Weiterempfehlung als Marketingziel : Analyse, empirische Prüfung und Managementimplikationen 9783834909299, 3834909297 [PDF]

Zitiervorschau

Gunnar Markert Weiterempfehlung als Marketingziel

Basler Schriften zum Marketing Band 23

Herausgegeben von

Prof. Dr. Manfred Bruhn

Gunnar Markert

Weiterempfehlung als Marketingziel Analyse, empirische Prüfung und Managementimplikationen Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Manfred Bruhn Mit Beiträgen von: Bernd Adamaschek, Rainer Christian Beutel, Wolfram Bremeier, Jochen Dieckmann, Leonhard Ermer, Raimund Hirschfelder, Manfred Jung, Lydia Kyas, Martin Lepper, Ingrid Nümann-Seidewinkel, Harald Plamper, Marga Pröhl, Willi Schmöller, Rolf Sebelin, Heide Simonis, Rüdiger Staib,

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

Dr. Gunnar Markert ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Marketing und Unternehmensführung von Prof. Dr. Manfred Bruhn am Wirtschaftswissenschaftlichen Zentrum (WWZ) der Universität Basel.

Dissertation Universität Basel, 2007

1. Auflage 2008 Alle Rechte vorbehalten © Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2008 Lektorat: Claudia Jeske | Jutta Hinrichsen Der Gabler Verlag ist ein Unternehmen von 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: Ulrike Weigel, www.CorporateDesignGroup.de Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed in Germany ISBN 978-3-8349-0929-9

Geleitwort des Herausgebers Die Weiterempfehlung gilt in vielen Branchen als eine wesentliche Determinante des Unternehmenserfolgs, da Konsumenten in Weiterempfehlungen eine einfache und glaubwürdige Entscheidungsgrundlage für Kaufentscheidungen sehen, die die Risiken einer Fehlentscheidung reduziert. Es wird angenommen, dass die Relevanz von Empfehlungen desto eher eine Kaufentscheidung beeinflusst, je unsicherer die beurteilbaren Eigenschaften eines Produkts oder eine Dienstleistung sind oder desto größer das zur Verfügung stehende Angebot ist. Aktuelle Marktentwicklungen, wie z.B. die zunehmende Homogenität von Leistungsangeboten sowie eine wachsende Zahl von Kommunikationskanälen, fördern deshalb die Bedeutung der Weiterempfehlung. Vor diesem Hintergrund unternehmen Anbieter vielfältige Versuche, Weiterempfehlungen durch Marketingaktivitäten, unter anderem durch das Angebot von Prämien an Kunden für erfolgreiche Weiterempfehlungen zu stimulieren. Es ist in vielen Fällen fraglich, inwiefern solche Kunden-werben-Kunden-Maßnahmen einen Erfolgsbeitrag leisten. Erhöhen sie die Zahl neu akquirierter Kunden, oder nutzen Kunden solche Prämien für Empfehlungen an Kunden, die sich ohnehin für die Leistung des Unternehmens entschieden hätten? Leidet die Glaubwürdigkeit der Weiterempfehlung darunter, wenn ein potenzieller Neukunde weiß, dass der Empfänger eine relativ hohe Prämie erhält? Ist vice versa einer geringen Prämie überhaupt ein Einfluss auf das Weiterempfehlungsverhalten anzunehmen? Die Anwendung von Kunden-werben-Kunden-Maßnahmen ist deshalb so populär, weil sich die Wirkung anderer Einflussfaktoren nur schwer eindeutig Marketingaktivitäten zuordnen lässt, so z.B. der Einfluss von Instrumenten der Leistungs-, Kommunikations-, Preis- oder Beziehungsgestaltung. Diese Instrumente geben ebenfalls Anlässe zur Weiterempfehlungsabgabe, sind in Bezug auf Kundenakquisition jedoch schwer überprüfbar, zumal die Wirkung zusätzlich von Merkmalen des Senders und dessen Beziehung zum Empfänger abhängt. Studien zu den genannten Einflussfaktoren wurden bislang innerhalb von Modellen durchgeführt, die nur zum Teil Rückschlüsse auf unternehmensseitige Maßnahmen ermöglichen. Meist untersuchten sie allgemeine Konstrukte wie z.B. die Kundenzufriedenheit als „globale“ Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe. Um feststellen zu können, welche konkreten Weiterempfehlungsanlässe bestehen und wie diese eventuell von Unternehmen genutzt werden können, um die Abgabe von Weiterempfehlungen zu fördern, ist jedoch eine detailliertere Betrachtung notwendig.

VI

Geleitwort des Herausgebers

Auf Basis verhaltenstheoretischer Mechanismen der Equitytheorie sowie des Impression Managements zeigt der Verfasser in der vorliegenden Arbeit auf, welche Motive grundsätzlich zur Weiterempfehlungsabgabe führen können. Es lassen sich dabei zum einen unternehmensseitig – direkt oder indirekt – beeinflussbare Determinanten der Weiterempfehlung und zum anderen Kommunikationsbedürfnisse von Kunden, wie z.B. Hilfsbereitschaft oder die Neigung zur Selbstdarstellung, als moderierende Faktoren identifizieren. Als Grundlage eines Wirkungsmodells wird der Stand der Forschung zu den einzelnen Determinanten aufgearbeitet und in ein Modell integriert, das einen hohen Erklärungsgehalt sowie – durch die Einbindung von Incentives sowie weiterer „unternehmensnaher“ Determinanten wie Image, Leistungsqualität und Beziehungsqualität – eine bessere Steuerbarkeit im Hinblick auf die Weiterempfehlungsabgabe zum Ziel hat. Nach einer empirischen Konzeptualisierung der Modellkonstrukte überprüft der Verfasser die aufgestellten Hypothesen unter Einsatz von Strukturgleichungsmodellen anhand des Partial Least Squares(PLS)-Verfahrens. Dabei kommt ein experimentelles Design zur Anwendung, in dem die Incentivehöhe einer Kundenwerben-Kunden-Maßnahme variiert wird und so gemeinsam mit den weiteren Determinanten die Weiterempfehlungsursachen umfassend analysiert werden. Es zeigt sich, dass die Weiterempfehlungsabsicht zu einem hohen Anteil (ca. 70 Prozent) durch die berücksichtigten Determinanten erklärt wird. Dabei trägt ein Incentive zwar deutlich, jedoch im Verhältnis zu den weiteren Ursachen nicht übermäßig zur Weiterempfehlungsabsicht bei. Persönliche Faktoren spielen ebenfalls eine wichtige Rolle für die Bedeutung einzelner Determinanten und sind für die Kundensegmentierung ebenfalls relevant. Im letzten Kapitel der Arbeit entwickelt der Verfasser ein auf den empirischen Ergebnissen aufbauendes Konzept zur Messung und Steuerung von Weiterempfehlungen, das konkrete Maßnahmen für die praktische Umsetzung eines Weiterempfehlungsmanagements beinhaltet. Der Verfasser hat durch seine Arbeit wesentliche Impulse für die weitere wissenschaftliche Forschung über die Analyse und Steuerung des Weiterempfehlungsverhaltens geleistet. Der Herausgeber verbindet mit der Veröffentlichung daher die Hoffnung, dass die vorliegende Arbeit auf breites Interesse stößt und als Ausgangspunkt für weitere Untersuchungen die ihr gebührende Anerkennung erhält.

Basel, im Februar 2008

Prof. Dr. Manfred Bruhn

Vorwort

VII

Vorwort Der wichtige Beitrag, den die Weiterempfehlung zur Kundenakquisition leistet, kann aus der weiten Verbreitung von Kunden-werben-Kunden-Maßnahmen und aus einer Vielzahl von Publikationen abgelesen werden. Die vorliegende Arbeit hat das Ziel, die unternehmensseitig beeinflussbaren Auslöser konkreter als bislang zu erfassen und ganzheitlich abzubilden. Darüber hinaus werden persönliche Motive von Weiterempfehlungen untersucht, um auf diese Weise die Weiterempfehlung insgesamt besser prognostizieren und teilweise auch steuern zu können. Hierzu wird ein Wirkungsmodell mit dem Anspruch einer möglichst umfassenden Darstellung der relevanten Determinanten der Weiterempfehlung entwickelt, das so eine verbesserte Steuerung von Einflussgrößen der Weiterempfehlung in der Erfolgskette des Relationship Marketing ermöglicht. Die Hypothesen dieses Wirkungsmodells werden im Rahmen einer empirischen Studie untersucht. Schließlich wird ein Managementprozess zur Messung der Relevanz und zur effizienteren Steuerung von Weiterempfehlungen geliefert. Die vorliegende Arbeit wurde im November 2007 von der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Basel als Dissertation angenommen. Wesentliches Verdienst bei der Erreichung dieses Ziels hat mein Doktorvater, Herr Prof. Dr. Manfred Bruhn, dem ich für seine Unterstützung bei der Promotion und die zahlreichen Möglichkeiten zur eigenen Weiterbildung und Entfaltung in meiner Zeit in Basel sehr herzlich danken möchte. Mein Dank gilt auch Herrn Prof. Dr. Friedrich Rosenkranz für die bereitwillige Übernahme der Zweitbegutachtung der vorliegenden Arbeit. Insbesondere für die jederzeit engagierte Unterstützung und freudige Diskussionsbereitschaft bei der Erstellung der Dissertation, aber auch für die freundschaftliche Atmosphäre am Lehrstuhl und zahlreiche gemeinsame Events, möchte ich meinem Kollegen und Coach Dr. Karsten Hadwich ebenfalls sehr herzlich danken. Auch den übrigen Kollegen des Lehrstuhls für Marketing und Unternehmensführung der Universität Basel gebührt Dank. Neben der guten Lehrstuhlatmosphäre haben auch die zahlreichen private Anlässe sowie die halbjährlichen Wochen der Doktorandenkolloquien im Allgäu den Prozess hin zur Promotion bereichert. Insbesondere hervorheben möchte ich Falko Eichen, dem ich nicht nur viele Bergtouren und Marathonläufe, sondern auch vieles in meiner persönlichen Entwicklung während unserer gemeinsamen Promotionszeit in Basel zu verdanken habe.

VIII

Vorwort

Durch sehr viel Aufmerksamkeit beim Korrekturlesen hat sich Jochen Schrade um zahlreiche Verbesserungen in der Arbeit, und auch um einige gelungene Abende in Basel, verdient gemacht. Claudio Grolimund danke ich für die zuverlässige Erstellung des druckreifen Manuskripts. Schließlich danke ich, stellvertretend für viele weitere Gelegenheiten, in denen es zu Dank Anlass gegeben hätte, meiner Familie ganz herzlich für die Unterstützung während meiner gesamten Ausbildungszeit. Teilweise bewusst und teilweise auch unbewusst hat sie viel dazu beigetragen, dass dieser Weg so vielfältig und glücklich verlaufen ist.

Basel, im Februar 2008

Gunnar Markert

Inhaltsverzeichnis Geleitwort des Herausgebers ............................................................................... V Vorwort..............................................................................................................VII Schaubildverzeichnis ....................................................................................... XIII Abkürzungsverzeichnis.................................................................................... XIX 1 Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel.......... 1 1.1

Relevanz und Problematik von Weiterempfehlungen........................... 1

1.2

Begriffliche und konzeptionelle Einordnung der Weiterempfehlung................................................................................. 7

1.3

Weiterempfehlung als Gegenstand der Marketingforschung .............. 16

1.4

Forschungsumfeld und Ziele der Arbeit.............................................. 25

1.5

Gang der Untersuchung ...................................................................... 30

2 Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe ......................................................................... 35 2.1

Theoretische Fundierung der Weiterempfehlungsabgabe ................... 35 2.1.1 Verhaltenstheoretische Grundlagen der Weiterempfehlungsabgabe........................................................ 35 2.1.2 Austauschtheorie....................................................................... 37 2.1.3 Motivationstheorie .................................................................... 40 2.1.4 Integration von Austauschtheorie und Motivationstheorie ....... 44

2.2

Stand der Forschung zu externen Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe.................................................................. 48 2.2.1 Direkte Einflussfaktoren ........................................................... 49 2.2.2 Indirekte Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe ....... 55 2.2.2.1 Kundenzufriedenheit................................................... 55 2.2.2.2 Leistungsqualität......................................................... 59 2.2.2.3 Image .......................................................................... 62 2.2.2.4 Beziehungsqualität...................................................... 65

2.3

Stand der Forschung zu internen Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe.................................................................. 71

X

Inhaltsverzeichnis 2.3.1 Intrapersonelle Einflussfaktoren ............................................... 71 2.3.1.1 Involvement ................................................................ 71 2.3.1.2 Selbstbestätigung ........................................................ 74 2.3.2 Interpersonelle Einflussfaktoren ............................................... 76 2.4

Stand der Forschung zu senderseitigen Wirkungen der Weiterempfehlung............................................................................... 80

3 Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe ......................................................................... 87 3.1

Vorgehensweise .................................................................................. 87

3.2

Modellierung externer Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe.................................................................. 89 3.2.1 Direkte Einflussfaktoren ........................................................... 89 3.2.2 Indirekte Einflussfaktoren......................................................... 93 3.2.2.1 Kundenzufriedenheit................................................... 94 3.2.2.2 Leistungsqualität......................................................... 97 3.2.2.3 Image ........................................................................ 101 3.2.2.4 Beziehungsqualität.................................................... 104 3.2.3 Interaktionseffekte von direkten und indirekten Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe .................... 108

3.3

Modellierung interner Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe................................................................ 112 3.3.1 Intrapersonelle Einflussfaktoren ............................................. 112 3.3.2 Interpersonelle Einflussfaktoren ............................................. 116

3.4

Modellierung senderseitiger Wirkungen der Weiterempfehlungsabgabe................................................................ 122

