Weiterempfehlungen im Tourismus : Eine theoretische und empirische Analyse einflussreicher Empfehlungsgeber touristischer Destinationen 3834910562, 9783834910561 [PDF]

Zitiervorschau

Chris Horbel Weiterempfehlungen im Tourismus

GABLER EDITION WISSENSCHAFT Focus Dienstleistungsmarketing Herausgegeben von Universitätsprofessor Dr. Dr. h.c. Werner Hans Engelhardt, Ruhr-Universität Bochum, Universitätsprofessorin Dr. Sabine Fließ, FernUniversität in Hagen, Universitätsprofessor Dr. Michael Kleinaltenkamp, Freie Universität Berlin, Universitätsprofessor Dr. Anton Meyer, Ludwig-Maximilians-Universität München, Universitätsprofessor Dr. Hans Mühlbacher, Leopold-Franzens-Universität Innsbruck, Universitätsprofessor Dr. Bernd Stauss, Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt und Universitätsprofessor Dr. Herbert Woratschek, Universität Bayreuth (schriftführend)

Der Wandel von der Industrie- zur Dienstleistungsgesellschaft ist de facto längst vollzogen, er stellt jedoch mehr denn je eine Herausforderung für Theorie und Praxis, speziell im Marketing, dar. Die Schriftenreihe will ein Forum bieten für wissenschaftliche Beiträge zu dem bedeutenden und immer wichtiger werdenden Bereich des Dienstleistungsmarketing. In ihr werden aktuelle Ergebnisse der betriebswirtschaftlichen Forschung in diesem Bereich des Marketing präsentiert und zur Diskussion gestellt.

Chris Horbel

Weiterempfehlungen im Tourismus Eine Analyse einflussreicher Empfehlungsgeber touristischer Destinationen

Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Herbert Woratschek

GABLER EDITION WISSENSCHAFT

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar.

Dissertation Universität Bayreuth, 2008

1. Auflage 2008 Alle Rechte vorbehalten © Gabler | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2008 Lektorat: Frauke Schindler / Sabine Schöller Gabler ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media. www.gabler.de Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Umschlaggestaltung: Regine Zimmer, Dipl.-Designerin, Frankfurt/Main Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed in Germany ISBN 978-3-8349-1056-1

Geleitwort Die Bedeutsamkeit von Weiterempfehlungen im Rahmen von Kaufentscheidungen wurde bereits in verschiedenen Untersuchungen nachgewiesen. Insbesondere für Kaufentscheidungen im Dienstleistungsbereich gelten Weiterempfehlungen als bedeutsame Informationsquelle. Dies hängt vor allem mit dem speziellen Charakter vieler Dienstleistungen zusammen. Dienstleistungen lassen sich häufig als komplexe Leistungsbündel charakterisieren, die durch vielfältige Verhaltensunsicherheiten zwischen den Marktpartnern gekennzeichnet sind. Diese Verhaltensunsicherheiten sind häufig auf den hohen Anteil immaterieller Bestandteile von Leistungsbündeln zurückzuführen, da Kunden aufgrund von Präsentationsproblemen die Qualität der Absatzleistung vor Vertragsschluss nur schwer beurteilen können. Neben der Immaterialität können Bewertungsunsicherheiten jedoch auch vielfältige weitere Ursachen haben, z.B. können sie eine Folge der Komplexität der Absatzleistung oder der Vielzahl an Kooperationspartnern zur Erstellung der Absatzleistung sein. Insbesondere bei der Entscheidung für eine Urlaubsdestination spielen derartige Bewertungsunsicherheiten für die Touristen eine große Rolle. Viele Touristen zeigen zudem ein ausgeprägtes „Variety-Seeking Behavior“, das heißt, sie streben nach Abwechslung und bevorzugen es, jeden Urlaub an einem anderen Ort zu verbringen. Damit geht einher, dass sie vor dem Antritt der Reise häufig nur schwer einschätzen können, ob die von ihnen gewählte und bisher unbekannte Destination ihren Erwartungen entsprechen wird. Die auf diese Weise entstehende Unsicherheit wird dadurch noch verstärkt, dass innerhalb eines Urlaubs in der Regel Leistungen verschiedener Anbieter, zum Beispiel Hotel, Gastronomie, Freizeitaktivitäten, in Anspruch genommen werden, deren Qualität zum Zeitpunkt der Kaufentscheidung nur schwer eingeschätzt werden kann. Eine wesentliche Aufgabe bei der Vermarktung komplexer Dienstleistungen, wie zum Beispiel einem Urlaub in einer bestimmten Destination, besteht folglich darin, auf Seite der potenziellen Kunden bestehende Bewertungsunsicherheiten zu reduzieren, damit sie als neue Kunden gewonnen werden können. Eine Form des Marketings, mit welcher bestehende Unsicherheiten beim Konsumenten besonders effektiv reduziert werden können, sind Weiterempfehlungen von Kunden. Sie gelten in der Regel als glaubwürdige Informationen, da der Weiterempfehlungsgeber kein kommerzielles Interesse mit der Abgabe der Empfehlung verfolgt. Darüber hinaus sind sie für den Anbieter eine besonders günstige Form der Werbung neuer Kunden. Wollen die Anbieter Einfluss auf Weiterempfehlungen nehmen, stehen sie vor der Frage, welche Empfehlungen überhaupt eine Bedeutung für die Wahl des Urlaubsortes haben könnten. Der Beantwortung dieser Frage nähert sich Frau Horbel auf zwei Wegen. Zum einen wird die Frage geklärt, welche Faktoren die Abgabe von Weiterempfehlungen begünstigen. Da jedoch nicht jede abgegebene Weiterempfehlung auch im Rahmen der Kaufentscheidung des

VI

Geleitwort

Empfängers Berücksichtigung findet, wird darüber hinaus der Frage nachgegangen, durch welche Eigenschaften sich diejenigen Advokaten (Weiterempfehlungsgeber) auszeichnen, die als besonders einflussreich wahrgenommen werden. Basierend auf einer Zusammenfassung der bisher zu diesen Fragestellungen vorliegenden Forschungsergebnisse, führte Frau Horbel umfassende empirische Untersuchungen durch, deren Methodik und Ergebnisse im vorliegenden Buch ausführlich behandelt und diskutiert werden. Im Mittelpunkt der empirischen Untersuchungen stehen Befragungen von Touristen zu ihrem Reiseverhalten sowie der Abgabe und Nutzung von Weiterempfehlungen über Destinationen, die anschließend mittels multivariater und kausalanalytischer Verfahren ausgewertet wurden. Dabei wird deutlich, dass Weiterempfehlungen von den meisten Touristen im Rahmen ihrer Urlaubsentscheidung berücksichtigt werden. Jedoch bevorzugen die Konsumenten dabei unterschiedliche Eigenschaften bei ihren Empfehlungsgebern. In dieser Erkenntnis liegt eine der wesentlichen Innovationen der Dissertation von Frau Horbel. Die Identifikation von Kundensegmenten mit unterschiedlichen Präferenzen für Empfehlungsgeber ist für ein betriebswirtschaftlich orientiertes Management relevant, um kundengerechte Weiterempfehlungen bei den entsprechenden Meinungsführern zu initiieren. Auf diese Weise können Streuverluste von Weiterempfehlungs-Kampagnen vermieden werden, um einerseits Kosten zu sparen, aber andererseits auch Effektivität und Effizienz zu steigern. Die von Frau Horbel angestrebte ganzheitliche Sicht auf die Thematik stellt einen zusätzlichen wertvollen Beitrag für die Forschung dar. Die bisher in der Literatur gewonnenen Erkenntnisse werden in zwei grundlegenden Kausalstrukturen zu den Determinanten der Abgabe sowie der Einflussstärke von Eigenschaften der Weiterempfehlungsgeber zusammengefasst und mit einer Reihe von Modellen untersucht. Darüber hinaus ersetzt Frau Horbel die häufig praktizierte Selbsteinschätzung von Personen hinsichtlich der Opinion-LeaderEigenschaften durch Fremdeinschätzungen, wodurch die Managementrelevanz ihrer Aussagen an Bedeutung gewinnen dürfte. Die Arbeit setzt an relevanten Fragestellungen im Dienstleistungsmarketing an, die kompetent beantwortet werden. Daher leistet Frau Horbel einen wertvollen Beitrag zur Schließung von wichtigen Forschungslücken. Sie liefert damit gleichermaßen einen wertvollen Ausgangspunkt für weitere wissenschaftliche Analysen wie auch Anknüpfungspunkte für Manager zur zielgerichteten Initiierung von Weiterempfehlungen. Daher wünsche ich der Verbreitung ihres Werkes viel Erfolg!

Prof. Dr. Herbert Woratschek

Vorwort Unter Wissenschaftlern und Praktikern herrscht große Einigkeit darüber, dass Weiterempfehlungen eines der bedeutendsten Mittel zur Gewinnung neuer Kunden darstellen. Dennoch werden sie vielfach eher als erwünschter Nebeneffekt der Marketingaktivitäten angenommen, da Anhaltspunkte fehlen, wie Weiterempfehlungen gezielt initiiert werden können. In der vorliegenden Arbeit wird daher das Ziel verfolgt, Ansatzpunkte für einen gezielten Einsatz von Weiterempfehlungen herauszuarbeiten. Als Untersuchungsobjekt für die vorliegende Untersuchung diente der Tourismus, genauer die Sichtweise des Destinationsmanagements. Diese Branche erschien aus zwei Gründen besonders geeignet. Erstens sind Destinationen auf Neukundengewinnung durch Weiterempfehlungen ihrer Gäste ganz besonders angewiesen, da viele Touristen es vorziehen, im Urlaub immer wieder an neue Orte zu reisen, um ihren Drang nach Abwechslung zu befriedigen. Zweitens lieben es viele Menschen, sich mit anderen über ihre auf Reisen gesammelten Erlebnisse und Erfahrungen auszutauschen, so dass auch häufig Empfehlungen weiter gegeben werden. Die Einnahme zweier verschiedener Perspektiven ist notwendig, wenn man sich der Frage nähern will, unter welchen Umständen Weiterempfehlungen im Rahmen von Kaufentscheidungen berücksichtigt werden. Diese beiden Perspektiven rühren daher, dass an einer Weiterempfehlung mindestens zwei Personen beteiligt sein müssen: der Sender und der Empfänger der Empfehlung. Somit ist als erstes zu klären, welche Bedingungen erfüllt sein müssen, damit eine Person bereit ist, eine Empfehlung auszusprechen. Hierfür können sowohl personenbezogene Merkmale, wie die allgemeine Kommunikationsfreudigkeit des Empfehlungsgebers, wie auch situations- und produktbezogene Faktoren, insbesondere die Zufriedenheit mit dem Anbieter einer Leistung verantwortlich sein. Dennoch führt nicht jede ausgesprochene Empfehlung zu einem Kauf, häufig wird sie im Rahmen des Kaufentscheidungsprozesses sogar überhaupt nicht berücksichtigt. Als zweite zentrale Frage ist somit zu untersuchen, welche Faktoren dazu führen, dass erhaltene Empfehlungen vom Empfänger als relevant angesehen und folglich bei einer Kaufentscheidung beachtet werden. Die Forschung zu Opinion Leadern hat hierzu gezeigt, dass es einige Personen gibt, die einen größeren Einfluss auf andere Menschen ausüben können als andere. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Arbeit untersucht, welche Merkmale von Empfehlungsgebern die Berücksichtigung der Weiterempfehlung bei der Kaufentscheidung begünstigen. Diese Arbeit wurde im Januar 2008 von der Universität Bayreuth als Dissertationsschrift angenommen. Sie entstand während meiner Zeit als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Dienstleistungsmanagement der Universität Bayreuth.

VIII

Vorwort

Das Zustandekommen einer Dissertation ist nur unter Mitwirkung vieler Menschen möglich, denen ich an dieser Stelle meinen Dank aussprechen möchte. An erster Stelle danke ich sehr herzlich meinem Doktorvater und akademischen Lehrer Prof. Dr. Herbert Woratschek. Trotz anfänglich hohen beiderseitigen Verhaltensunsicherheiten hat er mich nach Abschluss des Studiums bereitwillig in sein Team aufgenommen und mir ein Arbeits- und Forschungsumfeld geboten, in dem ich mich stets sehr wohl gefühlt habe. Viele wertvolle Anregungen und konstruktiv-kritische Diskussionen haben diese Arbeit mitgeprägt. Darüber hinaus danke ich ihm für die Chancen, die er mir durch Publikationen und die Gelegenheit zur Teilnahme an diversen wissenschaftlichen Konferenzen im In- und Ausland eröffnet hat. Sie haben nicht nur entscheidend zum Fortschritt meiner Dissertation beigetragen, sondern auch meinen persönlichen Erfahrungsschatz sehr bereichert. Für die Übernahme des Zweitgutachtens und die Ermutigung zur Promotion möchte ich Prof. Dr. Andreas Remer danken. Darüber hinaus danke ich Prof. Dr. Heymo Böhler für die bereitwillige Übernahme des Prüfungsvorsitzes. Die Möglichkeit, die Dissertation in einem Arbeitsumfeld anfertigen zu können, das durch Freundschaft, gegenseitigen Respekt und kreative Anregungen geprägt ist, empfinde ich als großes Geschenk. Ich danke deshalb Prof. Dr. Stefan Roth, Dr. Sven Pastowski, Dr. Guido Schafmeister, Dr. Manuel Becher, Dr. Frank Hannich, Dr.-Ing. Petr Chvojka, Dipl.-Kfm. Bastian Popp, Dipl.-SpOec. Tim Ströbel und Dipl.-SpOec. Christian Durchholz sowie allen beteiligten studentischen Hilfskräften für ihre tatkräftige Unterstützung. Durch ihren außergewöhnlichen Einsatz in vielen Phasen meiner Dissertation hat Carmen Back maßgeblich zum Gelingen des Projektes beigetragen, wofür ich ihr einen besonders herzlichen Dank aussprechen möchte. Bei Dipl.-Kffr. Yvonne Baumgärtner, Dipl.-SpOec. Claudia Hubek und Dipl.-Kffr. Dörthe Janssen sowie allen Teilnehmern des Seminars zur Speziellen Betriebswirtschaftslehre Dienstleistungsmanagement an der Universität Bayreuth „Weiterempfehlungen im Tourismus“ im WS 2004/2005 möchte ich mich für die Unterstützung und Mitwirkung bei der empirischen Umsetzung meines Dissertationsvorhabens bedanken. Viele Freunde haben mich während meiner Promotionszeit begleitet und moralisch unterstützt. Ihnen danke ich für die gemeinsamen Erlebnisse und Gespräche und den Spaß, den wir dabei hatten. Schließlich darf ich mich ganz herzlich bei meiner Familie bedanken. Ich widme diese Arbeit meiner Mutter Ingrid Horbel, die mir nicht nur die Bedeutung von Bildung vorgelebt und meine akademische Ausbildung ermöglicht, sondern mir auch in allen Phasen den Rücken dabei gestärkt und mich stets ermutigt hat, meinen Weg weiter zu gehen.

Chris Horbel

Inhaltsverzeichnis Geleitwort................................................................................................................................. V Vorwort ................................................................................................................................. VII Inhaltsverzeichnis...................................................................................................................IX Abbildungsverzeichnis ........................................................................................................XIII Tabellenverzeichnis.............................................................................................................. XV Anhangverzeichnis ..............................................................................................................XIX Abkürzungsverzeichnis.......................................................................................................XXI A

Einleitung......................................................................................................................... 1 1

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

2

Gang der Untersuchung .............................................................................................. 3

B

Theoretische Grundlagen............................................................................................... 5 1

Ökonomische Konsequenzen der Weiterempfehlung und Ableitung der Forschungsfragen........................................................................................................ 5 1.1

Service-Profit Chain ........................................................................................... 5

1.2

Die Rolle von Weiterempfehlungen in der Service-Profit Chain für das Management von Destinationen ......................................................................... 9

1.3

Opinion Leader und Weiterempfehlungen ....................................................... 14

1.4

Ableitung der Forschungsfragen....................................................................... 21

2

Determinanten der Kaufrelevanz von Weiterempfehlungen .................................... 25 2.1

Status Quo der Literatur.................................................................................... 25

2.2

Expertentum...................................................................................................... 27

2.3

Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsempfänger.................................................. 29

2.4

Bindungsstärke.................................................................................................. 31

2.5

Reputation......................................................................................................... 33

2.6

Ableitung des Untersuchungsmodells .............................................................. 34

3

Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen ............................................. 35 3.1

Status quo der Literatur..................................................................................... 35

3.2

Kundenzufriedenheit......................................................................................... 37

3.3

Variety-Seeking Behavior................................................................................. 42

X

Inhaltsverzeichnis

C

3.4

Wahrgenommene Konkurrenzattraktivität ....................................................... 48

3.5

Involvement ...................................................................................................... 50

3.6

Ableitung des Untersuchungsmodells .............................................................. 53

Empirische Untersuchungen zu bedeutsamen Kommunikatoren von Weiterempfehlungen im Tourismus............................................................................ 56 1

Konzeption der empirischen Untersuchung im Überblick ....................................... 56

2

Vorstudie................................................................................................................... 58 2.1

Grundlegendes Vorgehen ................................................................................. 58

2.2

Datenerhebung und Stichprobe......................................................................... 59

2.3

Datenauswertung .............................................................................................. 63

2.4

Ergebnisse der Befragungen der Touristen....................................................... 66

2.5

Ergebnisse der Befragungen der Experten........................................................ 71

2.6

Diskussion......................................................................................................... 74

3

Untersuchungsdesign der Hauptstudie...................................................................... 77 3.1

Grundlegendes Vorgehen ................................................................................. 77

3.2

Operationalisierung der relevanten Konstrukte ................................................ 79

3.2.1

Grundlegendes Vorgehen.......................................................................... 79

3.2.2

Operationalisierung der latenten Variablen im Kausalmodell für den Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung........................................................ 80

3.2.2.1

Abhängige Variable .................................................................................. 80

3.2.2.2

Unabhängige Variablen ............................................................................ 83

3.2.3

4

Operationalisierung der latenten Variablen im Kausalmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus ..................................... 84

3.2.3.1

Abhängige Variablen ................................................................................ 84

3.2.3.2

Unabhängige Variablen ............................................................................ 88

3.3

Datenerhebung und Stichprobe......................................................................... 90

3.4

Datenaufbereitung............................................................................................. 93 Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung .................................................................................................... 95

Inhaltsverzeichnis 4.1

Clusteranalyse zur Ermittlung verschiedener Typen von Empfehlungsempfängern .................................................................................. 95

4.2

Empirischer Test des allgemeinen Kausalmodells ......................................... 108

4.2.1

Ergebnisse der Modellschätzung ............................................................ 108

4.2.2

Gütebeurteilung der reflektiven Messmodelle........................................ 111

4.2.3

Gütebeurteilung des Strukturmodells ..................................................... 115

4.3

Empirischer Test des Kausalmodells für Ähnlichkeitsjünger......................... 118

4.3.1

Ergebnisse der Modellschätzung ............................................................ 118

4.3.2

Gütebeurteilung der reflektiven Messmodelle........................................ 119

4.3.3

Gütebeurteilung des Strukturmodells ..................................................... 123

4.4

Empirischer Test des Kausalmodells für Bindungsjünger.............................. 125

4.4.1

Ergebnisse der Modellschätzung ............................................................ 125

4.4.2

Gütebeurteilung der reflektiven Messmodelle........................................ 126

4.4.3

Gütebeurteilung des Strukturmodells ..................................................... 131

4.5

Empirischer Test des Kausalmodells für Expertenjünger............................... 132

4.5.1

Ergebnisse der Modellschätzung ............................................................ 132

4.5.2

Gütebeurteilung der reflektiven Messmodelle........................................ 133

4.5.3

Gütebeurteilung des Strukturmodells ..................................................... 138

5

D

XI

Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus .................... 140 5.1

Ergebnisse der Modellschätzung .................................................................... 140

5.2

Gütebeurteilung der reflektiven Messmodelle................................................ 142

5.3

Gütebeurteilung des Strukturmodells ............................................................. 144

Schlussbetrachtung..................................................................................................... 147 1

2

Diskussion der Ergebnisse ...................................................................................... 147 1.1

Bedeutung der Determinanten der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung ...... 147

1.2

Bedeutung der Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen........... 149 Fazit ........................................................................................................................ 151

Anhang .................................................................................................................................. 155 Literaturverzeichnis............................................................................................................. 161

Abbildungsverzeichnis Abbildung B-1:

Service-Profit Chain.................................................................................... 6

Abbildung B-2:

Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung....... 8

Abbildung B-3:

Service-Profit Chain und moderierende Variablen ..................................... 9

Abbildung B-4:

Modifizierte Service-Profit Chain............................................................. 13

Abbildung B-5:

Neukundengewinnung durch Weiterempfehlung ..................................... 22

Abbildung B-6:

Beziehungsmanagement unter Berücksichtigung von Meinungsführern und Variety-Seeking-Kunden....................................... 23

Abbildung B-7:

Hypothesensystem zur Untersuchung der Determinanten der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung ........................................................ 34

Abbildung B-8:

Hypothesensystem zur Untersuchung der Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus................................................... 54

Abbildung C-1:

Profil der Touristen-Stichproben in der Vorstudie ................................... 60

Abbildung C-2:

Profil der Experten-Stichproben in der Vorstudie .................................... 62

Abbildung C-3:

Ablaufmodell der durchgeführten qualitativen Inhaltsanalyse ................. 64

Abbildung C-4:

Demographisches Profil der befragten Touristen in der Hauptstudie....... 91

Abbildung C-5:

Reiseprofil der befragten Touristen in der Hauptstudie............................ 92

Abbildung C-6:

Empirische Verteilung der Antworten bei der direkten Abfrage des wahrgenommenen Einflusses der erhaltenen Weiterempfehlung. .......... 109

Abbildung C-7:

Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells zum Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung................................................................................... 110

Abbildung C-8:

Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells zum Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung für die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger unter Verwendung der originären Messmodelle .............................................. 118

Abbildung C-9:

Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells für die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger nach Anpassung der reflektiven Messmodelle ........ 121

Abbildung C-10: Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells für die Gruppe der Bindungsjünger unter Verwendung der originären Messmodelle .......... 126 Abbildung C-11: Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells für die Gruppe der Bindungsjünger nach Anpassung der reflektiven Messmodelle ............. 129

XIV

Abbildungsverzeichnis

Abbildung C-12: Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells für die Gruppe der Expertenjünger ........................................................................................ 133 Abbildung C-13: Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells für die Gruppe der Expertenjünger nach Anpassung der reflektiven Messmodelle .............. 136 Abbildung C-14: Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus................................................. 141

Tabellenverzeichnis Tabelle B-1:

Merkmale von Variety-Seeking-Konsumenten und Meinungsführern..... 20

Tabelle B-2:

Ergebnisse der Regressionsanalyse einer Studie zum Wintertourismus in einer deutschen Alpendestination ............................. 47

Tabelle C-1:

Forschungsfragen im Überblick................................................................ 56

Tabelle C-2:

Überblick über die Konzeption der empirischen Untersuchung ............... 57

Tabelle C-3:

Forschungsfragen für die Vorstudien mit Touristen ................................. 66

Tabelle C-4:

Übereinstimmung der Forscher bei der induktiven Kategorienbildung in der Vorstudie.......................................................... 67

Tabelle C-5:

Reliabilitätsanalyse für die Einordnung der Textpassagen in die Kategorien in der Vorstudie ...................................................................... 68

Tabelle C-6:

Variety-Seeking-Touristen versus Stammgäste als Weiterempfehlungsgeber .......................................................................... 76

Tabelle C-7:

Übersicht über die formulierten Hypothesen für die Hauptstudie ............ 78

Tabelle C-8:

Indikatoren zur Messung der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung ......... 81

Tabelle C-9:

Direkte Erhebung des wahrgenommenen Einflusses der erhaltenen Weiterempfehlung (1) ............................................................................... 82

Tabelle C-10:

Direkte Erhebung des wahrgenommenen Einflusses der erhaltenen Weiterempfehlung (2) ............................................................................... 82

Tabelle C-11:

Messung der unabhängigen Variablen im Kausalmodell für den Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung ........................................................ 83

Tabelle C-12:

Direkte Erhebung der Weiterempfehlungsabsicht .................................... 84

Tabelle C-13:

Messung der abhängigen Variablen im Kausalmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus................................................... 88

Tabelle C-14:

Messung der unabhängigen Variablen im Kausalmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus ..................................... 89

Tabelle C-15:

Verteilung der Probanden hinsichtlich der Quotenmerkmale................... 90

Tabelle C-16:

Faktorenanalyse der wahrgenommenen Eigenschaften des Weiterempfehlungsgebers......................................................................... 96

Tabelle C-17:

F-Werte für die 2-, 3-, 4-, 5- und 6-Clusterlösungen nach dem Wardund Quick-Cluster-Verfahren ................................................................... 99

XVI

Tabellenverzeichnis

Tabelle C-18:

t-Werte für die 2-, 3-, 4-, 5- und 6-Clusterlösungen nach dem Wardund Quick-Cluster-Verfahren ................................................................. 100

Tabelle C-19:

Vergleich der Faktormittelwerte der Cluster........................................... 102

Tabelle C-20:

Demographisches Profil der Cluster ....................................................... 103

Tabelle C-21:

Mittelwertvergleich: Angaben der Befragten in den drei Clustern zum letzten Urlaub (ANOVA) ................................................................ 104

Tabelle C-22:

Vergleich der Gesamtzufriedenheit der Cluster...................................... 104

Tabelle C-23:

Urlaubspräferenzen der Befragten in den drei Clustern.......................... 105

Tabelle C-24:

Wiederkommensabsicht der Befragten in den drei Clustern .................. 106

Tabelle C-25:

Ergebnis des t-Tests zur Prüfung der Mittelwertgleichheit .................... 107

Tabelle C-26:

Entscheidungsdeterminanten der Befragten in den drei Clustern ........... 108

Tabelle C-27:

Deskriptive Statistik für die Anzahl der erhaltenen Weiterempfehlungen für den besuchten Urlaubsort ............................... 109

Tabelle C-28:

Faktorladungen und deren Signifikanz ................................................... 112

Tabelle C-29:

Interne Konsistenz und durchschnittlich erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte............................................................................. 114

Tabelle C-30:

Überprüfung der Diskriminanzvalidität .................................................. 115

Tabelle C-31:

Signifikanz der geschätzten Pfadkoeffizienten ....................................... 116

Tabelle C-32:

Effektgröße latenter exogener Variablen auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung................................................................................... 117

Tabelle C-33:

Prognoserelevanz latenter exogener Variablen....................................... 117

Tabelle C-34:

Interne Konsistenz und durchschnittlich erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte............................................................................. 119

Tabelle C-35:

Faktorladungen und deren Signifikanz ................................................... 120

Tabelle C-36:

Faktorladungen und deren Signifikanz im modifizierten Strukturgleichungsmodell für die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger......... 122

Tabelle C-37:

Interne Konsistenz und durchschnittlich erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte im modifizierten Kausalmodell.......................... 123

Tabelle C-38:

Überprüfung der Diskriminanzvalidität .................................................. 123

Tabelle C-39:

Signifikanz der geschätzten Pfadkoeffizienten ....................................... 124

Tabelle C-40:

Effektgröße latenter exogener Variablen auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung................................................................................... 124

Tabellenverzeichnis

XVII

Tabelle C-41:

Prognoserelevanz latenter exogener Variablen....................................... 125

Tabelle C-42:

Faktorladungen und deren Signifikanz ................................................... 127

Tabelle C-43:

Interne Konsistenz und durchschnittlich erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte im Kausalmodell für die Gruppe der Bindungsjünger ....................................................................................... 128

Tabelle C-44:

Interne Konsistenz und durchschnittlich erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte im modifizierten Kausalmodell für Bindungsjünger ....................................................................................... 128

Tabelle C-45:

Faktorladungen und deren Signifikanz im modifizierten Strukturgleichungsmodell für die Gruppe der Bindungsjünger .............. 130

Tabelle C-46:

Überprüfung der Diskriminanzvalidität für das modifizierte Kausalmodell für Bindungsjünger .......................................................... 131

Tabelle C-47:

Signifikanz der geschätzten Pfadkoeffizienten ....................................... 131

Tabelle C-48:

Effektgröße latenter exogener Variablen auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung................................................................................... 132

Tabelle C-49:

Prognoserelevanz latenter exogener Variablen....................................... 132

Tabelle C-50:

Faktorladungen und deren Signifikanz im Strukturgleichungsmodell für die Gruppe der Expertenjünger ......................................................... 134

Tabelle C-51:

Interne Konsistenz und durchschnittliche erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte im Strukturgleichungsmodell für die Gruppe der Expertenjünger .................................................................................. 135

Tabelle C-52:

Faktorladungen und deren Signifikanz im modifizierten Strukturgleichungsmodell für die Gruppe der Expertenjünger............... 137

Tabelle C-53:

Interne Konsistenz und durchschnittlich erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte im modifizierten Kausalmodell für die Gruppe der Expertenjünger ..................................................................... 138

Tabelle C-54:

Überprüfung der Diskriminanzvalidität für das modifizierte Kausalmodell für die Gruppe der Expertenjünger .................................. 138

Tabelle C-55:

Signifikanz der geschätzten Pfadkoeffizienten ....................................... 139

Tabelle C-56:

Effektgröße latenter exogener Variablen auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung................................................................................... 139

Tabelle C-57:

Prognoserelevanz latenter exogener Variablen....................................... 139

Tabelle C-58:

Deskriptive Statistik für die durchschnittliche Anzahl der abgegebenen Weiterempfehlungen für einen Urlaubsort........................ 140

XVIII

Tabellenverzeichnis

Tabelle C-59:

Interne Konsistenz und durchschnittlich erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte im Kausalmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus........................................................ 142

Tabelle C-60:

Faktorladungen und deren Signifikanz im Strukturgleichungsmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus........................ 143

Tabelle C-61:

Überprüfung der Diskriminanzvalidität für das Kausalmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus ................................... 144

Tabelle C-62:

Signifikanz der geschätzten Pfadkoeffizienten ....................................... 145

Tabelle C-63:

Effektgröße latenter exogener Variablen ................................................ 145

Tabelle C-64:

Prognoserelevanz latenter exogener Variablen....................................... 146

Anhangverzeichnis Anhang 1:

Faktorenanalyse Zufriedenheitsmerkmale .............................................. 155

Anhang 2:

Reiseprofil der Cluster (²-Tests)........................................................... 156

Anhang 3:

Reiseprofil der Cluster (ANOVA) .......................................................... 156

Anhang 4:

Vergleich der Gesamtzufriedenheit der Cluster (ANOVA).................... 156

Anhang 5:

Kreuzladungsmatrix der manifesten Variablen im Kausalmodell für den Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung ...................................................... 157

Anhang 6:

Kreuzladungsmatrix der manifesten Variablen im modifizierten Kausalmodell für den Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung für die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger ......................................................... 157

Anhang 7:

Kreuzladungsmatrix der manifesten Variablen im modifizierten Kausalmodell für den Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung für die Gruppe der Bindungsjünger .............................................................. 158

Anhang 8:

Kreuzladungsmatrix der manifesten Variablen im modifizierten Kausalmodell für den Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung für die Gruppe der Expertenjünger ............................................................... 158

Anhang 9:

Kreuzladungsmatrix der manifesten Variablen im Kausalmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus ............................. 159

Abkürzungsverzeichnis ANOVA

analysis of variance

Aufl.

Auflage

bspw.

beispielsweise

bzw.

beziehungsweise

DEV

Durchschnittlich erfasste Varianz

EmBin

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber

et al.

et alii (und andere)

FG

Freiheitsgrad

Kaufrel

Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

KMO

Kaiser-Meyer-Olkin

Komm

Kommunikationsfreudigkeit

KonkAtt

Wahrgenommene Attraktivität der Konkurrenzdestinationen

Kzfr

Kundenzufriedenheit

MSA

measure of sampling adequacy

MW

Mittelwert

Nr.

Nummer

PLS

Partial Least Squares

Rep

Reputation

RisB

Risikobereitschaft

S.

Seite

u.ä.

und ähnliches

vgl.

vergleiche

VST

Variety-Seeking-Tendenz

WAbs

Weiterempfehlungsabsicht

WÄhn

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber

WExp

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers

A Einleitung 1

Problemstellung

Es ist sicher keine Übertreibung, wenn man den Tourismus als „Massenphänomen“ beschreibt. Dafür spricht schon allein die Tatsache, dass der Tourismus aus ökonomischer Sicht heute die größte und bedeutendste Branche der Welt darstellt.1 Im Jahr 2006 wurden weltweit 586 Milliarden Euro im Tourismus umgesetzt. Dies entspricht einer Steigerung von 7,9% gegenüber dem Vorjahr.2 Trotz der massiven Größe der Branche und beeindruckender Wachstumsraten ist absehbar, dass der Tourismus in der Zukunft und zum Teil auch schon heute vor Herausforderungen steht, wie sie auch für andere gesättigte Märkte charakteristisch sind: niedrigere Wachstumsraten, viele Wettbewerber in den einzelnen Kategorien, hoher Preisdruck sowie die Notwendigkeit der Suche nach Nischen.3 Der intensive Wettbewerb im Tourismus zeigt sich vor allem darin, dass praktisch Destinationen auf der ganzen Welt miteinander im Wettbewerb um die Touristen stehen. Günstige Preise für Flugtickets und die rasche und einfache Verfügbarkeit von Informationen über Urlaubsdestinationen durch das Internet führen dazu, dass auch weit entfernte Urlaubsziele bei einer Auswahlentscheidung in Betracht gezogen werden. Zwar haben europäische Urlaubsdestinationen noch immer einen Anteil von circa 51% am weltweiten Umsatz im Tourismus4, jedoch konnten die Regionen Afrika sowie Asien und der pazifische Raum im Jahr 2006 die höchsten Zuwachsraten (10% bzw. 9%)5 verzeichnen. In Europa wuchs der Umsatz im Tourismus hingegen nur um circa 4%6. Dieser Trend zeigt, dass es insbesondere für europäische Destinationen immer wichtiger wird, die Bedürfnisse und Wünsche der Touristen frühzeitig zu erkennen und sich mit einer einzigartigen Positionierung von den Konkurrenten abzugrenzen, damit sie auch in Zukunft im Wettbewerb bestehen können. Die Anbieter im Tourismus sehen sich darüber hinaus mit einem weiteren Problem konfrontiert: viele Touristen lieben die Abwechslung und es reizt sie, in jedem Urlaub an neue Orte oder in neue Regionen zu reisen, um immer wieder etwas Neues zu erleben. Dieses, als Variety-Seeking Behavior bezeichnete Verhalten, ist unabhängig davon, ob der Tourist mit seinem Urlaub zufrieden war. Es resultiert allein aus dem Grund der Suche nach Abwechslung.7 Aus diesem Grund besteht eine der wichtigsten Aufgaben bei der Vermarktung touristischer Des-

1

Vgl. Plog (2005), S. 271.

2

Vgl. WTO (2007), S. 4.

3

Vgl. Plog (2005), S. 272ff.

4

Vgl. WTO (2007), S. 5.

5

Vgl. WTO (2007), S. 3.

6

Vgl. WTO (2007), S. 3.

7

Vgl. bspw. Helmig (1997), S. 14ff.; Tscheulin (1994), S. 54.

2

A Einleitung

tinationen in der ständigen Anwerbung neuer Gäste. Dies ist jedoch keine einfache Aufgabe. Bei einer Urlaubsreise handelt es sich um ein komplexes Bündel von Teilleistungen, die von verschiedenen Anbietern gemeinsam erbracht werden. Aus Sicht des Konsumenten handelt es sich aber vor allem um ein Bündel von Erlebnissen, die zum Zeitpunkt der Kaufentscheidung noch nicht vorliegen, so dass die Buchung einer Urlaubsreise mit einer hohen Unsicherheit einhergeht. Um einen Touristen an die Destination zu locken, muss das Destinationsmarketing dafür sorgen, diese Unsicherheiten so weit wie möglich zu reduzieren, damit sich der potenzielle Gast unter der Vielzahl der verfügbaren Alternativen für die Destination entscheidet. Hierzu ist es erforderlich, dass alle Anbieter an einem Ort, das heißt auch Konkurrenten, zusammenarbeiten, um der Destination nach außen ein unverwechselbares Bild zu verleihen, welches dazu geeignet ist, Touristen an die Destination zu locken. Erst wenn dies gelungen ist, kann der Wettbewerb um das Budget des Touristen aufgenommen werden. Weiterempfehlungen von Kunden gelten als besonders effektiv, wenn es darum geht, wie bei Konsumenten bestehende Unsicherheiten reduziert werden können. Ihre Stärke liegt darin, dass sie von den jeweiligen Empfängern in der Regel als besonders glaubwürdig wahrgenommen werden, da der Empfehlende in ökonomischer Hinsicht nicht von der Abgabe der Weiterempfehlung profitiert. Für den Anbieter fallen zudem keine direkten Kosten für diese Form der Werbung an. REICHHELD formuliert die Bedeutung von Weiterempfehlungen wie folgt: „If growth is what you’re after, you won’t learn much from complex measurements of customer satisfaction or retention. You simply need to know what your customers tell their friends about you.”8 Er spricht damit die enorme ökonomische Bedeutung von Weiterempfehlungen an und empfiehlt im Folgenden, die Kunden zum “Marketing Department”9 des Unternehmens zu machen. Gleichzeitig weist er mit diesem Satz aber auch darauf hin, dass es nicht nur darauf ankommt, dass die Kunden zum Reden gebracht werden, sondern auch darauf, was sie sagen. Damit ist in erster Linie natürlich gemeint, dass sie ihren Freunden und Bekannten in positiver Weise über den Anbieter berichten. Darüber hinaus kommt es aber darauf an, dass ihre Empfehlungen von den Empfehlungsempfängern auch bei ihrer Entscheidungsfindung berücksichtigt werden. Damit Weiterempfehlungen im Rahmen der Vermarktung von Destinationen gezielt eingesetzt werden können, sind daher zunächst zwei Fragen zu klären. Welche Gäste geben mit einer hohen Wahrscheinlichkeit Weiterempfehlungen an ihre Familie und Freunde weiter? Welche Weiterempfehlungen haben besonders großen Einfluss auf die Kaufentscheidung des Empfehlungsempfängers? Die Beantwortung dieser Fragen ist die Voraussetzung dafür, um

8

Vgl. Reichheld (2003), S. 46.

9

Vgl. Reichheld (2003), S. 49.

2 Gang der Untersuchung

3

besonders einflussreiche Empfehlungsgeber identifizieren und spezifisch darauf hin ansprechen zu können. Die vorliegende Arbeit leistet hierzu einen Beitrag, indem untersucht werden soll, welche Empfehlungsgeber von den Rezipienten als besonders glaubwürdig wahrgenommen werden und dementsprechend einen Einfluss auf ihre Urlaubsentscheidung nehmen können. Hierzu soll der Einfluss verschiedener Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die vom Empfänger wahrgenommene Kaufrelevanz seiner Weiterempfehlung untersucht werden. Des Weiteren sollen die Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus untersucht werden, um zu klären, welche Voraussetzungen gegeben sein müssen, damit Gäste überhaupt positive Weiterempfehlungen über die Destination verbreiten. Beide Perspektiven sind notwendig, um Erkenntnisse über besonders einflussreiche Empfehlungsgeber ableiten zu können, die im Rahmen des Destinationsmarketings angesprochen und zur Abgabe von Weiterempfehlungen angeregt werden können. 2

Gang der Untersuchung

Der Aufbau der vorliegenden Arbeit orientiert sich an den beiden zuvor erläuterten Perspektiven, die zur umfassenden Analyse der Möglichkeiten des Einsatzes von Weiterempfehlungen im Rahmen des Destinationsmarketings einzunehmen und zu beleuchten sind. Sowohl die Ausführungen zum bisherigen Stand der Forschung im Teil B als auch die Darstellung der durchgeführten empirischen Untersuchungen im Teil C spiegeln die Perspektiven der Abgabe sowie des Einflusses von Weiterempfehlungen auf Kaufentscheidungen wider. Im ersten Abschnitt des theoretischen Teils B werden einige Überlegungen zu den ökonomischen Konsequenzen von Weiterempfehlungen angestellt. Es wird hierzu die Bedeutung von Weiterempfehlungen für Dienstleistungsunternehmen und speziell für touristische Destinationen anhand des Konzeptes der Service-Profit Chain herausgearbeitet. Dies erfolgt in drei Schritten. Es werden zuerst die grundlegenden Zusammenhänge, die die Service-Profit Chain beinhaltet, dargelegt. Im Anschluss erfolgt eine Diskussion moderierender Variablen, die diese Beziehungen beeinflussen. Schließlich wird eine Modifikation der Service-Profit Chain vorgestellt, die auch Weiterempfehlungen explizit berücksichtigt. Im Folgenden werden Opinion Leader als besonders einflussreiche Weiterempfehlungsgeber vorgestellt und es wird aufgezeigt, welche Rolle sie im Tourismus spielen können. Hierzu wird ein Zusammenhang zwischen Opinion Leadern und Variety-Seekern im Tourismus hergestellt. Das Kapitel endet mit einer Ableitung der Fragestellungen, die für die weitere Untersuchung forschungsleitend sein sollen. Die weiteren Kapitel beschäftigen sich mit den Determinanten der Kaufrelevanz von Weiterempfehlungen sowie der Abgabe von Weiterempfehlungen. Hierzu wird jeweils ein Überblick über die relevante Literatur gegeben. Darüber hinaus werden die als bedeutsam angesehenen Determinanten im Einzelnen vorgestellt sowie bisherige empirische Erkenntnisse zu ihrer

2 Gang der Untersuchung

3

besonders einflussreiche Empfehlungsgeber identifizieren und spezifisch darauf hin ansprechen zu können. Die vorliegende Arbeit leistet hierzu einen Beitrag, indem untersucht werden soll, welche Empfehlungsgeber von den Rezipienten als besonders glaubwürdig wahrgenommen werden und dementsprechend einen Einfluss auf ihre Urlaubsentscheidung nehmen können. Hierzu soll der Einfluss verschiedener Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die vom Empfänger wahrgenommene Kaufrelevanz seiner Weiterempfehlung untersucht werden. Des Weiteren sollen die Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus untersucht werden, um zu klären, welche Voraussetzungen gegeben sein müssen, damit Gäste überhaupt positive Weiterempfehlungen über die Destination verbreiten. Beide Perspektiven sind notwendig, um Erkenntnisse über besonders einflussreiche Empfehlungsgeber ableiten zu können, die im Rahmen des Destinationsmarketings angesprochen und zur Abgabe von Weiterempfehlungen angeregt werden können. 2

Gang der Untersuchung

Der Aufbau der vorliegenden Arbeit orientiert sich an den beiden zuvor erläuterten Perspektiven, die zur umfassenden Analyse der Möglichkeiten des Einsatzes von Weiterempfehlungen im Rahmen des Destinationsmarketings einzunehmen und zu beleuchten sind. Sowohl die Ausführungen zum bisherigen Stand der Forschung im Teil B als auch die Darstellung der durchgeführten empirischen Untersuchungen im Teil C spiegeln die Perspektiven der Abgabe sowie des Einflusses von Weiterempfehlungen auf Kaufentscheidungen wider. Im ersten Abschnitt des theoretischen Teils B werden einige Überlegungen zu den ökonomischen Konsequenzen von Weiterempfehlungen angestellt. Es wird hierzu die Bedeutung von Weiterempfehlungen für Dienstleistungsunternehmen und speziell für touristische Destinationen anhand des Konzeptes der Service-Profit Chain herausgearbeitet. Dies erfolgt in drei Schritten. Es werden zuerst die grundlegenden Zusammenhänge, die die Service-Profit Chain beinhaltet, dargelegt. Im Anschluss erfolgt eine Diskussion moderierender Variablen, die diese Beziehungen beeinflussen. Schließlich wird eine Modifikation der Service-Profit Chain vorgestellt, die auch Weiterempfehlungen explizit berücksichtigt. Im Folgenden werden Opinion Leader als besonders einflussreiche Weiterempfehlungsgeber vorgestellt und es wird aufgezeigt, welche Rolle sie im Tourismus spielen können. Hierzu wird ein Zusammenhang zwischen Opinion Leadern und Variety-Seekern im Tourismus hergestellt. Das Kapitel endet mit einer Ableitung der Fragestellungen, die für die weitere Untersuchung forschungsleitend sein sollen. Die weiteren Kapitel beschäftigen sich mit den Determinanten der Kaufrelevanz von Weiterempfehlungen sowie der Abgabe von Weiterempfehlungen. Hierzu wird jeweils ein Überblick über die relevante Literatur gegeben. Darüber hinaus werden die als bedeutsam angesehenen Determinanten im Einzelnen vorgestellt sowie bisherige empirische Erkenntnisse zu ihrer

4

A Einleitung

Wirkung auf die Abgabe beziehungsweise den Einfluss von Weiterempfehlungen zusammengefasst und diskutiert. Abschließend werden jeweils die Untersuchungshypothesen für die folgende empirische Untersuchung hergeleitet und in Untersuchungsmodellen zusammengefasst. Die Schilderung der empirischen Untersuchung erfolgt im Teil C. Nach einem kurzen Überblick über die Gesamtkonzeption der empirischen Untersuchung werden zunächst die Vorgehensweise und Ergebnisse der Vorstudie dargestellt. Daran anschließend wird das Untersuchungsdesign der Hauptuntersuchung dargelegt, in welcher der Versuch unternommen wird, die aufgeworfenen Forschungsfragen unter Verwendung der Kausalanalyse zu untersuchen. Neben einer grundlegenden Schilderung der Vorgehensweise wird hier daher zunächst auf die Operationalisierung der in den Kausalmodellen verwendeten Konstrukte eingegangen. Schließlich wird ein kurzer Überblick über das Vorgehen bei der Datenerhebung und Auswertung gegeben. In den beiden folgenden Kapiteln werden die Ergebnisse der Schätzung der Kausalmodelle für die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung einerseits und die Abgabe von Weiterempfehlungen andererseits dargelegt. Das Kausalmodell für die Kaufrelevanz von Weiterempfehlungen wurde nicht nur für die gesamte Stichprobe geschätzt, sondern zusätzlich auch für drei zuvor mittels einer Clusteranalyse ermittelte Segmente von Empfehlungsempfängern. Dies war angezeigt, da sich herausstellte, dass verschiedene Typen von Weiterempfehlungsempfängern existieren, die unterschiedliche Eigenschaften bei ihren jeweiligen Empfehlungsgebern bevorzugen. Im Rahmen der Schlussbetrachtung im Teil D erfolgt eine Diskussion der Implikationen der Ergebnisse der durchgeführten Untersuchung. In einem Fazit werden schließlich die wichtigsten Erkenntnisse der Arbeit zusammenfassend dargestellt.

B Theoretische Grundlagen 1

Ökonomische Konsequenzen der Weiterempfehlung und Ableitung der Forschungsfragen

1.1

Service-Profit Chain

Sowohl im Rahmen der theoretischen Auseinandersetzung als auch in der Praxis des Dienstleistungsmanagements stellt die Sicherung einer hohen Dienstleistungsqualität eines der zentralen Themen dar.10 Hierbei stehen unter anderem Fragen der Messung der Dienstleistungsqualität11, des Controllings12, aber beispielsweise auch der Motivation der Mitarbeiter zur Erstellung von Leistungen mit hoher Qualität13 zur Diskussion. Es ist jedoch kein Selbstzweck, dass dem Management der Dienstleistungsqualität ein solch hoher Stellenwert eingeräumt wird, sondern beruht auf der Erkenntnis, dass das Erbringen einer hohen Dienstleistungsqualität von außerordentlicher Bedeutung für den ökonomischen Erfolg ist. Dieser Zusammenhang wird in der Literatur in der von HESKETT ET AL. formulierten ServiceProfit Chain beleuchtet.14 Bezug nehmend auf die Erkenntnis, dass für die Erstellung von Dienstleistungen der Faktor Personal eine bedeutende Rolle spielt, bildet die Zufriedenheit der Mitarbeiter den Ausgangspunkt des von HESKETT ET AL. beschriebenen Modells.15 Es wird argumentiert, dass zufriedene Mitarbeiter sich mit einer hohen Wahrscheinlichkeit an das Unternehmen binden lassen. Aufgrund der aus ihrer Zufriedenheit resultierenden hohen Motivation sowie ihrer umfangreichen Erfahrung und ihres Wissens aufgrund der langfristigen Bindung an das Unternehmen folgen die Bereitschaft und die Möglichkeit zur Erstellung von Dienstleistungen in hoher Qualität. Sowohl ihre hohe Motivation als auch das Ergebnis ihrer Arbeit wird dann auch von den Kunden positiv erlebt und resultiert in einer hohen wahrgenommenen Dienstleistungsqualität seitens der Kunden.16 Schätzt der Kunde die Qualität der für ihn erbrachten Leistung als positiv ein, so äußert sich dies in der Regel in einer hohen Zufriedenheit. Es ist zu erwarten, dass diejenigen Kunden, die mit der erbrachten Leistung zufrieden waren, auch bei einer erneuten Inanspruchnahme 10

Vgl. Reichheld/Sasser (1990); Rust et al. (1995); Zeithaml et al. (1996).

11

Vgl. bspw. Hentschel (2000); Parasuraman et al. (1985); Parasuraman et al. (1988); Stauss (1999); Stauss/Hentschel (1990); Woratschek (2002).

12

Vgl. bspw. Bruhn/Stauss (2006); Woratschek (2004); Woratschek et al. (2006).

13

Vgl. bspw. Krey/Nerdinger (2006); Schmitz (2006).

14

Vgl. Heskett et al. (1994); Heskett et al. (1997).

15

Vgl. Heskett et al. (1994), S. 166ff.

16

Hinter diesen Zusammenhängen steht die Annahme, dass neben der Eignung des Personals für eine Stelle im Unternehmen, die Ausgestaltung des Arbeitsplatzes auch geeignet sein muss, um den Anforderungen des Personals gerecht zu werden. Die Kenntnis der Verhaltensweisen der Mitarbeiter wird somit als Kernaufgabe des Managements und Voraussetzung für die Führung von Unternehmen angesehen. Vgl. Remer (2002), S. 190ff. und 277ff.

6

B Theoretische Grundlagen

der Leistung auf den gleichen Anbieter zurückgreifen. Mit der Zufriedenheit der Kunden steigt folglich auch die Möglichkeit der Kundenbindung. Mit einer erhöhten Kundenbindung gehen für den Anbieter zwei positive Effekte einher. Einerseits belegen vielfältige empirische Erkenntnisse, dass die Kosten der Bindung von Kunden geringer sind als die Kosten, die zur Anwerbung neuer Kunden aufgewendet werden müssen.17 Hinzu kommt, dass häufig zu beobachten ist, dass mit langfristig gebundenen Kunden auch höhere Erlöse erwirtschaftet werden können. Für die höheren Erlöse sind sowohl die häufigere Inanspruchnahme des Anbieters seitens des Kunden als auch höhere Umsätze pro Inanspruchnahme verantwortlich. Dies lässt sich darauf zurückführen, dass bei langfristigen Geschäftsbeziehungen die Unsicherheit des Kunden über das Leistungsvermögen und den Leistungswillen des Anbieters sinkt.18 Die niedrigeren Kosten und höheren Erlöse infolge der Kundenbindung führen schließlich zu einem steigenden ökonomischen Erfolg.19 Die im Modell der Service-Profit Chain beschriebenen grundlegenden Zusammenhänge sind in Abbildung B-1 zusammengefasst.

Mitarbeiterzufriedenheit

Abbildung B-1:

Mitarbeiterbindung Mitarbeiterproduktivität

Wahrgenommene Dienstleistungsqualität

Kundenzufriedenheit

Kundenbindung

Niedrigere Kosten Höhere Umsätze

Höherer ökonomischer Erfolg

Service-Profit Chain20

Die soeben beschriebenen Zusammenhänge zwischen den Variablen in der Service-Profit Chain sind jedoch nicht frei von zusätzlichen Einflüssen. Wenngleich ein starker Einfluss der wahrgenommenen Dienstleistungsqualität auf die Zufriedenheit der Kunden intuitiv erscheint und die beiden Konstrukte bisweilen sogar synonym verwendet beziehungsweise gleichgesetzt werden, muss eine hohe Dienstleistungsqualität nicht zwangsläufig auch zu hoher Kundenzufriedenheit führen. Die Kundenzufriedenheit wird neben der erlebten Dienstleistungsqualität auch von den Erwartungen der Kunden an die Leistung des Anbieters determiniert.21 Dieser auch als Confirmation-/Disconfirmation-Paradigma22 bezeichnete Zusammenhang besagt, dass die Zufriedenheit der Kunden sich aus der Differenz zwischen dem erlebten und dem erwarteten Niveau der Dienstleistungsqualität seitens des Kunden ergibt. Zufriedenheit stellt sich beim Kunden demnach nur ein, wenn die von ihm erlebte 17

Vgl. Heskett et al. (1994), S. 164; Reichheld (1997), S. 47ff.

18

Vgl. Bruhn (2001), S. 3; Reichheld (1997), S. 47ff.; Rust et al. (1995), S. 60.

19

Vgl. hierzu bspw. Reichheld/Sasser (1990), die dieses Ergebnis bei Kreditkartenunternehmen nachweisen konnten. Vgl. auch Gupta et al. (2004), S. 16.

20

Vgl. Heskett et al. (1994), S. 166.

21

Vgl. Homburg/Fassnacht (2001), S. 447; Oliver (1980).

22

Der Begriff Confirmation-/Disconfirmation-Paradigma geht auf Oliver (1980) zurück.

1 Ökonomische Konsequenzen der Weiterempfehlung

7

Dienstleistungsqualität mindestens das Niveau seiner Erwartungen erreicht oder sie sogar übertrifft. Anderenfalls ist Unzufriedenheit des Kunden die Konsequenz. Es ließe sich nun argumentieren, dass es Ziel der Dienstleistungsanbieter sein müsste, immer ein Maximum an Dienstleistungsqualität anzustreben. Eine derartige Sichtweise lässt jedoch unberücksichtigt, dass das Erbringen höherer Qualität in der Regel auch mit höheren Kosten verbunden ist. Aus ökonomischer Sicht ist somit ein optimales Qualitätslevel anzustreben, das heißt das Qualitätsniveau sollte so lange erhöht werden, wie dadurch auch zusätzliche Erlöse generiert werden können. Dies gilt jedoch nicht für Qualitätsmerkmale, die ohne Kostenerhöhung verbessert werden können, zum Beispiel die Freundlichkeit der Mitarbeiter. Hier sollte stets ein maximales Qualitätsniveau erzielt werden, damit Zufriedenheit der Kunden erreicht werden kann.23 Allerdings ist auch eine hohe Kundenzufriedenheit noch kein alleiniger Garant zur Erzielung von Kundenbindung, die letztlich die Basis des ökonomischen Erfolgs darstellt. Die Stärke des Zusammenhangs von Kundenzufriedenheit und Kundenbindung hängt vielmehr davon ab, wie viele Auswahlmöglichkeiten dem Kunden zur Verfügung stehen. Grundsätzlich ist davon auszugehen, dass eine Erhöhung der zur Verfügung stehenden Alternativen zu einer Abschwächung der Beziehung zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung führt. Die Wettbewerbsintensität des betrachteten Marktes stellt folglich eine moderierende Variable dar, die die Stärke des Zusammenhangs zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung beeinflusst. Märkte mit geringer Wettbewerbsintensität sind dadurch gekennzeichnet, dass nur wenige alternative Anbieter oder im Extremfall des Monopols sogar nur ein einziger Anbieter zur Auswahl steht. Infolgedessen führt dann selbst relativ geringe Kundenzufriedenheit zu hohen Kundenbindungsraten, da den Kunden kaum Ausweichmöglichkeiten verbleiben. Dies war beispielsweise lange beim Briefverkehr in Deutschland der Fall, in dem ein Monopol der Deutschen Post bestand. Zu beachten ist jedoch, dass es sich hier nicht um „echte Kundenbindung“ im Sinne einer loyalen Grundhaltung gegenüber dem Anbieter handelt. Bei einer Zunahme des Wettbewerbs, das heißt bei Eintreten neuer Konkurrenten in den Markt, ist vielmehr mit einer Abwanderung von Kunden zu rechnen. In der Folge sinkt bei gleich bleibender Zufriedenheit die Kundenbindungsrate, sobald der Wettbewerb zunimmt. Dies bedeutet im Umkehrschluss, dass bei höherem Wettbewerb hohe Zufriedenheitswerte erzielt werden müssen, damit die Kunden dem Anbieter treu bleiben.24 Dieser Zusammenhang ist in Abbildung B-2 dargestellt.

23

Vgl. Woratschek (2002), S. 31f.

24

Zur Bedeutung des Einflusses der Wettbewerbsintensität auf den Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung vgl. bspw. Bhote (1996), S. 35ff.; Jones/Sasser (1995).

8

B Theoretische Grundlagen

z.B. Briefpost

Kundenbindung

hoch

Wettbewerb z.B. Tourismus

VarietySeeking Behavior

niedrig 1 unzufrieden

2 3 4 5 außerweniger sehr ordentlich zufrieden zufrieden zufrieden zufrieden

Kundenzufriedenheit Abbildung B-2:

Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung25

Dennoch ist in einigen Branchen zu beobachten, dass trotz außerordentlich hoher Zufriedenheitswerte nur mäßige Kundenbindungsraten zu erreichen sind. Für dieses zu beobachtende Paradoxon ist häufig das Phänomen Variety-Seeking Behavior verantwortlich.26 Hinter dem Variety-Seeking Behavior verbirgt sich ein Anbieterwechselverhalten von Kunden, das auf deren Streben nach Abwechslung beruht. Es führt dazu, dass Kunden trotz höchster Zufriedenheit bei erneuter Inanspruchnahme einer Dienstleistung einen anderen Anbieter wählen, weil sie aus dem Anbieterwechsel selbst einen Nutzen ziehen.27 Diese Problematik kann von den Anbietern nicht mehr durch ein auf die Erzielung hoher Kundenzufriedenheit ausgelegtes Management der Dienstleistungsqualität gelöst werden. Eine Möglichkeit der Bindung von Variety-Seeking-Kunden kann darin bestehen, innerhalb des eigenen Angebots die Variabilität zu erhöhen, so dass das Abwechslungsbedürfnis der Kunden ohne einen Anbieterwechsel befriedigt werden kann.28 Bei Konsumgütern ist beispielsweise häufig zu beobachten, dass dem Streben der Konsumenten nach Abwechslung dadurch begegnet wird, dass unterschiedliche Varianten eines Produktes, zum Beispiel verschiedene Geschmacksrichtungen eines Joghurts, im Bündel angeboten werden.29 Bezieht sich das Abwechslungsbedürfnis jedoch auf Merkmale der Dienstleistung, bei denen der Anbieter nicht für Abwechslung sorgen kann, weil er zum Beispiel nicht über die nötigen Ressourcen verfügt, steht der Anbieter vor einem Dilemma. Selbst bei höchster Zufriedenheit können dann nicht alle Kunden an den Anbieter

25

Vgl. Woratschek (2004), S. 76.

