall zwischen erster und zweiter Messung ab. Die zweite Messung k0nnte durch die bereits erfolgte erste Messung beeinflusst werden. Ebenso k6nnten situative ~,nderungen zwischen erster und zweiter Messung auftreten, die zu einer nicht trennbaren Vermischung von fehlerhafter Reliabilit~t und situativen Einfl~ssen f(~hren.575

4,2,2,2,2 Konsistenz Die Konsistenz eines Messinstrumentes I~sst sich zum einen anhand der Paralleltest-Reliabilit~t und zum anderen mittels interner Konsistenz-Reliabilit~t ~berpr~fen: 576 Pa allr ltee st-Reliabiht~t Hierbei werden zwei verschiedene, jedoch streng vergleichbare Erhebungsinstrumente den gleichen Versuchspersonen vorgelegt und ausgewertet. Die Ergebnisse werden im Anschluss miteinander korreliert. Hohe Korrelationen entsprechen einer hohen Paralleltest-Reliabilit~t. 577 In terne-Konsistenz-Reliabilit~t Die Interne-Konsistenz-Reliabilit~t bestimmt die Konsistenz von Resultaten zwischen Variablen innerhalb eines Tests, d. h. es wird geprOft, ob ein Mess-

instrument in sich selbst konsistent ist. Zu deren Ermittlung wird h~ufig auf die ,,Split-Half-Reliabilit~t", auf das ,Cronbachsche Alpha" und auf die ,Item-to-TotalKorrelation" zur(~ckgegriffen,s78 Da die beiden letztgenannten im folgenden Kapitel n~her behandelt werden, wird an dieser Stelle nur kurz auf die Split-Half-

573Vgl. auch Nieschlag/Dichtl/H6rschgen (1994), S. 722. 574Vgl. Werani (1998), S. 87f., und die dort zitierte Literatur. 575Vgl. Peter (1979), S. 8, und Carmines/Zeller (1979), S. 37ff. 576Vgl. ebenda. 577Vgl. Neibecker (2001), S. 1487 oder Werani (1998), S. 88. 578Vgl. ebenda.

118

Empirische Befunde

Reliabilit~t eingegangen. Split- Half -Re lia b /~'t~t

Dabei werden nach dem Zufallsprinzip alle Elemente, die zur Messung desselben Konstruktes beitragen, in zwei Sets aufgeteilt. Die jeweiligen AuswerteErgebnisse der beiden H~lften werden miteinander korreliert, s79 Die Reliabilit~t kann im Anschluss daran mit der Spearman-Brown-Formel berechnet werden. Es gilt: sS~ r. = 2 x ~

r12

1+r12

r~ ......... Split-Half-Reliabilit~t nach Spearman-Brown r12 ........ Korrelation zwischen den beiden H~lften Dieser Fall geht aus der allgemeinen Formel hervor, die einen n-Item-Test in n ~quivalente Teile zerlegt, s8:

4.2.2.3. Objektivit~it Die Objektivit~t ist eine Grundforderung an die wissenschaftliche Forschung. Der Wissenschaftsphilosoph Karl Popper hat Objektivit~t mit intersubjektiver Nachpr(~fbarkeit (Nachpr0fbarkeit durch andere Forscher) gleichgesetzt, s82 Im Grundprinzip lassen sich drei Arten von Messobjektivit~t unterscheiden: s83 1. Durchfu'hrungsobjektivit~t: Der Untersuchungsleiter sollte das Antwortverhal-

ten der Versuchsperson nicht beeinflussen. Je geringer die Beeinflussung ist, desto h6her ist die DurchfOhrungsobjektivit~t. Der Untersuchungsleiter soil keine oder nur sehr wenige Freiheitsgrade bei der Auswertung der Messergebnisse haben.

2. Auswertungsobjektivit~t:

3. Interpretationsobjektivit~t: Der Untersuchungsleiter soil keine oder nur sehr

wenige Freiheitsgrade bei der Interpretation der Messergebnisse haben. Im Wesentlichen gibt es drei M6glichkeiten, damit die Objektivit~t einer Untersuchung gesteigert werden kann: s84

579Vgl. Carmines/Zeller (1979), S. 41. s80Vgl. Neibecker (2001), S. 1488. s81Vgl. ebenda, S. 1488. s82Vgl. Popper (1973), S. 18. s83Vgl. Homburg/Krohmer (2003), S. 223f. und Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 84f. 584Vgl. Zimbardo/Gerrig (2003), S. 19.

Empirische Befunde

119

Dutch die pr~zise und eindeutige Definition der Variablen mit klaren Begriffen (= operationale Definition). Durch die Standardisierung der Erhebungsverfahren, d.h. es miJssen die Fragen immer einheitlich gestellt und die Antworten auf eine einheitliche Art aufgezeichnet werden. Durch den Einsatz vorbeugender MaSnahmen585 gegen so genannte Verfalschungen oder Verzerrungen (,biases"), wobei Zimbardo/Gerrig die Verf~lschung als ,eine Verringerung der Objektivit~t der Datenerhebung durch einen systematischen Fehler"586 definieren. Mit Hilfe eines kleinen Experiments wird dieses Problem veranschaulicht. Es soil gezeigt werden, wie leicht sich unsere Wahrnehmung verzerren I~sst. Man betrachtet die folgende Abbildung 39 und beantwortet die klassische Frage, ob das Glas in der Mitte halbvoll oder halbleer ist. Die Antwort wird davon abh~ngen, in welchem Umfeld das Glas betrachtet wird. Mit diesem einfachen Beispiel soil gezeigt werden, wie durch Erwartungen, Vorurteile und Kontexteffekte das Antwortverhalten von Untersuchungen beeinflusst werden kann.

Abbildung 39: Beobachter-Bias: Ist das Glas in der Mitte halbvoll oder halbleer? s87

Die Objektivit~t lasst sich durch Objektivitatskoeffizienten berechnen. Hierbei werden die Ergebnisse von Messvorg~ngen miteinander korreliert, die von unterschiedlichen Untersuchungsleitern durchgef~hrt werden. 588 In der Praxis erfolgt - wie bereits kurz erw~hnt - diese Berechnung jedoch praktisch nie.589

sss Beispielsweise durch die Rotation der Fragenreihenfolge. s86Vgl. ebenda, S. 20. s87 Entnommen aus Zimbardo/Gerrig (2003), S. 20. SBBVgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 85. s89Vgl. Werani (1998), S. 89.

120

Empirische Befunde

4.2.3 Reliabilit~its- und Validit~itspriifung anhand yon Kriterien der ersten und zweiten Generation In vielen sozialwissenschaftlichen Bereichen wurde zur Sicherstellung der Reliabilit~t und Validit~t von Messinstrumenten lange Zeit auf fr0he Ans~tze der Psychometrie zur0ckgegriffen. 59~ Erst mit der zunehmenden Verbreitung der Kausalanalyse bzw. der in der Kausalanalyse beinhalteten konfirmatorischen Faktorenanalyse wurde eine noch stringentere 0berpr0fung der Reliabilit~t und Validit~t von Messinstrumenten m6glich gemacht, ss~ Die auf diesen Verfahren basierenden Reliabilit~ts- und Validit~tskriterien werden wir in Anlehnung an Homburg s92 als solche der zweiten Generation bezeichnen, w~hrend jene Kriterien, die auf die Psychometrie zur0ckgehen, Kriterien der ersten Generation genannt werden. Hinsichtlich der Kriterienauswahl orientieren sich sehr viele Autoren s93 an dem von Homburg und Gierings94 ver0ffentlichten Leitfaden. Rossitersgs 16ste in diesem Zusammenhang mit seinem Artikel ,The C-OAR-SE procedure for scale development in marketing" eine Diskussions% aus, die derzeit noch im Gange ist. Seine Hauptkritik bezieht sich auf die Bewertung des Messmodells mittels Faktorenanalyse und der Internen-Konsistenz-Reliabilitat (hierbei vor allem auf das Cronbachsche Alpha), da dies einerseits zu einer Erganzung mit zusatzlichen unnOtigen Messindikatoren und andererseits zur Eliminierung von konzeptuell notwendigen Indikatoren f0hrte, s97 Diese Arbeit orientiert sich dennoch weitgehend am Leitfaden von Homburg/Giering, da sich dieser trotz der Kritikpunkte weitgehend bewahrt hat und als anerkannt gilt. sgs Um den erwahnten Kritikpunkt von Rossitier Rechnung zu tragen wird bei der Bewertung und bei der Auswahl der Indikatoren besonders darauf geachtet, dass keine konzeptuell notwendigen Indikatoren eliminiert werden.

s90 Vgl. Werani (1998) und zu diesen Ans~itzen beispielsweise Cronbach (1951), Cronbach/Meehl (1955), Campell/Fiske (1959), Churchill (1979). s91Vgl. hierzu insbesondere Bagozzi/Phillips (1982) und Gerbing/Anderson (1988). 592Vgl. Homburg (1995), S. 67. s93Vgl. beispielsweise Peter (1997), Werani (1998), Walter (1998), Krafft (1999), Herrmann et al. (2000), Siems (2003), GierllGehrke (2004), Braunstein et al. (2005). s94Vgl. HomburglGiering (1996). sgsVgl. Rossiter (2002). sgoVgl. hierzu FinnlKayande (2005), Diamantopoulos (2005), Rossiter (2005). s97Vgl. Rossiter (2002), S. 306. s98Vgl. beispielsweise Korte (1995), Peter (1997). Werani (1998).

Empirische Befunde

121

4.2.3.1. Kriterien der ersten Generation Im Hinblick auf die Reliabilit~ts- und Validit~tskriterien der ersten Generation kommen folgende Ans~tze zur 0berpr~fung der Messmodelle zur Anwendung: die exploratorische Faktorenanalyse das Cronbachsche Alpha Item-to-TotaI-Korrelation

Die exploratorische Faktorenanalyse Die Zielsetzung der exploratorischen Faktorenanalyse ist die Untersuchung einer gegebenen Anzahl von Indikatoren auf die zugrunde liegenden latenten Einflussfaktoren. 599 Die exploratorische Faktorenanalyse dient also grundsatzlich der Aufdeckung hinter einzelnen Variablen stehender Strukturen, ohne dass der Untersuchung konkrete Hypothesen (Jber Faktorenanzahl und -struktur vorab zugrunde gelegt werden. 6~176 Im vorliegenden Fall soil die exploratorische Faktorenanalyse erste Anhaltspunkte for das Vorliegen von Konvergenz- und Diskriminanzvalidit~t liefern. 6~ Ein akzeptables Ma8 dafOr wird dann vorliegen, wenn Indikatoren auf einen bestimmten Faktor - also auf ein Konstrukt - ausreichend hochladen6~ und die erkl~rte Varianz des extrahierten Faktors zumindest 50% betragt. 6~ AIs ausreichend hohe Faktorladung gelten in dieser Untersuchung Werte von ___0,40. Damit ist man im Einklang mit dem Oblicherweise empfohlenen Wert. 6o4 Welters ist noch die Extraktionsmethode festzulegen. Zwei Verfahren sind hier von besonderer Bedeutung: die Hauptkomponenten- und die Hauptachsenanalyse. Die Hauptkomponentenanalyse geht davon aus, dass die Varianz einer Ausgangsvariable vollstandig durch die Extraktion der Faktoren erklart werden kann. Welters nimmt sie keine kausale Interpretation der Faktoren vor. 6~ Die Hauptachsenanalyse unterstellt, dass sich die Varianz einer Variablen immer in die Komponenten Kommunalit~t und Einzelrestvarianz aufteilt. Das Ziel der Hauptachsenanalyse ist die Erklarung der Varianzen der Variablen durch die

s99 Vgl. f~r einen 0berblick beispielsweise Backhaus et al. (2000). 60oVgl. Backhaus et al. (2000), S. 320f. 6or Vgl. Werani (1998), S. 90. 6o2Vgl. Doney/Cannon (1997), S. 43. 6o3Vgl. Homburg/Giering (1998), S.128. 6o4Vgl. Werani (1998), S. 91. 6os Vgl. Backkaus et al. (2000), S. 284f.

122

Empirische Befunde

hypothetischen Gr6Sen (Faktoren). Die Korrelationen werden hier kausal interpretiert. 6~ Dieses Prinzip basiert exakt auf dem Prinzip der unseren Uberlegungen zugrunde liegenden Messmodelle mit reflektiven Indikatoren. 6~ Fer die Bestimmung der Faktorenanzahl existieren keine eindeutigen Vorschriften. Zur Anwendung kommt hier das Kaiser-Kriterium, das besagt, dass die Zahl der zu extrahierenden Faktoren gleich der Zahl der Faktoren mit Eigenwerten gr68er als eins ist.6~ Neben der Extraktionsmethode w~re auch noch das Rotationsverfahren festzulegen. Laden n~mlich mehrere Variablen auf mehrere Faktoren gleich hoch, dann ist eine sinnvolle Faktorinterpretation meist unm6glich (siehe Abbildung 40): 6o9 Faktor 1

~' Faktor 2 w-

Abbildung 40: Unrotierte Faktorladung

Dreht man nun das Koordinatenkreuz in seinem Ursprung, so ~ndern sich die Faktorladungen der Variablenbendel und die Interpretation wird wesentlich erleichtert (siehe Abbildung 41).

6o6Vgl. ebenda S. 285f. 6o7Vgl. die Ausf(Jhrungen in Kapitel 4.3. 6o8Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 288. 6o9Vgl. ebenda, S. 292.

123

Empirische Befunde Faktor 1 (Ausgangssituation)

4

Faktor 1 (rotiert)

%%%%% ...............................................~" ! ................................................9 Faktor 2

,,s

,,"

(Ausgangssituation)

ii i

Faktor 2 (rotiert)

i Abbildung 41: Rotierte Faktorladung

Sofern angenommen werden kann, dass die Faktoren nicht miteinander korrelieren, verbleiben die Faktorachsen w~hrend der Drehung in einem rechten Winkel zueinander. Hierbei handelt es sich um eine orthogonale (rechtwinkelige) Rotation. 61~ Sind die einzelnen Faktoren jedoch zueinander korreliert, so besteht auch die M0glichkeit einer schiefwinkeligen (oliquen) Rotation. 61~ Zu der genauen rechnerischen Funktionsweise sei auf die einschl~gige Literatur verwiesen. 6~2 Wir greifen hier auf die Hauptachsenanalyse zurCick, da diese genau dem Denkansatz der Kausalanalyse entspricht. AIs Rotationsverfahren legen wir ein schiefwinkeliges Rotationsverfahren (Oblimin-Prozedur) lest, da wir nicht davon ausgehen k0nnen, dass die hinter den Indikatoren stehenden Faktoren voneinander unabh~ngig sind.613 Die einzelnen Faktorladungen sollen dabei mindestens die oben erwahnten 0,40 erreichen. Cronbachsches Alpha Cronbach's Alpha 614 entspricht der Berechnung des Durchschnittswertes aller mOglichen Split-Half-Reliabilit~ten. Mittels der Formel von Cronbach wird dieser groSe Rechenaufwand deutlich vereinfacht. Das ist sicherlich der Grund, weswegen Cronbach's Alpha der am haufigst benutzte Reliabilit~tskoeffizient ist.61s Er wird den Pr0fverfahren der ersten Generation zugerechnet 616 und ermittelt die

oio Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 293. o11Vgl. ebenda. o12Vgl. bspw. Hartung/Epelt (1999), S.505ff. oder Bortz (1999), S. 495ff. o13 Im Falle der Einzelpr0fung der Konstrukte sollte sich jedoch immer nur eindeutig ein Faktor extrahieren lassen. Erst bei der gemeinsamen PrCifung aller Indikatoren der identifizierten Konstrukte sollte sich die hypothetische Faktorstruktur abbilden.

614Vgl. Cronbach (1951). ols Vgl. Homburg/Giering (1998), s. 119 und Ivens (2001), S. 246. o16Vgl. HomburglGiering (1998), S. 119.