3.5

Zusammenhänge und Hypothesen im Wirkungsmodell ................... 126

4 Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe................... 131 4.1

Untersuchungsdesign und Messmethodik......................................... 131 4.1.1 Experiment als Untersuchungsdesign ..................................... 131 4.1.2 Kausalanalyse als Messmethodik............................................ 134

4.2

Vorgehensweise bei der Entwicklung der Messmodelle................... 144

4.3

Festlegung des Untersuchungsumfelds ............................................. 150 4.3.1 Branchenauswahl .................................................................... 150 4.3.2 Festlegung der zu manipulierenden Variablen........................ 152 4.3.3 Manipulation von Variablen ................................................... 152

Inhaltsverzeichnis

XI

4.4

Klassifizierung und Operationalisierung der Variablen .................... 156 4.4.1 Vorgehensweise ...................................................................... 156 4.4.2 Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe ....................... 157 4.4.2.1 Incentives.................................................................. 157 4.4.2.2 Leistungsqualität....................................................... 158 4.4.2.3 Kundenzufriedenheit................................................. 159 4.4.2.4 Image ........................................................................ 160 4.4.2.5 Beziehungsqualität.................................................... 161 4.4.3 Moderierende Faktoren der Weiterempfehlungsabgabe ......... 163 4.4.3.1 Intrapersonelle Einflussfaktoren ............................... 163 4.4.3.2 Interpersonelle Einflussfaktoren ............................... 165 4.4.4 Weiterempfehlungsverhalten .................................................. 168 4.4.5 Kundenbindung....................................................................... 169

4.5

Pretests .............................................................................................. 171 4.5.1 Durchführung.......................................................................... 171 4.5.2 Exploratorische Faktorenanalysen .......................................... 172 4.5.2.1 Vorgehensweise........................................................ 172 4.5.2.2 Indirekte Einflussfaktoren......................................... 174 4.5.2.3 Moderierende Faktoren............................................. 176 4.5.2.4 Kundenbindung ........................................................ 178 4.5.3 Manipulations-Checks ............................................................ 179

4.6

Hauptuntersuchung ........................................................................... 181 4.6.1 Versuchsanordnung ................................................................ 181 4.6.2 Durchführung der Untersuchung ............................................ 181

4.7

Empirische Ergebnisse...................................................................... 183 4.7.1 Deskriptive Statistiken ............................................................ 183 4.7.2 Gütebeurteilung der Modelle .................................................. 185 4.7.2.1 Messmodelle............................................................. 185 4.7.2.2 Strukturmodell .......................................................... 188 4.7.3 Datenanalyse........................................................................... 191 4.7.3.1 Vorgehensweise........................................................ 191 4.7.3.2 Mittelwertvergleiche................................................. 192 4.7.3.2.1 Incentives.................................................. 192 4.7.3.2.2 Reaktion des Empfängers ......................... 194 4.7.3.3 Kausalanalyse ........................................................... 196 4.7.3.3.1 Wirkungsbeziehungen im Grundmodell............................................. 196 4.7.3.3.2 Wirkungsbeziehungen bei unterschiedlicher Incentivehöhe ............... 198

XII

Inhaltsverzeichnis 4.7.3.3.3 Interaktionseffekte und asymmetrische Effekte ............................. 201 4.7.3.4 Analyse moderierender Faktoren.............................. 204 4.7.3.4.1 Betrachtung moderierender Faktoren bei mehrstufigen Wirkungsketten............. 204 4.7.3.4.2 Wirkungszusammenhänge intrapersoneller Faktoren.......................... 207 4.7.3.4.3 Wirkungszusammenhänge interpersoneller Faktoren.......................... 208 4.7.3.5 Wirkungen der Weiterempfehlungsabgabe auf den Sender .......................................................... 214 4.7.4 Zusammenfassung .................................................................. 216

5 Implikationen ............................................................................................ 221 5.1

Implikationen für die Praxis: Weiterempfehlungsmanagement ........ 221 5.1.1 Managementprozess für Weiterempfehlungen ....................... 221 5.1.2 Analysephase des Weiterempfehlungsmanagements.............. 123 5.1.3 Planungsphase des Weiterempfehlungsmanagements ............ 231 5.1.3.1 Strategische Ausrichtung des Weiterempfehlungsmanagements ............................. 231 5.1.3.2 Operative Gestaltung des Weiterempfehlungsmanagements ............................. 234 5.1.3.2.1 Operativer Einsatz von Incentives ............ 235 5.1.3.2.2 Operativer Einsatz von Leistungskomponenten............................. 243 5.1.3.2.3 Operativer Einsatz von Kommunikationsinstrumenten.................. 249 5.1.3.2.4 Operativer Einsatz von Beziehungsinstrumenten........................... 256 5.1.4 Umsetzung des Weiterempfehlungsmanagements.................. 261 5.1.5 Kontrolle des Weiterempfehlungsmanagements..................... 265

5.2

Implikationen für die Forschung....................................................... 270 5.2.1 Forschungsbereiche der Weiterempfehlungsabgabe............... 270 5.2.2 Theorien.................................................................................. 271 5.2.3 Methodik................................................................................. 272 5.2.4 Empirie ................................................................................... 274 5.2.5 Management ........................................................................... 275

Literaturverzeichnis .......................................................................................... 277 Anhang.............................................................................................................. 309

Schaubildverzeichnis 1. Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel Schaubild 1-1: Gründe für die Bedeutung von Weiterempfehlungen ................ 2 Schaubild 1-2: Definitionen der Mund-zu-Mund-Kommunikation ................... 7 Schaubild 1-3: Systematisierung von Merkmalen der Weiterempfehlung....... 10 Schaubild 1-4: Generalisierung der Erfolgskette des Relationship Marketing ................................................................................ 15 Schaubild 1-5: Sender- und empfängerbezogene Erfolgskette der Weiterempfehlung ................................................................... 15 Schaubild 1-6: Fragestellungen im thematischen Umfeld der Weiterempfehlung ................................................................... 16 Schaubild 1-7: Ausgewählte Studien und Arbeiten im Rahmen der Weiterempfehlung ................................................................... 21 Schaubild 1-8: Grundmodell zu Fragestellungen der Arbeit............................ 25 Schaubild 1-9: Kategorien von Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe ...................................................... 26 Schaubild 1-10: Gang der Untersuchung ........................................................... 33 2. Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe Schaubild 2-1: Theoretische Fundierung von Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe ...................................................... 37 Schaubild 2-2: Modell der Motivation unter Einbezug austauschtheoretischer Grundlagen ......................................... 45 Schaubild 2-3: Erklärungsgehalt der Austauschtheorie und der Motivationstheorie in Bezug auf die Weiterempfehlungsabgabe ...................................................... 47 Schaubild 2-4: Stand der Forschung zur Wirkung von Incentives................... 51 Schaubild 2-5: Stand der Forschung zur Wirkung der Kundenzufriedenheit ............................................................... 56

XIV

Schaubildverzeichnis

Schaubild 2-6: Stand der Forschung zur Leistungsqualität.............................. 60 Schaubild 2-7: Stand der Forschung zur Wirkung der Kommunikation.......... 63 Schaubild 2-8: Stand der Forschung zu Merkmalen einer Beziehung ............. 67 Schaubild 2-9: Stand der Forschung zum Involvement als intrapersoneller Einflussfaktor der Weiterempfehlungsabgabe ...................................................... 72 Schaubild 2-10: Stand der Forschung zum Bedürfnis der Selbstdarstellung...................................................................... 75 Schaubild 2-11: Stand der Forschung zu interpersonellen Einflussfaktoren....................................................................... 77 Schaubild 2-12: Erreichung senderseitiger Ziele in Abhängigkeit des Empfängers.............................................................................. 81 Schaubild 2-13: Stand der Forschung zu senderseitigen Wirkungen der Weiterempfehlungsabgabe ...................................................... 84 3. Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe Schaubild 3-1: Bezugsrahmen zu Wirkungszusammenhängen der Weiterempfehlung ................................................................... 88 Schaubild 3-2: Vorgehensweise bei der Hypothesenentwicklung ................... 89 Schaubild 3-3: Anreizattraktivität als Einflussfaktor der Weiterempfehlungsabgabe ...................................................... 92 Schaubild 3-4: Kundenzufriedenheit als Determinante der Weiterempfehlung ................................................................... 96 Schaubild 3-5: Leistungsqualität als Determinante der Weiterempfehlung ................................................................. 100 Schaubild 3-6: Wirkungsbeziehung des Images als Wahrnehmung der Kommunikation ..................................................................... 103 Schaubild 3-7: Beziehungsqualität als Determinante der Weiterempfehlung ................................................................. 106 Schaubild 3-8: Gemeinsame Wirkung von Incentives und Zufriedenheit ..... 109 Schaubild 3-9: Interaktionseffekte im Wirkungsmodell ................................ 111

Schaubildverzeichnis

XV

Schaubild 3-10: Wirkung des Involvements auf die Weiterempfehlungsabgabe .................................................... 114 Schaubild 3-11: Wirkung des Bedürfnisses nach Selbstbestätigung auf die Weiterempfehlungsabgabe............................................... 115 Schaubild 3-12: Interpersonelle moderierende Faktoren der Weiterempfehlungsabgabe .................................................... 120 Schaubild 3-13: Modifikation der Erfolgskette des Relationship Marketing .............................................................................. 123 Schaubild 3-14: Wirkung der Reaktion des Empfängers auf den Sender im Wirkungsmodell ............................................................... 125 Schaubild 3-15: Gesamtmodell mit Hypothesen ............................................. 126 Schaubild 3-16: Zusammenfassung der Hypothesen ....................................... 130 4. Empirische Untersuchung Schaubild 4-1: Formative und reflektive Messmodelle und Strukturmodell ....................................................................... 136 Schaubild 4-2: Gegenüberstellung reflektiver und formativer Messmodelle.......................................................................... 137 Schaubild 4-3: Vergleich von Merkmalen varianzbasierter und kovarianzbasierter Schätzverfahren ....................................... 143 Schaubild 4-4: Konzeptualisierung und Durchführung eines Experiments ........................................................................... 146 Schaubild 4-5: Ausgestaltung der Incentives im experimentellen Design ..... 155 Schaubild 4-6: Ausgestaltung der Reaktion im experimentellen Design ....... 156 Schaubild 4-7: Reflektive Operationalisierung der Attraktivität des Incentives............................................................................... 157 Schaubild 4-8: Operationalisierung der Leistungsqualität ............................. 159 Schaubild 4-9: Operationalisierung der Kundenzufriedenheit ....................... 159 Schaubild 4-10: Operationalisierung des Images............................................. 161 Schaubild 4-11: Operationalisierung der Beziehungsqualität .......................... 163 Schaubild 4-12: Operationalisierung des Involvements................................... 164

XVI

Schaubildverzeichnis

Schaubild 4-13: Operationalisierung des Bedürfnisses nach Dissonanzvermeidung............................................................ 164 Schaubild 4-14: Operationalisierung interpersoneller Einflussfaktoren ......... 168 Schaubild 4-15: Operationalisierung der Weiterempfehlungsabsicht.............. 169 Schaubild 4-16: Operationalisierung der Kundenbindung............................... 170 Schaubild 4-17: Operationalisierung der Kundenbindung des Senders nach Reaktion des Empfängers auf die Weiterempfehlung ................................................................. 171 Schaubild 4-18: Rotierte Faktorladungsmatrix zu Image, Leistungsqualität und Kundenzufriedenheit .......................... 175 Schaubild 4-19: Rotierte Faktorladungsmatrix zur Beziehungsqualität........... 176 Schaubild 4-20: Rotierte Faktorladungsmatrix zu Involvement und Selbstdarstellung.................................................................... 177 Schaubild 4-21: Rotierte Faktorladungsmatrix zu interpersonellen Einflussfaktoren..................................................................... 178 Schaubild 4-22: Rotierte Faktorladungsmatrix der Faktorenanalyse zur Kundenbindung ..................................................................... 179 Schaubild 4-23: Mittelwertvergleich für die Varianten der Incentives ............ 180 Schaubild 4-24: Zweiseitiger t-Test für die Mittelwertgleichheit der Incentivevarianten ................................................................. 180 Schaubild 4-25: Deskriptive Statistiken der Stichprobe .................................. 184 Schaubild 4-26: Gütekriterien zur Beurteilung der Güte von reflektiven Messmodellen........................................................................ 185 Schaubild 4-27: Gütekriterien der Konstrukte auf Basis des Gesamtdatensatzes................................................................. 187 Schaubild 4-28: Korrelationsmatrix zur Prüfung der Diskriminanzvalidität ............................................................ 188 Schaubild 4-29: Gütekriterien zur Beurteilung von PLS-Schätzungen bei Strukturmodellen ................................................................... 189 Schaubild 4-30: Absolutwerte von Anreizattraktivität und Weiterempfehlung ................................................................. 193 Schaubild 4-31: Vergleich der Kundenbindung nach der Reaktion des Empfängers auf die Weiterempfehlungsabgabe .................... 195