26

Zum Phänomen Variety-Seeking Behavior vgl. bspw. Faison (1977); Givon (1984); Helmig (1997); Hoyer/Ridgway (1984); McAlister/Pessemier (1982) sowie Abschnitt B3.3.

27

Vgl. Bänsch (1995), S. 344; Givon (1984), S. 2f.; McAlister (1982), S. 142f.

28

Vgl. Helmig (1999), S. 115f.

29

Vgl. Roth (2006), S. 223.

1 Ökonomische Konsequenzen der Weiterempfehlung

9

gebunden werden.30 Der in der Service-Profit Chain postulierte „Weg“ zu höherem ökonomischen Erfolg über die Erbringung hoher Dienstleistungsqualität, hohe Kundenzufriedenheit und daraus resultierende Kundenbindung bleibt ihm versperrt. Im folgenden Abschnitt wird daher ein möglicher Ausweg aus dieser Situation dargelegt. Zusammenfassend bleibt jedoch zunächst festzuhalten, dass sowohl die Intensität des Wettbewerbs als auch die Stärke des auftretenden Variety-Seeking Behaviors moderierenden Einfluss auf den Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung ausüben. Abbildung B-3 gibt einen Überblick über die Service-Profit Chain sowie die aufgezeigten moderierenden Variablen, die auf die grundlegenden Zusammenhänge Einfluss nehmen. Variety Seeking Behavior Erwartungen

Wahrgenommene Dienstleistungsqualität Abbildung B-3:

Kundenzufriedenheit

Wettbewerb

Kundenbindung

Niedrigere Kosten Höhere Umsätze

Höherer ökonomischer Erfolg

Service-Profit Chain und moderierende Variablen31

HOMBURG und FASSNACHT nennen noch einige weitere Größen, die ebenfalls Moderatoren in diesem Zusammenhang darstellen, wie zum Beispiel das Image des Anbieters oder eventuell existierende Austritts- und Wechselbarrieren.32 Auf deren Bedeutung soll an dieser Stelle jedoch nicht weiter eingegangen werden, da sie in der untersuchten Branche - Tourismus einen untergeordneten Stellenwert einnehmen. 1.2

Die Rolle von Weiterempfehlungen in der Service-Profit Chain für das Management von Destinationen

Das soeben beschriebene Modell der Service-Profit Chain soll im Folgenden auf seine Implikationen für das Destinationsmanagement hin untersucht werden. Aus den Besonderheiten im Tourismus wird dann die Bedeutung von Weiterempfehlungen bei der Vermarktung touristischer Destinationen33 abgeleitet. Für die folgenden Betrachtungen soll der interne Teil der

30

Dieser Zusammenhang ist durch die gestrichelten Linien in Abbildung B-2 dargestellt.

31

In Anlehnung an Homburg/Fassnacht (2001), S. 456.

32

Vgl. Homburg/Fassnacht (2001), S. 456.

33

Eine Destination ist ein „geographischer Raum…, den der jeweilige Gast (oder ein Gästesegment) als Reiseziel auswählt. Sie enthält sämtliche für einen Aufenthalt notwendigen Einrichtungen für Beherbergung, Verpflegung, Unterhaltung/Beschäftigung. Sie ist damit die Wettbewerbseinheit im Incoming Tourismus, die als strategische Geschäftseinheit geführt werden muss.“ Bieger (2002), S. 56.

10

B Theoretische Grundlagen

Service-Profit Chain, das heißt die Zufriedenheit, Motivation und Bindung der Mitarbeiter an das Unternehmen nicht weiter berücksichtigt werden, da er nicht im Fokus der Arbeit steht. Bei einer Analyse der Service-Profit Chain im Tourismus ist zu beachten, dass es sich bei einem Urlaub um ein multidimensionales Leistungsbündel handelt.34 Innerhalb eines Urlaubs fragen Touristen ein ganzes Spektrum verschiedener Leistungen nach, z.B. Unterkunft, Gastronomie, kulturelle Angebote, Sportangebote, Kinderbetreuung. Diese Leistungen können normalerweise nicht von einem Anbieter allein erbracht werden, sondern es ist erforderlich, dass Anbieter aus unterschiedlichen Branchen zusammenarbeiten. Eine Kooperation von Anbietern verschiedener Leistungen reicht jedoch nicht aus. Zur Anwerbung neuer Gäste ist es häufig zusätzlich erforderlich, dass auch Anbieter innerhalb einer Branche, also Konkurrenten, zusammen arbeiten, da potenzielle Gäste zunächst die Attraktivität einer Destination als Ganzes wahrnehmen.35 Eine gemeinsame Vermarktung der Destination unter Beteiligung aller Anbieter ist daher erforderlich.36 Erst wenn die Gäste für die Destination gewonnen werden konnten, kann das Umsatzpotenzial der Urlauber auf die verschiedenen Branchen sowie innerhalb der Branchen auf die Wettbewerber aufgeteilt werden.37 Für diese vielfältigen Koordinationsaufgaben zwischen den touristischen Dienstleistern innerhalb der Branchen sowie über die Branchen hinweg existieren an fast allen Urlaubsdestinationen Verkehrsbüros, Tourismuszentralen, Kurverwaltungen oder ähnliches als ortsinterne Dienstleister, die die Anbieter bei der Vermarktung unterstützen. Diese Dienstleister werden auch als Destinationsmanagementorganisationen bezeichnet.38 Die zentrale Aufgabe besteht hierbei darin sicherzustellen, dass alle Anbieter touristischer Dienstleistungen vor Ort und das Destinationsmanagement zusammenarbeiten, damit das komplexe Dienstleistungsbündel Urlaub erfolgreich vermarktet und erstellt werden kann.39 Die Besonderheit, dass es sich bei einem Urlaub um ein komplexes Leistungsbündel handelt, das von mehreren Anbietern gemeinsam erstellt wird, führt dazu, dass ein einzelner Anbieter nicht die hohe Qualität des als Leistungsbündel wahrgenommenen Urlaubs sicher stellen kann. Nur wenn alle beteiligten Partner und auch die Bevölkerung vor Ort an einem Strang ziehen, kann die Erstellung einer Urlaubsleistung mit hoher Qualität erfolgen.40

34

Vgl. Meyer (1998), S. 16f.; Woratschek (2001), S. 265.

35

Vgl. Woratschek et al. (2003), S. 267f.

36

Vgl. Becher (2007), S. 28.

37

Vgl. Woratschek et al. (2003), S. 264.

38

Destinationsmanagementorganisationen sind „Verwaltungseinheiten und private Körperschaften, die touristische Leistungen markttransparent gestalten, diese vermitteln und Teilfunktionen von Tourismusunternehmungen und Destinationen koordinieren“. Becher (2007), S. 11f.

39

Zur transaktionskostentheoretischen Erklärung dieser Koordinationsstellen vgl. Woratschek et al. (2003).

40

Vgl. Woratschek/Horbel (2008), S. 302.

1 Ökonomische Konsequenzen der Weiterempfehlung

11

Das Erbringen einer hohen Dienstleistungsqualität durch die touristischen Dienstleister in einer Destination führt in der Regel zu einer hohen Zufriedenheit der Urlauber. Zufriedene Gäste können leichter an eine Destination gebunden werden. Hierdurch können Kosten eingespart werden, da die Kosten der Anwerbung neuer Gäste in der Regel höher sind als die zur Generierung von Stammgästen aufzuwendenden Kosten.41 Auch die Erlöse können langfristig durch regelmäßige Einnahmen von Stammgästen gesteigert werden, so dass insgesamt der ökonomische Erfolg der Destination durch Sicherstellung einer hohen Qualität bei der Erstellung der Dienstleistung Urlaub steigt. Allerdings werden diese grundlegenden Zusammenhänge der Service-Profit Chain auch im Tourismus durch einige moderierende Variablen beeinflusst. Die Erwartungen der Gäste, die auch durch die Kommunikationspolitik der Destination determiniert werden, spielen eine bedeutende Rolle in der Beziehung von wahrgenommener Dienstleistungsqualität und Kundenzufriedenheit. Dies lässt sich an einem einfachen Beispiel verdeutlichen. Ein Gast, der in einem Wanderurlaub auf einer Berghütte übernachtet, wird nicht erwarten, dass ihm ein Wellnessbereich mit einem großzügigen Swimmingpool zur Verfügung steht. Folglich wird das Fehlen dieser Einrichtungen bei ihm auch nicht zu Unzufriedenheit führen. Verbringt ein Gast jedoch einen Urlaub in einem 5-Sterne-Wellnesshotel wird er dieses Angebot als selbstverständlich voraussetzen. Fehlen diese Einrichtungen oder sind sie in einem schlechten Zustand, wird dies beim Gast Unzufriedenheit hervorrufen. Zufriedenheit wird sich hier bei den Urlaubern nur einstellen, wenn sie gepflegte Einrichtungen und freundliches Personal vorfinden. Es ist daher erforderlich, dass die touristischen Anbieter die Erwartungen ihrer Kunden kennen, damit sie die Dienstleistungsqualität daran ausrichten können. Jedoch ist, selbst wenn es gelingt eine hohe Kundenzufriedenheit der Gäste zu erreichen, nicht gewährleistet, dass diese auch gebunden werden können. Wie bereits in Abschnitt B1.1 beschrieben, hängt die Stärke des Zusammenhangs von Kundenzufriedenheit und Kundenbindung insbesondere davon ab, wie viele Auswahlmöglichkeiten den Kunden zur Verfügung stehen. Die Anzahl der den Touristen zur Verfügung stehenden Alternativen ist im Tourismus nahezu unendlich hoch. Destinationen auf der ganzen Welt werben um die Touristen und stehen demzufolge miteinander in Konkurrenz. Entwicklungen wie niedrige Flugpreise oder die Einführung des Euros führen dazu, dass die Barrieren zur Erreichbarkeit vieler Destinationen immer geringer werden. Der Wettbewerb zwischen den Destinationen ist folglich sehr hoch, was zur Konsequenz hat, dass normale Kundenzufriedenheitswerte nur zu einer vergleichsweise niedrigen Kundenbindung führen.42 Nur indem extrem hohe Kundenzufriedenheit oder sogar Kundenbegeisterung erzielt wird, kann die Bindung von Gästen an die

41

Vgl. Blain et al. (2005), S. 337; Hudson (2005), S. 376.

42

Vgl. hierzu Abbildung B-2 sowie Bhote (1996).

12

B Theoretische Grundlagen

Destination erfolgen. Folglich reicht es auch nicht aus, die Erwartungen der Kunden lediglich zu erfüllen, sondern sie müssen sogar übertroffen werden.43 Der Tourismus ist darüber hinaus eine Branche, die besonders stark dadurch gekennzeichnet ist, dass die Kunden Abwechslung lieben. Viele Menschen verbringen ihren Urlaub gern an immer neuen Orten und schätzen es, neue Landschaften, Länder und Kulturen kennen zu lernen. Das Variety-Seeking Behavior ist also sehr hoch ausgeprägt und führt dazu, dass aus Sicht der Destinationen eine 100-prozentige Kundenbindung in der Form, dass Gäste jährlich wiederkommen, selbst bei maximaler Zufriedenheit nicht erreichbar ist.44 Soweit sich das Abwechslungsbedürfnis der Gäste auf Aktivitäten innerhalb des Urlaubs bezieht, kann zwar durch eine Verbesserung des Angebots innerhalb der Destination dem Variety-Seeking Behavior entgegen gewirkt werden. Ist die Suche der Urlauber nach Abwechslung jedoch auf das Kennenlernen neuer Orte gerichtet, besteht aus der Perspektive einer Destination keine Möglichkeit, diese Gäste zu binden. Hiermit stehen Destinationen vor einem Dilemma. Die Service-Profit Chain ist unterbrochen. Für einen Teil der Gäste lässt sich auf dem Weg der Zufriedenheit keine Kundenbindung erreichen, so dass auch der langfristige ökonomische Erfolg in Frage steht. Investitionen in die Anwerbung neuer Gäste sind ständig notwendig, um die Abwanderungen zu kompensieren. WORATSCHEK/HORBEL zeigten in einer Untersuchung in einer deutschen alpinen Destination, dass zwar 75% der Urlauber mit ihrem Urlaub „zufrieden“, „sehr zufrieden“ oder sogar „außerordentlich zufrieden“ waren, von diesen aber nur rund ein Drittel angab, ihren Urlaub erneut in dieser Destination verbringen zu wollen.45 Hiermit zeigt sich die außerordentlich hohe Relevanz des Variety-Seeking Behaviors im Tourismus. Auch wenn bei Variety-Seeking-Touristen hohe Kundenzufriedenheit nicht in Kundenbindung umzusetzen ist, darf dies nicht zu der Fehlannahme führen, dass Variety-Seeker nicht zufriedengestellt werden müssen. Hierfür sprechen verschiedene Gründe. Erstens besteht bei hoher Zufriedenheit eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Gäste zwar nicht im nächsten Urlaub aber nach einem längeren Zeitraum die Destination erneut aufsuchen und somit als Umsatzbringer nicht gänzlich verloren sind. Zweitens ist Kundenbindung nicht die einzige Konsequenz, die aus einer hohen Zufriedenheit resultieren kann. Hoch zufriedene und begeisterte Gäste sind die Voraussetzung dafür, dass positive Weiterempfehlungen an potenzielle neue

43

Dies spiegeln auch die Ergebnisse der Untersuchungen des Kundenmonitor Deutschland 2000 wider. Urlaubsregionen belegten hier in einem Branchenvergleich den ersten Platz in der Kundenzufriedenheit, aber lediglich den 24. Platz bezüglich des Wiederkaufs beziehungsweise der Wiederwahlabsicht. Vgl. Meyer/Dornach (2001), S. 34-42.

44

Vgl. die gestrichelten Linien in Abbildung Abbildung B-2.

45

Vgl. Woratschek/Horbel (2005), S. 45.

1 Ökonomische Konsequenzen der Weiterempfehlung

13

Gäste ausgesprochen werden.46 Darüber hinaus gilt es negative Weiterempfehlungen zu verhindern, das heißt dafür zu sorgen, dass potenziellen Gästen davon abgeraten wird, die Destination zu besuchen. Auch hierfür ist Kundenzufriedenheit die wichtigste Voraussetzung. Empirische Untersuchungen belegen, dass Weiterempfehlungen bei der Wahl von Urlaubsdestinationen das wichtigste kommunikationspolitische Instrument darstellen.47 Durch Weiterempfehlungen werden Unsicherheiten, die insbesondere bei der Entscheidung für eine bisher unbekannte Urlaubsdestination bestehen, reduziert.48 Sie gelten als besonders glaubwürdig, da der Empfehlungsgeber in der Regel keine kommerziellen Interessen mit der Abgabe von Weiterempfehlungen verfolgt.49 Darüber hinaus können durch Weiterempfehlungen neue Gäste nahezu ohne Entstehung zusätzlicher Kosten geworben werden. Dies ist entscheidend, da gerade die Marketingkosten für Destinationen in der Regel sehr hoch sind.50 In der Folge steigen die Erlöse durch die Umsätze, die mit den neu angeworbenen Gästen generiert werden. VILLANUEVA ET AL. stellten darüber hinaus fest, dass Kunden, die durch Weiterempfehlungen geworben wurden, leichter gebunden werden können.51 Wahrgenommene Dienstleistungsqualität

Kundenzufriedenheit

Kundenbindung

Niedrigere Kosten Höhere Umsätze

Höherer ökonomischer Erfolg

Weiterempfehlung Reputation Abbildung B-4:

Modifizierte Service-Profit Chain52

Zudem sind die Marketingausgaben gering, so dass auch über die Generierung von Weiterempfehlungen langfristig der ökonomische Erfolg sichergestellt werden kann. Weiterempfehlungen stellen somit einen alternativen Weg dar, wie auch ohne die Möglichkeit der

46

Vgl. bspw. Anderson (1998), S. 13; Bone (1992), S. 582; Harrison-Walker (2001), S. 68f.; Söderlund (1998), S. 182; Swan/Oliver (1989), S. 523. Zur Bedeutung der Kundenzufriedenheit bei der Abgabe von Weiterempfehlungen vgl. ferner Abschnitt B3.2.

47

Vgl. bspw. Bieger (2002), S. 196 ; Hsu et al. (2006), S. 480 ; Moutinho (1987), S. 7 ; Plog (2005), S. 280 ; Raitz/Dakil (1989), S. 47.

48

Hierzu gehören insbesondere psychologische Risiken, die darauf abstellen, dass die gewählte Destination nicht den persönlichen Vorstellungen entspricht. Darüber hinaus spielen aber auch finanzielle Risiken sowie Risiken bezüglich der Sicherheit oder Gesundheit bei Urlaubsentscheidungen eine Rolle. Vgl. Maser/Weiermair (1998), Sönmez/Graefe (1998).

49

Vgl. Vgl. Bansal/Voyer (2000), S 166; Bristor (1990), S. 55; Stern/Gould (1988), S. 44.

50

Vgl. Fesenmaier et al. (1992), S. 571f. ; Sheehan/Ritchie (1997), S. 94.

51

Vgl. Villanueva et al. (2008), S. 54ff.

52

In Anlehnung an Woratschek/Horbel (2004), S. 286 sowie Woratschek/Horbel (2005), S. 46.

14

B Theoretische Grundlagen

Kundenbindung der ökonomische Erfolg gesichert werden kann. Die Kundenzufriedenheit stellt folglich die zentrale Größe für den ökonomischen Erfolg dar. Abbildung B-4 zeigt diese modifizierte Struktur der Service-Profit Chain. Weiterempfehlungen tragen zusätzlich indirekt zu höherem ökonomischen Erfolg bei, da sie langfristig auch zu einer steigenden Reputation der Destination führen, die ebenfalls die Unsicherheit potenzieller Gäste reduziert und somit die Anwerbung neuer Gäste positiv beeinflusst.53 Kundenbindung ist keine notwendige Bedingung für die Abgabe positiver Weiterempfehlungen. EGGERT ET AL. konnten umgekehrt jedoch zeigen, dass die Abgabe von Weiterempfehlungen einen positiven Einfluss auf die Kundenbindung hat.54 Es ist dennoch plausibel anzunehmen, dass auch Variety-Seeking-Touristen, die selbst den Ort nicht beziehungsweise nicht sofort erneut aufsuchen, Weiterempfehlungen aussprechen, wenn sie mit ihrem Urlaub sehr zufrieden waren. Für das Destinationsmanagement stellt sich nun die Frage, welche Personen als Weiterempfehlungsgeber von größerer Bedeutung sind, Stammgäste oder Variety-Seeking-Touristen, damit diese spezifisch zur Abgabe von Weiterempfehlungen angeregt werden können. 1.3

Opinion Leader und Weiterempfehlungen

Für die Beurteilung der Bedeutsamkeit verschiedener Weiterempfehlungsgeber als Botschafter für eine Destination ist nicht nur entscheidend, wie vielen Personen und wie häufig die Destination empfohlen wird. Entscheidend ist, dass die Weiterempfehlung auch zu einer Entscheidung des Empfehlungsempfängers zu einer Reise in die betreffende Destination führt. Es stellt sich also die Frage, welchen Einfluss die Weiterempfehlung auf die Kaufentscheidung des Empfehlungsempfängers ausübt. Die Frage des Einflusses von Weiterempfehlungen auf die Empfehlungsempfänger steht im Mittelpunkt der Forschung zur Meinungsführerschaft beziehungsweise zum Opinion Leadership. Der Begriff Opinion Leader geht auf KATZ und LAZARSFELD zurück, die damit Personen beschreiben, die in sozialen Gruppen einen verstärkten Einfluss auf die Einstellungen, Meinungen und Verhaltensweisen anderer Gruppenmitglieder nehmen.55 Innerhalb ihrer sozialen Gruppe nehmen Meinungsführer folglich eine Schlüsselstellung ein. Sie entfalten im Rahmen persönlicher Kommunikation besondere Aktivität, geben gern Ratschläge, werden häufig um Rat gefragt, suchen aber auch selbst aktiv nach Informationen.56 In der Regel erstreckt sich die Meinungsführerschaft von Personen auch nur auf bestimmte Gegenstandsbereiche bezie-

53

Vgl. Echtner/Ritchie (1991), S. 3.

54

Vgl. Eggert et al. (2007), S. 243.

55

Vgl. Katz/Lazarsfeld (1955).

56

Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 518.

1 Ökonomische Konsequenzen der Weiterempfehlung

15

hungsweise Produkte oder Dienstleistungen.57 Auch ist Meinungsführerschaft kein dichotomer Begriff, man kann allenfalls von unterschiedlichen Graden der Ausprägung von Meinungsführerschaft sprechen.58 Aufgrund der Ergebnisse einer Untersuchung zum Wahlverhalten amerikanischer Bürger entwickelten LAZARSFELD ET AL. die Two-Step-Flow-Hypothese der Meinungsführung.59 Diese geht davon aus, dass Informationen zunächst von den Massenmedien zu den Meinungsführern und in einem zweiten Schritt von den Meinungsführern zu den Meinungsfolgern fließen.60 Dieses einfache Modell berücksichtigt jedoch keine weiteren Interaktionen, zum Beispiel zwischen verschiedenen Meinungsführern oder den Informationsfluss über mehrere Stufen, so dass es im Laufe der Zeit zu Modellen der mehrstufigen Kommunikation weiterentwickelt wurde, in denen auch direkte Einflüsse zwischen den Massenmedien und Meinungsfolgern sowie Einflussbeziehungen zwischen Meinungsführern berücksichtigt wurden.61 Jedoch hielten auch die mehrstufigen Kommunikationsmodelle noch an der Dominanz der Meinungsführer fest, das heißt an der These, dass die Meinungsfolger nur über die Meinungsführer erreichbar sind. Vor dem Hintergrund dieser Kritik wurden daher verschiedene Modelle des Informationsaustauschs entwickelt, die unter anderem auch berücksichtigen, dass die Initiative bei der interpersonellen Kommunikation sowohl vom Meinungsführer als auch vom Meinungsfolger ausgehen kann.62 Aufgrund der Schlüsselrolle, die Meinungsführer innerhalb ihrer sozialen Gruppe einnehmen, indem sie die Fähigkeit besitzen, die Meinungen und Entscheidungen anderer zu beeinflussen, kommt der Möglichkeit der spezifischen Steuerung von Meinungsführern im Rahmen kommunikationspolitischer Maßnahmen eine große Bedeutung zu. Hierzu stellt sich zunächst die Frage, wie Meinungsführer identifiziert werden können. Wie Befunde aus der Sozialpsychologie zeigen, eignen sich soziodemographische Merkmale und Persönlichkeitsfaktoren allein kaum zu ihrer Identifikation. Ob eine Person innerhalb ihrer sozialen Gruppe in einer bestimmten Situation als starker Meinungsführer wahrgenommen wird, hängt von dem Zusammenwirken von persönlichen und situativen Faktoren ab. Als bedeutsame Merkmale der Persönlichkeit von starken Meinungsführern wurden beispielsweise das anhaltende Involvement, Kommunikativität sowie sachliche Kompetenz, die auch auf die Intelligenz der Person zurückzuführen ist, identifiziert.63 Im Zusammenspiel mit situativen Faktoren, wie dem situa-

57

Vgl. Berndt (1990), S. 88.

58

Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 518.

59

Vgl. Lazarsfeld et al. (1944).

60

Vgl. Beba (1992), S. 763.

61

Vgl. Brüne (1989), S. 31f.; Hummrich (1976), S. 46ff.

62

Vgl. Beba (1992), S. 763.

63

Vgl. Richins/Root-Shaffer (1988), S.34; Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 519.

16

B Theoretische Grundlagen

tiven Involvement oder einer Kommunikationssituation, die die Nachfrage nach meinungsbildenden Informationen fördert, führen sie zur Meinungsführerschaft.64 Trotz der Schwierigkeiten Meinungsführer von Nicht-Meinungsführern abzugrenzen, wurden in einer Vielzahl empirischer Untersuchungen einzelne Merkmale von Meinungsführern aufgedeckt. Es ist allerdings zu beachten, dass die verschiedenen Studien zum Teil auch zu sehr heterogenen Ergebnissen gelangen. Dies hat diverse Ursachen. Beispielsweise wird Meinungsführerschaft unterschiedlich operationalisiert. Darüber hinaus wurden die Studien in vielen unterschiedlichen Branchen durchgeführt, in denen die Bedeutsamkeit von Meinungsführern sehr unterschiedlich ausgeprägt ist.65 Dennoch sollen hier die Erkenntnisse in Bezug auf einige Merkmale, die sich als bedeutsam herauskristallisiert haben, zusammengefasst werden. Das Alter, der berufliche und soziale Status, das Bildungsniveau und das Einkommen sind die am häufigsten untersuchten soziodemographischen Variablen.66 In der Regel scheinen Meinungsführer jünger zu sein als Nicht-Meinungsführer.67 Allerdings sind die Altersunterschiede häufig nicht sehr groß.68 Die Ergebnisse hinsichtlich des sozialen beziehungsweise beruflichen Status der Meinungsführer lassen keine eindeutigen Aussagen zu. Studien in einzelnen Branchen liefern zwar einen Hinweis darauf, dass der berufliche Status von Meinungsführern höher ist69, andere Untersuchungen können diesbezüglich jedoch keine Unterschiede zwischen Meinungsführern und Nicht-Meinungsführern feststellen70. Gleiches gilt für die Variablen Einkommen und Bildungsniveau, die ohnehin einen engen Zusammenhang zum sozialen und beruflichen Status aufweisen. So liegen empirische Befunde vor, die nachweisen, dass Meinungsführer sowohl über einen höheren Bildungsstand als auch über ein höheres Einkommen verfügen.71 MYERS und ROBERTSON finden hingegen keinen Beleg dafür, dass diese Variablen zwischen Meinungsführern und NichtMeinungsführern diskriminieren.72 Generell lässt sich somit festhalten, dass soziodemographische Variablen weniger zur Identifikation von Meinungsführern geeignet scheinen. Dies ist eigentlich ein plausibles Ergebnis, da Meinungsführer ihren Einfluss vor allem innerhalb ihrer eigenen sozialen Gruppe geltend

64

Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 519.

65

Vgl. Brüne (1989), S. 60f.

66

Vgl. Brüne (1989), S. 62.

67

Vgl. bspw. Summers (1970), S. 180; Hummrich (1976), S. 58.

68

Vgl. Die Ergebnisse der Studie von Myers/Robertson (1972), S. 44, die sich über zehn verschiedene Produktbereiche erstreckte.

69

Vgl. zum Beispiel Summers (1970), S. 179f. für die Modebranche.

70

Vgl. zum Beispiel Schrank/Gilmore (1973), S. 539f. ebenfalls für die Modebranche.

71

Vgl. Baumgarten (1975), S. 14; Gatignon/Robertson (1985), S. 852; Summers (1970), S. 179f.

72

Vgl. Myers/Robertson (1972), S. 44.

1 Ökonomische Konsequenzen der Weiterempfehlung

17

machen, deren Mitglieder in der Regel hinsichtlich soziodemographischer Merkmale starke Ähnlichkeiten aufweisen. Folglich können soziodemographische Merkmale allenfalls einen Anhaltspunkt zur Identifikation möglicher Meinungsführer geben. Es lassen sich dennoch einige Persönlichkeitsmerkmale identifizieren, die als trennscharfe Kriterien zwischen Meinungsführern und Nicht-Meinungsführern gelten können. Diese haben in der Regel einen starken Bezug zur sozialen Aktivität. Hierzu zählen Selbstbewusstsein, Extrovertiertheit und Geselligkeit.73 Auch ein höheres soziales Engagement, gemessen zum Beispiel durch den Grad der Mitwirkung in Organisationen und Vereinen, konnte für Meinungsführer gezeigt werden.74 Dies spricht dafür, dass Meinungsführer generell sozial aktiver sind.75 Dies ist auch notwendig, da eine große Anzahl sozialer Kontakte eine Voraussetzung ist, damit eine Person auch Einfluss auf andere ausüben kann.76 Vor dem Hintergrund der lange zur Erklärung des Einflusses von Meinungsführern herangezogenen Zwei-Stufen-Hypothese, die nahe legt, dass sich Meinungsführer stärker den Massenmedien aussetzen, beschäftigten sich eine ganze Reihe von Untersuchungen mit dem Mediennutzungsverhalten von Meinungsführern. Ein generell stärkeres Mediennutzungsverhalten von Meinungsführern konnte nicht festgestellt werden.77 Allerdings kann bei Medien, die in unmittelbaren Zusammenhang mit dem Themenbereich stehen, für den die Person als Meinungsführer fungiert, eine intensivere Nutzung beobachtet werden.78 Diese Feststellung steht in engem Zusammenhang mit den Ergebnissen von Untersuchungen, die sich mit dem gegenstandsbezogenen Interesse und Wissen von Meinungsführern beschäftigen. Hier zeigt sich, dass Personen für die Bereiche, in denen sie auch als Meinungsführer wahrgenommen werden, ein höheres Interesse aufweisen79 und daher auch über ein größeres Wissen80 bezüglich des Gegenstandsbereiches verfügen. Dies impliziert, dass Meinungsführer auch ein höheres Produktinvolvement aufweisen, welches generell mit aktiver Informationssuche und intensiver Auseinandersetzung mit einem Produkt oder einer Dienstleistung einhergeht.81 Darüber hinaus sollte auch das anhaltende Involvement von Meinungsführern relativ hoch und stabil sein, da auf diese Weise über einen langen Zeitraum und aus den ver-

73

Vgl. Summers (1970), S. 181.

74

Vgl. Katz/Lazarsfeld (1955), S. 115.

75

Vgl. Rogers (1962), S. 314.

76

Vgl. Brüne (1989), S. 65f.

77

Vgl. Summers (1970), S. 181f.

78

Vgl. Baumgarten (1975), S. 15f.; Beba (1992) S 764.

79

Vgl. Myers/Robertson (1972), S. 42f; Richins/Root-Shaffer (1988), S. 34.; Schrank/Gilmore (1973), S. 538; Summers (1970), S. 183.

80

Vgl. Gilly et al. (1998), S. 93; Myers/Robertson (1972), S. 42f.; Summers (1970), S. 183.

81

Vgl. Chan/Misra (1990), S. 55; Trommsdorff (2002), S. 56.

18

B Theoretische Grundlagen

schiedensten Quellen Informationen über den Gegenstandsbereich gesammelt werden, die dazu führen, dass im Laufe der Zeit sehr viel Wissen akkumuliert wird.82 Die Zusammenhänge von Involvement, Wissen und Interesse mit Meinungsführerschaft sind plausibel, weil der Sachverstand sowie die Freude an der Beschäftigung mit dem Themengebiet bei Meinungsführern gerade dazu führt, dass sie gern Informationen hierüber an andere weitergeben, aber auch von anderen aktiv um Rat gefragt werden. Charakteristisch für Meinungsführer scheint darüber hinaus zu sein, dass sie in der Regel innovationsfreudiger sind als Nicht-Meinungsführer.83 Im Zusammenhang mit dem hohen persönlichen und Produktinvolvement von Meinungsführern erscheint dies nachvollziehbar, da Meinungsführer durch die intensive Beschäftigung mit der Branche erstens frühzeitig auf Neuerungen aufmerksam werden und zweitens auch ein höheres Interesse haben dürften, neue Produkte und Dienstleistungen auszuprobieren, um ihr Erfahrungswissen zu erhöhen.84 Mit der Innovativität geht vermutlich auch eine höhere Risikofreudigkeit einher, die ebenfalls empirisch belegt ist.85 Die Neigung zu mehr Innovativität und Risikobereitschaft schlägt sich auch in der von CHAN und MISRA festgestellten Tendenz von Meinungsführern nieder, sich von der Allgemeinheit abzuheben beziehungsweise durch Anderssein aufzufallen.86 Dies mag damit zusammenhängen, dass auch die Weitergabe von Empfehlungen an andere und die Beeinflussung ihres Verhaltens einen Akt darstellen, bei dem sich der Empfehlungsgeber vom Rest seiner sozialen Gruppe abhebt und auffällt. Insbesondere die Erkenntnis, dass Meinungsführer innovationsfreudig sind, gerne neue Produkte und Dienstleistungen ausprobieren und allgemein über viel Wissen und Erfahrungen in den Branchen ihres Interesses verfügen, legt die Vermutung nahe, dass hier eine Parallele zum Variety-Seeking Behavior vorliegt. Konsumenten, die ein starkes Variety-Seeking Behavior aufweisen, zeichnen sich ja gerade dadurch aus, dass sie über vielfältige Erfahrungen mit verschiedenen Anbietern einer Branche verfügen, da sie diese häufig wechseln. Im Laufe der Zeit akkumulieren sie folglich viel Wissen über die Branche und es liegt nahe anzunehmen, dass sie auf ihrer Suche nach Abwechslung auch neue Produkte und Dienstleistungen gern ausprobieren.

82

Vgl. Bloch/Richins (1983), S. 70; Chan/Misra (1990), S. 57; Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 519; Richins/Root-Shaffer (1988), S. 34.

83

Vgl. Myers/Robertson, S. 43; Summers (1970), S. 316.

84

Vgl. Brüne (1989), S. 69.

85

Vgl. Taylor (1977), S. 106.

86

Vgl. Chan/Misra (1990), S. 58. Sie beschreiben diese Eigenschaft von Meinungsführern als „public individuation“.

1 Ökonomische Konsequenzen der Weiterempfehlung

19

Ein Vergleich der bisher zusammengefassten Charakteristika von Meinungsführern mit Merkmalen, die mit dem Variety-Seeking Behavior in Zusammenhang gebracht werden, offenbart tatsächlich weitere Parallelen. Zwar wird die Ausprägung des Variety-Seeking Behavior zusätzlich von situativen Einflüssen und Merkmalen der Produkt- beziehungsweise Dienstleistungskategorie beeinflusst, jedoch lassen sich auch einige Personenmerkmale identifizieren, die den Grad der Ausprägung des Variety-Seeking Behavior determinieren.87 Die Personenmerkmale stehen wiederum in einem engen Zusammenhang mit dem individuell als optimal empfundenen Grad der Reizabwechslung, dem so genannten Optimum Stimulation Level, der als einer der wichtigsten Einflussfaktoren des Variety-Seeking Behavior angesehen wird.88 Da jeder Anbieterwechsel auch mit einem gewissen Grad an Unsicherheit einhergeht, tritt Variety-Seeking Behavior eher bei Personen auf, die ein höheres Maß an Risikobereitschaft aufweisen.89 Beim Auftreten von Variety-Seeking Behavior werden häufig auch neue Alternativen ausprobiert, was durch eine gewisse Neugier der Person zu begründen ist und dazu führt, dass Variety-Seeker auch in stärkerem Maß innovatives Verhalten an den Tag legen.90 Es erscheint daher auch nur folgerichtig, dass Personen, in den Produktkategorien, in denen sie auch verstärkt zu Variety-Seeking Behavior neigen, ein höheres Produktinvolvement aufweisen und über ein höheres Wissen über die Branche und die angebotenen Alternativen verfügen.91 Auch spontane92 und extrovertierte93 Personen neigen tendenziell eher zu Variety-Seeking Behavior. Ein starkes Bedürfnis danach, etwas Besonderes zu sein und sich von der Allgemeinheit abzuheben, begünstigt das Auftreten von Variety-Seeking Behavior.94 Der häufige Wechsel von Produkten oder Dienstleistungsanbietern wird von den Konsumenten für die nach außen gerichtete Eigendarstellung eingesetzt, um in der Öffentlichkeit das gewünschte Selbstbild des „Andersseins“ zu vermitteln. Dies erklärt auch, dass Variety-Seeking Behavior besonders häufig bei sozial auffälligen Produkten oder Dienstleistungen wie Kleidung, Autos oder eben Urlaubsreisen auftritt. Ein häufiger Wechsel bei Gütern und Dienstleistungen dieser

87

Vgl. ter Haseborg/Mäßen (1997), S. 165. Zu den Bestimmungsfaktoren des Variety-Seeking Behavior vgl. ferner Abschnitt B3.3.

88

Vgl. Helmig (1997), S. 48ff. Für eine nähere Erläuterung des Zusammenhangs von Optimum Stimulation Level und Variety-Seeking Behavior vgl. Abschnitt B3.3.

89

Vgl. Hoyer/Ridgway (1984), S. 116; Raju (1980), S. 279.

90

Vgl. Raju (1980), S: 279.

91

Vgl. Van Trijp (1994), S. 8.

92

Vgl. Bänsch (1995), S. 348.

93

Vgl. Bänsch (1995), S. 348; Hoyer/Ridgway (1984), S. 116.

94

Vgl. Hoyer/Ridgway (1984), S. 116.

20

B Theoretische Grundlagen

Kategorien wird von der Umwelt stärker wahrgenommen und sorgt somit dafür, dass der Variety-Seeker für sein soziales Umfeld interessanter wird.95 Merkmale von Variety-Seeking-Konsumenten

Merkmale von Meinungsführern

höhere Risikobereitschaft96 extrovertiert98 innovativ100; impulsiv-spontan101 Bedürfnis nach Einzigartigkeit103; Tendenz zu sozial auffälligen Produkten/Dienstleistungen104 höheres Bildungsniveau106 höheres Einkommensniveau108 höheres Produktinvolvement110 höheres Produktwissen112

höhere Risikobereitschaft97 extrovertiert; gesellig, sozial aktiv99 innovativ102 höherer Grad öffentlicher Individuation105

Tabelle B-1:

höheres Bildungsniveau107 höheres Einkommensniveau 109 höheres Produktinvolvement111 höheres Wissen über verfügbare Alternativen113

Merkmale von Variety-Seeking-Konsumenten und Meinungsführern

In Bezug auf soziodemographische Merkmale scheint sich herauszukristallisieren, dass Variety-Seeking Behavior insbesondere bei Personen aus höheren Einkommens114- und Bildungsschichten115 auftritt. In einigen Studien konnte auch ein Zusammenhang des Alters und des Geschlechts mit dem Auftreten von Variety-Seeking Behavior festgestellt werden. So kommt TSCHEULIN in einer Untersuchung über Kreuzfahrten zu der Erkenntnis, dass jüngere und

95

Vgl. Bänsch (1995), S. 352f.

96

Vgl. Hoyer/Ridgway (1984), S. 116; Raju (1980), S. 279.

97

Vgl. Taylor (1977), S. 106.

98

Vgl. Bänsch (1995), S. 348; Hoyer/Ridgway (1984), S. 116.

99

Vgl. Baumgarten (1975), S. 14; Enzinger (2006), S. 52ff.; Summers (1970), S. 181.

100

Vgl. Raju (1980), S. 279.

101

Vgl. Bänsch (1995), S. 348.

102

Vgl. Myers/Robertson (1972), S. 43; Summers (1970), S. 179.

103

Vgl. Hoyer/Ridgway (1984), S. 116, die von „need for uniqueness“ sprechen.

104

Vgl. Bänsch (1995), S. 352f.

105

Vgl. Chan/Misra (1985), S. 58.

106

Vgl. Raju (1980), S. 277.

107

Vgl. Baumgarten (1975), S. 14; Gatignon/Robertson (1985), S. 852; Summers (1970), S. 179f.

108

Vgl. Raju (1980), S. 277; Tscheulin (1994), S. 57f.

109

Vgl. Baumgarten (1975), S. 14; Gatignon/Robertson (1985), S. 852; Summers (1970), S. 179f.

110

Vgl. Van Trijp (1994), S. 8.

111

Vgl. Vgl. Bloch/Richins (1983), S. 70; Chan/Misra (1990), S. 57; Enzinger (2006), S. 52ff.; KroeberRiel/Weinberg (2003), S. 519; Richins/Root-Shaffer (1988), S. 34.

112

Vgl. Van Trijp (1994), S. 8.

113

Vgl. Gilly et al. (1998), S. 93; Myers/Robertson (1972), S. 42f.; Summers (1970), S. 183.

114

Vgl. Raju (1980), S. 277; Tscheulin (1994), S. 57f.

115

Vgl. Raju (1980), S. 277.

1 Ökonomische Konsequenzen der Weiterempfehlung

21

männliche Konsumenten eher zu Variety-Seeking Behavior neigen.116 RAJU kann ebenfalls zeigen, dass die Tendenz zum Variety-Seeking Behavior bei jüngeren Personen stärker ausgeprägt ist.117 Dennoch muss einschränkend konstatiert werden, dass bei den Ergebnissen zum Alter und zum Geschlecht von Variety-Seeking-Konsumenten weit weniger Übereinstimmung herrscht als bei anderen Personenmerkmalen. Zusammenfassend lässt sich zunächst festhalten, dass typische Eigenschaften von VarietySeeking-Konsumenten und Meinungsführern einige Parallelen aufweisen. Einen Überblick über die Merkmale gibt Tabelle B-1. 1.4

Ableitung der Forschungsfragen

Die Gegenüberstellung der Merkmale von Variety-Seeking-Kunden und Meinungsführern sowie die Feststellung einiger wichtiger Ähnlichkeiten bieten Anlass zu der These, dass Variety-Seeking-Kunden innerhalb ihres sozialen Umfeldes gleichzeitig als Meinungsführer wahrgenommen werden. Gerade im Tourismus scheint diese These plausibel. Wer seinen Urlaub häufig woanders verbringt, verfügt über ein großes Vergleichswissen hinsichtlich verschiedener Urlaubsdestinationen und kann daher als kompetenter Ansprechpartner bei der Suche nach einer Empfehlung für einen geeigneten Urlaubsort gelten. Sollte sich diese Vermutung bestätigen, hätte dies zur Konsequenz, dass gerade die Gäste, die den Urlaubsort nicht erneut aufsuchen, besonders wertvoll als Weiterempfehlungsgeber sind, da sie innerhalb ihrer sozialen Gruppe die Rolle von Meinungsführern einnehmen. Variety-Seeking-Kunden als bedeutsame Kommunikatoren von Weiterempfehlungen anzusehen, dürfte selbst dann noch eine wichtige Erkenntnis sein, wenn sich wie in der Untersuchung von WORATSCHEK/HORBEL in einer deutschen Alpendestination herausstellt, dass Variety-Seeking-Kunden insgesamt weniger Weiterempfehlungen aussprechen als Stammkunden.118 In der angesprochenen Untersuchung wurde ein, wenn auch geringer, negativer Einfluss der Variety-Seeking-Tendenz auf die Abgabe von Weiterempfehlungen festgestellt.119 Jedoch ist zu berücksichtigen, dass neben der Wahrscheinlichkeit, dass eine Person Weiterempfehlungen ausspricht noch weitere Faktoren einen Einfluss darauf haben, ob der Empfehlungsgeber für einen Anbieter bedeutsam ist in dem Sinne, dass er möglichst viele neue Kunden anwirbt. Hierfür ist zunächst entscheidend, wie viele potenzielle neue Kunden der Empfehlungsgeber erreichen kann, das heißt, wie viele persönliche Kontakte er zu anderen Menschen hat. Als Meinungsführer sollten Variety-Seeker eine hohe kommunikative Kompetenz aufweisen.120 Bezogen auf Variety-Seeking-Kunden im Tourismus lässt sich die 116

Vgl. Tscheulin (1994), S, 57f.

117

Vgl. Raju (1980), S. 277.

118

Vgl. Woratschek/Horbel (2005), S. 50ff.

119

Vgl. Woratschek/Horbel (2005), S. 51.

120

Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 519.

22

B Theoretische Grundlagen

Vermutung anstellen, dass diese durch ihre Urlaubsaufenthalte an verschiedenen Orten mit einer großen Anzahl von anderen Gästen zusammentreffen und sich mit diesen über Urlaubsdestinationen austauschen können. Vermutlich weisen gerade diese Urlauber eine hohe Wahrscheinlichkeit auf, als neue Gäste für die betreffende Destination gewonnen zu werden, da sie offenbar ähnliche Urlaubsdestinationen wie der Empfehlungsgeber bevorzugen.121 Neben der Anzahl der Weiterempfehlungen, die an potenzielle neue Kunden ausgesprochen werden, kommt es schließlich aber darauf an, wie viele Weiterempfehlungen tatsächlich auch zu einer Neukundengewinnung führen. Wie bereits ausgeführt, ist die Wahrscheinlichkeit hierfür besonders hoch, wenn es sich beim Weiterempfehlungsgeber um einen Meinungsführer handelt. Der Argumentation folgend, dass dies insbesondere bei Variety-Seeking-Konsumenten häufig zutrifft, ließe sich ableiten, dass Variety-Seekern als bedeutsamen Weiterempfehlungsgebern besonderes Augenmerk gewidmet werden sollte.122 Die soeben geschilderten Zusammenhänge fasst Abbildung B-5 noch einmal zusammen. Zufriedene VarietySeeking Kunden

Zufriedene Stammkunden

(persönliche) Wahrscheinlichkeit der Weiterempfehlungsabgabe

x

Anzahl der Kontakte mit potenziellen Kunden

Meinungsführer?

Anzahl der Weiterempfehlungen

Anzahl der Weiterempfehlungen

Abbildung B-5:

x

Wahrscheinlickeit des Kaufs in Folge einer Weiterempfehlung

Anzahl der neu gewonnenen Kunden in Folge von Weiterempfehlungen

Neukundengewinnung durch Weiterempfehlung123

Variety-Seeking-Touristen können einer Destination folglich den kommunikativen Kanal zu einem ganzen Netzwerk potenzieller Gäste eröffnen. Neben der Pflege der Beziehungen zu Stammgästen und der Zusammenarbeit mit anderen Dienstleistern, mit denen gemeinsam die touristische Leistung Urlaub erstellt wird, muss dann eine weitere Dimension in den Fokus des Beziehungsmarketings von Destinationen rücken: der Aufbau und die Pflege der Bezie121

Vgl. Woratschek/Horbel (2005), S. 52.

122

Vgl. Woratschek/Horbel (2005), S. 53f.

123

Vgl. Woratschek/Horbel (2005), S. 53.

1 Ökonomische Konsequenzen der Weiterempfehlung

23

hungen zu Gästen, die selbst nicht an die Destination gebunden werden können. Dieser hypothetische Zusammenhang ist in Abbildung B-6 dargestellt.

PK*

Stammkunden PK

Anbieter

PK Meinungsführer = VarietySeeker?

Beziehungsmanagement

PK

PK PartnerNetzwerke

PK * Potenzieller Kunde

Abbildung B-6:

Beziehungsmanagement unter Berücksichtigung von Meinungsführern und VarietySeeking-Kunden

Einer Umsetzung der auf diese Weise postulierten Ausdehnung des Beziehungsmanagements auf einmalige Kunden sollte jedoch eine empirische Überprüfung des Zusammenhangs von Variety-Seeking Behavior und Meinungsführerschaft vorangehen. Hierfür ist allgemein zunächst zu klären, welche Kunden überhaupt Empfehlungen an andere aussprechen, welche Voraussetzungen hierfür gegeben sein müssen und welche Faktoren die Abgabe von Weiterempfehlungen begünstigen. Wie bereits erläutert, reicht die Weitergabe von Empfehlungen an andere allein jedoch nicht aus, um neue Kunden zu gewinnen. Hierfür ist es erforderlich, dass der Empfänger die Empfehlung auch als glaubwürdig wahrnimmt und sie entsprechend bei seiner Entscheidung für einen Anbieter berücksichtigt. Für Anbieter, deren Anliegen es ist, bedeutsame Weiterempfehlungsgeber zu identifizieren, um sie schließlich gezielt ansprechen zu können, ist daher eine Charakterisierung derjenigen Weiterempfehlungsgeber von Interesse, die von anderen besonders häufig zu Rate gezogen werden und denen im Allgemeinen Glauben geschenkt wird. Anhand einer näheren Beschreibung einflussreicher Weiterempfehlungsgeber kann schließlich auch die oben aufgestellte Hypothese überprüft werden, ob es sich dabei unter Umständen sogar um Variety-Seeking-Kunden handelt. Folglich sind zunächst zwei zentrale Forschungsfragen zu klären: 1. Welche Personen geben Weiterempfehlungen ab? 2. Welche Personen sind besonders glaubwürdige und einflussreiche Weiterempfehlungsgeber und welche Eigenschaften zeichnen sie aus?

24

B Theoretische Grundlagen

Wie bereits die Literatur zu Meinungsführern deutlich macht, dürfte eine allgemeine Charakterisierung von bedeutsamen Weiterempfehlungsgebern schwierig sein. Die bisherigen, teilweise widersprüchlichen Ergebnisse empirischer Studien zur Identifikation typischer Merkmale von Meinungsführern legen die Vermutung nahe, dass neben personenspezifischen Merkmalen der Meinungsführer auch situative Gegebenheiten einen Einfluss darauf haben, inwieweit eine Person als Meinungsführer innerhalb einer sozialen Gruppe angesehen wird.124 Darüber hinaus sind auch branchenspezifische Unterschiede dafür verantwortlich, dass Meinungsführern nicht in jedem Falle eine große Bedeutung bei Konsumentscheidungen zukommt.125 DUHAN ET AL. gelangen in einer empirischen Untersuchung über die Wahl verschiedener Dienstleistungsanbieter zu dem Ergebnis, dass verschiedene situative Gegebenheiten, wie beispielsweise die empfundene Komplexität der Kaufsituation oder der Umfang der eigenen Erfahrung in einer Branche dazu führen können, dass verschiedene Typen von Empfehlungsgebern gewählt werden.126 Eine dieser Ursachen mag auch darin liegen, dass Empfänger von Weiterempfehlungen unterschiedliche Merkmale von Weiterempfehlungsgebern beziehungsweise Meinungsführern bevorzugen. So ist es zum Beispiel vorstellbar, dass für einige Personen vor allem die von ihnen wahrgenommene Kompetenz des Empfehlungsgebers den Ausschlag dafür gibt, ob sie der Empfehlung Folge leisten, während andere Personen ihre Empfehlungsgeber einzig und allein nach persönlichen Merkmalen, wie zum Beispiel der Sympathie auswählen. Zu solchen gruppenspezifischen Unterschieden hinsichtlich der Wahrnehmung bedeutsamer Empfehlungsgeber durch verschiedene Empfänger liegen unseres Wissens bisher keine empirischen Erkenntnisse vor. Daher soll die vorliegende Arbeit zusätzlich die folgende Forschungsfrage beantworten: 3. Lassen sich gruppenspezifische Unterschiede hinsichtlich der Präferenz unterschiedlicher Eigenschaften des Empfehlungsgebers seitens der Empfehlungsempfänger feststellen? Bevor der Beantwortung der Forschungsfragen mit Hilfe von empirischen Untersuchungen nachgegangen wird, soll zunächst der Stand der Literatur zur Abgabe von Weiterempfehlungen sowie deren Einfluss auf die Entscheidungen der Empfehlungsempfänger dargestellt werden.

124

Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 518.

125

Vgl. Brüne (1989), S. 61.

126

Vgl. Duhan et al. (1997), S. 291.

2 Determinanten der Kaufrelevanz von Weiterempfehlungen 2

25

Determinanten der Kaufrelevanz von Weiterempfehlungen

2.1

Status Quo der Literatur

Sollen Weiterempfehlungen gezielt für das Marketing von Destinationen eingesetzt werden, genügt es nicht zu wissen, dass von Urlaubern Weiterempfehlungen ausgesprochen werden. Es ist vielmehr von entscheidender Bedeutung, wie Empfehlungen vom Empfänger wahrgenommen werden und wann sie tatsächlich eine Kaufentscheidung beeinflussen. Erkenntnisse darüber ermöglichen es erst, diejenigen Weiterempfehlungen zu stimulieren, die letztlich auch zur Gewinnung neuer Gäste für die Destination führen. In der Vergangenheit wurde in einer Reihe von Studien bereits die Bedeutsamkeit des Einflusses von Weiterempfehlungen auf Kaufentscheidungen empirisch nachgewiesen. In einer Untersuchung zu Gründen des Wechsels von Dienstleistungsanbietern stellte KEAVENEY fest, dass Weiterempfehlungen zwar nicht der Auslöser für die Beendigung der Beziehung zu einem Anbieter waren, jedoch spielten sie die wichtigste Rolle bei der Wahl des neuen Anbieters. Ungefähr 50% der Befragten gaben hier an, den neuen Anbieter auf Grund einer Weiterempfehlung oder Referenz gewählt zu haben.127 Insbesondere bei Dienstleistungen, bei denen von den Konsumenten ein höheres Risiko bei der Kaufentscheidung wahrgenommen wird, konnten Weiterempfehlungen als besonders wichtige Informationsquelle identifiziert werden.128 Empirische Nachweise hierfür wurden beispielsweise für Steuerberater129, Rechtsanwälte130, medizinische Dienstleistungen131 und Kfz-Werkstätten132 erbracht. Aber auch in Branchen, die ein vergleichsweise niedriges wahrgenommenes Risiko seitens der Konsumenten vermuten lassen, wie beispielsweise Friseure133 und Supermärkte134, kommt Weiterempfehlungen bei der Wahl des Anbieters eine wichtige Rolle zu. Weiterempfehlungen werden von Konsumenten aus unterschiedlichen Gründen in ihre Entscheidungen über Produkte oder Anbieter von Dienstleistungen einbezogen. Als eines der wichtigsten Motive zur Wahl interpersoneller Informationsquellen dürfte gelten, dass Weiterempfehlungen als glaubwürdigere Informationen gelten als vom Anbieter des Produktes oder der Dienstleistung initiierte Kommunikation.135 Dies ist vor allem darauf zurückzuführen,

127

Vgl. Keaveney (1995), S. 79.

128

Vgl. Gremler/Brown (1998), S. 273.

129

Vgl. Day et al. (1988), S. 285.

130

Vgl. Crane (1989), S. 118; Freiden/Goldsmith (1988), S. 24.

131

Vgl. Crane/Lynch (1988), S. 18; Freiden/Goldsmith (1988), S. 24.

132

Vgl. Dubinsky/Levy (1981), S. 60.

133

Vgl. Dubinsky/Levy (1981), S. 60; East et al. (2001), S. 50.

134

Vgl. East et al. (2001), S. 50.

135

Vgl. Bansal/Voyer (2000), S. 166; Mowen (1995), S. 620

26

B Theoretische Grundlagen

dass der Sender einer Weiterempfehlung in der Regel keinen ökonomischen Vorteil aus der Informationsweitergabe zieht.136 Die Glaubwürdigkeit der Informationsquelle spielt insbesondere dann eine große Rolle, wenn es sich bei der anstehenden Konsumentscheidung um eine scheinbar risikoreiche Entscheidung handelt. Das bei einer Kaufentscheidung von Konsumenten wahrgenommene Risiko kann dabei zum Beispiel aus den hohen Kosten, die mit dem Kauf verbunden sind, resultieren, das heißt es kann sich um ein finanzielles Risiko handeln.137 Konsumenten nehmen jedoch auch ein erhöhtes Risiko bei einer Kaufentscheidung wahr, je komplexer sie die anstehende Kaufsituation einschätzen.138 Insbesondere bei Dienstleistungen, die durch einen hohen Grad an Verhaltensunsicherheit auf Grund von Informationsasymmetrie zwischen Anbieter und Nachfrager gekennzeichnet sind, dürfte dementsprechend ein hohes Risiko wahrgenommen werden.139 Neben diesen Risiken können seitens der Konsumenten aber auch soziale Risken, zum Beispiel darüber, was Freunde und Bekannte über die Kaufentscheidung denken, sowie psychologische Risiken, wie beispielsweise die Frage, ob man sich an einem Urlaubsort wohl fühlen wird, wahrgenommen werden.140 In allen Fällen werden durch Weiterempfehlungen Informationen eingeholt, die dazu dienen, diese Risiken zu minimieren.141 Gerade bei Dienstleistungen, die häufig individuell erstellt werden, gehen aus den Kommunikationsmaßnahmen der Anbieter häufig nur allgemeine Informationen hervor.142 Weiterempfehlungen anderer Kunden, deren Bedürfnisse als vergleichbar eingeschätzt werden, können dann dazu dienen, spezifischere Informationen über das Leistungsvermögen und den Leistungswillen des Anbieters einzuholen.143 Weiterempfehlungen können ferner aber auch als Informationsquelle bevorzugt werden, weil damit eine Zeitersparnis bei der Informationssuche einhergeht.144 Im Extremfall können Weiterempfehlungen dabei sogar jegliche andere Informationssuche vollkommen ersetzen. Dies ist besonders wahrscheinlich, wenn sich die Suche nach Informationen über verschiedene Anbieter besonders schwierig gestaltet oder die Informationen nur schwer verständlich sind.145 Unter bestimmten Bedingungen können Weiterempfehlungen sogar die einzige zur

136

Vgl. Bansal/Voyer (2000), S. 166. Zu unterscheiden sind hiervon Weiterempfehlungen, die im Rahmen von unternehmensinitiierten Kundenempfehlungsprogrammen gegeben werden, da die Empfehlungsgeber hier in der Regel für eine erfolgreiche Weiterempfehlung im Sinne der Gewinnung neuer Kunden vom Unternehmen eine Prämie erhalten.

137

Vgl. Engel et al. (1993), S. 177.

138

Vgl. Mowen (1995), S. 621.

139

Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 251; Woratschek (2001), S. 265.

140

Vgl. Bristor (1990), S. 56; Engel et al. (1993), S. 621.

141

Vgl. Bristor (1990), S. 56; Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 253; Rogers (1962), S. 314.

142

Vgl. Woratschek (2001), S. 274.

143

Vgl. Antonides/van Raaij (1998), S. 344.