124

Empirische Befunde

interne Konsistenz der f(~r die Bestimmung des Konstruktes herangezogenen Indikatoren. Diese Bestimmung erfolgt anhand der Formel' N

Z a - ~ x N-1

1

i-~ cr 2

N ......... Anzahl der Indikatoren des Faktors ........ Varianz des i-ten Indikators at 2 ........ Varianz der Summe aller Indikatoren eines Faktors O'i 2

Der Koeffizient kann Werte zwischen 0 und 1 annehmen, wobei gilt, dass die Reliabilit~t umso h6her ist, je n~her der Wert bei 1 liegt. 617 Wie aus der Formel ersichtlich ist, ist dieser Wert direkt positiv von der Indikatoranzahl abh~ngig. Somit ist die Angabe eines klaren Schwellenwertes f(~r das Vorliegen einer befriedigenden Konsistenz schwierig. F(~r diese Untersuchung werden in Anlehnung an h~ufig genannten Empfehlungen standardisierte AIpha-Werte von _ 0,70 gefordert. 618 Item-to-TotaI-Reliabilit~t Die Item-to-TotaI-Reliabilit~t, die ebenfalls zu den PrLJfverfahren der ersten Generation zahlt, bezieht sich analog zum Cronbachschen Alpha auf die Indikatoren, die einen gemeinsamen Faktor erfassen bzw. ein gemeinsames Konstrukt rnessen. Dieser Wert ist definiert als die Korrelation zwischen den Werten eines Indikators raiL der Surnme der Werte aller Indikatoren, die einem Faktor zugeordnet sind, und wird auch als nicht korrigierte Item-to-TotaI-Korrelation bezeichnet. 619 Der berechnete Koeffizient, der f0r jeden Indikator berechnet wird, nirnmt Werte zwischen 0 und 1 an. Konsistenz wird haufig bei Werten > 0,50 angenommen. 62~ Man folgt hier ebenso wie Werani einem Vorschlag yon Churchill und verwendet diesen Wert zur Elimination yon Indikatoren, falls der ermittelte Cronbachsche Alpha-Wert zu gering sein sollte. 621 Folgende Tabelle stellt zusammenfassend die von uns f~r die Untersuchung verwendeten Reliabilit~ts- und Validitatskriterien der ersten Generation mit den ent-

617Vgl. Homburg/Giering (1998), S. 120; Werani (1998), S. 92 und Ivens (2001), S. 247. 618Vgl. Werani (1998), S.92 und die dort zitierte Literatur. 619Vgl. Homburg/Gering (1998), S. 120 und Werani (1998), S. 93. 62oVgl. Werani (1998), S. 93. 621Vgl. ebenda und Churchill (1979), S. 68.

Empirische Befunde

125

sprechenden Anforderungen dar:

Kriterium

Anforderung

Exploratorische Faktorenanalyse

Faktorladung > 0,40 Erklarte Varianz > 50%

Standardisiertes Cronbachsches Alpha

> 0,70

Nicht korrigierte Item-to-TotalKorrelationen

Bei zu geringem Alpha: sukzessive Elimination der Indikatoren mit den niedrigsten Korrelationen

Tabelle 5' Anforderungen an Reliabilitats- und Validit~tskriterien der ersten Generation 622

4.2.3.2. Kriterien der zweiten Generation Diese Kriterien zur Reliabilitats- und Validit~tspr0fung basieren auf der konfirmatorischen Faktorenanalyse. Der maBgebliche Unterschied zur bereits behandelten exploratorischen Faktorenanalyse ist darin zu sehen, dass diese versucht, die in einem bestimmten Datensatz zugrunde liegende Faktorenstruktur zu ermitteln, d. h. es gibt vorab keine Theorie. Beim konfirmatorischen Ansatz liegt hingegen a priori ein Modell der vermuteten Beziehungen zwischen den beobachtbaren und latenten Variablen zugrunde, welches unter Heranziehung der Interferenzstatistik 0berpr0ft wird. 623 Diese Vorab-Spezifizierung eines Messmodells ist damit verbunden, dass im Rahmen der konfirmatorischen Faktorenanalyse eine Vielzahl von Modellparametern vom Untersuchenden aufgrund substantieller theoretischer LIberlegungen bestimmt bzw. restringiert werden k6nnen. 624 Bildet eine Kovarianzmatrix der beobachteten Indikatorvariablen die Datengrundlage der konfirmatorischen Faktorenanalyse, so ist es das Ziel des Verfahrens, die unbekannten Werte der relevanten Parameter eines Messmodells so zu sch~tzen, dass diese zu einer modelltheoretischen Kovarianzmatrix fi]hren, die die empirische Kovarianzmatrix m0glichst gut approximiert. 62s Zur I]berpr0fung dieser ModelI-Gesamtanpassung werden unter Bezugnahme auf Homburg und Baumgartner folgende Globalkriterien herangezogen: 626 Likelihood-Ratio-Test (7~2-Wert) bzw. der Quotient 7~2/df

622Vgl. Werani (1998), S. 94, und Homburg (1998), S. 89. 623Vgl. Bollen (1989), S. 226ff. 624Vgl. Werani (1998), S. 94. 62sVgl. ebenda und Bollen (1989), S. 254. 626Vgl. Homburg/Baumgartner (1998), S. 343ff.

126

Empirische Befunde

Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) Goodness-of-Fit-lndex (GFI) - Adjusted Goodness-of-Fit-lndex (AGFI) Comparative Fit Index (CFI) -

-

-

Diese Globalkriterien spielen bei der Modellbeurteilung im Rahmen der Kausalanalyse eine wesentliche Rolle. Aus diesem Grund wird an dieser Stelle auf eine nahere Diskussion der angef0hrten Kriterien verzichtet, werden diese aber im Kapitel 4.2.4.6 nachholen. 627 Da jedoch selbst bei Vorliegen einer zufrieden stellenden globalen Modellanpassung an die empirischen Daten einzelne ModellTeilkomponenten unzureichend bestimmt sein kOnnen, ist es unabdingbar, diese einzelnen Teilkomponenten zu pr0fen. 628 Dies geschieht unter der Heranziehung einer Reihe von Detailkriterien, die wir bereits als Reliabilit~ts- und Validit~tskriterien der zweiten Generation bezeichnet haben. Konkret werden wir auf die folgenden Ans~tze zur0ckgreifen: In dika to rre liab ilit~ t: Mit diesem Kriterium wird die Reliabilitat auf der Ebene einzelner Indikatoren 0berpr0ft. Die Indikatorreliabilit~t gibt for jede beobachtete Variable den Varianzanteil an, der durch die dazugeh0rige latente Variable erkl~rt wird. 629 Der Wertebereich der Indikatorreliabilit~t liegt zwischen null und eins.

Der Idealfall ware der Wert eins, d. h. es existiert keine Streuung des Messfehlers. In der Praxis werden hierf0r Werte bei Stichprobengr0Ben zwischen n=100 bis n=400 von > 0,40 genannt. Konstrukt- oder Faktorreliabilit~t: Dieses Kriterium zeigt, wie gut ein Konstrukt durch alle Indikatoren gemeinsam gemessen wird. Dieser Wert wird von LISREL nicht direkt angegeben und ist daher for eine latente Variable ~ anhand der folgenden Formel aus den jeweiligen LISREL-Ergebnissen zu berechnen: 630

627Im Rahmen einer Kausalanalyse werden die latenten Variablen durch direkt beobachtbare Indikatorvariablen operationalisiert. Diese Messmodelle entsprechen exakt dem Denkansatz einer konfirmatorischen Faktorenanalyse. Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 416. 628Vgl. HomburglBaumgartner (1998), S. 343f., und Werani (1998), S. 95. 629 Die latente Variable verursacht die Varianz der einzelnen Indikatoren. Vgl. hierzu auch die Ausf0hrungen in Kapitel 4.3. 630Vgl. Werani (1998), S. 112 und die dort zitierte Literatur.

Empirische Befunde

127

/k )2 FR(~j )= /[~iJ" ~ jj "-[-s {~)ii i=l

Mit:

i=1

/t u = gesch~itzte Faktorladung von Indikator x~auf die latente Variable ~j ~jj = gesch~itzte Varianz der latenten Variable ~j |

= gesch~itzte Varianz des dem Indikator x~zugeordneten Messfehlers 6"i

Die Summation erfolgt hierbei 0ber alle k Indikatoren der jeweils betrachteten latenten Variablen. Der Wertebereich liegt wiederum zwischen null und eins, wobei auch hier der Idealwert von eins dann erreicht wird, wenn die Varianzen aller Messfehler Null betragen. Hier einen Mindestwert anzugeben ist schwierig, da dieser in Abhangigkeit vom jeweiligen Kontext gesehen werden muss. Orientiert man sich wiederum an der Forschungspraxis, so findet man Werte von > 0,60. TM

Durchschnittlich erfasste Varianz eines Konstruktes: Dieser Wert muss wiederum aus den LISREL-Ergebnissen berechnet werden. FOr eine latente Variable ~j geschieht dies nach folgender Formel: 632 k

DEV

J=

~

,,

k

~"~ ~.#jj "~162 s ~)ii i=1

i=1

Auch hier erfolgt die Summation 0ber alle k Indikatoren der latenten Variablen beim gleichen Wertebereich. AIs Grenzwert for ein Konstrukt wird h~ufig > 0,50 genannt. 633 Sowohl die Konstruktvalidit~t als auch die durchschnittlich erfasste Varianz eines

Konstruktes beurteilen die interne Konsistenz-Reliabilit~t. Zus~tzlich lassen sich beide Kriterien auch zum Nachweis der Konvergenzvalidit~t der einem Konstrukt zugeordneten Indikatoren heranziehen. 634 SigniHkanztest der Faktorladungen:

631Vgl. ebenda. 632Vgl. Fornell/Larcker (1981), S. 45f. und Homburg/Baumgartner (1998), S. 361. 633Vgl. Werani (1998), S. 112f. 634Vgl. Werani (1998), S. 113.

128

Empirische Befunde

FOr das Vorliegen von Konvergenzvalidit~t wird vorgeschlagen, dass alle Faktorladungen (Xu) der einzelnen Indikatoren signifikant von null verschieden sein sollten. 63s Zur Uberpr0fung dieses Kriteriums bedient man sich des t-Tests, der von der Nullhypothese ausgeht, dass der Parameter in der Population den Wert null hat. 636 Die Untersuchung erfolgt in der Regel auf einem Signifikanzniveau von 5%, d. h. eine Faktorladung ist signifikant von null verschieden, wenn bei einem einseitigen Test der absolute t-Wert mindestens 1,645 betr~gt. 637 X 2-Differenztest:

Um die Diskriminanzvalidit~t beurteilen zu k0nnen, wird von Anderson/Gerbing der z2-Differenztest empfohlen. ~ FOr diesen Test wird zunachst der z2-Wert des betrachteten Modells ermittelt. AnschlieBend wird die Korrelation zwischen zwei Faktoren des Modells auf eins fixiert und es erfolgt eine neue Berechung des z2_ Wertes. Der sich nunmehr ergebende Wert fallt nat0rlich grOBer aus, da die Modellanpassung durch diese Fixierung verschlechtert worden ist. Es geht nun um die Frage, ob diese Verschlechterung signifikant ist. Wenn die z2-Differenz zumindest den bei einem Freiheitsgrad ergebenden theoretischen z2-Wert von > 3,841 entspricht, so m0sste die Nullhypothese abgelehnt werden, die besagt, dass von keiner Diskriminanzvalidit~t ausgegangen werden kann.63g Fornell/Larcker-Kriterium :

Ein wesentlich strengeres Kriterium zur Beurteilung der Diskriminanzvalidit~t als der z2-Differenztest ist der von Fornell und Larcker vorgeschlagene Vergleich der durchschnittlich erfassten Varianz eines Konstruktes mit den quadrierten Korrelationen der Faktoren. 64~Fornell und Larcker sehen die Diskriminanzvalidit~t for ein Konstrukt dann als erf011t an, ,wenn die durchschnittlich erfasste Varianz eines Konstruktes gr0Ber ist als jede quadrierte Korrelation dieses Konstruktes mit einem anderen Konstrukt. "641 Im Rahmen der empirischen Untersuchung wird auf den z2-Differenztest ver-

63sVgl. ebenda. 636Vgl. Homburg (1998), S. 84. 637Vgl. Homburg/Giering (1998), S. 125. 638Vgl. Anderson/Gerbing (1993). 639Vgl. Homburg/Giering (1998), S. 126. 64oVgl. Homburg (1998), S. 85. ~1 Werani (1998), S. 115. Wir werden zur Uberpr0fung der Diskriminanzvalidit~t nur das strenge Fornell/ Larcker-Kriterium anwenden. Nur wenn dies nicht erf011t werden sollte, wird in der Folge auch der ChiQuadrat-Differenztest durchgef0hrt.

Empirische Befunde

129

zichtet. Man wendet sich hier ausschlieBlich das wesentlich strengere Fornell/Larcker-Kriterium zur 0berpr0fung der Diskriminanzvalidit~t an. Bei der Entscheidung, ob ein Messmodell abgelehnt werden muss oder nicht, kommt folgender Zugang zum Tragen: - Die Pr0fkriterien der ersten Generation m0ssen vollst~ndig eingehalten werden. - Zumindest 50% der aufgelisteten GIobalkriterien bzw. ebenfalls zumindest 50% der angef0hrten Detailkriterien (= Kriterien der zweiten Generation) m(~ssen eingehalten werden. 642

4.2.4 Die Kausalanalyse Bei vielen wissenschaftlichen und praktischen Fragestellungen geht es darum, kausale Abh~ngigkeiten zwischen den Variablen zu untersuchen. Werden hierbei mit Hilfe von empirischen Datens~tzen Kausalit~ten 0berpr0ft, so spricht man von einer so genannten ,,Kausalanalyse". Dabei ist es besonders wichtig, dass der Untersuchende vor der Anwendung eines statistischen Verfahrens theoretische LIberlegungen anstellt und so ein fundiertes Hypothesensystem ableitet. Mit der Kausalanalyse wird (Jberpr(Jft, ob dieses Hypothesensystem mit dem empirischen Datenmaterial 0bereinstimmt. 643 Eine typische sozialwissenschaftliche Theorie besteht aus mehreren Gleichungen, in denen jeweils die Abh~ngigkeit einer Variable von einer oder mehreren anderen Variablen erkl~rt wird. Wenn dabei der Anspruch erhoben wird, dass die Gleichungen nicht nur statistische Assoziationen beschreiben, sondern kausale Mechanismen, bezeichnet man das Gleichungssystem als ,,Strukturgleichungsmodell". 644 J6reskog und S6rbom formulieren den Anspruch von Strukturgleichungsmodellen wie folgt: ,,A structural equation model is used to specify the phenomenon under study in terms of putative cause-and-effect variables and their indicators. Because each equation in the model represents a causal link rather than a mere empirical association, the structural parameters do not, in general, coincide with coefficients of regressions among observed variables. Instead, the structural parameters represent relatively unmixed, invariant and autonomous features of

~2 Die konfirmatorische Faktoranalyse wird zuerst for jedes Konstrukt separat durchgef0hrt. Werden die Kriterien der ersten und zweiten Generation eingehalten, erfolgt eine gemeinsame Pr0fung aller Konstrukte, bei der wiederum diese Kriterien zur Anwendung kommen. Vgl. auch Werani (1998), S. 117 bzw. Homburg (1998), S. 85. ~3 Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 390ff. 644Vgl. ebenda.

130

Empirische Befunde

the mechanism that generates the observed variables. ''~ l:Cir die speziellen Probleme, die dabei in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften auftreten, bietet LISREL (Linear S_tructural Relationships) ~ als Forschungsmethode bzw. als Computerprogramm moderne LOsungsmOglichkeiten. Dieses Programmpaket findet im wissenschaftlichen Bereich auch die weiteste Verbreitung und gewinnt in der Marketingforschung und -praxis zunehmend an Bedeutung.647 FOr ein besseres Verst~ndnis werden hier zur Erkl~rung der Kausalanalyse in Anlehnung an Backhaus zwei kurze Beispiele anfCihren'~ Beispiel 1: Hypothese: ,,Je hOher die Herstellungskosten (HK) eines Produktes sind, desto hOher wird der Verkaufspreis (VP) sein." Grafisch kOnnte dieser Zusammenhang wie folgt dargestellt werden:

I

I

.l

-, ",

]

Mit der 0berprCifung h~tte man hier kein Problem. Beide GrO6en sind direkt messbar. Unterstellt man einen linearen Zusammenhang, so wCirde die Hypothese mathematisch VP=a+b.