Schaubildverzeichnis

XVII

Schaubild 4-32: Ergebnisse des Strukturmodells für den Gesamtdatensatz..... 196 Schaubild 4-33: Modellschätzungen im Szenario mit niedrigem Incentive..... 199 Schaubild 4-34: Modellschätzungen im Szenario mit hohem Incentive .......... 199 Schaubild 4-35: Interaktionseffekt zwischen Beziehungsqualität und Anreizattraktivität.................................................................. 201 Schaubild 4-36: Veränderung der Weiterempfehlung in Abhängigkeit der Kundenzufriedenheit ............................................................. 203 Schaubild 4-37: Interaktionseffekts zwischen Leistungsqualität und Image ..................................................................................... 204 Schaubild 4-38: Prüfung der Wirkung moderierender Faktoren bei mehrstufigen Wirkungsketten................................................ 205 Schaubild 4-39: Wirkungszusammenhänge bei hohem und geringem Involvement ........................................................................... 207 Schaubild 4-40: Vergleich der Einflüsse bei unterschiedlichem Kommunikationsbedürfnis .................................................... 209 Schaubild 4-41: Vergleich der Einflüsse bei unterschiedlicher Neigung zur Selbstdarstellung.............................................................. 210 Schaubild 4-42: Vergleich der Einflüsse bei unterschiedlicher altruistischer Neigung............................................................ 211 Schaubild 4-43: Vergleich der Einflüsse bei unterschiedlicher Ausprägung der Meinungsführerschaft ................................. 213 Schaubild 4-44: Vergleich der Wirkungen von Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlung auf die Kundenbindung des Senders ....... 214 Schaubild 4-45: Vergleich der Strukturmodelle bei Modifikation der Erfolgskette............................................................................ 215 Schaubild 4 46: Ergebnisse der Hypothesenprüfung ....................................... 220 5. Implikationen Schaubild 5-1: Managementprozess für Weiterempfehlungen ...................... 222 Schaubild 5-2: Analysephase des Weiterempfehlungsmanagements............. 223 Schaubild 5-3: Beispielhaftes Kausalmodell zur Erhebung der Einflussfaktoren der Weiterempfehlung ................................ 226

XVIII

Schaubildverzeichnis

Schaubild 5-4: Beispielhafte Segmentierung bezüglich Leistungsqualität und Image.................................................. 229 Schaubild 5-5: Beispiel relativer Erklärungsbeiträge der einzelnen Einflussfaktoren..................................................................... 230 Schaubild 5-6: Prinzips des Trade-offs zwischen Kaufverhalten und Weiterempfehlung ................................................................. 232 Schaubild 5-7: Segmentbezogene Strategierichtungen .................................. 233 Schaubild 5-8: Ziele des Weiterempfehlungsmanagements .......................... 234 Schaubild 5-9: Arten und Ziele von Incentives.............................................. 236 Schaubild 5-10: Vorgehensweise zur Evaluierung von Incentives .................. 239 Schaubild 5-11: Vergleich der Einflüsse bei unterschiedlichen Incentivehöhen....................................................................... 241 Schaubild 5-12: Maßnahmen der Leistungsqualität......................................... 243 Schaubild 5-13: Vorgehensweise zur Evaluierung von Leistungskomponenten .......................................................... 245 Schaubild 5-14: Mittelwerte und Einflüsse der Leistungsqualität nach Anbieter ................................................................................. 247 Schaubild 5-15: Vergleich der Einflüsse bei unterschiedlicher Leistungsqualität.................................................................... 248 Schaubild 5-16: Maßnahmen der Kommunikation .......................................... 250 Schaubild 5-17: Vorgehensweise zur Evaluierung von Kommunikationsinstrumenten............................................... 251 Schaubild 5-18: Mittelwerte und Einflüsse des Images nach Anbieter........... 254 Schaubild 5-19: Maßnahmen der Beziehungsqualität...................................... 258 Schaubild 5-20: Vorgehensweise zur Evaluierung von Beziehungsinstrumenten........................................................ 260 Schaubild 5-21: Ansätze zur Kontrolle des Weiterempfehlungsmanagements.......................................... 266 Schaubild 5-22: Beispiel einer Erfolgskontrolle des Weiterempfehlungsmanagements.......................................... 269 Schaubild 5-23: Ansatzpunkte für die zukünftige Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe .................................................... 271

Abkürzungsverzeichnis ANOVA AVE B2B B2C BQ C/D CLV CR DEV KwK LQ m, n n.b. n.s. PK PLS R² ROI SE SEM SERVQUAL SOR SPSS WE WOM

Analysis of Variance Average Variance Extracted (analog DEV) Business-to-Business Business-to-Consumer Beziehungsqualität Confirmation/Disconfirmation Customer Lifetime Value Composite Reliablity Durchschnittlich erfasste Varianz (analog AVE) Kunden-werben-Kunden Leistungsqualität Stichprobengröße nicht bestätigt nicht signifikant Pfadkoeffizient Partial Least Squares Bestimmtheitsmaß Return on Investment Standardabweichung Structural Equations Modelling Service Quality Stimulus-Organism-Response Statistical Package for Social Sciences Weiterempfehlung(en) Word-of-Mouth

1.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

1.1

Relevanz und Problematik von Weiterempfehlungen

Die Aufmerksamkeit gegenüber Weiterempfehlungen hat in den letzten Jahren nicht nur im Marketing zugenommen. Die Verwendung von Schlagwörtern im Rahmen der Weiterempfehlung, wie „Viral Marketing“, „Buzz Marketing“ oder Empfehlungsmarketing ist auch in Massenmedien immer häufiger zu finden.1 Wissenschaftliche und populärwissenschaftliche Publikationen, die sich mit der Bedeutung von Weiterempfehlungen befassen, tragen mit Superlativen und Erfolgsrezepten für das Empfehlungsmarketing („probably the most powerful form of communication“2; „schwierigstes, aber zugleich effizientestes und preiswertestes aller Marketinginstrumente“3), dazu bei, das Bewusstsein für die Relevanz von Weiterempfehlungen zu schärfen. Zugleich wird bereits seit langer Zeit vor der rasanten Verbreitung von negativen Empfehlungen bzw. Kaufwarnungen über elektronische Kanäle gewarnt, die einem Unternehmen – unabhängig vom Wahrheitsgehalt der Aussagen – schnell in substanziellem Maße Schaden zufügen können.4 Vielfältige Gründe führen zu einer hohen Kaufverhaltensrelevanz von Weiterempfehlungen. Teilweise haben sich diese Gründe erst in der jüngeren Zeit entwickelt. Teilweise ist in den vergangen Jahren aber auch das Bewusstsein für die Bedeutung von Weiterempfehlungen gewachsen, das sowohl in der Wissenschaft – durch eine steigende Anzahl von Studien und Publikationen – als auch in der Praxis – durch eine wachsende Zahl von Empfehlungskampagnen – zu beobachten ist. Die Gründe für die Bedeutung von Weiterempfehlungen lassen sich unternehmens-, kunden- und technologieseitigen Faktoren zuordnen, die oftmals eng miteinander verbunden sind oder sich gegenseitig verstärken.

1 2 3 4

Vgl. z.B. den Überblick in Brown et al. 2005, S. 125. Vgl. McKenna 1991, S. 89. Vgl. Friedrich 2004, S. 8; ähnlich auch Bolen 1994, S. 12; Ogden 1996. Vgl. Weinberger et al. 1981; Mizerski 1982; zur Verbreitung in neuen Medien vgl. Charlett/Garland 1995, S. 42ff.; Neugebauer/Müller 2006, S. 24f.; Stampfl 2007, S. 30; Zinser 2007, S. 50.

2

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel Unternehmensseitige Gründe

Technologieseitige Gründe

Wachsender Werbe- und Kommunikationsdruck

Wachsendes Spektrum von Kommunikationskanälen

Sinkende Effizienz der Kommunikationsinstrumente

Homogenisierung des Leistungsangebots

Steigende Wechselbereitschaft der Kunden

Wachsendes Angebotsspektrum/steigende Leistungskomplexität

Kundenseitige Gründe Information Overload Glaubwürdigkeit und Effizienz von Weiterempfehlungen Wahrgenommenes Risiko komplexer Leistungen

Schaubild 1-1: Gründe für die Bedeutung von Weiterempfehlungen Die Weiterempfehlung ist für den Kunden zunächst eine von mehreren möglichen Informationsquellen. Hinsichtlich der unternehmensseitigen Gründe ist diesbezüglich auf einen wachsenden Werbe- und Kommunikationsdruck hinzuweisen.5 Dieser ist an wachsenden Ausgaben für traditionelle Kommunikationsinstrumente, vor allem aber an der Entwicklung „allgegenwärtiger“ Kommunikationskanäle abzulesen.6 In erster Linie sind dabei Inhalte im Internet, ansatzweise aber auch im Mobilfunk, als neue Kommunikationskanäle zu benennen, die mit den traditionellen Instrumenten konkurrieren.7 Die insgesamt höhere Intensität der unternehmensseitigen Kommunikation führt dazu, dass die übermittelten Informationen unüberschaubarer werden, zumal deren Inhalte im Vergleich unterschiedlicher Anbieter oft austauschbar sind.8. Die Bedeutung von Weiterempfehlungen rückt auch deshalb wieder in den Vordergrund, weil die Effizienz dieser Kommunikationsinstrumente bei steigenden Ausgaben und gleichzeitig konstant bleibender Marktgröße zwangsläufig abnimmt. Eine technologische und wettbewerbsbezogene Komponente beinhaltet die Homogenisierung der Leistungsangebote. In einem Verdrängungswettbewerb halten sich auf Dauer nur Unternehmen, die entweder auf gleich hohem technologischem Stand befinden (oder sich durch Differenzierungsstrategien dem Wettbewerb entziehen). Kaufentscheidungen werden auf diese Weise erschwert, da der Kunde unter einer Vielzahl von homogenen Standardprodukten auszuwählen hat. Empfehlungen schaffen hier ein differenzierteres Bild eines Leistungsspektrums, deren konkurrierende Angebote der Kunde nur noch unter erheblichem Aufwand unterscheiden kann.9 5 6 7 8 9

Vgl. Bruhn 2007a, S. 32. Vgl. Bruhn 1996, S. 13; ZAW 2007, S. 13. Vgl. Holland 2007, S. 28ff. Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg 2003, S. 117. Vgl. Samson 2006, S. 653.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

3

Ferner erschweren die – unter anderem auf Grund technologischen Fortschritts– zunehmende Leistungskomplexität und das wachsende Angebotsspektrum ebenfalls den Kaufentscheidungsprozess. Diese Erschwernis verschärft sich noch, wenn innerhalb von Produktsparten ein relativ homogenes Preisgefüge vorliegt, wie es auf reifen und gesättigten Märkten meist der Fall ist. Dies ist aus Sicht des Kunden problematisch, insbesondere, wenn für eine zufrieden stellende Kaufentscheidung eine Vielzahl von Merkmalen der Leistung zu berücksichtigen ist, die der Kunde teilweise nicht beurteilen kann. Hier helfen Empfehlungen gleichermaßen bei der Informationsselektion und Informationskomprimierung.10 Eng verbunden mit dem zunehmenden Leistungsangebot sowie dem Kommunikationsdruck und Informationsangebot im Internet ist der Begriff des „Information Overload“. Er bezeichnet die (Un-) Wirksamkeit von Inhalten, die über die (traditionellen bzw. kommerziellen) Kommunikationsinstrumente verbreitet werden. In den 1980er Jahren lag der Informationsüberschuss bereits bei 98 Prozent.11 Es ist anzunehmen, dass dieser Anteil durch die zusätzlichen, um die Aufmerksamkeit potenzieller Kunden konkurrierenden, Kommunikationskanäle tendenziell noch erhöht wurde. Für Produkte, bei denen das Unternehmen einen Imageaufbau oder eine Habitualisierung des Kaufverhaltens zum Ziel hat, kann eine Wiederholung von Botschaften Einstellungen und Kaufentscheidungen beeinflussen. Bei Produkten und Dienstleistungen, deren Kauf bewusst und mit einem höheren kognitiven Aufwand erfolgt, bedeutet ein hoher bzw. steigender Information Overload dagegen wiederum eine geringe bzw. sinkende Effizienz der eingesetzten Marketingressourcen. Das Internet steht in einem ambivalenten Verhältnis zum Information Overload. Zum einen steigt die Verfügbarkeit sowie die Menge der angebotenen Informationen und damit gleichzeitig das Bewusstsein des Kunden über ein größeres, ihm zur Verfügung stehenden Angebot. Hierdurch wird die Kaufentscheidung erschwert. Zum anderen bietet das Internet Möglichkeiten, diese Informationen effizienter zu bündeln und zu konsolidieren, so dass der Entscheidungsprozess für den Kunden wiederum vereinfacht wird. Zudem werden im Internet Kommunikationsmöglichkeiten geschaffen, die direkten, persönlichen Empfehlungen ähnlich sind. Beispielsweise findet in so genannten „Communities“ ein Informations- und Meinungsaustausch zwischen informierten und interessierten Konsumenten statt. Die hohe Verfügbarkeit derartiger Informationen erhöht auch die Kaufverhaltensrelevanz von Empfehlungen.12

10 11 12

Vgl. Friedrich 2004. Vgl. Kroeber-Riel 1987, S. 259. Vgl. z.B. Chevalier/Mayzlin 2006, S. 353