144

Vgl. Bristor (1990), S. 57; Engel et al. (1993), S. 621.

145

Vgl. Antonides/van Raaij (1998), S. 344.

2 Determinanten der Kaufrelevanz von Weiterempfehlungen

27

Verfügung stehende Informationsquelle sein, zum Beispiel wenn die Anbieter einer Branche keine eigenen Werbemaßnahmen durchführen dürfen, wie dies zum Beispiel bei Ärzten der Fall ist.146 Neben diesen Faktoren, die darauf abzielen, dass Weiterempfehlungen Entscheidungsprozesse von Konsumenten vereinfachen, konnte in der Vergangenheit auch gezeigt werden, dass der Einfluss interpersoneller Kommunikation auf Kaufentscheidungen dadurch besonders groß ist, dass es sich bei Weiterempfehlungen um eine besonders lebendige und anschauliche Form der Informationsübermittlung handelt.147 Das Interesse und die Aufmerksamkeit des Rezipienten werden hierdurch bei Weiterempfehlungen schnell geweckt und der Informationsverarbeitungsprozess gefördert.148 2.2

Expertentum

Die Glaubwürdigkeit eines Empfehlungsgebers spielt eine entscheidende Rolle dafür, ob Kaufentscheidungen durch erhaltene Weiterempfehlungen beeinflusst werden. Die Glaubwürdigkeit eines Informationsgebers wird vom Empfänger unter anderem dadurch beurteilt, inwiefern angenommen werden kann, dass der Empfehlungsgeber die Fähigkeit besitzt, relevante und richtige Informationen über den Gegenstandsbereich weiter zu geben.149 Diese Eigenschaft wird auch als wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers bezeichnet.150 Es ist nahe liegend anzunehmen, dass die Überzeugungskraft von Weiterempfehlungsgebern, die als Experten angesehen werden, höher sein dürfte.151 Mit der Frage des Einflusses des wahrgenommenen Expertentums beschäftigt sich vor allem die Literatur zu Meinungsführern beziehungsweise Opinion Leadership. Wesentliche Eigenschaften, die Opinion Leader auszeichnen, sind außergewöhnliches Wissen über die Produktkategorie sowie weitreichende Erfahrung.152 Dies schließt auch einen größeren Marktüberblick und das Wissen über mögliche Alternativen ein.153 Ein hoher Einfluss der Empfehlungen von Experten ist zu erwarten, da die Motivation der Rezipienten der Empfehlung zur Überprüfung des Wahrheitsgehaltes der erhaltenen Informationen reduziert wird.154

146

Vgl. Bristor (1990), S. 57.

147

Vgl. Herr et al. (1991), S. 456.

148

Vgl. Herr et al. (1991), S. 454.

149

Vgl. Bristor (1990), S. 73.

150

Vgl. Gilly et al. (1998), S. 85.

151

Vgl. Bristor (1990), S. 73.

152

Vgl. Gilly et al. (1998), S. 85.

153

Vgl. Mitchell/Dacin (1996), 234.

154

Vgl. Bristor (1990), S. 73.

28

B Theoretische Grundlagen

Empirisch untersucht wurde der Zusammenhang zwischen wahrgenommenem Expertentum des Empfehlungsgebers und dem Einfluss der Empfehlung auf die Kaufentscheidung des Empfängers bereits in einer Reihe von Studien, die starke Unterstützung für die Theorie liefern. So zeigten GILLY ET AL. in einer dyadischen Studie unter Einbeziehung von Empfehlungsgebern und ihren jeweiligen Rezipienten, dass das wahrgenommene Expertentum des Empfehlungsgebers den größten Einfluss auf die Entscheidung des Empfehlungsempfängers ausübt.155 Eine weitere dyadische Studie von Empfehlungsgebern und –empfängern stammt von YALE und GILLY.156 Sie können zeigen, dass Empfehlungsempfänger ihren Empfehlungsgebern nicht nur eine hohe Kompetenz in der jeweiligen Produktkategorie zusprechen, sondern diese auch höher einstufen als ihr eigenes Wissen über den Gegenstandsbereich.157 Jedoch verfügten die jeweiligen Empfehlungsgeber hierbei nicht unbedingt über größere Erfahrung mit dem betrachteten Produkt und es konnte folglich auch kein Zusammenhang zwischen dem seitens des Empfängers wahrgenommenen Wissen des Senders und dessen Erfahrung in der Produktkategorie festgestellt werden.158 Auch BANSAL und VOYER bestätigten in einer Untersuchung über Weiterempfehlungen bei zwölf verschiedenen Dienstleistungen, dass das wahrgenommene Expertentum einen starken Zusammenhang mit der Wirksamkeit der Weiterempfehlung beim Empfänger aufweist. Sie kamen darüber hinaus zu dem Ergebnis, dass bei aktiver Suche nach Weiterempfehlungen besonders häufig Personen in Anspruch genommen werden, denen ein hohes Maß an Wissen über die jeweilige Dienstleistung zugesprochen wird.159 In einer Untersuchung über das Wechselverhalten von Stromkunden identifiziert VON WANGENHEIM das wahrgenommene Expertentum als wichtigstes Persönlichkeitsmerkmal des Empfehlungsgebers bezüglich des Einflusses auf die Wirksamkeit der Weiterempfehlung beim Empfänger. Das wahrgenommene Expertentum des Empfehlungsgebers stellt sich hierbei sogar als bedeutender heraus als Merkmale der Produktkategorie, wie zum Beispiel das vom Empfehlungsempfänger wahrgenommene Risiko bei der Kaufentscheidung sowie dessen Involvement.160 VON WANGENHEIM/BAYÓN stellen darüber hinaus fest, dass der Zusammenhang zwischen dem wahrgenommenen Expertentum des Empfehlungsgebers und der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung durch das wahrgenommene funktionale beziehungsweise finanzielle Risiko moderiert wird, das heißt je mehr funktionales oder finanzielles Risiko bei einer Kaufentscheidung empfunden wird, desto höher ist der Einfluss des wahrgenommenen

155

Vgl. Gilly et al. (1998), S. 93.

156

Vgl. Yale/Gilly (1995).

157

Vgl. Yale/Gilly (1995), S. 234.

158

Vgl. Yale/Gilly (1995), S: 235.

159

Vgl. Bansal/Voyer (2000), S. 174f.

160

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 223ff.; von Wangenheim/Bayón (2004), S. 1180.

2 Determinanten der Kaufrelevanz von Weiterempfehlungen

29

Expertentums auf die Wirksamkeit der Weiterempfehlung beim Empfehlungsempfänger.161 Empfindet ein Empfehlungsempfänger ein hohes finanzielles oder funktionales Risiko bei einer Kaufentscheidung, benötigt er Informationen über die Eigenschaften und das Leistungsvermögen verschiedener Anbieter sowie über das Preis-Leistungsverhältnis der verfügbaren Angebote. Experten mit hohem Branchenwissen dürften in der Regel über diese Informationen verfügen, so dass ihre Empfehlungen in diesem Fall besonders glaubwürdig sind.162 2.3

Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsempfänger

Ein weiteres Konstrukt, welches häufig mit der Einflussnahme von Weiterempfehlungen auf den Empfänger in Zusammenhang gebracht wird, ist die Ähnlichkeit von Weiterempfehlungsgeber und –empfänger.163 In der Regel wird hierunter die Kongruenz von Sender und Empfänger hinsichtlich verschiedener Attribute verstanden. Zur Feststellung der Ähnlichkeit können einerseits soziodemographische Variablen wie Alter, Geschlecht oder sozialer Status herangezogen werden. Darüber hinaus kann jedoch auch die wahrgenommene Ähnlichkeit von Sender und Empfänger anhand von Wertvorstellungen, Präferenzen und Lebensstilen einbezogen werden.164 Theoretisch lässt sich die Bedeutsamkeit der Ähnlichkeit von Sender und Empfänger auf den Einfluss einer Weiterempfehlung durch die Theorie sozialer Vergleichsprozesse sowie durch Theorien aus der Konformitätsforschung begründen. In der durch FESTINGER bekannt gewordenen Theorie der sozialen Vergleichsprozesse wird die Orientierung an als ähnlich wahrgenommenen Personen darauf zurückgeführt, dass ähnlichen Personen auch ähnliche Präferenzen und Bedürfnisse zugeschrieben werden.165 Aus der Konformitätsforschung stammt die Erkenntnis, dass Individuen sich mit ähnlichen Informationsgebern leichter identifizieren können, diese daher als attraktiver wahrnehmen und deshalb ihren Empfehlungen eher folgen.166 Empirisch wurde der Zusammenhang bezüglich der Wirksamkeit von Weiterempfehlungen bereits mehrfach untersucht. BROWN und REINGEN stellten in ihrer Studie über Entscheidungen für einen Klavierlehrer fest, dass ähnliche Empfehlungsgeber zwar häufiger zur Entscheidungsunterstützung gewählt wurden. Einen höheren Einfluss der Empfehlung von als ähnlich angesehenen Informanten konnten sie jedoch nicht belegen. Einschränkend ist hier jedoch anzumerken, dass zur Messung der Ähnlichkeit in dieser Studie ausschließlich demographi-

161

Vgl. von Wangenheim/Bayón (2004), S. 1180.

162

Vgl. von Wangenheim/Bayón (2004), S. 1176.

163

Vgl. bspw. Brown/Reingen (1987); Gilly et al. (1998); Price et al. (1989).

164

Vgl. Gilly et al. (1998), S. 85.

165

Vgl. Festinger (1954), S. 117f.

166

Vgl. Kelman (1961), S. 61.

30

B Theoretische Grundlagen

sche Variablen verwendet wurden.167 Der Frage des Einflusses von als ähnlich wahrgenommenen Empfehlungsgebern geht eine experimentelle Studie von PRICE ET AL. auf den Grund.168 Sie kommen zu dem Ergebnis, dass als ähnlich empfundene Informationsgeber einen stärkeren Einfluss auf die Entscheidungen der Empfänger nehmen, insbesondere dann, wenn es sich um Entscheidungen handelt, bei denen eine hohe wahrgenommene Präferenzheterogenität vorliegt, das bedeutet, wenn der Empfehlungsempfänger annimmt, dass verschiedene potenzielle Informationsgeber unterschiedliche Empfehlungen aussprechen würden.169 Auch GILLY ET AL. finden empirische Evidenz für einen positiven Zusammenhang von Ähnlichkeit zwischen Sender und Empfänger und Einfluss der Weiterempfehlung auf die Kaufentscheidung.170 Sie unterscheiden zusätzlich zwischen demographischer und wahrgenommener Ähnlichkeit und können zeigen, dass lediglich die wahrgenommene Ähnlichkeit in dem genannten Zusammenhang einen Einfluss hat. Ein Zusammenhang zwischen demographischer Ähnlichkeit von Empfehlungsgeber und –empfänger und dem Einfluss der Weiterempfehlung kann nicht nachgewiesen werden.171 Dies dürfte auch das Ergebnis der Studie von BROWN und REINGEN erklären.172 VON WANGENHEIM weist in einer Studie über Stromkunden nach, dass die Ähnlichkeit des Empfehlungsgebers auf die vom Empfehlungsempfänger wahrgenommene Einflussstärke der Weiterempfehlung wirkt.173 In einer weiteren Untersuchung kommen VON WANGENHEIM/BAYÓN ferner zu dem Ergebnis, dass das wahrgenommene psycho-soziale Risiko in einer Kaufsituation als Moderator in der Beziehung zwischen wahrgenommener Ähnlichkeit des Empfehlungsgebers und der Wirksamkeit seiner Weiterempfehlung beim Empfänger fungiert. Empfindet ein Konsument in einer Entscheidungssituation ein hohes psycho-soziales Risiko, verstärkt sich der Einfluss der wahrgenommenen Ähnlichkeit des Empfehlungsgebers auf die Wirksamkeit der Weiterempfehlung beim Rezipienten.174 Die Wahrnehmung eines hohen sozialen Risikos bedeutet, dass ein Individuum eine hohe Unsicherheit über die Reaktion seines sozialen Umfelds auf seine Handlungen empfindet. Empfinden Konsumenten einen negativen Effekt auf ihr Selbstbewusstsein, wenn sie in einer Kaufsituation eine „schlechte“ Entscheidung getroffen haben, kommt es zum Auftreten von hohem psychologischem Risiko. Die beiden Dimensionen des wahrgenommenen Risikos treten häufig auch in Kombination auf, da durch eine negative Reaktion des sozialen Umfelds 167

Vgl. Brown/Reingen (1987), S. 360f.

168

Vgl. Price et al. (1989).

169

Vgl. Price et al. (1989), S. 238.

170

Vgl. Gilly et al. (1998).

171

Vgl. Gilly et al. (1998), S. 91f.

172

Vgl. Brown/Reingen (1987), S. 360f.

173

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 223ff.

174

Vgl. von Wangenheim/Bayón (2004), S. 1180.

2 Determinanten der Kaufrelevanz von Weiterempfehlungen

31

auch das Selbstbewusstsein des Individuums sinken kann. Werden bei Wahrnehmung eines hohen psycho-sozialen Risikos Informationen von einem Empfehlungsgeber eingeholt, der als besonders ähnlich wahrgenommen wird, so sinkt das Risiko, dass das soziale Umfeld, welches sich häufig durch große Ähnlichkeiten auszeichnet, eine unerwünschte Reaktion auf das eigene Verhalten zeigt. Folglich steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Empfehlungen ähnlicher Informanten in dieser Situation die Kaufentscheidung des Empfehlungsempfängers beeinflussen. 175 2.4

Bindungsstärke

Die Stärke der Bindung zwischen zwei Individuen spielt für den Kommunikationsfluss zwischen den Personen eine bedeutende Rolle. An die Arbeiten zur Netzwerkanalyse von GRANOVETTER angelehnt, lässt sich die Bindungsstärke zwischen zwei Individuen vor allem durch die Ausprägung der Faktoren Zeitdauer, emotionale Tiefe, Intimität und Gegenseitigkeit der sozialen Beziehung beschreiben.176 Starke Bindungen sind demnach dadurch gekennzeichnet, dass sie von den beteiligten Individuen als glaubwürdiger und verlässlicher angesehen werden. Nach GRANOVETTERS Auffassung dominieren sie auf Grund dessen den Kommunikationsfluss innerhalb sozialer Netzwerke.177 Eine Reihe empirischer Untersuchungen liefern Belege dafür, dass sich diese Theorie auch auf Weiterempfehlungen innerhalb sozialer Netzwerke übertragen lässt. BONE kann in einer Studie über Weiterempfehlungen von Restaurants belegen, dass ein positiver Zusammenhang zwischen der Stärke der sozialen Beziehung zwischen Individuen und dem Auftreten von Weiterempfehlungen besteht.178 Allerdings bezog sich diese Untersuchung lediglich auf das Auftreten von Weiterempfehlungen im Rahmen der Kommunikation zwischen den Individuen, nicht auf die Wirkung der Empfehlung beim Empfänger. Einen tieferen Einblick gewähren hier die Ergebnisse der Studie von BROWN und REINGEN.179 In einer netzwerkanalytischen Untersuchung konnten sie sowohl starke als auch schwache Beziehungen innerhalb der untersuchten sozialen Gruppe (Schüler von drei miteinander bekannten Klavierlehrern) feststellen. Es stellte sich heraus, dass bei starken Bindungen zwischen den Individuen nicht nur häufiger Weiterempfehlungen auftreten als bei schwacher Bindungsstärke, sondern dass diese Weiterempfehlungen von den Empfehlungsempfängern auch als einflussreicher bezüglich ihrer Wahl des Klavierlehrers wahrgenommen wurden. Im

175

Vgl. von Wangenheim/Bayón (2004), S. 1176f.

176

Vgl. Granovetter (1973), S. 1361.

177

Vgl. Granovetter (1973). S. 1364.

178

Vgl. Bone (1992), S. 582.

179

Vgl. Brown/Reingen (1987).

32

B Theoretische Grundlagen

Kontrast hierzu wurden bei aktiver Informationssuche über einen Klavierlehrer häufiger Personen befragt, zu denen eine geringere Bindung vorlag.180 Den Einfluss der Bindungsstärke zwischen Sender und Empfänger auf die Wirksamkeit der Weiterempfehlung konnten auch BANSAL und VOYER in einer Untersuchung, in die zwölf verschiedene Dienstleistungen einbezogen wurden, nachweisen.181 DUHAN ET AL. untersuchten die Bindungsstärke zwischen Empfehlungsgeber und Empfehlungsempfänger bei der Wahl eines Arztes in einer neuen Stadt. Sie kamen zu dem Ergebnis, dass bei hohem wahrgenommenen Schwierigkeitsgrad der Entscheidung vor allem Weiterempfehlungsgeber in Anspruch genommen werden, zu denen eine hohe Bindungsstärke besteht. Spielen in der Entscheidungssituation eher funktionale und technische Informationen für die Konsumenten eine wichtige Rolle, wenden sie sich hingegen eher an weniger stark mit ihnen verbundene Informationsgeber.182 VON WANGENHEIM findet in einer Studie über das Wechselverhalten von Stromkunden hingegen keinen empirischen Beleg dafür, dass die wahrgenommene Bindungsstärke zwischen Weiterempfehlungsgeber und Empfehlungsempfänger die Wirksamkeit der Weiterempfehlung beeinflusst.183 Er führt dieses Ergebnis darauf zurück, dass zwischen der Ähnlichkeit und der Bindungsstärke zwischen Empfehlungsgeber und Rezipient ein hoher Zusammenhang besteht und diese beiden Variablen daher einen gleichen Varianzanteil an der abhängigen Variable der Einflussstärke der Weiterempfehlung auf die Entscheidung des Empfehlungsempfängers erklären.184 Er schließt sich damit der Argumentation von BROWN und REINGEN an, die vermuten, dass der Einfluss der Ähnlichkeit von Empfehlungsgebern auf die Kaufrelevanz von Weiterempfehlungen lediglich daher rührt, dass zu als ähnlich wahrgenommenen Personen in der Regel eine engere Bindung empfunden wird.185 Bezüglich der Bedeutung der wahrgenommenen Bindungsstärke zwischen Empfehlungsgeber und Empfehlungsempfänger bezüglich der Wirkung der Weiterempfehlung lässt sich zunächst festhalten, dass im Falle einer starken Bindung sowohl der Kommunikationsfluss zwischen Sender und Empfänger gefördert wird als auch die Empfehlungen einen höheren Einfluss auf die Entscheidung des Empfängers ausüben. Dennoch scheinen unter bestimmten Umständen auch Personen, zu denen eine weniger starke Bindung besteht, zu Rate gezogen zu werden. 186

180

Vgl. Brown/Reingen (1987), S. 357ff.

181

Vgl. Bansal/Voyer (2000), S. 174.

182

Vgl. Duhan et al. (1997), S. 291.

183

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 223f.

184

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 224.

185

Vgl. Brown/Reingen (1987), S 360.

186

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 140.

2 Determinanten der Kaufrelevanz von Weiterempfehlungen 2.5

33

Reputation

Ein wichtiger Faktor bei der Entscheidung für eine Urlaubsdestination ist das Image der Destination beziehungsweise die Reputation des Urlaubsortes.187 Das Image ist allgemein das von vielen Personen geteilte Bild, das sie sich über ein Objekt machen.188 Eng mit diesem Begriff verwandt ist die Reputation. Der Auffassung von DAVIES ET AL. folgend unterscheidet diese sich insofern vom Image, als die Reputation durch die Sichtweise aller Stakeholdergruppen gebildet wird, während das Image lediglich das Bild unternehmensexterner Stakeholdergruppen, insbesondere das der Kunden des Unternehmens, umfasst.189 Die Reputation stellt folglich einen weiter gefassten Begriff dar, der das Image einschließt, aber auch zusätzliche Perspektiven auf das Unternehmen umfasst.190 Es handelt sich damit um ein kollektives Phänomen, das „nicht für das (steht), was der Einzelne über eine Unternehmung denkt oder weiß, sondern für das, was dem Einzelnen im Sinne einer öffentlichen Meinung bekannt ist“191. Dennoch können für verschiedene Stakeholdergruppen unterschiedliche Aspekte der Reputation im Vordergrund stehen.192 Da in der vorliegenden Untersuchung vor allem die Perspektive der Kunden beziehungsweise der potenziellen Kunden von Interesse ist, sollen im Folgenden die Begriffe Image und Reputation synonym verwendet werden, da sie aus Kundensicht auch ähnlichen Inhalts sein dürften.193 Die Messung der Reputation erfolgt ohnehin in der Regel aus der Wahrnehmungssicht des Individuums.194 Das Image beeinflusst entscheidend die Einstellung gegenüber Anbietern sowie die Kaufentscheidung.195 Im Tourismus gilt das Image als einer der Schlüsselfaktoren bei der Auswahl einer Urlaubsdestination. Dabei beeinflusst das Image einer Destination maßgeblich, ob diese in das Evoked Set des Konsumenten aufgenommen wird.196 Ist eine Destination bereits im Evoked Set des Konsumenten vertreten, kann das Image wiederum die Grundlage für die subjektive Unterscheidung unter den konkurrierenden Destinationen sein, insbesondere dann, wenn zwischen den Alternativen im Evoked Set tatsächliche Unterschiede vom Konsumenten nur schwer zu erkennen sind.197 Wegen der außerordentlichen Bedeutung, die damit der Re-

187

Vgl. Gartner (2000), S. 295.

188

Vgl. Balderjahn/Scholderer (2007), S:66; Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 197.

189

Vgl. Davies et al. (2003), S. 61.

190

Vgl. Davies et al. (2003), S. 61.

191

Helm (2005), S. 243.

192

Vgl. Davies et al. (2003), S. 61; Helm (2005), S. 243.

193

Vgl. Davies et al. (2003), S. 61.

194

Vgl. Helm (2005), S. 243.

195

Vgl. Trommsdorff (2002), S. 159.

196

Vgl. Gartner (2000), S. 295. Zur Bildung des Evoked Set und zu dessen Bedeutung im Rahmen der Kaufentscheidung vgl. Abschnitt B3.4.

197

Vgl. Trommsdorff (2002), S. 159.

34

B Theoretische Grundlagen

putation von Destinationen bei Urlaubsentscheidungen zukommt, wird in der vorliegenden Untersuchung postuliert, dass bei Vorliegen eines starken wahrnehmbaren Images beziehungsweise einer hohen Reputation einer Destination die Kaufrelevanz erhaltener Weiterempfehlungen sinkt. Der Effekt der Reputation auf die Entscheidungsfindung dürfte in diesen Fällen den Einfluss von Weiterempfehlungen auf die Kaufentscheidungen überlagern. 2.6

Ableitung des Untersuchungsmodells

In den vorangegangenen Ausführungen über die wahrgenommenen Eigenschaften von Weiterempfehlungsgebern wurde dargelegt, dass insbesondere den drei Charakteristika „wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers“, „wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber“ sowie „emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber“ eine besondere Bedeutung im Rahmen von Weiterempfehlungen zukommt.

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers H1 (+)

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber

H2 (+)

Kaufrelevanz der Weiterempfehlung Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber

H3 (+)

H4 (-)

Reputation des gewählten Urlaubsortes

Abbildung B-7:

Hypothesensystem zur Untersuchung der Determinanten der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

Entsprechend wird in der vorliegenden Untersuchung die Hypothese aufgestellt, dass diese drei Eigenschaften von Weiterempfehlungsgebern einen positiven Einfluss auf die Wirksamkeit der Weiterempfehlung beim Empfehlungsempfänger ausüben und folglich die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung determinieren. Ferner wurde hergeleitet, dass neben Weiterempfehlungen auch die Reputation einer Destination für die Urlaubsentscheidung

3 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

35

relevant ist. Die Reputation einer Destination kann bisweilen das einzige vom potenziellen Gast wahrnehmbare Unterscheidungsmerkmal gegenüber anderen Destinationen darstellen. Wenn Konsumenten die Reputation einer Destination als sehr hoch einschätzen, können Weiterempfehlungen für ihre Urlaubsentscheidung an Bedeutung verlieren. Daher wird in der vorliegenden Untersuchung ein negativer Zusammenhang zwischen der Reputation des Urlaubsortes und der Kaufrelevanz einer Weiterempfehlung vermutet. Diese Überlegungen führen zum Untersuchungsmodell, das in Abbildung B-7 dargestellt ist und in der folgenden empirischen Studie einer Überprüfung unterzogen werden soll. 3

Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

3.1

Status quo der Literatur

Die Bedeutung von Weiterempfehlungen zeigt sich auch an der Vielfalt der Bezeichnungen, die in der Literatur zur Beschreibung derjenigen Personen verwendet werden, die Weiterempfehlungen aussprechen. BERRY und PARASURAMAN verwenden hierfür den Begriff „true customers“198 HESKETT ET AL. sprechen sogar von „Aposteln“, um damit deutlich zu machen, dass es diesen Kunden gelingen kann, auch Personen als neue Kunden zu gewinnen, die bis dahin den Kauf noch nicht einmal in Betracht gezogen hatten.199 Einen ähnlichen Begriff verwenden beispielsweise auch EAST ET AL., die von „advocates“ sprechen, wenn sie Weiterempfehlungsgeber meinen.200 PETERS spricht gar von „appreciating assets“, die umso wertvoller für das Unternehmen werden, je mehr Weiterempfehlungen sie aussprechen.201 Aber was veranlasst eine Person überhaupt Weiterempfehlungen auszusprechen? Zunächst können Weiterempfehlungen dazu dienen, die durch den Kauf entstandene Freude oder auch die Verärgerung zu kanalisieren.202 Ein wichtiges Motiv des Empfehlungsgebers nach dem Kauf eines Produktes oder der Inanspruchnahme einer Dienstleistungen mit anderen Personen darüber zu sprechen besteht darin, dass auf diese Weise kognitive Dissonanz reduziert werden kann. Indem anderen Personen ein Anbieter weiter empfohlen wird und dieser eventuell sogar davon überzeugt wird, den Anbieter bei der nächsten Kaufentscheidung ebenfalls zu wählen, wird das Vertrauen gestärkt, dass man selbst zuvor die richtige Entscheidung getroffen hat.203 Die Feststellung, dass es gelingt, andere Personen in ihren Entscheidungen zu beeinflussen, stärkt zudem das Gefühl von Macht und Prestige.204 Die Weitergabe von Empfehlungen

198

Vgl. Berry/ Parasuraman (1991), S. 133f.

199

Vgl. Heskett et al. (1994), S. 166.

200

Vgl. East et al. (2001), S. 46.

201

Vgl. Peters (1987), S. 98f.

202

Vgl. Engel et al. (1993), S. 157.

203

Vgl. Arndt (1967), S. 53ff.; Blackwell et al. (2001), S. 404.

204

Vgl. Blackwell (2001), S. 404; Mowen (1995), S. 620.

3 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

35

relevant ist. Die Reputation einer Destination kann bisweilen das einzige vom potenziellen Gast wahrnehmbare Unterscheidungsmerkmal gegenüber anderen Destinationen darstellen. Wenn Konsumenten die Reputation einer Destination als sehr hoch einschätzen, können Weiterempfehlungen für ihre Urlaubsentscheidung an Bedeutung verlieren. Daher wird in der vorliegenden Untersuchung ein negativer Zusammenhang zwischen der Reputation des Urlaubsortes und der Kaufrelevanz einer Weiterempfehlung vermutet. Diese Überlegungen führen zum Untersuchungsmodell, das in Abbildung B-7 dargestellt ist und in der folgenden empirischen Studie einer Überprüfung unterzogen werden soll. 3

Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

3.1

Status quo der Literatur

Die Bedeutung von Weiterempfehlungen zeigt sich auch an der Vielfalt der Bezeichnungen, die in der Literatur zur Beschreibung derjenigen Personen verwendet werden, die Weiterempfehlungen aussprechen. BERRY und PARASURAMAN verwenden hierfür den Begriff „true customers“198 HESKETT ET AL. sprechen sogar von „Aposteln“, um damit deutlich zu machen, dass es diesen Kunden gelingen kann, auch Personen als neue Kunden zu gewinnen, die bis dahin den Kauf noch nicht einmal in Betracht gezogen hatten.199 Einen ähnlichen Begriff verwenden beispielsweise auch EAST ET AL., die von „advocates“ sprechen, wenn sie Weiterempfehlungsgeber meinen.200 PETERS spricht gar von „appreciating assets“, die umso wertvoller für das Unternehmen werden, je mehr Weiterempfehlungen sie aussprechen.201 Aber was veranlasst eine Person überhaupt Weiterempfehlungen auszusprechen? Zunächst können Weiterempfehlungen dazu dienen, die durch den Kauf entstandene Freude oder auch die Verärgerung zu kanalisieren.202 Ein wichtiges Motiv des Empfehlungsgebers nach dem Kauf eines Produktes oder der Inanspruchnahme einer Dienstleistungen mit anderen Personen darüber zu sprechen besteht darin, dass auf diese Weise kognitive Dissonanz reduziert werden kann. Indem anderen Personen ein Anbieter weiter empfohlen wird und dieser eventuell sogar davon überzeugt wird, den Anbieter bei der nächsten Kaufentscheidung ebenfalls zu wählen, wird das Vertrauen gestärkt, dass man selbst zuvor die richtige Entscheidung getroffen hat.203 Die Feststellung, dass es gelingt, andere Personen in ihren Entscheidungen zu beeinflussen, stärkt zudem das Gefühl von Macht und Prestige.204 Die Weitergabe von Empfehlungen

198

Vgl. Berry/ Parasuraman (1991), S. 133f.

199

Vgl. Heskett et al. (1994), S. 166.

200

Vgl. East et al. (2001), S. 46.

201

Vgl. Peters (1987), S. 98f.

202

Vgl. Engel et al. (1993), S. 157.

203

Vgl. Arndt (1967), S. 53ff.; Blackwell et al. (2001), S. 404.

204

Vgl. Blackwell (2001), S. 404; Mowen (1995), S. 620.

36

B Theoretische Grundlagen

erregt die Aufmerksamkeit anderer Personen und es lässt sich demonstrieren, dass man über ein bestimmtes Produkt oder einen Dienstleistungsanbieter besonders gut informiert ist, eventuell sogar Insider-Informationen besitzt.205 Hierdurch wird der eigene Status innerhalb der sozialen Gruppe gefestigt oder sogar verbessert.206 Weiterempfehlungen fördern durch die entstehende Kommunikation die soziale Interaktion in der Gruppe und stärken damit den Zusammenhalt.207 Die Überzeugung anderer durch Weiterempfehlungen führt in der Konsequenz zudem dazu, dass innerhalb der sozialen Gruppe immer mehr Personen gleiche Verhaltensweisen annehmen, indem sie zum Beispiel die gleichen Produkte oder Dienstleistungen konsumieren. Dies erhöht ebenfalls das Zusammengehörigkeitsgefühl mit den anderen Mitgliedern der sozialen Gruppe.208 Weiterempfehlungen können aber auch aus altruistischen Motiven heraus gegeben werden, das heißt, um andere Personen zu unterstützen eine „gute“ Kaufentscheidung zu treffen. Dies dürfte insbesondere dann der Fall sein, wenn es sich beim Empfehlungsempfänger um eine Person handelt, zu der eine enge soziale Beziehung besteht.209 Dieses Motiv wird beispielsweise in einer Untersuchung von RYU und FEICK bestätigt, die feststellen, dass bei starker Bindung zwischen Empfehlungsgeber und Empfehlungsempfänger die Wahrscheinlichkeit der Abgabe von Weiterempfehlungen steigt.210 Weiterempfehlungen spielen nicht bei allen Dienstleistungen eine gleichermaßen große Rolle.211 Hierfür können verschiedene Gründe ausschlaggebend sein. Zunächst kommt es darauf an, ob dem Konsumenten überhaupt mehrere Anbieter für eine Dienstleistung zur Verfügung stehen.212 Dabei ist nicht unbedingt die faktische Anzahl der Alternativen entscheidend, sondern ob alternative Anbieter vom Konsumenten, zum Beispiel aus Gründen der Erreichbarkeit, in die engere Wahl gezogen werden. Weiterhin hängt die Bedeutung von Weiterempfehlungen davon ab, welche alternativen Wege die Anbieter innerhalb der Marketingkommunikation benutzen. REICHHELD stellt beispielsweise fest, dass bei Kreditkartenunternehmen anbieterinduzierte Werbung einen höheren Stellenwert einnimmt als Weiterempfehlungen.213 EAST ET AL. führen auch den Grad der Interaktion zwischen Anbieter und Kunde im Dienstleistungsprozess als Faktor an, der das Ausmaß der Bedeutung von

205

Vgl. Arndt (1967), S. 49f.; Dichter (1966), S. 150; Engel et al. (1993), S. 158.

206

Vgl. Blackwell et al. (2001), S. 404f.

207

Vgl. Mowen (1995), S. 620.

208

Vgl. Blackwell et al. (2001), S. 404f.

209

Vgl. Arndt (1967), S. 49; Engel et al. (1993), S. 158.

210

Vgl. Ryu/Feick (2007), S. 87ff.

211

Vgl. East et al. (2001), S. 47.

212

Vgl. Bendapudi/Berry (1997), S.17.

213

Vgl. Reichheld (1997), S 64.

3 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

37

Weiterempfehlungen bestimmt. Je stärker der persönliche Kontakt zwischen dem Dienstleister und dem Kunden ist, desto eher sollten die Kunden dazu bereit sein, Weiterempfehlungen auszusprechen.214 Auch die Häufigkeit der Inanspruchnahme einer Dienstleistung und der Grad der Innovativität innerhalb einer Dienstleistungsbranche sollten positiv mit der Abgabe von Weiterempfehlungen korrelieren, da es auf diese Weise immer wieder Anlässe gibt, um mit Freunden und Bekannten über die angebotenen Leistungen zu sprechen.215 In einer vergleichenden Studie zur Abgabe von Weiterempfehlungen bei Friseuren und Supermärkten konnten EAST ET AL. keinen signifikanten Unterschied in der Bereitschaft der Kunden zur Abgabe von Weiterempfehlungen feststellen. Die Intention zur Abgabe von Weiterempfehlungen schien hier nicht mit dem Grad der Interaktion zwischen Anbieter und Nachfrager beziehungsweise dem Grad der Integration des Konsumenten in den Dienstleistungserstellungsprozess zusammen zu hängen.216 Allerdings ist hier zu bedenken, dass erstens der Friseurbesuch noch kein Extrembeispiel der Integration des Kunden in den Dienstleistungsprozess darstellt und zweitens Supermärkte sehr häufig aufgesucht werden, so dass sich entsprechend oft der Anlass zur Weiterempfehlung bietet, zum Beispiel um Freunde und Verwandte auf Sonderangebote aufmerksam zu machen.217 3.2

Kundenzufriedenheit

Der Grad der Zufriedenheit, der durch ein Konsumerlebnis erreicht wird, gilt allgemein als Schlüsselvariable, die die Abgabe von Weiterempfehlungen determiniert.218 Wie bereits in Abschnitt B1.1 ausgeführt, lässt sich die Zufriedenheit von Kunden als Resultante aus erwarteten und erlebten Merkmalen der Dienstleistungsqualität konzeptionalisieren und operationalisieren.219 Zufriedenheit entsteht demnach dann, wenn die Erwartungen der Kunden hinsichtlich der zu erbringenden Dienstleistungen mindestens erfüllt oder sogar übertroffen werden, wohingegen Unzufriedenheit eintritt, wenn dies nicht gelingt.220 Ganz allgemein wird für den Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und der Abgabe von Weiterempfehlungen angenommen, dass zufriedene Kunden positive Empfehlungen weitergeben, während unzufriedene Kunden zu Sendern negativer Weiterempfehlungen werden können. Für die These, dass Kundenzufriedenheit gegenüber Unzufriedenheit zu einer 214

Vgl. East et al. (2001), S. 47.

215

Vgl. East et al. (2001), S. 47.

216

Vgl. East et al. (2001), S. 51. Zur Bedeutung und den Konsequenzen der Integration des Kunden in den Dienstleistungserstellungsprozess vgl. Woratschek (2001).

217

Vgl. East et al. (2001), S. 51.

218

Vgl. Anderson (1998), S. 6; Helm (2000), S. 285; Reichheld/Sasser (1990), S. 107; von Wangenheim (2003), S. 259; von Wangenheim et al. (2006), S. 311; Yi (1990), S. 103.

219

Sog. Confirmation/Disconfirmation Paradigma. Vgl. Oliver (1980). Für einen Überblick über die verschiedenen Ansätze zur Operationalisierung von Kundenzufriedenheit vgl. Stauss (1999).

220

Vgl. Oliver (1996), S. 104; Stauss (1999), S. 6.

38

B Theoretische Grundlagen

vermehrten Abgabe von Weiterempfehlungen führt, spricht, dass die Abgabe positiver Weiterempfehlungen zur Befriedigung des Bedürfnisses, sich selbst in einem positiven Licht darzustellen, beiträgt.221 Die Vermeidung der Abgabe negativer Weiterempfehlungen kann ferner daraus resultieren, dass Individuen versuchen, Schuldgefühle zu vermeiden und nicht als Überbringer schlechter Botschaften gelten wollen.222 Auf der anderen Seite sprechen aber auch einige Argumente dafür, dass unzufriedene Kunden sich stärker bei der Abgabe (negativer) Weiterempfehlungen engagieren. So können negative Weiterempfehlungen ein Ventil darstellen, um aufgestautem Ärger aufgrund einer schlechten Erfahrung mit einem Anbieter Luft zu machen. Im Extremfall können sie sogar eine Art Racheakt gegenüber dem Anbieter sein. Negative Weiterempfehlungen können aber auch dadurch motiviert sein, dass man potenzielle Kunden vor einem Anbieter warnen möchte.223 Trotz negativer Erfahrungen mit einem Anbieter kann allerdings auch der paradoxe Fall auftreten, dass Kunden dennoch positive Weiterempfehlungen abgeben, wenn sie verbergen wollen, dass sie selbst eine schlechte Wahl getroffen haben.224 Zur Stärke und dem Verlauf des Zusammenhangs zwischen Zufriedenheit und Weiterempfehlungsabgabe, insbesondere zum Einfluss der Kundenzufriedenheit beziehungsweise – unzufriedenheit auf die Abgabe positiver respektive negativer Weiterempfehlungen wurden bereits eine Reihe empirischer Studien durchgeführt, die teilweise auch zu konträren Ergebnissen gelangen.225 Eine sehr umfangreiche Untersuchung zum Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und der Abgabe von Weiterempfehlungen stammt von ANDERSON.226 In einer interkulturellen Studie zur Zufriedenheit und zum Weiterempfehlungsverhalten schwedischer und USamerikanischer Konsumenten zeigt er, dass die Weiterempfehlungsabgabe sowohl mit steigender Zufriedenheit als auch mit steigender Unzufriedenheit von Konsumenten zunimmt.227 Darüber hinaus kommt er zu dem Ergebnis, dass der U-förmige Zusammenhang von Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlungsabsicht asymmetrischer Natur ist, da sich zeigt, dass extrem unzufriedene Kunden mehr Weiterempfehlungen abgeben als sehr zufriedene Kunden.228 SÖDERLUND weist ebenfalls einen U-förmigen Zusammenhang zwischen Kundenzu-

221

Vgl. Richins (1984), S. 699.

222

Vgl. Anderson (1998), S. 6.

223

Vgl. Anderson (1998), S. 7.

224

Vgl. Bayón et al. (2003), S. 1ff.

225

Vgl. Huber et al. (2005), S. 9.

226

Vgl. Anderson (1998).

227

Vgl. Anderson (1998), S. 13.

228

Vgl. Anderson (1998), S. 13. Eine Replikation der Ergebnisse der Studie von Anderson zum Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlungsabgabe nahmen BOWMAN/NARAYANDAS vor, die den U-förmigen Zusammenhang bestätigen. Vgl. Bowman/Narayandas (2001), S. 293f.

3 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

39

friedenheit und Weiterempfehlungsabgabe nach, allerdings wird die von ANDERSON festgestellte Asymmetrie des Verlaufs von ihm nicht bestätigt.229 Bei der Deutung dieser unterschiedlichen Ergebnisse ist allerdings zu beachten, dass die Probanden in der Untersuchung von SÖDERLUND nicht explizit ihre Unzufriedenheit äußern konnten. Die Zufriedenheit wurde hier anhand von drei Aussagen gemessen, denen die Probanden mehr oder weniger zustimmen konnten.230 In der Studie von ANDERSON hingegen wurde die Zufriedenheit/Unzufriedenheit direkt mittels einer 10er-Rating-Skala mit den Endpunkten „sehr unzufrieden“ und „sehr zufrieden“ abgefragt.231 Generell ist aber fraglich, ob Zufriedenheit und Unzufriedenheit tatsächlich die Endpunkte eines Kontinuums darstellen oder ob es sich dabei nicht vielmehr um zwei voneinander getrennt zu betrachtende Konstrukte handelt, die folglich auch mittels getrennter Instrumente zu messen wären.232 HARRISON-WALKER untersuchte zwar nicht die Kundenzufriedenheit als Determinante der Weiterempfehlungsabgabe, sondern die wahrgenommene Dienstleistungsqualität, kommt aber zu ähnlichen Ergebnissen wie in den zuvor genannten Studien. Je höher die wahrgenommene Dienstleistungsqualität, desto positiver äußern sich die Kunden gegenüber potenziellen Kunden über den Anbieter. Die Wahrscheinlichkeit der Abgabe von Weiterempfehlungen ist jedoch höher, je niedriger die wahrgenommene Dienstleistungsqualität ist, das heißt im Falle niedriger wahrgenommener Qualität der in Anspruch genommenen Dienstleistung teilen die Konsumenten dies häufiger anderen Personen mit als wenn sie die Leistung als qualitativ hochwertig wahrnehmen.233 HARTLINE-JONES messen in ihrer Studie zur Abgabe von Weiterempfehlungen über Hotels ebenfalls nicht direkt die Kundenzufriedenheit, sondern verwenden auch die wahrgenommene Dienstleistungsqualität als unabhängige Variable. Darüber hinaus untersuchen sie den Einfluss des wahrgenommenen „Service Value“, das heißt des wahrgenommenen Preis-Leistungsverhältnisses sowie des Mitarbeiterverhaltens auf die Weiterempfehlungsabgabe. Es zeigt sich, dass sowohl die wahrgenommene Dienstleistungsqualität als auch das wahrgenommene Preis-Leistungsverhältnis einen positiven Einfluss auf die Abgabe von Weiterempfehlungen ausüben. Darüber hinaus haben aber auch das Verhalten und die wahrgenommenen Fähigkeiten des Kundenkontaktpersonals einen Einfluss auf die Empfehlung des Hotels an potenzielle Gäste.234

229

Vgl. Söderlund (1998), S. 182.

230

Vgl. Söderlund (1998), S. 188. Zur Messung herangezogen wurden die Aussagen: „I would be satisfied with how the airline has taken care of me.“, I would feel that the airline’s way of dealing with the situation matches my demands.“ sowie “I would feel that the airline’s way of dealing with the situation is acceptable.” Die Messung erfolgte auf einer 7er-Rating-Skala mit den Endpunkten “I do not agree at all” und “I agree completely”.

231

Vgl. Anderson (1998), S. 10.

232

Vgl. Maddox (1981); Swan/Combs (1976).

233

Vgl. Harrison-Walker (2001), S. 68f.

234

Vgl. Hartline/Jones (1996), S. 211f.

40

B Theoretische Grundlagen

HUBER ET AL. identifizierten in einer Untersuchung von Weiterempfehlungen auf dem Zeitungsmarkt die Kundenzufriedenheit als Determinante der Weiterempfehlungsintention235. Weiterhin zeigen sie, dass neben der Weiterempfehlungsintention, der Weiterempfehlungsvorsatz236 sowie die wahrgenommene Verhaltenskontrolle237 bedeutenden Einfluss auf die tatsächliche Weiterempfehlungsabgabe haben.238 Da die Weiterempfehlungsintention neben der Zufriedenheit maßgeblich durch die Einstellung gegenüber der Abgabe von Weiterempfehlungen determiniert wird und Einstellungen von Menschen nur schwer änderbar sind, konstatieren die Autoren, dass die Steuerung von Weiterempfehlungen seitens der Anbieter an Grenzen stoßen muss.239 ROSENGREN/SODERLUND untersuchen ebenfalls den Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlungsabgabe. Sie differenzieren hierbei aber zwischen der Weiterempfehlungsabsicht und der Weiterempfehlungswahrscheinlichkeit und kommen zu dem Ergebnis, dass die Zufriedenheit stärker auf die Absicht als auf das tatsächliche Verhalten wirkt.240 Aufgrund dieses Ergebnisses werfen sie die Frage auf, ob die tatsächliche Abgabe von Weiterempfehlungen in der Literatur nicht überschätzt wird, da in den meisten Untersuchungen lediglich mit der Weiterempfehlungsabsicht gearbeitet wird. Sie räumen jedoch ein, dass der schwächere Zusammenhang der Kundenzufriedenheit mit der tatsächlichen Weiterempfehlungsabgabe auch darin begründet sein kann, dass Empfehlungen oft auch unbewusst in Gesprächen mit Freunden und Bekannten gegeben werden, ohne dass diesen eine Empfehlungsabsicht vorausgeht. Daneben gibt es eine Reihe weiterer Variablen, wie zum Beispiel die Kommunikationsfreudigkeit einer Person, die als Moderatoren den Zusammenhang zwischen Weiterempfehlungsabsicht und Weiterempfehlungsverhalten beeinflussen.241 Darüber hinaus stellen Verhaltensabsichten aus Marketingsicht die relevantere Größe dar, da sie durch Marketingmaßnahmen beeinflussbar sind.242 Einen positiven Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlungsabgabe konnten auch SWAN und OLIVER in einer Studie über Fahrzeughändler nachweisen.

235

Die Weiterempfehlungsintention repräsentiert die Absicht zur Abgabe von Weiterempfehlungen. Vgl. Huber et al. (2005), S. 11 und S. 23.

236

Von einem Weiterempfehlungsvorsatz sprechen die Autoren, wenn zur Absicht der Weiterempfehlungsabgabe ein konkreter Handlungsplan festgelegt wird (wann, wo, wie soll die Weiterempfehlung abgegeben werden). Vgl. Huber et al. (2005), S. 15 und S. 23.

237

Die wahrgenommene Verhaltenskontrolle bezeichnet die willentliche Kontrollierbarkeit von Handlungen. Vgl. Huber et al (2005), S. 23.

238

Vgl. Huber et al. (2005), S. 49.

239

Vgl. Huber et al. (2005), S. 50.

240

Vgl. Rosengren/Soderlund (2006), S. 4f. Zu einem ähnlichen Ergebnis kam auch Enzinger (2006), S. 50ff. in einer empirischen Untersuchung bei einem Gartencenter.

241

Vgl. Raju (1980), S. 279.

242

Vgl. Rosengren/Soderlund (2006), S. 5.

3 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

41

Neben der direkten Empfehlung eines Fahrzeughändlers konnten sie feststellen, dass die Kunden bei steigender Zufriedenheit auch allgemein positiver über ihr Konsumerlebnis sprachen.243 Auch BROWN ET AL., BONE sowie ATHANASSOPOULOS ET AL. können einen positiven Einfluss der Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe bestätigen.244 JOHNSON ET AL. untersuchen den Einfluss von Variablen, die mit der Kundenzufriedenheit in einem engen Zusammenhang stehen, auf die Abgabe von Weiterempfehlungen in zwei Dienstleistungsbranchen245. Dabei stellt sich heraus, dass die affektive Reaktion der Konsumenten auf die Dienstleistungsepisode246, das Ergebnis des Dienstleistungsprozesses247 sowie die wahrgenommene Kompetenz des Anbieters einen signifikanten direkten Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe ausüben.248 Auch die Freundlichkeit und Höflichkeit des Anbieters steht mit der Abgabe von Weiterempfehlungen in Zusammenhang. Zwar konnten JOHNSON ET AL. hier keinen direkten Einfluss nachweisen, aber von der Freundlichkeit des Dienstleistungspersonals geht der stärkste Einfluss auf die affektive Reaktion der Konsumenten aus, die wiederum einen direkten Zusammenhang mit der Weiterempfehlungsabgabe aufweist.249 VON WANGENHEIM weist ferner darauf hin, dass bei der Betrachtung des Zusammenhangs zwischen der Kundenzufriedenheit und der Abgabe von Weiterempfehlungen eigentlich zwei Aspekte zu berücksichtigen sind. Einerseits ist die Frage zu beantworten, ob sich bei höherer Zufriedenheit ein höherer Anteil der Kunden durch Abgabe von Weiterempfehlungen engagiert. Sollte dies der Fall sein, muss es aus Unternehmenssicht das Ziel sein, bei möglichst vielen Kunden ein hohes Zufriedenheitsniveau zu erreichen. Andererseits sollte aber auch untersucht werden, ob mit steigender Zufriedenheit die Anzahl der abgegebenen Weiterempfehlungen von einzelnen Kunden steigt. Hieraus ließen sich Rückschlüsse ziehen, ob tatsächlich Kundenbegeisterung erreicht werden muss, um die Abgabe von Weiterempfehlungen zu stimulieren oder ob dafür bereits mittlere Zufriedenheitswerte ausreichen.250 In seiner Studie zum Weiterempfehlungsverhalten von Kunden von Stromanbietern kommt VON

243

Vgl. Swan/Oliver (1989), S. 523.

244

Vgl. Athanassopoulos et al. (2001), S. 700; Bone (1992), S. 582 ; Brown et al. (2005), 131f.

245

Vgl. Johnson et al. (1998), S. 403. Als Untersuchungsobjekte wurden Rechtsanwälte und Textilreinigungen gewählt.

246

Als Affekte bezeichnet man „kurzfristig auftretende Gefühle der Akzeptanz oder Ablehnung eines Sachverhalts…, Emotionen, die kognitiv wenig kontrolliert werden und inhaltlich kaum differenziert sind.“ KroeberRiel/Weinberg (2003), S. 100. Im positiven Sinne kann es sich dabei zum Beispiel um Freude, im negativen Sinne um Ärger oder Abscheu handeln. Vgl. Johnson et al. (1998), S. 406.

247

Den Probanden wurde in der Untersuchung ein Szenario vorgelegt, in dem sie als Klienten eines Rechtsanwaltes einen Prozess entweder gewannen (positives Ergebnis) oder verloren (negatives Ergebnis) bzw. in dem sie von einer Textilreinigung ein Hemd zurückerhielten, von dem ein Fleck entweder entfernt (positiv) oder nicht entfernt (negativ) wurde. Vgl. Johnson et al. (1998), S. 403.

248

Vgl. Johnson et al. (1998), S. 408.

249

Vgl. Johnson et al. (1998), S. 408.

250

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 89f.

42

B Theoretische Grundlagen

WANGENHEIM zu dem Ergebnis, dass mit steigender Kundenzufriedenheit sowohl die Wahrscheinlichkeit der Abgabe von Weiterempfehlungen zunimmt als auch die Anzahl der abgegebenen Weiterempfehlungen.251 Ferner zeigt er, dass die Kundenzufriedenheit, das situative Involvement und die Tatsache, dass ein Empfehlungsgeber zuvor selbst eine Empfehlung für den Anbieter erhalten hat auf die Abgabe positiver Weiterempfehlungen den größten Einfluss ausüben. Im Falle negativer Weiterempfehlungen stellt die Kundenzufriedenheit (bzw. Unzufriedenheit) sogar den wichtigsten Einflussfaktor dar.252 In einer späteren Untersuchung stellen VON WANGENHEIM ET AL. fest, dass der Zusammenhang zwischen der Kundenzufriedenheit und der Abgabe von Weiterempfehlungen durch das Involvement253 moderiert wird. Hoch involvierte Konsumenten neigen damit bei hoher Zufriedenheit eher zur Abgabe von Weiterempfehlungen und sprechen auch mehr Weiterempfehlungen aus als weniger involvierte Kunden.254 3.3

Variety-Seeking Behavior

Variety-Seeking Behavior bezeichnet das Verhalten von Konsumenten, beim wiederholten Kauf von Produkten oder Dienstleistungen einer Kategorie immer wieder den Anbieter zu wechseln. Die Besonderheit dieses Phänomens besteht dabei darin, dass die Wechselneigung auf das Bedürfnis der Konsumenten nach Abwechslung zurückzuführen ist.255 MCALISTER charakterisiert dieses Verhalten daher auch sehr treffend: „It is switching for the sake of variety“256 Der Wechsel des Anbieters erfolgt daher weniger aus der Erwartung, dass die von einem anderen Anbieter angebotenen Produkte oder Dienstleistungen einen höheren Nutzen stiften, sondern es resultiert für den Konsumenten ein Nutzen aus dem Anbieterwechsel selbst. GIVON charakterisiert Variety-Seeking Behavior vor diesem Hintergrund als „the phenomenon of an individual consumer switching brands (…) induced by the utility (…) she derives from the change itself, irrespective of the brands she switches to or from”257. Die jeweilige Ausprägung des Variety-Seeking Behavior hängt grundsätzlich von zwei Größen ab. Einerseits ist die Tendenz zum Variety-Seeking Behavior als Persönlichkeitsmerkmal zu verstehen, andererseits zeichnet es sich durch eine Produktbezogenheit aus.258 Als Persön-

251

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 214.

252

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 218.

253

Zum Konzept des Involvements und seinen Zusammenhang mit der Abgabe von Weiterempfehlungen vgl. Abschnitt B3.5.

254

Vgl. von Wangenheim et al. (2006), S. 322ff.

255

Vgl. ter Haseborg/Mäßen (1997), S. 164f.; Helmig (1997), S. 14f.

256

McAlister (1982), S. 141.

257

Givon (1984), S. 2f.

258

Vgl. ter Haseborg/Mäßen (1997), S. 165.

3 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

43

lichkeitsmerkmal manifestiert es sich in einem „desire for new and novel stimulus“259. Zur Beschreibung der persönlichen Komponente des Variety-Seeking Behavior werden daher auch Begriffe wie zum Beispiel „variety drive“260 oder „inherent novelty seeking“261 verwendet. Die individuelle Ausprägung der Variety-Seeking-Tendenz steht in einem engen Zusammenhang zum sogenannten Optimum Stimulation Level. Die Theorie des Optimum Stimulation Levels geht davon aus, dass jedes Individuum ein spezifisches ideales Erregungsniveau aufweist. Bei Abweichungen von diesem Optimalzustand besteht das Bestreben das ideale Niveau durch Suche nach Erregung oder durch Senkung der Stimulation wieder herzustellen. Bei höherer Ausprägung des optimalen Erregungsniveaus kommt es tendenziell häufiger zu Unterschreitung, so dass nach neuer Stimulation gesucht werden muss, die beispielsweise durch Variety-Seeking Behavior erlangt werden kann.262 Ob der Wunsch eines Individuums nach Abwechslung durch ein Anbieterwechselverhalten tatsächlich befriedigt wird, hängt im Wesentlichen von den Charakteristika der Produktbeziehungsweise Dienstleistungskategorie ab. HOYER und RIDGWAY vermuten, dass VarietySeeking Behavior insbesondere in denjenigen Branchen auftritt, in denen eine hohe Anzahl alternativer Anbieter und Angebote verfügbar ist, je geringer der wahrgenommene Unterschied zwischen den Angeboten ist, je weniger die Konsumenten bestimmten Marken treu sind und je geringer das Risiko ist, dass die Konsumenten bei einer Kaufentscheidung wahrnehmen.263 Daher ist es auch nicht verwunderlich, dass eine Vielzahl der Untersuchungen zum Variety-Seeking Behavior im Konsumgüter- beziehungsweise Nahrungsmittelbereich durchgeführt wurde, da dort diese Merkmale häufig vorliegen.264 In Arbeiten, die die Bedeutung hoher Kundenbindung herausstellen, findet sich häufig das Argument, dass Kundenbindung zu erhöhter Weiterempfehlung durch Kunden führt, das heißt es wird postuliert, dass langjährige zufriedene Kunden das Unternehmen verstärkt weiter empfehlen.265 Langjährige Kunden kennen den Anbieter und seine Fähigkeiten genau und können deshalb qualifizierte Informationen über sein Leistungsvermögen an potenzielle Kunden weitergeben.266 Insbesondere bei Kundenverbundenheit, das heißt bei einer affektiven Form der Kundenbindung, die auf Freiwilligkeit beruht und durch ein emotionales Zugehörigkeitsgefühl sowie eine hohe Identifikation mit dem Anbieter gekennzeichnet ist, dürfte 259

Vgl. Hoyer/Ridgway (1984), S. 115.

260

Vgl. Faison (1977), S. 172.

261

Vgl. Hirschman (1980), S. 284.

262

Vgl. Bänsch (1995), S. 345ff.; Helmig (1997), S. 48ff.

263

Vgl. Hoyer/Ridgway (1984), S. 116f.

264

Vgl. Bänsch (1995), S. 354f.; Helmig (1999), S. 105.

265

Vgl. Gremler/Brown (1998), S. 271f.; Heskett et al. (1994), S. 170; Reichheld (1997), S. 64f; Zeithaml et al. (1996), S. 33.

266

Vgl. Reichhheld (1997), S. 65.