HK

formuliert werden kOnnen. Im Rahmen einer empirischen Untersuchung kOnnten nun VP und HK-Werte erhoben werden, mit deren Hilfe leicht die Koeffizienten a und b berechnet kOnnen. Beispiel 2: Hypothese: .Je besser die Einstellung (E) gegenCiber einem Produkt ist, desto eher wird es das Kaufverhalten (K) des Konsumenten positiv beeinflussen." Grafisch kOnnte diese Hypothese wie folgt dargestellt werden:

(,

-"

Auch in diesem Beispiel w~re der mathematische Zusammenhang mit der Glei-

o~sJOreskog/SOrbom (1989), S. 1. o46Vgl. Homburg/Pflesser (1999), S. 635. o47Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 391f. Vgl. ebenda, S. 392.

Empirische Befunde

131

chung K=a+b.E ausdrCickbar. Beide Beispiele entsprechen grunds~tzlich einem regressionsanalytischen Denkansatz. Der Unterschied zwischen diesen beiden Beispielen liegt darin, dass die im zweiten Beispiel angefCihrten Konstrukte ,,Einstellung" und ,Kaufverhalten" nicht direkt messbar sind. Man spricht in diesem Zusammenhang von latenten Variablen oder hypothetischen Konstrukten. 649 Zur Unterscheidung haben sich hierbei folgende Darstellungskonventionen durchgesetzt: 6s~ - Direkt messbare Variablen werden als Rechtecke dargestellt und mit lateinischen Kleinbuchstaben bezeichnet. -

Latente Variablen werden hingegen mit Kreisen eingefasst und mit griechischen Buchstaben bezeichnet.

Will man nunmehr diese latenten Konstrukte messen, so steht man vor dem Problem, dass sich keine direkten Messwerte erheben lassen. Aus diesem Grund ist es notwendig, eine Operationalisierung der latenten Konstrukte vorzunehmen651, d. h. man muss geeignete (Mess-)Indikatoren suchen. Die Beziehungen zwischen latenten Variablen und den Indikatorvariablen k0nnen mit Hilfe der Faktorenanalyse bestimmt werden, w~hrend die Sch~tzung der Beziehung zwischen den einzelnen Gr013en mit Hilfe der Regressionsanalyse erfolgt. 652 Folgende Darstellung zeigt nun das Kausalmodell for das einfache Beispiel 2: /

...............................................................................................

...- . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

I

Indikator X1

I

IndikatorX2

,

....................................................

,,"

.~ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

,,

i

IndikatorY1

~

IndikatorY2

Indikator Y3

I IndikatorX3 : ..............................................................................................

~ ............................................

Messmodell I

: ...................................................

~ .......................................................................................

Strukturmodell

, ............................................................................................................................................

Abbildung 42: Vollstandiges und einfaches Kausalmodell

o4oVgl. Backhaus et al. (2000), S. 392. osoVgl. ebenda. 6si Vgl. ebenda. 6s2Vgl. ebenda S. 417.

Messmodell II

,

I

I I

132

Empirische Befunde

Auf der Basis der beispielhaften Indikatorvariablen X1, X2, X3, Y1, Y2, Y3 ist es nun mOglich, Korrelationen zwischen diesen Indikatorvariablen zu berechnen. Mit diesen Ergebnissen k0nnen im Anschluss wiederum die Parameter a und b gesch~tzt werden. Viele sozialwissenschaftliche Theorien und auch das Modell dieser Arbeit enthalten aber nicht nur eine Strukturgleichung, sondern es besteht aus mehreren Strukturgleichungen mit mehreren latenten Variablen. Da im Hinblick auf die Kausalanalyse eine ganze Reihe von Darstellungen existiert, 653 wird nachfolgend nur auf solche methodischen Aspekte eingegangen, die fCir ein grunds~tzliches Gesamtverst~ndnis notwendig erscheinen. Die folgende Abbildung stellt im Uberblick die notwendigen Schritte zur Erstellung eines LISREL-Modells dar, deren Inhalte Gegenstand der folgenden Kapitel sein werden:

9

. . . . . . . . . . .

.....

:

"

.

9

t ......... ,,

, .....

"

"

9

...

:

I

. ......................

i

I

....

~! ~ ~

~-J

..........,..~.!~:~"...~: ...................

Abbildung 43: Schritte zur Erstellung eines LISREL-ModelIs6s4

6s3Vgl. beispielsweise Long (1983), Bollen (1989), Backhaus et al. (2000), S. 391ff., Bagozzi (1994b), Bagozzi/Baumgartner (1994), Diamantopoulos (1994), Mueller (1996) und Schumacker/Lomax (1996). 6s4In Anlehnung an Werani (1998), S. 97, Diamantopoulos (1994), S. 107. und Backhaus et al. (2000), S. 427ff.

EmpirischeBefunde

133

4.2.4.1. Modellkonzeptualisierung

IErstellungsines PfaddiagrammsI

I

...........i ....J~

Modellspezifikation

J

Modellidentifikation

I

Parametersch~tzung

J

Modellbeurteilung

I

Kreuzvalidierung~

>

Modellmodifikation

Wie bereits erw~hnt ist die Kausalanalyse ein Verfahren, bei dem ein aus der Theorie abgeleitetes Modell auf seine 0bereinstimmung mit empirischen Daten 0berprCift wird. Dabei ist es unbedingt erforderlich, genaue 0berlegungen dar0ber anzustellen, welche Konstrukte in einem LISREL-Modell berikksichtigt werden und wie die Beziehungen zwischen diesen Variablen aussehen sollen. Um dabei verzerrte oder falsche Analyseergebnisse zu vermeiden, m0ssen bei der Konzeptualisierung eines LISREL-Modells Fehlspezifikationen vermieden werden. Zu einem solchen Problem kann es insbesondere dann kommen, wenn relevante Konstrukte nicht ber0cksichtigt und/oder irrelevante Konstrukte eingeschlossen bzw. relevante Variablenbeziehungen ausgelassen und/oder irrelevante Variablenbeziehungen berikksichtigt werden. 6ss Da in der Realit~t nicht davon ausgegangen werden kann, dass wirklich alle relevanten Beziehungen erfasst werden, muss eine Residual- oder Irrtumsvariable beachtet werden. Diese muss aber mit allen determinierenden Variablen unkorreliert sein. WCirde hier eine Korrelation zwischen der Residualvariable und einer determinierenden Variable auftreten, so wLirde dies bedeuten, dass im Modell mindestens eine relevante Variable fehlt und das Modell unvollst~ndig oder sogar falsch w~ire.~

6ssVgl. Bagozzi/Baumgartner(1994),S. 389f. 6soVgl. Baltes-GOtz(1994),S. 1-4.oderBackhaus(2000),S. 405ff.

134

Empirische 13efunde

4.2.4.2. Erstellung eines Pfaddiagramms I

Modellkonzeptualisierung

I

Modellspezifikation

[=

Model lidentifi kation Parametersch~itzung

....... t

Modellbeurteilung Kreuzvalidierung

....

Modellmodifikation

Das allgemeine LISREL-Modell wird durch die Formulierung von verbalen Hypothesen spezifiziert. Zus~tzlich lassen sich die theoriegeleiteten 0berlegungen auch grafisch in ein Pfaddiagramm Cibersetzen. Dieses bildet zwar kein notwendiges Element, kann aber durch seine Ubersichtlichkeit ein auSerst effizientes Hilfsmittel zur Modellerstellung sein6s7. Die folgende Abbildung 44 stellt ein einlaches, vollstandiges Pfaddiagramm dar und zeigt, dass ein vollstandiges LISRELModell immer aus folgenden ,Teilmodellen" besteht: I ) Strukturmodell Es bildet die Zusammenh~nge zwischen den latenten Konstrukten ab. Hierbei werden die kausalen Beziehungen (,Gamma" Yu, ,Beta" 13u) zwischen zwei Variablen immer durch einen geraden Pfeil (= Pfad) dargestellt. Dabei ist der Ursprung des Pfeils immer bei der verursachenden (unabhangigen oder exogenen) Variable (,KSI" ~) und der Endpunkt immer bei der abhangigen (endogenen) Variablen (,ETA" qi). Nicht kausal interpretierte Beziehungen werden immer durch gekrCimmte Doppelpfeile (Bezeichnung: ,,PHI" %) dargestellt und sind nur zwischen latenten exogenen Variablen oder zwischen den Messfehlervariablen (,DELTA" &, ,EPSILON" ~, ,,ZETA" ~) zul~ssig.658

6s7Vgl. Werani (1998), S. 98. 6s8Vgl. Backhaus (2000), S. 443.

Empirische Befunde

135

2) Messmodell Die Operationalisierung der latenten Variablen erfolgt in zwei Messmodellen: s9 Die Beziehung zwischen diesen latenten Variablen und den beobachtbaren Indikatoren werden ebenfalls wieder durch gerade Pfeile (Pfade) dargestellt. Die Parameter (,Lamda" ;%)lassen sich hierbei als Faktorladungen interpretieren, da diese die Ergebnisse einer konfirmatorischen Faktorenanalysen darstellen. Diese erlauben eine Analyse von Messfehlern der x und y-lndikatoren (ai, ~i). Es sei hier darauf hingewiesen, dass fCir jeden Indikator nur ein Fehlervektor berCicksichtigt wird und somit eine Unterscheidung zwischen systematischen und zuf~lligen Fehlerarten nicht stattfinden kann. 66~ Dies impliziert, dass eine klare Trennung zwischen Reliabilit~t (= kein Zufallsfehler) und Validit~t (= kein systematischer und kein Zufallsfehler) nicht mOglich ist.66i _i.. ...... .. ..... .. ..... ... .... .... .... ............., . ............................................................... | ................................................................. I .............................................................. 1

1

(~I

~ IndikatorXl ~i~,,....--..,~. ~~ ~ i l ~

IndikatorY1 F

",," ~exoo~Jee~eriable~ i 'Yll i /endoQ~?~t~riable~

62

~iI IndikatorX2

r "i ~ 2 1 y

63 ~ IndikatorX3 1~32~..-~ '

~~12/i

/

i ~'ex~

i "

i~X32~ ~/22 !(endog~etn?~ariable'~

64 ~ IndikatorX4 I~,,,,~L42"~""--~ i 4 2 i Messmodell der latenten exogenen Variablen

i ~

i

" ~21~1'I IndikatorY2 I"

T

i

r" ~

~2

s2

IndikatorY3 I~ ~3 i

i~'~;L42~l,,,~i" IndikatorY4 i

~i

i "

F

~

Messmodell der latenten endogenen Variablen

9 9

Strukturmodell 9:h.................................................1

: ,

Abbildung 44: Pfaddiagramm eines vollst~ndigen LISREL-ModelIs 662

6s9 Diese Messmodelle folgen dem Denkansatz der konfirmatorischen Faktorenanalyse. Die in diesem Rahmen verwendeten Reliabilit~its- und Validit~tskriterien werden als Kriterien der zweiten Generation bezeichnet. Vgl. dazu auch Kapitel 4.2.3.2. ~o Vgl. Homburg/Giering (1998), S. 121f. o51Vgl. ebenda. ~2 Entnommen aus Werani (1998), S. 99.

136

EmpirischeBefunde

4.2.4.3. Modellspezifikation

I

Modellkonzeptualisierung

I~ I"

IErstellung eines PfaddiagrammsI

Modellidentifikation

Parametersch~itzung

...........t

ModellbeurteUung

~

Kreuzvalidierung

....

Modellmodifikation

.....I

J

~

Die im Pfaddiagramm dargestellten Strukturen m0ssen nunmehr in ein lineares Gleichungssystem 0berf0hrt werden, damit die Beziehungen mathematisch gesch~tzt werden k6nnen. Die sich daraus ergebenden Gleichungssysteme werden aufgrund einer besseren LIbersichtlichkeit in Matrizenschreibweise dargestellt. 663 Diesbez0glich werden folgende Regeln eingesetzt: 664 1) FOr jede abh~ngige (x, y und q) Variable I~sst sich genau eine Gleichung formulieren. 2) Abh~ngige Variablen sind solche, auf die ein Pfeil zeigt. 3) Variablen, auf die ein Pfeil zeigt, stehen links vom Gleichheitszeichen und Variablen, von denen ein Pfeil ausgeht, stehen rechts vom Gleichheitszeichen. 4) Die Pfeile des Pfaddiagramms werden mathematisch durch Pfadkoeffizienten repr~sentiert, deren Gr66e die St~rke des jeweiligen Zusammenhangs angibt. 5) Werden abh~ngige Variablen (x, y, q) von mehreren unabh~ngigen Variablen beeinflusst, so werden die unabh~ngigen Variablen additiv verkn0pft. Weiters gilt for Matrizen-Gleichungen: 665 1) Ein vollst~ndiges LISREL-Modell besteht immer aus drei Matrizen-Gleichun-

663Uberdiesverlangtdas ProgrammpaketLISRELdie Spezifikationdes Kausalmodellsin Matrizenschreibweise. 664Entnornmenaus Backhauset al. (2000), S. 436. 665Ebenda,S. 437.

Empirische Befunde

137

gen' Zwei for die Messmodelle und eine for das Strukturmodell. 2) Die Koeffizienten zwischen je zwei Variablengruppen werden in einer Matrix zusammengefasst, wobei alle Matrizen durch griechische GroBbuchstaben entsprechend den Bezeichnungen der Koeffizienten gekennzeichnet werden. 3) Die Variablen selbst werden als Spaltenvektoren aufgefasst und zur Kennzeichnung werden die griechischen Kleinbuchstaben beibehalten. FOr das exemplarische LISREL-Modell in Abbildung 44 lassen sich folgende Gleichungen ableiten" (A) Gleichungen im Strukturmodell

(i) ql = 1312.q2 + Yll. ~i + 712. ~2 + ~i (2)

q2 =

T22. ~2 + C~2

(B) Gleichungen im Messmodell der latenten endogenen Variablen

(3)

Yl = )Lll. ql + ~1

(4)

Y2 = ;~21. ql + ~2

(5)

Y3 = ;~32. q2 + s3

(6)

Y4 = ~42. q2 + s4

(C) Gleichungen im Messmodell der latenten exogenen Variablen (7)

xl = ;~11. ~1 + 51

(8)

x2 = X2~. ~ + 52

(9)

x3 = X32. ~2 + 53

(I0) x4 = ;~42. ~2 + G4 Diese Gleichungen lassen sich mit Hilfe der angef0hrten Regeln in Matrizenschreibweise wie folgt darstellen:

I:l +I'oI "::I"I:l +I:l Y2

I~ ~

Y4

[_0

~4~

nl

~

~4

138

Empirische Befunde

xx~ =L~ ~ li " l~ x2

l~.2~ 0o

X4

Z4z_J

a2

+~ 64

Durch dieses lineare Gleichungssystem sind die Beziehungen im Pfaddiagramm eindeutig abgebildet. In einer abgek0rzten Schreibweise lassen sich diese Matrizen wie folgt darstellen:

(A) Strukturgleichungsmodell q=B.q+E.r162 (B) Messmodell der latenten endogenen Variablen y=Ay.q+~ (C) Messmodell der latenten exogenen Variablen X=Ax.r Die gesamte Spezifikation eines vollst~ndigen LISREL-ModelIs ist dann abgeschlossen, wenn insgesamt die Struktur von acht Parametermatrizen festgelegt wird. 666 Die ersten vier dieser Matrizen (B, F, Ax, Ay) wurden hier bereits dargestellt. Die verbleibenden vier stellen Varianz-Kovarianz-Matrizen dar.667 FOr eine bessere Ubersicht werden nun alle acht Matrizen kurz in folgender Tabelle zusammengefasst:

666Vgl. Werani (1998), S. 101. bzw. J6reskog/S6rbom(1995a), S. 11. 667Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 440.

EmpirischeBefunde

139

Abk.

Sprechweise

Bedeutung

LISRELNotation

Ay

LAMDA- y

ist eine (p x m)-Matrix der Regressionskoeffizienten zwischen y und q

LY

Ax

LAMDA- x

ist eine (p x n)-Matrix der Regressionskoeffizienten zwischen x und

LX

B

BETA

ist eine (m x m)-Matrix der postulierten kausalen Beziehungen zwischen den q-Variablen.