4

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

Kundenseitig ist in Folge der Homogenisierung, aber auch in Folge eines gestiegenen Anspruchsniveaus, allgemein eine sinkende Loyalität, also eine höhere Wechselbereitschaft der Kunden, zu beobachten.13 Das Anspruchsniveau und die Wechselbereitschaft sind ihrerseits Ursachen für die höhere Variantenzahl bzw. Individualisierung von Leistungen und den steigenden Werbe- und Kommunikationsdruck, da diese die unternehmensseitigen Reaktionen auf die höhere Wechselbereitschaft darstellen. Soweit die Wechselbereitschaft nicht durch Kundenbindungsinstrumente oder Erweiterungen des Produktspektrums reduziert werden kann, ist der Kundenakquisition als Folge wieder eine größere Bedeutung zuzuschreiben. Die Akquisition wiederum schließt die Weiterempfehlung als Instrument, wenngleich sie nicht wie andere Instrumente vom Unternehmen einsetzbar ist, mit ein. Einer der wichtigsten kundenseitigen Gründe der Bedeutung von Weiterempfehlungen liegt in ihrer Glaubwürdigkeit. Die Glaubwürdigkeit traditioneller Unternehmenskommunikation ist derjenigen persönlicher Kommunikation unterlegen, da ein Kunde bei der Unternehmenskommunikation grundsätzlich nicht von einer Hilfsbereitschaft ihm gegenüber, sondern von kommerziellen Interessen ausgeht, während persönliche Empfehlungen aus dem sozialen Umfeld eher als von selbstlosen, zumindest nicht-kommerziellen Absichten geleitet erscheinen.14 Aus einer Studie, die bereits in den 1970er Jahren durchgeführt wurde, ging hervor, dass zwischen 48 und 63 Prozent der Befragten kaufrelevante Informationen allein aus zufälliger Kommunikation schöpften, d.h., ohne das Weiterempfehlungen explizit geäußert oder erfragt werden.15 Der Sachverhalt, dass zufällige Unterhaltungen bezüglich Kaufentscheidungen über ein derartiges Gewicht verfügen, unterstützt ebenfalls die hohe Glaubwürdigkeit persönlicher Kommunikation.16 Im Zusammenhang mit der Glaubwürdigkeit von Informationen ist auch das Konzept des wahrgenommenen Risikos zu benennen.17 Mit dem wahrgenommenen Risiko steigt die Bedeutung von Weiterempfehlungen; Leistungen, bei denen eine falsche Kaufentscheidung für den Kunden gravierende Konsequenzen persönlicher Art (gesundheitlicher Schaden), finanzieller Art (Fehlinvestition) oder sozialer Art (z.B. Prestige), zur Folge hat, erfordern eine vorherige Absiche-

13 14 15 16 17

Vgl. z.B. Bhattacharya/Sen 2003, S. 76. Vgl. z.B. Kaas 1973, S. 55; Wirtz/Miller 1977, S. 40. Vgl. Raffée/Schöler 1975. Für einen Überblick über weitere Quellen und Studien vgl. z.B. Cornelsen 2003, S. 197. Vgl. Cunningham 1967.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

5

rung des Kunden.18 Diese kann er bestmöglich durch die Gewinnung glaubwürdiger Informationen erreichen. Durch Weiterempfehlungen aus dem sozialen Umfeld werden sowohl die Wahrscheinlichkeit eines als auch die Konsequenzen eines Fehlkaufs (z.B. Absicherung gegen Prestigeverlust) potenziell reduziert.19 Weiterhin ist auf die Effizienz der Weiterempfehlung als Informationsquelle hinzuweisen (der im Hinblick auf die Homogenisierung der Angebote eine nochmals erhöhte Bedeutung zukommt).20 Durch die gezielte Übermittlung kaufentscheidungsrelevanter Merkmale, die darüber hinaus bereits die Beurteilung einer vertrauenswürdigen Person beinhaltet, kann der kognitive Aufwand der Informationssuche und Entscheidungsfindung deutlich reduziert werden. Auch aus der Perspektive einer Transaktionskosten- oder Kosten-Nutzen-Betrachtung sind Empfehlungen daher vorteilhaft gegenüber anderen Informationsquellen.21 Die jüngeren Entwicklungen sind möglicherweise ein Grund für die große zeitliche Lücke zwischen der erstmaligen Feststellung einer hohen Bedeutung der Weiterempfehlung in den 1960er Jahren und der heutigen intensiven Auseinandersetzung mit der Thematik in Wissenschaft und unternehmerischer Praxis. Auf Grund des noch nicht existenten Verdrängungswettbewerbs konnten damals zahlreiche Unternehmen gleichzeitig ein akzeptables Wachstum erreichen. Dies ist heute deutlich schwieriger.22 Jedoch sind zwei weitere Ursachen dafür denkbar, dass das Forschungsgebiet Weiterempfehlungen nur mit Verzögerungen ins Zentrum der Aufmerksamkeit rückte. Eine Ursache ist die erhöhte Komplexität der Ursache Wirkungs-Zusammenhänge von Weiterempfehlungen. Eine sich teilweise daraus ergebende zweite Ursache ist die Problematik einer Steuerung und Kontrolle unternehmensseitiger Maßnahmen zur Stimulierung von Weiterempfehlungen.23 Die in der Praxis immer häufiger eingesetzten Kunden-werben-Kunden(KwK)-Maßnahmen sind deshalb gut handhabbar, da Kosten der für die erfolgreiche Empfehlung angebotenen Prämien und Erlöse der geworbenen Kunden einander gegenübergestellt werden können. Somit sind diese Maßnahmen auch durch eine aus Unternehmenssicht einfache und vor allem transparente Steuerbarkeit gekennzeichnet. Während allerdings von „unkontrollierten“ Weiteremp-

18 19 20 21 22 23

Vgl. z.B Baumgartner/Hruschka 2002, S. 302. Vgl. Kogan/Wallach 1964; Ross 1975. Vgl. Grönroos 1984. Vgl hierzu die theoretischen Ausführungen von Biyalogorsky et al. 2001, S. 85f. Vgl. Bruhn 2001, S. 1. Vgl. dazu ausführlich Abschnitt 1.3.

6

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

fehlungen als effizientem Marketinginstrument24 gesprochen wird, da es eine hohe Glaubwürdigkeit und keine (direkten) Kosten aufweist, sind bei Prämien für empfohlene Neukunden potenziell sowohl die Glaubwürdigkeit als auch die Effizienz in Frage zu stellen. Zum einen kann dem Sender unterstellt werden, dass die grundsätzlich nicht-kommerziell motivierte Empfehlung in diesem Fall nicht auf Basis einer Begeisterung für das entsprechende Produkt oder Unternehmen ausgesprochen wird, sondern lediglich, um in den Genuss einer Prämie zu gelangen. In diesem Fall ist es denkbar, dass der Empfänger der Weiterempfehlung diese nicht mehr als glaubwürdig einstuft und die Kaufverhaltensrelevanz infolgedessen abnimmt. 25 Zum anderen ist ein materieller Anreiz mit unmittelbaren Kosten verbunden, die keinem weiteren Ziel außer der Kundengewinnung dienen. Dies kann zur Folge haben, dass selbst bei einer positiven ausfallenden Erfolgsmessung, bei der der Aufwand für Prämien und die Abwicklung der Maßnahme den Deckungsbeiträgen von Neukunden gegenüber gestellt wird, Verzerrungen entstehen können. Dies ist beispielsweise dann der Fall, wenn ein Kunde eine Person empfiehlt, die sich ohnehin bereits für einen Anbieter entschieden hat. Derartige Mitnahmeeffekte sind schwierig zu erfassen und zu quantifizieren.26 Um Fragestellungen in Bezug auf direkt und indirekt wirkende Instrumente beantworten zu können, ist in Folge der unterschiedlichen Ansatzpunkte für die Steuerung von Weiterempfehlungen zunächst eine eindeutige und zweckmäßige Beschreibung des Inhalts einer Weiterempfehlung hilfreich.

24 25

26

Vgl. z.B. Biyalogorsky et al. 2001, S. 83. Das Argument einer geringeren Glaubwürdigkeit trägt selbstverständlich nur, sofern der Empfänger über die Incentivierung der Weiterempfehlung informiert ist. Nach der üblichen Praxis von KwK-Maßnahmen ist dies allerdings meistens der Fall. So gibt der Empfehlende etwa beim Vertragsabschluss des Neukunden an, diesen geworben zu haben. Im Internet hat der Neukunde einen entsprechend kodierten Link zu bestätigen, den er im Allgemeinen vom Sender erhält. Somit kann in den meisten Fällen von einem empfängerseitigen Bewusstsein der Empfehlungsprämie ausgegangen werden. In qualitativen Vorgesprächen zu materiellen Anreizen für Weiterempfehlungen wurde von mehreren Personen geäußert, dass sie zu einem Zeitpunkt, an dem sie sich ohnehin zu einem Vertragsabschluss entschlossen hatten, gezielt mit einem bestehenden Kunden „kooperiert“ hätten, um sich die für eine Empfehlung angebotene Prämie (oder deren monetären Nutzen durch anteiliges Entgelten der Prämie) zu teilen.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

1.2

7

Begriffliche und konzeptionelle Einordnung der Weiterempfehlung

Zur Definition der Weiterempfehlung erscheint es zweckmäßig, den Begriffsinhalt unter Berücksichtigung der eingenommenen Perspektive, der Bezugsobjekte und ihrer Merkmale zu diskutieren.27 Als Grundlage für eine Einordnung dieser einzelnen Aspekte dient der Begriff der Mund-zu-MundKommunikation (englisch: Word-of-Mouth bzw. WOM), aus der sich eine Definition der Weiterempfehlung ableiten lässt (Schaubild 1-2).28 Für einen Transfer der Definition der Mund-zu-Mund-Kommunikation auf den Begriff der Weiterempfehlung sind allerdings zunächst die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen diesen beiden Begriffen zu erörtern. Quelle

Definition

Perspektive Bezugsobjekte Merkmale

“[…] oral, person-to-person communiMarke, Procation between a receiver and a comArndt 1967, municator, whom the receiver perEmpfänger dukt, DienstS. 291 ceives as non-commercial, regarding a leistung brand, product or service.”

Mündlich, nichtkommerziell

„[…] exchange of ephemeral oral [...] messages between a contiguous Sender, Kein BezugsStem 1994, source and a recipient [...] WOM vanEmpfänger objekt S. 7 ishes as soon as it is uttered, for it occurs in a spontaneous manner.“

Mündlich, flüchtig

Anderson 1998, S. 6

„[…] informal communications between private parties concernung evaluations of goods or services.“

„[…] verbal communications [...] between groups such as the product proEnnew et al. vider, independent experts, family and 2000, S. 75 friends and the actual or potential consumer.“

Produkte, Sender, DienstEmpfänger leistungen

Informal, gruppenbezogen

Sender, Kein Bezugs- Mündlich, Empfänger, objekt (implizit: gruppenUnternehProdukt) bezogen men

„[…] informal, person-to-person comMarke, Promunication between a perceived nonHarrisondukt, OrganiWalker Empfänger commercial communicator and a resation, Dienst2001, S. 63 ceiver regarding a brand, a product, an leistung organization, or a service.”

Informal, nichtkommerziell

Schaubild 1-2: Definitionen der Mund-zu-Mund-Kommunikation 27 28

Vgl. zu diesem Vorgehen Rossiter 2002, S. 306. Vgl. für zur Differenzierung des allgemeinen Begriffs der Mund-zu-MundKommunikation Herrmann/Fürderer 1997, S. 358f.

8

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

Nach einer der ersten Definitionen beinhaltet die Mund-zu-Mund-Kommunikation die persönliche Kommunikation über eine Marke, ein Produkt oder eine Dienstleistung.29 Instrumente und Inhalte der Unternehmenskommunikation werden damit ausgeschlossen.30 Während die Mund-zu-Mund-Kommunikation keine Wertung über ein Bezugsobjekt beinhaltet, erfordert der Begriff der Empfehlung allerdings ein Urteil über das Bezugsobjekt, verbunden mit dem expliziten oder impliziten Rat bezüglich einer Kaufentscheidung. Im Hinblick auf Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge der Weiterempfehlung erscheinen neutrale „Berichte“ wenig relevant, da bei ihnen keine Relevanz für Kaufentscheidungen zu erwarten ist. Hinsichtlich der einzunehmenden Perspektive sind drei Optionen denkbar: Die Perspektive des Unternehmens, des Senders oder des Empfängers. Die Perspektive des Unternehmens beinhaltet eine Betrachtung der – unterstellten – unternehmerischen Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe und die Kaufverhaltensrelevanz, z.B. über den Anteil der über Empfehlungen gewonnener Neukunden. Hier bleibt allerdings eine „Black Box“ mit nicht beobachtbaren, aber verhaltensrelevanten Einflussfaktoren, die zur Weiterempfehlungsabgabe führen (z.B. persönliches Interesse am Produkt oder Commitment gegenüber dem Unternehmen) bestehen. Die empfängerseitige Betrachtung umfasst nur senderbezogene Merkmale (z.B. Glaubwürdigkeit, Beziehungsstärke), die keine Erklärung des Weiterempfehlungsverhaltens zulassen. Da im Vorgriff auf die Aufgabenstellung zwar eine unternehmensseitige Steuerung von Weiterempfehlungen angestrebt wird, dafür jedoch eine gesamthafte Erklärung von Einflussfaktoren der Abgabe von Weiterempfehlungen notwendig erscheint, wird im Folgenden die Kundenperspektive betrachtet. Diese beinhaltet die Betrachtung der „Black Box“, d.h. der Einflussfaktoren, die für Weiterempfehlungsabgabe verantwortlich sind und deren Steuerung durch das Unternehmen angestrebt wird. Inhalt der Kommunikation ist folglich ein kundenseitiges Urteil über ein Bezugsobjekt. Als Bezugsobjekte des Urteils werden zunächst eine Marke oder ein Produkt bzw. eine Dienstleistung aufgeführt.31 Der Unterschied zwischen einem konkreten Produkt und einer Marke als abstraktes Symbol und die konkrete angebotene Leistung liegen jedoch auf unterschiedlichen Ebenen, bei denen hinsichtlich der Abgabe einer Empfehlung ebenfalls unterschiedliche Einflüsse vorliegen können. Die genannten Bezugsobjekte Marke und Produkt bzw. Dienstleistung erscheinen hinsichtlich der dort aufgezeigten Wirkungsebenen zu eingeschränkt. 29 30 31

Vgl. Arndt 1967, S. 291. Vgl. Bruhn/Homburg 2004, S. 577. Vgl. auch Hennig-Thurau/Hansen 2000, S. 13.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