44

B Theoretische Grundlagen

zudem das Bestreben der Kunden hoch sein, den Anbieter an andere Personen weiter zu empfehlen.267 Dennoch gibt es auch einige Dienstleistungsbranchen, die ebenfalls sehr stark mit dem Phänomen Variety-Seeking Behavior konfrontiert sind, obwohl sie die oben genannten Charakteristika nicht aufweisen.268 Insbesondere im Tourismus ist das Phänomen des Variety-Seeking Behavior stark ausgeprägt. Viele Touristen fahren in jedem Urlaub an einen anderen Ort, weil sie es lieben, immer wieder etwas Neues zu sehen und zu erleben.269 Offensichtlich trägt also vor allem der hedonistische Charakter der Dienstleistung Urlaub dazu bei, dass in der Abwechslung ein verstärkter Nutzen gesehen wird. TSCHEULIN führt das Auftreten von Variety-Seeking Behavior im Tourismus darüber hinaus auch darauf zurück, dass Touristen sich vor einer Entscheidung in der Regel intensiv mit den verschiedenen Angeboten und ihren Präferenzen auseinandersetzen.270 Insofern ist das Auftreten von Variety-Seeking Behavior im Tourismus auch kein Widerspruch zu den Ergebnissen von HOYER/RIDGWAY, die Variety-Seeking Behavior eher bei niedrigem wahrgenommenen Risiko beobachteten.271 Vielmehr scheint das Auftreten von Variety-Seeking Behavior vom Verhältnis zwischen dem als positiv erlebten Nutzen aus der Abwechslung und dem wahrgenommenen Risiko abzuhängen. Für die Anbieter im Tourismus, insbesondere für Destinationen führt das Auftreten von Variety-Seeking Behavior dazu, dass selbst bei höchster Zufriedenheit ein Teil der Gäste die Destination nicht erneut besucht, so dass die Anwerbung neuer Gäste eine der wichtigsten Marketingaufgaben darstellt. Weiterempfehlungen bieten dabei eine Möglichkeit, um potenzielle Gäste auf die Destination aufmerksam zu machen. Wie bereits in Abschnitt B1.2 dargelegt, ist bei hoher Zufriedenheit der Gäste durchaus davon auszugehen, dass auch VarietySeeking-Touristen den Urlaubsort weiterempfehlen. Jedoch stellt sich die Frage, ob ihre Weiterempfehlungsaktivität höher einzuschätzen ist als die der Stammgäste eines Ortes. Der Zusammenhang zwischen der Loyalität von Kunden und der Abgabe von Weiterempfehlungen wurde bereits in verschiedenen Studien untersucht. Die Ergebnisse sind jedoch nicht eindeutig. GREMLER/BROWN kamen in einer Studie über Weiterempfehlungen bei Banken und Zahnärzten zu dem Ergebnis, dass die Anzahl der abgegebenen Weiterempfehlungen anstieg, je länger die Anbieter-Kunde-Beziehung dauerte.272 Allerdings bezog sich die Frage in der Untersuchung lediglich darauf, wie viele Weiterempfehlungen die Probanden über den Anbieter gegeben haben, nicht auf einen bestimmten Zeitraum, in dem diese gegeben wurden.

267

Vgl. Bliemel/Eggert (1998), S. 44; Eggert et al. (2007), S. 238.

268

Vgl. Helmig (1997), S. 55ff.; Tscheulin (1994), S. 56.

269

Vgl. Mazanec (1999), S. 85ff.

270

Vgl. Tscheulin (1994), S. 56.

271

Vgl. Hoyer/Ridgway (1984), S. 115.

272

Vgl. Gremler/Brown (1998), S. 279.

3 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

45

Daher ist nicht festzustellen, ob die höhere Anzahl der abgegebenen Weiterempfehlungen bei langjährigen treuen Kunden lediglich darauf zurückzuführen ist, dass sie „mehr Zeit“ zur Verfügung hatten, um Weiterempfehlungen auszusprechen als relativ neue Kunden oder ob sie tatsächlich ein Ausdruck ihrer starken Verbundenheit mit dem Anbieter sind. Für einen positiven Zusammenhang zwischen der Dauer einer Geschäftsbeziehung und der Abgabe von Weiterempfehlungen spricht, dass langjährig treue Kunden sich ihrem Anbieter häufig stark verbunden fühlen und dies auch durch Weiterempfehlungen kundtun. Neben der Verbundenheit mit dem Anbieter nehmen über die Dauer der Geschäftsbeziehung aber auch die Kenntnisse über den Anbieter und dessen Leistungsvermögen zu, so dass Weiterempfehlungen auch vor dem Hintergrund eines größeren Detailwissens über den Anbieter abgegeben werden. 273 GREMLER und BROWN konnten darüber hinaus belegen, dass Weiterempfehlungen häufiger von den Personen abgegeben werden, die selbst die Dienstleistung vergleichsweise häufig in Anspruch nehmen. Auch Kunden, die von einem Anbieter mehrere Leistungen in Anspruch nehmen, zum Beispiel Girokonto, Sparkonto und Wertpapierdepot bei einer Bank, empfehlen den Anbieter häufiger als diejenigen, die nur eine einzelne Leistung von dem entsprechenden Anbieter beziehen.274 Im Gegensatz zu den Ergebnissen von GREMLER/BROWN275 stellten EAST ET AL. in ihrer Untersuchung zur Abgabe von Weiterempfehlungen über Friseure und Supermärkte einen umgekehrten Zusammenhang zwischen der Länge der Geschäftsbeziehung und der Abgabe von Weiterempfehlungen fest. Sie kamen zu dem Ergebnis, dass bei Kunden, die bereits seit mehr als zwei Jahren einem Anbieter treu sind, die Bereitschaft, diesen Anbieter weiter zu empfehlen deutlich sinkt.276 Sie argumentieren, dass Weiterempfehlungen vor allem innerhalb der sozialen Gruppe ausgesprochen werden. Langjährige Kunden haben den Anbieter im Laufe der Zeit bereits vielen ihrer sozialen Kontakte weiter empfohlen und demzufolge keine Möglichkeit mehr, noch weitere Empfehlungen auszusprechen, es sei denn es handelt sich um sehr innovative Anbieter, so dass immer wieder Anlass zu einer neuen Empfehlung besteht. Darüber hinaus gehen Konsumentscheidungen, bei denen ein neuer Anbieter gewählt wird, häufig mit einem höheren Erregungszustand einher. Der höhere Erregungszustand kann entweder durch nach dem Kauf auftretende kognitive Dissonanz277 ausgelöst sein oder aber auch durch positive Erregung nach dem Kauf, z.B. durch Freude über die Entscheidung. In beiden Fällen kann die Abgabe von Weiterempfehlungen ein „Ventil“ für die überhöhte Erregung darstel-

273

Vgl. East et al. (2001), S. 48.

274

Vgl. Gremler/Brown (1998), S. 281.

275

Vgl. Gremler/Brown (1998). S. 279ff.

276

Vgl. East et al. (2001), S. 50.

277

Vgl. Foscht/Swoboda (2005), S. 63 und S. 210.

46

B Theoretische Grundlagen

len.278 Schließlich kann die Bereitschaft zur Abgabe von Weiterempfehlungen im Laufe einer Geschäftsbeziehung dadurch nachlassen, dass sich ein Gewohnheitseffekt einstellt. Hierdurch sinkt das Involvement und folglich auch die Intention den Anbieter weiter zu empfehlen.279 BROWN ET AL. können hingegen zeigen, dass mit zunehmendem Commitment der Kunden, das heißt bei einem andauernden Wunsch, eine wertvolle Beziehung zu einem Anbieter aufzubauen und aufrechtzuerhalten280, die Tendenz zur Abgabe von Weiterempfehlungen steigt.281 Sie stellen darüber hinaus fest, dass Commitment einen moderierenden Effekt auf die Beziehung zwischen Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlungsabgabe ausübt, so dass der Einfluss der Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe bei hohem Commitment weniger stark ausgeprägt ist.282 Eine genauere Analyse des Zusammenhangs zwischen Commitment und Weiterempfehlungsabgabe unternimmt HARRISON-WALKER, der hierbei zwischen zwei Formen des Commitments, dem affektiven Commitment und dem „high sacrifice“ Commitment unterscheidet. Dabei zeigt sich, dass ein positiver Zusammenhang zwischen dem affektiven Commitment, das heißt einem emotional getriebenen Wunsch, eine langfristige Beziehung zum Anbieter aufzubauen und der Abgabe von Weiterempfehlungen besteht. Hingegen kommt es bei einem „high sacrifice“ Commitment zum Anbieter, das heißt bei Aufrechterhaltung einer langfristigen Beziehung zu einem Anbieter um hohe Wechselkosten zu vermeiden, nicht zu einem Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe.283 In einer Untersuchung zum Wintertourismus in einer Destination in den deutschen Alpen im Winter 2001/2002 wurden 428 standardisierte Interviews mit Gästen über ihren Aufenthalt geführt. Unter anderem wurde im Rahmen dieser Studie auch das Weiterempfehlungsverhalten der Touristen analysiert. Die Ergebnisse einer Regressionsanalyse auf Basis dieser Daten sind in Tabelle B-2 aufgeführt. Die Resultate einer Vielzahl empirischer Studien bestätigend zeigt sich auch hier ein starker positiver Einfluss der Kundenzufriedenheit auf die Abgabe von Weiterempfehlungen. Die Variety-Seeking-Tendenz wirkt hingegen negativ auf die Weiterempfehlungsabsicht. Allerdings ist dieser Einfluss gegenüber dem positiven Effekt der Kundenzufriedenheit äußerst gering, so dass man davon ausgehen kann, dass auch Variety-Seeking-Touristen, vorausgesetzt sie werden in ihrem Urlaub zufrieden gestellt, die Destination an potenzielle Gäste wei-

278

Vgl. East et al. (2001), S. 49.

279

Vgl. East et al. (2001), S. 49.

280

Vgl. Moorman et al. (1992), S. 316.

281

Vgl. Brown et al. (2005), S. 131.

282

Vgl. Brown et al. (2005), S. 133.

283

Vgl. Harrison-Walker (2001), S. 68. In ähnlicher Weise unterscheiden auch Bliemel/Eggert zwischen Kundenverbundenheit und Kundengebundenheit als zwei Formen der Kundenbindung. Die Kundenverbundenheit bezeichnet dabei das Nicht-Wechseln-Wollen des Anbieters, die Kundengebundenheit hingegen das NichtWechseln-Können. Vgl. Bliemel/Eggert (1998), S. 44.

3 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

47

terempfehlen werden. Wie die Untersuchung der Gäste der Destination zeigt, weisen VarietySeeking-Touristen eine etwas geringere Wahrscheinlichkeit auf, die Destination weiter zu empfehlen als Stammgäste.284 Hieraus lässt sich jedoch noch nicht ableiten, wie oft sie derartige Empfehlungen aussprechen und wie viele potenzielle Gäste sie damit erreichen werden. Dies hängt vor allem von der Kommunikationsfreudigkeit der Person ab. Über die Kommunikationsfreudigkeit von Variety-Seeking-Touristen enthält die Studie keine Anhaltspunkte. Die Variety-Seeking-Tendenz wurde hier auch lediglich anhand eines einzigen Merkmals285 gemessen, da es sich hierbei nicht um das zentrale Thema der Studie handelte.

Kundenzufriedenheit Variety-SeekingTendenz

Beta

Beta stand.

Signifikanzniveau

95%Konfidenzintervall.

VIF

0.612 -0.074

0.449 -0.097

p < 0.001 p < 0.001

0.492 / 0.733 -0.142 / -0.007

1.003 1.003

R2 = 0.206 Korrigiertes R2 = 0.202 Abhängige Variable : Weiterempfehlungsabsicht Tabelle B-2:

Ergebnisse der Regressionsanalyse einer Studie zum Wintertourismus in einer deutschen Alpendestination286

In der Literatur zum Variety-Seeking Behavior finden sich allerdings Hinweise, dass es sich bei Variety-Seekern um kommunikationsfreudige Individuen handelt. In verschiedenen Untersuchungen zeigt sich, dass Variety-Seeking-Konsumenten als eher extrovertierte Personen charakterisiert werden können.287 RAJU zeigt darüber hinaus, dass Individuen, die einen höheren Optimum Stimulation Level aufweisen, sich stärker in interpersoneller Kommunikation engagieren.288 In der Forschung zum Variety-Seeking Behavior wird vielfach die Auffassung vertreten, dass eine positive Korrelation zwischen der Ausprägung des Optimum Stimulation Levels und der Ausprägung des Variety-Seeking Behavior besteht.289 Folglich besteht Anlass zu der Vermutung, dass Variety-Seeking-Kunden besonders kommunikativ sind. Eine weitere Variable, die einen engen Zusammenhang zum Variety-Seeking Behavior aufweist, ist die Risikobereitschaft einer Person. Im Falle der Untersuchung zum Wintertourismus 2001/2002 wurde die individuelle Risikoneigung der Probanden nicht explizit abgefragt, jedoch wurde die Variety-Seeking-Tendenz anhand der Zustimmung zu der Aussage „In

284

Vgl. Woratschek/Horbel (2005), S. 53.

285

„In jedem Urlaub fahre ich an einen neuen Ort“, Abfrage der Zustimmung auf einer Rating-Skala mit den Endpunkten „stimme überhaupt nicht zu“ bis „stimme voll und ganz zu“, vgl. Woratschek/Horbel (2005), S. 49.

286

Woratschek/Horbel (2005), S. 51.

287

Vgl. Bänsch (1995), S. 348; Hoyer/Ridgway (1984), S. 116.

288

Vgl. Raju (1980), S. 279.

289

Vgl. McAlister/Pessemier (1982), S. 314ff.; Raju (1981), S. 223ff.

48

B Theoretische Grundlagen

jedem Urlaub fahre ich an einen neuen Ort“ erhoben. Diese Aussage impliziert, dass die Probanden regelmäßig ihnen unbekannte Destinationen aufsuchen, das heißt, sie wissen in der Regel vor ihrem Urlaub nicht, was sie dort erwartet. Dass sie dennoch dieses Reiseverhalten an den Tag legen, zeugt davon, dass sie ein gewisses Maß an Risikoaffinität aufweisen müssen. Zu diesem Ergebnis kommen auch verschiedene empirische Untersuchungen, in denen belegt wird, dass Variety-Seeker ein höheres Maß an Risikobereitschaft aufweisen.290 Der Zusammenhang zwischen dem bei einem Kauf wahrgenommenen Risiko und der Abgabe von Weiterempfehlungen wurde von CUNNINGHAM in einer Studie über Konsumgüter untersucht. Er kommt dabei zu dem Ergebnis, dass Konsumenten, die ein hohes Risiko bei einer Kaufentscheidung wahrnehmen, häufiger Weiterempfehlungen aussprechen und sich häufiger an Gesprächen über verfügbare Alternativen beteiligen.291 Es wurde hier folglich ein negativer Zusammenhang zwischen dem Grad der Risikobereitschaft einer Person und deren Weiterempfehlungsaktivität festgestellt. Andererseits ließe sich insbesondere im Falle des Tourismus vermuten, dass besonders risikobereite Touristen, die selbst regelmäßig neue Destinationen aufsuchen, gern auch andere Personen für die von ihnen besuchten Destinationen begeistern möchten. Darüber hinaus erscheint die Vermutung plausibel, dass diese Touristen auch besonders kommunikationsfreudig sind, da sie in ihren Urlaubsorten mit immer wieder neuen Menschen in Kontakt kommen.292 Aus dieser Überlegung ließe sich auch die Hypothese ableiten, dass Variety-Seeking-Touristen kommunikationsfreudiger sind und häufiger Weiterempfehlungen aussprechen. 3.4

Wahrgenommene Konkurrenzattraktivität

Wie bereits in Abschnitt B1.2 ausgeführt, ist im Tourismus von einem immensen Wettbewerb auszugehen, da Destinationen weltweit um die Gunst der Gäste konkurrieren. Ein potenzieller Tourist, der vor einer Entscheidung über eine Urlaubsreise steht, nimmt diese natürlich nicht alle als gleichermaßen wichtig wahr und bezieht demzufolge nicht alle faktisch zur Verfügung stehenden Alternativen in seine Entscheidung ein. Grundsätzlich lassen sich extensive und limitierte Kaufentscheidungen voneinander unterscheiden.293 Im Falle extensiver Entscheidungen setzen sich Konsumenten vor dem Kauf intensiv mit den verschiedenen Anbietern und ihren Angeboten auseinander, holen viele Informationen ein, vergleichen die Angebote miteinander und verfolgen das Ziel, das beste Angebot auszuwählen.294 Dementsprechend besteht bei extensiven Entscheidungen häufig ein hohes Involvement der Konsumenten.295

290

Vgl. Hoyer/Ridgway (1984), S. 116; Raju (1980), S. 279.

291

Vgl. Cunningham (1967), S. 273ff.

292

Vgl. Woratschek/Horbel (2005), S. 52f.

293

Vgl. Balderjahn/Scholderer (2007), S. 21; Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 382ff.

294

Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 382.

295

Zum Involvement-Konstrukt vgl. Abschnitt B3.5.

3 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

49

Wenngleich es durchaus vorstellbar ist, dass bei einer Urlaubsentscheidung sehr viele Alternativen in Betracht gezogen werden und Informationen darüber eingeholt werden, wird es unmöglich sein, alle Destinationen in die Entscheidung einzubeziehen. Vielmehr ist davon auszugehen, dass bei einer extensiven Entscheidung im Tourismus grundsätzlich vom Awareness Set des Konsumenten auszugehen ist, das heißt von denjenigen Destinationen, die ihm überhaupt bekannt sind. Von diesen wird wiederum nur ein sogenanntes Processed Set, das heißt eine Auswahl von Destinationen, über die der Konsument Wissen generiert hat, in die Entscheidung einbezogen. Einige Alternativen werden sofort verworfen, so dass für einen Kauf grundsätzlich die Alternativen des sogenannten Consideration Sets bzw. Evoked Sets in Frage kommen, da der Konsument zu diesen grundsätzlich eine positive Einstellung hat.296 Im Gegensatz zu extensiven Entscheidungen berücksichtigen Konsumenten bei limitierten Entscheidungen von Anfang an nur eine relativ geringe Teilmenge von grundsätzlich akzeptablen Angeboten. Auf diese Weise müssen weniger Informationen eingeholt werden und die Entscheidung kann schneller getroffen werden. Im Extremfall werden zur Entscheidungsfindung sogar lediglich Informationen herangezogen, die schon vorhanden sind und die externe Informationssuche wird auf Schlüsselinformationen beschränkt.297 Dementsprechend sind limitierte Kaufentscheidungsprozesse insbesondere dann anzutreffen, wenn der Konsument bereits über umfangreiche Konsumerfahrung in einer Branche verfügt.298 Im Rahmen einer Urlaubsentscheidung sind grundsätzlich sowohl extensive als auch limitierte Kaufentscheidungsprozesse möglich. Aufgrund des hohen situativen Involvements, das in der Regel bei Urlaubsentscheidungen gegeben sein dürfte, handelt es sich bei einem Großteil der Urlaubsentscheidungen vermutlich um extensive Entscheidungen. Es sind aber auch limitierte Kaufentscheidungen denkbar, zum Beispiel bei spontanen Kurzreisen oder bei besonders erfahrenen Touristen. Das Ziel der Destinationen bei der Anwerbung von Gästen muss daher zunächst einmal darin bestehen, von den potenziellen Gästen überhaupt wahrgenommen zu werden, das heißt in ihr Awareness Set zu gelangen und schließlich ihr Angebot so auszugestalten, dass sie ins Evoked Set der Konsumenten aufgenommen werden. Um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, aus einem Set von als relativ gleichwertig angesehenen Destinationen ausgewählt zu werden, ist es vorteilhaft, sich durch ein Alleinstellungsmerkmal von den übrigen Alternativen abzuheben. Somit zeigt sich die Bedeutung einer Unique Selling Proposition für Destinationen.299 Je mehr Alternativen allerdings im Evoked Set des potenziellen Gastes vorhanden sind, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Destination schließlich ausgewählt

296

Zur Consideration Set-Analyse vgl. Trommsdorff (2002), S. 96f.

297

Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 385.

298

Vgl. Balderjahn/Scholderer (2007), S. 21.

299

Vgl. Böhler/Scigliano (2005), S. 18.

50

B Theoretische Grundlagen

wird. Die im Evoked Set des Konsumenten vorhandenen Alternativen können als die faktischen Konkurrenten angesehen werden, da aus der Sicht des Konsumenten nichts dagegen spricht, eine von ihnen zu wählen. Bei einer hohen Anzahl von Alternativen im Evoked Set ist demzufolge die Neukundengewinnung erschwert. Darüber hinaus hat dies aber auch Auswirkungen auf die Weiterempfehlungsabgabe. Wenn ein Tourist verschiedene Destinationen als gleichwertig ansieht, gibt es für ihn eigentlich keinen Grund, eine bestimmte Destination weiter zu empfehlen. Dementsprechend ist anzunehmen, dass ein negativer Zusammenhang zwischen der wahrgenommenen Attraktivität der Konkurrenzdestinationen, das heißt des Umfangs des Evoked Sets des Kunden, und der Abgabe von Weiterempfehlungen vorliegt. Unter Umständen kann aber durch Herstellen von Kundenbegeisterung dafür gesorgt werden, dass der Tourist am Ende seines Urlaubs die zuvor als gleichwertig angesehenen Alternativen nicht mehr als vergleichbar wahrnimmt und somit dieser Effekt reduziert werden. Es dürfte jedoch gar nicht so einfach sein, Kundenbegeisterung herzustellen, wenn Touristen mehrere Destinationen als gleichwertig ansehen und ihnen die Entscheidung sehr schwer gefallen ist. Ihre Erwartungen dürften dann sehr hoch sein, so dass ein außerordentlich hohes Qualitätsniveau erreicht werden muss. Darüber hinaus ist die Gefahr groß, dass selbst Kleinigkeiten, die nicht zur vollen Zufriedenheit des Gastes erbracht werden, zum Anlass für eine allgemein geringere Kundenzufriedenheit werden, da als Referenzmaßstab die übrigen Destinationen im Evoked Set dienen, denen der Kunde ja die Erbringung einer sehr hohen Dienstleistungsqualität ebenfalls zugetraut hat. Bei hoher wahrgenommener Konkurrenzattraktivität sind die Erwartungen der Kunden an den Dienstleistungsanbieter höher im Vergleich zu einer Situation mit wenigen Auswahlmöglichkeiten. Somit ist ceteris paribus die Kundenzufriedenheit bei großer Auswahl niedriger und vice versa. Daher ist bei einer hohen wahrgenommenen Konkurrenzattraktivität auch allgemein von einer geringeren Kundenzufriedenheit auszugehen. 3.5

Involvement

Das Involvement stellt eine der zentralen Größen im Rahmen des Entscheidungsverhaltens von Konsumenten dar.300 TROMMSDORFF erklärt es gar zum „Schlüsselkonstrukt der Marketingforschung“.301 Nach ZAICHKOWSKY handelt es sich beim Involvement um „a person’s perceived relevance of the object based on inherent needs, values and interests“.302 Hohes Involvement kennzeichnet folglich einen Zustand der Aktiviertheit, in dem der Konsument bereit ist, sich zu engagieren.303 Der hohe Aktivierungsgrad wirkt sich dabei sowohl auf Informationsaufnahme- und -verarbeitungsprozesse bezüglich eigener Kaufentscheidungen als

300

Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 370ff.; Trommsdorff (2002), S. 47ff.

301

Trommsdorff (2002), S. 54.

302

Zaichkowsky (1985), S. 341.

303

Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 371.

3 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

51

auch auf andere Facetten des Konsumentenverhaltens aus, wie beispielsweise die Informationsweitergabe an andere Konsumenten.304 Einige Autoren sehen das Involvement sogar als bedeutendsten Bestimmungsfaktor zur Initiierung interpersoneller Kommunikation an.305 Wenngleich verallgemeinert häufig einfach von hohem oder niedrigem Involvement die Rede ist, handelt es sich dabei keineswegs um ein eindimensionales Konstrukt. Die Ausprägung des Involvements wird von verschiedenen Rahmenbedingungen beeinflusst, insbesondere von personenspezifischen, situationsspezifischen und stimulusspezifischen Faktoren.306 Dementsprechend werden in der Regel auch verschiedene Arten des Involvements unterschieden. Im Rahmen der Erklärung des Involvements als Determinante der Weiterempfehlungsabgabe spielt insbesondere das Produktinvolvement eine Rolle. Dieses beschreibt die „wahrgenommene persönliche Relevanz eines Produkts, die durch Bedürfnisse und Werte der betreffenden Person bestimmt ist“307. Beim Produktinvolvement handelt es sich um ein langfristiges Phänomen, weshalb es häufig auch als „enduring involvement“ bezeichnet wird.308 Sehr häufig ist das Produktinvolvement bei Produkten oder Dienstleistungen, die in hohem Maße hedonistische Eigenschaften aufweisen oder die Person emotional ansprechen, besonders stark ausgeprägt.309 Hohes Produktinvolvement führt in der Regel zu einer stärkeren kognitiven Auseinandersetzung mit dem Produkt, der Dienstleistung sowie deren Merkmalen und den innerhalb der Kategorie angebotenen Alternativen.310 Angesichts der intensiven gedanklichen Auseinandersetzung mit Produkten oder Dienstleistungen, eignen sich hoch involvierte Konsumenten im Laufe der Zeit viel Wissen an.311 Damit werden sie von anderen Konsumenten auch häufiger als Experten wahrgenommen und folglich auch häufiger um ihren Rat gebeten.312 Gleichzeitig versetzt sie ihr höherer Wissensstand aber auch in die Lage eigenständig Gespräche über die Produktkategorie zu initiieren.313 Hinzu kommt, dass beim Kauf und der Inanspruchnahme von Produkten und Dienstleistungen, denen ein Individuum eine hohe Bedeutung beimisst, eine hohe Wahrscheinlichkeit

304

Vgl. Trommsdorff (2002), S. 56. Für einen Überblick über die wichtigsten Ansätze und Gegenstandsbereiche der Konsumentenverhaltensforschung sowie verhaltenswissenschaftlicher Ansätze im Marketing vgl. ferner Gröppel-Klein (2004); Gröppel-Klein (2007).

305

Vgl. Dichter (1966), S. 148; Hummrich (1976), S. 153; Sundaram et al. (1998), S. 529.

306

Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (2003), S. 371f.; Trommsdorff (2002), S. 56.

307

Kuß/Tomczak (2004), S. 65.

308

Vgl. bspw. Mowen (1995), S. 76; Richins/Bloch (1986), S. 281.

309

Vgl. Engel et al. (1993), S. 277; Laurent/Kapferer (1985), S. 44.

310

Vgl. Zaichkowsky (1985), S. 341.

311

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 95.

312

Vgl. Price/Feick (1984), S. 252.

313

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 95.

52

B Theoretische Grundlagen

besteht, dass hierdurch positive Gefühle oder sogar Begeisterung hervorgerufen werden.314 Dadurch entsteht ein innerer Spannungszustand, der durch die Kommunikation mit anderen Personen über das Kauferlebnis kanalisiert und abgebaut werden kann, so dass sich wieder eine innere Balance einstellt.315 In einer Studie über die Weiterempfehlungsabgabe von Stromkunden zeigt VON WANGENHEIM, dass das Produktinvolvement sowohl bei der Abgabe positiver als auch bei der Abgabe negativer Weiterempfehlungen ein zentraler Einflussfaktor ist.316 Mit steigendem Produktinvolvement erhöht sich zudem die Anzahl der abgegebenen Weiterempfehlungen pro Kunde.317 Neben dem Produktinvolvement beeinflusst aber auch das situative Involvement die Abgabe von Weiterempfehlungen. Im Gegensatz zum Produktinvolvement tritt das situative Involvement lediglich im Zusammenhang mit einer spezifischen Situation auf und wird daher nur über einen kurzen Zeitraum aufrechterhalten. Seine Ausprägung hängt sowohl von der psychischen Situation der Person als auch von der Umweltsituation ab.318 Bei einer anstehenden Kaufentscheidung wird es insbesondere durch Merkmale der Kaufsituation sowie den situationsspezifischen Verwendungszweck beeinflusst. Beim Kauf von Wein konnte ZAICHKOWSKY beispielsweise nachweisen, dass das Involvement höher war, wenn der Wein für ein Abendessen mit Bekannten und Freunden bestimmt war und nicht für den eigenen Gebrauch.319 Die Stärke des situativen Involvements hängt jedoch insbesondere von der zeitlichen Nähe zur Entscheidungssituation ab. Erst wenn die Kaufentscheidung ins Problembewusstsein des Konsumenten tritt, steigt das situative Involvement und hält auch nach dem Kauf noch für eine gewisse Zeit an, da nach Entscheidungen unter hohem Involvement kognitive Dissonanz auftritt.320 Dies ist entscheidend für die Abgabe von Weiterempfehlungen, die ja erst nach dem Kauf beziehungsweise nach der Inanspruchnahme einer Dienstleistung ausgesprochen werden. Durch Weiterempfehlungen kann diese kognitive Dissonanz abgebaut werden, indem andere Personen von dem zuvor selbst gewählten Anbieter überzeugt werden und auf diese Weise eine Bestätigung für den eigenen Kauf erfolgt.321 Einen Beleg für den Einfluss des situativen Involvements auf die Abgabe von Weiterempfehlungen erbringen RICHINS/BLOCH. Sie vergleichen Konsumenten, die gerade ein neues Auto

314

Vgl. Sundaram et al. (1998), S. 529.

315

Vgl. Dichter (1966), S. 148.

316

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 199.

317

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 214.

318

Vgl. Trommsdorff (2002), S. 61.

319

Vgl. Zaichkowsky (1985), S. 348.

320

Vgl. Trommsdorff (2002), S. 62.

321

Vgl. Arndt (1967), S. 53ff.; Blackwell et al. (2001), S. 404.

3 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

53

gekauft haben mit anderen Personen, bei denen diese Entscheidungssituation gegenwärtig nicht ansteht und können zeigen, dass die Konsumenten in der aktuellen Kaufsituation sowohl selbst intensiver nach Informationen suchen als auch verstärkt Informationen an andere Personen weiter geben. Ferner können sie belegen, dass bei den Konsumenten, die erst kürzlich ein Neufahrzeug erworben haben, diese Aktivitäten nachlassen, je länger der Kauf zurückliegt.322 Zu diesem Ergebnis kommen auch RICHINS/ROOT-SHAFFER, die feststellen, dass situatives Involvement lediglich kurzfristig zur Abgabe von Weiterempfehlungen führt.323 Das situative Involvement stellt sich in der Studie von VON WANGENHEIM sogar als wichtigster Einflussfaktor auf die Abgabe positiver Weiterempfehlungen heraus.324 Im Falle negativer Weiterempfehlungen wirkt sich das situative Involvement zwar auf die Anzahl der abgegebenen Weiterempfehlungen aus, allerdings beeinflusst es nicht, ob es überhaupt zu einer Kommunikation negativer Mundpropaganda kommt.325 Indirekt lässt sich auch aus den Ergebnissen der Studie von EAST ET AL. ableiten, dass das situative Involvement für die Abgabe von Weiterempfehlungen relevant ist. Die Autoren kommen in ihrer Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe bezüglich Friseuren und Supermärkten zu dem Ergebnis, dass die Abgabe von Weiterempfehlungen im Laufe der Dauer einer Geschäftsbeziehung mit einem Anbieter abnimmt.326 3.6

Ableitung des Untersuchungsmodells

Aufgrund der herausragenden Bedeutung der Kundenzufriedenheit auf die Abgabe von Weiterempfehlungen, die bereits in einer Vielzahl empirischer Studien nachgewiesen wurde, wird diese auch in der empirischen Studie über die Abgabe von Weiterempfehlungen von Tourismusdestinationen berücksichtigt. Allerdings werden negative Weiterempfehlungen explizit aus der Untersuchung ausgeklammert, so dass auch keine Aussagen zum Einfluss von Kundenunzufriedenheit auf die Abgabe negativer Weiterempfehlungen sowie über das Verhältnis von positiven und negativen Weiterempfehlungen gemacht werden können. Dies erscheint im Rahmen des Untersuchungsziels auch nicht notwendig. Im Mittelpunkt der Untersuchung steht die Analyse von Determinanten, die zu positiven Empfehlungen von Urlaubsdestinationen führen sowie die Identifikation besonders einflussreicher Empfehlungsgeber. Der Einfluss von Kundenunzufriedenheit auf die Abgabe negativer Weiterempfehlungen dürfte ohnehin unstrittig sein327, so dass die wichtigste Implikation bezüglich der Kundenunzufriedenheit nur lauten kann, diese unter allen Umständen zu vermeiden. Somit wird in der vorliegenden Un-

322

Vgl. Richins/Bloch (1986), S. 284.

323

Vgl. Richins/Root-Shaffer (1988), S. 34.

324

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 216.

325

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 214.

326

Vgl. East et al. (2001), S. 50.

327

Vgl. bspw. Richins (1984), S. 698f.

54

B Theoretische Grundlagen

tersuchung lediglich postuliert, dass hohe Kundenzufriedenheit zu verstärkter Abgabe von positiven Weiterempfehlungen führt. In Abschnitt B1.3 wurde die Vermutung hergeleitet, dass Variety-Seeker besonders kommunikativ sind. Die Kommunikationsfreudigkeit der Weiterempfehlungsgeber wird daher in der späteren empirischen Studie als Determinante der Weiterempfehlungsabsicht untersucht und zusätzlich ihr Zusammenhang mit der Variety-Seeking-Tendenz überprüft. Ferner soll untersucht werden, ob auch der Grad der Risikobereitschaft der Touristen die Kommunikationsfreudigkeit positiv beeinflusst und damit auch zu einer verstärkten Abgabe von Weiterempfehlungen führt.

Risikobereitschaft

H7 (+) H12 (+)

Kommunikationsfreudigkeit

H8 (+) Variety-Seeking Tendenz

H 13 (+) H9 (-) Weiterempfehlungsabsicht

H6 (+) Konkurrenzattraktivität

H11 (-)

H5 (-) H10 (+) Kundenzufriedenheit

Abbildung B-8:

Hypothesensystem zur Untersuchung der Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus

Im Zusammenhang mit der von Touristen wahrgenommenen Attraktivität von konkurrierenden Destinationen wurde die These hergeleitet, dass die Motivation zur Abgabe von Weiterempfehlungen sinkt, wenn auch andere Destinationen als relativ attraktiv wahrgenommen werden. Neben der Problematik, die aus einer hohen Konkurrenzattraktivität für die Weiterempfehlungsabgabe resultiert, wirkt sich diese vermutlich auch negativ auf die Kundenzufriedenheit aus. Werden andere Destinationen als ähnlich attraktiv empfunden und folglich auch ihre Leistungsfähigkeit als vergleichbar eingeschätzt, können selbst kleine Fehler im Dienstleistungserstellungsprozess verheerende Auswirkungen auf das Zufriedenheitsurteil der Touristen haben, da sie die vermeintliche Leistungsstärke der Konkurrenzdestinationen als

3

55

Vergleichsmaßstab heranziehen. Ferner ist davon auszugehen, dass bei hoher wahrgenommener Konkurrenzattraktivität auch die Variety-Seeking-Tendenz höher ausgeprägt ist.328 Urlaubsentscheidungen können allgemein als Entscheidungen angesehen werden, die grundsätzlich mit einem hohen situativen Involvement verknüpft sind. Allenfalls bei Kurzurlaubsreisen oder sehr hoher Reiseerfahrung ist ausnahmsweise ein niedriges situatives Involvement zu erwarten. Diese Fälle stehen aber nicht im Fokus der Untersuchung. Die meisten Menschen dürften bezüglich ihrer Urlaubsentscheidung aufgrund der zeitlichen und finanziellen Restriktionen persönlich eingebunden sein. Dies hängt auch mit dem Ausnahmecharakter des Produktes „Urlaub“ zusammen, so dass von einem hohen situations- und stimulusspezifischen Involvement bei der Urlaubsentscheidung auszugehen ist. Mit einer Urlaubsentscheidung sind in der Regel hohe Risiken verbunden. Für den Urlaub wird häufig ein relativ hoher Anteil des Einkommens ausgegeben, folglich ist ein hohes ökonomisches Risiko zu verzeichnen.329 Darüber hinaus spielen aber auch soziale Risiken eine Rolle, da auch die Reaktion des Umfelds auf die Wahl des Urlaubsortes in die Entscheidung einbezogen wird.330 Psychische Risiken können ferner zum Beispiel aus der Unsicherheit resultieren, ob man sich in dem am Urlaubsort vorzufindenden sozialen Umfeld wohl fühlen wird.331 Insbesondere bei Reisen ins Ausland werden zudem möglicherweise Risiken wahrgenommen, die die persönliche Sicherheit sowie die Gesundheit betreffen.332 Das Interesse an Urlaubsentscheidungen ist aber auch aufgrund des hedonistischen Charakters der Dienstleistung Urlaub besonders hoch. Aus diesen Gründen sind im Vergleich zu anderen Branchen wie etwa dem Strommarkt333, bezüglich des Involvements der Konsumenten bei der Urlaubsentscheidung keine großen Varianzen zu erwarten. Da sich bei geringer Streuung unabhängiger Variablen in einer empirischen Untersuchung allenfalls ein geringer Einfluss auf abhängige Variablen feststellen lässt, wurde in der vorliegenden Studie das Involvement als Variable aus dem Untersuchungsmodell ausgeklammert. Zudem sollten in dieser Arbeit weniger die situativen Faktoren, sondern die allgemein durch die Person bedingten Einflussfaktoren auf das Weiterempfehlungsverhalten heraus gearbeitet werden. Daher werden zum Beispiel auch der Grad der Interaktion zwischen Anbieter und Kunde, die Häufigkeit der Inanspruchnahme sowie der Innovationsgrad als stimulusspezifische Faktoren nicht in das Modell aufgenommen. Aus diesen Vorüberlegungen ergibt sich das in Abbildung B-8 dargestellte Untersuchungsmodell.

328

Vgl. Morgan (2005), S. 353.

329

Vgl. Reisinger/Mavondo (2005), S. 213; Sönmez/Graefe (1998), S. 121.

330

Vgl. Reisinger/Mavondo (2005), S. 213; Roehl/Fesenmaier (1992), S. 18.

331

Vgl. Roehl/Fesenmaier (1992), S. 18 und S. 20.

332

Dies betrifft beispielsweise die Gefahr der Ansteckung mit gefährlichen Krankheiten, Kriminalität, Naturkatastrophen und hygienische Verhältnisse. Vgl. Maser/Weiermair (1998).

333

Vgl. von Wangenheim (2003), S. 200ff.

C Empirische Untersuchungen zu bedeutsamen Kommunikatoren von Weiterempfehlungen im Tourismus 1

Konzeption der empirischen Untersuchung im Überblick

Gegenstand dieses Kapitels bildet die empirische Untersuchung der im vorangegangenen Abschnitt hergeleiteten Forschungsfragen, die in Tabelle C-1 noch einmal zusammengefasst werden. 1 2 3

Welche Personen geben Weiterempfehlungen ab? Welche Personen sind besonders glaubwürdige und einflussreiche Weiterempfehlungsgeber und welche Eigenschaften zeichnen sie aus? Lassen sich gruppenspezifische Unterschiede hinsichtlich der Präferenz unterschiedlicher Eigenschaften des Empfehlungsgebers seitens der Empfehlungsempfänger feststellen?

Tabelle C-1:

Forschungsfragen im Überblick

Die im Rahmen der Untersuchung zu beantwortenden Forschungsfragen stellen ein sehr umfangreiches und komplexes Forschungsfeld dar. Zwar kann die Untersuchung auf eine Reihe früherer Studien zu diesem Themengebiet aufbauen, allerdings ist die Konzeption einer quantitativen Untersuchung, die ausschließlich auf existierenden Forschungsergebnissen beruht, aus mehreren Gründen kritisch zu betrachten. Erstens decken frühere Studien jeweils nur Teilbereiche der Forschungsfragen der vorliegenden Untersuchungen ab. Zweitens wurden in früheren Studien eine Reihe verschiedener Forschungsansätze verfolgt und drittens ist die Thematik im Bereich des Tourismus, der, wie bereits erläutert, einige Besonderheiten aufweist334, bisher nur wenig untersucht. Aus diesen Gründen musste der bisherige Kenntnisstand zum Forschungsproblem als nicht ausreichend zur Konzeptionierung einer quantitativen Untersuchung angesehen werden und es schien angezeigt, mittels einer explorativ angelegten Vorstudie eine Präzisierung des Forschungsproblems zu erreichen, um Hypothesen zu präzisieren, aber auch um weitere Hypothesen für eine quantitative Untersuchung ableiten zu können.335 In einer Vorstudie wurden zunächst teilstandardisierte Tiefeninterviews336 mit Touristen sowie mit Tourismusmanagern geführt und mittels qualitativer Inhaltsanalyse337 ausgewertet. Das Ziel der Vorstudie bestand zum einen in einer ersten Überprüfung und Validierung der bisherigen Erkenntnisse zu den Forschungsfragen. Zum anderen war es ein Ziel, einen möglichst breiten Einblick in die untersuchte Thematik zu erhalten sowie eventuell bislang nicht in der Literatur diskutierte Zusammenhänge zu entdecken. Dies diente auch dazu, die not-

334

Vgl. Kapitel B1.2.

335

Vgl. Böhler (2004), S. 37.

336

Vgl. Böhler (2004), S. 84.

337

Vgl. Zum Verfahren der qualitativen Inhaltsanalyse vgl. Mayring (2003) sowie Abschnitt C2.3.

1 Konzeption der empirischen Untersuchung im Überblick

57

wendige Breite und Tiefe der folgenden quantitativen Untersuchung besser abschätzen zu können. Darüber hinaus sollten die Ergebnisse der Vorstudie zur Anpassung beziehungsweise Neuentwicklung von Items zur Messung der theoretischen Konstrukte im Rahmen der Hauptstudie herangezogen werden. Datenerhebung

Datenauswertung

Vorstudie 1: Teilstandardisierte Tiefeninterviews mit Touristen (N = 256) Vorstudie 2: Teilstandardisierte Tiefeninterviews mit Tourismusexperten (Destinationsmanager, Hoteliers, etc.; N = 38) Hauptstudie: Persönliche standardisierte Interviews (2 Fragebögen: N = 1541 bzw. N = 1213)

Tabelle C-2:

Qualitative Inhaltsanalyse

Qualitative Inhaltsanalyse

Deskriptive Analyse Kausalanalyse (Parameterschätzung mit Partial-LeastSquares-Ansatz338) Faktorenanalyse Clusteranalyse

Überblick über die Konzeption der empirischen Untersuchung

Basierend auf den Ergebnissen der Vorstudie erfolgte die Konzeption der Hauptuntersuchung. Die Datenerhebung fand mittels persönlicher standardisierter Interviews statt. Nach Abschluss der Datenerfassung erfolgte zunächst eine deskriptive Analyse der Daten. Zur Überprüfung der Forschungshypothesen wurde eine Kombination aus kausalanalytischen Verfahren sowie Faktoren- und Clusteranalysen gewählt. Die Analyse von Strukturgleichungsmodellen diente dazu, die komplexen Wirkungszusammenhänge zwischen den Variablen, die als bedeutsam für die Abgabe beziehungsweise den Einfluss von Weiterempfehlungen auf Urlaubsentscheidungen identifiziert wurden, zu erforschen.339 Die Clusteranalyse spielte darüber hinaus bei der Untersuchung des Einflusses von Weiterempfehlungen auf die Kaufentscheidung eine Rolle. Die Empfänger von Weiterempfehlungen wurden zu Gruppen zusammengefasst, die sich dadurch auszeichneten, dass die Mitglieder einer Gruppe möglichst ähnliche Weiterempfehlungsgeber bevorzugen während zwischen diesen Gruppen möglichst große Unterschiede bei der Wahl von Weiterempfehlungsgebern bestehen sollten.340 Für die auf diese Art und Weise ermittelten Segmente von Weiterempfehlungsempfängern wurden nun ebenfalls die Zusammenhänge der Variablen im Strukturgleichungsmodell für den Einfluss von Weiterempfehlungen auf die Kaufentscheidung untersucht. Der Vergleich dieser Ergebnisse lässt Rückschlüsse auf die Präferenz bestimmter Eigenschaften des Weiterempfehlungsgebers

338

Vgl. Bliemel et al. (2005) sowie Abschnitt C4.2.

339

Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 338; Bliemel et al. (2005), S. 10.

340

Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 490. Der Bildung der Cluster lag eine Vielzahl von Variablen zugrunde. Daher wurde zunächst eine Faktorenanalyse durchgeführt und die Cluster wurden anschließend auf Basis der Faktorwerte gebildet. Vgl. hierzu Abschnitt C4.1.

58

C Empirische Untersuchungen

seitens unterschiedlicher Segmente von Empfehlungsempfängern sowie auf die Bedeutung dieser Eigenschaften hinsichtlich der Einflussnahme auf die Kaufentscheidung des Empfehlungsempfängers zu. In Tabelle C-2 sind die durchgeführten Untersuchungsschritte noch einmal im Überblick zusammengestellt. 2

Vorstudie

2.1

Grundlegendes Vorgehen

Im Rahmen der Vorstudie wurden teilstandardisierte Tiefeninterviews mit zwei Personengruppen geführt.341 Im Vordergrund standen dabei Tiefeninterviews mit Touristen in verschiedenen Urlaubsdestinationen im deutschsprachigen Raum, da auch die später durchzuführende Hauptuntersuchung die originäre Sicht der Konsumenten widerspiegeln sollte. Zusätzliche Informationen sollten darüber hinaus durch Tiefeninterviews mit einigen Tourismus-Experten, insbesondere mit Destinationsmanagern gewonnen werden. Zur Durchführung der Tiefeninterviews wurden Interviewleitfäden eingesetzt, die grob strukturierte Fragen, gegliedert in einzelne Themenbereiche enthielten und den Interviewern zur groben Orientierung und Unterstützung bei der Interviewführung dienten. Weder die genaue Reihenfolge noch die wörtliche Formulierung der Fragen wird durch den Interviewleitfaden vorgegeben. Zur Befragung der Touristen wurden zwei verschiedene Interviewleitfäden entwickelt, bei denen unterschiedliche Themenschwerpunkte gesetzt wurden. Dieses Vorgehen wurde gewählt, um einerseits den zeitlichen Umfang der Interviews in einem tolerierbaren Rahmen zu halten, andererseits aber auch zu gewährleisten, dass das Themengebiet möglichst weit gefächert erforscht werden kann. Die Schwerpunkte der verschiedenen Interviewleitfäden orientierten sich dabei an den beiden übergeordneten Forschungsfragen. In beiden Fällen wurden die Auskunftspersonen während eines Urlaubsaufenthaltes befragt. So sollte gewährleistet werden, dass die Befragten besonders detaillierte Auskünfte zu ihrem Urlaub, zur Informationssuche vor ihrem Urlaub, ihrem Buchungsverhalten aber auch zu allgemeinen Aspekten des Urlaubs erteilen konnten. In den Interviews, die anhand des ersten Leitfadens durchgeführt wurden, stand die Informationssuche der Touristen bei ihrer Entscheidung über einen Urlaubsort im Vordergrund. Den Auskunftspersonen wurden folglich Fragen zu ihrem Vorgehen bei der Suche nach Informationen über ihren derzeitigen Urlaubsort und die dabei verwendeten Informationsquellen gestellt. Ein besonderer Schwerpunkt lag dabei auf der Nutzung der Empfehlung anderer Personen zur Information über einen Urlaubsort. Diejenigen Personen, bei denen Weiterempfehlungen zur Information eine Rolle gespielt haben, wurden gebeten, einige weitere Angaben

341

Vgl. Böhler (2004), S. 87.

58

C Empirische Untersuchungen

seitens unterschiedlicher Segmente von Empfehlungsempfängern sowie auf die Bedeutung dieser Eigenschaften hinsichtlich der Einflussnahme auf die Kaufentscheidung des Empfehlungsempfängers zu. In Tabelle C-2 sind die durchgeführten Untersuchungsschritte noch einmal im Überblick zusammengestellt. 2

Vorstudie

2.1

Grundlegendes Vorgehen

Im Rahmen der Vorstudie wurden teilstandardisierte Tiefeninterviews mit zwei Personengruppen geführt.341 Im Vordergrund standen dabei Tiefeninterviews mit Touristen in verschiedenen Urlaubsdestinationen im deutschsprachigen Raum, da auch die später durchzuführende Hauptuntersuchung die originäre Sicht der Konsumenten widerspiegeln sollte. Zusätzliche Informationen sollten darüber hinaus durch Tiefeninterviews mit einigen Tourismus-Experten, insbesondere mit Destinationsmanagern gewonnen werden. Zur Durchführung der Tiefeninterviews wurden Interviewleitfäden eingesetzt, die grob strukturierte Fragen, gegliedert in einzelne Themenbereiche enthielten und den Interviewern zur groben Orientierung und Unterstützung bei der Interviewführung dienten. Weder die genaue Reihenfolge noch die wörtliche Formulierung der Fragen wird durch den Interviewleitfaden vorgegeben. Zur Befragung der Touristen wurden zwei verschiedene Interviewleitfäden entwickelt, bei denen unterschiedliche Themenschwerpunkte gesetzt wurden. Dieses Vorgehen wurde gewählt, um einerseits den zeitlichen Umfang der Interviews in einem tolerierbaren Rahmen zu halten, andererseits aber auch zu gewährleisten, dass das Themengebiet möglichst weit gefächert erforscht werden kann. Die Schwerpunkte der verschiedenen Interviewleitfäden orientierten sich dabei an den beiden übergeordneten Forschungsfragen. In beiden Fällen wurden die Auskunftspersonen während eines Urlaubsaufenthaltes befragt. So sollte gewährleistet werden, dass die Befragten besonders detaillierte Auskünfte zu ihrem Urlaub, zur Informationssuche vor ihrem Urlaub, ihrem Buchungsverhalten aber auch zu allgemeinen Aspekten des Urlaubs erteilen konnten. In den Interviews, die anhand des ersten Leitfadens durchgeführt wurden, stand die Informationssuche der Touristen bei ihrer Entscheidung über einen Urlaubsort im Vordergrund. Den Auskunftspersonen wurden folglich Fragen zu ihrem Vorgehen bei der Suche nach Informationen über ihren derzeitigen Urlaubsort und die dabei verwendeten Informationsquellen gestellt. Ein besonderer Schwerpunkt lag dabei auf der Nutzung der Empfehlung anderer Personen zur Information über einen Urlaubsort. Diejenigen Personen, bei denen Weiterempfehlungen zur Information eine Rolle gespielt haben, wurden gebeten, einige weitere Angaben

341

Vgl. Böhler (2004), S. 87.

2 Vorstudie

59

zur Beschreibung und Charakterisierung der Person des Weiterempfehlungsgebers zu machen. Darüber hinaus wurden den Untersuchungspersonen einige Fragen zu ihrem Aufenthalt, ihrem Buchungsverhalten und ihrem allgemeinen Reiseverhalten gestellt sowie einige soziodemographische Merkmale erhoben. Im zweiten Teil der Interviews stand hingegen das eigene Weiterempfehlungsverhalten der Urlauber im Vordergrund. Die Probanden wurden sowohl konkret dazu befragt, ob und aus welchen Gründen sie für ihren aktuellen Urlaubsort eine Weiterempfehlung an andere Personen aussprechen würden. Darüber hinaus standen das Reiseverhalten sowie die Einstellung der Auskunftspersonen zum Thema Reisen im Mittelpunkt. Allerdings wurden auch diesen Probanden Fragen zu ihrer Informationssuche im Vorfeld des Urlaubs sowie insbesondere zur Nutzung von Weiterempfehlungen als Informationsquelle gestellt, um auf diese Weise eventuelle Zusammenhänge zwischen der Abgabe von Weiterempfehlungen und deren Einfluss auf die eigene Reiseentscheidung erkennen zu können. Soziodemographische Merkmale wurden ebenfalls erhoben. Für die Befragung der Experten kamen erneut zwei verschiedene Interviewleitfäden zum Einsatz. In einem der beiden Leitfäden stand allein die Einschätzung der Experten bezüglich der Nutzung von Weiterempfehlungen bei der Suche nach Informationen über Urlaubsdestinationen im Mittelpunkt. Es wurde unter anderem erfragt, welche Bedeutung Weiterempfehlungen im Rahmen des Informationsverhaltens der Touristen zukommt und inwiefern dieses Instrument auch seitens der Destination aufgegriffen wird, um neue Gäste zu gewinnen. Darüber hinaus sollte erfragt werden, welche Personen aus Sicht der Experten besonders häufig Weiterempfehlungen abgeben und welche Personen einen besonders hohen Einfluss auf die Entscheidung Dritter haben. Folglich sollte in diesen Interviews auch geprüft werden, inwiefern sich die Expertensicht mit der originären Kundensicht, die in den Tiefeninterviews mit den Touristen zum Ausdruck kam, deckt und welche zusätzlichen Aspekte in eine quantitative Studie einfließen sollten. Die Thematik des zweiten Expertenleitfadens war breiter angelegt und beschäftigte sich allgemein mit den Strategien und Maßnahmen der Destination zur Gewinnung und Bindung ihrer Gäste. Die befragten Experten wurden um eine allgemeine Einschätzung der touristischen Situation ihrer Destination gebeten, das heißt zur Zufriedenheit und Bindung ihrer Gäste sowie den Stärken und Schwächen der Destination im Vergleich zu den Wettbewerbern. Bezogen auf die Gewinnung neuer Gäste wurde um Auskünfte bezüglich der zur Verfügung gestellten Informationsmaterialien über die Destination aber auch zur strategischen Nutzung von Weiterempfehlungen ersucht. 2.2

Datenerhebung und Stichprobe

Die Durchführung der Tiefeninterviews fand zur Haupturlaubssaison im Juli und August 2003 statt. Anhand des ersten Interviewleitfadens, bei dem die Nutzung von Weiterempfehlungen

60

C Empirische Untersuchungen

im Rahmen der Informationssuche über Urlaubsdestinationen im Mittelpunkt stand, wurden insgesamt 136 Tiefeninterviews mit Urlaubern in zwei deutschen (Bischofsgrün, Rottweil) und einer schweizerischen (Luzern) Urlaubsdestination geführt. Der zweite Interviewleitfaden, der sich allgemein mit dem Urlaubs- und Weiterempfehlungsverhalten der Touristen beschäftigte, diente als Grundlage für 120 Tiefeninterviews in sechs deutschen Urlaubsdestinationen (Bad Wiessee, Bayrischzell, Schliersee, Halbinsel Butjadingen, Varel-Dangast, Bayreuth). Geschlecht

Altersstruktur 56,7%

60% 50,7% 50%

49,3% 43,3%

40% 30% 20% 10%

40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0%

0% männlich

35,3%

0,0% 20-29 Jahre 30-44 Jahre 45-60 Jahre älter als 60 Jahre Buchungsfrist

46,6%

44,9% 35,6%

40% 33,8%

30% 20% 12,7%

5,1%

2,9% 4-7 Tage

45,9%

50%

18,4%

1-3 Tage

14,0%

5,8%

Aufenthaltsdauer 50% 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0%

23,3%

18,4% 16,7%

unter 20 Jahre

weiblich

32,4% 30,0%

24,2%

8-14 Tage

länger als 2 Wochen

18,5% 15,3%

10%

16,9%

19,3% 14,4%

32,2% 14,1%

21,2%

2,2%

0% 3 bis 6 länger als 6 1 bis 3 gar nicht bis 1 Woche bis 1 Monat vor Monate vor Monate vor Monate vor max. 1 Woche vor dem Urlaub dem Urlaub dem Urlaub dem Urlaub dem Urlaub

Anzahl Urlaubsreisen pro Jahr 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

79,2%

47,8% 39,7% 13,3% 5,8% 2,2% weniger als 1

Abbildung C-1:

1-2

3-4

10,3% 1,7% mehr als 4

Touristen in Stichprobe 1 Touristen in Stichprobe 2

Profil der Touristen-Stichproben in der Vorstudie

Der größte Teil der Befragten war zwischen 30 und 60 Jahre alt (ca. 61%), von denen etwas mehr Personen weiblich waren (ca. 53%). Kurzurlaube (4-7 Tage) waren dabei etwa ebenso häufig wie Urlaubsreisen von 8 bis 14 Tagen (je ca. 40%). Der größte Teil der Reisenden hatte seinen Urlaub eher kurzfristig bis maximal einen Monat vor Beginn der Reise gebucht (ca. 48%). Allerdings buchte ca. ein Drittel (33,6%) der Reisenden den Urlaub mindestens drei Monate vor Reiseantritt. Der überwiegende Teil der Befragten (62,5%) gab erwartungsgemäß an, ein bis zwei Urlaubsreisen pro Jahr zu unternehmen.

2 Vorstudie

61

Bezüglich der demographischen Merkmale wiesen die beiden Stichproben der Touristen nur wenig Unterschiede auf. In der ersten Stichprobe waren etwas mehr Männer vertreten und der Anteil der Altersgruppen zwischen 30 und 60 Jahren lag etwas höher als in der zweiten Stichprobe. Bei den Angaben zum Reiseverhalten sind deutlichere Unterschiede zwischen beiden Stichproben zu verzeichnen. Auffällig ist, dass in der ersten Befragungsgruppe Kurzurlaube von vier bis sieben Tagen dominieren, während in der zweiten Gruppe die Aufenthaltsdauer überwiegend zwischen 8 und 14 Tagen beträgt. Bei der Buchungsfrist zeigt sich ein ähnliches Bild. In der ersten Stichprobe wurde der Urlaub vom größten Teil der Befragten (ca. 64%) höchstens einen Monat vor dem Aufenthalt gebucht, während in der zweiten Stichprobe eine langfristigere Urlaubsplanung (mehr als 3 Monate vor Urlaubsbeginn) vorherrschend war (ca. 53%). Dies spiegelt sich auch in den Angaben zur Anzahl der Urlaubsreisen pro Jahr wider. In der zweiten Gruppe, in der längere Aufenthaltsdauern sowie längere Buchungsfristen vorherrschend waren, unternahm der überwiegende Anteil der Auskunftspersonen im Jahr eine oder zwei Urlaubsreisen, wohingegen in der ersten Untersuchungsgruppe auch ein erheblicher Anteil der Befragten (ca. 40%) angab, drei bis vier Mal im Jahr in den Urlaub zu fahren. Ein t-Test zur Prüfung der Mittelwertgleichheit bestätigt diese Unterschiede in den beiden Untersuchungsgruppen. Die Unterschiede der relevanten Mittelwerte der Stichproben (Aufenthaltsdauer, Buchungsfrist, Anzahl der Urlaubsreisen pro Jahr) sind auf einem Niveau von 1% signifikant. Eine nähere Aufschlüsselung zeigt, dass diese Ergebnisse auch über die einzelnen Befragungsorte stark schwanken. Wie zu erwarten, ist beispielsweise die durchschnittliche Aufenthaltsdauer in den Befragungsorten Bayreuth und Luzern, also typischen Destinationen für den Städtetourismus, besonders kurz, hingegen in den Destinationen Bad Wiessee, Bayrischzell und Varel-Dangast recht lang. Die wenigsten Urlaubsreisen pro Jahr unternahmen die Befragten in den Destinationen VarelDangast und Halbinsel Butjadingen, die meisten die Touristen, die in den Destinationen Luzern und Rottweil befragt wurden. Letztere wiesen gleichzeitig die kürzeste Buchungsfrist auf. Die längsten Buchungsfristen waren hingegen für die Destinationen Bad Wiessee und Schliersee zu verzeichnen. Das durchschnittliche Alter der Touristen lag in der Destination Luzern mit Abstand am niedrigsten, in den Befragungsorten Bad Wiessee und Bayrischzell wurden die durchschnittlich ältesten Touristen angetroffen.342 Abbildung C-1 zeigt einen nach den beiden Stichproben getrennten Überblick über die demographische Struktur sowie das Reiseverhalten der Auskunftspersonen.