BE

F

GAMMA

ist eine (m x n)-Matrix der postulierten kausalen Beziehungen zwischen den ~ und qVariablen

GA

r

PHI

ist eine (n x n)-Matrix und enthi~It die Kovarianzen zwischen den ~-Variablen

PH

PSl

ist eine (m x m)-Matrix und enthi~It die Kovarianzen zwischen den ~-Variablen

PS

THETAEPSILON

ist eine (p x p)-Matrix und enth~lt die Kovarianzen zwischen den ~-Variablen

TE

THETA-DELTA ist eine (q x q)-Matrix und enth~lt die Kovarianzen zwischen den 6-Variablen

TD

0~ 0a

Dabei bedeuten:

p = Anzahl der y-Variablen q = Anzahl der x-Variablen m = Anzahl der q-Variablen n = Anzahl der ~-Variablen

Tabelle 6: Die gesamten acht Parametermatrizen eines vollst~ndigen LISREL-ModelIs668 Alle acht Matrizen k6nnen nun drei verschiedene Parameter enthalten, die der Forscher vorab bestimmen muss. 66s Konkret sind dies folgende Parameter:

1. Feste Parameter (#xed parameter): Dies sind Parameter, denen a priori ein bestimmter konstanter Wert zugewiesen wird. Dieser Wert muss dabei aufgrund von theoretischen Uberlegungen abgeleitet werden.

2. Restringierte Parameter (constrained parameter): Dies sind Parameter, die zwar gesch~tzt werden, deren Wert aber genau dem Wert eines oder mehrerer

anderer

Parameter

entsprechen

soil.

Diese Festlegung

muss

ebenfalls wieder theoretisch begriJndet werden.

Vgl. Backhauset al. (2000), S. 440, JOreskog/SOrbom(1995a), S. 2ft. bzw. Diamantopoulos/Siguaw(2000), s. 45. ~g Vgl. Backhauset al. (2000),S. 441f.

140

Ernpirische Befunde

3. Freie Parameter (free parameter): Dies sind die Parameter, die gesch~tzt werden sollen.

4.2.4.4. Modellidentifikation I

Modellkonzeptualisierung

~ll

I Erstellungeines PfaddiagrammsI I

Modellspezifikation

I

Parametersch~itzung ........ t

Modellbeurteilung Kreuzva,erung

....

Modellmodifikation

Im Rahmen der Sch~tzung ist die Identifikationsproblematik zu beachten. Ein Kausalmodell gilt als identifiziert, wenn die Kovarianzmatrix der Indikatoren geniJgend Informationen fer eine eindeutige Sch~tzung der Modellparameter enth~lt. 67~ Dies ist dann gegeben, wenn die Zahl der Gleichungen, welche die beobachteten Variablen mit dem Modellparameter in Beziehung setzen, gr6Ser oder gleich der Zahl der zu sch~tzenden Parameter ist. 671 Die Gleichungsanzahl (s) im LISREL-Modell ergibt sich dabei mit s = V2 (p + q). (p + q + 1) wobei:

p = Zahl der y-Indikatorvariablen q = Zahl der x-Indikatorvariablen

Bezeichnet man die Zahl der zu schatzenden Parameter mit t, so ergibt sich als Bedingung f(~r eine Modellidentifikation s>t Die Differenz s - t stellt hierbei die Zahl der Freiheitsgrade (dr) eines Gleichungs-

670Vgl. Werani (1998), S. 102. 671 Vgl. hierzu und zu den folgenden Ausf~ihrungen Backhaus et al. (2000), S . 445ff. und Werani (1998), S. 102f.

Empirische Befunde

141

systems dar. F0r die L6sbarkeit eines LISREL-Modells ist es somit unbedingt erforderlich, dass die Zahl der Freiheitsgrade gr6Ber oder zumindest gleich null ist. Im Falle von df=0 gilt zwar das Modell als identifiziert, es stehen aber in diesem Fall keine Informationen mehr zur Verf~gung, um das Modell zu testen. Man sollte aus diesem Grund 0beridentifizierte Modelle (df>0) anstreben. Eine weitere wichtige Bedingung for die Identifizierbarkeit eines Modells ist unter anderem auch noch die Invertierbarkeit der Matrizen. 672 Kann ein Modell als identifiziert angesehen werden, so ist eine eindeutige Sch~tzung der gesuchten Parameter m6glich.

4.2.4.5. Parametersch~itzung Modellkonzeptualisierung

I"

IErstellung eines PfaddiagrammsI Modellspezifikation Modellidentifikation

I

...........t

Modellbeurteilung

I

~

Kreuzvalidierung

~

....

Modellmodifikation

Mit der Sicherstellung, dass das LISREL-Modell vollst~ndig identifiziert werden kann, werden nun mit Hilfe des Programmpaktes LISREL die unbekannten Modellparameter (freie und restringierte Parameter) gesch~tzt. Hierbei sollen Werte gefunden werden, damit der Abstand zwischen der modelltheoretischen Kovarianzmatrix Z- bestehend aus den eben erw~hnten acht Parametermatrizen Ay, Ax, B, F, ~, ~t', @~, @~ - und der empirisch ermittelten Kovarianzmatrix S m6glichst gering ist.673

672 Vgl. hierzu beispielsweisePreuS/Wenisch(2001), S. 90ff. 673Vgl. hierzu und zu den folgenden AusfiJhrungen Diamantopoulos/Siguaw(2000), S. 55ff., Backhauset al. (2000), S. 447ff. und Werani (1998), S. 103f.

142

Empirische Befunde

Dies geschieht, indem man den Ausdruck (S-Y, ) minimiert. Die Distanz zwischen diesen beiden Matrizen S und Y, wird durch eine Diskrepanzfunktion F (S,Z) gemessen. Mit F wird also die Unterschiedlichkeit von zwei symmetrischen Matrizen gemessen. Solche FunkUonen lassen sich aus den g~ngigen Sch~tzprinzipien (Maximum Likelihood, Weighted Least Squares etc.) ableiten. 674 Das Softwareprogrammpaket LISREL 8 stele die folgenden sieben, auf unterschiedliche Diskrepanzfunktionen beruhenden Parametersch~tzungen zur Verf0gung, die sich vor allem hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit unter verschiedenen Stichproben- und Verteilungsbedingungen unterscheiden:675 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

Instrumental - Variables (IV) Two-Stage Least Squares (TSLS) Unweighted Least Squares (ULS) Generalized Least Squares (GLS) Maximum Likelihood (ML) Generally Weighted Least Squares (WLS) Diagonally Weighted Least Squares (DWLS)

Die Methoden (1) und (2) stellen hierbei nicht-iterative Verfahren dar, bei denen die Parameter sukzessive je Gleichung geschatzt werden. Diese Verfahren sind zwar relativ robust gegen0ber Fehlspezifikationen, jedoch k6nnen keine Teststatistiken berechnet werden. Aus diesem Grund werden sie meist nur zur Generierung von Anfangssch~tzungen for die iterativen Verfahren ULS, GLS, ML, WLS, DWLS verwendet. Bei diesen Verfahren werden alle Informationen simultan aus der empirischen Kovarianzmatrix zur Parametersch~tzung verwendet. Alle diese f0nf Schatzverfahren k6nnen grundsatzlich zu den Verfahren der Kleinst-Quadrate-Sch~tzungen gerechnet werden, denn sie versuchen immer, die Differenz zwischen den empirischen und den modelltheoretischen VarianzKovarianz-Matrizen (bzw. Korrelationsmatrizen) zu minimieren. In der Praxis wird die ML-Methode am h~ufigsten zur Parametersch~tzung in

LISREL-Modellen eingesetzt. Im Falle von multivariat-normalverteilten Daten und gen0gend groSen Stichproben676 f0hrt diese Methode zu den zuverl~ssigsten Schatzern,677

674Vgl. Homburg/Baumgartner (1998), S. 350 und for einen 0berblick zu den unterschiedlichen Schatzprinzipien Homburg (1989), S. 167ff. 675Vgl. ]0reskog/S0rbom (1995a) S. 17ff., Backhaus et al. (2000), S. 449ff. und Werani (1998), S. 103f. 676 Boomsma empfiehlt eine Stichprobengr6Be, die nicht unter 200 liegen sollte, wenn das Risiko falscher Schlussfolgerungen m6glichst gering gehalten werden soil. Vgl. Boomsma (1983), S. 171ff. 677Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 493.

Empirische Befunde

143

Weichen die Daten wesentlich vonder Normalverteilung ab, dann weicht die Verteilung der Teststatistik F in einer nicht zu vernachl~ssigenden Weise ab und dies kann dazu fi]hren, dass korrekte Modelle h~ufiger (schmalgipfelige Verteilung) oder weniger h~ufig als erwartet (breitgipfelige Verteilung) verworfen werden.678 Bis zu einem gewissen Grad kann man hierbei gewisse Korrekturen vornehmen. 67s Somit kann mit Einschr~nkungen die ML-Methode auch bei schiefen Verteilungen eingesetzt werden. 6B~ Das GlS-Verfahren basiert auf denselben Annahmen wie der ML-Ansatz, besitzt die gleichen statistischen Eigenschaften und gelangt zu asymptotisch ~quivalenten Parametersch~tzungen.681 Ist die Annahme der Multinormalverteilung nicht erfiJIIt, so bieten sich die Sch~tzverfahren ULS, WLS und DWLS an, die auch in diesem Falle konsistente Sch~tzungen liefern 682. Das ULS-Verfahren ist weder skalenvariant noch skalenfrei, d. h. es di]rfen bei den unterschiedlichen Messrnodellen keine unterschiedlichen Skalen (Messbereich und Einheit) verwendet werden. 683 Weiters ist zu berCicksichtigen, dass die von LISREL angegebenen Standardfehler, t-Werte, standardisierte Residuen und z2-Werte nur bei Vorliegen einer Normalverteilung korrekt sind.684 Es ist zu erw~hnen, dass das ULS-Verfahren im Rahmen der internationalen Marketingforschung praktisch keine Bedeutung hat, in der deutschsprachigen Marketingforschung jedoch insbesondere als Verfahren f0r kleine Stichproben (n=100 bis n=200) bzw. bei Abweichungen von der Normalverteilung eingesetzt wird.6Bs Ebenfalls verteilungsunabh~ngig sind die noch verbleibenden Verfahren WlS und DWLS.

678 Es ist also vonder Kurtosis der Variablenverteilung abhangig. Vgl. Balderjahn (1998), S. 376. 079Vgl. hierzu Browne (1984), S. 76. 68oVgl. Balderjahn (1998), S. 376. ~i Vgl. Werani (1998), S. 105 und die dort zitierte Literatur. o82Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 493. o83Vgl. Bollen (1989), S. 109 und 112. ~4 Vgl. JOreskoglSOrbom (1995a), S. V. oss Vgl. Werani (1998), S. 105 und die dort zitierte Literatur.

14.4

Empirische Befunde

Der WLS-Ansatz 6B6 gelangt mit der Hilfe einer von PRELIS6B7 erzeugten Gewichtungsmatrix (asymptotische Kovarianzmatrix) bei jeder beliebigen Verteilung zu asymptotisch effizienten Parameterschatzungen, asymptotisch g01tigen 7~2Werten und asymptotisch g01tigen Standardfehlern und ist aus diesem Grund dem ULS-Verfahren 0berlegen. 688 Nachteilig bei diesem Verfahren ist die Forderung nach sehr groBen Stichprobenumf~ngen, wobei nicht n~her spezifiziert wird, welche Zahl darunter zu verstehen ist. PRELIS legt zwar eine minimale Stichprobengr68e lest, die aus rechentechnischer Sicht6s9 erforderlich ist, jedoch findet man keinen exakten Hinweis 0ber eine ,ideale" Stichprobengr68e. 69~ Das DWLS-Verfahren, das auf der Berechnung einer diagonalen Gewichtungsmatrix (asymptotischen Varianzen) beruht, stellt eine Vereinfachung des WLSVerfahrens und gleichzeitig einen Kompromiss zwischen diesem und dem ULSVerfahren dar. DWLS unterliegt zwar nicht der oben angef0hrten .sample size restriction" des WLS-Ansatzes, gelangt jedoch zu keinen asymptotischen effizienten Parameterschatzungen.691

686 Das WLS-Verfahren f~llt in die Gruppe der ,,asymptotically distribution-_free methods" und wird auch allgemein als ADF-Ansatz bezeichnet. Vgl. hierzu Byrne (1995), S. 147. 687 PRELIS ist ein Preprocessor im LISREL-Programmpaket. 688Vgl. ebenda. 689 Im Falle einer Produkt-Moment-Korrelationsmatrix nach Pearson (g0nstigster Fall) berechnet sich die Mindestgr6Be mit k(k-1)/2 (k = Indikatorenanzahl). Vgl. J6reskog/S6rbom (1995a), S. 173. 69oVgl. hierzu Werani (1998), S. 106f., J6reskog/S6rbom(1995a), S. 174, Bollen (1989), S. 432. 691Vgl. Werani (1998), S. 107 und die dort zitierte Literatur.

Empirische Befunde

145

4.2.4.6. Modellbeurteilung Modellkonzeptualisierung

I---

IErstellung eines Pfaddiagramms Modellspezifikation

. . . . . . . . . . .

I

Modellidentifikation

I

Parametersch~itzung

t Kreuzvalidierung

....

Modellmodifikation

Ausgangspunkt und Grundvoraussetzung ist die Annahme der jeweiligen Messmodelle nach den in Kapitel 4.2.3.2 angefCihrten Entscheidungsrichtlinien, aber dort noch nicht n~her erlauterten Globalkriterien. 692 Wird bei der PrCifung der Messmodelle keine Fehlspezifikation identifiziert, kann die Modellparametersch~itzung auf Basis eines der vorgestellten Sch~itzverfahren durch das Programmpaket durchgefCihrt werden. Ergibt eine PlausibilitatsprCifung der Schatzergebnisse keine unlogischen Werre, 693 so stellt sich die Frage, wie die GOte des geschatzten Modells zu bewerten ist. Bei diesem Punkt kommen wiederum die in Kapitel 4.2.3.2 kurz angesprochenen Global- und dort explizierten Detailkriterien zur Anwendung. Allerdings sind die bereits erl~uterten Detailkriterien um solche zur Beurteilung des Strukturmodells zu erganzen. Mit diesem hier dargestellten Ablauf zur Beurteilung von vollst~ndigen Kausalmodellen, folgen wir dem auf Anderson und Gerbing694 zurCickgehenden ,,twostep modeling approach". Bei diesem Zugang ist die korrekte Spezifikation des Messmodells Voraussetzung fCir die weitere Analyse von Kausalbeziehungen 692 Die konfirmatorische Faktoranalyse wird zuerst fCir jedes Konstrukt separat durchgefCihrt. Werden die Kriterien der ersten und zweiten Generation eingehalten, erfolgt eine gemeinsame PrCifung aller Konstrukte, bei der wiederum diese Kriterien zur Anwendung kommen. Vgl. dazu auch das Kapitel 4.2.3. 693 Negative Varianzen oder Korrelationskoeffizienten grOI3er eins wi~ren dazu Beispiele. Vgl. z. B. Backhaus et al. (2000), S. 461. 694Vgl. Anderson/Gerbing (1988), S. 417f.

146

Empirische Befunde

zwischen latenten Konstrukten. 69s Wir sind mit diesem zweistufigen Vorgehen im Einklang mit einer ganzen Re/he von wissenschaftlichen Publikationen. ~ Zur Clberpr0fung dieser Modell-Gesamtanpassung werden wir - wie bereits erwahnt - folgende Globalkriterien heranziehen und jetzt kurz erl~utern: 697

Like//hood-Ratio- Test (X 2 _ Wert) bzw. der Quotient x 2/df Der Chi-Quadrat-Test pr0ft die Nullhypothese (Ho), ob das spezifizierte Modell richtig/st. In diesem Falle w0rde also die empirische Kovarianzmatrix der modelltheoretischen Kovarianzmatrix entsprechen. Be/, im Verh~ltnis zur Zahl der Freiheitsgrade (df) groSen %2-Werten, wird die Nullhypothese und damit auch das untersuchte Modell verworfen. M0glichst kleine z2-Werte sind somit w0nschenswert. Es gilt~ Z 2 = (n-l) x F(S, Z ) und z2/df mit einer z2-Verteilung mit df = V2 (p + q) x (p + q + 1)- r df ... Freiheitsgrade p ... Anzahl der x-Variablen q ... Anzahl der y-Variablen r ... Zahl der zu sch~itzenden Parameter Es gilt aber auch als bekannt, dass dieser Test mit einer Re/he von Problemen behaftet/st, sodass seine Ad~quanz grunds~tzlich in Frage gestellt werden muss, da mehrere Voraussetzungen existieren, die mit empirischen Daten nur teilweise erf011t werden k6nnen: 69s

a. Die manifesten Variablen m[issen multinormalverteilt sein (be/FML und FGLs) bzw. die Gewichtungsmatrix E muss optimal sein (be/FWLS). b. Die Stichprobe /st hinreichend groB. c. Die durchgefu'hrte Sch~tzung soll auf einer Stichproben-Kovarianz-Matrix basieren. d. Die Nullhypothese, dass das spezifizierte Modell richtig /st, st/mint exakt. Die einzelnen Punkte werden kurz diskutiert.