9

Eine andere Definition nimmt eine Erweiterung im Hinblick auf das Bezugsobjekt der Empfehlung vor: “WOM, however, need not necessarily be brand, product or service focused. It may be organization focused.”32 Hier kommt als Kategorie von Bezugsobjekten die Unternehmensebene hinzu. Dies erscheint gerechtfertigt, da zahlreiche Informationen, die nicht Produkte, sondern das Unternehmen als Organisation betreffen, meinungs- und urteilsbildend sind und sich auf Leistungen des Unternehmens übertragen können. Dies beinhaltet sowohl die Unternehmenskommunikation in Form von Mediawerbung, Sponsoring usw. als auch Presseinformationen und Äußerungen über das Unternehmen im individuellen, sozialen Umfeld. Als weiteres Bezugsobjekt ist das Kundenkontaktpersonal zu nennen, das insbesondere bei Dienstleistungen einen hohen Anteil an der Leistungserstellung hat. Der Erstellungsprozess umfasst hier eine größere Zeitspanne und ein größere Maß an Interaktion, als beim Kauf eines Produktes. Als Folge erhält der Prozess meist eine höhere Gewichtung als beim Produktkauf.33 Auch bei komplexen Produkten kommt dem Kundenkontaktpersonal eine hohe Bedeutung zu, da das Auftreten und Informationen von Seiten eines Mitarbeitenden als Substitute für nicht beurteilbare Leistungseigenschaften dienen können. Werden alle möglichen Bezugsobjekte bzw. -personen der Weiterempfehlung berücksichtigt, so erhält die Weiterempfehlung eine zusätzliche Qualität. Zum einen werden durch die Abstraktion Transfermöglichkeiten für weitere Bezugsobjekte eröffnet, d.h., auf Basis der Beurteilung eines Bezugsobjektes werden möglicherweise Weiterempfehlungen für andere Bezugsobjekte ausgesprochen, zu denen der Kunde bzw. Sender der Weiterempfehlung eine gedankliche Verbindung herstellt. Zum anderen ergeben sich weitere Möglichkeiten für eine gezielte Beeinflussung der Weiterempfehlung. Die Merkmale von Weiterempfehlungen und ihre Ausprägungen lassen sich anhand gegensätzlicher Ausprägungen systematisieren, wie in Schaubild 1-3 dargestellt ist. Eine Differenzierung nach bestimmten Merkmalen erscheint dann sinnvoll, wenn die Wirkungen der Weiterempfehlung potenziell von Änderungen dieses Merkmals betroffen sind. Dies ist vor allem dann der Fall, wenn sich zentrale Eigenschaften, insbesondere die Glaubwürdigkeit, der Weiterempfehlung hinsichtlich ihrer – aus Unternehmenssicht – primären Funktion als Instrument der Kundenakquisition ändern.

32 33

Vgl. Buttle 1998, S. 243. Vgl. Hennig-Thurau 1995;

10

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel Merkmal

Ausprägungen

Anreiz des Senders

Kommerziell

Nicht-kommerziell

Zielsetzung

Selbstbezogen

Fremdbezogen

Kommunikationsmedium

Mündlich

Schriftlich/Elektronisch

Beurteilung des Bezugsobjektes

Negativ

Positiv

Aktivierung des Senders

Aktiv

Passiv

Schaubild 1-3: Systematisierung von Merkmalen der Weiterempfehlung Es wird oft argumentiert, dass ein zentrales Merkmal von Weiterempfehlungen darin besteht, keiner kommerziellen Motivation zu unterliegen.34 Wie bereits erwähnt, ist es durchaus möglich, dass die Glaubwürdigkeit auf Seiten des Empfängers sonst eingeschränkt wird. Es ist jedoch denkbar, dass trotz einer materiellen bzw. monetären Entlohnung des Empfehlenden die Weiterempfehlung nur ausgesprochen wird, wenn auch eine hohe Zufriedenheit mit dem empfohlenen Bezugsobjekt vorliegt, da sonst kognitive Dissonanzen oder – bei Kenntnisnahme des Empfängers – soziale Sanktionen auf Grund des opportunistischen, d.h. eigennützigen Verhaltens zu befürchten wären.35 In diesem Fall hilft ein materieller Anreiz möglicherweise nur, die Schwelle zur Weiterempfehlungsabgabe zu überwinden.36 Eine Grenze für den Einbezug materieller Anreize ist mit Sicherheit dort zu sehen, wo eine völlige Kompensation bzw. Substitution zufriedenheitsbezogener Motive durch den materiellen Anreiz vorliegt (die allerdings individuell unterschiedlich hoch sein wird). Eine – zumindest teilweise – kommerzielle Motivation von vornherein auszuschließen, greift aber möglicherweise zu kurz. Im Hinblick auf spätere Fragestellungen besteht in der nichtkommerziellen Zielsetzung der Weiterempfehlung daher keine Ausschlussbedingung. Dagegen sind weitere Zielsetzungen, die der Sender mit der Abgabe einer Weiterempfehlung verfolgt, bei der Erforschung einer Steuerung von Weiterempfehlungen durchaus relevant. Die äußerlich vorliegende Zielsetzung einer Beeinflussung des empfängerseitigen Verhaltens steht aus Sicht des Senders nicht unbedingt im Zentrum des Interesses. Neben kommerziellen Anreizen, die im Allgemeinen von Unternehmen nur bei einem entsprechenden Verhalten des 34 35 36

Vgl. z.B. Arndt 1967; Harrison-Walker 2001. Vgl. Helm 2000, S. 332. Vgl. Bialogorsky et al. 2001, S. 83.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

11

Empfängers (Kauf, Vertragsabschluss) gewährt werden, geht von verhaltensorientierten Zielsetzungen oft ein geringerer Impuls aus, als von psychologisch motivierten Zielsetzungen. 37 Insbesondere Zielsetzungen bezüglich (immaterieller) Nutzenaspekte für die eigene Person spielen hier eine Rolle. Solche Aspekte sind erstens durch ein intrinsisches Interesse motiviert, bei dem kaum eine Rolle spielt, wer der Empfänger der Empfehlung ist. Zweitens umfassen sie beispielsweise Ziele der Selbstdarstellung oder das Bedürfnis, durch Hilfestellungen Anerkennung oder Dankbarkeit entgegengebracht zu bekommen. Hier sind der konkrete Empfänger und seine Beziehung zum Sender durchaus von Bedeutung. Im Hinblick auf die Verhaltensrelevanz des Senders erscheint es sinnvoll, entsprechende Ziele ebenfalls in die Definition mit aufzunehmen. Auch hinsichtlich des Kommunikationsmediums stellt sich die Frage, ob zwischen der Wirkung schriftlicher und mündlicher Abgabe Unterschiede auftreten. Vor dem Hintergrund des „elektronischen Zeitalters“ mit den genannten neuen Kommunikationskanälen wirkt eine Einschränkung auf mündliche Empfehlungen, mittlerweile zu eng gefasst. In jüngeren Quellen wurde daher bereits eine Erweiterung hinsichtlich des Kommunikationskanals und damit gleichzeitig auch hinsichtlich der Dauerhaftigkeit der Kommunikationsinhalte vorgenommen: „Neither in this electronic age need WOM be face to face, direct, oral or ephemeral. There is some evidence that virtual WOM through electronic bulletin boards functions analogously to face-to-face WOM. […]. The electronic community in effect generates virtual WOM which is not face to face, direct, oral and ephemeral. The history of electronic WOM is traceable through archival threads.”38 Die Frage nach unterschiedlichen Wirkungen zwischen möglichen Kommunikationsmedien ist damit jedoch noch nicht beantwortet. Bei mündlicher Kommunikation kann die Intensität neben der inhaltlichen und sprachlichen Gestaltung der Weiterempfehlung im Gegensatz zur schriftlichen Weiterempfehlung zusätzlich durch Phonetik, bei Face-to-Face-Kommunikation außerdem durch Gestik und Mimik verändert werden, wodurch die Variation der Wirksamkeit ebenfalls potenziell höher ausfällt. Für die Gegenüberstellung mündlicher und schriftlicher Weiterempfehlungen erscheint angesichts der neuen Kommunikationsmedien weniger die an eine einzelne Person gerichtete schriftliche Weiterempfehlung, als die über elektronische Kommunikation verbreitete Information relevant zu sein. Insbesondere in Bezug auf die potenzielle Reichweite einer über elektronische Medien kommunizierten Weiterempfehlung ist eine Auswirkung

37 38

Auf diese Aspekte gehen die Inhalte des Abschnitts 1.3 im Rahmen der Forschungslücken detaillierter ein. Vgl. Buttle 1998, S. 243.

12

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

auf die Wirkung der Empfehlung anzunehmen39. Hier wiederum sind elektronische Medien gegenüber mündlicher oder „traditioneller“ schriftlicher Weitergabe der Empfehlung deutlich im Vorteil. Bei elektronischen Medien ist eine „virale“ Ausbreitung einfach möglich. Sie ist jedoch kaum kontrollierbar und hängt darüber hinaus nur in geringem Maße von Sendermerkmalen (wie z.B. seiner Überzeugungskraft) ab. Stattdessen sind Parameter der inhaltliche und sprachliche Gestaltung sowie ihrer Zugänglichkeit (z.B., ob die Weiterempfehlung per EMail oder auf einer wenig oder häufig frequentierten Internetseite geäußert wurde) entscheidend für die Aufnahme und ggf. die Weiterleitung der Botschaft durch den oder die Empfänger. Im Hinblick auf mögliche Empfänger erscheint auch die Einschränkung auf eine Kommunikation gegenüber einzelnen Zielpersonen nicht länger haltbar, da insbesondere über elektronische Kanäle meist mehrere Personen angesprochen werden.40 Somit ist die Definition nicht nur auf einzelne Personen bezogen, sondern auf Zielgruppen auszudehnen. Einige Definitionen legen dies bereits nahe.41 Ein weiteres, und in der wissenschaftlich-empirischen Forschung viel beachtetes Merkmal besteht in der Qualität des Urteils, dass durch die Weiterempfehlung abgegeben wird, also der Differenzierung nach negativer und positiver Empfehlung.42 Während semantisch bereits diskutabel ist, ob eine Empfehlung per se ein positives Urteil beinhaltet, ist die Wirksamkeit der qualitativen Unterschiede von größerem Interesse. So zeigen einige Studien auf, dass negative Beurteilungen, z.B. auf Grund von Unzufriedenheit mit einem Produkt oder Mitarbeiter, deut39

40

41 42

So werden z.B. beim Internetversandhändler Amazon.de nicht nur Empfehlungen angezeigt, sondern darüber hinaus auch, wie viele Personen, die die Empfehlung gelesen und ihrerseits beurteilt haben, diese als hilfreich empfanden. Dabei ist allgemein anzunehmen, dass die Anzahl der Personen, die die Empfehlungen lesen und in ihre Entscheidung mit einbeziehen, deutlich höher ist, als die Anzahl der – besonders hoch involvierten – Personen, die zusätzlich auch ihre Beurteilung der Empfehlung abgeben. Beispielhaft für zahlreiche Bewertungsportale ist hier die Seite Holidaycheck.de zu nennen, auf der potenzielle Kunden sich über die Qualität von Hotels und Reiseanbietern auf der Basis der Berichte von Kunden informieren können, die mit dem entsprechenden Anbieter bereits Erfahrungen gesammelt haben. Das Risiko einer möglichen Manipulation dieser Berichte seitens betroffener Anbieter wird mittels Überprüfung des Betreibers der Seite zumindest teilweise verringert (vgl. o.V. 2007). Vgl. Anderson 1998; Helm/Schlei 1998. Prinzipiell ist auch ein neutrales Urteil denkbar (vgl. z.B. Anderson 1998, S. 6). Da hier jedoch der meinungsbildende Charakter und damit die Wirkung und Kaufverhaltensrelevanz der Weiterempfehlung von Interesse ist, spielen neutrale Urteile im Folgenden keine Rolle.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

13

lich öfter geäußert werden, als positive.43 Andere Studien wiederum belegen keine Unterschiede zwischen der Häufigkeit negativer Äußerungen bei Unzufriedenheit und positiver Äußerungen bei Zufriedenheit oder Begeisterung.44 Für die nachfolgenden Fragestellungen der Steuerung von Weiterempfehlungen von Unternehmensseite sind nur positive Weiterempfehlungen von Bedeutung. Daher werden Empfehlungen bzw. Weiterempfehlungen im Folgenden mit positiver Mund-zu-Mund-Kommunikation gleichgesetzt. Schließlich ist bezüglich der Aktivierung zwischen aktiver und passiver Weiterempfehlung zu unterscheiden. Als aktiv wird dabei eine Weiterempfehlung bezeichnet, wenn sie vom Sender initiiert wurde. Passive Weiterempfehlungen werden im Gegensatz hierzu auf Anfrage des Empfängers abgegeben oder vom Unternehmen gegenüber einem potenziellen Kunden erbeten. Da bei einer vom Empfänger initiierten Empfehlung ein grundsätzliches Interesse und eine bevorstehende Kaufentscheidung vorausgesetzt werden können, ist dabei von einer hohen Wirksamkeit auszugehen.45 Die bewusste Selektion des vom Empfänger offensichtlich als glaubwürdig und kompetent eingestuften Senders der Empfehlung stützt diese Annahme. Bei einer aktiven Weiterempfehlung des Senders kann ebenfalls argumentiert werden, dass der Sender die Weiterempfehlung ausspricht, weil er ein Interesse beim Empfänger vermutet. Die Vermutung eines Interesses oder einer bevorstehenden entsprechenden Kaufentscheidung ist jedoch unsicherheitsbehaftet. Hinzu kommt, dass die vermutete Zielsetzung des Senders, eine Kaufentscheidung des Empfängers zu beeinflussen, nicht zwingend ist. Weitere Motive, wie z.B. Selbstdarstellung oder ein hohes Kommunikationsbedürfnis, sind denkbar. Stehen solche Motive im Vordergrund, so ist nicht länger von einer Selektion der Empfänger auf Basis eines vermuteten Interesses auszugehen. Hingegen wird die aktive Weiterempfehlung, abgesehen von hohen materiellen Anreizen, tendenziell eher ausgesprochen, wenn eine hohe Zufriedenheit vorliegt. Dies wiederum stützt das Argument, dass aktive Weiterempfehlungen über eine höhere Überzeugungskraft verfügen. Dennoch sind passive Weiterempfehlungen nicht auszuschließen, da die Kaufverhaltensrelevanz auf Grund der bewussten Selektion des Senders und des konkreten Leistungsbedarfs im Gegensatz zur aktiven Weiterempfehlung grundsätzlich als hoch einzuschätzen ist. Auf Basis der Erweiterungen gegenüber den ursprünglichen Begriffsdefinitionen und im Hinblick auf mögliche Untersuchungsobjekte wird die Weiterempfehlung wie folgt definiert:

43 44 45

Vgl. Überblick bei Helm 2000, S. 8f.; Cornelsen 2000, S. 203. Vgl. z.B. Helm 2000, S. 285; Anderson 1998, S. 7. Vgl. Bansal/Voyer 2000, S. 168.