342

Vorstudie 1 wurde in den Destinationen Luzern, Rottweil und Bischofsgrün, Vorstudie 2 in den Destinationen Bad Wiessee, Schliersee, Bayrischzell, Bayreuth, Halbinsel Butjadingen sowie Varel-Dangast durchgeführt. Die festgestellten Unterschiede hinsichtlich des Reiseverhaltens in den beiden Vorstudien sind daher vermutlich zum Teil auch auf die ausgewählten Destinationen zurückzuführen.

62

C Empirische Untersuchungen

Neben den Tiefeninterviews mit Touristen wurden Experteninterviews geführt, die zur Ergänzung der Erkenntnisse aus den Interviews mit den Urlaubern herangezogen werden sollten. Funktion 70% 60,9% 60% 50% 40,0% 40% 26,7% 21,7% 30% 13,3% 13,0% 13,3% 20% 6,7% 4,3% 10% 0,0% 0% DestiGeschäftsBürgerHotel- und andere nations- führer Hotel meister GastFunktion manager stättenverband

Geschlecht 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

78,3% 66,7%

33,3% 21,7%

männlich

weiblich

Alter 60% 50,0% 50% 34,8%

40%

26,1%

30% 20%

21,1%

21,7% 18,4%

17,4% 10,5%

10% 0% 30 bis 39 Jahre

40-49 Jahre

50-59 Jahre

>60 Jahre

Experten in Stichprobe 1 Experten in Stichprobe 2 Abbildung C-2:

Profil der Experten-Stichproben in der Vorstudie

Insgesamt wurden 38 Experteninterviews durchgeführt, davon 15 anhand des ersten und 23 anhand des zweiten Interviewleitfadens. Die befragten Tourismusexperten waren zum überwiegenden Teil (ca. 47%) Destinationsmanager (Leiter von Tourismusinformationen und Fremdenverkehrsvereinen, Kurdirektoren u.ä.), da diesen die größte Kompetenz bezüglich der Thematik Tourismus zugesprochen wurde. Zudem ist das Destinationsmanagement in der Regel hauptverantwortlich für die Vermarktung der Destination und damit auch für die Anwerbung neuer Gäste, die unter anderem auch durch Weiterempfehlungen erfolgen kann. Neben Destinationsmanagern wurden aber auch Geschäftsführer von Hotels (ca. 16%) beziehungsweise Hotel- und Gaststättenverbänden (ca. 16%) befragt. Darüber hinaus wurden Bürgermeister verschiedener Gemeinden (ca. 13%) um Interviews gebeten, in denen der

2 Vorstudie

63

Tourismus einen wichtigen Wirtschaftsfaktor darstellt. Der Anteil der Hotelgeschäftsführer war in der ersten Stichprobe höher, der Anteil der Destinationsmanager geringer als in der zweiten Stichprobe. Dies lag daran, dass der erste Interviewleitfaden auf die Bedeutung von Weiterempfehlungen im Rahmen der Gewinnung neuer Gäste fokussiert war und die Anwerbung neben dem Destinationsmanagement auch als primäre Aufgabe des Hotelmanagements angesehen wurde. Der überwiegende Teil der befragten Experten war männlich (ca. 74%) und zwischen 30 und 49 Jahre alt (ca. 48%). Abbildung C-2 zeigt einen Überblick über die teilnehmenden Experten, aufgespalten nach der Befragung anhand der beiden Interviewleitfäden. 2.3

Datenauswertung

Zur Auswertung der Daten wurde das Verfahren der qualitativen Inhaltsanalyse eingesetzt.343 Ziel der Analyse war es, die umfangreichen Informationen der Interviews so zu reduzieren, dass die wesentlichen Inhalte erhalten bleiben. Es ist dabei von Bedeutung, dass der Inhalt des Interviewmaterials nicht verfälscht wird, sondern lediglich systematisch so zusammengefasst wird, dass der Verallgemeinerungsgrad der Aussagen steigt.344 Als Voraussetzung zur Durchführung der qualitativen Inhaltsanalyse wurden die Interviews zunächst vollständig transkribiert.345 Der Grundgedanke der qualitativen Inhaltsanalyse besteht darin, das Material anhand eines theoriegeleiteten sowie gleichzeitig am Material induktiv entwickelten Kategoriensystem schrittweise zu analysieren.346 Dieser Grundgedanke wurde in der vorliegenden Untersuchung durch einen mehrstufigen Prozess umgesetzt, der sich an dem von MAYRING vorgeschlagenen Ablaufmodell induktiver Kategorienbildung orientierte.347 Hierzu wurden zunächst vor dem Hintergrund der theoretischen Grundlagen die Forschungsfragen für die Untersuchung formuliert. Diese Forschungsfragen dienten zur Orientierung bei einer ersten Durchsicht des transkribierten Materials, bei der eine Markierung aller Textstellen erfolgte, die einen Hinweis auf die Beantwortung der Forschungsfragen enthielten. Im folgenden Untersuchungsschritt wurden nun diese relevanten Textpassagen auf inhaltliche Gemeinsamkeiten hin durchgesehen und auf diese Weise induktiv Kategorien konstruiert. Zum Abschluss des zweiten Analyseschritts wurde das Kategoriensystem auf seine Logik hin überprüft, insbesondere auf die überschneidungsfreie und eindeutige Formulierung der Kategorien. In einem dritten Durchgang des Materials wurden nun die Textstellen den induktiv gebildeten Kategorien zugeordnet (Subsumption).348 Im Einzelfall wurden dabei Textstellen aufgefunden, die nicht eindeutig zu einer der bisher im Kategoriensystem enthal-

343

Für einen umfassenden Überblick zur qualitativen Inhaltsanalyse vgl. Mayring (2003).

344

Vgl. Mayring (2002), S. 115.

345

Vgl. Silverman (1994), S. 116 ff.

346

Vgl. Mayring (2002), S. 116.

347

Vgl. Mayring (2002), S. 116.

348

Vgl. Mayring (2002), S. 117.

64

C Empirische Untersuchungen

tenen Kategorien zugeordnet werden konnten. In diesen Fällen musste über die zusätzliche Aufnahme einer weiteren Kategorie beziehungsweise über eine Umformulierung bestehender Kategorien nachgedacht werden.349 Falls es dadurch zu einer Veränderung des Kategoriensystems kam, wurde das gesamte Material noch einmal von Neuem bearbeitet. Forscher 1

Transkription der Interviews

Forscher 2

Formulierung der Forschungsfragen

Bestimmung relevanter Textpassagen

Bestimmung relevanter Textpassagen

Vergleich und Diskussion

Induktive Kategorienbildung

Induktive Kategorienbildung

Vergleich und Diskussion

Einordnung der Textpassagen in die Kategorien

Reliabilitätsanalyse

Einordnung der Textpassagen in die Kategorien

Vergleich und Diskussion

Abbildung C-3:

Reliabilitätsanalyse

Ablaufmodell der durchgeführten qualitativen Inhaltsanalyse350

Die genannten Untersuchungsschritte im Rahmen der Inhaltsanalyse wurden jeweils von zwei Forschern unabhängig voneinander durchgeführt. Nach jedem Schritt erfolgte ein Abgleich der Ergebnisse sowie eine Diskussion über Abweichungen.351 Erst nach Einigung auf ein gemeinsames Set von Textpassagen beziehungsweise ein gemeinsames Kategoriensystem wurde mit dem nächsten Untersuchungsschritt fortgefahren. Einige Untersuchungsschritte mussten daher mehrfach durchlaufen werden bis identische Ergebnisse vorlagen. Durch die parallele Analyse sollte versucht werden, die subjektive Sichtweise eines einzelnen Forschers

349

Für sehr vereinzelt auftretende Aussagen wurde in der Regel auch eine Kategorie „Sonstiges“ gebildet, um den Umfang der Kategorien in einem handhabbaren Rahmen zu halten. Die Kategorie „Sonstiges“ wurde zum Abschluss der Analyse noch einmal kritisch daraufhin durchgesehen, ob sie noch verallgemeinerbare Aussagen enthält, die in einer weiteren Kategorie zusammengefasst werden können.

350

In Anlehnung an Mayring (2002), S. 116 und Wienhues (2005), S. 62.

351

Vgl. zu dieser Vorgehensweise auch Keaveney (1995), S 73f.

2 Vorstudie

65

etwas aufzuweichen, indem eine weitere Perspektive zugelassen wird.352 Es kann somit eine Konsistenzprüfung dahingehend stattfinden, inwiefern Aussagen der Probanden durch verschiedene Forscher auf gleiche Art und Weise interpretiert werden, d.h. die Reliabilität der Datenanalyse wird erhöht.353 Dies schien erforderlich, da nicht nur das induktiv hergeleitete Kategoriensystem in Bezug auf die Forschungsfragen interpretiert werden sollte, sondern auch quantitative Auswertungen, zum Beispiel über die Häufigkeiten der Kodierungen, durchgeführt werden sollten. In Abbildung C-3 ist der Ablauf der in der vorliegenden Untersuchung durchgeführten Inhaltsanalyse dargelegt. Die Vergleiche der Interpretationsergebnisse der beiden unabhängigen Forscher wurden an zwei Stellen innerhalb des Prozesses quantifiziert. Zum einen wurde die prozentuale Übereinstimmung bei der Kategorienbildung erfasst. Zum anderen wurde die Interkoderreliabilität bezüglich der Einordnung der Textpassagen in die Kategorien ermittelt. Die Interkoderreliabilität ist eine Größe, die angibt, inwieweit die Textpassagen von den Forschern jeweils übereinstimmend in die Kategorien einsortiert wurden.354 Diese Größe lässt sich anhand verschiedener Maßzahlen ausdrücken. Die einfachste und am weitesten verbreitete Reliabilitätskennziffer stellt der sogenannte Übereinstimmungskoeffizient dar.355 Der Nachteil dieser Kennzahl besteht darin, dass er die Anzahl der Kategorien nicht berücksichtigt. Hierdurch kann es zu Verzerrungen kommen, da bei einer geringen Anzahl von Kategorien die Wahrscheinlichkeit, dass eine Textpassage zufällig richtig eingeordnet wird, steigt.356 Aus diesem Grund wurde neben dem einfachen Übereinstimmungsmaß zusätzlich der von PERREAULT und LEIGH entwickelte Reliabilitätsindex Ir berechnet, der die Anzahl der Kategorien berücksichtigt.357 In der Literatur zur qualitativen Inhaltsanalyse werden Reliabilitätskoeffizienten von mindestens 0,8 als zufrieden stellend angesehen.358 Diese Daumenregel soll auch in der vorliegenden Untersuchung zu Grunde gelegt werden.

352

Vgl. Mayring (2002), S. 148.

353

Vgl. Keaveney (1995), S. 73f.; Silverman (1994), S. 145.

354

Vgl. Gremler (2004), S. 74. Zur Notwendigkeit der Messung der Interkoderreliabilität vgl. Mayring (2003), S. 46.

355

Der Übereinstimmungskoeffizient, bzw. Coefficient of Agreement wird ermittelt, indem die Anzahl der Übereinstimmungen zwischen der Forschern F0 durch die Gesamtanzahl der Kodierungsentscheidungen N dividiert wird. Vgl. Gremler (2004), S. 74.

356

Vgl. Kolbe/Burnett (1991), S. 249.

357

Ir = {[(F0/N) – (1/k)] [k/(k – 1)]}0.5, for F0/N > 1/k. k bezeichnet die Anzahl der Kategorien. Vgl. Perreault/Leigh (1989), S. 141.

358

Vgl. Gremler (2004), S. 75.

66 2.4

C Empirische Untersuchungen Ergebnisse der Befragungen der Touristen

Wie im vorangegangenen Abschnitt beschrieben, stellt die Basis der qualitativen Inhaltsanalyse die Formulierung von Forschungsfragen dar, bezüglich derer eine Kategorienbildung erfolgen soll. Getrennt für die beiden in der Vorstudie verwendeten Interviewleitfäden wurden daher zuerst die Forschungsfragen formuliert, die die Grundlage für die erste inhaltliche Durchsicht des Materials darstellen. Tabelle C-3 enthält eine Auflistung dieser Forschungsfragen. Interviewleitfaden 1 1 2 3 4 5a 5b 5c 5d 5e 5f

Aus welchen Gründen wurde dieser Urlaubsort gewählt? Wie sind die Befragten auf diesen Urlaubsort aufmerksam geworden? Was ist den Befragten im Urlaub am wichtigsten bzw. was war der Hauptgrund für diesen Urlaub? Welche Quellen haben die Befragten genutzt, um sich über den Urlaubsort zu informieren? Wurde den Befragten der Urlaubsort von jemandem empfohlen? Falls die Probanden eine Empfehlung erhalten haben, können Sie den Empfehlungsgeber näher beschreiben? In welcher Beziehung stehen die Befragten zum Empfehlungsgeber? Wie gut ist der Empfehlungsgeber bekannt? Welche Aussagen können die Befragten über die Einstellung des Empfehlungsgebers zum Thema Reisen treffen? Welche Aussagen können die Befragten über das Reiseverhalten des Empfehlungsgebers treffen? Inwiefern und bezüglich welcher Eigenschaften wird der Empfehlungsgeber von den Befragten ihnen selbst ähnlich empfunden?

Interviewleitfaden 2 1a 1b 1c 1d 2 3 4a 4b 4c 4d 5 6 7 8a 8b 8c

Wo verbringen die Befragten gewöhnlich ihren Urlaub? Bei gleichem Ort: Warum fahren sie immer an den gleichen Ort? Bei verschiedenen Orten: Warum fahren sie immer eher an andere Orte? Bei Abwechslung als Grund für den Ortswechsel: Worauf bezieht sich ihr Abwechslungsbedürfnis? Wie sind die Befragten auf diesen Urlaubsort aufmerksam geworden? Welche Quellen haben die Befragten genutzt, um sich über den Urlaubsort zu informieren? Wurde den Befragten der Urlaubsort von jemandem empfohlen? Falls die Probanden eine Empfehlung erhalten haben, können Sie den Empfehlungsgeber näher beschreiben? Wie beschreiben die Probanden ihren Empfehlungsgeber hinsichtlich seiner Charaktereigenschaften? Wie beschreiben die Probanden ihren Empfehlungsgeber hinsichtlich soziodemographischer Merkmale? Welche Eigenschaften sind den Befragten allgemein bei einem Weiterempfehlungsgeber wichtig? Wie wichtig ist den Befragten allgemein die Meinung ihres sozialen Umfelds? Würden die Befragten selbst ihren Urlaubsort weiterempfehlen? Sprechen die Befragten allgemein gern mit anderen Personen über Urlaubserfahrungen? Knüpfen die Befragten auch im Urlaub gern neue Kontakte? Sprechen die Befragten auch mit Urlaubsbekanntschaften über Urlaubserfahrungen?

Tabelle C-3:

Forschungsfragen für die Vorstudien mit Touristen

Im Folgenden wurden die transkribierten Interviews hinsichtlich der Textpassagen durchgesehen, die Hinweise zur Beantwortung der Forschungsfragen liefern. Diese Textpassagen bildeten die Basis für die weitere Analyse mit dem Ziel der inhaltlichen Zusammenfassung des Materials. Hierzu bildeten die beteiligten Forscher nun induktiv Kategorien, die den Inhalt

2 Vorstudie

67

des Textes in kompakter Form wiedergeben. Die von den Forschern gebildeten Kategoriensysteme wurden nun miteinander verglichen und nach einer Diskussion über die Abweichungen ein gemeinsames Kategoriensystem erstellt. Vorstudie 1

Vorstudie 2

Nr. Forschungsfrage

Anzahl Kategorien

Prozentuale Übereinstimmung

1 2 3 4 5a* 5b* 5c 5d 5e 5f

9 8 8 8 2 2 3 16 5 10

88,9% 62,5% 87,5% 87,5% 100,0% 100,0% 66,7% 100,0% 80,0% 80,0%

Durchschnittliche Übereinstimmung Durchschnittliche Übereinstimmung (ohne einfache Ja-/NeinFragen*) Tabelle C-4:

Nr. Forschungsfrage 1a 1b 1c 1d 2 3 4a* 4b* 4c* 4d 4e 5 6 7 8a 8b 8c

Anzahl Kategorien 3 5 5 10 9 8 2 2 2 15 6 6 7 3 3 3 3

Prozentuale Übereinstimmung 66,7% 60,0% 80,0% 70,0% 77,8% 75,0% 100,0% 100,0% 100,0% 93,3% 100,0% 33,3% 85,7% 100,0% 66,7% 66,7% 33,3%

85,9%

77,0%

81,6%

72,0%

Übereinstimmung der Forscher bei der induktiven Kategorienbildung in der Vorstudie

Die erreichte Übereinstimmung der Forscher bei der induktiven Kategorienbildung kann insgesamt als gut angesehen werden. In Vorstudie 1 lag die geringste Übereinstimmung bei Frage 2, für die im endgültigen Kategoriensystem acht Kategorien gebildet wurden. Die Abweichung bei der Kategorienbildung kam hier vor allem dadurch zustande, dass die Forscher bei der Kategorienbildung ein unterschiedlich hohes Abstraktionsniveau verwendet haben. In der Diskussion einigten sich die Forscher auf ein mittleres Abstraktionsniveau, bei dem die Anzahl der Kategorien aber noch überschaubar blieb. In Vorstudie 2 erzielten die Forscher bei zwei Forschungsfragen nur ein recht niedriges Übereinstimmungsniveau von circa 33%. Auch hier lag die Abweichung darin begründet, dass die Forscher verschiedene Grade der Verfeinerung der Kategorien gewählt hatten. Die Kategorien wurden in der Diskussion so zusammengefasst, dass sie den zugrunde liegenden Text noch ausreichend wiedergeben, die Anzahl der Kategorien aber in einem handhabbaren Umfang bleibt. In Vorstudie 1 wurden durchschnittlich 7,1 Kategorien pro Forschungsfrage gebildet, in Vorstudie 2 durchschnittlich 5, 6 Kategorien.

68

C Empirische Untersuchungen

Tabelle C-4 gibt einen Überblick über das Maß der Übereinstimmung der beiden Forscher bei der induktiven Kategorienbildung in den Vorstudien 1 und 2. Im folgenden Untersuchungsschritt wurden nun die extrahierten Textpassagen in das Kategoriensystem eingeordnet. Die Übereinstimmung der beiden Forscher bei dieser Zuordnung wurde anhand von zwei Reliabilitätskennzahlen überprüft. Vorstudie 1 Nr. Forschungsfrage 1 2 3 4 5a* 5b* 5c 5d 5e 5f

Mittelwert Mittelwert (ohne einfache Ja-/NeinFragen*) Tabelle C-5:

Vorstudie 2

Übereinstimmungskoeffizient F0/N

Anzahl Kategorien

Reliabilitätskoeffizient IR

Nr. Forschungsfrage

Übereinstimmungskoeffizient F0/N

Anzahl Kategorien

Reliabilitätskoeffizient IR

0,916 0,938 1,000 0,995 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,922

9 8 8 8 2 2 3 16 5 10

0,952 0,964 1,000 0,997 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,956

1a 1b 1c 1d 2 3 4a* 4b* 4c* 4d 4e 5 6 7 8a 8b 8c

0,967 0,842 0,692 0,986 0,983 0,992 1,000 1,000 1,000 0,989 0,991 0,905 0,979 1,000 0,950 0,991 0,991

3 5 5 10 9 8 2 2 2 15 6 6 7 3 3 3 3

0,975 0,896 0,784 0,992 0,991 0,996 1,000 1,000 1,000 0,994 0,994 0,942 0,988 1,000 0,961 0,994 0,993

0,977 0,971

7,1

0,987 0,984

0,956 0,947

5,6

0,971 0,964

Reliabilitätsanalyse für die Einordnung der Textpassagen in die Kategorien in der Vorstudie

Die Ergebnisse der Reliabilitätsanalyse, die aus Tabelle C-5 ersichtlich sind, können als sehr positiv beurteilt werden. In beiden Untersuchungen wird der häufig angestrebte Mindestwert der Reliabilität von 0,8 im Durchschnitt weit übertroffen. Dies zeugt von der guten Eignung des Kategoriensystems zur Wiedergabe der Inhalte der Interviews hinsichtlich der formulierten Forschungsfragen. Dies trifft selbst dann zu, wenn man sehr einfache Forschungsfragen, die von den Probanden lediglich mit „ja“ oder „nein“ zu beantworten waren, aus der Analyse eliminiert. Lediglich in Vorstudie 2 wurde bei einer Forschungsfrage ein Reliabilitätswert von

2 Vorstudie

69

weniger als 0,8 erzielt.359 Da dies jedoch ein Einzelfall ist und der Wert mit ca. 0,7 noch in einem tolerablen Bereich liegt, soll er für die vorliegende Untersuchung als akzeptabel gelten. Das Resultat der bisher erläuterten Untersuchungsschritte ist ein Kategoriensystem, dem spezifische Textstellen zugeordnet sind. Darüber hinaus liegen quantitative Ergebnisse darüber vor, welche Kategorien am häufigsten kodiert wurden. Auf dieser Basis sollen nun einige wichtige Ergebnisse der Vorstudien dargelegt werden.360 Der überwiegende Teil der Probanden in Vorstudie 1 (52,9%) gab an, den Urlaub vor allem zur Entspannung und Erholung zu nutzen. Viele Probanden suchen dabei aktive Erholung bei sportlichen Aktivitäten wie Wandern oder Radfahren (40,4%) oder nutzen den Urlaub, um Sehenswürdigkeiten zu besuchen und Kultur zu erleben (22,1%). Dementsprechend wurden bei der Auswahl des Urlaubsziels auch die Landschaft (25,7%) sowie die Sport- und Freizeitmöglichkeiten (10,3%) an der Urlaubsdestination besonders berücksichtigt. Darüber hinaus war für einen Teil der Probanden die gewählte Urlaubsdestination deshalb interessant, weil sie diese noch nicht kannten (18,4%), wohingegen ein anderer Teil der Befragten die Destination bewusst wählte, weil sie schon einmal dort gewesen waren (12,5%). Der überwiegende Teil der Befragten (43%) ist durch eine Empfehlung einer anderen Person bzw. durch deren Berichte überhaupt auf die Destination aufmerksam geworden. Daneben spielten auch Medien und Reisebüros (20%), Prospekte und Kataloge (17%) sowie der eigene vorherige Besuch (11,1%) eine Rolle dafür, dass die gewählte Urlaubsdestination in Betracht gezogen wurde. Nähere Informationen über das Urlaubsziel wurden zum großen Teil über das Internet (49,6%) eingeholt. Außerdem wurden hierbei Reisebüros und Reiseliteratur (30,4%) sowie Prospekte und Kataloge (27,4%) in Anspruch genommen. Zur Einholung näherer Informationen über den Urlaubsort wurden Empfehlungen anderer Personen weniger häufig genutzt (22,2%). Insgesamt bejahte allerdings fast die Hälfte der Probanden (44,1%) die Frage, ob sie eine Empfehlung für ihr Urlaubsziel erhalten hätten. Von diesen Personen waren auch fast alle (95%) in der Lage, ihren jeweiligen Empfehlungsgeber noch näher zu beschreiben. Die Empfehlungsgeber dürften den Probanden in der Regel gut bekannt gewesen sein, da der überwiegende Teil der Weiterempfehlungsgeber aus dem Familien- (58,3%) beziehungsweise Freundeskreis (38,3%) der Empfehlungsempfänger stammte. Die Merkmale, mit denen die jeweiligen Empfehlungsgeber beschrieben wurden, lassen vermuten, dass es sich dabei zum überwiegenden Teil um Personen handelt, die gegenüber anderen über ein überdurchschnittliches Wissen zum Thema Reisen verfügen. Aus der Sicht der Empfänger interessiert sich die Mehrheit der Empfehlungsgeber besonders stark für Reisen (76,7%), kennt sich mit Urlaubs-

359 360

Vgl. Vorstudie 2, Forschungsfrage 1c.

Zur Vorgehensweise bei der quantitativen Auswertung qualitativ erhobener Daten vgl. Srnka/Koeszegi (2007).

70

C Empirische Untersuchungen

reisen besonders gut aus (58,3%) und informiert sich besonders gründlich, bevor sie selbst eine Urlaubsentscheidung trifft (62,7%). Zudem handelt es sich bei den meisten Empfehlungsgebern um Personen, die über einen großen Erfahrungsschatz verfügen, da sie häufig an verschiedene Destinationen reisen (79,4%). Auf die Frage, ob der Empfehlungsgeber als Experte in punkto Tourismus wahrgenommen wird, antworten jedoch nur 40% der Befragten mit „ja“. Dieser relativ geringe Anteil ist vermutlich darauf zurückzuführen, dass mit dem Begriff „Experte“ eine berufliche Position im Tourismus verbunden wurde, was bei dem Großteil der Empfehlungsgeber nicht der Fall gewesen sein dürfte. Von vielen Befragten wurden ihre jeweiligen Empfehlungsgeber auch als Personen beschrieben, die ihnen relativ ähnlich sind. Insbesondere ähnliche Interessen (42,9%) und ähnliche Charaktereigenschaften (28,6%) der Empfehlungsgeber wurden besonders häufig genannt. Die Mehrheit der Weiterempfehlungsempfänger bestätigte auch, dass die Empfehlungsgeber ähnliche Vorlieben in Bezug auf Reisen und Urlaub haben wie sie selbst (61,7%). Zu ihrem eigenen Reiseverhalten befragt, gab der überwiegende Teil der Auskunftspersonen in der zweiten Vorstudie an, ihren Urlaub in der Regel an verschiedenen Destinationen zu verbringen (46,7%) oder neben Orten, die sie wiederholt aufsuchen, auch immer wieder an neue Orte zu reisen (15%). Nur etwas mehr als ein Drittel der Befragten (38,3%) gab an, dass sie ihren Urlaub stets am gleichen Ort verbringen. Dieses Ergebnis bestätigt das im Tourismus häufig anzutreffende Phänomen des Variety-Seeking Behavior, das dazu führt, dass selbst bei höchster Zufriedenheit nur ein relativ geringer Teil der Urlauber an eine Destination gebunden werden kann.361 Entsprechend bekundete auch die Mehrheit der wechselwilligen Probanden ihr Verhalten damit, dass sie im Urlaub gern immer wieder etwas Neues kennen lernen möchten und nach Abwechslung suchen (53,8%). Abwechslung suchen die Befragten vor allem hinsichtlich der Landschaft (23,1%), der Kultur (21,1%) und der Länder (14,3%), aber auch bezogen auf das Sportangebot in der Destination (9,5%), die Gastronomie (7,5%) sowie das Klima (7,5%). Einigen Befragten genügt allerdings auch schon die Reise an zwei verschiedene Destinationen im Wechsel (19,2%), um ihr Abwechslungsbedürfnis zu befriedigen. Nur ein recht geringer Anteil der Befragten gab Unzufriedenheit als Grund für den Wechsel des Urlaubsortes an (9,0%). Bei denjenigen, die in ihrem Urlaub einer Destination treu bleiben, ist die Zufriedenheit mit ihrem dortigen Aufenthalt der am häufigsten genannte Grund (34,2%). Ein Teil der Befragten schätzt jedoch auch die gewohnte Umgebung einer bereits bekannten Destination (26,3%) oder findet besonderen Gefallen an der Umgebung und dem Angebot vor Ort (26,3%).

361

Woratschek (2002) ermittelte bei einer Untersuchung in der Destination Garmisch-Partenkirchen einen Anteil von 33,8% der Befragten, die die Destination auch im folgenden Sommerurlaub wieder aufsuchen wollen. Vgl. Woratschek (2002), S. 38.

2 Vorstudie

71

Ähnlich wie in der ersten Vorstudie ist der überwiegende Teil der Auskunftspersonen zunächst über Empfehlungen anderer Personen (44,2%) beziehungsweise durch Medien oder das Reisebüro (13,3%) auf den Urlaubsort aufmerksam geworden. Zur Einholung näherer Informationen über die Destination spielten Weiterempfehlungen jedoch eine untergeordnete Rolle (6,3%). Hierzu wurde sehr häufig auf Informationen aus dem Internet (24,4%), die Beratung im Reisebüro (24,4%), die Touristikinformationen und Fremdenverkehrsbüros (10,2%) sowie Prospekte (11,8%) zurückgegriffen. Insgesamt bekundeten 48,3% der Befragten, eine Weiterempfehlung für ihren Urlaubsort erhalten zu haben, die sie bei ihrer Entscheidung berücksichtigt haben. Die meisten Befragten konnten ihren jeweiligen Empfehlungsgeber auch näher beschreiben (93,1%). Besonders häufig wurden die Empfehlungsgeber als gesellige (96,3%), kommunikative (83,3%), extrovertierte (72,2%), liberale (64,8%) sowie abenteuerlustige und neugierige (61,1%) Personen beschrieben. Gleichzeitig empfindet die Mehrheit der Empfehlungsempfänger ihre Empfehlungsgeber eher als besonnene (55,6%) Personen, weniger als spontan (40,7%). Die Empfehlungsgeber waren zumeist weiblich (42,6%) und älter als die Befragten selbst (55,6%). Die Auskunftspersonen bekundeten ferner, dass sie vor allem Empfehlungsgeber wählen, mit denen sie gleiche Interessen und Vorstellungen oder andere Ähnlichkeiten verbinden (17,8%) und die sie für vertrauens- und glaubwürdig halten (14%).362 Allgemein erachtet ein großer Teil der Befragten die Meinung ihres sozialen Umfelds für wichtig (37,5%) oder teilweise wichtig (20,8%). Allerdings fragt die überwiegende Mehrheit ihre Freunde und Bekannten bei Entscheidungen nicht (55,8%) oder nur gelegentlich (23,3%) aktiv um Rat. Dies korrespondiert auch mit dem Ergebnis, dass der überwiegende Teil der Probanden, die eine Empfehlung für ihren Urlaubsort erhalten haben, nicht selbst nach einer Empfehlung gefragt hat (74,1%), sondern diese von den Empfehlungsgebern ohne Nachfrage erteilt wurde beziehungsweise im Gespräch gefallen ist. Der überwiegende Teil der Befragten in der zweiten Vorstudie würde seinen Urlaubsort auch an andere Personen weiterempfehlen (91,7%) und spricht auch generell mit Freunden und Bekannten gern über Urlaubsreisen (85,8%). Gleichzeitig sind sehr viele Befragte auch im Urlaub kontaktfreudig und machen neue Bekanntschaften (67,5), so dass es auch häufig (15,5%) oder wenigstens dann, wenn sich die Gelegenheit ergibt (50,0%) dazu kommt, dass mit anderen Gästen Urlaubserfahrungen ausgetauscht werden. 2.5

Ergebnisse der Befragungen der Experten

Es sollen hier nur einige ausgewählte, wichtige Ergebnisse der Expertenbefragung dargestellt werden, die sich unmittelbar auf den relevanten Themenbereich der Weiterempfehlungen im Zusammenhang mit dem Reiseverhalten beziehen.

362

Ein großer Teil der Befragten (42,6%) konnte hierzu allerdings gar keine Angaben machen.

72

C Empirische Untersuchungen

Aus der Befragung der Experten wird deutlich, dass die Rolle von Weiterempfehlungen als außerordentlich bedeutsam angesehen wird, was durch Aussagen wie „Es gibt nichts Besseres als Weiterempfehlungen“363 oder „Weiterempfehlung ist die wichtigste Kundenakquise. Unser Haus lebt davon.“364 deutlich wird. In diesem Punkt sind sich die Experten auch einig. Einige Tourismusmanager konnten bei ihrer Einschätzung bezüglich der Bedeutsamkeit von Weiterempfehlungen auch auf die Ergebnisse von Gästebefragungen verweisen.365 Gefragt nach einer Einschätzung, wie viele ihrer Gäste wohl auf eine Empfehlung hin ihren Urlaubsort aufsuchen, wagten jedoch nur einzelne Manager eine Schätzung, die zwischen 25 und 40 Prozent schwankte. Neben Weiterempfehlungen werden von den Experten vor allem das Internet, Prospekte und Broschüren sowie die Tourismusinformation des Ortes als wichtige Informationsquellen angesehen. Weniger Einigkeit besteht hingegen bezüglich der Einschätzung der Person eines typischen Weiterempfehlungsgebers. Circa ein Drittel (13 von 38) der Experten vertritt die Meinung, dass bei der Suche nach einer Empfehlung eher Personen gefragt werden, die vielfältige Erfahrungen im Bereich des Reisens haben und verschiedene Destinationen miteinander vergleichen können. Ebenso viele Experten (13 von 38) sind hingegen der Meinung, dass es eher darauf ankommt, dass der Empfehlungsgeber sich an einer bestimmten Destination besonders gut auskennt und viele Detailinformationen hierzu geben kann. Daher wundert es auch nicht, dass ein weiteres Drittel (12 von 38) der Experten der Auffassung war, dass sich hier keine allgemeingültige Aussage treffen lässt, sondern es vor allem auf die jeweilige Entscheidungssituation ankommt, wen man um eine Empfehlung bittet. Einer der Experten äußert dies folgendermaßen: „Da gibt es keine Präferenz. Bestimmt werden sowohl Variety-Seeker als auch Stammgäste gefragt. Bevor man sich entscheidet, fragt man sicherlich Personen mit weitläufigen Erfahrungen. Wenn man sich schon entschieden hat für den Ort, fragt man Stammgäste nach Detailinformationen.“366 Auch bezüglich soziodemographischer Merkmale (Alter, Geschlecht, Einkommen, Bildung, Familienstand) der Empfehlungsgeber waren die meisten Experten davon überzeugt, dass es hier keine typischen Merkmale gibt, die besonders einflussreiche Weiterempfehlungsgeber auszeichnen. Die überwiegende Mehrheit der Experten war hier der Meinung, dass diese Variablen überhaupt keine Rolle spielen. Einige vermuteten aber, dass die Empfehlungen vor allem innerhalb der eigenen sozialen Gruppe weitergegeben werden: „Jüngere empfehlen den Jüngeren, Ältere den Älteren“367 beziehungsweise: „nur in ihrem gesellschaftlichen Kreis werden Weiterempfehlungen gegeben“368. Dementsprechend wurde auch eine große Vielzahl von Charakterei-

363

Vgl. Expertenbefragung 2, Experte Nr. 2.

364

Vgl. Expertenbefragung 2, Experte Nr. 6.

365

Vgl. Expertenbefragung 1, Experten Nr. 3, 13, 18, 20 und 23.

366

Vgl. Expertenbefragung 2: Experte Nr. 3.

367

Vgl. Expertenbefragung 2: Experte Nr. 10.

368

Vgl. Expertenbefragung 2: Experte Nr. 15.

2 Vorstudie

73

genschaften genannt, die typische Empfehlungsgeber auszeichnen sollten. Trotz der Breite der Antworten erwähnten die Befragten jedoch immer wieder, dass es sich dabei wohl um besonders kommunikative Personen handeln müsste, die ein großes Interesse an der Thematik Reisen haben beziehungsweise selbst sehr reisefreudig sind. Konkret angesprochen auf die mögliche Charakterisierung von Meinungsführern wurden neben der Kommunikativität und der Reisefreudigkeit der Person vor allem Merkmale wie Durchsetzungsvermögen, Selbstbewusstsein, Extrovertiertheit oder sogar Charisma genannt. Allerdings wollen sich die Experten auch bezüglich der Meinungsführer nicht festlegen, ob es sich dabei eher um VarietySeeking-Touristen oder um Stammgäste einer bestimmten Destination handelt. Eine spezifische Ansprache von Meinungsführern hinsichtlich der Abgabe von Weiterempfehlungen spielt im Rahmen des Managements jedoch fast ausnahmslos keine Rolle. Dies war allerdings auch nicht zu erwarten, da selbst allgemeine Weiterempfehlungsmaßnahmen allenfalls vereinzelt ergriffen werden. Lediglich ein Manager berichtete, dass konkret Medienvertreter, sowie Experten aus der Tourismusbranche (z.B. Reisebüroinhaber) gezielt angesprochen werden. Was die Abgabe von Weiterempfehlungen angeht, war das Bewusstsein der befragten Tourismusmanager, dass hierfür vor allem die Zufriedenheit der Gäste ausschlaggebend ist, dominierend. Einige Manager erklärten darüber hinaus sogar, dass die Zufriedenheit allein möglicherweise gar nicht ausreicht, sondern dass die Touristen ihren Urlaub als etwas ganz Besonderes erleben müssen, damit sie eine Urlaubsdestination weiterempfehlen („besondere Erfahrungen“369; „Mehrwert und Überraschungseffekt über Erwartungen hinaus“370; „Begeisterung, mehr als Zufriedenheit“371). Dabei sind die Experten sich auch einig, dass, unter der Voraussetzung, dass die Gäste mit ihrem Urlaub zufrieden waren, Weiterempfehlungen auch von Personen ausgesprochen werden, die selbst nicht an die Destination zurückkehren. Die Schätzungen, welcher Anteil der Gäste vermutlich Weiterempfehlungen ausspricht, gehen weit auseinander und schwanken zwischen ein Drittel372 und nahezu 90%373 der Gäste, was darauf hindeutet, dass auch den Experten hierzu kaum genaue Informationen vorliegen. Eine große Diskrepanz ist allerdings zu beobachten zwischen dem Bewusstsein für die Bedeutung von Weiterempfehlungen und deren tatsächlicher Berücksichtigung im Rahmen des Destinationsmanagements. Nur ein kleiner Teil der Befragten gab an, konkrete Maßnahmen zur Stimulierung von Weiterempfehlungen zu ergreifen. Hier wurden unter anderem Prämien

369

Vgl. Expertenbefragung 1: Experte Nr. 9.

370

Vgl. Expertenbefragung 1: Experte Nr. 19.

371

Vgl. Expertenbefragung 1: Experte Nr. 23.

372

Vgl. Expertenbefragung 1: Experte Nr. 11.

373

Vgl. Expertenbefragung 1: Experte Nr. 9.

74

C Empirische Untersuchungen

für Weiterempfehlungen374, Gästeehrungen375, Empfehlungskarten376, ein Botschaftersystem377, die Weiterempfehlungsmöglichkeit über die Internetseite378 sowie die Kontaktpflege zu Geschäftsreisenden379 und Medienvertretern380 genannt. Einige Befragte gaben überdies an, ihre Gäste im persönlichen Gespräch um Weiterempfehlung zu bitten.381 Zum Teil wurde auch darauf verwiesen, dass die Zufriedenheit der Gäste ohnehin die wichtigste Voraussetzung für die Abgabe von Weiterempfehlungen ist und man sich daher auf diese Aufgabe konzentriert382, auch weil die direkte Bitte um Weiterempfehlungen als zu aufdringlich angesehen wird383. 2.6

Diskussion

Die Aussagen der Probanden in den Touristenstichproben belegen, dass Weiterempfehlungen bei der Wahl von Urlaubsdestinationen eine große Rolle spielen. Nahezu die Hälfte aller Auskunftspersonen (46,1%) hat bei der Entscheidung über ihr Urlaubsziel eine Weiterempfehlung einbezogen. Sehr häufig werden Konsumenten durch eine Weiterempfehlung überhaupt erst auf einen Urlaubsort aufmerksam (42,1%). Nach einer näheren Beschreibung ihrer Empfehlungsgeber befragt, stellt sich heraus, dass diese zu einem großen Teil aus dem näheren sozialen Umfeld der Empfehlungsempfänger stammen384, so dass man davon ausgehen kann, dass das Vertrauen zum Empfehlungsgeber und dessen Glaubwürdigkeit für die Wirksamkeit der Weiterempfehlung bedeutsam sind. Dies wird von einigen Probanden auch direkt geäußert.385 Glaubwürdigkeit und Vertrauen werden als Indikatoren für die emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber gesehen.386 Gleichzeitig scheinen einige Personen aber auch Weiterempfehlungsgeber zu bevorzugen, die ähnliche Interessen, Einstellungen, Charakterei-

374

Vgl. Expertenbefragung 1: Experte Nr. 15.

375

Vgl. Expertenbefragung 1: Experten Nr. 9, 10.

376

Vgl. Expertenbefragung 1: Experten Nr. 2, 4.

377

Vgl. Expertenbefragung 1: Experten Nr. 2, 4.

378

Vgl. Expertenbefragung 2: Experte Nr. 4.

379

Vgl. Expertenbefragung 1: Experte Nr. 3.

380

Vgl. Expertenbefragung 2: Experte Nr. 4.

381

Vgl. Expertenbefragung 2: Experten Nr. 6, 11, 13, 15.

382

Vgl. Expertenbefragung 1: Experte Nr. 6, 19, 20, 23; Expertenbefragung 2: Experten Nr. 5, 9.

383

Vgl. Expertenbefragung 2: Experte Nr. 5.

384

Vgl. Ergebnisse der Vorstudie 1. Insgesamt 96,7% der Empfehlungsgeber stammen aus dem Familien- oder Freundeskreis der Befragten.

385

Vgl. Ergebnisse der Vorstudie 2. 14% der Probanden suchen vor allem nach Empfehlungsgebern, die ihnen vertrauens- und glaubwürdig erscheinen.

386

Vgl. Money et al. (1998), S. 86.

2 Vorstudie

75

genschaften oder Reisepräferenzen haben wie sie selbst.387 Besonders deutlich wurde aber, dass sehr oft Empfehlungsgeber bevorzugt werden, von denen man annimmt, dass sie über ein hohes Wissen im Bereich des Reisens verfügen. Vielen Empfehlungsgebern werden besonders hohes Interesse am Thema Reisen388, umfassende Kenntnisse über Reisen und Urlaubsorte389 sowie das Sammeln umfangreicher Informationen zu diesem Thema zugeschrieben390. Dies alles deutet darauf hin, dass auf Expertenwissen Wert gelegt wird, wenn Urlaubsentscheidungen auf eine Empfehlung hin erfolgen. Zwar würde nur ein relativ geringer Teil der Empfehlungsempfänger ihre Empfehlungsgeber explizit als Experten bezeichnen391, jedoch kann man aufgrund der Beschreibung ihrer Eigenschaften davon ausgehen, dass es sich häufig um Experten auf diesem Gebiet392 handelt. Unterstützt wird diese Vermutung dadurch, dass es sich bei fast 80% der beschriebenen Empfehlungsgeber um Personen handelt, die häufig in verschiedene Orte reisen393, die also auch über einen breites Erfahrungswissen über verschiedene Urlaubsdestinationen verfügen. Dies bedeutet gleichzeitig, dass offenbar vor allem Variety-Seeking-Touristen als Weiterempfehlungsgeber in Frage kommen. Vergleicht man nun diejenigen Empfehlungsgeber, die von ihren Empfängern als Variety-Seeking-Touristen charakterisiert wurden mit denjenigen Empfehlungsgebern, die Stammgäste einer bestimmten Destination sind, hinsichtlich ihres wahrgenommenen Know-hows bezüglich des Themas Tourismus, so stellt man fest, dass insbesondere Variety-Seeking-Touristen als besonders sachkundig angesehen werden. Wie aus Tabelle C-6 zu ersehen ist, wird das Interesse der Variety-Seeking-Touristen am Thema Tourismus gegenüber den Stammgästen eines Ortes höher eingeschätzt. Außerdem werden ihnen ein höheres Wissen sowie eine umfangreichere Informationssuche zum Thema Reisen als Stammgästen zugesprochen. Lediglich bei der Einschätzung des Weiterempfehlungsgebers als Experte ergeben sich keine signifikanten Unterschiede zwischen Variety-Seeking-Touristen und Stammgästen. Wie bereits erwähnt, ist dies möglicherweise aber auf ein sprachliches Missverständnis des Begriffes „Experte“ seitens der Probanden zurückzuführen.

387

Vgl. Ergebnisse der Vorstudie 1. 42,9% der Probanden bevorzugen Empfehlungsgeber mit ähnlichen Interessen, 28,6% Empfehlungsgeber mit ähnlichen Charaktereigenschaften, 14,3% Empfehlungsgeber mit ähnlichen Reisepräferenzen und 10,2% Empfehlungsgeber mit ähnlichen Einstellungen.

388

Vgl. Ergebnisse der Vorstudie 1: 76,7%.

389

Vgl. Ergebnisse der Vorstudie 1: 58,3%.

390

Vgl. Ergebnisse der Vorstudie 1: 62,7%.

391

Vgl. Ergebnisse der Vorstudie 1: 40%.

392

Mit dem Begriff „Experte“ wird hier kein professioneller Hintergrund der Person im Bereich des Tourismus verbunden.

393

Vgl. Ergebnisse der Vorstudie 1. 61,7% der Empfehlungsgeber reist oft in verschiedene Orte, weitere 16,7% reisen zwar immer wieder an einen Ort, suchen aber gleichzeitig immer wieder neue Urlaubsorte auf.

76

C Empirische Untersuchungen

Der Empfehlungsgeber interessiert sich verglichen mit anderen Menschen stark für das Thema Reisen. Der Empfehlungsgeber kennt sich beim Thema Reisen gut aus. Der Empfehlungsgeber informiert sich sehr gründlich bevor er selbst eine Reiseentscheidung trifft. Der Empfehlungsgeber ist ein Experte auf dem Gebiet des Tourismus. Tabelle C-6:

Weiterempfehlungsgeber reist häufig in andere Orte (VarietySeekingTourist)

Weiterempfehlungsgeber reist stets an den gleichen Ort (Stammgast einer Destination)

Gesamte Stichprobe

² (FG)

Signifikanzniveau

86,5%

58,3%

79,6%

4,421 (1)

0,035

67,6%

33,3%

59,2%

6,445 (2)

0,040

77,1%

50,0%

71,1%

2,789 (1)

0,095

42,9%

30,0%

40,0%

0,536 (1)

0,464

Variety-Seeking-Touristen versus Stammgäste als Weiterempfehlungsgeber

Neben der Einbeziehung von Weiterempfehlungen zur Unterstützung der Entscheidung über ein Reiseziel zeigt sich aber auch eine sehr hohe Bereitschaft der Probanden, selbst ihren Urlaubsort weiterzuempfehlen. Weiterempfehlungen werden allerdings längst nicht nur im Verwandten- und Freundeskreis gegeben. Auch während des Urlaubs treten die Touristen miteinander in Kontakt und tauschen sich über ihre Urlaubserfahrungen aus. Dies ist erneut insbesondere vor dem Hintergrund des häufig auftretenden Phänomens des Variety-Seeking Behavior interessant. Einerseits besuchen Variety-Seeking-Touristen viele verschiedene Urlaubsorte und kommen daher besonders häufig mit anderen Personen in Kontakt, denen gegenüber sie Weiterempfehlungen aussprechen können. Andererseits sind sie selbst natürlich auch stets auf der Suche nach neuen interessanten Destinationen, die sie besuchen können und demzufolge möglicherweise auch besonders offen gegenüber Empfehlungen, die sie von anderen Personen erhalten. Aus den Vorstudien lässt sich somit die Vermutung ableiten, dass Variety-Seeking-Touristen für Weiterempfehlungen im Tourismus eine wichtige Rolle spielen, sowohl als Empfänger von Weiterempfehlungen, insbesondere aber auch als deren Kommunikatoren. Ob diese Hypothese einer empirischen Überprüfung standhält, ist eine der Fragen, die im Rahmen der Hauptstudie geklärt werden soll. Allerdings wird die Hauptstudie nicht auf die Untersuchung dieser einen Personengruppe eingegrenzt, sondern es sollen allgemein die Determinanten der Abgabe sowie des Einflusses von Weiterempfehlungen im Rahmen von Urlaubsentscheidungen untersucht werden.

3 Untersuchungsdesign der Hauptstudie 3

77

Untersuchungsdesign der Hauptstudie

3.1

Grundlegendes Vorgehen

Basierend auf den theoretischen Grundlagen sowie den Ergebnissen der Vorstudien dient die Hauptstudie nun der empirischen Untersuchung der Forschungsfragen in einer quantitativen Studie. Im Rahmen der quantitativen Studie sollen die bereits formulierten Hypothesen einer empirischen Überprüfung unterzogen werden. Zur Übersicht fasst Tabelle C-7 diese Hypothesen noch einmal zusammen. Wie bereits den Abschnitten B2.6 und B3.6 zu entnehmen, erfolgt die Hypothesenprüfung anhand von zwei Kausalmodellen. Zur Schätzung von Kausalmodellen stehen grundsätzlich zwei alternative Prinzipien zur Verfügung. Einerseits kann die Schätzung der Parameter in einem Strukturgleichungsmodell auf der Basis von Kovarianzen erfolgen. Hierbei wird eine Diskrepanzfunktion, die die Distanz zwischen empirischer und vom Modell implizierter Kovarianzmatrix misst, minimiert, und auf diese Weise die Modellparameter geschätzt.394 Die Kovarianzstrukturanalyse, die in der Regel mit den Softwareprogrammen LISREL395 oder AMOS396 durchgeführt wird, dominiert in der Anwendung auf betriebswirtschaftliche Fragestellungen397. Eine zweite Alternative stellt die varianzerklärende Parameterschätzung von Strukturgleichungsmodellen dar. Dieses Verfahren wird allgemein als Partial-Least-SquaresAnsatz (PLS-Ansatz) bezeichnet, da hier basierend auf partiellen Kleinste-QuadrateSchätzungen die erklärte Varianz der abhängigen Variablen im Strukturmodell sowie in den reflektiven Messmodellen maximiert wird.398 Der Frage, welches der beiden Verfahren unter bestimmten Bedingungen und in welchen Situationen zum Einsatz kommen sollte, widmet sich insbesondere in jüngerer Vergangenheit eine Reihe von Beiträgen, auf die an dieser Stelle verwiesen werden soll.399 Für die vorliegende Untersuchung wurde die Modellschätzung anhand des PLS-Ansatzes unter Nutzung des von RINGLE ET AL. entwickelten Softwareprogrammes SmartPLS400 durchgeführt, obwohl die kovarianzbasierte Schätzung als das statistisch exaktere Verfahren gilt401.

394

Vgl. Homburg/Klarmann (2006), S. 734.

395

Zu diesem Programm vgl. Jöreskog/Sörbom (1996).

396

Zu diesem Programm vgl. Arbuckle/Wothke (1999).

397

Vgl. Scholderer/Balderjahn (2006), S. 57.

398

Vgl. Homburg/Klarmann (2006), S. 734; Ringle et al. (2006), S. 81.

399

Vgl. bspw. Bliemel et al. (2005); Homburg/Klarmann (2006); Ringle (2004); Scholderer/Balderjahn (2006); Scholderer et al. (2006).

400

Vgl. Ringle et al. (2005).

401

Vgl. Ringle et al. (2006), S. 81.

78

C Empirische Untersuchungen

Kausalmodell 1: Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung H1 H2 H3

H4

Je höher das vom Weiterempfehlungsempfänger wahrgenommene Expertentum des Empfehlungsgebers, desto höher ist der Einfluss der Weiterempfehlung auf die Kaufentscheidung. Je größer die vom Weiterempfehlungsempfänger wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber, desto höher ist der Einfluss der Weiterempfehlung auf die Kaufentscheidung. Je stärker die vom Weiterempfehlungsempfänger wahrgenommene emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber, desto höher ist der Einfluss der Weiterempfehlung auf die Kaufentscheidung. Je höher die Reputation des gewählten Urlaubsortes, desto stärker ist der Einfluss einer Weiterempfehlung auf die Kaufentscheidung des Empfehlungsempfängers.

Kausalmodell 2. Abgabe von Weiterempfehlungen H5 H6 H7 H8 H9 H 10 H 11 H 12 H 13 Tabelle C-7:

Je höher die von einer Person wahrgenommene Attraktivität konkurrierender Destinationen, desto geringer ist die Zufriedenheit mit dem Urlaub an einer Destination. Je höher die von einer Person wahrgenommene Attraktivität konkurrierender Destinationen, desto eher tendiert die Person zum Variety-Seeking bezogen auf Destinationen. Je stärker eine Person zum Eingehen von Risiken bereit ist, desto höher ist die Kommunikationsfreudigkeit dieser Person. Je höher die Variety-Seeking-Tendenz einer Person ausgeprägt ist, desto höher ist die Kommunikationsfreudigkeit dieser Person Je höher die Variety-Seeking-Tendenz einer Person ausgeprägt ist, desto geringer ist ihre Bereitschaft die Destination weiter zu empfehlen. Je höher die Zufriedenheit einer Person mit einer Destination ausgeprägt ist, desto größer ist ihre Bereitschaft die Destination weiter zu empfehlen. Je höher die von einer Person wahrgenommene Attraktivität konkurrierender Destinationen, desto geringer ist die Bereitschaft die Destination weiter zu empfehlen. Je stärker eine Person zum Eingehen von Risiken bereit ist, desto größer ist ihre Bereitschaft die Destination weiter zu empfehlen. Je kommunikationsfreudiger eine Person ist, desto größer ist ihre Bereitschaft die Destination weiter zu empfehlen. Übersicht über die formulierten Hypothesen für die Hauptstudie

Den Ausschlag für diese Entscheidung gaben die weniger restriktiven Anforderungen der PLS-Schätzung gegenüber der kovarianzbasierten Schätzung. Insbesondere eignet sich die PLS-Schätzung aufgrund der partiellen Modellschätzung auch für Untersuchungen, denen Stichproben relativ geringen Umfangs zugrunde liegen.402 Zwar ist weder der Umfang der gesamten Stichprobe der vorliegenden Untersuchung (N = 2754) noch die Datensätze, die für die Schätzung der beiden Teilmodelle zur Verfügung standen (N = 1541 bzw. N = 1213) keineswegs als gering zu bezeichnen. Allerdings erfolgte im Rahmen der weiteren Analyse die Schätzung des ersten Modells separat für verschiedene Kundensegmente, für die nur sehr kleine Stichproben vorlagen (N = 90; N = 76; N = 128). Da für diese Segmente die kovarianzbasierte Schätzung ausgeschlossen war, wurden alle Modelle mittels des PLS-Verfahrens geschätzt, um eine Vergleichbarkeit der Schätzergebnisse zu gewährleisten. Darüber hinaus lagen für eine Reihe von latenten Variablen in den Modellen nur wenige Indikatoren zu deren

402

Vgl. Ringle et al. (2006). S. 81; Scholderer/Balderjahn (2006), S. 67.

3 Untersuchungsdesign der Hauptstudie

79

Messung vor.403 In diesen Fällen plädieren MARSH ET AL. ebenfalls für die Verwendung des PLS-Ansatzes zur Schätzung des Kausalmodells.404 3.2 3.2.1

Operationalisierung der relevanten Konstrukte Grundlegendes Vorgehen

In der vorliegenden empirischen Studie steht die Analyse des Beziehungsgeflechts von Einflussfaktoren der Abgabe von Weiterempfehlungen einerseits sowie der Determinanten des Einflusses einer Weiterempfehlung auf die Kaufentscheidung des Empfehlungsempfängers andererseits im Mittelpunkt. Die Untersuchungsvariablen stellen dabei hypothetische Konstrukte (latente Variablen) dar, die als solche nicht direkt beobachtbar sind. Es bedarf daher zunächst einer Operationalisierung dieser Variablen, das heißt, es müssen beobachtbare Größen (Indikatoren bzw. manifeste Variablen) identifiziert werden, welche die nicht direkt messbaren Konstrukte einer Erfassung zugänglich machen.405 Die Operationalisierung der latenten Konstrukte mit Hilfe von Multi-Item-Skalen erfolgte anhand verschiedener Vorarbeiten. Zum einen wurden Skalen oder Bestandteile davon aus früheren Forschungsarbeiten in der Literatur übernommen und gegebenenfalls modifiziert. Zum anderen wurden Indikatoren zur Messung der latenten Variablen anhand der qualitativen Vorstudie identifiziert. Diese Vorgehensweise wurde ergänzt durch theoretische Vorüberlegungen, die ebenfalls zur Generierung einzelner Indikatorvariablen führten. Zur Operationalisierung latenter Konstrukte stehen grundsätzlich zwei unterschiedliche Arten zur Verfügung.406 Der Messung der latenten Variablen durch reflektive Indikatoren liegt die Prämisse zugrunde, dass die latente Variable die ihr zugeordneten beobachtbaren Variablen verursacht. Analog zur Faktorenanalyse werden die Beziehungen zwischen Konstrukt und Indikatoren daher über Faktorladungen beschrieben. Hingegen unterstellt ein formatives Messmodell, dass die Indikatoren die latente Variable verursachen bzw. einen Effekt auf diese ausüben. Wesentliches Merkmal formativer Indikatoren ist, dass diese in ihrer Gesamtheit zur vollständigen Erfassung des Konstruktes erforderlich sind.407 Wenngleich in der Konsumentenverhaltensforschung reflektive Messungen der Konstrukte vorherrschend sind, so lassen sich viele Konstrukte sowohl reflektiv als auch formativ operationalisieren.408 In der vorliegenden empirischen Untersuchung wurden die latenten Konstrukte mittels reflektiver Indikatorvariablen operationalisiert, da zum einen davon ausgegangen

403

Vgl. Abschnitt C3.2

404

Vgl. Marsh et al. (1998), S. 213.

405

Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 6.

406

Vgl. Fassott/Eggert (2005), S. 32; Homburg/Giering (1996), S. 6.

407

Vgl. Fassot/Eggert (2005), S. 39.

408

Vgl. Fassott/Eggert (2005), S 32; Völckner (2003), S. 84.