695

Vgl. Anderson/Gerbing (1982), S. 453, und Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 405.

696Vgl. z. B. AndersonlNaurus (1984), S. 68f., Han (1992), S. 25ff., Patterson/JohnsonlSpreng (1997), S. 12ff., Netemeyer et al. (1997), S. 89ff., und Werani (1998), S. I07ff. 697Vgl. HomburglBaumgartner (1998), S. 343ff. 698Vgl. HomburglBaumgartner (1998), S. 353. 699Vgl. Bollen (1989), S. 266f.

Empirische Befunde

147

Ad. a: Eine Multinormalverteilung setzt voraus, dass die Variablen weder schief

verteilt sind noch eine Kurtosis haben. Brown gibt in diesem Zusammenhang an, dass flachgipfelige Verteilungen zu untersch~tzten z2-Werten f0hren, w~hrend bei gew61bten Verteilungen die 7~2-Werte 0bersch~tzt sind.7~176 Ad. b: Da die Parameterschatzung bei hinreichend gro6en Stichproben weit

weniger von den Verteilungsvoraussetzungen betroffen ist, ist eine Korrektur der 7~2-Statisitik durch die Ber0cksichtigung der h6heren Momente (Asymptotische Kovarianzmatrix for Maximum-Likelihood-Sch~tzer) anzustreben. 7~ Zu diesem Zweck sind verschiedene 7~2-Statistiken entwickelt worden, die diese h6heren Momente explizit ber0cksichtigen. Hierzu geh6ren beispielsweise die von Bentler/Satorra 7~ diskutierte scaled chi-quadrat statistic oder die Satorra chi-quadrat statistic, 7~ die die Werte aus der asymptotischen Kovarianzmatrix ausnutzt. 7~ Die Bedingung, wann eine Stichprobe for die 7~2Statistik als hinreichend grol3 angesehen werden kann, ist nur mit Simulationsstudien 0berpr0fbar. Boomsma fand heraus, dass for die MLSch~tzfunktion bei N0,05

40

35

-

l

il Empirie Ii 0 Mikrozensus -

30 /

25

I1, 15

10

bis 19 Jahre

20bis29 Jahre

30bis39 Jahre

40bis49 Jahre

50bis59 Jahre

ab60 Jahre

Tabelle 17: AItersverteilung Chi-Quadrat-Anpassungstest: ~2 = 1300,846; df=5; p_0,90 AGFI _>0,90 CFI _>0,90 Detailkriterien: Konstruktreliabili~t __.0,60 DEV _>0,50 Indikatorreliabilit~t _>0,40 Signifikanztest der Faktorladungen: Itl--- 1,645

Zumindest 50% dieser Global- und Detailkriterien m~issen jeweils eingehalten werden!

I erreicht! I [ Konstruktelimination

Abbildung 49: EinzelprOfung der Konstrukte

172

Empirische Befunde

PriJfschritt B' Gemeinsame PriJfung aller Konstrukte Exploratorische Faktorenanalyse: Hypothetische Faktorenstruktur soil abgebildet werden.

I. Konfirmatorische Faktorenanalyse: Globaikriterien: Chi-Quadrat/df < 3 RMSEA0,90 AGFI _ 0,90 CFI _ 0,90

Ziel!ichi I__~t Indikator-bzw. erreicht! Konstruktelimination

Detailkriterien: Konstruktreliabilit~t _>0,60 DEV >_.0,50 Indikatorreliabilit~t > 0,40 Signifikanztest der Faktorladungen: Itl-> 1,96 Diskriminanzvalidit~t: Fornell/Larcker-Kriteriurn: Die DEV muss gr68er sein als jede quadrierte Korrelation dieses Konstruktes mit einem anderen Konstrukt.

Abbildung 50: Gemeinsame Pr0fung der Konstrukte

Beurteilung des Strukturmodells 1. Stichprobe:

Zumindest 50% dieser Global- und Detailkriterien m~issenjeweils eingehalten werden!

Globalkriterien: Chi-Quadrat/df< 3 RMSEA_0,90 CFI >_0,90

I

Detailkriterien: Quadderte multiple Korrelation (RZ): Signifikanztest der Pfadkoeffizienten (t-Wert): .

.

.

.

.

.

.

.

.

.

iI i

I

Ziel nicht I ~ Modellmodifikation erreichU und erneute Pri]fung anhand einer unabh~ingigenStichprobe. kein1,96Mindestf~ e> ,,

I Werte erreicht: Kreuzvalidierung anhand einer unabh~ngigen zweiten Stichprobe.

Chi-Ouadrat-Differenztest: Es ist KreuzvalidiNtvorhanden, wenn der Chi-Quadrat-Differenrwertden Weft des ent-

sprechenden Fraktils (je nachAnzahlder restringierten Koeffizienten)der Chi-QuadratVerteilung nicht Libersteigt. Abbildung 51: Pr(Jfung des Strukturmodells

I

Empirische Befunde

173

4.4.3 Priifung der Diskriminanz zwischen Loyalit~it, Vertrauen und Einstellung Priifschritt A: EinzelprOfung der Konstrukte Die in den Kapiteln 4.3.1, 4.3.2 und 4.3.3 identifizierten Indikatoren bilden den Ausgangspunkt fGr die UberprOfung dieser drei Messmodelle. Beim Messmodell fGr das Konstrukt ,,Loyalit~t" mussten die Indikatoren ,LA: Eine leichte Tariferhdhung w~rde ich akzeptiere~' und ,,LB." Ich toleriere kurzzeitige technische Problemd' bereits im Rahmen der explorativen Faktorenanalyse aufgrund zu geringer Faktorladungen eliminiert werden. Danach konnten alle geforderten Werte erreicht werden. Beim Konstrukt ,,Vertrauen" musste ein Indikator (,,VD. Keine Notwendigkeit, gegen~ber ... Vorsicht walten zu lassen. ") ebenfalls aufgrund einer zu geringen Faktorladung eliminiert werden. Beim Konstrukt ,,Einstellung" indizieren hingegen alle identifizierten Indikatoren anhand dieses ersten PrOfschrittes ein plausibles Modell. Die Ergebnisse der gesamten EinzelprGfung sind in den folgenden Tabellen zusammengefasst und zeigen, dass die erforderlichen Reliabilit~ts- und Validit~tskriterien problemlos eingehalten wurden, d.h. die drei Messmodelle k~nnen mit den verbleibenden Indikatoren die dahinter liegenden Konstrukte valide erfassen.

174

Empirische Befunde

1. Informationen zu den einzelnen Indikatoren I

Indikator*

I

I i

reliabilit~t

i!

Item-to-Total Korrelation

ii : : 1 e

0,548

: | i i

0,774

i J

LC

,1

, ~

0,830

LD

1' , : 1

0,890

LE

Indikator-

ii ,,

0,871

2. I n f o r m a t i o n e n

i

i

t-Wert der Faktorladung

!

0,792

!

23,760

1

35,580

i i

'1 i

I

31,530

I

zum Faktor

a) Cronbachsches Alpha:

0,827

b) Erkl~irte Varianz aus der exploratorischen Faktorenanalyse:

0,627

c) Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse: Chi-Quadrat-Wert/Freiheitsgrade RMSEA:

1

p (RMSEA < 0,05):

1

GFI:

1

AGFI:

1

CFI:

1

Konstruktreliabilit~it:

0,877

Durchschnittlich erfasste Varianz:

0,705

Ein konfirmatorisches Faktorenmodell mit drei Indikatoren besitzt keine Freiheitsgrade; die Berechnung der fehlenden Ma&e ist daher nicht sinnvoll. * Ausformulierung der einzelnen Indikatoren" LC: Alles in allem f•hle ich mich mit [Lieferant] verbunden. LD: Aus heutiger Sicht w(3rdeich wieder [Lieferant] als Mobilfunkbetreiberausw~hlen. LE: Im Gro&en und Ganzen kann ich [Lieferant] meinen Freunden und Bekanntenweiterempfehlen. Tabelle 20' Pr~fung des Faktors "Loyalitat"

Empirische Befunde

175

1. Informationen zu den einzelnen Indikatoren

Indikator VA VB VC VE VF

,i Item-to-Total1 ,! Korrelation I i 0,710

,i ' ~I 1 1

,1,

,11

,~

0,795

1

0,757

I

I l I

~

0,807

' 1

0,821

1

0,782

T

VG

Indikatorreliabilit~t 0,415

I,

'1 ', 1 I

0,654

1

0,689

1 1

0,728

~

0,619

I

11 i

0,599

I

I

I

= t-Wert der ' I! Faktorladung 1 1 18,621 ' 1 I I' 1 I

29,330

~

35,046

'1 I,

41,434

1

25,877

I' i

I

30,977

2. Informationen zum Faktor a) Cronbachsches Alpha:

0,879

b) Erkl~rte Varianz aus der exploratorischen Faktorenanalyse:

0,553

c) Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse: Chi-Quadrat-Wert/Freiheitsgrade

22,013/9

RMSEA:

0 047

p (RMSEA < 0,05):

0 531

GFI:

0 996

AGFI:

0 990

CFI:

0 987

Konstruktreliabilit~t:

0 906

Durchschnittlich erfasste Varianz:

0,617

* Ausformulierung der einzelnen Indikatoren: VA: Ich habe keine Bedenken, wenn ich mit [Lieferant] eine vertragliche Bindung eingehe. VB: [Lieferant] h~lt seine Versprechen. VC: Ich kann den Informationen glauben, die mir [Lieferant] zukommen I~sst. VE: [Lieferant] ist vertrauenswQrdig. VF: Bei [Lieferant] habe ich das Gef0hl in guten H~inden zu sein. VG: [Lieferant] ist sympathisch. Tabelle 21" PrOfung des Faktors "Vertrauen"

176

Empirische Befunde

1. I n f o r m a t i o n e n zu den e i n z e l n e n I n d i k a t o r e n Indikator

i

EA . . . . . . . . . . . . . . . .

EB EC

i

,II

0,864

1

0,859

t I

I

~

0,772

ED

! !

'

0,811

EE

i' i ' f i

0,787

EF EG

Indikatorreliabilit~it

~ Item-to-Total,~ Korrelation

0,694 0,857

I

0,764

,'

0,805

! I

,'

t-Wert der

i

Faktorladung

,I

46,790

i

52,367

'1

30,054

i,

37,164

i t,! I, I'i ,I

33,263

|

,I

I

,I

0,569

11 i

~ 0,635 4. ,~ 0,604 4' ' ~ 0,471 ~. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . i 0,812 I

I I

I '1 I

1' i I

20,978 50,117

I

2. I n f o r m a t i o n e n z u m F a k t o r a) Cronbachsches Alpha:

0,910

b) Erkl~rte Varianz aus der exploratorischen Faktorenanalyse:

0,595

c) Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse: Chi-Quadrat-W ert/Freiheitsgrade

32,274/14

RMSEA:

0,045

p (RMSEA < 0,05):

0,631

GFI:

0,964

AGFI:

0,927

CFI:

0,988

Konstruktreliabilit~it:

0,932

Durchschnittlich erfasste Varianz:

0,665

* Ausformulierung der einzelnen Indikatoren: EA: [Lieferant] entspricht meinen Erwartungen. EB: Alles in allem bin ich gegen(Jber[Lieferant] positiv eingestellt. EC: Grunds~tzlich sch~tze ich das gesamte Leistungsangebot von [Lieferant]. ED: [Lieferant] ist einem ,,idealen Mobilfunkbetreiber" sehr nahe. EE: Dass ich bei [Lieferant] Kunde bin, erlebe ich als vorteilhaft. EF: Ich bin insgesamt mit [Lieferant] zufrieden. EG: [Lieferant] bietet alles, was ich zum Telefonieren brauche. Tabelle 22" Pr~fung des Faktors "Einstellung"

Empirische Befunde

177

Prtifschritt B" Gemeinsame Pr0fung der Konstrukte Es wird nun die in Kapitel 3.3.1 aufgestellte Annahme Ciberpr0ft, welche besagt, dass zwischen den Konstrukten loyalit~t, Vertrauen und Einstellung keine ausreichende Diskriminanz vorhanden ist und somit berechtigterweise nur die Einstellung im Kausalmodell ber0cksichtigt worden ist. Zu Beginn dieses Pr0fschritts wurde noch zus~tzlich eine exploratorische Faktoranalyse mit den verbleibenden 16 Indikatoren durchgef0hrt. Bei diesem Schritt soll die vorab angenommene Faktorenstruktur abgebildet werden. Das Resultat dieser Analyse ist in der folgenden Tabelle dargestellt. Es spiegelt bereits eine einfaktorielle Struktur wider. Somit ist ein deutlicher erster Anhaltspunkt for die fehlende Diskriminanzvalidit~t der drei Faktoren gegeben. Konstrukt

Loyalitlit

Einstellung

Vertrauen

Faktorladungen

Indikatoren LC

Alles in allem fOhle ich mich ... verbunden.

0,687

LD

Ich w0rde ... wieder als Mobilfunkbetreiber ausw~ihlen.

0,758

LE

Im Gro~en und Ganzen kann ich ... weiterempfehlen.

0,816

EA

... entspricht meinen Erwartungen.

0,836

EB

Ich bin gegen0ber ... positiv eingestellt.

0,859

EC

Ich sch~itze das gesamte Leistungsangebot von ...

0,713

ED

... ist einem idealen Mobilfunkbetreiber sehr nahe.

0,746

EE

Dass ich bei ... Kunde bin, erlebe ich als vorteilhaft.

0,756

EF

.... bietet alles, was ich zum Telefonieren brauche.

0,613

EG

Ich bin insgesamt mit ... zufrieden.

0,850

VA

Keine Bedenken bei vertraglicher Bindung mit ...

0,578

VB

.... h~lt seine Versprechen.

0,690

VC

Ich kann den Informationen von ... Glauben.

0,621

VE

... ist vertrauensw0rdig.

0,737

VF

Bei ... babe ich das GefiJhl in guten H~nden zu sein.

0,827

VG

... ist sympathisch.

0,761

Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse. Erkl~irte Varianz aus tier exploratorischen Faktorenanalyse: 55,524% Standardisiertes Cronbachsches Alpha: 0,950

Tabelle 23: E x p l o r a t o r i s c h e Faktorenanalyse der insgesamt 16 Indikatoren

Im n~chsten Schritt unterziehen wir die 16 Indikatoren einer konfirmatorischen Faktorenanalyse, indem wir die dreifaktorielle Struktur vorgeben. Die entsprechenden Ergebnisse finden sich in der Tabelle 24. Gegen0ber den von uns gestellten Anforderungen an den Global- und Detailkriterien treten keine Abweichungen auf. Die Beurteilung der Diskriminanzvalidit~t (siehe Tabelle 25) der drei Faktoren

178

Empirische Befunde

zeigt, dass das Fornell/Larcker-Kriterium sehr deutlich nicht erreicht wird. ~ Restimee: Die Annahme, dass zwischen den Konstrukten Loyalit#t, E/nstellung und Vertrauen keine ausreichende Diskriminanz vorhanden ist, konnte eindeutig bestatigt werden. Somit kann mit der eigentlichen Pr0fung des entwickelten Kausalmodells begonnen werden.

LD LE

0,826 0~910

64,499 67,598

~:~ ~ i ~ ~ ~ l

EB EC ED EE EF EG

0,874 0,937 0,733 0,741 0,787 0,640 0f953

VA VB VC VE VF VG

0,615 0,736 0,672 0,760 0,914 0,781

o

71,411 96,399 47,790 50,469 56,595 32,038 89,998 .

,,,,,,,,,,

29,793 45,544 38,421 48,534 74,557 43,538

Informationen zum G e s a m t m o d e l l

Chi-Quad rat-Wert/F reiheitsg rade

172,352/101

RMSEA:

0,035

p (RMSEA < 0,05):

0,999

GFI:

0,989

AGFI:

0,986

CFI:

0,989

Tabelle 24: Konfirmatorische Faktorenanalyse der 16 Indikatoren

708Das Fronell/Larcker-Kriterium gilt als strenges Kriterium zur 0berpr0fung der Diskriminanzvalidit~t Vgl. dazu Homburg (1995), S. 85. bzw. die Ausf0hrungen in Kapitel 4.2.3.2. Es ist jedoch darauf hinzuweisen, dass dieses Pr0fverfahren kein Signifikanztest im eigentlichen Sinn ist, bei dem eine Fehlerwahrscheinlichkeit angegeben werden kann. Aus diesem Grund wurde auch keine Hypotheseformuliert.