14

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

Weiterempfehlung ist die persönliche, mündliche oder schriftliche Weitergabe der positiven Beurteilung eines Unternehmens, eines Mitarbeitenden, einer Marke, eines Produkts oder einer Dienstleistung an eine Person oder Personengruppe mit dem Ziel, bei den Empfängern der Beurteilung psychologische und verhaltensbezogene Wirkungen bezüglich des Beurteilungsobjekts und/oder des Senders herbeizuführen. Die so definierte Weiterempfehlung ist nun in einen konzeptionellen Bezugsrahmen einzuordnen, anhand dessen sich relevante Forschungsbereiche ableiten lassen. Im Hinblick auf die Thematik von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen wird hier als Bezugsrahmen die Erfolgskette des Relationship Marketing gewählt. Insbesondere die Mehrstufigkeit der Wirkungen und die vielfältigen Einflussfaktoren erfordern allerdings eine Generalisierung und einige Erweiterungen gegenüber dieser klassischen Erfolgskette. Nach der klassischen Erfolgskette des Relationship Marketing, das sich aus dem klassischen Stimulus-Organism-Response (SOR)-Modell ableiten lässt,46 ist es Aufgabe der Maßnahmen des Relationship Marketing, zunächst psychologische Wirkungen zu erzielen, wobei in der Erfolgskette des Relationship Marketing die Kundenzufriedenheit als zentrales Konstrukt der psychologischen Wirkungen gilt.47 Die Kundenzufriedenheit ist ihrerseits Determinante von Verhaltenswirkungen, d.h. insbesondere Wiederkauf- und Cross-Buying-Verhalten, Toleranz gegenüber Preiserhöhungen und Weiterempfehlungen. Diese Verhaltenswirkungen sind direkt oder – bei Weiterempfehlungen – indirekt ursächlich für den ökonomischen Erfolg des Unternehmens. Demnach ist die Weiterempfehlung zunächst als Verhaltenswirkung unternehmerischer Maßnahmen und psychologischer Wirkungen sowie als ein Einflussfaktor des ökonomischen Erfolgs zu sehen.48 Schaubild 1-4 veranschaulicht die Erfolgskette der Weiterempfehlung und ihre Generalisierung.

46 47

48

Vgl. Yi 1989, S. 69. Psychologische Wirkungen beinhalten neben der Kundenzufriedenheit auch emotionale Wirkungen, z.B. im Sinne einer wahrgenommenen Verbundenheit gegenüber dem Unternehmen oder einer Marke, die und ebenfalls ein entsprechendes Verhalten gegenüber dem Unternehmen zur Folge hat (vgl. z.B. Yi 1990, S. 69). Vgl. Bruhn 2001, S. 60.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

Kunde

Unternehmen

15

Unternehmen

Moderierende Faktoren der Erfolgskette

Maßnahmen des Unternehmens

Psychologische Wirkungen

Verhaltenswirkungen

Ökonomischer Erfolg

Schaubild 1-4: Generalisierte Erfolgskette des Relationship Marketing (Quelle: in Anlehnung an Bruhn 2001, S. 60) Diese Erfolgskette ist insbesondere auf Grund der Mehrstufigkeit der Wirkungen von Weiterempfehlungen um die Dimension des Empfängers zu erweitern, so dass sich die Erfolgskette nach sender- und empfängerseitigen aufspalten lässt. Die Inputfaktoren umfassen hier wie bei der klassischen Erfolgskette Maßnahmen des Unternehmens, die durch moderierende Faktoren verstärkt oder abgeschwächt werden. Bei den Determinanten und moderierenden Faktoren der Weiterempfehlungsabgabe ergeben sich keine Unterschiede der Einflussfaktoren, da der Empfänger noch nicht beteiligt ist. Bei der Aufspaltung auf die senderund die empfängerseitigen Wirkungen wirken jedoch zum großen Teil unterschiedliche Einflussfaktoren (Schaubild 1-5). Inwiefern Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge vorgelagerter Determinanten und nachgelagerter Effekte der Weiterempfehlung, sowie Moderatoren dieser Zusammenhänge, in der Marketingforschung betrachtet wurden und welche Lücken dort noch bestehen, wird im folgenden Abschnitt erörtert. Unternehmen

Sender/Empfänger

Sender

Unternehmen

Moderierende Faktoren der Erfolgskette

Wirkungen beim Sender Maßnahmen des Unternehmens

Psychologische Wirkungen

Ökonomischer Erfolg

Weiterempfehlungsabgabe Wirkungen beim Empfänger

Schaubild 1-5: Sender- und empfängerbezogene Erfolgskette der Weiterempfehlung

16

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

1.3

Weiterempfehlung als Gegenstand der Marketingforschung

Thematisch relevante Forschungsarbeiten und Fragestellungen lassen sich anhand der auf Weiterempfehlungen fokussierten Erfolgskette des Relationship Marketing einordnen. Die in Abschnitt 1.1 benannte, spezielle Problematik von Weiterempfehlungen zeigt sich bereits in der dabei notwendigen Erweiterung, die Schaubild 1-6 darstellt. Wie dort angedeutet wird, werden in der Literatur meist einzelne Zusammenhänge im Detail betrachtet. Aus den nachfolgend erläuterten Erschwernissen bei der Untersuchung dieser Zusammenhänge wird deutlich, warum ein Totalmodell kaum realisierbar ist. Wirkungen der Weiterempfehlung auf den Sender

Maßnahmen zur Stimulierung von Weiterempfehlungen

Maßnahmen des Unternehmens

Psychologische Wirkungen

Wirkungen beim Sender

Ökonomischer Erfolg

Weiterempfehlungsabgabe

Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen

Wirkungen beim Empfänger

Ökonomischer Wert von Weiterempfehlungen Aufnahme und Wirksamkeit von Weiterempfehlungen

Schaubild 1-6: Fragestellungen im thematischen Umfeld der Weiterempfehlung Ein Grund der höheren Komplexität von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen gegenüber anderen in der Marktforschung betrachteten Kausalketten besteht in den Einflussfaktoren, die auf die Abgabe und den Empfang von Weiterempfehlungen wirken, sowie deren zuverlässige, d.h. valide und reliable Messung.49 Die Ziele, die ein Sender mit der Weiterempfehlungsabgabe verfolgt, sind vielfältig und bestimmen Art und Inhalt seiner Kommunikation. So nehmen Häufigkeit und Intensität sowie Überzeugungskraft (Meinungsführerschaft) der Weiterempfehlung bei individuellen Sendern eine Vielzahl unterschiedlicher Ausprägungen an. Die Messung dieser Ausprägungen beinhaltet weitere Schwierigkeiten. Eine Schwierigkeit besteht in der notwendigen, aber innerhalb einer praktischen Erhebung teils problematischen Unterscheidung zwischen Weiterempfehlungsabsicht 49

Vgl. Godes/Mayzlin 2004a, S. 558.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

17

und tatsächlichem Weiterempfehlungsverhalten.50 Darüber hinaus entspricht die Einschätzung relevanter persönlichkeitsbezogener Wirkungsgrößen, z.B. der eigenen Meinungsführerschaft, möglicherweise nicht derjenigen eines objektiver Beobachters.51 Bezüglich ihrer Intensität und Häufigkeit ist die Weiterempfehlung außerdem nicht nur von der Zufriedenheit oder Begeisterung, sondern auch von weiteren Persönlichkeitsmerkmalen (z.B. Temperament, Argumentationsstärke) sowie von der Größe und Stärke des sozialen Netzes abhängig.52 Schließlich sind situationsabhängig unterschiedliche Intensitäten der Kommunikation der empfehlenden Person denkbar. Eine weitere Schwierigkeit, die sich für eine exakte Messung von Zusammenhängen im Rahmen der Weiterempfehlung ergibt, ist die Mehrstufigkeit ihrer Wirkungen. So wird beim Übergang von der Sender- zur Empfängerseite nicht nur die objektive Kommunikationsintensität und Überzeugungskraft unterschiedlich ausfallen. Zusätzlich wird auch die Wahrnehmung der Weiterempfehlung auf Seite des Empfängers individuell unterschiedlich ausfallen und unter anderem von der Beziehung zwischen ihm und dem Sender abhängen.53 Weiterhin existieren mehrere potenzielle Kommunikationskanäle zur Verbreitung einer Weiterempfehlung, die ihrerseits die Wirkung der Weiterempfehlung verstärken oder abschwächen können.54 Folglich wird eine exakte Voraussage in der Wirkungskette gleich in mehreren Stufen erschwert. Hierdurch würden sich jedoch die Unsicherheiten bzw. Fehlerquellen multiplizieren, wenn ein Unternehmen über die Messung aller Einzeleffekte in der Wirkungskette auf ökonomische Erfolgsgrößen, z.B. einer Schätzung der Umsatzsteigerung auf Grund von Weiterempfehlungen, schließen wollte. Da auch die Kosten für die unternehmensseitigen Einflussfaktoren, die effektiv ursächlich für die Weiterempfehlungsabgabe sind, kaum zugeordnet und individuell bewertet werden können, ist auch eine Kosten-Nutzen-Analyse der Weiterempfehlung problematisch. In der Wissenschaft wurden vielfältige Anstrengungen unternommen, einzelne Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe, der Wirkungen von Weiterempfehlungen, und in einigen Studien auch Verbindungen zwischen Abgabe und Empfang bzw. Kaufverhaltensrelevanz der Weiterempfehlung, nachzuweisen. 50

51 52 53 54

Vgl. Brown et al. 2005, S. 124. Eine Unterscheidung findet in der Literatur allerdings oftmals nicht statt (vgl. z.B. Durvasula et al. 2004). Zur Kritik an der mangelnden Differenzierung vgl. auch Wangenheim/Bayón 2007, S. 3. Vgl. Christiansen/Tax 2000, S. 188f. Vgl. Cornelsen 2003, S. 205. Vgl. Wirtz/Chew 2002, S. 145. Zur allgemeinen Wirkung unterschiedlicher Kommunikationskanäle vgl. z.B. Terri/Jennifer 2006.

18

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

Darüber hinaus existieren einige Ansätze, am Ende der Wirkungskette eine Monetarisierung von Weiterempfehlungen in Form eines Weiterempfehlungswertes vorzunehmen. Die zahlreichen Unsicherheitsfaktoren erschweren es jedoch, diesbezüglich allgemeingültige Aussagen zu treffen. Allenfalls sind hier auf einzelne Branchen bezogene Erkenntnisse denkbar (soweit unterstellt wird, dass sich die Unsicherheiten bzw. Fehlerquellen bei der Erhebung der unsicherheitsbehafteten Einflussfaktoren im Sinne einer Gleich- oder Normalverteilung insgesamt ausgleichen). Ein Literaturüberblick zeigt beispielhaft Schwerpunkte der Marketingforschung mit ihrer jeweiligen Aufgabenstellung, der angewandten Methodik und den zentralen empirischen Erkenntnissen in Bezug auf Weiterempfehlungen auf (Schaubild 1-7). Hervorzuheben sind dabei die Forschungsarbeiten von Helm (2000) und Wangenheim (2003), die im deutschsprachigen Bereich die umfassendsten Beiträge und Erkenntnisse zur Weiterempfehlungsforschung leisten. Des Weiteren ist anhand der Auswahl bereits zu erkennen, dass die meisten Studien einen Schwerpunkt auf Determinanten der Weiterempfehlung und hierbei wiederum auf Einflüsse der Kundenzufriedenheit bzw. -unzufriedenheit legen. Darüber hinaus zeichnet sich ein – in der empirischen Forschung erkennbarer – Trend hin zu Experimenten auch in diesen Themenfeldern ab. Autor/Jahr

Fokus

Empirie

Methodik

Erkenntnisse

Maßnahmen zur Stimulierung von Weiterempfehlungen

Wirtz/Chew 2002

215 KonsuStimulierung menten/430 und Einfluss- Datensätze faktoren auf WE-Verhalten Branche: Mobilfunk

Ryu/Feick 2007

Wahrscheinlichkeit von WE bei KwKMaßnahmen

(Fortsetzung S.19)

Experiment; ANOVA/ 2-WegVarianzanalyse

275/81/136/29 4 Experi8 Studenten mente; Branche: ANCOVA Elektronik

Incentives erhöhen die Wahrscheinlichkeit für positive WE bei Zufriedenheit und reduzieren die Wahrscheinlichkeit für negatives WE bei Unzufriedenheit. Monetäre Anreize haben vor allem bei schwächeren Marken und bei schwächeren Beziehungen zwischen Sender und Empfänger einen Einfluss auf die WE-Wahrscheinlichkeit.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel Autor/Jahr

Fokus

Empirie

Methodik

19

Erkenntnisse

Determinanten der Abgabe von Weiterempfehlungen 53 KonsumenNegative Emp- ten/72 Studenfehlungen bei ten Branche: Richins 1983 UnzufriedenBekleidung, heit Elektronik

ACSI, SCSB (Schwed. KunRegressidenbarometer) onsmodell Branchenübergreifend

Anderson 1998

Kundenzufriedenheit/ unzufriedenheit und WE

Buttle 1998

Interne und externe Determinanten und Keine moderierende Faktoren von WE

Mangold et al. 1999

Ursachen für die Initiierung von WE

365 Kunden über CATI

Helm 2000

Dissertation: Modell für die Abgabe von Kundenempfehlungen

1303 Kunden/ 368 Patienten

Gremler et al. 2001

Stimulierung von WE durch KundenMitarbeiterBeziehungen

Walsh et al. 2004

Einfluss von Market Mavens auf die Informationsdiffusion

326 zufällig ausgewählte Personen

(Fortsetzung S.20)

Korrelationsbzw. Diskriminanzanalyse

294 Datensätze Branchenübergreifend

Ab einem individuellen Schwellenwert führt Unzufriedenheit zu negativen WE. Das „Beschwerdeparadoxon“ wird bestätigt.