80

C Empirische Untersuchungen

wird, dass die latenten Variablen die Indikatorvariablen verursachen. Zum anderen wurden alle Messinstrumente zumindest teilweise neu entwickelt. Messfehlerbedingte Verzerrungen in einzelnen Indikatoren können durch Zuordnung mehrerer reflektiver Indikatoren zu einer latenten Variablen aufgefangen werden.409 Darüber hinaus stellen die Indikatoren in einem reflektiven Modell grundsätzlich austauschbare Messungen der latenten Variablen dar.410 Sollten sich im Verlaufe der Untersuchung folglich einzelne Indikatoren als ungeeignet herausstellen411, können sie aus dem Messmodell eliminiert werden.412 Im Folgenden wird zunächst auf die Operationalisierung der latenten Variablen im Strukturgleichungsmodell zur Untersuchung des Einflusses von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung und anschließend auf die Operationalisierung der latenten Variablen im Kausalmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen eingegangen. 3.2.2

3.2.2.1

Operationalisierung der latenten Variablen im Kausalmodell für den Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung Abhängige Variable

Im vorliegenden Kausalmodell soll der Einfluss verschiedener Merkmale des Weiterempfehlungsgebers auf die wahrgenommene Relevanz der erhaltenen Weiterempfehlung auf die Entscheidung des Empfängers für eine Urlaubsdestination untersucht werden. Der wahrgenommene Einfluss einer Weiterempfehlung auf die Kaufentscheidung konnte demzufolge nur von einem Teil der Probanden beurteilt werden und zwar denjenigen, die für das zuletzt bereiste Urlaubsziel eine Empfehlung erhalten hatten. Um die Empfänger einer Weiterempfehlung zu identifizieren, wurden die Probanden danach befragt, ob sie für ihr zuletzt besuchtes Urlaubsziel eine Empfehlung einer anderen Person erhalten hatten. Aus der Personengruppe, mit denen das Interview anhand des zweiten Fragebogens geführt wurde, beantworteten 535 Personen diese Frage mit „ja“. Da circa die Hälfte dieser Probanden (41,17%) darüber hinaus angab, sogar mehr als eine Weiterempfehlung erhalten zu haben, wurden die Befragten im Folgenden gebeten, sich an den aus ihrer Sicht wichtigsten Weiterempfehlungsgeber zu erinnern. Denjenigen Probanden, denen dies möglich war, wurde anschließend eine Reihe von Aussagen zur näheren Beschreibung des Empfehlungsgebers sowie des wahrgenommenen Einflus-

409

Vgl. Homburg/Dobratz (1998), S. 450.

410

Vgl. Fassott/Eggert (2005), S. 38.

411

Das Schrifttum empfiehlt eine Eliminierung gering korrelierter Indikatoren, um die Güte des betrachteten Messmodells zu steigern. Vgl. Anderson/Gerbing (1982), S. 458; Homburg/Giering (1996), S. 9.

412

Eine detaillierte Begründung für die Verwendung reflektiver Messmodelle findet sich in den Ausführungen zu den Operationalisierungen der einzelnen latenten Variablen im Abschnitt C3.2.

3 Untersuchungsdesign der Hauptstudie

81

ses der von ihm erhaltenen Weiterempfehlung vorgelegt. Die Befragten wurden um ihre Zustimmung zu diesen Aussagen hinsichtlich des wichtigsten Empfehlungsgebers auf einer 7stufigen Ratingskala von „stimme überhaupt nicht zu“ bis „stimme voll und ganz zu“ gebeten. Hinsichtlich der zweckmäßigen Anzahl von Abstufungen in einer Ratingskala sowie der Beschreibung der einzelnen Skalenstufen existieren unterschiedliche Auffassungen. Diese werden insbesondere vor dem Hintergrund diskutiert, dass für mittels Ratingskalen erhobene Daten in der empirischen Forschung in der Regel Intervallskalenniveau unterstellt wird, obgleich sie lediglich ordinales Skalenniveau aufweisen. Die Behandlung als Quasi-Intervallskala erfordert, dass die Probanden bei Bewertung von Aussagen anhand einer Skala zu äquidistanten Urteilen fähig sind.413 Bei der Gestaltung der Ratingskalen für die vorliegende Untersuchung wurde daher darauf geachtet, dass die Probanden die Abstände zwischen den Antwortmöglichkeiten tatsächlich als gleich groß empfinden. Zu diesem Zwecke wurden die einzelnen Antwortabstufungen mit ganzen Zahlen von eins bis sieben gekennzeichnet und die einzelnen Antwortmöglichkeiten zusätzlich verbal umschrieben.414 Die Anzahl von sieben Skalenstufen wird als guter Kompromiss zwischen der Erfordernis zur Generierung hinreichend differenzierter Daten einerseits und guter Verständlichkeit und Differenzierbarkeit der Antwortmöglichkeiten seitens der Probanden andererseits angesehen415 und findet daher für den überwiegenden Teil der in der vorliegenden Studie erhobenen Indikatoren Anwendung.416 Indikator

Kürzel

Die Empfehlung hatte großen Einfluss auf meine Meinung über den Urlaubsort. Die Empfehlung hat mich dazu gebracht, über eine Reise an meinen Urlaubsort nachzudenken. Die Empfehlung hatte großen Einfluss auf meine Entscheidung an meinen Urlaubsort zu reisen.

Kaufrel1 Kaufrel2

Tabelle C-8:

Kaufrel3

Indikatoren zur Messung der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

Die Messung Kaufrelevanz der Weiterempfehlung, das heißt des wahrgenommenen Einflusses der Weiterempfehlung auf die Entscheidung des Empfehlungsempfängers erfolgte unter Verwendung eines 3-Item-Instruments bestehend aus drei der Studie von GILLY et al. entnommenen und geringfügig adaptierten Indikatoren.417 Wie bereits erwähnt, wurde dieses Instrument lediglich denjenigen Probanden vorgelegt, die angegeben hatten, ihren Urlaubsort unter Berücksichtigung einer Weiterempfehlung ausge413

Vgl. Böhler (2004), S. 110.

414

Die verbale Umschreibung der einzelnen Antwortmöglichkeiten erfolgte in Anlehnung an Chisnall (1997), S. 196ff.

415

Vgl. Völckner (2003), S. 85.

416

Eine Ausnahme bildet hier die Messung der Variablen „Kundenzufriedenheit“. Auf diese wird an entsprechender Stelle näher eingegangen.

417

Vgl. Gilly et al. (1998), S. 98.

82

C Empirische Untersuchungen

wählt zu haben. Folglich wird mit den vorliegenden Indikatoren nur noch zusätzlich die Stärke des Einflusses der Weiterempfehlung auf die letztendliche Entscheidung erhoben. Die Stärke des Einflusses der Weiterempfehlung wurde darüber hinaus auch direkt erfragt. Hierzu wurde zunächst eine dichotome Variable verwendet. Indikator

Antwortmöglichkeiten

War die Empfehlung ausschlaggebend für die Wahl Ihres Urlaubsziels oder wurden Sie lediglich in Ihrer Entscheidung bestärkt?

Lediglich bestärkt Allein ausschlaggebend Weiß nicht

Tabelle C-9:

Direkte Erhebung des wahrgenommenen Einflusses der erhaltenen Weiterempfehlung (1)

Im Falle der Angabe der ersten Antwortmöglichkeit wurde versucht, darüber hinaus noch eine nähere Differenzierung vorzunehmen. Die entsprechenden Probanden wurden um ihre Zustimmung zu folgender Aussage auf einer 7-stufigen Ratingskala von „stimme überhaupt nicht zu“ bis „stimme voll und ganz zu“ gebeten. Indikator Die Empfehlung hat mich ausschließlich in meiner Entscheidung bestärkt. Tabelle C-10:

Direkte Erhebung des wahrgenommenen Einflusses der erhaltenen Weiterempfehlung (2)

Sowohl bei der direkten als auch bei der indirekten Erhebung der Relevanz der Weiterempfehlung auf die Urlaubsortentscheidung des Empfehlungsempfängers wurde somit auf das subjektive Urteil des Empfehlungsempfängers zurückgegriffen. Diese Vorgehensweise hebt sich bewusst von einem Großteil der Studien auf dem Gebiet der Opinion-Leader-Forschung ab, die auf eine Selbsteinschätzung des Meinungsführers, also des Empfehlungsgebers, bezüglich seines Einflusses auf etwaige Empfehlungsempfänger zurückgreifen.418 YALE und GILLY zeigen in einer dyadischen Studie von Empfehlungsgebern und Empfehlungsempfängern, dass lediglich 41% derjenigen Personen, die mittels der gebräuchlichen Selbsteinschätzungsskalen als Opinion Leader zu bezeichnen wären, von ihren Empfehlungsempfängern auch tatsächlich als Opinion Leader wahrgenommen wurden.419 Darüber hinaus hielten sich 53% der von den Empfehlungsempfängern als einflussreich wahrgenommenen Empfehlungsgeber selbst nicht für Meinungsführer.420 Aufgrund dieser Diskrepanz bei der Verwendung von Selbsteinschätzungsinstrumenten für Meinungsführer wurde in dieser Studie stattdessen auf die Perspektive des Empfehlungsemp-

418

Vgl. beispielsweise Childers (1986), Feick/Price (1987); Flynn et al. (1994); King/Summers (1970); Richins/Root-Schaffer (1988).

419

Vgl. Yale/Gilly (1995), S. 231.

420

Vgl. Yale/Gilly (1995), S. 231.

3 Untersuchungsdesign der Hauptstudie

83

fängers zurückgegriffen, da diese von größerer Bedeutung sein dürfte, wenn es um den Einfluss von Weiterempfehlungen geht.421 3.2.2.2

Unabhängige Variablen

Verschiedene Eigenschaften des Empfehlungsgebers stehen im Mittelpunkt dieser Untersuchung zum Einfluss von Weiterempfehlungen auf den Empfehlungsempfänger. Darüber hinaus wurde die Reputation des Urlaubsortes als relevante Einflussgröße auf die Wirkungsstärke der Weiterempfehlung untersucht. Indikator

Kürzel Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers (WExp)

Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die häufig in andere Orte reist. Der Empfehlungsgeber interessiert sich sehr für das Thema Reisen. Der Empfehlungsgeber liest sehr viel über Reisen. Der Empfehlungsgeber weiß über Reisen sehr gut Bescheid. Der Empfehlungsgeber hat sehr viel Erfahrung mit Reisen. Der Empfehlungsgeber informiert sich stets sehr gründlich bevor er verreist.

WExp1 WExp2 WExp3 WExp4 WExp5 WExp6

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber (WÄhn) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Interessen wie ich hat. Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Charaktereigenschaften wie ich hat. Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Vorlieben für Urlaubsorte hat wie ich. Der Empfehlungsgeber verbringt seinen Urlaub auf ähnliche Art und Weise wie ich.

WÄhn1 WÄhn2 WÄhn3 WÄhn4

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber (EmBin) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, der ich glaube und vertraue. Der Empfehlungsgeber ist mir sympathisch.

EmBin1 EmBin2

Reputation des gewählten Urlaubsortes (Rep) Für die Wahl meines Urlaubsziels ist dessen guter Ruf entscheidend. Ich wähle immer Urlaubsregionen aus, die einen hohen Bekanntheitsgrad haben. Tabelle C-11:

Rep1 Rep2

Messung der unabhängigen Variablen im Kausalmodell für den Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

Die Empfehlungsgebereigenschaft „wahrgenommenes Expertentum“ wurde durch ein SechsItem-Instrument bestehend aus drei der Studie von FEICK und HIGIE entnommenen sowie drei selbst entwickelten Indikatoren operationalisiert.422 Die vom Empfehlungsempfänger „wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber“ wurde durch insgesamt vier Indikatoren gemessen. Zwei Items wurden dem von FEICK und

421

Vgl. Yale/Gilly (1995). S. 227. Eine dyadische Studie von Empfehlungsgebern und Empfehlungsempfängern hätte die Qualität der durchgeführten Untersuchung noch verbessern können, jedoch war diese aus forschungsökonomischen Gründen nicht durchführbar. Der Selbsteinschätzung der Empfehlungsempfänger bezüglich des wahrgenommenen Einflusses der Weiterempfehlung wurde auch in den Studien von Gilly et al. (1998) sowie Bansal/Voyer (2000) der Vorzug gegeben.

422

Vgl. Feick/Higie (1992), S. 23.

84

C Empirische Untersuchungen

HIGIE entwickelten Instrument zur Messung der Ähnlichkeit entnommen, ein weiteres der Studie von PRICE et al.423 Hinzu kam ein selbst entwickelter Indikator. Zur Messung der wahrgenommenen „emotionalen Bindung mit dem Empfehlungsgeber wurden zwei Indikatoren aus dem von MONEY ET AL. entwickelten Instrument zur Messung der Bindungsstärke entnommen.424 Die Messung des Konstruktes „Reputation des gewählten Urlaubsortes“ erfolgte im Sinne der aus Sicht der Befragten wahrgenommenen Wichtigkeit bzw. Stärke der Reputation einer Destination und erfolgte anhand von zwei neu entwickelten Items.425 Tabelle C-11 gibt einen Überblick über die Messung der unabhängigen Variablen. 3.2.3

3.2.3.1

Operationalisierung der latenten Variablen im Kausalmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus Abhängige Variablen

Die zentrale abhängige Variable im Kausalmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus ist die Weiterempfehlungsabsicht. Diese wurde zunächst mittels direkter Messung durch eine dichotome Variable erhoben. Diejenigen Probanden, die die Frage mit „ja“ beantwortet hatten, wurden darüber hinaus gebeten, ihre Antwort zu konkretisieren. Die entsprechenden Probanden wurden um ihre Zustimmung zu der Aussage „Ich empfehle die Region gern als Urlaubsziel weiter.“ auf einer 7-stufigen Ratingskala von „stimme überhaupt nicht zu“ bis „stimme voll und ganz zu“ gebeten. Auf diese Weise konnten Daten generiert werden, die als Indikatoren in einem Strukturgleichungsmodell verwendbar sind. Indikator

Antwortmöglichkeiten

Empfehlen Sie die Region als Urlaubsziel weiter?

Ja Nein Weiß nicht

Tabelle C-12:

Direkte Erhebung der Weiterempfehlungsabsicht

Die Variablen „Kommunikationsfreudigkeit“ und „Variety-Seeking-Tendenz“ wurden vor allem auf den Ergebnissen der durchgeführten Vorstudie basierend operationalisiert. Bei der

423

Vgl. Feick/Higie (1992), S. 23; Price/Feick/Higie (1989), S. 236.

424

Vgl. Money et al. (1998), S. 86. Das von MONEY ET AL. als „Bindungsstärke“ bezeichnete Konstrukt umfasst jedoch auch Indikatoren, die auf die Wichtigkeit des Empfehlungsgebers sowie auf dessen Expertentum abzielen. Daher wurden lediglich die Items ausgewählt, die auf die Bindung mit dem Empfehlungsgeber im engeren Sinn abzielen.

425

Es wird damit der von Gartner (2000) vertretenen Auffassung gefolgt, nach der das Image einer Destination einer der Hauptfaktoren für die Wahl einer Destination ist. Hankinson (2005) identifizierte in einer qualitativen Studie die Stärke der Reputation einer Destination als einen der Hauptfaktoren, die zur Bildung des Images einer Destination beitragen.

3 Untersuchungsdesign der Hauptstudie

85

Variablen „Kommunikationsfreudigkeit“ wurden die Items zum Teil in Anlehnung an die gebräuchlichen Selbsteinschätzungsskalen für Opinion Leadership formuliert, da die Kommunikationsfreudigkeit ein Aspekt ist, der mit diesen Skalen abgebildet wird.426 Es handelt sich hierbei um einen Sachverhalt, bei dem davon auszugehen ist, dass er von Probanden valide selbst eingeschätzt werden kann. Somit treffen die im Abschnitt C3.2.2.1 geäußerten Bedenken gegenüber einer Selbsteinschätzung von Opinion Leadern auf diesen Teilaspekt des Opinion Leaderships nicht zu. Die Zweifel an der Validität einer Selbsteinschätzung von Meinungsführern beziehen sich lediglich auf diejenigen Bestandteile der üblicherweise verwendeten Skalen, die den vermeintlichen Einfluss einer Person auf andere Personen betreffen. Darüber hinaus wurde bei der Formulierung der Indikatoren in der vorliegenden Studie darauf geachtet, dass diese sich explizit auf die Kategorie Urlaub beziehen, da davon auszugehen ist, dass das Mitteilungsbedürfnis über verschiedene Produkte und Dienstleistungen unterschiedlich stark ausgeprägt ist.427 Auch bei der Variablen „Variety-Seeking-Tendenz“ wurden neben den Ergebnissen der Vorstudie bestehende Skalen zur Formulierung der Items unterstützend heran gezogen.428 Allerdings ist zu beachten, dass ein Großteil dieser Skalen die Variety-Seeking-Tendenz als allgemeines Persönlichkeitsmerkmal beschreibt. Dieser Auffassung soll hier nicht gefolgt werden. Zwar ist die Variety-Seeking-Tendenz auch auf Persönlichkeitsmerkmale zurückzuführen, jedoch ist die Neigung zum Variety-Seeking bei jedem Individuum auch von Produkt zu Produkt bzw. Dienstleistung unterschiedlich hoch ausgeprägt. Diesem Tatbestand wurde in der vorliegenden Untersuchung Rechnung getragen, indem die Indikatoren konkret für die untersuchte Branche Tourismus formuliert wurden.429 Schließlich fungiert auch die Kundenzufriedenheit als abhängige Variable. Dieses Konstrukt ist in einer Vielzahl empirischer Studien konzeptionalisiert und operationalisiert worden.430 Im Falle der vorliegenden Untersuchung im Tourismus handelt es sich um eine komplexe Dienstleistung, bei der zur Qualitätsmessung häufig merkmalsorientierte Verfahren eingesetzt werden, da durch den Einsatz einer Vielzahl von Merkmalen ihre Komplexität gut abgebildet werden kann.431 Insbesondere der von PARASURAMAN ET AL. eingeführte SERVQUAL-Ansatz hat sich zur merkmalsorientierten Messung der Dienstleistungsqualität in Wissenschaft und

426

Vgl. bspw. Childers (1986), Flynn et al. (1996).

427

Ein ähnlicher Ansatz wurde von Lumpkin (1985) in einer Untersuchung zu Opinion Leadership in der Modebranche verfolgt.

428

Vgl. bspw. Donthu/Gilliland (1996); Raju (1980); Van Trijp et al. (1996).

429

Diese Vorgehensweise wählten auch Wakefield and Barnes (1996) in einer Studie über die Wahl verschiedener Unterhaltungsdienstleistungen.

430

Vgl. Oliver (1996); Stauss (1999), S. 6.

431

Vgl. Woratschek et al. (2007), S. 290.

86

C Empirische Untersuchungen

Praxis durchgesetzt.432 Es handelt sich dabei um ein indirektes, kompositionelles Verfahren, das auf dem Confirmation-/Disconfirmation-Paradigma beruht.433 Fünf Qualitätsdimensionen werden hier durch 22 Einzelmerkmale beschrieben, wobei für jedes Merkmal zwei Aussagen (Erwartung der Konsumenten und erlebte Leistung) formuliert werden. Trotz seiner Beliebtheit ist der SERVQUAL-Ansatz nicht unumstritten.434 Insbesondere die Abfrage der Erwartungen sowie die Überforderung der Probanden durch die Doppelskalen sowie den Umfang des Instruments stellen typische Kritikpunkte dar.435 Wegen der Kritik am SERVQUALAnsatz schlagen eine Reihe von Autoren vor, die direkte Erhebung der Zufriedenheit vorzuziehen.436 Aufgrund der erheblichen Vereinfachung, die damit einher geht, wird dieser Auffassung in der vorliegenden Untersuchung gefolgt. Der Argumentation von MITTAL und LASSAR folgend wurde zur Messung der Gesamtzufriedenheit ein einziger Indikator in Form der Frage „Wie zufrieden waren Sie insgesamt mit Ihrem Urlaub?“ verwendet.437 Die bei der Abfrage der Zufriedenheit verwendete Skala (1 = überhaupt nicht zufrieden, 2 = weniger zufrieden, 3 = zufrieden, 4 = sehr zufrieden, 5 = außerordentlich zufrieden) unterscheidet sich von den für die übrigen Items des Fragebogens verwendeten Likert-Skalen. Sie ist im oberen Bereich stärker differenziert, da es bei Zufriedenheitsbefragungen häufig zu dem Phänomen kommt, dass relativ geringe Schwankungen in den Bewertungen vorkommen.438 Zudem müssen in einer wettbewerbsintensiven Branche wie dem Tourismus sehr hohe Zufriedenheitswerte erzielt werden, um die Kunden zu binden.439 Darüber hinaus wurde die Zufriedenheit mit verschiedenen Teilaspekten des Urlaubs, die aus den häufigsten Nennungen im Rahmen der Vorstudie abgeleitet wurden, mittels eines 8-Item-Instruments erhoben. Für diese Items ergab eine exploratorische Faktorenanalyse nach dem Eigenwertkriterium eine 3Faktor-Lösung.440 Die hierbei extrahierten Zufriedenheitsfaktoren lassen sich als „Zufriedenheit mit den Unterkünften und Gaststätten“, „Zufriedenheit mit der Information und Betreuung vor Ort“ sowie als „Zufriedenheit mit dem Angebot und der Infrastruktur der Destination“ beschreiben und 432

Vgl. Parasuraman et al. (1985); Parasuraman et al (1988).

433

Vgl. Oliver (1980).

434

Vgl. Cronin/Taylor (1992), S. 63f.; Hentschel (2000), S. 309ff.; Stauss (1999), S. 13.

435

Vgl. bspw. Carman (1990); Dichtl/Müller (1986); Hentschel (2000). Insbesondere wird immer wieder das Phänomen der Anspruchsinflation kritisiert, dass bei der Beurteilung von Erwartungen bzw. Wichtigkeiten regelmäßig zu beobachten ist. Vgl. Dichtl/Müller (1986), S. 233; Hentschel (1990), S. 235.

436

Vgl. Cronin/Taylor (1992), S. 64, Hentschel (2000), S. 305; Stauss (1999), S. 13.

437

Dieses Vorgehen findet sich bspw. auch bei Cronin/Taylor (1992), S. 67 sowie Petrick (2004), S. 401 in einer Studie über Kreuzfahrten.

438

Auch im Kundenmonitor Deutschland wird dieses Phänomen berücksichtigt, indem eine nicht-symmetrische Skala verwendet wird, die mehr positive als negative Skalenpunkte aufweist. Vgl. ServiceBarometer AG (2006), S. XII.

439

Vgl. Woratschek (2002), S. 31f.

440

Das Ergebnis der exploratorischen Faktorenanalyse findet sich im Anhang 1.

3 Untersuchungsdesign der Hauptstudie

87

erklären 59,2% der Streuung der beobachteten Variablen. Betrachtet man nun die Korrelation dieser Faktoren mit dem Globalzufriedenheits-Item, ergibt sich für die Faktoren „Zufriedenheit mit den Unterkünften und Gaststätten“ sowie „Zufriedenheit mit der Information und Betreuung vor Ort“ zwar eine statistisch hochsignifikante (p 5.000 €

Höchster allgemeinbildender Abschluss 50% 39,3%

40% 30%

26,5%

32,0%

20% 10% 1,1%

1,1%

Ohne Abschluss

Sonstiges

0% Hauptschulabschluss

Mittlere Reife

Abitur/ Fachabitur

Höchster beruflicher Abschluss 60%

53,59%

50% 40% 30%

20,84%

20%

15,65%

7,63%

10%

2,29%

0% Lehre/ Berufsausbildung

Abbildung C-4:

Meisterabschluss

Ohne Abgeschlossenes Abschluss Studium

Sonstiges

Demographisches Profil der befragten Touristen in der Hauptstudie

Um die Länge der Interviews in einem für die Probanden zumutbaren Rahmen zu halten, wurden die Fragen auf zwei verschiedene Fragebögen aufgeteilt, mit denen jeweils die notwendigen Merkmale für eines der beiden Kausalmodelle erhoben wurden. Ein Teil der Fragen wurde in beide Fragebögen aufgenommen.

92

C Empirische Untersuchungen Buchungsfrist

Aufenthaltsdauer 50%

25%

44,50%

44,21%

22,75% 19,23%

19,23%

16,99%

20%

40%

15,56%

15% 30%

10%

20%

6,24%

5% 8,06%

10%

3,23%

0% gar nicht

bis 2 Wochen vor dem Urlaub

0% bis 7 Tage

8 - 14 Tage

15 - 21 Tage

mehr als 21 Tage

64,83%

60% 50% 40% 30%

24,43%

20%

10,74%

10% 0% Deutschland

Europa (außer Deutschland)

3 bis 6 länger als Monate 6 Monate vor dem vor dem Urlaub Urlaub

Rest der Welt

82,78%

90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

17,22%

Rundreise

Mitreisende 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

1 bis 3 Monate vor dem Urlaub

Reiseart

Urlaubsziel 70%

2 bis 4 Wochen vor dem Urlaub

ein bestimmter Ort

Urlaubsausgaben pro Person 35%

69,15%

32,97% 28,50%

30%

27,68%

25% 20%

28,05%

15%

20,64% 6,69%

3,34%

6,54%

10,85%

10% 5%

allein

Partner/ Partnerin

Abbildung C-5:

Kinder

Eltern

Freunde Sonstiges

0% 1-300 €

301 - 500 €

501 - 1.000 €

> 1.000 €

Reiseprofil der befragten Touristen in der Hauptstudie

Bei der Gestaltung des Fragebogens wurde sich an dem in der Marktforschung bewährten Schema Kontakt-, Sach-, Kontrollfragen und Fragen zur Person orientiert.453 Die in der vorliegenden Untersuchung verwendeten Fragebögen umfassten die folgenden inhaltlichen Bereiche: Filterfrage, allgemeine Fragen zum letzten Urlaub, spezifische Fragen zur Zufriedenheit mit dem Urlaub454, Fragen zum Buchungsverhalten, Fragen zu Urlaubspräferenzen, Fragen zur Abgabe und zum Empfang455 von Weiterempfehlungen, Fragen zur Urlaubshistorie und soziodemographische Merkmale. In allen Bereichen wurde darauf geachtet, ähnliche bzw. verwandte Fragen nicht direkt hintereinander zu stellen, um Reihenfolgeneffekte auszuschließen.

453

Vgl. Böhler (2004), S. 100f.

454

Nur Fragebogen 1.

455

Fragen zum Empfang von Weiterempfehlungen waren nur in Fragebogen 2 enthalten.

3 Untersuchungsdesign der Hauptstudie

93

Die Interviewer wurden jeweils für die Interviewführung mit einem der beiden verwendeten Fragebögen geschult und führten jeweils nur Interviews mit diesem Fragebogen durch. Bei den Fragen handelt es sich größtenteils um geschlossene Fragen mit vorgegebenen Antwortmöglichkeiten. Es wurden nur wenige offene Fragen gestellt, beispielsweise zur Urlaubshistorie der Befragten: „Können Sie sich erinnern, wo Sie in den letzten 3 Jahren Urlaub gemacht haben?“ Die Antwortkategorien enthalten sowohl ja/nein- als auch Multiple-ChoiceAntworten, zum Teil auch mit Mehrfachnennungsmöglichkeiten. Überwiegend wurden jedoch siebenstufige Likert-Skalen benutzt. Um den Probanden die Beantwortung der geschlossenen Fragen zu vereinfachen, wurden ihnen während des Interviews Karten vorgelegt, auf denen die entsprechenden Antwortmöglichkeiten vorgegeben waren. 3.4

Datenaufbereitung

Die mittels der standardisierten Interviews erhobenen Daten wurden anschließend manuell durch die Interviewer erfasst. Hierzu wurde eine Microsoft-Excel-Datenmaske verwendet. Die Daten wurden anschließend in einer Datei zusammengeführt und in SPSS 14.0 importiert. Vor der eigentlichen Analyse erfolgte eine Überprüfung der Rohdatenmatrix auf Fehler in der Kodierung. Hierfür wurde bei 398 Fragebögen (14,4% der Fälle) die Eingabe vollständig überprüft. Insgesamt wurden im Rahmen dieser Prüfung 424 Kodierungsfehler ermittelt (dies entspricht 0,9% der insgesamt kontrollierten Datenpunkte) und die Eingaben entsprechend korrigiert. Ferner wurde die Rohdatenmatrix auf Kodierungsfehler in der Form von Variablenwerten, die außerhalb der vorgegebenen Kodierungsmöglichkeiten lagen, überprüft. Hierzu wurden die Häufigkeitsverteilungen jeder Variablen betrachtet. Angesichts der wenigen bei der Datenprüfung festgestellten Kodierungsfehler kann davon ausgegangen werden, dass im gesamten Datensatz kaum falsch kodierte Werte vorliegen. Im Rahmen empirischer Untersuchungen treten häufig fehlende Werte (Missing Values) im Datensatz auf. Diese können beispielsweise dadurch entstehen, dass Probanden ein Interview abbrechen beziehungsweise eine oder mehrere Fragen nicht oder nicht vollständig beantworten (können). Im Rahmen der in dieser Untersuchung angewendeten Analyseverfahren, insbesondere der Cluster- und der Kausalanalyse kann dies ein zentrales Problem darstellen. Es ist daher erforderlich, ein geeignetes Verfahren zur Handhabung der fehlenden Werte zu finden.456 Grundsätzlich lassen sich zwei Strategien zur Behandlung fehlender Werte differenzieren. Einerseits können fehlende Werte als solche erhalten bleiben und die Datenauswertung mit einer unvollständigen Datenmatrix fortgesetzt werden.457 Diese so genannten Eliminierungsverfahren sind sehr einfach in der Handhabung und überdies meist in gängige Statistiksoftwarepakete integriert. Dieser Vorteil wird jedoch durch eine Verringerung des

456

Für einen Überblick über Methoden zur Behandlung von fehlenden Werten vgl. bspw. Schnell (1986); Schwab (1991).

457

Vgl. Reinecke (2005), S. 287.

94

C Empirische Untersuchungen

Stichprobenumfangs und den damit einhergehenden Informationsverlust erkauft, was im ungünstigsten Fall dazu führen kann, dass eine sinnvolle Schätzung der Modellparameter nicht mehr möglich ist.458 Eine andere Möglichkeit stellt die Vervollständigung des Datenmaterials durch geeignete Schätzwerte für die fehlenden Werte dar.459 Derartige Imputationsverfahren weisen vor allem den Vorteil auf, dass eine Reduzierung des Stichprobenumfangs und damit ein erheblicher Informationsverlust vermieden werden.460 Je nach Wahl des Imputationsverfahrens kann es allerdings zur Varianzreduktion oder zur Verzerrung der Schätzer kommen.461 Aufgrund der genannten Vor- und Nachteile beider Verfahren wurde in der vorliegenden Untersuchung eine Kombination aus Eliminierungs- und Imputationsverfahren vorgenommen. Hierbei ist nach der Datenbasis für die beiden untersuchten Kausalmodelle zu unterscheiden, da diese mit unterschiedlichen Fragebögen erhoben wurden. In das Kausalmodell für den Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung fließen insgesamt 17 manifeste Variablen ein. Von den insgesamt 1.541 Probanden, die zu diesem Themenbereich befragt wurden, weisen 1.249 Datensätze fehlende Werte auf, das heißt lediglich 292 Probanden haben alle Fragen vollständig beantwortet. Bei einer genaueren Überprüfung der Zusammensetzung dieser außerordentlich hohen Anzahl an Datensätzen mit fehlenden Werten fällt auf, dass der überwiegende Teil (N=1.105) dadurch zustande kommt, dass die Probanden eine der beiden Filterfragen „Haben Sie für Ihr letztes Urlaubsziel eine Empfehlung bekommen?“ beziehungsweise „Können Sie den für Sie wichtigsten Empfehlungsgeber näher beschreiben?“ mit „nein“ beantwortet haben, und ihnen folglich die Fragen bezüglich der Person des von ihnen in Anspruch genommenen Empfehlungsgebers nicht gestellt wurden. Daher treten bei diesen Probanden 15 und mehr fehlende Werte auf. Diese Fälle mit systematisch auftretenden fehlenden Werten wurden eliminiert. Bei den übrigen 436 Datensätzen sind lediglich einzelne fehlende Werte zu verzeichnen. Hier wurden die Missing Values durch die Variablenmittelwerte ersetzt, da dieses Verfahren sowohl durch das Softwarepaket SPSS 14.0 als auch durch das zur Durchführung der Strukturgleichungsanalyse eingesetzte Softwareprogramm SmartPLS 2.0 von RINGLE ET AL. (2005) unterstützt wurde. Zum Themenbereich des zweiten Kausalmodells, der Abgabe von Weiterempfehlungen, wurden insgesamt 1.213 Untersuchungspersonen befragt. Hiervon wiesen 386 Datensätze fehlende Werte auf. Die Mehrheit der unvollständigen Fälle (93,8%; 362 von 386) weist einen, zwei oder drei Missing Values auf und kein Fall weist mehr als 6 Missing Values auf. In das zweite Kausalmodell fließen insgesamt 21 manifeste Variablen ein. Um den Informati-

458

Vgl. Schnell (1986), S. 86.

459

Für einen kompakten Überblick bekannter Imputationsverfahren vgl. Völckner (2003), S. 102ff.

460

Vgl. Schnell (1986), S. 92ff.

461

Vgl. Reinecke (2005), S. 287.

4 Untersuchungsdesign der Hauptstudie

95

onsverlust möglichst gering zu halten, wurden daher die fehlenden Werte durch die Variablenmittelwerte der vollständigen Fälle ersetzt. 4

Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

4.1

Clusteranalyse zur Ermittlung verschiedener Typen von Empfehlungsempfängern

Wie in Kapitel B1.4 hergeleitet, liegt die Vermutung nahe, dass verschiedene Personengruppen unterschiedliche Typen von Empfehlungsgebern bevorzugen. Mit Hilfe einer Clusteranalyse sollen aus diesem Grunde zunächst die untersuchten Weiterempfehlungsempfänger zu Gruppen zusammengefasst werden, die ähnliche Eigenschaften bei Weiterempfehlungsgebern bevorzugen. Bei der Erhebung der Eigenschaften der Weiterempfehlungsgeber wurde davon ausgegangen, dass diese drei übergeordnete Eigenschaften des Empfehlungsgebers repräsentieren.462 Folglich wurde zunächst eine Faktorenanalyse zur Überprüfung dieser Manipulation sowie zur Komplexitätsreduktion für die folgende Clusteranalyse durchgeführt.463 Darüber hinaus bietet die Clusteranalyse auf der Basis von Faktorwerten den Vorteil, dass standardisierte Daten verwendet werden können. Wie vermutet, führt eine Hauptkomponentenanalyse mit Varimax-Rotation bei Anwendung des Kaiserkriteriums zur Extraktion von drei Faktoren.464 Die Eignung der Daten für die Faktorenanalyse wurde anhand des KMO-Kriteriums untersucht, welche mit einem MSA-Wert von 0,796 als „ziemlich gut“ eingeschätzt werden kann.465 Auch die Überprüfung mittels des Bartlett-Tests (²=1803,943, p>0,001) lässt den Schluss zu, dass die Korrelationsmatrix für die Faktorenanalyse geeignet ist. Die mittels der Hauptkomponentenanalyse extrahierten drei Faktoren erklären 65,06% der Varianz. Das Resultat der Faktorenanalyse ist in Tabelle C-16 dargestellt. Es zeigt sich, dass die Eigenschaften der Empfehlungsgeber wie erwartet auf die drei Faktoren „wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers“ sowie „wahrgenommene Ähnlichkeit“ und „emotionale Bindung“ mit dem Empfehlungsgeber laden.

462

Vgl. Kapitel C3.2 zur Operationalisierung der Konstrukte.

463

Diese Vorgehensweise findet sich auch bei Cha et al. (1995), ebenfalls für eine Fragestellung aus dem Bereich des Tourismus.

464 465

Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 295.

KMO-Kriterium: Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium, ursprünglich bezeichnet als MSA (measure of sampling adequacy). Es dient als Gütekriterium für die Eignung der Variablenauswahl für die Durchführung einer Faktorenanalyse (Hauptkomponentenanalyse). Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 276. Werte über 0,8 werden als gut eingestuft, darunter liegende Werte bis etwas 0,5 werden noch als akzeptabel angesehen. Eine genauere Abstufung der MSA-Werte wird von Kaiser/Rice (1974), S. 111 ff. vorgeschlagen.

4 Untersuchungsdesign der Hauptstudie

95

onsverlust möglichst gering zu halten, wurden daher die fehlenden Werte durch die Variablenmittelwerte der vollständigen Fälle ersetzt. 4

Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

4.1

Clusteranalyse zur Ermittlung verschiedener Typen von Empfehlungsempfängern

Wie in Kapitel B1.4 hergeleitet, liegt die Vermutung nahe, dass verschiedene Personengruppen unterschiedliche Typen von Empfehlungsgebern bevorzugen. Mit Hilfe einer Clusteranalyse sollen aus diesem Grunde zunächst die untersuchten Weiterempfehlungsempfänger zu Gruppen zusammengefasst werden, die ähnliche Eigenschaften bei Weiterempfehlungsgebern bevorzugen. Bei der Erhebung der Eigenschaften der Weiterempfehlungsgeber wurde davon ausgegangen, dass diese drei übergeordnete Eigenschaften des Empfehlungsgebers repräsentieren.462 Folglich wurde zunächst eine Faktorenanalyse zur Überprüfung dieser Manipulation sowie zur Komplexitätsreduktion für die folgende Clusteranalyse durchgeführt.463 Darüber hinaus bietet die Clusteranalyse auf der Basis von Faktorwerten den Vorteil, dass standardisierte Daten verwendet werden können. Wie vermutet, führt eine Hauptkomponentenanalyse mit Varimax-Rotation bei Anwendung des Kaiserkriteriums zur Extraktion von drei Faktoren.464 Die Eignung der Daten für die Faktorenanalyse wurde anhand des KMO-Kriteriums untersucht, welche mit einem MSA-Wert von 0,796 als „ziemlich gut“ eingeschätzt werden kann.465 Auch die Überprüfung mittels des Bartlett-Tests (²=1803,943, p>0,001) lässt den Schluss zu, dass die Korrelationsmatrix für die Faktorenanalyse geeignet ist. Die mittels der Hauptkomponentenanalyse extrahierten drei Faktoren erklären 65,06% der Varianz. Das Resultat der Faktorenanalyse ist in Tabelle C-16 dargestellt. Es zeigt sich, dass die Eigenschaften der Empfehlungsgeber wie erwartet auf die drei Faktoren „wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers“ sowie „wahrgenommene Ähnlichkeit“ und „emotionale Bindung“ mit dem Empfehlungsgeber laden.

462

Vgl. Kapitel C3.2 zur Operationalisierung der Konstrukte.

463

Diese Vorgehensweise findet sich auch bei Cha et al. (1995), ebenfalls für eine Fragestellung aus dem Bereich des Tourismus.

464 465

Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 295.

KMO-Kriterium: Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium, ursprünglich bezeichnet als MSA (measure of sampling adequacy). Es dient als Gütekriterium für die Eignung der Variablenauswahl für die Durchführung einer Faktorenanalyse (Hauptkomponentenanalyse). Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 276. Werte über 0,8 werden als gut eingestuft, darunter liegende Werte bis etwas 0,5 werden noch als akzeptabel angesehen. Eine genauere Abstufung der MSA-Werte wird von Kaiser/Rice (1974), S. 111 ff. vorgeschlagen.

96

C Empirische Untersuchungen

Eigenschaften des Empfehlungsgebers und extrahierte Faktoren

Faktorladungen

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die häufig in andere Orte reist. Der Empfehlungsgeber interessiert sich sehr für das Thema Reisen. Der Empfehlungsgeber liest sehr viel über Reisen. Der Empfehlungsgeber weiß über Reisen sehr gut Bescheid. Der Empfehlungsgeber hat sehr viel Erfahrung mit Reisen. Der Empfehlungsgeber informiert sich stets sehr gründlich bevor er verreist.

Tabelle C-16:

3,830

29,463

2,858

21,982

1,770

13,618

0,800 0,823 0,886 0,829 0,675

0,862 0,591 0,842 0,854 0,502

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber Der Empfehlungsgeber ist eine Person, der ich glaube und vertraue. Der Empfehlungsgeber ist mir sympathisch.

% der erklärten Varianz

0,738

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Interessen wie ich hat. Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Charaktereigenschaften wie ich hat. Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Vorlieben für Urlaubsorte hat wie ich. Der Empfehlungsgeber verbringt seinen Urlaub auf ähnliche Art und Weise wie ich. Der Empfehlungsgeber befindet sich in einer ähnlichen familiären Situation wie ich.

Eigenwert

0,886 0,884

Faktorenanalyse der wahrgenommenen Eigenschaften des Weiterempfehlungsgebers

Auf Basis der drei extrahierten Faktoren wurde im Folgenden eine Clusteranalyse zur Bestimmung von Gruppen von Weiterempfehlungsempfängern mit ähnlichen Präferenzen für Empfehlungsgeber durchgeführt. Für die Durchführung einer Clusteranalyse wird in der Regel ein dreistufiges Verfahren vorgeschlagen: 1. Bestimmung der Ähnlichkeiten zwischen den Objekten 2. Auswahl des Fusionierungsalgorithmus 3. Bestimmung der Clusteranzahl. Zur Umsetzung des ersten Schrittes ist zunächst eine Entscheidung darüber zu fällen, anhand welcher Maßgröße die Quantifizierung der Ähnlichkeit beziehungsweise Distanz zwischen den Objekten erfolgen soll. In der vorliegenden Untersuchung wurde die Euklid-Distanz, die als geläufiges Distanzmaß im Falle von metrischen Merkmalen gilt, zur Bestimmung der Ähnlichkeiten herangezogen.466

466

Vgl. Böhler (2004), S. 232.

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

97

Für den zweiten Schritt, der die Zusammenfassung der Objekte zu Gruppen zum Ziel hat, steht ein breites Spektrum an Algorithmen zur Verfügung.467 Die größte Bedeutung kommt hierbei den hierarchischen Verfahren und unter diesen den agglomerativen Verfahren zu, die dadurch charakterisiert sind, dass die Objekte sukzessive zu immer größeren Klassen zusammengefasst werden. Da auch letztgenannte Algorithmen jeweils verschiedene Vor- und Nachteile aufweisen, wurde in der vorliegenden Untersuchung auf eine Kombination aus verschiedenen hierarchischen und nicht-hierarchischen Verfahren zurückgegriffen. In einem ersten Schritt kam das Single-Linkage-Verfahren zur Anwendung. Bei diesem Verfahren werden zunächst die beiden Objekte zu einer Klasse zusammengefasst, die gemäß der Distanzmatrix am ähnlichsten zueinander sind. In jeder Stufe werden nun weiterhin die beiden nächstgelegenen Elemente zusammengefasst.468 Dies wird solange fortgesetzt bis alle Objekte zu einer einzigen Klasse zusammengefasst sind. Aufgrund dieser Vorgehensweise ist das Single-Linkage-Verfahren insbesondere zur Identifikation von „Ausreißern“ geeignet.469 Da Ausreißer die Ergebnisse von Clusteranalysen verzerren können, weil sie dazu führen, dass gebildete Gruppen in sich heterogener werden470, wurde das Single-Linkage-Verfahren zur Identifikation von Ausreißern herangezogen. Für den vorliegenden Datensatz wurden jedoch keine Ausreißer identifiziert. Da das Single-Linkage-Verfahren auch zur Kettenbildung neigt471, wurden zwei weitere Algorithmen zur Clusterbildung herangezogen, deren Ergebnisse anschließend verglichen wurden. Ein populärer Algorithmus zur Clusterbildung ist das Ward-Verfahren.472 Im Gegensatz zum Single-Linkage-Verfahren werden hier nicht Objekte zusammengefasst, die eine besonders geringe Distanz zueinander aufweisen, sondern die Objekte werden so zu Gruppen zusammengefasst, dass die Varianz innerhalb der Gruppe möglichst wenig erhöht wird. Im Ergebnis entstehen auf diese Art und Weise möglichst homogene Cluster.473 Die Beurteilung der Varianz innerhalb einer Gruppe erfolgt anhand der sogenannten Fehlerquadratsumme.474 Das Ward-Verfahren geht immer von der feinsten Unterteilung aus, das heißt, jedes Objekt bildet ein Cluster. Der Algorithmus endet damit, dass alle Objekte in einem einzigen Cluster zusammengefasst werden.475 Es ist daher erforderlich zu entscheiden, welche Clusterlösung,

467

Für einen Überblick über diverse Fusionierungsalgorithmen vgl. Backhaus et al. (2006), S. 510ff.

468

Hierbei können entweder zwei Objekte, ein Objekt mit einer bereits gebildeten Klasse oder zwei Klassen zusammengefasst werden. Vgl. Böhler (2004), S. 233f.

469

Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 520.

470

Vgl. Böhler (2004), S. 234.

471

Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 520f.

472

Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 522.

473

Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 522.

474

Zur Berechnung der Fehlerquadratsumme siehe Backhaus et al. (2006), S. 523.

475

Vgl. Backhaus (2006), S. 534.

98

C Empirische Untersuchungen

das heißt, welche Anzahl von Clustern, als vorziehenswürdig anzusehen ist. Die gebildeten Cluster sollen dabei den Anforderungen der Homogenität innerhalb der Gruppe sowie der deutlichen Abgrenzung zu den anderen Gruppen genügen.476 Bevor eine endgültige Entscheidung über den optimalen Clusterbildungsalgorithmus und die beste Clusteranzahl getroffen wurde, wurde die Ward-Analyse für verschiedene Clusterzahlen durchgeführt. Als problematisch bei der Anwendung der Ward-Methode erweist sich jedoch, dass der Algorithmus bei fortschreitender Fusionierung zur Bildung von gleichgroßen Clustern neigt, so dass er weniger gut geeignet ist, wenn die beste Lösung aus Clustern unterschiedlicher Größe besteht.477 Es wurde daher zur Verbesserung der Gruppierung, die durch die Ward-Methode gefunden wurde, die k-means-Methode eingesetzt.478 Diese wird im Rahmen des Software-Paketes SPSS 14.0 in Form der Quick-Cluster-Prozedur zur Verfügung gestellt. Die k-means-Methode wird häufig bei großen Fallzahlen eingesetzt, da sie einen erheblich geringeren Rechenaufwand verursacht.479 Dafür erfordert diese Prozedur die Vorgabe einer bestimmten Clusteranzahl sowie von Startwerten für die Clusterzentren.480 Als Startwerte wurden die jeweiligen Clustermittelwerte der Ward-Analyse verwendet und die Quick-Cluster-Prozedur für zwei, drei, vier, fünf und sechs Cluster durchgeführt. Die Ergebnisse beider Verfahren für die jeweiligen Clusterlösungen wurden anschließend verglichen.481 Ein Kriterium zur Beurteilung der Homogenität eines Clusters ist der F-Wert. Je kleiner der F-Wert ist, desto geringer ist die Streuung einer Variablen innerhalb eines Clusters im Vergleich zur Streuung in der Gesamtstichprobe.482 Vollständige Homogenität eines Clusters liegt daher vor, wenn alle F-Werte für alle Variablen kleiner als 1 sind. Die F-Werte für die 2-, 3-, 4-, 5- und 6-Clusterlösungen nach dem Ward-Verfahren und dem Quick-ClusterVerfahren sind in Tabelle C-17 enthalten.

476

Vgl. Böhler (2004), S. 231.

477

Vgl. Bortz (1999), S. 560.

478

Vgl. Bortz (1999). S. 560.

479

Im Gegensatz zur hierarchischen Clusteranalyse entfällt bei der k-means-Methode der aufwändige paarweise Vergleich zur Ermittlung der Distanzen. Stattdessen wird jedes Objekt dem Cluster zugeordnet, zu dessen Clusterzentrum es die geringste Distanz aufweist. Vgl. Brosius (2004), S. 686.

480

Vgl. Bühl (2006), S. 543f.

481

Die gewählte Kombination aus dem hierarchischen Ward-Verfahren sowie der nicht-hierarchischen k-MeansMethode ist ein häufig praktiziertes Vorgehen bei der Durchführung einer Clusteranalyse und wurde auch bereits auf andere Fragestellungen aus dem Bereich des Tourismus angewendet. Vgl. bspw. Bieger/Laesser (2002), S. 69; Woratschek et al. (2007), S. 6f.

482

Der F-Wert berechnet sich nach der Formel: F=

Varianz der Variable j in Cluster c Varianz der Variable j in der Erhebungsgesamtheit

Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 545.

.

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

WExp

99

Ward-Verfahren WÄhn EmBin

WExp

Quick-Cluster-Verfahren WÄhn EmBin

2-Cluster-Lösung Cluster 1 Cluster 2

0,435 0,557

0,623 1,076

1,431 0,718

0,324 0,301

1,090 0,951

1,386 0,738

0,435 0,639 0,386

0,623 0,403 0,481

1,431 0,535 0,678

0,323 0,712 0,277

0,552 0,320 0,370

1,475 0,652 0,670

0,476 0,248 0,639 0,386

0,630 0,418 0,403 0,481

1,045 0,219 0,535 0,678

0,885 0,366 0,732 0,260

0,667 0,343 0,277 0,350

0,765 0,433 0,570 0,430

0,476 0,248 0,639 0,369 0,228

0,630 0,418 0,403 0,165 0,440

1,045 0,219 0,535 0,383 0,374

0,491 0,281 0,623 0,254 0,269

0,890 0,322 0,313 0,263 0,461

0,917 0,395 0,461 0,353 0,366

0,439 0,248 0,639 0,369 0,228 0,611

0,388 0,418 0,403 0,165 0,440 1,130

0,301 0,219 0,535 0,383 0,374 0,810

0,321 0,310 0,623 0,254 0,231 0,591

0,332 0,307 0,313 0,268 0,475 1,011

0,325 0,222 0,461 0,332 0,363 0,932

3-Cluster-Lösung Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 4-Cluster-Lösung Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 5-Cluster-Lösung Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 6-Cluster-Lösung Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster 6 Tabelle C-17:

F-Werte für die 2-, 3-, 4-, 5- und 6-Clusterlösungen nach dem Ward- und QuickCluster-Verfahren

Eine zusätzliche Entscheidungsunterstützung zur Wahl der optimalen Clusterlösung bietet der t-Wert, welcher vor allem Anhaltspunkte zur Interpretation der Cluster liefert.483 Positive tWerte bedeuten, dass die Variable innerhalb des Clusters gegenüber der Gesamtstichprobe überrepräsentiert ist, entsprechend zeigen negative t-Werte an, dass die Variable im Vergleich zur Erhebungsgesamtheit unterrepräsentiert ist. In Tabelle C-18 sind die in der vorliegenden Untersuchung ermittelten t-Werte für die verschiedenen Clusterlösungen aufgeführt.

483

Der t-Wert berechnet sich nach der Formel: t=

Mittelwert der Variable j in Cluster c – Mittelwert der Variable j in der Erhebungsgesamtheit Standardabweichung der Variable j in der Erhebungsgesamtheit

Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 546.

100

C Empirische Untersuchungen

WExp

Ward-Verfahren WÄhn EmBin

WExp

Quick-Cluster-Verfahren WÄhn EmBin

2-Cluster-Lösung Cluster 1 Cluster 2

-1,036 0,464

0,385 -0,172

-0,381 0,171

-1,066 0,647

0,005 -0,003

-0,189 0,115

-1,036 0,109 0,682

0,385 -1,183 0,445

-0,381 0,569 -0,073

-1,104 0,105 0,714

0,360 -1,294 0,515

-0,249 0,514 -0,130

-0,816 -1,317 0,109 0,682

0,117 0,726 -1,183 0,445

-1,147 0,595 0,569 -0,073

-0,495 -1,057 0,134 0,743

-0,285 0,547 -1,351 0,543

-1,889 0,350 0,543 -0,017

-0,816 -1,317 0,109 0,514 1,055

0,117 0,726 -1,183 0,767 -0,273

-1,147 0,595 0,569 0,293 -0,887

-1,066 -1,105 0,016 0,618 1,012

-0,220 0,542 -1,313 0,706 -0,338

-1,976 0,349 0,651 0,179 -0,919

-0,753 -1,317 0,109 0,514 1,055 -1,153

0,280 0,726 -1,183 0,767 -0,273 -0,760

-0,795 0,595 0,569 0,293 -0,887 -3,038

-0,822 -1,212 0,016 0,643 0,997 -1,074

0,213 0,652 -1,313 0,747 -0,251 -0,809

-0,818 0,640 0,651 0,254 -0,855 -2,880

3-Cluster-Lösung Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 4-Cluster-Lösung Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 5-Cluster-Lösung Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 6-Cluster-Lösung Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster 6 Tabelle C-18:

t-Werte für die 2-, 3-, 4-, 5- und 6-Clusterlösungen nach dem Ward- und QuickCluster-Verfahren

Für die Entscheidung über die „beste“ Clusterlösung sollen zunächst die F-Werte herangezogen werden. Hier zeigt sich auf den ersten Blick die Unterlegenheit der Zwei-Cluster-Lösung, da hier zwei von sechs F-Werten größer als eins sind. Die Entscheidung über die optimale Clusterlösung steht im Spannungsfeld zwischen der Homogenität der Cluster, was in der Regel für eine höhere Clusteranzahl spricht und der Interpretationsmöglichkeit sowie den Anforderungen an weitere Analysen der Cluster.484 Betrachtet man die 5- und 6Clusterlösungen unter diesem Gesichtspunkt, fällt auf, dass die 6-Cluster-Lösung, zumindest im Fall des Quick-Cluster-Verfahrens bezüglich der Homogenität der Cluster sogar schlechter abschneidet als die 5-Cluster-Lösung.485 Auch bei Verwendung des Ward-Verfahrens stellt die 6-Cluster-Lösung keine Verbesserung dar, so dass die 6-Cluster-Lösung verworfen wer-

484

Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 534.

485

6-Cluster-Lösung nach dem Quick-Cluster-Verfahren enthält einen F-Wert > 1- und 5-Cluster-Lösung keinen.

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

101

den kann.486 Vergleicht man nach ebendiesem Verfahren die 5-Cluster-Lösungen mit den 4Cluster-Lösungen, kommt man ebenfalls zu dem Schluss, dass die 5-Cluster-Lösungen keine Verbesserungen darstellen und demnach ebenfalls verworfen werden können.487 Darüber hinaus wird deutlich, dass das Quick-Cluster-Verfahren die besseren Ergebnisse liefert, da keine F-Werte größer als 1 auftreten. Überprüft man nun noch die Vorteilhaftigkeit der 4gegenüber der 3-Clusterlösung allein anhand des Homogenitätskriteriums, das heißt anhand des F-Wertes, käme man zu dem Schluss, dass die 4-Cluster-Lösung nach dem Quick-ClusterVerfahren vorziehenswürdig ist.488 Wie bereits ausgeführt, ist neben der Homogenität aber auch die Handhabbarkeit der Clusterlösung für die weitere Interpretation zu berücksichtigen. Betrachtet man die 4-Cluster-Lösung nach dem Quick-Cluster-Verfahren unter diesem Aspekt genauer, stellt man fest, dass in Cluster 2 die Eigenschaft der Ähnlichkeit mit dem Weiterempfehlungsgeber, in Cluster 3 die emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber und in Cluster 4 das wahrgenommene Expertentum des Empfehlungsgebers überrepräsentiert sind. In Cluster 1 sind jedoch alle Eigenschaften gegenüber der Erhebungsgesamtheit unterrepräsentiert. Dies führt bei dem Versuch einer Interpretation zu Schwierigkeiten, da nicht geklärt werden kann, ob den Personen in diesem Cluster Empfehlungen generell weniger wichtig sind oder ob es ihnen lediglich weniger auf bestimmte Eigenschaften des Empfehlungsgebers ankommt. Demgegenüber fällt die Interpretation der 3-Cluster-Lösung klarer aus. Bei den Personen in Cluster 1 ist die wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber überrepräsentiert, in Cluster 2 die wahrgenommene Bindung mit dem Empfehlungsgeber und in Cluster 3 das wahrgenommene Expertentum des Empfehlungsgebers. Auf Grund der höheren Interpretationsfreundlichkeit wird daher die 3-Cluster-Lösung als vorziehenswürdig erachtet.489 Hierbei sind die Unterschiede zwischen den Ergebnissen des Ward-Verfahrens und des Quick-Cluster-Verfahrens nur gering. Da der F-Wert im Durchschnitt beim Quick-Cluster-Verfahren etwas geringer ausfällt, soll diese Lösung für die weiteren Analysen übernommen werden.490 Auf Basis einer einfaktoriellen ANOVA kann ebenfalls gezeigt werden, dass die Faktorwerte aller drei Faktoren zur Beschreibung des wichtigsten Empfehlungsgebers signifikante Unterschiede zwischen den gefundenen Clustern aufweisen und folglich zur Bildung voneinander

486

5- und 6-Cluster-Lösung führen nach dem Ward-Verfahren zu jeweils einem F-Wert > 1.

487

Nach dem Ward-Verfahren weisen 5- und 6-Cluster-Lösung jeweils einen, nach dem Quick-ClusterVerfahren jeweils keinen F-Wert > 1 auf.

488

4-Cluster-Lösung nach dem Quick-Cluster-Verfahren weist keinen F-Wert > 1 auf, 3-Cluster-Lösungen sowie 4-Cluster-Lösung nach dem Ward-Verfahren jeweils einen F-Wert > 1.

489 490

Vgl. Böhler (2004), S. 236.

Durchschnittlicher F-Wert beim Ward-Verfahren = 0,234; durchschnittlicher F-Wert beim Quick-ClusterVerfahren = 0,223.