Empirische Befunde

Ivertrauen

179

/

Tabelle 25: Pr0fung der Diskriminanzvalidit~t (Fornell/Larcker-Kriterium zw. L, E und V)

4.4.4 PrUfung des Kausalmodells: Hypothese Ix 4.4.4.1. PrUfung der Messmodelle Priifschritt A: EinzelprOfung der Konstrukte Neben dem bereits gepr0ften Konstrukt ,,Einstellung" mOssen jetzt alle weiteren identifizierten modellimmanenten Konstrukte Bberpr0ft werden. Beim Messmodell f~r das Konstrukt ,Kundenbindung" indizieren wiederum alle Indikatoren ein plausibles Modell (vgl. dazu die folgende Tabelle 26). Beim Konstrukt ,subjektive Norm" musste auf die EinzelpriJfung verzichtet werden, da ein Messmodell mit nur zwei Indikatoren negative Freiheitsgrade aufweist. FOr die Konstrukte ,,wahrgenommene Wechselkosten" und ,,Vergleichsniveau" liegt jeweils nur ein Indikator vor. Da wir nicht von einer v611igen Messfehlerfreiheit ausgehen, setzten wir bei diesen Indikatoren den Messfehler jeweils auf 0,20.

180

Empirische Befunde

1. Informationen zu den einzelnen Indikatoren Indikator

Item-to-TotalKorrelation

i i

j i

KBA . . . . . . . . . . . . . . . .

KBB KBC KBD

i i

0,550

i

0,506

4 ~

0,547

i

~ i

0,595

t-Wert der Faktorladung

Indikatorreliabilit~it 0,785

I

~ J

20,512 i

0,475

~

18,682

0,729

18,687

0,616

16,995

2. Informationen zum Faktor a) Cronbachsches Alpha: b) Erkl~rte Varianz aus der exploratorischen Faktorenanalyse:

0,876 64,142%

C) Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse: C h i-Q u ad rat-W ert/F rei heitsg rade

1,270/2

RMSEA:

0,000

p (RMSEA < 0,05):

0,843

GFI:

0,998

AGFI:

0,989

CFI:

1,000

Konstru ktrel ia bilit~t:

0,881

Durchschnittlich erfasste Varianz:

0,651

* Ausformulierung der einzelnen Indikatoren: KBA: Ich suche gerade nach einem anderen Mobilfunkbetreiber. KBB: Ich denke schon I~ingereZeit 0ber eine mSglicheAlternative zu meinemjetzigen Mobilfunkbetreibernach. KBC: In den n~ichsten6 Monaten planeich einen Wechsel zu einem anderen Mobilfunkbetreiber. KBD: Ich werde den bestehendenVertrag mit [Lieferant] so bald wie mSglich beenden. Tabelle 26: Prefung des Faktors "Kundenbindung"

Empirische B e f u n d e

181

PrLifschritt B: Gemeinsame Prefung der Konstrukte Es wurde ~iberpreft, ob diese fOnf Konstrukte unterschiedlich ausgepr~gt sind. Hierzu wurde vorerst wiederum eine exploratorische Faktoranalyse mit den insgesamt 15 Indikatoren durchgefQhrt. Das Resultat dieser Analyse ist in der folgenden Tabelle dargestellt. Es spiegelt die hypothetisch angenommene fQnffaktorielle Struktur wider. Faktorladungen

F1

F2

F3

F4

F5

i

Ich suche gerade nach einem anderen Mobilfunkbetreiber.

-0,460 0,905

Ich denke 0ber eine mSgliche Alternative nach.

-o,418 0,792

KBC

Geplanter Betreiber-Wechsel in den n~chsten 6 Monaten.

-o,518 0,869

KBD

Bestehender Vertrag wird so bald wie mSglich beendet.

-0,493 0,850

KBA i

bindung

0,270 -0,267

o,o71

0,259 -0,229

-o,11o

o,317 -0,295

-0,100

0,244 -0,283

i

KBB i

Kunden-

i

-0,094

i

i

i

i

!

i

i

EA

... entspricht meinen Erwartungen.

i

0,847

-0,597 -0,009 -0,394 0,310

|

i

i

EB

Ich bin gegen0ber ... positiv eingestellt.

0,806

-0,644 -0,007 -0,469 0,394

EC

Ich sch~itze das gesamte Leistungsangebot von ...

0,778

-0,385 0,068 -0,287 0,351

ED

... ist einem idealen Mobilfunkbetreiber sehr nahe.

0,833

-0,435 0,048 -0,319 0,249

EE

Dass ich bei ... Kunde bin, erlebe ich als vorteilhaft.

0,730

-0,516 0,035 -0,422 0,490

EF =

.. bietet alles, was ich zum Telefonieren brauche.

0,749

-0,391 -0,072 -0,274 -0,006

0,813

-0,660 0,006 -0,437 0,331

i

i Einstellung

I

I

| i

I

|

EG

Ich bin insgesamt mit ... zufrieden.

SNA

Freunde und Bekannte haben eine gute Meinung Ober

,

i ,

Subjektive

0,592 -0,421 0,143 -0,743

0,149!

|

Norm

SNB

Viele Freunde und Bekannte sind ebenfalls Kunden von ...

0,262 -0,221 0,056 -0,930

0,199

I 'Wechseli

i

kosten

Durch

WKA

Kosten eines Betreiberwechsels sind mir zu hoch.

VNA

INDEX

0,001 -0,063 0,990

i

Vergleichsniveau

0,341 -0,364 0,079 -0,244 0,945

i

Faktoren

-0,082 0,071

I

I erkliirte

Varianz

(Summe:

74,768%)

46,852

9,216

7,410

5,848

5,442

Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse Rotationsrnethode: Oblimin mit Kaiser-Normalisierung.

Tabelle 27: ExploratorischeFaktorenanalyseder insgesamt15 Indikatoren Auch die konfirmatorische Faktorenanalyse fOhrte bezOglich der GQtekriterien zu sehr guten Ergebnissen, die in der folgenden Tabelle 28 zusammengestellt sind. Es konnten alle aufgestellten Forderungen erfOllt werden. 769 AIs n~chstes ist noch die Diskriminanzvalidit~t aller im Kausalmodell berOcksichtigten Konstrukte zu ~iberprefen. Hierbei werden alle Konstrukte dem ausge-

769 Vgl. zu den a u f g e s t e l l t e n F o r d e r u n g e n

A b b i l d u n g 50.

182

EmpirischeBefunde

w~hlten Fornell/Larcker-Kriterium gerecht, was in der Tabelle 29 gezeigt wird. .........