Sehr unzufriedene Kunden zeigen ein stärker ausgeprägtes WE-Verhalten als sehr zufriedene Kunden.

Überblick über Einflussfaktoren (insbesondere Zufriedenheit) Theoretiund moderierende Variablen sches Modell unterschiedlicher Formen der WE. Critical Incident Technique (CIT)

WE werden zu 50 Prozent von Empfängern erfragt. Zufällige Konversation verursachen 18 Prozent, zufriedene Kunden 9 Prozent der WE.

Der Grad der Zufriedenheit und ggf. der Abwanderung bestimFaktor- bzw. men das WE-Verhalten. KunKausalden geben negative EmpfehBranche: Tele- analyse lungen nicht immer eher ab als kommunikation positive.

Branchen: Bank, Zahnmedizin

R-QuadratTest

Zwischenmenschliche, informale Mitarbeiter-Kunden-Beziehungen bzw. -Bindungen fördern das WE-Verhalten von Kunden.

Wahrgenommene Verpflichtung, Vergnügen und Altruismus ANOVA erklären die Motivation von posthoc-Test Market Mavens zur Initiierung Branche: keine der WE.

20

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

Autor/Jahr

Fokus

Empirie

Methodik

Erkenntnisse

Positive Erfahrungen mit einem neuen Anbieter fördern negatiNegative WE ve WE über den vorigen AnbieWangenheim Tobit-Modell nach Anbieter2005 ter. Unzufriedene Kunden initiBranche: Telewechsel ieren häufiger negative WE als kommunikation preisinduzierte Wechsler. 355 abgewanderte Kunden

Brown et al. 2005

Vorgelagerte Effekte der WE-Absicht und des WEVerhaltens

379 bzw. 147 Konsumenten RegressiBranche: Auto- onsmodell mobilhandel

Identifikation, Kundenzufriedenheit und Commitment gegenüber dem Anbieter beeinflussen Weiterempfehlungsabsicht und -verhalten.

Determinanten und Wirksamkeit der Aufnahme von Weiterempfehlungen Durch WE aufgenommene Information wird besser aufgeExperiment; nommen als Print-Information. KorrelationsBei Dissonanz schwächt die analyse bereits vorhandene Meinung die WE-Wirkung ab.

Herr et al. 1991

Informationsaufnahme und Erinnerung bei WE und PrintInformation

Feick/Higie 1992

Als ähnlich wahrgenommene, Rolle der Ähn- 160 Studenten Experiment, unerfahrene Sender von WE lichkeit von haben einen größeren Einfluss RegressiBranchenSender und onsmodell auf den Empfänger als erfahreunabhängig Empfänger ne, nicht ähnliche Sender.

WE-Messung zu unterChristiansen/ schiedlichen Zeitpunkten; Tax 2000 Sender vs. Empfänger

Godes/ Mayzlin 2004a

Stimulierung und Einfluss von WE bei loyalen und nicht loyalen Kunden

(Fortsetzung S.21)

84 bzw. 120 Studenten Branche: Computer

2 Studentengruppen als Sender und Empfänger von WE

Die Evaluation von WE unterscheidet sich zwischen Sender und Empfänger. Im Zeitverlauf Experiment; verändert sich die Evaluation t-Test des Empfängers in Richtung eines allgemeinen Erwartungswerts.

Die Stimulierung von WE hat 381 loyale/691 Verhaltenswirkungen. Nichtnicht loyale Nichtlineares loyale Kunden sind bei der „AkKunden Regressiquisition“ neuer Kunden genauonsmodell Branche: so erfolgreich wie loyale KunEinzelhandel den.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel Autor/Jahr

Lam/ Mizerski 2005

Fokus

Einfluss der Kontrollüberzeugung auf WE

Empirie

Methodik

21

Erkenntnisse

Bei Personen mit interner Kontrollüberzeugung haben UnbeExperiment; kannte einen höheren Einfluss. Bei Personen mit externer Kon197 Studenten Faktortrollüberzeugung ist das direkte analyse soziale Umfeld dagegen wichtiger. Wert von Weiterempfehlungen

416 B2B-Kunden/688 B2CModell zur VerschieWangenheim Messung WE- Kunden dene 2003 Werts Branche: Strommarkt Cornelsen 2003

Modell zur Messung des WE-Werts

Helm 2003

Überblick über MessmethoKeine den des WEWerts

Branche: AutoKeine mobilhandel

Mit einem Wahrscheinlichkeitsmodell lässt sich unter Ähnlichkeitsannahmen eine Prognose über den Weiter-empfehlungswert abgeben. Das „Referenzwertmodell“ umfasst Indikatoren der Zufriedenheit, der Meinungsführerschaft und des sozialen Umfelds.

Es existieren zu viele nicht Bestandsökonomisch erfassbare Faktoaufnahme ren der WE, als dass ein Einbestehender bezug in ein Kundenwertmodell Methoden sinnvoll wäre.

Schaubild 1-7: Ausgewählte Studien und Arbeiten im Rahmen der Weiterempfehlung Im Rahmen der Stimulierung von Weiterempfehlungen wurde in einer Studie die Wirkung monetärer Anreize in Verbindung mit Empfänglichkeit für Angebote, der Stärke der Beziehung zwischen Sender und Empfänger getestet.55 Diese Studie erscheint besonders deshalb relevant, da sie nicht nur globale Konstrukte als Determinanten der Weiterempfehlung beinhaltet, sondern Einflussfaktoren, die konkretere Aussagen hinsichtlich der Stimulierung und Bedingungen der Weiterempfehlungsabgabe zulassen. Steuerungsmaßnahmen von Unternehmensseite werden hier allerdings nur bezüglich der monetären Anreize modelliert. Auf diese Weise wird das unternehmensseitige Instrumentarium nur einseitig betrachtet, um die Abgabe von Weiterempfehlungen zu erklären. Weitere Dimensionen lassen keinen Bezug für eine bessere „Handhabung“ der Weiterempfehlung zu. Zudem unterscheiden sie sich möglicherweise deutlich zwischen verschiedenen Zielgruppen und Produktbranchen. 55

Vgl. Ryu/Feick 2007.

22

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

Hinsichtlich der (psychologischen) Determinanten der Weiterempfehlung steht besonders das Konstrukt der Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit im Zentrum der Untersuchungen.56 Die Zufriedenheit stellt ein globales Konstrukt dar Weiterhin finden sich gruppenspezifische Betrachtungen wie z.B. Motive von Market Mavens In einigen Fällen werden moderierende Faktoren berücksichtigt, wie z.B. den Einfluss des Abwanderungsgrundes auf eine (negative) Weiterempfehlung.57 Auch vorgelagerte Konstrukte der Weiterempfehlung werden berücksichtigt.58 Hier werden das Commitment und die Identifikation mit dem Anbieter als moderierende Faktoren hinsichtlich des Einflusses der Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlung geprüft. Diese moderierenden Faktoren bieten zwar sinnvolle Ansatzpunkte zur Erklärung des Weiterempfehlungsverhaltens, stellen aber dennoch nur eine Zwischenstufe zwischen der Kundenzufriedenheit und dem Weiterempfehlungsverhalten dar. Einflussfaktoren, die Erkenntnisse darüber ermöglichen, welche Zielsetzungen der Weiterempfehlungssender mit seinen Kommunikationsaktivitäten verfolgt, werden nicht beachtet. Die Wirkungen und besonders die Kaufverhaltensrelevanz sind entscheidend für die Relevanz der Erfolgskette im Einzelfall, da sie über den ökonomischen Effekt der Weiterempfehlung entscheiden. Es zeigt sich beispielsweise, dass Weiterempfehlungen bzw. Mund-zu-Mund-Kommunikation allgemein eine höhere Erinnerungswahrscheinlichkeit aufweist, als Print-Information.59 Bezüglich dieser Thematik werden allerdings auch die in Abschnitt 1.1 erläuterten persönlichkeitsspezifischen Unsicherheitsfaktoren deutlich, die die Wirksamkeit von Weiterempfehlungen beeinflussen. So unterscheidet sich die Wirkung von Weiterempfehlungen bei grundsätzlich beeinflussbareren Personen gegenüber derjenigen bei weniger beeinflussbaren Personen.60 Während Untersuchungen zu Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe die Bedeutung einer emotionalen Bindung des Weiterempfehlungssenders als sehr hoch einschätzen, zeigen andere Ergebnisse wiederum, dass im Hinblick auf die Kaufverhaltensrelevanz emotional gebundene, d.h. loyale, Kunden keinen größeren Einfluss ausüben, als nicht loyale Kunden.61 Dies stützt die Zweifel an der Zweckmäßigkeit einer Untersuchung der gesamten Erfolgskette über die Kaufverhaltensrelevanz von Weiterempfehlungen bis hin zum ökonomischen Erfolg. Stichhaltige Aussagen zu Imp56 57 58 59 60 61

Vgl. z.B. Richins 1983; Buttle 1998. Vgl. für weitere Determinanten Bone 1992; Naylor/Kleiser 2000. Vgl. Wirtz/Chew 2002. Vgl. Brown et al. 2005. Vgl. Herr et al. 1991. Vgl. Lam/Mizerski 2005. Vgl. Godes/Mayzlin 2004b, S. 18.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

23

likationen auf Basis der Erkenntnisse in den hinteren Stufen der Erfolgskette zu treffen, erscheint bei solchen, wenig eindeutig belegbaren, kausalen Zusammenhängen problematisch. Dennoch wurden einige theoretische und auch empirische Anstrengungen unternommen, den Wert von Weiterempfehlungen ökonomisch zu erfassen. Das im deutschsprachigen Raum bekannteste Modell dafür ist das so genannte „lineare Referenzwertmodell“.62 Hier werden neben der Zufriedenheit auch die Meinungsführerschaft und die Intensität der Kommunikation im relevanten Produktbereich sowie die Größe seines sozialen Umfelds und somit die Anzahl der Weiterempfehlungen auf Senderseite einbezogen. Zusätzlich berücksichtigt es die Beeinflussbarkeit des Empfängers und im Weiteren auch den zu erwartenden produkttypischen Umsatz. Kritisch zu betrachten ist hierbei die vermeintliche Genauigkeit des Weiterempfehlungswerts, da er von mehreren, kaum oder nur mit unverhältnismäßig hohem Aufwand messbaren, Determinanten der Kommunikation und ihrer Wirksamkeit abhängt. In einem weiteren, noch nicht empirisch validierten Modell wird der Weiterempfehlungswert investitionsrechnerisch über Erfolgsbeiträge eines durch eine Weiterempfehlung geworbenen Neukunden ermittelt.63 Die Bewertung der Weiterempfehlung selbst basiert ebenfalls auf teilweise unsicheren, sender- und empfängerspezifische Einflussfaktoren: der Anzahl der Empfehlungsempfänger, der Intensität der Kommunikation und der „Qualität“ des Empfehlungsempfängers. Zweifelhaft erscheint, dass die Anzahl der durch die Weiterempfehlungen eines Kunden gewonnenen Neukunden als bekannt vorausgesetzt wird. Ferner werden alle von diesen Neukunden getätigten Käufe dem Weiterempfehlungssender zugerechnet, so dass Zuordnungsprobleme bzw. Überlappungen bei Kundenwertberechnungen entstehen können. Weiterhin wird die Effizienz der Empfehlungen bei der Anzahl der Empfänger nicht berücksichtigt. Die schwere Messbarkeit der Intensität bzw. Kaufverhaltensrelevanz der Weiterempfehlungen und das schwer fassbare Kriterium der „Qualität“ des Empfehlungsempfängers lassen das Modell ebenfalls als zweifelhaft erscheinen. Schließlich ist ein nichtlineares Modell von Wangenheim und Bayon (1998) zu nennen, bei dem die Wahrscheinlichkeit einer Konversion (tatsächliche Kaufentscheidung auf Grund einer Weiterempfehlung) die Grundlage der Berechnung darstellt.64 Dieser entscheidende Faktor der Konversionsrate wird nicht allen relevanten Einflussfaktoren der Wirksamkeit von Weiterempfehlungen gerecht. Weitere Einschränkungen des Modells beinhalten die Ungenauigkeit der zeitli62 63 64

Vgl. Cornelsen 1998; 2000; Überblick in Cornelsen 2003, S. 197. Vgl. Herrmann/Fuerderer 1997. Vgl. Wangenheim/Bayon 1998.