102

C Empirische Untersuchungen

diskriminierender Cluster geeignet sind.491 Die Ergebnisse des Vergleichs der Faktormittelwerte der Cluster sind in Tabelle C-19 aufgeführt. Faktor

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber Tabelle C-19:

Cluster 1 „Ähnlichkeitsjünger“ (n = 90; 30,6%)

Cluster 2 „Bindungsjünger“ (n = 76; 25,9%)

Cluster 3 „Expertenjünger“ (n = 128; 43,5%)

F-Wert

Signifikanz

-1,106

0,099

0,705

218,056

0,000

alle

0,365

-1,282

0,519

209,188

0,000

alle, außer 1-3

-0,211

0,500

-0,099

15,251

0,000

alle, außer 1-3

Post-HocTests SchefféProzedur p0,7.518 Tabelle C-28 zeigt die Faktorladungen der Indikatorvariablen und deren Signifikanz im vorliegenden Modell. Der Signifikanztest wurde mittels der Bootstrapping-Methode durchgeführt. Beim Bootstrapping handelt es sich um eine Resamplingtechnik, die der Bewertung der Stabilität der ermittelten Modellparameter dient. Es werden hierzu aus der Rohdatenmatrix m mal eine Anzahl von k Beobachtungen mit Zurücklegen aus den n Beobachtungen der Stichprobe gezogen. Aus diesen wird jeweils eine modifizierte Rohdatenmatrix gewonnen, für die die Modellparameter neu berechnet werden. Für jeden Pfadkoeffizienten, jede Ladung und jedes Gewicht wird der Mittelwert und die Standardabweichung über die jeweils m berechneten Werte ermittelt. Der t-Wert, aus dem sich Signifikanzniveaus und Konfidenzintervalle ableiten lassen, entspricht dem Quotienten aus Mittelwert und Standardabweichung.519 Zur Überprüfung der Signifikanz der Faktorladungen der reflektiven Messmodelle wurde ein 1000faches Resampling mit einem Stichprobenumfang von jeweils 437 Datensätzen durchgeführt.520 Mit Ausnahme der Indikatorvariablen „Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die häufig in andere Orte reist.“ und „Der Empfehlungsgeber informiert sich stets sehr gründlich bevor er verreist.“ weisen alle Variablen Faktorladungen von mehr als 0,7 auf und genügen somit den geläufigen Gütekriterien. Zur Verbesserung der Güte des betrachteten Messmodells, empfiehlt die einschlägige Literatur die Eliminierung gering korrelierter Indikatoren, zumal diese auf Grund der Austauschbarkeit reflektiver Indikatoren aus messtheoretischer Sicht als unproblematisch angesehen werden kann.521 Da die beiden Indikatorvariablen mit Faktorladun-

516

Vgl. Krafft et al. (2005), S. 73.

517

Vgl. Völckner (2003), S. 179.

518

Vgl. Bagozzi/Yi (1988), S. 82.

519

Vgl. Chin/Newstad (2000), S. 328; Henseler (2005), S. 74.

520

Formal erfordert das Boostrapping-Verfahren eine unendliche Anzahl von Replikationen des Datensatzes. Die Erzeugung von 1000 Bootstrap-Stichproben stellt hierfür einen Näherungswert dar. Zum Stichprobenumfang der Bootstrap-Stichproben liefert die Literatur keine eindeutigen Aussagen, so dass der Umfang der Ausgangsstichprobe zu Grunde gelegt wurde, da er den einzigen Anhaltspunkt bietet.

521

Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 8f. Im Allgemeinen wird empfohlen, Indikatorvariablen mit Ladungen < 0,4 (bzw. < 0,5) aus den Messmodellen zu eliminieren. Vgl. Hulland (1999), S. 198.

114

C Empirische Untersuchungen

gen von etwas weniger als 0,7 Teil einer neu entwickelten Skala sind, sollen diese Werte hier ebenfalls noch als akzeptabel angesehen werden. Neben der Überprüfung der Reliabilität auf Indikatorebene erfordert die Gütebeurteilung reflektiver Messmodelle auch die Untersuchung der Reliabilität auf der Ebene der Konstrukte. Es wird gefordert, dass Indikatorvariablen die der gleichen latenten Variablen zugeordnet sind, untereinander eine starke Korrelation beziehungsweise „Interne Konsistenz“ aufweisen, weil die einzelnen Indikatoren austauschbare Messungen der latenten Variable darstellen.522 Die Konstruktreliabilität lässt sich grundsätzlich durch zwei Gütekriterien beurteilen: Cronbach’s Alpha sowie ein durch FORNELL und LARCKER vorgeschlagenes Maß c für die interne Konsistenz.523 Für beide Kriterien werden grundsätzlich Werte größer als 0,7 als akzeptabel angesehen.524 Darüber hinaus kann die durchschnittlich erfasste Varianz der Indikatorvariablen, die im Vergleich zu c als konservativeres Maß zur Beurteilung der Faktorreliabilität gilt, zur Beurteilung reflektiver Messmodelle herangezogen werden. Das geforderte Mindestniveau der durchschnittlich erfassten Varianz liegt bei 0,5, da bei geringeren Werten der überwiegende Teil der Varianz auf den Fehlerterm entfällt.525 Die für das hier diskutierte Modell ermittelten Werte für Cronbach’s  und c sowie die durchschnittlich erfasste Varianz sind in der folgenden Tabelle aufgeführt. Latente Variable

Cronbach’s 

Composite Reliability c

Durchschnittlich erfasste Varianz (DEV)

0,8693 0,816 0,7416 0,6548 0,6991

0,9019 0,8786 0,8856 0,8376 0,831

0,6079 0,6448 0,7947 0,7234 0,621

WExp WÄhn EmBin Rep Kaufrel Tabelle C-29:

Interne Konsistenz und durchschnittlich erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte

Es werden somit die geläufigen Gütekriterien zur Beurteilung der internen Konsistenz weitgehend erfüllt. Ausnahmen bilden die Konstrukte „Reputation des gewählten Urlaubsortes“ und „Kaufrelevanz der Weiterempfehlung“, bei denen die Werte für Cronbach’s  geringfügig unter dem geforderten Mindestmaß liegen. Da aber sowohl die Werte für die Composite Reliability c als auch für die durchschnittlich erfasste Varianz die geforderten Kriterien deutlich übersteigen, sollen die ermittelten Werte für Cronbach’s  noch als zufrieden stellend angesehen werden.

522

Vgl. Fassott/Eggert (2005), S. 37.

523

Vgl. Fornell/Larcker (1981), S. 45; Hulland (1999), S. 199. Weitere in der Literatur gebräuchliche Bezeichnungen für die interne Konsistenz sind Konvergenzvalidität, Faktorreliabilität, Composite Reliability und Jöreskogs rho. Vgl. Krafft et al. (2005), S. 74.

524

Vgl. Nunnally (1978), S. 245.

525

Vgl. Chin (1998), S. 321.

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

115

Zur Vervollständigung des Validierungsprozesses der reflektiven Messmodelle soll nun noch eine Überprüfung der Diskriminanzvalidität erfolgen. Die Diskriminanzvalidität gibt Auskunft über den Unterschiedlichkeitsgrad der Messungen verschiedener Konstrukte innerhalb eines Modells, das heißt jede latente Variable in einem PLS-Strukturgleichungsmodell sollte mit ihren Indikatoren eine größere gemeinsame Varianz aufweisen als mit anderen latenten Variablen innerhalb des Modells.526 Dies ist dann erfüllt, wenn die durchschnittlich erfasste Varianz einer latenten Variablen größer ist als jede quadrierte Korrelation dieser latenten Variablen mit anderen latenten Variablen im Modell.527 In Tabelle C-30 sind diese Werte für das vorliegende Modell aufgeführt (DEV der latenten Variablen in der Diagonale). Ferner zeigt eine Inspektion der Kreuzladungsmatrix, dass alle Indikatoren jeweils eine höhere Korrelation mit der ihnen zugeordneten latenten Variablen als mit allen anderen latenten Variablen aufweisen.528 Somit ist ersichtlich, dass das Kriterium der Diskriminanzvalidität für alle Variablen erfüllt ist. Latente Variable WExp WÄhn EmBin Rep Kaufrel

WExp 0,6079 0,0017 0,0013 0,0002 0,0421

Tabelle C-30:

WÄhn

EmBin

Rep

Kaufrel

0,6448 0,1006 0,0051 0,0363

0,7947 0,0030 0,0469

0,7234 0,0025

0,621

Überprüfung der Diskriminanzvalidität

Hiermit ist die Gütebeurteilung der reflektiven Messmodelle abgeschlossen und es kann festgehalten werden, dass die beobachteten Variablen zur Messung der im Modell verwendeten hypothetischen Konstrukte geeignet sind. Es kann somit nun die Beurteilung des Strukturmodells erfolgen. 4.2.3

Gütebeurteilung des Strukturmodells

Das zentrale Beurteilungskriterium des geschätzten Strukturmodells ist das Bestimmtheitsmaß (R2). Dieses misst, analog der Interpretation für den traditionellen Regressionsansatz, die Güte der Anpassung des Modells an die empirischen Daten („goodness of fit“).529 Das vorliegende Modell weist ein Bestimmtheitsmaß von 0,103 auf, das heißt, dass ca. 10% der gesamten Streuung der Kaufrelevanz einer Weiterempfehlung durch die vier unabhängigen Variablen des Modells (wahrgenommenes Expertentum, wahrgenommene Ähnlichkeit, emotionale Bindung, Reputation der Destination) erklärt werden. In der Literatur werden verschiedene Schwellenwerte zur Beurteilung der Güte des Bestimmtheitsmaßes diskutiert. Beispielsweise

526

Vgl. Hulland (1999), S. 195.

527

Vgl. Fornell/Larcker, (1981), S. 46.

528

Vgl. Dibbern/Chin (2005), S. 148f. Die Kreuzladungsmatrix findet sich im Anhang 5.

529

Vgl. Chin (1998), S. 316; Ringle (2004), S. 328.

116

C Empirische Untersuchungen

bezeichnet CHIN Bestimmtheitsmaße in Höhe von 0,67, 0,33 und 0,19 als „substantiell“, „moderat“ bzw. „schwach“.530 Im vorliegenden Modell liegt mit einem R2 von 0,103 ein Wert vor, der noch unter diesen Schwellenwerten liegt. Dies ist jedoch erklärlich, da Weiterempfehlungen in den meisten Fällen nicht das allein ausschlaggebende Kriterium für eine Kaufentscheidung sein dürften. Einen Beleg hierfür liefert die deskriptive Statistik der Frage „War die Empfehlung ausschlaggebend für die Wahl Ihres Urlaubsziels oder wurden Sie lediglich in Ihrer Entscheidung bestärkt?“. Eine große Mehrheit von 67,54% der Probanden (337 von 499) bescheinigte hier, dass sie durch die Empfehlung lediglich in ihrer Entscheidung für die Urlaubsdestination bestärkt wurden. Bevor nun aber eine abschließende Aussage über die Güte des Modells getroffen wird, sollen zunächst noch einige weitere Kriterien zu seiner Beurteilung herangezogen werden. Zur Überprüfung der in Abbildung C-7 bereits angegebenen Signifikanz der Pfadkoeffizienten wurde wiederum das Bootstrapping-Verfahren verwendet. Tabelle C-31 stellt die Ergebnisse des Bootstrapping für die Pfadkoeffizienten unter Erzeugung von 1000 BootstrappingStichproben dar. Geschätzter Pfad

Ursprüngliche Schätzwerte

Mittelwert der erzeugten Fälle

Standardabweichung

WExp Æ Kaufrel WÄhn Æ Kaufrel EmBin Æ Kaufrel Rep Æ Kaufrel

0,1929 0,1245 0,1726 0,0476

0,2028 0,1309 0,1779 0,0527

0,0398 0,048 0,0469 0,0537

t-Werte

4,845*** 2,5931*** 3,676*** 0,8854

***auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Tabelle C-31:

Signifikanz der geschätzten Pfadkoeffizienten

Über die Analyse des Bestimmtheitsmaßes und der Pfadkoeffizienten hinaus lässt sich die Effektstärke der latenten exogenen Variablen auf die Höhe des R2 anhand der von COHEN vorgeschlagenen Effektgröße f2 ermitteln.531 Diese Größe untersucht die Änderung des R2 bei Eliminierung einer latenten exogenen Variablen. COHEN zufolge lassen f2-Werte von 0,02, 0,15 bzw. 0,35 auf einen geringen, mittleren oder großen Einfluss der latenten endogenen Variablen auf die latente exogene Variable schließen.532 In Tabelle C-32 sind die für das vorliegende Modell berechneten f2-Werte dargestellt. Demnach haben lediglich die Variablen wahrgenommenes Expertentum und emotionale Bindung einen geringen Einfluss auf die

530

Vgl. Chin (1998), S. 323.

531

Vgl. Cohen (1988), S. 410. Die Berechnung der Effektgröße erfolgt anhand der Formel:

f2 = 532

R2incl – R2excl 1 - R2incl

.

Vgl. Cohen (1988), S. 413f.

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

117

Kaufrelevanz der Weiterempfehlung. Der Einfluss der Variablen wahrgenommene Ähnlichkeit und Reputation des Urlaubsortes liegt sogar unter den empfohlenen Schwellenwerten. Latente exogene Variable WExp WÄhn EmBin Rep Tabelle C-32:

R2 unter Einbeziehung

R2 unter Ausschluss

Effektgröße f2

0,103 0,103 0,103 0,103

0,0675 0,0915 0,0757 0,1005

0,0396 0,0128 0,0304 0,0028

Effektgröße latenter exogener Variablen auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

Über den nichtparametrischen Stone-Geisser-Test lässt sich die Anpassung des Modells an die empirischen Daten feststellen. Der Berechnung des Stone-Geisser-Testkriteriums Q2 liegt eine sogenannte Blindfolding-Prozedur zugrunde, welche systematisch Elemente der Rohdatenmatrix eliminiert und sie mittels der PLS-Schätzergebnisse für die Pfadkoeffizienten im Modell rekonstruiert. Liegt der Q2-Wert über Null, ist eine verlässliche Prognoserelevanz des Modells gegeben.533 Für das vorliegende Modell liegt der Q2-Wert bei 0,0533. Analog der Effektgröße f2 lässt sich auch die Prognoserelevanz der latenten exogenen Variablen durch Ermittlung des q2-Wertes ermitteln. Für die Beurteilung des q2-Wertes werden die gleichen Schwellenwerte wie bei der Beurteilung der Effektgröße f2 vorgeschlagen.534 Tabelle C-33 zeigt die errechneten q2-Werte für das hier betrachtete Modell. Latente exogene Variable WExp WÄhn EmBin Rep Tabelle C-33:

Q2 unter Einbeziehung

Q2 unter Ausschluss

q2

0,0533 0,0533 0,0533 0,0533

0,0340 0,0487 0,0467 0,0609

0,0204 0,0049 0,0070 -0,0080

Prognoserelevanz latenter exogener Variablen

Es ist festzustellen, dass lediglich für die Variable wahrgenommenes Expertentum eine geringe Prognoserelevanz vorliegt, die Werte für die Variablen wahrgenommene Ähnlichkeit, die emotionale Bindungsstärke und die Reputation des Urlaubsortes dagegen unter den empfohlenen Schwellenwerten liegen. Als Zwischenfazit lässt sich zunächst festhalten, dass das geschätzte Modell nur wenig Aufschluss darüber gibt, welche Eigenschaften der Empfehlungsgeber eine bedeutende Rolle für den Einfluss der Weiterempfehlung auf deren Empfänger haben. Daher soll das Modell im Folgenden nun für die in Abschnitt C4.1 identifizierten Cluster von Personen hinsichtlich der

533

Vgl. Krafft et al. (2005), S. 84f.; Ringle et al. (2006), S. 86f.

534

Vgl. Ringle et al. (2006), S. 86f. Die Berechnung der Prognoserelevanz erfolgt gemäß der Formel:

q2=

Q2incl – Q2excl 1 - Q2incl

118

C Empirische Untersuchungen

Präferenz für ihre Empfehlungsgeber geschätzt werden, da davon auszugehen ist, dass die Modellvariablen bei diesen Personengruppen einen unterschiedlich starken Einfluss auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung haben. 4.3 4.3.1

Empirischer Test des Kausalmodells für Ähnlichkeitsjünger Ergebnisse der Modellschätzung

Zunächst soll das Modell für die Personengruppe geschätzt werden, die in Abschnitt C4.1 als „Ähnlichkeitsjünger“ beschrieben wurde.

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber

0,099 (0,605)

0,254 (1,804*)

0,118 (0,927)

R2=0,164

Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

-0,122 (0,732)

Reputation des gewählten Urlaubsortes

*** auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Abbildung C-8:

Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells zum Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung für die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger unter Verwendung der originären Messmodelle

Bei dieser Gruppe wurde im Vergleich zu den beiden anderen Gruppen die Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber als besonders wichtig wahrgenommen. Für die Schätzung standen 90 Datensätze zur Verfügung. Abbildung C-8 zeigt das Ergebnis der Modellschätzung. Für die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger zeigt sich, dass lediglich die wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber einen statistisch signifikanten Einfluss auf die Kaufrele-

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

119

vanz der Weiterempfehlung hat. Alle anderen untersuchten Merkmale des Empfehlungsgebers sowie auch die Reputation des Urlaubsortes spielen für diese Personen keine Rolle, wenn sie sich bei der Urlaubsentscheidung den Rat von dritten Personen einholen. 4.3.2

Gütebeurteilung der reflektiven Messmodelle

In Tabelle C-35 sind die Faktorladungen und deren Signifikanz für das untersuchte Pfadmodell aufgeführt. Die Durchführung des Signifikanztests erfolgte wiederum unter Verwendung der Bootstrapping-Methode für 1000 Fälle. Sowohl die interne Konsistenz der Variablen wahrgenommenes Expertentum und Reputation des Urlaubsortes als auch die durch ihre Indikatoren durchschnittlich erfasste Varianz müssen als unzureichend für eine reliable Konstruktmessung bezeichnet werden. Die Messmodelle der beiden genannten Variablen sollen daher modifiziert werden. Latente Variable WExp WÄhn EmBin Rep Kaufrel Tabelle C-34:

Cronbach’s  0,5445 0,8284 0,8256 0,653 0,6122

Composite Reliability c

Durchschnittlich erfasste Varianz (DEV)

0,6648 0,8844 0,9173 0,0241 0,7916

0,3101 0,6572 0,8474 0,2636 0,5643

Interne Konsistenz und durchschnittlich erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte

Für die latente Variable wahrgenommenes Expertentum wird eine Reliabilitätsanalyse für das Cluster der Ähnlichkeitsjünger unter Verwendung der Software SPSS 14.0 durchgeführt. Als Kriterium zur Beurteilung der Reliabilität der Skala wird Cronbach’s  herangezogen. Bei einer schrittweisen Elimination von Indikatoren zeigt sich, dass eine zufrieden stellende Messung des Konstrukts unter Verwendung von lediglich drei manifesten Variablen durchgeführt werden kann. Es zeigt sich, dass, bis auf eine Ausnahme, die Indikatoren der latenten Variablen wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers und Reputation des gewählten Urlaubsortes keine signifikanten Faktorladungen aufweisen. Darüber hinaus zeigt auch eine Inspektion der Internen Konsistenz der verwendeten Skalen sowie der durchschnittlich erfassten Varianz, dass die verwendeten Skalen in dieser Form keine geeigneten Messungen der Variablen wahrgenommenes Expertentum und Reputation des gewählten Urlaubsortes für diese Teilstichprobe darstellen. Die beiden manifesten Variablen, die zur Messung der latenten Variable wahrgenommene Reputation des Urlaubsortes herangezogen wurden, weisen Faktorladungen mit unterschiedlichem Vorzeichen auf. Aufgrund dessen ergibt sich auch eine sehr niedrige Konstruktreliabilität (c=0,0241).

120

C Empirische Untersuchungen

Reflektive Indikatorvariablen

Ursprüngliche Schätzwerte

Mittelwert der erzeugten Fälle

Standardabweichung

t-Werte

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers (WExp) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die häufig in andere Orte reist. Der Empfehlungsgeber interessiert sich sehr für das Thema Reisen. Der Empfehlungsgeber liest sehr viel über Reisen. Der Empfehlungsgeber weiß über Reisen sehr gut Bescheid. Der Empfehlungsgeber hat sehr viel Erfahrung mit Reisen. Der Empfehlungsgeber informiert sich stets sehr gründlich bevor er verreist.

0,6171

0,3393

0,4473

1,3795

0,8298

0,5222

0,3569

2,3252**

0,3539

0,2767

0,3802

0,9309

0,6308

0,3547

0,3897

1,6186

0,5115

0,2774

0,4665

1,0964

-0,0777

0,0027

0,3657

0,2124

0,8679

0,8512

0,1261

6,8849***

0,7886

0,7694

0,1385

5,6932***

0,8137

0,7861

0,1496

5,4388***

0,7692

0,7451

0,1548

4,9683***

0,9494 0,8908

0,9385 0,8599

0,1511 0,1657

6,2816*** 5,3778***

-0,409

0,5717

0,5024

0,8141

0,5999

0,5777

0,4601

1,3039

0,5898

0,5614

0,2611

2,2586*

0,8553

0,8125

0,1495

5,7206***

0,7833

0,75

0,1849

4,2365***

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber (WÄhn) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Interessen wie ich hat. Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Charaktereigenschaften wie ich hat. Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Vorlieben für Urlaubsorte hat wie ich. Der Empfehlungsgeber verbringt seinen Urlaub auf ähnliche Art und Weise wie ich.

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber (EmBin) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, der ich glaube und vertraue. Der Empfehlungsgeber ist mir sympathisch. Reputation des gewählten Urlaubsortes (Rep) Für die Wahl meines Urlaubsziels ist dessen guter Ruf entscheidend. Ich wähle immer Urlaubsregionen aus, die einen hohen Bekanntheitsgrad haben. Kaufrelevanz der Weiterempfehlung (Kaufrel) Die Empfehlung hatte großen Einfluss auf meine Meinung über den Urlaubsort. Die Empfehlung hat mich dazu gebracht, über eine Reise an meinen Urlaubsort nachzudenken. Die Empfehlung hatte großen Einfluss auf meine Entscheidung an meinen Urlaubsort zu reisen.

***auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Tabelle C-35:

Faktorladungen und deren Signifikanz

Reflektive Indikatoren, die eine geringe Korrelation mit den übrigen Indikatoren des Messmodells aufweisen, sollten eliminiert werden. HULLAND empfiehlt, Indikatoren, deren Ladun-

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

121

gen im PLS-Gesamtmodell geringer als 0,4 sind, aus den Messmodellen zu entfernen.535 Ein Indikator der Variablen wahrgenommene Reputation des Urlaubsortes weist eine Ladung nahe 0,4 auf. Darüber hinaus weist diese Variable im Gesamtmodell für die Teilstichprobe der Ähnlichkeitsjünger eine negative Faktorladung auf, die inhaltlich nicht plausibel ist. Daher wird diese manifeste Variable aus dem Messmodell entfernt. Nach der so erfolgten Elimination einiger Indikatoren wird das Strukturmodell für die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger nun erneut geschätzt. Das Ergebnis der Modellschätzung zeigt Abbildung C-9.

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber

0,044 (0,296)

0,237 (1,747*)

0,169 (1,320)

R2=0,145

Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

-0,012 (0,115)

Reputation des gewählten Urlaubsortes

*** auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Abbildung C-9:

Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells für die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger nach Anpassung der reflektiven Messmodelle

Wie bereits bei der Schätzung des Strukturmodells unter Einbeziehung aller Indikatoren zeigt sich erneut lediglich ein schwach signifikanter Einfluss der wahrgenommenen Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber auf die Kaufrelevanz, die von der von ihm abgegebenen Weiterempfehlung ausgeht.

535

Hulland (1999), S. 198.

122

C Empirische Untersuchungen

Reflektive Indikatorvariablen

Ursprüngliche Schätzwerte

Mittelwert der erzeugten Fälle

Standardabweichung

t-Werte

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers (WExp) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die häufig in andere Orte reist. Der Empfehlungsgeber weiß über Reisen sehr gut Bescheid. Der Empfehlungsgeber hat sehr viel Erfahrung mit Reisen.

0,7413

0,4889

0,5397

1,3735

0,6443

0,4248

0,4657

1,3835

0,9002

0,5984

0,4721

1,907*

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber (WÄhn) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Interessen wie ich hat. Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Charaktereigenschaften wie ich hat. Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Vorlieben für Urlaubsorte hat wie ich. Der Empfehlungsgeber verbringt seinen Urlaub auf ähnliche Art und Weise wie ich.

0,8671

0,8476

0,143

6,0642***

0,79

0,7673

0,1625

4,8618***

0,8137

0,7798

0,1843

4,4158***

0,7685

0,7327

0,173

4,441***

0,1387 0,1647

6,847*** 5,4076***

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber (EmBin) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, der ich glaube und vertraue. Der Empfehlungsgeber ist mir sympathisch.

0,9496 0,8905

0,9392 0,8639

Reputation des gewählten Urlaubsortes (Rep) Ich wähle immer Urlaubsregionen aus, die einen hohen Bekanntheitsgrad haben.

1,000

1,000

0,000

0,000

0,572

0,5287

0,2782

2,0563*

0,8694

0,828

0,1447

6,0091***

0,7771

0,7394

0,192

4,0467***

Kaufrelevanz der Weiterempfehlung (Kaufrel) Die Empfehlung hatte großen Einfluss auf meine Meinung über den Urlaubsort. Die Empfehlung hat mich dazu gebracht, über eine Reise an meinen Urlaubsort nachzudenken. Die Empfehlung hatte großen Einfluss auf meine Entscheidung an meinen Urlaubsort zu reisen.

***auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Tabelle C-36:

Faktorladungen und deren Signifikanz im modifizierten Strukturgleichungsmodell für die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger

Die Untersuchung der Signifikanz der Faktorladungen der manifesten Variablen erfolgte erneut durch die Bootstrapping-Methode mit Erzeugung von 1000 BootstrappingStichproben. Trotz des modifizierten Messmodells für die latente Variable wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers weisen zwei manifeste Variablen insignifikante Faktorladungen auf. Die in Tabelle C-37 aufgeführten Resultate der Überprüfung der internen Konsistenz sowie der durchschnittlich erfassten Varianz der Konstrukte zeigen jedoch zufrieden stellende Werte auf.

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

123

Zwar unterschreitet Cronbach’s  der latenten Variablen wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers und Kaufrelevanz der Weiterempfehlung leicht den geforderten Mindestwert von 0,7. Diese geringfügige Abweichung soll jedoch in Kauf genommen werden, da die Konstruktreliabilität c als bevorzugtes Gütekriterium zur Beurteilung der internen Konsistenz von Messmodellen gilt. Im Gegensatz zu Cronbach’s  unterstellt der Reliabilitätskoeffizient c keine -Äquivalenz der einzelnen Indikatoren.536 Latente Variable

Cronbach’s 

WExp WÄhn EmBin Rep Kaufrel

Composite Reliability c

Durchschnittlich erfasste Varianz (DEV)

0,8101 0,8844 0,9173 1 0,7894

0,5917 0,6572 0,8474 1 0,5623

0,6641 0,8284 0,8256 1 0,6122

Tabelle C-37:

Interne Konsistenz und durchschnittlich erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte im modifizierten Kausalmodell

Zur abschließenden Gütebeurteilung der reflektiven Messmodelle soll nun noch eine Überprüfung der Diskriminanzvalidität erfolgen. In Tabelle C-38 sind die entsprechenden Werte für die durchschnittlich erfasste Varianz (in der Diagonalen) sowie die quadrierten Korrelationen der Indikatorvariablen aufgeführt. Zudem weist jede manifeste Variable die höchste Korrelation mit dem ihr zugeordneten Konstrukt auf.537 Latente Variable WExp WÄhn EmBin Rep Kaufrel

WExp 0,5917 0,0089 0,0062 0,0031 0,0063

Tabelle C-38:

WÄhn

EmBin

Rep

Kaufrel

0,6572 0,4369 0,0238 0,1258

0,8474 0,0574 0,1102

1 0,0076

0,5623

Überprüfung der Diskriminanzvalidität

Das Kriterium der Diskriminanzvalidität ist für alle latenten Variablen erfüllt. Somit ist die Gütebeurteilung der Messmodelle abgeschlossen. 4.3.3

Gütebeurteilung des Strukturmodells

Das Bestimmtheitsmaß R2 weist im geschätzten Kausalmodell einen Wert von 0,145 auf, das heißt es können knapp 15 % der Varianz der Kaufrelevanz einer Weiterempfehlung durch Merkmale des Empfehlungsgebers erklärt werden. Damit liegt das Bestimmtheitsmaß gering-

536

Vgl. Chin (1998), S. 320. Im Gegensatz zu Cronbach’s  liegt der Berechnung des Reliabilitätskoeffizienten c nicht die Annahme der Gleichgewichtung aller Indikatoren zu Grunde.

537

Siehe Kreuzladungsmatrix im Anhang 6.

124

C Empirische Untersuchungen

fügig unter dem von CHIN vorgegebenen Wert für ein „schwach“ ausgeprägtes Bestimmtheitsmaß, was aber aus den unter 4.2.3 aufgeführten Gründen durchaus erklärlich ist.538 Die Signifikanz der ermittelten Pfadkoeffizienten wurde erneut durch 1000-faches Resampling mit Hilfe des Bootstrapping-Verfahrens untersucht. Die Ergebnisse sind in Tabelle C-39 enthalten. Geschätzter Pfad

Ursprüngliche Schätzwerte

Mittelwert der erzeugten Fälle

Standardabweichung

WExp Æ Kaufrel WÄhn Æ Kaufrel EmBin Æ Kaufrel Rep Æ Kaufrel

0,0443 0,237 0,1689 -0,0124

0,0889 0,2661 0,1597 -0,009

0,1499 0,1356 0,1279 0,108

t-Werte

0,2956 1,7474* 1,3201 0,1153

***auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Tabelle C-39:

Signifikanz der geschätzten Pfadkoeffizienten

Erwartungsgemäß hat in der Gruppe der Ähnlichkeitsjünger auch lediglich die wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber einen signifikanten Einfluss auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung. Die Untersuchung der Effektstärke f2 zeigt darüber hinaus, dass auch nur für diese latente exogene Variable eine geringe Effektstärke auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung zu verzeichnen ist. Latente exogene Variable WExp WÄhn EmBin Rep Tabelle C-40:

R2 unter Einbeziehung

R2 unter Ausschluss

Effektgröße f2

0,1447 0,1447 0,1447 0,1447

0,143 0,1146 0,1352 0,1446

0,0020 0,0352 0,0111 0,0001

Effektgröße latenter exogener Variablen auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

Mittels des Stone-Geisser-Testkriteriums Q2 wurde abschließend die Prognoserelevanz des Modells untersucht. Mit einem Q2-Wert von 0,0904 wurde diese für das Modell bestätigt. Die Untersuchung der Prognoserelevanz der einzelnen exogenen latenten Variablen kommt zu dem Ergebnis, dass neben der wahrgenommenen Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber auch dem wahrgenommenen Expertentum sowie der emotionalen Bindung an den Empfehlungsgeber eine geringfügige Prognoserelevanz der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung zuzusprechen ist. Jedoch konnte für die beiden letztgenannten latenten Variablen kein signifikanter Einfluss konstatiert werden. Die Ergebnisse der Analyse sind in Tabelle C-41 zusammengefasst.

538

Vgl. Chin (1998), S. 323.

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung Latente exogene Variable WExp WÄhn EmBin Rep Tabelle C-41:

125

Q2 unter Einbeziehung

Q2 unter Ausschluss

q2

0,0904 0,0904 0,0904 0,0904

0,0326 0,0533 0,0625 0,0798

0,0635 0,0408 0,0307 0,0117

Prognoserelevanz latenter exogener Variablen

Somit lässt sich zusammenfassend festhalten, dass erwartungsgemäß für die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger letztendlich auch nur die wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber einen ausschlaggebenden Einfluss auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung ausübt. Die wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber wird sowohl bei der Schätzung mit dem ursprünglichen Modell als auch mit dem für die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger modifizierten Modell als einziger Einflussfaktor auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung identifiziert. Eine Verzerrung der Ergebnisse findet folglich auch durch die Modifikation der reflektiven Messmodelle nicht statt.539 Somit ist eine Vergleichbarkeit der Ergebnisse mit den Resultaten für die gesamte Stichprobe gegeben. Jedoch weist das modifizierte Modell eine höhere Anpassungsgüte auf. 4.4 4.4.1

Empirischer Test des Kausalmodells für Bindungsjünger Ergebnisse der Modellschätzung

Für die Schätzung des Modells lagen 76 Datensätze von Probanden vor, die im Rahmen der Clusteranalyse der Gruppe der Bindungsjünger zugeordnet wurden. Abbildung C-10 zeigt das Ergebnis der Modellschätzung. Auf den ersten Blick scheint das Ergebnis der Modellschätzung ungewöhnlich. Obwohl es sich bei der Untersuchungsgruppe um Personen handelt, die als Bindungsjünger charakterisiert wurden, hat die emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber keinen signifikanten Einfluss auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung. Hingegen ist ein signifikanter und dazu recht starker Einfluss des wahrgenommenen Expertentums auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung zu verzeichnen. Somit wählen Bindungsjünger zwar zunächst ihnen vertraute Personen aus, wenn sie nach einer Empfehlung für einen Urlaubsort suchen, jedoch können diese mittels ihrer Weiterempfehlung nur Einfluss auf die Urlaubsortentscheidung nehmen, wenn sie vom Empfehlungsempfänger auch als Experten auf dem Gebiet des Tourismus wahrgenommen werden.

539

Dies ist auch nicht zu erwarten, da die Indikatoren bei reflektiven Messmodellen ohnehin eine hohe Korrelation untereinander aufweisen und als „austauschbare“ Messungen der latenten Variablen angesehen werden können. Vgl. Fassott/Eggert (2005), S. 37.

126

C Empirische Untersuchungen

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber

0,313 (2,286**)

0,080 (0,359)

0,030 (0,213)

R2=0,148

Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

0,148 (1,180)

Reputation des gewählten Urlaubsortes

*** auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Abbildung C-10: Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells für die Gruppe der Bindungsjünger unter Verwendung der originären Messmodelle

4.4.2

Gütebeurteilung der reflektiven Messmodelle

Bevor eine weitere Interpretation der Modellergebnisse erfolgt, soll nun zunächst erneut geprüft werden, inwiefern die manifesten Variablen zur Messung der hypothetischen Konstrukte geeignet sind. Tabelle C-42 enthält hierzu die Faktorladungen der manifesten Variablen. Deren Signifikanz wurde durch ein Bootstrapping mit 1000 Ziehungen mit Zurücklegen von jeweils 76 Fällen ermittelt. Als unbefriedigend zeigt sich hierbei das Messmodell der latenten Variablen wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber. Lediglich eine manifeste Variable weist hier eine schwach signifikante Faktorladung auf. Diese Unzulänglichkeit zeigt sich folglich auch in einer mangelhaften durchschnittlich erfassten Varianz des Konstruktes von nur 30,66% sowie einer ebenfalls schwachen internen Konsistenz (54,32%).

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung Reflektive Indikatorvariablen

127 Ursprüngliche Schätzwerte

Mittelwert der erzeugten Fälle

Standardabweichung

t-Werte

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers (WExp) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die häufig in andere Orte reist. Der Empfehlungsgeber interessiert sich sehr für das Thema Reisen. Der Empfehlungsgeber liest sehr viel über Reisen. Der Empfehlungsgeber weiß über Reisen sehr gut Bescheid. Der Empfehlungsgeber hat sehr viel Erfahrung mit Reisen. Der Empfehlungsgeber informiert sich stets sehr gründlich bevor er verreist.

0,5499

0,4786

0,2277

2,4153**

0,6846

0,6458

0,194

3,5293***

0,8235

0,776

0,1926

4,2755***

0,7687

0,6951

0,1954

3,9332***

0,7344

0,6689

0,1943

3,7789***

0,6792

0,6347

0,1945

3,4917***

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber (WÄhn) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Interessen wie ich hat. Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Charaktereigenschaften wie ich hat. Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Vorlieben für Urlaubsorte hat wie ich. Der Empfehlungsgeber verbringt seinen Urlaub auf ähnliche Art und Weise wie ich.

0,7779

0,3687

0,4543

1,7122*

0,2395

0,2354

0,4477

0,535

0,0494

0,23

0,4556

0,1083

0,7491

0,3111

0,5034

1,4882

0,3986 0,5508

1,8043* 1,6949*

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber (EmBin) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, der ich glaube und vertraue. Der Empfehlungsgeber ist mir sympathisch.

0,7193 0,9335

0,6467 0,625

Reputation des gewählten Urlaubsortes (Rep) Für die Wahl meines Urlaubsziels ist dessen guter Ruf entscheidend. Ich wähle immer Urlaubsregionen aus, die einen hohen Bekanntheitsgrad haben.

0,9454

0,8203

0,3721

2,5406**

0,7897

0,703

0,2965

2,6636***

0,9306

0,8892

0,0915

10,1658***

0,7156

0,7415

0,1413

5,0652***

0,7473

0,7483

0,1524

4,9032***

Kaufrelevanz der Weiterempfehlung (Kaufrel) Die Empfehlung hatte großen Einfluss auf meine Meinung über den Urlaubsort. Die Empfehlung hat mich dazu gebracht, über eine Reise an meinen Urlaubsort nachzudenken. Die Empfehlung hatte großen Einfluss auf meine Entscheidung an meinen Urlaubsort zu reisen.

***auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Tabelle C-42:

Faktorladungen und deren Signifikanz

Aufgrund der mangelnden Eignung des Messmodells zur Messung der wahrgenommenen Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber wird es im Folgenden eliminiert. Gemäß der Empfehlung von HULLAND, Indikatoren mit Faktorladungen von weniger als 0,4 aus dem Mess-

128

C Empirische Untersuchungen

modell zu entfernen, werden zwei manifeste Variablen eliminiert.540 Eine Entfernung von einzelnen reflektiven Indikatorvariablen ist unproblematisch, da es sich bei ihnen um austauschbare Messungen des Konstruktes handelt. Latente Variable

Cronbach’s 

WExp WÄhn EmBin Rep Kaufrel Tabelle C-43:

0,8163 0,3325 0,5939 0,7069 0,7715

Composite Reliability c

Durchschnittlich erfasste Varianz (DEV)

0,8587 0,5432 0,8172 0,8619 0,8434

0,5068 0,3066 0,6944 0,7587 0,6455

Interne Konsistenz und durchschnittlich erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte im Kausalmodell für die Gruppe der Bindungsjünger

Es erfolgt nun eine erneute Schätzung des Modells unter Verwendung des modifizierten Messmodells für die Variable wahrgenommene Ähnlichkeit des Empfehlungsgebers, deren Ergebnis in Abbildung C-11 dargestellt ist. Auch die Schätzung des modifizierten Kausalmodells offenbart, dass für die Gruppe der Bindungsjünger lediglich die Variable wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers einen signifikanten Einfluss auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung ausübt. Latente Variable

Cronbach’s 

WExp WÄhn EmBin Rep Kaufrel Tabelle C-44:

0,8163 0,3403 0,5939 0,7069 0,3403

Composite Reliability c

Durchschnittlich erfasste Varianz (DEV)

0,8587 0,7518 0,8171 0,8618 0,7518

0,5067 0,6024 0,6943 0,7587 0,6024

Interne Konsistenz und durchschnittlich erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte im modifizierten Kausalmodell für Bindungsjünger

Die in Tabelle C-44 aufgeführten Resultate der Überprüfung der internen Konsistenz sowie der durchschnittlich erfassten Varianz zeigen ebenfalls ausreichende Werte auf, wenngleich der Wert von Cronbach’s  für die Variablen wahrgenommene Ähnlichkeit, emotionale Bindung und wahrgenommenes Expertentum nicht den Mindestanforderungen gerecht wird. Dem Vorschlag CHIN’s folgend soll der Reliabilitätskoeffizient c als bevorzugtes Gütekriterium zur Beurteilung der internen Konsistenz angesehen werden.541 Dieser weist für alle latenten Variablen ausreichende Werte auf.

540

Hulland (1999), S. 198.

541

Vgl. Chin (1998), S. 320.

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

129

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber

0,311 (2,308**)

0,081 (0,626)

0,036 (0,247)

R2=0,145

Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

0,149 (1,184)

Reputation des gewählten Urlaubsortes

*** auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Abbildung C-11: Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells für die Gruppe der Bindungsjünger nach Anpassung der reflektiven Messmodelle

Die Untersuchung der Signifikanz der Faktorladungen der teilweise modifizierten Messmodelle erfolgte erneut durch die Bootstrapping-Methode unter Erzeugung von 1000 Bootstrapping-Stichproben. Nunmehr weisen alle manifesten Variablen zumindest schwach signifikante Faktorladungen auf. Auch das Kriterium der Diskriminanzvalidität ist für alle Messmodelle erfüllt. Die durchschnittlich erfasste Varianz der latenten Variablen ist für alle Variablen größer als die quadrierten Korrelationen der Variablen. Alle Indikatorvariablen weisen zudem die höchste Korrelation mit den ihnen zugeordneten latenten Variablen auf.542

542

Siehe Kreuzladungsmatrix im Anhang 7.

130

C Empirische Untersuchungen

Reflektive Indikatorvariablen

Ursprüngliche Schätzwerte

Mittelwert der erzeugten Fälle

Standardabweichung

t-Werte

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers (WExp) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die häufig in andere Orte reist. Der Empfehlungsgeber interessiert sich sehr für das Thema Reisen. Der Empfehlungsgeber liest sehr viel über Reisen. Der Empfehlungsgeber weiß über Reisen sehr gut Bescheid. Der Empfehlungsgeber hat sehr viel Erfahrung mit Reisen. Der Empfehlungsgeber informiert sich stets sehr gründlich bevor er verreist.

0,5498

0,4849

0,2316

2,3737***

0,6851

0,6537

0,1951

3,512***

0,8233

0,769

0,2146

3,8362***

0,7686

0,6939

0,2146

3,5808***

0,7343

0,6666

0,2123

3,4588***

0,6791

0,6302

0,2116

3,2088***

0,7586

0,6089

0,4284

1,7707*

0,7933

0,6478

0,396

2,0031**

0,7193 0,9335

0,6467 0,625

0,3986 0,5508

1,7126* 1,7679*

0,9455

0,815

0,3728

2,5365**

0,7896

0,7139

0,2851

2,769***

0,9291

0,8893

0,0728

12,7555***

0,7184

0,7335

0,1452

4,9463***

0,7489

0,7514

0,1537

4,8715***

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber (WÄhn) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Interessen wie ich hat. Der Empfehlungsgeber verbringt seinen Urlaub auf ähnliche Art und Weise wie ich.

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber (EmBin) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, der ich glaube und vertraue. Der Empfehlungsgeber ist mir sympathisch. Reputation des gewählten Urlaubsortes (Rep) Für die Wahl meines Urlaubsziels ist dessen guter Ruf entscheidend. Ich wähle immer Urlaubsregionen aus, die einen hohen Bekanntheitsgrad haben. Kaufrelevanz der Weiterempfehlung (Kaufrel) Die Empfehlung hatte großen Einfluss auf meine Meinung über den Urlaubsort. Die Empfehlung hat mich dazu gebracht, über eine Reise an meinen Urlaubsort nachzudenken. Die Empfehlung hatte großen Einfluss auf meine Entscheidung an meinen Urlaubsort zu reisen.

***auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Tabelle C-45:

Faktorladungen und deren Signifikanz im modifizierten Strukturgleichungsmodell für die Gruppe der Bindungsjünger

Somit sind die nun verwendeten Messmodelle zur Messung der hypothetischen Konstrukte geeignet und es kann zur Gütebeurteilung des Strukturmodells übergegangen werden.

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung Latente Variable WExp WÄhn EmBin Rep Kaufrel

0,5067 0,0132 0,0271 0,0000 0,1071

Tabelle C-46:

4.4.3

WExp

131 WÄhn

EmBin

Rep

Kaufrel

0,6024 0,0373 0,1118 0,0302

0,6943 0,0220 0,0156

0,7587 0,0334

0,6467

Überprüfung der Diskriminanzvalidität für das modifizierte Kausalmodell für Bindungsjünger

Gütebeurteilung des Strukturmodells

Die Merkmale des Empfehlungsgebers können bei der Gruppe der Bindungsjünger circa 15% (R²=0,148) der Varianz der Kaufrelevanz der erhaltenen Weiterempfehlung erklären. Der von CHIN propagierte Wert für ein Modell, das durch ein schwach ausgeprägtes Bestimmtheitsmaß gekennzeichnet ist, wird somit geringfügig unterschritten.543 Es zeigt sich somit, dass neben den Eigenschaften des Empfehlungsgebers noch eine Reihe weiterer Variablen die Kaufrelevanz einer erhaltenen Weiterempfehlung beeinflussen. Geschätzter Pfad

Ursprüngliche Schätzwerte

Mittelwert der erzeugten Fälle

Standardabweichung

WExp Æ Kaufrel WÄhn Æ Kaufrel EmBin Æ Kaufrel Rep Æ Kaufrel

0,3113 0,0812 0,0357 0,1487

0,3408 0,0924 0,0428 0,1464

0,1349 0,1299 0,1448 0,1256

t-Werte

2,3083** 0,6255 0,2468 1,1837

***auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Tabelle C-47:

Signifikanz der geschätzten Pfadkoeffizienten

Eine Überprüfung der Signifikanz der geschätzten Pfadkoeffizienten im Strukturmodell mittels des Bootstrapping-Verfahrens, dargestellt in Tabelle C-47 zeigt weiterhin, dass bei Bindungsjüngern lediglich vom wahrgenommenen Expertentum des Empfehlungsgebers ein signifikanter Einfluss auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung ausgeht. Darüber hinaus kann festgestellt werden, dass für ebendiese Variable auch eine geringe Effektstärke f² in Höhe von 0,09 zu verzeichnen ist. Zwar kann gemäß der Empfehlung von COHEN auch der Variablen Reputation eine geringe Effektstärke (f²=0,03) bescheinigt werden, da es sich hierbei jedoch um einen insignifikanten Zusammenhang handelt, kann dieser vernachlässigt werden.544

543

Vgl. Chin (1998), S. 323.

544

Vgl. Cohen (1988), S. 413f.

132

C Empirische Untersuchungen

Latente exogene Variable WExp WÄhn EmBin Rep Tabelle C-48:

R2 unter Einbeziehung

R2 unter Ausschluss

Effektgröße f2

0,1476 0,1476 0,1476 0,1476

0,0742 0,1406 0,1451 0,1256

0,0861 0,0082 0,0029 0,0258

Effektgröße latenter exogener Variablen auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

Die Prognoserelevanz des Gesamtmodells wurde mittels des Stone-Geisser-Testkriteriums bestätigt (Q²=0,0716). Von den exogenen Variablen konnte erneut nur der Variablen wahrgenommenes Expertentum eine geringe Prognoserelevanz nachgewiesen werden. Latente exogene Variable WExp WÄhn EmBin Rep Tabelle C-49:

Q2 unter Einbeziehung

Q2 unter Ausschluss

q2

0,0716 0,0716 0,0716 0,0716

0,0229 0,0763 0,0769 0,0722

0,0525 -0,0051 -0,0057 -0,0006

Prognoserelevanz latenter exogener Variablen

Für die Gruppe der Bindungsjünger lässt sich somit abschließend festhalten, dass sie trotz ihrer Präferenz für Empfehlungsgeber, denen sie glauben und vertrauen, eine Weiterempfehlung nur von denjenigen Vertrauenspersonen in ihre Entscheidung für einen Urlaubsort einbeziehen, die sie auch als Experten auf dem Gebiet des Tourismus wahrnehmen. Dieser Zusammenhang konnte sowohl mit dem ursprünglich verwendeten Strukturgleichungsmodell als auch mit einem Modell mit modifiziertem Messmodell für die Variable wahrgenommene Ähnlichkeit nachgewiesen werden. Das modifizierte Modell weist jedoch eine höhere Anpassungsgüte auf. 4.5 4.5.1

Empirischer Test des Kausalmodells für Expertenjünger Ergebnisse der Modellschätzung

Abschließend wird nun noch das Kausalmodell für die Gruppe der Personen geschätzt, die als Ergebnis der Clusteranalyse als „Expertenjünger“ beschrieben wurde. Es handelt sich hierbei um die größte Gruppe, so dass zur Modellschätzung 128 Datensätze zur Verfügung standen. Das Ergebnis der Schätzung offenbart Abbildung C-12. unter Verwendung der originären Messmodelle

Es zeigt sich erwartungsgemäß, dass das wahrgenommene Expertentum des Empfehlungsgebers einen Einfluss auf die Kaufrelevanz der von ihm ausgesprochenen Weiterempfehlung ausübt. Allerdings ist dieser Zusammenhang nur schwach signifikant. Darüber hinaus beeinflusst aber auch die emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber die Urlaubsortwahl.

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

133

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber

0,233 (1,845*)

0,044 (0,419)

0,260 (2,767***)

R2=0,131

Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

0,073 (0,477)

Reputation des gewählten Urlaubsortes

*** auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Abbildung C-12: Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells für die Gruppe der Expertenjünger

4.5.2

Gütebeurteilung der reflektiven Messmodelle

Es soll nun aber zunächst wieder unter die Lupe genommen werden, inwiefern das formulierte Modell zur Schätzung der hypothetisierten Zusammenhänge geeignet ist. Bei der Gütebeurteilung des Messmodells wird zunächst offenbar, das ein Indikator der Variablen wahrgenommenes Expertentum nur eine äußerst geringe und insignifikante Faktorladung aufweist.545 Eine manifeste Variable zur Messung der Reputation des Urlaubsortes weist eine geringe negative Faktorladung auf. Die Faktorladungen beider Indikatoren zur Messung des Konstruktes Reputation sind zudem nicht signifikant.

545

Der Signifikanztest wurde erneut mittels der Bootstrapping-Methode durch 1000faches Ziehen mit Zurücklegen von Stichproben des Umfangs 128 durchgeführt.

134

C Empirische Untersuchungen

Reflektive Indikatorvariablen

Ursprüngliche Schätzwerte

Mittelwert der erzeugten Fälle

Standardabweichung

t-Werte

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers (WExp) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die häufig in andere Orte reist. Der Empfehlungsgeber interessiert sich sehr für das Thema Reisen. Der Empfehlungsgeber liest sehr viel über Reisen. Der Empfehlungsgeber weiß über Reisen sehr gut Bescheid. Der Empfehlungsgeber hat sehr viel Erfahrung mit Reisen. Der Empfehlungsgeber informiert sich stets sehr gründlich bevor er verreist.

0,09

0,0934

0,3621

0,2486

0,6021

0,5117

0,2781

2,165**

0,7478

0,633

0,2581

2,897***

0,8225

0,697

0,2718

3,0259***

0,5809

0,5014

0,2814

2,0648**

0,6969

0,5969

0,2395

2,9105***

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber (WÄhn) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Interessen wie ich hat. Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Charaktereigenschaften wie ich hat. Der Empfehlungsgeber ist eine Person, die ähnliche Vorlieben für Urlaubsorte hat wie ich. Der Empfehlungsgeber verbringt seinen Urlaub auf ähnliche Art und Weise wie ich.

0,698

0,5802

0,2909

2,3997**

0,5311

0,4855

0,3154

1,6838*

0,776

0,6478

0,281

2,7615***

0,884

0,75

0,2843

3,109***

0,1935 0,1463

4,5585*** 6,0851***

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber (EmBin) Der Empfehlungsgeber ist eine Person, der ich glaube und vertraue. Der Empfehlungsgeber ist mir sympathisch.

0,8821 0,8905

0,8553 0,871

Reputation des gewählten Urlaubsortes (Rep) Für die Wahl meines Urlaubsziels ist dessen guter Ruf entscheidend. Ich wähle immer Urlaubsregionen aus, die einen hohen Bekanntheitsgrad haben.

0,8693

0,5861

0,5443

1,5971

-0,0918

0,6014

0,4577

0,2006

0,7366

0,7236

0,1432

5,1435***

0,6938

0,6538

0,2183

3,1781***

0,8638

0,8255

0,1256

6,8795***

Kaufrelevanz der Weiterempfehlung (Kaufrel) Die Empfehlung hatte großen Einfluss auf meine Meinung über den Urlaubsort. Die Empfehlung hat mich dazu gebracht, über eine Reise an meinen Urlaubsort nachzudenken. Die Empfehlung hatte großen Einfluss auf meine Entscheidung an meinen Urlaubsort zu reisen.

***auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Tabelle C-50:

Faktorladungen und deren Signifikanz im Strukturgleichungsmodell für die Gruppe der Expertenjünger

Wie Tabelle C-51 zeigt, werden folgerichtig von den Konstrukten wahrgenommenes Expertentum und Reputation des Urlaubsortes jeweils weniger als 50% der Varianz ihrer Indikato-

4 Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

135

ren erklärt (DEVWExp=0,4049; DEVRep=0,3821). Auch die Konstruktreliabilität der Variablen Reputation ist als äußerst unzureichend einzuschätzen (c=0,3284). Latente Variable

Cronbach’s 

WExp WÄhn EmBin Rep Kaufrel Tabelle C-51:

0,7284 0,7346 0,7271 0,5839 0,6559

Composite Reliability c

Durchschnittlich erfasste Varianz (DEV)

0,7783 0,8188 0,8799 0,3284 0,8106

0,4049 0,5382 0,7856 0,3821 0,59

Interne Konsistenz und durchschnittliche erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte im Strukturgleichungsmodell für die Gruppe der Expertenjünger

Es wird daher erneut eine Modifikation der Messmodelle vorgenommen. Für die Skala zur Messung der Variablen wahrgenommenes Expertentum wird mittels der Software SPSS 14.0 eine Reliabilitätsanalyse anhand des Beurteilungskriteriums Cronbach’s  durchgeführt. Es erfolgt eine schrittweise Elimination von Indikatoren mit dem Ergebnis, dass eine reliable Messung des Konstruktes wahrgenommenes Expertentum für die Gruppe der Expertenjünger unter Verwendung von vier Indikatoren durchgeführt werden kann. Somit werden zwei manifeste Variablen aus dem Messmodell entfernt. Für die Variable Reputation des Urlaubsortes lässt sich eine derartige Reliabilitätsanalyse nicht durchführen, da die Skala lediglich aus zwei Indikatoren besteht. Es wird daher der Empfehlung HULLAND’s folgend ein Indikator eliminiert, der eine Faktorladung von weniger als 0,4 aufweist.546 Es handelt sich dabei um einen Indikator, der eine negative Faktorladung aufweist, die auch inhaltlich nicht plausibel ist. Es wird nun das Modell nach Anpassung der Messmodelle erneut geschätzt. Das Ergebnis der Modellschätzung wird in Abbildung C-13 dargestellt. Nach einer erneuten Modellschätzung wird deutlich, dass die Variablen wahrgenommenes Expertentum und emotionale Bindung einen signifikanten Einfluss auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung ausüben. Nach Anpassung der Messmodelle für das wahrgenommene Expertentum sowie die Reputation des Urlaubsortes kann der Zusammenhang zwischen wahrgenommenem Expertentum und Kaufrelevanz der Weiterempfehlung nun mit einer 95%igen Vertrauenswahrscheinlichkeit geschätzt werden.

546

Vgl. Hulland (1999), S. 198.

136

C Empirische Untersuchungen

Wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers

Wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber

Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber

0,209 (2,199**)

0,041 (0,374)

0,267 (2,702***)

R2=0,122

Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

0,104 (0,895)

Reputation des gewählten Urlaubsortes

*** auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Abbildung C-13: Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells für die Gruppe der Expertenjünger nach Anpassung der reflektiven Messmodelle

Die erhöhte Anpassungsgüte des modifizierten Strukturgleichungsmodells zeigt sich auch darin, dass nun die Faktorladungen aller manifesten Variablen signifikante Werte aufweisen. Zwar weisen noch einzelne Faktorladungen Werte von 0,2) zu verzeichnen, so dass diese als die relevanten Eigenschaften des Empfehlungsgebers für die Gruppe der Expertenjünger angesehen werden können. Latente exogene Variable WExp WÄhn EmBin Rep Tabelle C-56:

R2 unter Einbeziehung

R2 unter Ausschluss

Effektgröße f2

0,1222 0,1222 0,1222 0,1222

0,0835 0,1217 0,0694 0,1142

0,0441 0,0006 0,0602 0,0091

Effektgröße latenter exogener Variablen auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

Auf Grundlage des Stone-Geisser-Testkriteriums kann dem geschätzten Modell Prognoserelevanz zugesprochen werden (Q²=0,0697). Unter den exogenen Variablen kommen dem wahrgenommenen Expertentum (q²=0,078) sowie der wahrgenommenen Ähnlichkeit (q²=0,0321) geringe Prognoserelevanz zu, allerdings konnte kein signifikanter Zusammenhang zwischen der wahrgenommenen Ähnlichkeit und der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung festgestellt werden. Trotz eines signifikanten Zusammenhangs mit der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung fällt die Prognoserelevanz der emotionalen Bindung mit dem Empfehlungsgeber hingegen nur äußerst gering aus. Latente exogene Variable WExp WÄhn EmBin Rep Tabelle C-57:

Q2 unter Einbeziehung

Q2 unter Ausschluss

q2

0,0697 0,0697 0,0697 0,0697

-0,0029 0,0398 0,0569 0,0674

0,0780 0,0321 0,0138 0,0025

Prognoserelevanz latenter exogener Variablen

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass neben dem erwartungsgemäßen Einfluss des wahrgenommenen Expertentums auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung in der Gruppe der Expertenjünger auch der emotionalen Bindung mit dem Empfehlungsgeber eine gewisse Bedeutung zukommt. Die vorgenommene Modellmodifikation ändert an diesem Untersuchungsergebnis erwartungsgemäß nichts, da lediglich einige reflektive Indikatoren, die ohnehin als austauschbare

140

C Empirische Untersuchungen

Messungen der latenten Variablen angesehen werden können, aus dem Modell entfernt wurden, um die Anpassungsgüte zu verbessern. 5 5.1

Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus Ergebnisse der Modellschätzung

Anhand eines weiteren Modells sollte nun noch untersucht werden, welche Merkmale einen Einfluss darauf haben, dass von Touristen Weiterempfehlungen an Personen in ihrem Umfeld abgegeben werden. Die Bedeutung von Weiterempfehlungen im Rahmen der Kommunikation über Urlaubsorte wird bereits bei der Betrachtung einiger deskriptiver Untersuchungsergebnisse deutlich. Von den befragten Personen beantworteten 94,6% (2.520 von 2.663 Personen) die Frage, ob sie für das von ihnen zuletzt besuchte Urlaubsziel eine Weiterempfehlung abgeben werden, mit „ja“. Weiterhin gab die Mehrheit dieser Probanden an, dass sie einen Urlaubsort in der Regel mehr als einer anderen Person weiter empfehlen. Tabelle C-58 gibt einen Überblick über die von den Probanden gemachten Angaben zu den durchschnittlich weiter gegebenen Empfehlungen für einen Urlaubsort. Anzahl der ausgesprochenen Weiterempfehlungen 1 2-3 4-6 7-10 11-15 16-20 Mehr als 20 Summe Mittelwert Standardabweichung Tabelle C-58:

Anzahl der Befragten

Anteil der Befragten

52 302 726 734 188 200 128

2,23% 12,96 31,16% 31,50 8,07% 8,58% 5,49

2.330 10,2 15,97

100%

Deskriptive Statistik für die durchschnittliche Anzahl der abgegebenen Weiterempfehlungen für einen Urlaubsort

Im Durchschnitt empfehlen die Befragten einen Urlaubsort an 10,2 Personen weiter. Das Bedürfnis anderen Personen von seinen Urlaubserlebnissen zu berichten, ist folglich sehr groß. Weiterempfehlungen kommt damit im Bereich des Tourismus offenbar eine sehr große Bedeutung zu. Bezüglich des Einflusses verschiedener Variablen auf die Wahrscheinlichkeit der Abgabe einer Weiterempfehlung wurde im Abschnitt B3.6 ein Kausalmodell hergeleitet, das im Folgenden mit dem Partial-Least-Squares-Verfahren geschätzt wird. Nach der in Abschnitt C3.4 beschriebenen Datenaufbereitung lagen 1213 Datensätze für die Modellschätzung vor. Abbildung C-14 zeigt das Strukturgleichungsmodell mit den über das Partial-Least-SquaresVerfahren ermittelten Schätzwerten.