,

,,

22,867 23,526 22,861

0,534 0,752

KBB KBC KBD

0~624

~)7,/1:7i ~ i~:i!:,:~!"?,7:~.~:D7 ;,~

,,

~~~;7i

25,325 22,568 23,808 23,992 25,039 15,863 23,398

0~776

~i~~7771~7,-:i=:":~~? :_.... .....~. ......~'. ................

7E;/.777r~,2' 5C~7727TT]7 ;~n:!i 777!TE:7~TJT;7;77~777 SNA 0,914 SNB 0,384

! ~ ;

W~,,k,~i~:~.~!:

~ :~i ii:i::~-';17

0,741 0,750 0,634 0,632 0,421 0,516

EA EB EC ED EE EF EG

17,771 11,771

[;7ii~!:!~~7~ii7~?!~ii~:i:: 7 7::!!!;.L!:!17111!ii/;~i

0(972

WKA

8,602 ~m~~/~.~-~~:.~.~

0,998

VNA

4,032

Informationen zum Gesamtmodell

Chi-Quadrat-Wert/Freiheitsgrade

133,086/82

RMSEA:

0,031

p (RMSEA < 0,05):

1,000

GFI:

0,925

AGFI:

0,891

CFI:

0,906

Tabelle 28: Konfirmatorische Faktorenanalyseder 15 Indikatoren

KB

E

SN

0,5550

0,2162 0,4264

SN VN WK .

Quadrierte Korrelationen

VN 0

%0094 1

o,oo351

0,0169[i~il~ ! : i ! ~ i 0,0006

.

.

.

.

'

.

,~i .

i

.

.:'

..

i

i/ ....

; ~..;:/~i ~:"

"~

".

~. . . . . . .

0,0166 E i : ~ ! l

~.:

:

Y

[ !:!!;'~!:!~~i

........ ; i~'~:,,":~~?'.~7~)~k~.-~.'.?:/

Tabelle 29: Pr[ifung der Diskriminanzvaliditat des Gesamtmodells (Fornell/Larcker-Kriterium)

t

EmpirischeBefunde

183

4.4.4.2. Parametersch~itzung und Modellbeurteilung Ausgangspunkt f~ir diese Sch~tzung bildet das in Kapitel 3.3.3 formulierte Kausalmodell. Die Ergebnisse der Modellsch~tzung werden in der folgenden Abbildung 52 dargestellt und indizieren eine sehr gute Anpassung an den vorliegenden Datensatz. Alle Hypothesen wurden in ihrer unterstellten Wirkungsrichtung best~tigt, davon drei der insgesamt fenf Hypothesen (H I1, H I2 und H I3) signifikant. 77~

Subjektive Norm

H 12(+) 0,598 (10,279)

Einstellung ~ R = = 0,468

~

16,098)

H I1(* ) " ~ . 9 w anr- ~ l e n Verg!eichs-

o

m

m

H M-) n e

e -

~

R 013=(0,305) = 0

r Kunden(~ bindung

~ ,

5

6

5

0

,

0,010(0,273)

Direkte Wechselkosten x,xx (y,yy): R 2.

standardisiertePfadkoeffizienten(t-Wert)- signifikanteWerte sind unterstrichen erkl,~rteVarianz

Chi-Quadrat/df = 147,817/84 RMSEA = 0,037 p (RMSEA < 0,05)= 0,989 GFI = 0,943 AGFI = 0,918 CFI = 0,856 Abbildung 52: Resultate des Tests des vollst~ndigen Strukturmodells

Wie bereits angedeutet wird dieses Modell anhand einer zweiten, unabh~ngigen Stichprobe validiert. Dieser Vorgang dient zur 0berpr~ifung der Modellstabilit~t, einer der Hauptbereiche der Kreuzvalidierung. 771 Es geht hierbei um die entscheidende Frage, ob sich die Modellanpassung durch die Restringierung beZu den ausformuliertenHypothesenvgl. Kapitel3.3.3. 771Vgl. dazu auch die Ausf~ihrungenin Kapitel4.2.4.7. 770

184

Empirische Befunde

stimmter, durch sachlogische Uberlegungen ausgew~hlter Pfadkoeffizienten, signifikant verschlechtert. W~re dies der Fall, so w~re es ein Indiz daf0r, dass die Eigenheit der Stichprobe und nicht die dahinter liegende Grundgesamtheit for das Ergebnis verantwortlich ist.772 Zur 0berprCifung dieses Sachverhaltes dient der Chi-Quadrat-Differenztest, d.h. es darf sich der Chi-Quadrat-Wert, der sich durch die Restringierung ergibt, nur maximal um den entsprechenden Chi-Quadrat-Fraktilwert erhOhen. In diesem Fall ist der sich ergebende Unterschied zwischen den Stichproben nicht signifikant und es besteht Kreuzvaliditat. Diese PrOfung wird mit dem Programmpaket LISREL anhand der sog. MultiSample-Analyse durchgef0hrt. Mit diesem Feature werden beide Stichproben simultan gesch~tzt, wobei wahlweise alle oder nur ausgew~hlte Parameter restringiert bzw. freigesetzt werden kSnnen.773 In einem ersten Schritt wurden vorerst alle Parameter simultan und frei gesch~tzt (,Loose Replication Strategy"). Im zweiten Schritt wurden alle f0nf Pfadkoeffizienten des Strukturmodells der Validierungsstichprobe auf die Werte der ersten Stichprobe (=Kalibierungsstichprobe) restringiert (,,Moderate Replication Strategy") und wiederum simultan geschBtzt.774 Die Ergebnisse der sich so ergebenden unterschiedlichen Chi-Quadrat-Werte sind in der folgenden Abbildung dargestellt und sie indizieren, dass das Modell im Hinblick auf die untersuchten Strukturpfade Kreuzvalidit~t aufweist. Loose Replication Strategy: Chi-Quadrat-Wert / df = 281,311/168 ~ .

Moderate Replication Strategy:

Chi-Quadrat-Differenz = 9.984 < 11,1" -) Unterschied ist nicht signifikant

Chi-Quadrat-Wert / df = 291,295/173

*Chi-Quadrat-Fraktilbei f0nf Freiheitsgraden Abbildung 53: Kreuzvalidierung mit Multi-Sample-Analyse

772

Vgl. fCir diese und fiJr die folgenden Ausf0hrungen Diamantopoulos/Siguaw (2000), S. 129ff.

773Werden keine Vorgaben gemacht, so restringiert das Programmpaket LISREL im Rahmen der Multi-SampleAnalyse automatisch alle Parameter der Validierungsstichprobe auf den Wert der Kalibierungsstichprobe, vgl. ]6reskog/S6rbom (1995a), S. 53. 774 WCirden alle zu schatzenden Parameter restringiert werden, so spr~iche man von einer ,Tight Replication Strategy". In Rahmen dieser Arbeit ist nur von Interesse, ob die einzelnen Pfadkoeffizienten signifikante Unterschiede aufweisen. Aus diesem Grund wurde die ,Moderate Replication Strategy" durchgefCihrt und auf die strenge ,Tight Replication Strategy" verzichtet.

Empirische Befunde

185

4.4.4.3. Interpretation der Ergebnisse Dieses Modell soil dazu beitragen, das Konstrukt Kundenbindungzu erkl~ren. In diesem 7usammenhang interessiert die H6he des quadrierten multiplen Korrelationskoeffizienten dieser Variable. 775 Mit einem Wert von 0,565, welcher besagt, dass 56,5% der Varianz des Ph~nomens Kundenbindung durch die im Modell berL~cksichtigten Determinanten erkl~rt wird, ist ersichtlich, dass dieses Ziel zu einem grol3en Teil erfL~llt wurde. Abbildung 52 zeigt die standardisierte L6sung der Parametersch~tzung, welche Oblicherweise zu Interpretationszwecken herangezogen wird. 776 Der st~rkste Einfluss auf die ,Kundenbindung" geht vom Konstrukt ,Einstellung" aus. Der angegebene Wert von 0,747 bedeutet, dass die Varianz des Konstruktes ,,Kundenbindung" zu 0,7472=0,558 (55,8%) durch das Konstrukt ,Einstellung" erkl~rt wird. 777 Somit beruht die Erkl~rung der Varianz der Kundenbindungfast zur G~nze auf der Einstellung. DemgegenL~ber steht der direkte Einfluss des wahrgenommenen subjektiven Vergleichsniveausund der Wechselkostenauf die Kundenbindung. Die direkten Einfl0sse erweisen sich mit einem jeweils nicht signifikanten Erkl~rungsanteil von -0,013 bzw. 0,010 als praktisch vernachl~ssigbar. Jedoch erweist sich der signifikante totale Effekt 778 des wahrgenommenensubjektiven Vergleichsniveaus auf die Kundenbindungmit einem Wert von -0,173 (-0,013 - 0,214 x 0,747 = 0,173) als ein nicht zu untersch~tzender Einflussfaktor auf die Kundenbindung. Einen weiteren indirekten Effekt auf die St~rke der Kundenbindung hat die subjektive Norm. Mit einem Wert des Pfadkoeffizienten von 0,598 ist die Wirkung der subjektiven Norm auf die Einstellung und somit auf die Kundenbindung ebenso nicht zu untersch~tzen (totaler kausaler Effekt zwischen Kundenbindung und subjektiverNorm: 0,747 x 0,598 = 0,447; t-Wert: 8,670). Es zeigt sich bei diesem Modell sehr deutlich, dass die Einstellung zum bestehenden Anbieter die zentrale Rolle spielt. Will man die Kundenbindung verst~rken, so wird man genau an dieser ,Stellgr~13e" ansetzen mL~ssen. Ruft man sich in Erinnerung, dass die Bildung der Einstellung vorwiegend durch periphere Hinweisreize gebildet wird, wird die Notwendigkeit einer klaren und

775

Dieser Weft wird in der Abbildung 52 mit R2 bezeichnet.

776Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 451ff. 777

Vgl. for den theoretischen Hintergrund der Parameterinterpretation beispielsweise Backhaus et al. (2000), S. 451ff.

778 t-Wert = -3,683; dieser Wert wir automatisch von LISREL berechnet und im Rahmen des Outputs ,,Total Effects of KSI on ETA" angegeben.

186

Empirische Befunde

verst~ndlichen Kommunikationspolitik der Anbieter deutlich.

4.4.5 PrOfung moderierender Effekte: Hypothesen 11 und 111 Um einen moderierenden Effekt von Involvement untersuchen zu k0nnen, wurden die zwei Dimensionen des Involvements (Enduring- und Situational-Involvement) anhand formativer Skalen erfasst779, um in der Folge unter Anwendung des Median-Split-Verfahrens die gesamte Stichprobe78~ anhand dieser Dimensionen in jeweils etwa zwei gleich groBe Gruppen aufteilen zu k0nnen. Konkret sind dazu folgende Ablaufschritte durchgef0hrt worden (vgl. dazu auch die Tabelle 32): 1. Berechnung eines Index pro Proband und Dimension als Mittelwert 0her die formativen Indikatoren. 2. Ermittlung des Medianwertes dieser Indizes 0her alle Probanden (Medianwert bei Enduring-Involvement: 3,00 und bei Situational-Involvement: 2,50). 3. Alle Probanden, welche unter diesem jeweils berechneten Medianwert sind, bilden die Stichprobe ,hohes Enduring-Involvement" bzw. ,hohes SituationalInvolvement". Alle Probanden, die einen h0heren (oder gleichen) Mittelwert als der berechnete Medianwert aufweisen, bilden die Stichprobe ,geringes Enduring-Involvement" bzw. geringes Situational-Involvement". 4. 0berpr0fung mittels T-Test for Mittelwertdifferenzen, ob sich die Unterschiede zwischen den so gebildeten Stichproben als signifikant erweisen. 781 Nach diesen Schritten konnten for die insgesamt vier unterschiedlichen Stichproben folgende Mittelwerte und Standardabweichungen vom Mittelwert ermittelt werden: Enduring Involvement

N

Mittel- Standardwert abweichung

gering

714

3,737

0,619

hoch

552

2,116

0,537

T-Test for die Mittelwertgleichheit: Ergebnis ist signifikant (p< 0,05)

Tabelle 30: Mittelwerte der Enduring-lnvolvement-Dimension (aufgeteilt mittels Median-SplitVerfahren)

779

Vgl. dazu die Kapitel 3.2.1.1.5. und 4.3.8.

78oEs wurden die for Kreuzvalidierung urspr0nglich getrennte Stichprobe wieder zusammengef0gt, damit die for das WLS-Sch~tzverfahren notwendige StichprobenmindestgrOSe nicht unterschritten wird. 781Vgl. zum T-Test beispielsweise Janssen/Laatz (1999), S. 297.

Empirische Befunde

187

Situational Involvement

gering hoch

N

705 553

Mittelwert

Standardabweichung

3,068

0,580

1,569

0,599

T-Test for die Mittelwertgleichheit: Ergebnis ist signifikant (p< 0,05)

Tabelle 31: Mittelwerte der Situational-Involvement-Dimension (Aufgeteilt mittels Median-SplitVerfahren)

Mit dem T-Test for Mittelwertdifferenzen haben sich diese Unterschiede als signifikant herausgestellt. Somit konnte die 0berpr0fung der verbleibenden Hypothesen II und III durchgef0hrt werden. Zu diesem Zweck wurden die mittels Mediansplit getrennten Stichproben jeweils mit dem LISREL-Programmfeature der Multi-Sample-Analyse simultan gesch@tzt, wobei diesmal zuerst der untersuchte Pfadkoeffizient zwischen Einstellung und Kundenbindung restringiert wurde. In einem zweiten Schritt wurde dieser Pfadkoeffizient freigesetzt. Somit konnte dieser Parameter wieder frei variieren. Bewegt sich die Differenz der sich so ergebenden Chi-Quadrat-Werte - Wert der ersten Sch~tzung mit dem restringierten Pfad und der Wert der Sch~tzung mit dem freigesetzten Pfad- auf statistisch signifikantem Niveau, so bedeutet dies, dass die Nullhypothese gleicher Parametersch@tzungen for beide Gruppen abzulehnen ist. Mit anderen Worten: Es ist in diesem Fall der Nachweis erbracht, dass die H~he der untersuchten Involvement-Dimension die St@rke des Einflusses der Einstellung auf die Kundenbindung moderiert (vgl. for diesen Vorgang auch die folgende Tabelle 32). Die Ergebnisse der Hypothesentests for die moderierenden Variablen sind in den Tabellen 33 und 34 zusammengefasst. Es zeigt sich, dass der moderierende Einfluss des Involvements auf die Wirkungsbeziehungen zwischen ,,Einstellung" und ,Kundenbindung" der hypothetischen Annahme entspricht.

188

Empirische Befunde

Gesamte Stichprobe: n=1.283

1

I Enduring-Involvement-Index: I Median: 3,00 < 3,00~Nedian.~-> 3,00 S p l l ~

Simultane Sch~itzungmittels Multi-Sample-Analyse,wobei r - ~ der Pfadkoeffizientzwischen ~ Einstellung und Kundenbindung restringiert wird. ]

Gesamte n=1.283 Stichprobe:

1 Situational-Involvement-Index:

Median: 2,50

Wirkung von Enduring-Involvement Ergebnis:

I

I

< 2,50~Nedi.an_~->2,50

Simultane Sch~tzung mittels Multi-Sample-Analyse,wobei 9I der Pfadkoeffizientzwischen ~ E ~ j e b n i s : Wirkung von Einstellung und Kundenbindung Situational-lnvolvement restringiert wird. Tabelle 32: 0bersicht iJber die unterschiedlichen Stichproben zur 0berprOfung der moderierenden Effel~e

Pfadkoeffizienten

Enduring Involvement (El)

Einstellung -), Kundenbindung

H II1: ~12 ~12beiElhoch> 1~12beiElniedng

0,809

t-Wert

El gering

t-Wert

Chi-Quadrat Differenzwert

20,197

0,695

11,693

7,080 *

*signifikantauf5%Niveau Tabelle 33: Ergebnisse der Multi-Sample-Analyse: Moderierende Wirkung von ,,EnduringInvolvement" Pfadkoeffizienten

Situational Involvement (SI) Pfad Einstellung -~ Kundenbindung

H I1: @12 ~12 beiSthoch>

1~12beiSlnedrig

SI hoch

t-Wert

Sl gering

t-Wert

0,825

19,296

0,682

13,286

Chi-Quadrat Differenzwert

18,216 *

*signifikantauf5%Niveau Tabelle 34: Ergebnisse der Multi-Sample-Analyse: Moderierende Wirkung von ,SituationalInvolvement"

189

5

Schlussbetrachtung

5.1 Zentrale wissenschaftliche Ergebnisse der Arbeit Ziel der vorliegenden Arbeit war es, jene Wirkungszusammenh~nge zu identifizieren, welche Konsumenten in M~rkten mit vertraglichen Dauerschuldverh~ltnissen, konkret im Osterreichischen Mobilfunkmarkt, dazu veranlassen, bei einem bestimmten Anbieter zu bleiben. Weiters sollten mOgliche moderierende Effekte von intervenierenden Variablen ermittelt und empirisch nachgewiesen werden. Dabei bediente sich die Arbeit u.a. interdisziplin~rer Betrachtungsweisen, die gegenw~rtige Forschungsans~tze zur Kundenbindung erg~nzen und weiterf0hren. Folgende, durch eine umfangreiche empirische Studie belegte Erkenntnisse konnten gewonnen werden: 1. Die Einstellung der Konsumenten gegenOber einem Anbieter ist die zentrale Determinante und somit die entscheidende Stellgr06e f~r das Erreichen von Kundenbindung. 2. Ein moderierender Effekt des Konsumenten-Involvements auf die Wirkungsbeziehung zwischen Einstellung und Kundenbindung konnte dahin gehend nachgewiesen werden, dass sich bei steigendem Involvement der Einfluss der Einstellung auf die Kundenbindung verst~rkt. Geht man davon aus, dass die meisten Konsumenten nicht in der Lage sind, die unterschiedlichen Angebote der Mobilfunkbetreiber zu evaluieren782 und setzt diesen Umstand in Relation zu den Ergebnissen dieser Arbeit, so ist es sinnvoll, das Elaboration-Likelihood-Model um einen zusatzlichen Weg zu erg~nzen. Ist n~mlich ein Individuum aufgrund der genannten Umst~nde nicht in der Lage, sich mit den Botschaften der einzelnen Mobilfunkbetreiber genauer auseinander zu setzen, aber dennoch hoch involviert, so hat die auf dem sogenannten hybriden Weg der Persuasion gebildete bzw. ver~nderte Einstellung eine signifikant h0here Prognosekraft auf die Kundenbindung als dies auf dem peripheren Weg der Fall ware. Wichtig hierbei ist, dass die auf dem hybriden Weg gebildete und mit hoher Prognosekraft ausgestattete Einstellung Ober vorwiegend periphere Hinweisreize erfolgt (vgl. Abbildung 54).

782Vgl. dazu auch die Ausf~hrungen in Kapitel 1.1.

190

Schlussbetrachtung

I

: Der zentrale Weg der Persuasion - ............................................................... Oberredung geschieht, Elnstellung~nderung hat: I~ wenn die Argumente 9 hohe Anderungsmsistenz faberzeugend sind. , sehr hobe Prognosekraft

:

:

Jal

Persuasive Kommunikatlon

Involvement ~ , vorharr I"

Fihigkelt vorhanden?

.B

: Der hybride Weg der Persuasion : - ............................................................... : Obermdung geschieht ElflstMlungs~Iderung hat: Ober vorwiegend 9 m l t t k ~ Andet~gsresistenz Neinl

pedphere Reize.

~ hohe Prognosekratf

>

Neinl

I

: Der periphere Weg der Persuasion : ; ............................................................... 9 Obermdung geschleht, Einstei!ungsanderung hat ID wenn periphem Reize 9 gertnge Andetungsresistenz Oberzeugend sind. 9 mli~iem Prognosekraft

~v

Abbildung 54: Modifiziertes Elaboration-Likelihood-Model

3. Im beschriebenen Markt kommt es im Normalfall zu keiner pers6nlichen Interaktion zwischen einem Anbieter und den Privatkunden.783 Aus diesem Grund pr~gen sich Loyalit~t und Vertrauen ebenso wie die Einstellung durch periphere Hinweisreize aus. Wenn aber diese drei Konstrukte aufgrund derselben Hinweisreize gleich gepr~igt werden, k6nnen durch die Ber0cksichtigung aller drei Konstrukte keine zus~tzlichen Erkenntnisse for die Kundenbindung gewonnen werden. Aufgrund der theoretisch begr0ndeten Verhaltensprognosekraft der Einstellung784 ist es sinnvoll und notwendig, dass nur die Einstellung als zentrale Determinante der Kundenbindung zu ber~icksichtigen. Diese Erkenntnis kann auch auf Bereiche umgelegt werden, in denen wiederum keine pers6nlichen Interaktionen zwischen Anbieter und Kunden stattfinden. 785 Besonders wichtig ist dieser hier dargestellte Aspekt auch for die aktuelle wissenschaftliche Diskussion im Bereich der Kundenbindung. Seit langem wird n~mlich in einschl~gigen Studien auf die Bedeutung von Vertrauen und Loyalit~t (bzw. pers6nliches Commitment 786) for die Kundenbindung

783Vgl. dazu Kapitel 1.1. 784Vgl. dazu Kapitel 3.2.1.1.4. 785Als Beispiel kSnnten hierfer die Energiern~irkteoder u. U. auch der Versandhandel angefi]hrt werden. 786