140

C Empirische Untersuchungen

Messungen der latenten Variablen angesehen werden können, aus dem Modell entfernt wurden, um die Anpassungsgüte zu verbessern. 5 5.1

Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus Ergebnisse der Modellschätzung

Anhand eines weiteren Modells sollte nun noch untersucht werden, welche Merkmale einen Einfluss darauf haben, dass von Touristen Weiterempfehlungen an Personen in ihrem Umfeld abgegeben werden. Die Bedeutung von Weiterempfehlungen im Rahmen der Kommunikation über Urlaubsorte wird bereits bei der Betrachtung einiger deskriptiver Untersuchungsergebnisse deutlich. Von den befragten Personen beantworteten 94,6% (2.520 von 2.663 Personen) die Frage, ob sie für das von ihnen zuletzt besuchte Urlaubsziel eine Weiterempfehlung abgeben werden, mit „ja“. Weiterhin gab die Mehrheit dieser Probanden an, dass sie einen Urlaubsort in der Regel mehr als einer anderen Person weiter empfehlen. Tabelle C-58 gibt einen Überblick über die von den Probanden gemachten Angaben zu den durchschnittlich weiter gegebenen Empfehlungen für einen Urlaubsort. Anzahl der ausgesprochenen Weiterempfehlungen 1 2-3 4-6 7-10 11-15 16-20 Mehr als 20 Summe Mittelwert Standardabweichung Tabelle C-58:

Anzahl der Befragten

Anteil der Befragten

52 302 726 734 188 200 128

2,23% 12,96 31,16% 31,50 8,07% 8,58% 5,49

2.330 10,2 15,97

100%

Deskriptive Statistik für die durchschnittliche Anzahl der abgegebenen Weiterempfehlungen für einen Urlaubsort

Im Durchschnitt empfehlen die Befragten einen Urlaubsort an 10,2 Personen weiter. Das Bedürfnis anderen Personen von seinen Urlaubserlebnissen zu berichten, ist folglich sehr groß. Weiterempfehlungen kommt damit im Bereich des Tourismus offenbar eine sehr große Bedeutung zu. Bezüglich des Einflusses verschiedener Variablen auf die Wahrscheinlichkeit der Abgabe einer Weiterempfehlung wurde im Abschnitt B3.6 ein Kausalmodell hergeleitet, das im Folgenden mit dem Partial-Least-Squares-Verfahren geschätzt wird. Nach der in Abschnitt C3.4 beschriebenen Datenaufbereitung lagen 1213 Datensätze für die Modellschätzung vor. Abbildung C-14 zeigt das Strukturgleichungsmodell mit den über das Partial-Least-SquaresVerfahren ermittelten Schätzwerten.

5 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus

141

0,180 (5,248***)

R2=0,084

Risikobereitschaft 0,161 (3,538***)

R2=0,007

0,040 (1,301

Variety-Seeking Tendenz

0,082 (1,765*)

Konkurrenzattraktivität

Kommunikationsfreudigkeit

0,137 (4,223***) 0,012 (0,333)

Weiterempfehlungsabsicht

-0,170 (5,988***)

R2=0,157 0,274 (8,431***)

-0,212 (7,283***)

R2=0,045

Kundenzufriedenheit

*** auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant

Abbildung C-14: Pfadkoeffizienten und t-Werte des Kausalmodells für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus

Das Ergebnis der Modellschätzung zeigt, dass die Variablen Kundenzufriedenheit und Konkurrenzattraktivität einen Einfluss in der hypothetisierten Richtung auf die Weiterempfehlungsabsicht ausüben. Ein direkter Effekt der Risikobereitschaft einer Person sowie ihrer Variety-Seeking-Tendenz bezogen auf den Tourismus auf ihre Weiterempfehlungsabsicht konnte hingegen nicht bestätigt werden. Allerdings wurde der positive Einfluss der Risikobereitschaft und der Variety-Seeking-Tendenz auf die Kommunikationsfreudigkeit nachgewiesen. Die Kommunikationsfreudigkeit wirkt zudem gleichzeitig positiv auf die Weiterempfehlungsabsicht. Somit stellt sich ein mediierender Effekt der Kommunikationsfreudigkeit auf die Beziehungen zwischen Variety-Seeking-Tendenz und Weiterempfehlungsabsicht sowie Risikobereitschaft und Weiterempfehlungsabsicht heraus.

142

C Empirische Untersuchungen

Darüber hinaus werden auch die Hypothesen bezüglich des Einflusses der Attraktivität der Konkurrenzangebote auf die Kundenzufriedenheit sowie die Variety-Seeking-Tendenz bestätigt. 5.2

Gütebeurteilung der reflektiven Messmodelle

Tabelle C-60 zeigt die Faktorladungen der manifesten Variablen sowie deren Signifikanz im untersuchten Strukturgleichungsmodell. Zur Durchführung des Signifikanztests wurden 1000 Bootstrap-Stichproben vom Umfang n=1213 gezogen. Alle Faktorladungen sind mit einer einprozentigen Irrtumswahrscheinlichkeit statistisch hochsignifikant. Die geschätzten Faktorladungen in den reflektiven Messmodellen weisen jedoch recht unterschiedliche Werte auf. Insgesamt drei Faktorladungen haben einen Wert von ca. 0,4. Im Schrifttum wird häufig empfohlen, diese Variablen aus den Messmodellen zu eliminieren.550 Dieser Empfehlung wurde hier nicht gefolgt. Im Falle der Variablen „Risikobereitschaft“ handelt es sich um eine neu entwickelte Skala, bei der im Ausnahmefall auch relativ niedrige Ladungen akzeptabel sind.551 Der Entwicklung der Messskala für die Variable „Variety-Seeking-Tendenz“ liegt eine explorative Faktorenanalyse zu Grunde, daher sollen auch hier alle Indikatoren weiterhin einbezogen werden. Darüber hinaus weist die Interne Konsistenz c aller Variablen Werte über dem in der Literatur geforderten Minimum von 0,7 auf, so dass die Reliabilität der Konstrukte als zufrieden stellend eingeschätzt werden kann.552 Latente Variable

Cronbach’s 

RisB VST KonkAtt Kzfr Komm WAbs Tabelle C-59:

0,4953 0,8178 0,4434 1,0000 0,7689 1,0000

Composite Reliability c

Durchschnittlich erfasste Varianz (DEV)

0,7854 0,8345 0,7274 1,0000 0,8521 1,0000

0,6683 0,4742 0,4731 1,0000 0,5943 1,0000

Interne Konsistenz und durchschnittlich erfasste Varianz der reflektiven Konstrukte im Kausalmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus

Die durchschnittlich erfasste Varianz der Variablen liegt für die „Variety-Seeking-Tendenz“ sowie die „Attraktivität der Konkurrenzdestinationen“ unter dem im Schrifttum geforderten Wert von 0,5.553 Da es sich aber lediglich um geringfügige Unterschreitungen dieses Schwellenwertes handelt, soll diese hier noch akzeptiert werden.

550

Vgl. Hulland (1999), S. 198.

551

Vgl. Hulland (1999), S. 198.

552

Vgl. Nunnally (1978), S. 245.

553

Vgl. Chin (1998), S. 321.

5 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus Reflektive Indikatorvariablen

Ursprüngliche Schätzwerte

143

Mittelwert der erzeugten Fälle

Standardabweichung

0,7604 0,8521

0,7572 0,8489

0,0339 0,0223

22,4282*** 38,2953***

0,7335

0,732

0,0377

19,4795***

0,3726

0,3664

0,0669

5,5701***

t-Werte

Risikobereitschaft (RisB) Ich bin gerne bereit auch einmal Risiken einzugehen. Ich bin ein abenteuerlustiger Mensch. Ich würde mich als interessierten und wissensdurstigen Menschen charakterisieren. Für meinen Urlaub wähle ich häufig Reiseziele aus, die noch nicht von vielen Leuten bereist werden.

Variety-Seeking-Tendenz (VST) Im Urlaub fahre ich gern in Regionen, die ich kenne. (umgekehrt kodiert) Im Urlaub mag ich eine gewohnte Umgebung. (umgekehrt kodiert) In jedem Urlaub fahre ich an einen neuen Ort. Im Urlaub erlebe ich gern etwas Neues. Es ist mir wichtig, im Urlaub neue Orte, Landschaften und Länder kennen zu lernen. Es ist mir wichtig, im Urlaub neue Kulturen kennen zu lernen.

0,4514

0,4452

0,1265

3,5698***

0,4577 0,5591 0,823

0,4517 0,5511 0,8115

0,1259 0,0895 0,0262

3,6352*** 6,2462*** 31,4464***

0,8805

0,8696

0,0267

32,9865***

0,8165

0,8067

0,0348

23,4963***

Wahrgenommene Attraktivität der Konkurrenzdestinationen (KonkAtt) Die Entscheidung für mein Urlaubsziel ist mir leicht gefallen. (umgekehrt kodiert) Die Entscheidung für mein Urlaubsziel war sehr knapp. Die Entscheidung für mein Urlaubsziel war reiner Zufall.

0,7679

0,7636

0,0491

15,627***

0,684

0,6784

0,0494

13,8548***

0,6016

0,6016

0,0681

8,8383***

1

0

0

Kundenzufriedenheit (Kzfr) Wie zufrieden waren Sie insgesamt mit Ihrem Urlaub?

1

Kommunikationsfreudigkeit (Komm) Ich erzähle meinen Freunden und Bekannten gerne von meinem Urlaub. Im Urlaub lerne ich gerne neue Leute kennen. Im Urlaub habe ich viele Kontakte zu anderen Gästen. Ich spreche oft mit anderen Gästen über Urlaubserfahrungen.

0,5996 0,8666

0,5979 0,8653

0,0376 0,0131

15,9294*** 66,2487***

0,8048

0,8043

0,0187

43,1473***

0,7867

0,7861

0,0178

44,1003***

0

0

Weiterempfehlungsabsicht (WAbs) Ich empfehle die Region gern als Urlaubsziel weiter.

1

1

***auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Tabelle C-60:

Faktorladungen und deren Signifikanz im Strukturgleichungsmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus

Tabelle C-61 zeigt, dass alle Variablen einen stärkeren Zusammenhang mit den ihr zugeordneten Indikatoren aufweisen als mit den anderen latenten Variablen. Aus Anhang 9 wird

144

C Empirische Untersuchungen

zudem ersichtlich, dass alle Indikatoren einen stärkeren Zusammenhang mit den ihnen zugeordneten latenten Variablen aufweisen als mit allen anderen latenten Variablen. Folglich ist das Kriterium der Diskriminanzvalidität der Konstrukte ebenfalls erfüllt.554 Somit ist die Gütebeurteilung der Messmodelle abgeschlossen. Latente Variable

RisB

RisB VST KonkAtt Kzfr Komm WAbs

0,4953 0,1926 0,0047 0,0076 0,0630 0,0067

Tabelle C-61:

5.3

VST

KonkAtt

Kzfr

Komm

WAbs

0,4742 0,0067 0,0049 0,0576 0,0019

0,4731 0,0450 0,0005 0,0335

1 0,0166 0,1088

0,5943 0,0335

1

Überprüfung der Diskriminanzvalidität für das Kausalmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus

Gütebeurteilung des Strukturmodells

Die Erklärungsgüte des Modells bezüglich der verschiedenen endogenen latenten Variablen ist recht unterschiedlich. Während das geschätzte Kausalmodell etwa 16% der Varianz der Weiterempfehlungsabsicht erklärt (R²=0,1569), liegen die Bestimmtheitsmaße für die weiteren endogenen Variablen deutlich unter 10% (Kundenzufriedenheit: R²=0,045; VarietySeeking-Tendenz: R²=0,0067; Kommunikationsfreudigkeit: R²=0,0838). Es kann folglich eine schwach ausgeprägte Erklärungsgüte des Modells hinsichtlich der endogenen Variablen Weiterempfehlungsabsicht konstatiert werden.555 Die Erklärungsgüte hinsichtlich der anderen endogenen Variablen ist hingegen kaum nennenswert. Dies war jedoch auch nicht das Ziel der Untersuchung. Die Variablen Kundenzufriedenheit, Variety-Seeking-Tendenz und Kommunikationsfreudigkeit treten im Modell nicht nur als endogene, sondern vor allem als exogene Variablen zur Erklärung der Weiterempfehlungsabsicht auf. Es sollten jedoch auch ihre Abhängigkeiten von anderen exogenen Variablen in die Untersuchung einbezogen werden. Um die Signifikanz der geschätzten Pfadkoeffizienten zu bestimmen, wurden durch Bootstrapping mit 1000 Stichproben vom Umfang n=1213 t-Werte generiert. Diese sind in Tabelle C-62 aufgeführt. Die Hypothesen hinsichtlich des Einflusses der wahrgenommenen Attraktivität der Konkurrenzdestinationen, der Kundenzufriedenheit sowie der Kommunikationsfreudigkeit werden durch die Modellschätzung gestützt. Es ergeben sich hochsignifikante Zusammenhänge in der prognostizierten Richtung. Ein direkter Einfluss der Risikobereitschaft sowie der Variety-Seeking-Tendenz auf die Weiterempfehlungstendenz konnte jedoch nicht festgestellt werden. Jedoch beeinflussen beide Variablen die Kommunikationsfreudigkeit positiv, so dass von ihnen ein indirekter Einfluss auf die Weiterempfehlungsabsicht ausgeht. 554

Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 7.

555

Vgl. Chin (1998), S. 323.

5 Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus

145

Darüber hinaus wird die Hypothese gestützt, dass die wahrgenommene Attraktivität der Konkurrenzdestinationen, die Zufriedenheit mit dem Urlaub negativ beeinflusst. Hingegen ist der Einfluss der Konkurrenzdestinationen auf die Variety-Seeking-Tendenz nur sehr gering. Geschätzter Pfad

Ursprüngliche Schätzwerte

Mittelwert der erzeugten Fälle

Standardabweichung

0,1804 0,1608 0,0816 -0,2121 0,0403 -0,0118 -0,1697 0,2735 0,1368

0,1844 0,1624 0,0817 -0,2141 0,0403 -0,0108 -0,1724 0,2716 0,1355

0,0344 0,0454 0,0462 0,0291 0,031 0,0355 0,0283 0,0324 0,0324

RisB Æ Komm VST Æ Komm KonkAtt Æ VST KonkAtt Æ Kzfr RisB Æ WAbs VST Æ WAbs KonkAtt Æ WAbs Kzfr Æ WAbs Komm Æ WAbs

t-Werte

5,248*** 3,5378*** 1,7652* 7,2832*** 1,3014 0,3333 5,9879*** 8,4312*** 4,2231***

***auf dem 1%-Niveau, **auf dem 5%-Niveau, *auf dem 10%-Niveau signifikant Tabelle C-62:

Signifikanz der geschätzten Pfadkoeffizienten

Aus Tabelle C-63 geht weiterhin hervor, dass keine nennenswerten Effekte einzelner exogener Variablen auf die endogenen Variablen Kundenzufriedenheit und Variety-SeekingTendenz zu verzeichnen sind. Latente exogene Variable

R2 unter Einbeziehung

R2 unter Ausschluss

Effektgröße f2

Endogene Variable: Kundenzufriedenheit RisB VST Komm

0,045 0,045 0,045

0,045 0,0453 0,0445

0,0000 -0,0003 0,0005

Endogene Variable: Variety-Seeking-Tendenz RisB Kzfr Komm

0,0067 0,0067 0,0067

0,0065 0,0075 0,0225

0,0002 -0,0008 -0,0159

Endogene Variable: Kommunikationsfreudigkeit RisB VST KonkAtt Kzfr

0,0838 0,0838 0,0838 0,0838

0,0584 0,0623 0,0913 0,0832

0,0277 0,0235 -0,0082 0,0007

Endogene Variable: Weiterempfehlungsabsicht RisB VST KonkAtt Kzfr Komm Tabelle C-63:

0,1569 0,1569 0,1569 0,1569 0,1569

0,1563 0,1567 0,1296 0,0873 0,1413

0,0007 0,0002 0,0324 0,0826 0,0185

Effektgröße latenter exogener Variablen

Dies war angesichts der ohnehin schon geringen Erklärungsgüte des Modells bezüglich dieser beiden Variablen aber auch nicht zu erwarten. Hinsichtlich der Variablen Kommunikations-

146

C Empirische Untersuchungen

freudigkeit geht hingegen jeweils ein schwacher Effekt von den Variablen Risikobereitschaft und Variety-Seeking-Tendenz aus. Die Weiterempfehlungsabsicht wird vor allem durch die Attraktivität der Konkurrenzdestinationen, die Kundenzufriedenheit sowie die Kommunikationsfreudigkeit beeinflusst. Bei letzterer liegt die Effektstärke (f²=0,0185) zwar knapp unter dem von COHEN vorgeschlagenen Schwellenwert für einen relevanten Erklärungsbeitrag, dennoch ist die Differenz zu den Effektstärken der Variablen, die offenbar keinen nennenswerten Effekt ausüben (Risikobereitschaft, Variety-Seeking-Tendenz), sehr deutlich.556 Latente exogene Variable

Q² unter Einbeziehung

Q2 unter Ausschluss

q2

Endogene Variable: Kundenzufriedenheit RisB VST Komm

0,0429 0,0429 0,0429

0,0444 0,0432 0,0425

-0,0016 -0,0003 0,0004

Endogene Variable: Variety-Seeking-Tendenz RisB Kzfr Komm

0,0055 0,0055 0,0055

0,0054 0,0062 0,0095

0,0001 -0,0007 -0,0040

Endogene Variable: Kommunikationsfreudigkeit RisB VST KonkAtt Kzfr

0,0463 0,0463 0,0463 0,0463

0,0308 0,0349 0,0502 0,0458

0,0163 0,0120 -0,0041 0,0005

Endogene Variable: Weiterempfehlungsabsicht RisB VST KonkAtt Kzfr Komm Tabelle C-64:

0,1448 0,1448 0,1448 0,1448 0,1448

0,1560 0,1467 0,1224 0,0781 0,1224

-0,0131 -0,0022 0,0262 0,0780 0,0262

Prognoserelevanz latenter exogener Variablen

Ein nahezu identisches Bild ergibt sich hinsichtlich der Vorhersagekraft. Zunächst kann dem Modell ausreichende Prognoserelevanz hinsichtlich aller endogenen Variablen bescheinigt werden, die durch Q²-Werte größer Null belegt wird.557 Es geht jedoch von keiner der exogenen Variablen ein nennenswerter Einzeleffekt auf die Variablen Kundenzufriedenheit und Variety-Seeking-Tendenz aus. Die Vorhersagekraft des Modells hinsichtlich der Variablen Kommunikationsfreudigkeit wird geringfügig durch die Risikobereitschaft sowie die VarietySeeking-Tendenz bestimmt. Etwas stärkere Einzeleffekte gehen hingegen wiederum von der Attraktivität der Konkurrenzdestinationen, der Kundenzufriedenheit und der Kommunikationsfreudigkeit auf die Weiterempfehlungsabsicht aus.

556

Vgl. Cohen (1988), S. 413f.

557

Vgl. Tabelle C-64.

D Schlussbetrachtung 1 1.1

Diskussion der Ergebnisse Bedeutung der Determinanten der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung

Bei der Schätzung des Kausalmodells zur Untersuchung der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung ergab sich ein relativ gleich großer Einfluss der drei Variablen „wahrgenommenes Expertentum des Empfehlungsgebers“, „wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber“ und „Emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber“ zur Beschreibung des Einflusses des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung. Der vermutete negative Effekt der Reputation der Destination auf die Kaufrelevanz von Weiterempfehlungen konnte jedoch nicht bestätigt werden. Allerdings sind die auf dieser Basis geschätzten Effekte allenfalls für einen Vergleich mit der bestehenden Literatur interessant, da die Weiterempfehlungsempfänger sich durchaus in ihrem Entscheidungsverhalten unterscheiden. Vor diesem Hintergrund wurde die Analyse im Folgenden für drei verschiedene Empfehlungsempfänger-Segmente wiederholt. Diese Segmente wurden auf Basis ihrer Aussagen zu den Eigenschaften des von ihnen bei der letzten Urlaubsentscheidung gewählten Empfehlungsgebers mittels einer Clusteranalyse identifiziert. Im Rahmen der Clusteranalyse wurde eine 3-Cluster-Lösung als vorziehenswürdig erachtet. Die auf diese Weise ermittelten Segmente von Empfehlungsempfängern zeichnen sich dadurch aus, dass jeweils eines der Empfehlungsgebermerkmale bei den von ihnen gewählten Empfehlungsgebern dominierte. Folglich wurden die drei Empfehlungsempfänger-Segmente „Ähnlichkeitsjünger“, „Bindungsjünger“ und „Expertenjünger“ benannt. Die Expertenjünger repräsentierten dabei das größte Segment. Für die drei Segmente wurde das Kausalmodell nun erneut geschätzt. Für die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger ergab sich erwartungsgemäß die „wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber“ als einzige Variable, die einen signifikanten Effekt auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung ausübt. Das bedeutet, Ähnlichkeitsjünger nehmen nicht nur Empfehlungen von ihnen ähnlichen Empfehlungsgebern entgegen, sondern berücksichtigen diese auch gerade auf Grund der Ähnlichkeit zu ihnen selbst bei ihrer Kaufentscheidung. Für die Wirksamkeit der Empfehlung im Rahmen ihrer Auswahlentscheidung scheint es dabei keine Rolle zu spielen, ob der Empfehlungsgeber ihnen vertrauenswürdig erscheint oder ob er über besonders viel Wissen und Erfahrung in punkto Reisen verfügt. Für die Gruppe der Bindungsjünger ergibt sich dagegen auf den ersten Blick ein weniger plausibles Ergebnis. Lediglich das wahrgenommene Expertentum des von ihnen gewählten Empfehlungsgebers übt einen signifikanten Einfluss auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung aus. Folglich bevorzugen Personen in dieser Gruppe zwar vor allem Weiterempfeh-

148

D Schlussbetrachtung

lungsgeber denen sie nahe stehen und demzufolge vertrauen können. Allerdings scheint dies wohl eher eine grundsätzliche Voraussetzung für die Auswahl von Informationsquellen zu sein. Ob die Weiterempfehlung tatsächlich bei der Auswahl eines Urlaubsortes berücksichtigt wird, hängt schließlich offenbar vor allem davon ab, ob dem Empfehlungsgeber eine gewisse Kompetenz beim Thema Reisen zugesprochen wird. Die nähere Untersuchung des Segments der Expertenjünger brachte zwei Merkmale des Empfehlungsgebers zum Vorschein, die die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung beeinflussen: erwartungsgemäß das wahrgenommene Expertentum des Empfehlungsgebers, aber auch die wahrgenommene emotionale Bindung mit dem Empfehlungsgeber. Konsumenten, die Empfehlungsgeber mit viel Wissen und Erfahrung bevorzugen, wählen diese also offensichtlich gerade deshalb aus, weil sie auf dieses Wissen bei ihrer eigenen Auswahlentscheidung zurückgreifen möchten. Allerdings ist es ihnen darüber hinaus sehr wichtig, dass sie dem Empfehlungsgeber vertrauen und eine emotionale Bindung zu ihm aufweisen. Dieser letzte Aspekt scheint dann sogar etwas wichtiger zu sein, wenn es darum geht, ob die Weiterempfehlung tatsächlich bei der Kaufentscheidung berücksichtigt wird. Die Reputation des Urlaubsortes hat für keine der drei Gruppen einen Einfluss auf die Wirkung von erhaltenen Weiterempfehlungen im Rahmen von Urlaubsentscheidungen. Wenn Weiterempfehlungen in die Entscheidung über einen Urlaubsort einbezogen werden, scheinen diese offensichtlich den Effekt der Reputation des Urlaubsortes zu überlagern. Die dargestellten Ergebnisse der Untersuchung der Determinanten des Einflusses von Weiterempfehlungen zeigen, dass Individuen, wenn sie Weiterempfehlungen in ihre Entscheidungen einbeziehen, unterschiedliche Merkmale bei ihren Empfehlungsgebern bevorzugen. Einigen Konsumenten kommt es dabei ausschließlich darauf an, wie ähnlich ihnen ihr Empfehlungsgeber ist. Je ähnlicher eine andere Person ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass ihre Handlungen sich auf die eigene Person übertragen lassen und dann ebenfalls positiv erlebt werden. Darüber hinaus dürfte es sich hierbei vor allem um Individuen handeln, denen die Meinung ihres sozialen Umfelds sehr wichtig ist und die sich gern den Normen ihrer eigenen sozialen Gruppe anpassen. Für sehr viele Konsumenten ist es aber auch sehr wichtig, dass ihr Empfehlungsgeber über sehr viel Wissen bezüglich des Themas Tourismus verfügt. Daneben kommt es aber auch darauf an, dass ein Vertrauensverhältnis zum Empfehlungsgeber besteht. Als Experten wahrgenommen werden dabei insbesondere diejenigen Empfehlungsgeber, die selbst über sehr viel Reiseerfahrung verfügen. Die Kenntnis viele Destinationen von eigenen Besuchen führt zu guten Vergleichsmöglichkeiten der Vor- und Nachteile verschiedener Destinationen, so dass die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass auch eine auf die spezifischen Bedürfnisse des Empfehlungsempfängers zugeschnittene Destination empfohlen werden kann. Somit wird die zu Anfang dieser Arbeit aufgestellte These gestützt, dass VarietySeeking-Touristen häufig gleichzeitig einflussreiche Weiterempfehlungsgeber sind.

1 Diskussion der Ergebnisse

149

Für die Einbindung von Weiterempfehlungen in die Kommunikationspolitik der Destination sind somit Anhaltspunkte gegeben, die bei der Identifikation bedeutsamer Weiterempfehlungsgeber berücksichtigt werden sollten. Insbesondere müssen Variety-Seeking-Touristen mindestens ebenso gut behandelt werden wie Stammgäste der Destination, da sie kommunikationsfreudiger sind und deshalb eher Weiterempfehlungen aussprechen. Hierfür gilt es zunächst einmal das Bewusstsein der Verantwortlichen des Destinationsmanagements, aber auch anderer touristischer Dienstleister wie Hoteliers und Restaurantbesitzer zu schärfen. Zur spezifischen Ansprache der Variety-Seeking-Touristen, um sie zur Abgabe von Weiterempfehlungen zu bewegen, müssen sie zunächst identifiziert werden. Dies kann sowohl in strukturierter Form, zum Beispiel durch Gästebefragungen geschehen, in denen auch das Reiseverhalten der Touristen erhoben wird. Gerade im Tourismus bieten sich daneben aber auch die persönliche Ansprache der Urlauber und die Suche nach dem Gespräch zur Erfragung ihrer Reisegewohnheiten an. Die Gelegenheiten hierfür dürften zahlreich sein, da viele touristische Dienstleister beziehungsweise deren Mitarbeiter ohnehin sehr häufig in Kontakt mit den Gästen kommen. Bezogen auf die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger stellt sich die Identifikation der einflussreichen Empfehlungsgeber weniger einfach dar. Von ihnen ist lediglich bekannt, dass sie Empfehlungsgeber bevorzugen, die vermutlich ihrer eigenen sozialen Gruppe angehören. Damit fehlt es an einem nach außen sichtbaren Merkmal, anhand dessen ein geeigneter Empfehlungsgeber identifiziert werden kann. Strebt eine Destination jedoch eine Fokussierung auf bestimmte Kundensegmente an, so kann es eine geeignete Strategie sein, diejenigen aktuellen Gäste zu identifizieren, die diesem Segment angehören und zur Abgabe von Weiterempfehlungen zu stimulieren, damit sie die Destination innerhalb ihrer sozialen Gruppe bekannt machen. Die Identifikation der einflussreichen Empfehlungsgeber stellt jedoch nur eine Aufgabe dar, die es zu lösen gilt. Darüber hinaus ist zu klären, auf welche Art und Weise die potenziellen Empfehlungsgeber zur Abgabe von Weiterempfehlungen angeregt werden können. Welche weiteren Voraussetzungen erfüllt sein müssen, damit es zur Abgabe von Weiterempfehlungen kommt, wird im folgenden Abschnitt erörtert. 1.2

Bedeutung der Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

Die Schätzung des Kausalmodells für die Abgabe von Weiterempfehlungen von Touristen führte erwartungsgemäß zu dem Ergebnis, dass von der Zufriedenheit der Touristen der größte Einfluss auf ihre Weiterempfehlungsabsicht ausgeht. Damit wird bestätigt, dass die Zufriedenstellung der Urlauber in touristischen Destinationen höchste Priorität erhalten muss. Selbst wenn es nicht gelingt, die Gäste durch Zufriedenheit an die Destination zu binden, wie es die Service-Profit Chain postuliert, so steigt mit höherer Zufriedenheit doch die Wahrscheinlichkeit, dass die Destination an potenzielle Gäste weiter empfohlen wird. Gerade bei denjenigen Gästen, die die Destination häufig wechseln, sollte die Zufriedenheit besonders hoch ausgeprägt sein, damit sie einen Anlass haben, gerade diese Destination weiter zu empfehlen. Dies

150

D Schlussbetrachtung

wird auch dadurch deutlich, dass eine hohe wahrgenommene Attraktivität konkurrierender Destinationen zu einer sinkenden Weiterempfehlungsbereitschaft führt. Werden mehrere Destinationen als gleichwertig eingeschätzt, besteht kein triftiger Grund, eine einzelne Destination weiter zu empfehlen. Hinzu kommt die Problematik, dass bei hoher wahrgenommener Konkurrenzattraktivität auch die Kundenzufriedenheit sinkt, so dass zusätzlich negative Effekte auf die Weiterempfehlungsabsicht die Folge sind. Zudem steigt mit höherer Attraktivität der Konkurrenzdestinationen die Variety-Seeking-Tendenz der Touristen, was Abwanderungen von Gästen zur Folge hat, die ebenfalls durch die Anwerbung neuer Gäste kompensiert werden müssen. Aus diesen Gründen ist es von außerordentlicher Bedeutung, eine einzigartige Positionierung anzustreben, um sich von den Wettbewerbern abzugrenzen. Somit sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass andere Destinationen als ebenbürtig wahrgenommen werden und folglich ergeben sich positive Effekte auf die Weiterempfehlungsabsicht. Der vermutete negative Effekt der Variety-Seeking-Tendenz auf die Weiterempfehlungsabsicht bestätigte sich in der Untersuchung nicht. Es wurde sogar ein geringer positiver Einfluss festgestellt, der allerdings nicht signifikant ist. Die These, dass Variety-Seeking-Touristen seltener weiterempfehlen als Stammgäste kann damit verworfen werden. Vorausgesetzt sie sind mit ihrem Urlaub zufrieden, kommen auch sie als Weiterempfehlungsgeber in Frage. Erwartungsgemäß wirkt sich die Kommunikationsfreudigkeit eines Individuums auf seine Tendenz zur Abgabe einer Weiterempfehlung positiv aus. Da die Variety-Seeking-Tendenz von Touristen darüber hinaus positiv mit ihrer Kommunikationsfreudigkeit in Zusammenhang steht, stellt die Kommunikationsfreudigkeit eine mediierende Variable in der Beziehung zwischen Variety-Seeking-Tendenz und Weiterempfehlungsabgabe dar. Indirekt wirkt die Variety-Seeking-Tendenz von Touristen also über die Kommunikationsfreudigkeit positiv auf die Wahrscheinlichkeit zur Abgabe von Weiterempfehlungen. Ähnlich gestaltet sich der Zusammenhang der Risikobereitschaft einer Person und ihrer Absicht, eine Destination weiter zu empfehlen. Ein direkter Einfluss kann auch hier nicht nachgewiesen werden, allerdings wird auch durch die Risikobereitschaft die Kommunikationsfreudigkeit einer Person positiv beeinflusst. Damit mediiert die Kommunikationsfreudigkeit auch diesen Zusammenhang und es entsteht ein indirekter positiver Einfluss der Risikobereitschaft auf die Wahrscheinlichkeit zur Abgabe von Weiterempfehlungen. Wie bereits erwähnt, resultiert aus diesen Ergebnissen zunächst, dass die Zufriedenheit der Gäste als oberstes Gebot zu behandeln ist. Sollen, wie im vorigen Abschnitt erläutert, VarietySeeking-Touristen als Empfehlungsgeber angesprochen werden, erhält dies sogar noch mehr Gewicht. Da Variety-Seeker oft ihren Urlaubsort wechseln, nehmen sie offensichtlich auch andere Destinationen als sehr attraktiv wahr, wodurch ihre Bereitschaft zur Abgabe von Weiterempfehlungen herabgesetzt sein kann. Außerdem besteht die Gefahr, dass sie aufgrund ihrer Vergleichsmöglichkeiten mit anderen Destinationen ohnehin schwerer zufrieden zu stellen sind, so dass hier besondere Anstrengungen unternommen werden müssen. Zusätzlich sollte eine klar von den Konkurrenten abgegrenzte Positionierung angestrebt werden, damit in

2 Fazit

151

der Wahrnehmung der Konsumenten die Destinationen nicht als austauschbar wahrgenommen werden und somit die Attraktivität der Konkurrenzdestinationen abnimmt. Die Fokussierung auf Variety-Seeking-Touristen als einflussreiche Weiterempfehlungsgeber scheint eine erfolgversprechende Strategie zu sein. Sie erweisen sich als besonders kommunikationsfreudig, was sich einerseits positiv auf die Abgabe von Weiterempfehlungen auswirkt, andererseits aber auch vereinfacht, mit ihnen ins Gespräch zu kommen und sie zur Abgabe von Weiterempfehlungen zu stimulieren. Sind sie erst einmal als Empfehlungsgeber gewonnen, kann man sich ihr Kommunikationspotenzial auch langfristig zunutze machen. Auch wenn sie selbst die Destination in naher Zukunft nicht mehr besuchen, lohnt sich eventuell der Aufbau einer langfristigen Beziehung zu ihnen, um sie immer aufs Neue zur Weiterempfehlungsabgabe anzuregen. Ein hohes Innovationspotenzial erhöht die Wahrscheinlichkeit des Erfolgs einer solchen Strategie. Die potenziellen Empfehlungsgeber können dann immer wieder mit Informationen über Neuerungen versorgt werden, so dass sich für sie stets ein Anlass bietet, mit Personen in ihrem Freundes- und Bekanntenkreis über die Destination zu kommunizieren. 2

Fazit

Die vorliegende Arbeit befasste sich mit der Abgabe und dem Einfluss von Weiterempfehlungen über touristische Destinationen. Das Ziel bestand darin zu untersuchen, wann Weiterempfehlungen die Entscheidung über ein Urlaubsreiseziel beeinflussen. Hierbei wurde explizit auf Eigenschaften der Person des Empfehlungsgebers fokussiert, da die Identifikation und die Ansprache geeigneter Weiterempfehlungsgeber eine der größten Herausforderungen im Rahmen von Versuchen der Einbindung von Weiterempfehlungen bei der Vermarktung touristischer Destinationen darstellt. Daneben sollten Faktoren identifiziert werden, die die Abgabe von Weiterempfehlungen von Touristen beeinflussen. Dies wird als Voraussetzung gesehen, um ein weiterempfehlungsstimulierendes Klima zu schaffen. Zur Untersuchung dieser Zusammenhänge wurden zwei empirische Studien durchgeführt. Zuvor wurden aber die theoretischen Grundlagen der Weiterempfehlung erläutert. Hierbei wurde insbesondere herausgearbeitet, welche Bedeutungen sie für das Dienstleistungsmanagement und insbesondere für das Management touristischer Destinationen haben. Darüber hinaus wurde das Konzept Opinion Leadership vorgestellt, da Meinungsführer allgemein als besonders einflussreiche Weiterempfehlungsgeber gelten. Dabei wurde festgestellt, dass diese Variety-Seekern sehr ähnlich zu sein scheinen und daher die Frage aufgeworfen, ob VarietySeeker möglicherweise ebenfalls besonders einflussreiche Weiterempfehlungsgeber sind. Auf Basis bisheriger empirischer Studien zum Einfluss von Weiterempfehlungen auf Kaufentscheidungen sowie zur Abgabe von Weiterempfehlungen wurden schließlich die Hypothesen für die empirische Untersuchung hergeleitet. Die postulierten Zusammenhänge wurden anschließend in einer qualitativen Vorstudie sowie einer quantitativen Hauptstudie einer

2 Fazit

151

der Wahrnehmung der Konsumenten die Destinationen nicht als austauschbar wahrgenommen werden und somit die Attraktivität der Konkurrenzdestinationen abnimmt. Die Fokussierung auf Variety-Seeking-Touristen als einflussreiche Weiterempfehlungsgeber scheint eine erfolgversprechende Strategie zu sein. Sie erweisen sich als besonders kommunikationsfreudig, was sich einerseits positiv auf die Abgabe von Weiterempfehlungen auswirkt, andererseits aber auch vereinfacht, mit ihnen ins Gespräch zu kommen und sie zur Abgabe von Weiterempfehlungen zu stimulieren. Sind sie erst einmal als Empfehlungsgeber gewonnen, kann man sich ihr Kommunikationspotenzial auch langfristig zunutze machen. Auch wenn sie selbst die Destination in naher Zukunft nicht mehr besuchen, lohnt sich eventuell der Aufbau einer langfristigen Beziehung zu ihnen, um sie immer aufs Neue zur Weiterempfehlungsabgabe anzuregen. Ein hohes Innovationspotenzial erhöht die Wahrscheinlichkeit des Erfolgs einer solchen Strategie. Die potenziellen Empfehlungsgeber können dann immer wieder mit Informationen über Neuerungen versorgt werden, so dass sich für sie stets ein Anlass bietet, mit Personen in ihrem Freundes- und Bekanntenkreis über die Destination zu kommunizieren. 2

Fazit

Die vorliegende Arbeit befasste sich mit der Abgabe und dem Einfluss von Weiterempfehlungen über touristische Destinationen. Das Ziel bestand darin zu untersuchen, wann Weiterempfehlungen die Entscheidung über ein Urlaubsreiseziel beeinflussen. Hierbei wurde explizit auf Eigenschaften der Person des Empfehlungsgebers fokussiert, da die Identifikation und die Ansprache geeigneter Weiterempfehlungsgeber eine der größten Herausforderungen im Rahmen von Versuchen der Einbindung von Weiterempfehlungen bei der Vermarktung touristischer Destinationen darstellt. Daneben sollten Faktoren identifiziert werden, die die Abgabe von Weiterempfehlungen von Touristen beeinflussen. Dies wird als Voraussetzung gesehen, um ein weiterempfehlungsstimulierendes Klima zu schaffen. Zur Untersuchung dieser Zusammenhänge wurden zwei empirische Studien durchgeführt. Zuvor wurden aber die theoretischen Grundlagen der Weiterempfehlung erläutert. Hierbei wurde insbesondere herausgearbeitet, welche Bedeutungen sie für das Dienstleistungsmanagement und insbesondere für das Management touristischer Destinationen haben. Darüber hinaus wurde das Konzept Opinion Leadership vorgestellt, da Meinungsführer allgemein als besonders einflussreiche Weiterempfehlungsgeber gelten. Dabei wurde festgestellt, dass diese Variety-Seekern sehr ähnlich zu sein scheinen und daher die Frage aufgeworfen, ob VarietySeeker möglicherweise ebenfalls besonders einflussreiche Weiterempfehlungsgeber sind. Auf Basis bisheriger empirischer Studien zum Einfluss von Weiterempfehlungen auf Kaufentscheidungen sowie zur Abgabe von Weiterempfehlungen wurden schließlich die Hypothesen für die empirische Untersuchung hergeleitet. Die postulierten Zusammenhänge wurden anschließend in einer qualitativen Vorstudie sowie einer quantitativen Hauptstudie einer

152

D Schlussbetrachtung

empirischen Überprüfung zugeführt. In diesen empirischen Studien werden zum einen Merkmale von Weiterempfehlungsgebern als Determinanten des Einflusses von Weiterempfehlungen auf Kaufentscheidungen, zum anderen Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen untersucht. Als zentrale Ergebnisse der Untersuchung lassen sich festhalten: x

Eine Überprüfung der Determinanten der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung führt zu dem Ergebnis, dass das „wahrgenommene Expertentum des Empfehlungsgebers“, „die wahrgenommene Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber“ sowie die „wahrgenommene Bindungsstärke mit dem Empfehlungsgeber“ die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung beeinflussen. Die Reputation des Urlaubsortes hat hingegen keinen Einfluss auf die Wirkung der Weiterempfehlung beim Empfehlungsempfänger.

x

Die ermittelten Zusammenhänge zwischen den Charakteristika des Empfehlungsgebers und der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung sind relativ gleich stark ausgeprägt und lassen daher noch keine Rückschlüsse für die Identifikation besonders einflussreicher Empfehlungsgeber zu.

x

Auf Basis einer Clusteranalyse können drei Segmente von Empfehlungsempfängern identifiziert werden, die Empfehlungsgeber mit unterschiedlichen Eigenschaften bevorzugen. In Anlehnung an ihre Präferenz werden sie als „Ähnlichkeitsjünger“, „Bindungsjünger“ und „Expertenjünger“ bezeichnet.

x

Eine erneute getrennte Überprüfung des Kausalmodells zur Untersuchung der Determinanten der Kaufrelevanz der Weiterempfehlung für die drei Segmente ermöglicht eine stärkere Differenzierung der für den Einfluss der Weiterempfehlung bedeutsamen Empfehlungsgebereigenschaften. Bei Ähnlichkeitsjüngern beeinflusst erwartungsgemäß besonders die Ähnlichkeit mit dem Empfehlungsgeber die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung. Bindungsjünger beziehen die Empfehlung in ihre Kaufentscheidung ein, wenn sie den Empfehlungsgeber als Experten wahrnehmen. Gleiches gilt für Expertenjünger, die allerdings zusätzlich eine enge Bindung zum Empfehlungsgeber benötigen.

x

Unter den Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen kommt der Kundenzufriedenheit die größte Bedeutung zu. Die Wettbewerbsintensität beeinflusst allerdings sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Wahrscheinlichkeit zur Abgabe von Weiterempfehlungen negativ. Weiterhin beeinflusst die Kommunikationsfreudigkeit von Individuen positiv ihre Bereitschaft Weiterempfehlungen abzugeben. Die VarietySeeking-Tendenz und die Risikobereitschaft einer Person weisen keinen direkten Einfluss auf die Abgabe von Weiterempfehlungen auf, beeinflussen die Abgabe von Weiterempfehlungen jedoch indirekt durch ihren positiven Zusammenhang mit der Kommunikationsfreudigkeit.

2 Fazit

153

x

Zur Ansprache bedeutsamer Weiterempfehlungsgeber müssen vor allem Experten identifiziert werden. Aufgrund ihrer vielfältigen Erfahrungen im Tourismus sollten VarietySeeker sich Expertenwissen angeeignet haben und damit als einflussreiche Weiterempfehlungsgeber in Frage kommen. Sie können beispielsweise durch Gästebefragungen oder persönliche Gespräche identifiziert und zur Abgabe von Weiterempfehlungen angeregt werden. Aufgrund ihrer hohen Kommunikativität sollten sie einerseits leicht ansprechbar sein, andererseits aber auch eine höhere Tendenz aufweisen, Weiterempfehlungen auszusprechen.

x

Die wichtigste Voraussetzung, damit positive Weiterempfehlungen abgegeben werden, stellt die Kundenzufriedenheit dar, die demzufolge an erster Stelle der Bemühungen der touristischen Dienstleister stehen sollte. Darüber hinaus muss eine Unique Selling Proposition angestrebt werden, um die Vergleichbarkeit mit anderen Destinationen zu verringern. Auf diese Weise lassen sich negative Effekte, die von einer hohen wahrgenommenen Konkurrenzattraktivität sowohl auf die Kundenzufriedenheit als auch auf die Weiterempfehlungsabsicht ausgehen, verringern.

Die vorliegende Arbeit liefert Anhaltspunkte, wie touristische Destinationen Weiterempfehlungen von Kunden in ihre Vermarktungsstrategie integrieren können. Dabei ist zu berücksichtigen, dass hier vor allem auf die Person des Empfehlungsgebers fokussiert wurde. Es wurden Möglichkeiten zur Identifikation bedeutsamer Empfehlungsgeber aufgezeigt und dargestellt, welche Voraussetzungen gegeben sein müssen, damit die potenziellen Empfehlungsgeber auch tatsächlich die Destination im Rahmen interpersoneller Kommunikation „vermarkten“. Die Arbeit lässt damit noch einigen Forschungsbedarf offen. Um die hier erarbeiteten Ergebnisse auch in der Praxis umsetzen zu können, dürfte vor allem von Interesse sein, auf welche Art und Weise die Stimulation der potenziellen Empfehlungsgeber zur Weiterempfehlungsabgabe gelingen kann. Bisher werden hierfür in der Praxis vor allem Kundenwerben-Kunden-Programme eingesetzt, die mit Prämien bei erfolgreicher Werbung eines neuen Kunden einhergehen. Deren Wirksamkeit ist jedoch sehr umstritten, da sie eine der wichtigsten Bausteine der hohen Glaubwürdigkeit von Weiterempfehlungen, das fehlende kommerzielle Interesse des Empfehlungsgebers, zunichte machen. Es ist daher durch weitere empirische Forschung zu klären, welche Möglichkeiten zum Aufbau von Beziehungen zu den potenziellen Empfehlungsgebern bestehen, die die Abgabe von Weiterempfehlungen fördern. Hier sollten insbesondere auch die Möglichkeiten des Internets oder anderer moderner Kommunikationsmedien ausgelotet werden.

Anhang Anhang 1:

Faktorenanalyse Zufriedenheitsmerkmale

Zufriedenheitsmerkmale und extrahierte Faktoren

Faktorladungen

Zufriedenheit mit den Unterkünften und Gaststätten Wie zufrieden waren Sie in Ihrem Urlaub mit Standard und Ausstattung der Unterkünfte? Wie zufrieden waren Sie in Ihrem Urlaub mit Essen und Atmosphäre in den Gaststätten? Wie zufrieden waren Sie in Ihrem Urlaub mit Freundlichkeit und Bedienung in den Unterkünften? Wie zufrieden waren Sie in Ihrem Urlaub mit Freundlichkeit und Bedienung in der Gastronomie? Wie zufrieden waren Sie in Ihrem Urlaub mit dem PreisLeistungsverhältnis der Unterkunft/ Unterkünfte? Wie zufrieden waren Sie in Ihrem Urlaub mit dem PreisLeistungsverhältnis in der Gastronomie?

3,090

23,772

2,474

19,029

2,135

16,421

0,582 0,810 0,863 0,607 0,794

0,822 0,529

Zufriedenheit mit dem Angebot und der Infrastruktur der Destination Wie zufrieden waren Sie in Ihrem Urlaub mit den Ausflugsmöglichkeiten in die Umgebung? Wie zufrieden waren Sie in Ihrem Urlaub mit dem kulturellen Angebot? Wie zufrieden waren Sie in Ihrem Urlaub mit dem Angebot an Sportmöglichkeiten? Wie zufrieden waren Sie in Ihrem Urlaub mit der Erreichbarkeit? Wie zufrieden waren Sie in Ihrem Urlaub mit der Infrastruktur?

% der erklärten Varianz

0,494

Zufriedenheit mit der Information und Betreuung vor Ort Wie zufrieden waren Sie in Ihrem Urlaub mit der Betreuung durch die Touristeninformation vor Ort? Wie zufrieden waren Sie in Ihrem Urlaub mit der Betreuung durch die Reiseleitung der Rundreise?

Eigenwert

0,510 0,593 0,786 0,691 0,446

156

Anhang 2:

Anhang

Reiseprofil der Cluster (²-Tests) Cluster 1 “Ähnlichkeitsjünger” N = 90

Cluster 2 “Bindungsjünger” N = 76

Cluster 3 “Expertenjünger” N = 128

Gesamte Stichprobe

Rundreise ein bestimmter Ort

Anhang 3:

Aufenthaltsdauer (Tage) Urlaubsausgaben pro Person (Euro) Buchungsfrist (Tage vor Urlaubsantritt)

Anhang 4:

Wie zufrieden waren Sie insgesamt mit Ihrem Urlaub?

Signifikanzniveau

4,057 (4)

0,398

2,005 (2)

0,367

N = 294

Destination Deutschland Europa (außer Deutschland Rest der Welt Reiseart

² (FG)

18,9%

22,4%

22,8%

21,5%

72,2%

69,7%

62,2%

67,2%

8,9%

7,9%

15,0%

11,3%

14,4%

18,4%

22,0%

18,8%

85,6%

81,6%

78,0%

81,2%

Reiseprofil der Cluster (ANOVA) Cluster 1 “Ähnlichkeitsjünger” N = 90

Cluster 2 “Bindungsjünger” N = 76

Cluster 3 “Expertenjünger” N = 128

Gesamte Stichprobe

10,81

8,74

10,52

516,35

456,55

52,84

59,74

F

Signifikanzniveau

10,15

1,173

0,311

584,91

531,32

2,135

0,120

75,09

64,38

3,009

0,051

N = 294

Vergleich der Gesamtzufriedenheit der Cluster (ANOVA) Cluster 1 “Ähnlichkeitsjünger” N = 90

Cluster 2 “Bindungsjünger” N = 76

Cluster 3 “Expertenjünger” N = 128

Gesamte Stichprobe

F

Signifikanzniveau

3,87

4,13

4,06

4,02

3,158

0,044

1 = überhaupt nicht zufrieden, 5 = außerordentlich zufrieden

Anhang

Anhang 5:

WExp1 WExp2 WExp3 WExp4 WExp5 WExp6 WÄhn1 WÄhn2 WÄhn3 WÄhn4 EmBin1 EmBin2 Rep1 Rep2 Kaufrel1 Kaufrel2 Kaufrel3

Anhang 6:

WExp1 WExp4 WExp5 WÄhn1 WÄhn2 WÄhn3 WÄhn4 EmBin1 EmBin2 Rep2 Kaufrel1 Kaufrel2 Kaufrel3

157

Kreuzladungsmatrix der manifesten Variablen im Kausalmodell für den Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung WExp

WÄhn

EmBin

Rep

Kaufrel

0,6845 0,8269 0,8226 0,8719 0,8086 0,636 -0,008 0,0685 0,0781 0,0014 0,0497 0,015 0,0314 -0,0227 0,1786 0,1404 0,163

0,1192 0,0764 -0,0036 0,0192 -0,0012 -0,0077 0,8594 0,7313 0,8092 0,8069 0,3018 0,2635 0,0569 0,0746 0,1318 0,1808 0,1401

0,0366 0,1116 -0,0567 0,037 0,006 0,0371 0,2944 0,3112 0,1821 0,2056 0,8926 0,8903 -0,0125 -0,1229 0,2195 0,1757 0,0975

-0,0172 0,0092 0,0559 0,0164 -0,0591 0,0715 0,0244 0,0734 0,0462 0,0882 -0,0815 -0,0159 0,9469 0,7418 0,0964 -0,0285 0,0396

0,1098 0,2053 0,191 0,1407 0,1611 0,1113 0,1729 0,1618 0,127 0,1411 0,1939 0,192 0,053 0,0254 0,7973 0,7768 0,7899

Kreuzladungsmatrix der manifesten Variablen im modifizierten Kausalmodell für den Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung für die Gruppe der Ähnlichkeitsjünger WExp

WÄhn

EmBin

Rep

Kaufrel

0,7413 0,6443 0,9002 0,188 -0,0181 0,0825 0,039 0,0841 0,0568 0,0559 0,1979 0,0416 -0,0332

-0,0115 -0,0564 0,1908 0,8671 0,79 0,8137 0,7685 0,6883 0,5007 -0,1544 0,1427 0,3889 0,1959

-0,0456 0,0957 0,1231 0,6375 0,4448 0,5057 0,5492 0,9496 0,8905 -0,2396 0,2101 0,2906 0,2361

0,1538 0,1928 -0,0934 -0,2405 -0,1166 0,0379 -0,1237 -0,2407 -0,1942 1,0000 -0,0717 -0,0703 -0,0564

0,0554 0,0344 0,0808 0,3417 0,3182 0,2195 0,2365 0,3519 0,2425 -0,087 0,572 0,8694 0,7771

158

Anhang 7:

WExp1 WExp2 WExp3 WExp4 WExp5 WExp6 WÄhn1 WÄhn4 EmBin1 EmBin2 Rep1 Rep2 Kaufrel1 Kaufrel2 Kaufrel3

Anhang 8:

WExp2 WExp3 WExp4 WExp6 WÄhn1 WÄhn2 WÄhn3 WÄhn4 EmBin1 EmBin2 Rep1 Kaufrel1 Kaufrel2 Kaufrel3

Anhang

Kreuzladungsmatrix der manifesten Variablen im modifizierten Kausalmodell für den Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung für die Gruppe der Bindungsjünger WExp

WÄhn

EmBin

Rep

Kaufrel

0,5498 0,6851 0,8233 0,7686 0,7343 0,6791 -0,0121 0,1841 0,1312 0,1469 0,0491 -0,0794 0,3551 0,1254 0,2004

0,0902 0,1107 0,053 0,1213 0,0427 0,1117 0,7586 0,7933 0,1313 0,1842 0,3324 0,2332 0,222 0,0342 0,0502

0,1738 0,0873 0,1528 0,22 0,0866 0,0768 0,2893 0,0197 0,7189 0,9337 0,1811 0,0398 0,1786 0,0486 -0,0247

-0,0284 -0,0669 0,0303 -0,0142 -0,0451 0,0965 0,342 0,1826 0,0322 0,1767 0,9455 0,7896 0,2339 0,0377 0,0509

0,0522 0,2546 0,3282 0,1219 0,1911 0,2423 0,1301 0,1393 0,0662 0,1285 0,1945 0,1032 0,9291 0,7184 0,7489

Kreuzladungsmatrix der manifesten Variablen im modifizierten Kausalmodell für den Einfluss von Eigenschaften des Empfehlungsgebers auf die Kaufrelevanz der Weiterempfehlung für die Gruppe der Expertenjünger WExp

WÄhn

EmBin

Rep

Kaufrel

0,6632 0,7939 0,7998 0,7359 -0,1359 0,0071 -0,1312 -0,0406 -0,075 -0,0541 -0,0088 0,0979 0,1353 0,1823

-0,0369 -0,1203 -0,0409 -0,0588 0,6922 0,5449 0,7689 0,884 0,4842 0,3885 0,0211 0,1314 0,131 0,1125

-0,0085 -0,1753 -0,0081 -0,0349 0,3958 0,3522 0,3431 0,4034 0,88 0,8925 -0,1085 0,1474 0,1876 0,2515

0,0174 -0,0018 -0,0887 0,0676 0,0137 0,0071 -0,0897 0,0779 -0,1261 -0,0678 1,0000 0,1542 -0,181 0,1211

0,109 0,1293 0,1669 0,1408 0,0441 0,0716 0,0939 0,174 0,2248 0,2366 0,074 0,752 0,6525 0,8782

Anhang

Anhang 9:

RisB1 RisB2 RisB3 RisB4 VST1 VST2 VST3 VST4 VST5 VST6 KonkAtt1 KonkAtt2 KonkAtt3 Kzfr1 Komm1 Komm2 Komm3 Komm4 WAbs1

159

Kreuzladungsmatrix der manifesten Variablen im Kausalmodell für die Abgabe von Weiterempfehlungen im Tourismus RisB

VST

KonkAtt

Kzfr

Komm

WAbs

0,7604 0,8521 0,7335 0,3726 0,2114 0,2442 0,1901 0,379 0,3612 0,3834 0,0288 0,0651 0,0545 0,0873 0,1215 0,2867 0,1695 0,1464 0,0817

0,3062 0,3575 0,3352 0,281 0,4514 0,4577 0,5591 0,823 0,8805 0,8165 0,0099 0,0722 0,1016 0,0699 0,1264 0,2765 0,1169 0,1661 0,044

0,036 0,0967 0,0116 0,083 0,1217 0,1147 0,1414 0,067 0,0598 0,0202 0,7679 0,684 0,6016 -0,2121 -0,0715 -0,0258 0,0138 0,0219 -0,2289

0,0111 0,0588 0,112 0,0509 0,0543 0,0295 0,0129 0,0763 0,0293 0,0739 -0,179 -0,1365 -0,1149 1,0000 0,1183 0,0772 0,116 0,1055 0,3298

0,1491 0,2199 0,2157 0,0319 -0,0171 -0,0297 0,0659 0,2568 0,1805 0,196 -0,0672 0,034 0,0066 0,1289 0,5996 0,8666 0,8048 0,7867 0,183

0,0197 0,0745 0,0815 0,0349 -0,0167 -0,0137 -0,0462 0,0536 0,0378 0,053 -0,1993 -0,1185 -0,1433 0,3298 0,1735 0,1411 0,1084 0,1453 1,0000

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