Commitment wird h~ufig als innere Verpflichtung zurn Anbieter bezeichnet und weist groSe ~,hnlichkeit mit dem Loyalit~itskonzeptauf. Der zentrale Unterschied zwischen Loyalit~t und Commitment liegt letztlich darin, dass Commitment auch Aspekte der unfreiwilligen Bindung beinhalten kann. Aus diesem Grund wird Commitment h~iufig zweidimensional- persSnliches (Verbundenheit) und strukturelles (Gebundenheit) Commitment - betrachtet, wobei persSnliches Commitment oft synonym mit Kundenloyalit~t verwendet wird. Vgl. dazu beispielsweise Werani (2004), S. 9f.

Schlussbetrachtung

191

hingewiesen. 787 Mit diesen Ergebnissen konnte aber gezeigt werden, dass unter bestimmten Rahrnenbedingungen diese Determinanten unberCicksichtigt bleiben k0nnen. 4. Kundenzufriedenheit ist ein emotionaler Zustand, der einer zeitlichen Begrenztheit unterliegt und am ehesten unmittelbar nach einem Konsumerlebnis erfasst werden kann. FOr ein allgemeines Modell der Kundenbindung ist die Aufnahme der Kundenzufriedenheit aufgrund dieser zeitlichen Instabilit~t nicht ratsam. Anstatt diesem Konstrukt soil das stabilere und nachgelagerte Einstellungskonstrukt ber0cksichtigt werden. 788 Auch damit steht diese Arbeit in einer gewissen Weise im Widerspruch zur g~ngigen Forschungspraxis, da in praktisch allen Studien im Bereich der Kundenbindung auf die Bedeutung der Kundenzufriedenheit hingewiesen wird. 789 Bei all diesen Untersuchungen wurde aber die zeitliche Instabilit~t der Kundenzufriedenheit nicht beachtet. Aus diesem Grund ist es auch verst~ndlich, dass deswegen viele Ergebnisse uneinheitlich ausfallen. 79~ M. E. sind Kundenzufriedenheit und Einstellung wichtige Konstrukte im Bereich der Konsumentenforschung. Es sollte jedoch bei zukCinftigen Untersuchungen deren zeitlich unterschiedliche Stabilit~t ber0cksichtigt werden. Die Kundenzufriedenheit ist als ein spontanes Feed-Back-Konzept eine wichtige Determinante und ein Fr0herkennungsindikator for eine Einstellungs~nderung, die in der Folge die Verhaltensintension der Konsumenten ausrichtet. 79~

5.2 Schlussfolgerungen fiir die Praxis Mit den hier dargestellten Ergebnissen liegt eine wissenschaftlich begr0ndete Analyse zum Phanomen der Kundenbindung in Markten mit vertraglichen Dauerschuldverhaltnissen vor, die konkrete Handlungsempfehlungen for die unternehmerische Praxis im Untersuchungsfeld der mobilen Telekommunikation erlaubt. Die Kenntnis der entscheidenden Bestimmungsfaktoren und StellgrO6en ermOglicht dem Anbieter gezielten Einfluss auf die Kundenbindung zu nehmen.

787Vgl. beispielsweise Herrmann et al. (2000), S. 293ff., Ba~on/Wangenheim (2005), S. 169ff., Braunstein et al. (2005), S. 187ff., oder Gustafsson et al. (2005), S. 210ff. 788Vgl. Kapitel 3.3.2. 789Vgl beispielsweise Homburg et. al. (1999), S.174ff., Gierl/Gehrke (2004), S. 203ff., Werani (2004), S. 156ff., Gustafsson et al. (2005), S. 215f., Braunstein et al. (2005), S. 187ff., oder Wiedmann et al. (2005), S. 44ff. 79o~,hnlich argumentiert auch Matzler (2000), S. 19. 791 In einer von Homburg et al. durchgefCihrten Studie wurde fCir eine, sich im Zeitablauf entwickelnde Kundenzufriedenheit der Terminus "cumulative satisfaction" eingefiJhrt. Vgl. Homburg et al. (2005), S. 90. M. E. bezeichnet dieser Terminus genau die Einstellung. FCir eine begriffliche Klarheit w~re aber eine einheitliche Begriffsverwendung empfehlenswert.

192

Schlussbetrachtung

Konkret k0nnen, basierend auf die dargestellten Ergebnisse, fiJr die Anbieter im Mobilfunkmarkt folgende Empfehlungen abgegeben werden: 1. Es muss besonderer Wert auf die Kommunikationspolitik792 gelegt werden. Die im Rahmen der Kommunikationspolitik kommunizierten Botschaften entsprechen genau jenen peripheren Hinweisreizen, die die Einstellung der Kunden zum Mobilfunkbetreiber pr~gen. Durch den zentralen Einfluss der Einstellung auf die Kundenbindung wird die Bedeutung der Kommunikationspolitik ersichtlich. Weiters spielt die subjektive Norm, also die Meinung von Freunden und Bekannten, eine bedeutende Rolle. Sie beeinflusst auf direktem Weg die Einstellung eines Kunden zum jeweiligen Anbieter. Da aber diese Freunde und Bekannte im Wesentlichen der gleichen Kommunikationspolitik ausgesetzt sind und dadurch deren Einstellung ebenso gepr~gt wird, wird die Bedeutung der Kommunikationspolitik zus~tzlich unterstrichen. Durch den Effekt, dass mit steigendem Involvement der Einfluss der Einstellung auf die Kundenbindung ebenfalls steigt, sollten die kommunikationspolitischen MaSnahmen der Anbieter darauf ausgerichtet sein, das Involvement der Konsumenten zu maximieren. Ansatzpunkte for effektive MaSnahmen k0nnen aus den beiden Involvement-Dimensionen unter BerCicksichtigung wesentlicher sozialtechnischer Regeln793 abgeleitet werden.794 Zus~tzlich ist eine regelm~Sige Einstellungs- und Kundenbindungsmessung zur Effektivit~tskontrolle der Kommunikationspolitik empfehlenswert.7gs 2. Durch den deutlichen Einfluss der subjekUven Norm auf die Einstellung hat eine sog. Mund-zu-Mund-Propaganda7% einen hohen Stellenwert Kir die Anbieter. Meist ist diese Art der Propaganda auch glaubhafter als die Unternehmenskommunikation, da die Quellen der Information eben Freunde und Bekannte sind. Ein Anbieter k0nnte diesen Zusammenhang insofern niJtzen, indem er gezielte und mit Mal3 eingesetzte Programme zur Freundschafts-

792

Darunter fallen klassische Werbung, Werbung in neuen Medien, VerkaufsfSrderung, PR, Direktmarketing. Vgl. dazu beispielsweise Homburg/Krohmer (2003), S. 649.

793 Vgl. dazu weiterf~hrend beispielsweise Esch (1998), Kroeber-Riel/Weinberg (2003) oder Kroeber-Riel/Esch (2004). 794 Bei der Enduring-lnvolvement-Dimension k0nnte beispielsweise ein Anbieter versuchen, einen emotionalen (Zusatz)Nutzen (z. B. modern, cool, dynamisch, erfolgreich, exklusiv) fCir die Kunden zu liefern. Wichtig hierbei ist, dass der Anbieter eine klare und zeitlich konstante Positionierungsstrategie hat. 79s Diese Konstrukte k0nnen wiederum tiber die in dieser Arbeit identifizierten Indikatoren sehr einfach erfasst werden. 796 Mund-zu-Mund-Propaganda ist eine Form der persOnlichen Kommunikation zwischen Konsumenten, bei denen Personen Informationen tiber ihre Erfahrungen mit den Leistungen eines Unternehmens innerhalb eines sozialen Umfeldes weitergeben. Vgl. Jetschke (2001), S. 1157.

Schlussbetrachtung

193

werbung einsetzt. 797 3. Das wahrgenommene alternative Vergleichsniveau - also der Mitbewerb - hat keinen messbaren direkten Einfluss auf die Kundenbindung. Hierbei ist zu beachten, dass es sich bei diesem Konstrukt um eine integrierte Darstellung von vier wichtigen Anbietereigenschaften - Telefonkosten, Netzqualit~t, Image und Zusatzleistungen - handelt. 798 Betrachtet man aber diese Anbietereigenschaften im Detail konkret als Durchschnittswert ~iber alle Kunden (Abbildung 55 und Abbildung 56) und als Durchschnittwert der Kunden pro Anbieter (Abbildung 57 und Abbildung 58) - so k6nnen folgende LIberlegungen angestellt werden: -

5

AttraktivsteAlternatiw ist besser

4.5 Stichprobe: n=1283 .

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

3,5 - Aktueller Anbieter und attraktivste Alternative sind gleich 2.5

1,5 Aktueller Anbieter ist be Netzqualit~t Gesamtkosten

Image

Zusatzleistungen

Abbildung 55: Bewertung der wahrgenommenen attraktivsten Alternative im Vergleich zum bestehenden Anbieter (Durchschnittswert eber alle Kunden)

797

Es muss aber penibel darauf geachtet werden, dass bei den Kunden keine Reaktanz auftritt.

798Vgl. Kapitel 4.3.7.

194

Schlussbetrachtung

100 9080-

Stichpmbe: n= 1283 7060-

5040302010-

i!i!,i!~i!,!i!~,~!~,!'il Gesamtkosten

Netzqualit~t

Image

Zusatzleistungen

Abbildung56: Gewichtungder Leistungsmerkmaleder Anbieter(Durchschnittswert0beralle Kunden) Aus Abbildung 55 und Abbildung 57 ist ersichtlich, dass der aktuelle Anbieter tendenziell besser wahrgenommen wird als die jeweils attraktivste Alternative. Eine Ausnahme von dieser Tendenz bilden lediglich die Kunden der Mobilkom Austria bei der Bewertung der Telefonkosten bzw. die Kunden von Tele.ring und Drei bei der Bewertung der Netzqualit~t. Kombiniert man nun diese Bewertungen mit den jeweiligen Bedeutungsgewichten, so wird ein interessantes Ph~nomen ersichtlich: Wenn die Kunden eines bestimmten Anbieters die attraktivste Alternative etwas besser wahrnehmen, wird diese Anbietereigenschaft tendenziell geringer gewichtet. Konkret hei6t dies, dass die Kunden der Mobilkom Austria die h~heren Telefonkosten zwar wahrnehmen, diesen Nachteil aber durch die besser eingesch~tzte Netzqualit~t kompensieren. Bei den Kunden der Tele.ring und von Drei ist dieser Effekt genau umgekehrt. Die schlechter wahrgenommene Netzqualit~t wird durch die niedrigeren Telefonkosten kompensiert. Somit hat man ein deutliches Indiz daf0r, dass sich die Mobilfunkkunden grunds~tzlich anhand von zwei, sich wechselseitig kompensierenden Dimensionen (Kosten und Qualit~t) segmentieren lassen (vgl. dazu Abbildung 59). Dabei ist zu beachten, dass jene Information, die von den Kunden zur Anbieterbeurteilung herangezogen wird, vorwiegend 0ber den peripheren bzw. den hybriden Weg verarbeitet wird. Es s i n d somit nicht tats~chliche Preis- oder Qualit~tsunterschiede for die Bildung der Einstellung und in der Folge for die Auspr~gung der Kundenbindung verantwortlich, sondern jene, die aufgrund der peripheren Reize suggeriert werden. Zus~tzlich ist hier anzumerken, dass gewisse Preis- bzw. Qualit~tsunterschiede

Schlussbetrachtu ng

195

vom Kunden durchaus erkannt und toleriert werden. Erst wenn ein bestimmtes, individuell unterschiedliches Ma6 an Differenz wahrgenommen wird, wird m. E. die Kundenbindung sinken. Eine theoretische Best~tigung for diese Annahme liefert die Prospect-Theorie. 799 AttraktivsteAlternativeist besser...................................................................................................................... O Mobilkom 9 T-Mobile E] One [] Tele.ring

.................................................................................................................

[] Drei

Aktueller Anbieter

und attraktivste Alternative sind gleich

__

"

__

n b i e t e r ist b e s s e r ~

Gesamtkoste n

Netzqualit~t

';;~;~]'

Zusatzleistungen

Image

Abbildung 57: Bewertung der wahrgenommenen attraktivsten Alternative im Vergleich zum bestehenden Anbieter (Unterschieden in Kunden/Anbieter)

100 7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

O Mobilkom 9 T-Mobile [] One 9 Tele.ring

9O -I

801 I 70 4

[] Drei

I 6C .

50

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

40

30

20

10

0

i

Gesamtkosten

f

Netzqualit~it

f

Image

Zusatzleistungen

Abbildung 58: Gewichtung der Leistungsmerkmale der Anbieter (Unterschieden in Kunden/Anbieter)

799

Durch die abnehmende Sensitivit~it der Wertfunktion ist beispielsweise eine vom Kunden wahrgenommene Preisdifferenz for diesen relativ unbedeutend. Vgl. dazu Kapitel 3.1.2.3.

Schlussbetrachtung

196

Die folgende Abbildung zeigt die derzeitige Positionierung der untersuchten Anbieter anhand der erw~hnten Dimensionen. Dabei wird deutlich, dass dabei vor allem One und T-Mobile eine unprofilierte und ungiJnstige Mittelstellung einnehmen. FLir diese Anbieter w~re dringend Handlungsbedarf, eine eindeutigere Positionierung zu erlangen. 5- schlechter als die attraktivste Altemative 4,5 4 3,

J

2, ....

l

....

i

....

j

I

J

teurer als die attraktivste 1

1,5

2

2,5

3

3,5

9Altemative 4,5 5

Gesamtkosten

Abbildung 59: Positionierung der Anbieter

Der Einfluss der direkten wahrgenommenen Wechselkosten der Konsumenten auf die Kundenbindung stellt sich in der durchgefCihrten Untersuchung als unbedeutend dar. M. E. ist dafCir ausschlaggebend, dass diese vom Kunden derzeit nur in geringem Ausmal3 wahrgenommen werden8~176 und somit keine Rolle spielen. Es k6nnte aber durch eine gezielte Fokussierung auf anbieterseitige MaBnahmen8~ zur Erh0hung dieser Wechselkosten kommen und auf diesem Weg die Gebundenheit der Kunden zum Anbieter verstarkt werden. 8~ Ein Ansatz, der alle bisherigen Vorschl~ge gewissermaBen vereint, kOnnte ein umfassendes Kundenbindungsprogramm sein, das hier kurz dargestellt werden soll:8~

800 Der Mittelwert dieses Konstruktes betr~igt auf der fCinfstufigen Skala 3,03 (n=1283). Vgl. dazu Kapitel 4.3.6. 8oi Die Kunden kOnnten beispielsweise dazu motiviert werden, dass sie beziehungsspezifische Investitionen (Kauf einer proprieti~ren Software zur 0berwachung und Optimierung des eigenen Telefonverhaltens,...) tatigen. 802 Um Reaktanz beim Kunden zu vermeiden, sollten Mal3nahmen, die auf eine Gebundenheit der Kunden

abzielen, nur mit Vorsicht eingesetzt werden. 803 Die Ausarbeitung effektiver und effizienter Kundenbindungsprogramme ist nicht Teil dieser Arbeit. Das dargestellte Beispiel kann und soll als eine Anregung fiJr weitere Forschungsarbeiten verstanden werden.

Schlussbetrachtung

197

Alle Kunden eines Anbieters werden in unterschiedliche Value-Segmente (A-, B-, C- und D-Kunden) eingeteilt. AIs Einteilungskriterium z~hlt neben den h~ufig verwendeten monetaren Faktoren (z. B. DB, Umsatz) auch die freiwillig verI~ngerte vertragliche Bindungsdauer. Dem Kunden soil damit die M6glichkeit geboten werden, dass er auch bei einem nur (unter)durchschnittlichen ,,Telefonieumsatz" mittels Verl~ngerung der Bindungsfrist in ein h6heres ValueSegment eingestuft wird. Durch diese h6here Einstufung kann der Kunde in der Folge bestimmte Zusatzleistungen konsumieren. Wichtig sind dabei zwei Punkte (vgl. dazu auch Abbildung 60): 8o4 Die angebotenen Zusatzleistungen werden f~r die Kunden mit aufsteigender Segmentzugeh6rigkeit immer attraktiver. Die Zusatzleistungen werden klar und transparent kommuniziert und sollten von anderen Anbietern nicht angeboten werden.

Segmentspezifische Kundenprogramme ............ Lei.s.tu.ng.sange.b.~

........................... A-Kunden

.!

B-Kunden

C-Kunden ~

~

.

.

"

....

D-Kunden

I i

Betreuung 0 b e r C a l l Center Standardisierte Leistungen ....

Kommunikation Zusiitzliche Leistungen

der Leistungsunterschiede

Abbildung 60: Segmentspezifische Kundenprogramme

Eine theoretische BegrOndung f~r die Wirksamkeit dieses Kundenbindungsprogramms liefert beispielsweise wiederum die Prospect-Theorie. Das angebotene Leistungsb~ndel wird von den Kunden als Bezugspunkt wahrge-

804 Nat~rlich muss sich ein solches Kundenbindungsprogrammf(~r den Anbieter durch eine dadurch erzielte geringere KundenabwanderungOkonomischrechnen.

198

Schlussbetrachtung

nommen. Im Falle eines Anbieterwechsels vergleichen die Kunden den wahrgenommenen Beziehungswertverlust (das bestehende Vertragsverh~ltnis) mit einem m6glichen Beziehungswertgewinn (neuer Anbieter). Durch die steiler verlaufende Wertfunktion im Verlustbereich wird aber dieser Beziehungswertverlust h6her bewertet, als der m6gliche (u. U. objektiv gleichwertige) Wertgewinn, den ein neuer Anbieter liefert. Je h6her der bestehende Beziehungswert ist, desto schwieriger wird es aus diesem Grund fLir den jeweiligen Mitbewerb, die Kunden zum Wechseln zu motivieren. Somit kann durch eine gezielte Erh6hung des wahrgenommenen Beziehungswertes eine beziehungsstabilisierende Wirkung erzielt werden. Ein weiterer Effekt zur Erh6hung der Kundenbindung k6nnte mit dem beschriebenen Programm erreicht werden: Durch eine intensive Auseinandersetzung mit den unterschiedlichen Leistungsangeboten k6nnte m. E. das derzeitige, auf eher geringem Niveau befindliche Involvement der Konsumenten8~ erh6ht werden. Dieser Effekt tr~gt wiederum zur Erh6hung der Kundenbindung bei.

5.3 Restriktionen der Studie und Ausblick auf weitere Forschungen Eine wesentliche Restriktion der Untersuchung liegt in der Eingrenzung des Untersuchungsgegenstandes auf den Bereich der mobilen Telekommunikation. Eine Ausdehnung der Untersuchung auf andere Bereiche mit vertraglichen Dauerschuldverh~ltnissen (z. B. Versicherungen, Energiem~rkte) h~tte den Rahmen dieser Arbeit gesprengt. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit sollten zur grunds~tzlichen Beschreibung dieser M~rkte ebenso geeignet sein, wobei es aber m6glich sein kann, dass zus~tzliche Dimensionen beachtet werden m~issen. In jedem Fall ist aber davon auszugehen, dass, wiederum mit dem ElaborationLikelihood-Model als Bezugspunkt, die Einstellung die zentrale Determinante bleibt. Wie die Einstellung f0r eine optimale Kundenbindung in solchen Massenm~rkten am besten beeinflusst werden kann, ware gesondert zu untersuchen. Das in der Abbildung 54 dargestellte modifizierte Elaboration-Likelihood-Model hat hypothetischen Charakter. Inwieweit dieses weiteren empirischen Pr0fungen standh~lt und ob sich diese Modellerg~nzung 0ber den hier untersuchten Bereich

8os Die Mittelwerte der beiden Involvement-Dimensionen betragen 3,43 (Enduring-Involvement) und 2,41 (Situational-Involvement).

Schlussbetrachtung

199

hinaus als sinnvoll erweist, 8~ w~re in weiteren Untersuchungen abzukl~ren. Eine weitere Einschr~nkung besteht darin, dass wichtige Subgruppen8~ nicht separat betrachtet werden konnten, da bei Verwendung des LISREL-Ansatzes eine Mindeststichprobengr66e aus rechentechnischen Gr0nden nicht unterschritten werden darf. Es wurde aber in den Schlussfolgerungen for die Praxis der Versuch unternommen, diverse Erkenntnisse zu einigen Subgruppen auf deskriptivem Weg zu erhalten. Weitere und detailliertere Forschungen dazu stehen ebenfalls aus.

806 ~,hnlich Wirkungszusammenh~nge kOnnten auch u. E. bei politischen Kampagnen oder auch bei diversen Verka ufspr/~sentationen auftreten. 807Z. B. separate Kausalmodelle fi~r die Kunden der unterschiedlichen Anbieter oder fiJr diverse psychografische und demografischen Kundenmerkmale (Preissensibilit~t, BediJrfnis nach Kognition, Ausbildung, Alter,...).

201

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