24

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

chen Zurechnung abgegebener Weiterempfehlungen auf den Kundenwert sowie ein gesetzter Pauschalbetrag für geworbene Neukunden ohne Berücksichtigung weiterer Faktoren.65 Die Mehrstufigkeit und die zahlreichen intra- und interpersonellen Einflussfaktoren, die schwer oder nicht exakt zu erheben sind, führen daher zur Frage, ob eine solche Berechnung im Hinblick auf ein Management von Weiterempfehlungen zielführend ist: „From a scientific point of view it seems meritorious to develop a quantitative model to capture a marketing phenomenon that most researchers and managers shrink back from addressing at all [...]. But virtue and sin lie close at times [...]. As has been shown, the modeling of referral values suffers from some serious methodological and practical shortcomings.”66 Als Schlussfolgerung kann eine Quantifizierung von Effekten, die der Weiterempfehlung nachgelagert sind, erkenntnisreich für bestimmte, grundlegende kausale Zusammenhänge sein. Branchenübergreifende oder auch nur unternehmensübergreifende Transfermöglichkeiten der quantitativen Ergebnisse sind jedoch stets fragwürdig, da konkrete Wirkungskennzahlen stark mit den unterschiedlichen Eigenschaften der jeweils betrachteten Produkte (z.B. Preissegment) und denen der jeweils spezifischen Kundengruppen (z.B. soziodemografische Merkmale oder soziales Umfeld) variieren. Vor dem Hintergrund, dass diese Merkmale zudem nicht steuerbar sind, erscheint es zumindest aus Unternehmenssicht angebracht, zwar grundsätzlich die Relevanz von Weiterempfehlungen für das eigene Produktspektrum (z.B. den Anteil von durch Weiterempfehlungen geworbenen Kunden) zu eruieren, bei deren Nachweis jedoch den Fokus auf die beeinflussbaren Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe zu legen. Hinsichtlich der Kosten-Nutzen-Betrachtung ist abschließend anzumerken, dass Weiterempfehlungen wenn sie nicht durch direkte Maßnahmen, sondern durch indirekte Einflussfaktoren generiert werden, für die Gewinnung von Neukunden im Allgemeinen als kostenlos angesehen. Diese Betrachtung erscheint jedoch problematisch, wenn ein bestimmter unternehmensseitiger Input für das Auslösen einer Weiterempfehlung dafür erforderlich ist.67

65 66 67

Vgl. Helm 2003, S. 128. Vgl. ebenda, S. 130. Vgl. Burke 1996, S. 220.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

1.4

25

Forschungsumfeld und Ziele der Arbeit

Als Ergebnis der vorangegangenen Literatursynopse erscheinen besonders die Lücken des – eher kontrollierbaren – Anfangsbereichs der Erfolgskette interessant für ein Forschungsvorhaben. Dieser Bereich umfasst vor allem Aspekte, die die Senderseite der Weiterempfehlung betreffen und relativ fehlerarm gemessen sowie zumindest teilweise vom Unternehmen beeinflusst werden können. Im Sinne einer effektiven unternehmensseitigen Steuerung der Weiterempfehlungen wird das Untersuchungsumfeld somit auf Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge in direkter Verbindung mit der Weiterempfehlungsabgabe beschränkt. Die Beantwortung mehrerer Forschungsfragen kann dazu beitragen, das Weiterempfehlungsverhalten zu erklären und von Unternehmensseite unter der Zielsetzung eines effizienten Ressourceneinsatzes besser zu nutzen. Hierfür sind jedoch nicht nur unternehmensseitige Einflussfaktoren, sondern auch Einflüsse von anderer Seite zu berücksichtigen. Eine Systematisierung unternehmensseitiger Stellhebel (d.h. Marketingmaßnahmen im weiteren Sinne) und individueller (d.h. intra und interpersoneller) Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe sowie ihrer Wirkungen in Bezug auf den Sender liefert Schaubild 1-8. Die Ziele der Arbeit lassen sich anhand dieses Bezugsrahmens ableiten, wie im Folgenden erläutert wird.

Interne Einflussfaktoren

Externe Einflussfaktoren

Reaktion des Empfängers

Weiterempfehlung

Verhaltenswirkungen des Senders

Bedingte Wirkungsbeziehungen Direkte Wirkungsbeziehungen

Schaubild 1-8: Grundmodell zu Fragestellungen der Arbeit Schaubild 1-9 gliedert die Einflussfaktoren nach ihrem Ursprung und der Art ihrer Wirkung. Da sich diese Wirkungsweisen zwischen den Kategorien externer und interner Einflüssen unterscheiden, stellt sich die Frage, ob eine gemeinsame

26

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

verhaltenstheoretische Fundierung zu ihrer Erklärung möglich ist. Innerhalb der Kategorisierung externer und interner Einflussfaktoren bestehen wiederum grundlegende Charakteristika der Wirkungsweise, die im Detail zu betrachten sind. Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe

Extern

Intern

Direkt

Indirekt

Interpersonell

Intrapersonell

Incentive

z.B. Leistungsqualität

z.B. Anerkennung

z.B. Involvement

Anreizattraktivität

Leistungswahrn.

Selbstdarstellung

Involvement

Schaubild 1-9: Kategorien von Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe Grundsätzlich lassen sich bei den externen Einflussfaktoren direkte und indirekte unternehmensseitige Maßnahmen unterscheiden. Bei direkten Einflussfaktoren steht die Möglichkeit eines monetär bewertbaren Gewinns im Vordergrund. Sie umfassen materielle bzw. monetäre Incentives, die vor allem im Rahmen von KwK-Maßnahmen zum Einsatz kommen. Das heißt, beim Nachweis der Werbung eines Neukunden durch eine Weiterempfehlung erhält der Sender eine vereinbarte Geld- oder Leistungsprämie. Differenzierungen dieses Grundkonzepts sind möglich, indem z.B. die Prämie vom Erfolg der Weiterempfehlung unabhängig ist oder aber sogar eine Erfolgsbeteiligung des weiterempfehlenden Kunden je nach Umsatz des Neukunden angeboten wird. Der Einfluss dieser Incentives und deren Höhe auf die Abgabe von Weiterempfehlungen ist grundsätzlich in die Forschungsfragen mit einzubeziehen. Während direkte Einflussfaktoren ausschließlich auf kognitive Ziele, und damit auf das Nutzen maximierende Verhalten eines Kunden ausgerichtet ist, wirken indirekte Einflussfaktoren über einen „Umweg“ affektiver Wirkungen. Dieser Umweg beinhaltet auch, dass die entsprechenden Unternehmensmaßnahmen

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

27

nicht primär auf die Stimulierung von Weiterempfehlungen abzielen.68 Auf Grund dieser indirekten Wirkung wurde die Weiterempfehlung – abgesehen von der Vergabe von Incentives – in der Vergangenheit meist als unkontrollierbar angesehen.69 Obwohl vereinzelt auch auf andere Steuerungsmöglichkeiten hingewiesen wird, bestand diese Auffassung lange Zeit auch von Unternehmensseite.70 Die Folge war eine Vertretung eines eher passiven Managementansatzes gegenüber der Neukundengewinnung durch Weiterempfehlungen.71 Auch durch affektive Wirkungen ausgelöste Weiterempfehlungen lassen sich jedoch indirekt durch das Unternehmen steuern. Hierbei durchlaufen die Einflüsse (wie z.B. verschiedene Komponenten der Leistung, der Beziehungsgestaltung oder des Unternehmensimages), jedoch einen längeren Verarbeitungsprozess, da sie zunächst kognitiv erfasst werden (z.B. die Beurteilung des Ergebnisses eines Frisörbesuchs).72 Insofern steht bei den indirekten Maßnahmen zwischen der Unternehmensmaßnahme und der Weiterempfehlungsabgabe eine stärkere psychologische Komponente. Diese spiegelt sich vor allem in einer Begeisterung für eine Leistung wider, die auf Grund spezieller nicht erwarteter Leistungskomponenten oder bestimmter Werte und Merkmale, mit denen sich der Kunde identifiziert, ausgelöst wird. In der Literatur wurden kausale Zusammenhänge zwischen unternehmensseitigen Maßnahmen zur Stimulierung von Weiterempfehlungen und der Weiterempfehlungsabsicht bislang meist separat nach dem ceteris-paribus-Prinzip untersucht, wie Schaubild 1-7 zeigt. In vielen Fällen ist jedoch davon auszugehen, dass die Wirkungen der Maßnahmen zur direkten und indirekten Stimulierung von Weiterempfehlungen nicht unabhängig voneinander ausgelöst werden, sondern Interaktionseffekte auftreten, die Wirkungen also komplementär oder substitutiv wirken. Diese Effekte wurden bislang nur exemplarisch und nicht innerhalb einer umfassenden Betrachtung untersucht. Folglich besteht ein Ziel der Aufgabenstellung darin, Erkenntnisse über diese Interaktionseffekte zu erhalten und so ein ganzheitlicheres Bild zu schaffen. Für ein ganzheitliches Bild sind allerdings nicht nur steuerbare Maßnahmen als Determinanten der Weiterempfehlung, sondern auch nicht beeinflussbare Faktoren in die Untersuchung aufzunehmen. Die hier relevanten internen Einflussfaktoren lassen sich nach intra- und interpersonellen Motiven differenzieren. Intra68 69 70 71 72

Vgl. Bruhn 2001, S. 4. Vgl. Gremler et al. 2001, S. 45. Vgl. Wilson 1994. Vgl. Stokes et al. 2002, S. 122. Dieser Prozess umfasst vor allem den Erwartungs-Wahrnehmungs-Vergleich, der in Abschnitt 2.2.2.1 erläutert wird; vgl. Schütze 1992; Stauss 1999, S. 10.

28

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

personelle Faktoren betreffen das persönliche Interesse an Bezugsobjekten der Weiterempfehlung, so wie z.B. das Involvement gegenüber einem Produkt bzw. einer Produktsparte. Auch das eng mit dem Involvement verbundene wahrgenommene Risiko spielt eine Rolle und ist möglicherweise als moderierender Faktor und Kriterium für die getrennte Analyse unterschiedlicher Gruppen zu betrachten. Sich daraus ergebende Bedürfnisse, wie z.B. die Reduktion kognitiver Dissonanz wurden bislang weder in der konzeptionellen noch in der empirischen Forschung berücksichtigt. Wie in Abschnitt 1.3 aufgezeigt wurde, spielen als vierte Kategorie die interpersonellen Ziele des Senders, die dieser mit der Abgabe einer Weiterempfehlung verfolgt, eine zentrale Rolle. Interpersonelle Faktoren beinhalten Bedürfnisse in Bezug auf andere Menschen, d.h. Bedürfnisse, die durch die Kommunikation per se oder die Übermittlung bestimmter Inhalte befriedigt werden. Die Beziehung des Weiterempfehlungssenders zum Empfänger spielt dabei eine wesentliche Rolle.73 Während bei materiellen Anreizen der ökonomische Nutzen von Bedeutung ist, stehen die Motive der Weiterempfehlungsabgabe, die allein auf Grund von indirekten Anreizen zur Geltung kommen, mit anderen Zielen und Bedürfnissen in Verbindung. Sie beziehen sich im Allgemeinen auf die Selbstwahrnehmung und die Wahrnehmung der eigenen Person durch andere.74 Folglich verfolgt der Empfehlungssender Ziele, die nur durch einen Interaktionspartner zu erfüllen sind. Solche Ziele beinhaltet neben der Selbstdarstellung mit dem Ziel einer Profilierung im üblichen Sinn, auch die Darstellung von Charakteristika der eigenen Person, z.B. als hilfsbereit oder als innovativ. Auch die Selbstdarstellung als Mitglied einer bestimmten gesellschaftlichen Gruppe oder der eigenen angestrebten Stellung in dieser Gruppe ist denkbar. Die Untersuchung dieser Ziele erfordert im Sinne einer vollständigen Darstellung und Erklärung auch eine theoretische Fundierung. Dabei sind sie sowie als autonome Einflussfaktoren als auch in Interaktion mit den externen Anreizen der Weiterempfehlungsabgabe zu untersuchen. Zur vollständigen Darstellung der senderseitigen Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge sind zwar in erster Linie die Determinanten und moderierenden Faktoren der Weiterempfehlungsabgabe zu betrachten. Jedoch kann im gegebenen Fall eine Rückkopplung von Empfängerseite durchaus die Wirkungen auf den Sender beeinflussen. So ist je nach positiver oder negativer Reaktion auf die Weiterempfehlungsabgabe etwa eine Verstärkung oder eine Änderung des Verhaltens 73 74

Vgl. Buttle 1998, S. 246ff. Vgl. Ausführungen zum Impression Management bei Mummendey/Bolten 1985; Markus/Zajonc 1985, S. 205, zitiert in Kroeber-Riel 1984, S. 487; Mummendey 2006, S. 50 in Bierhoff/Frey 2006; siehe auch Abschnitt 2.3.2.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

29

oder der Einstellung wahrscheinlich. Eine solche Wirkung lässt sich über Indikatoren der Kundenbindung nach Erhalt der Reaktion messen. Sie hängt allerdings wiederum von einigen unsicherheitsbehafteten Faktoren wie der Beziehungsstärke zwischen Sender und Empfänger ab. Es ist zudem denkbar, dass sich die „Qualität“ der Empfehlung und damit die Wahrscheinlichkeit einer positiven oder negativen Weiterempfehlung mit der Art der unternehmensseitigen Maßnahmen ändert. Da deren Einfluss auf die Kundenbindung und damit letztlich auf den ökonomischen Erfolg auch Implikationen für die Steuerung von Weiterempfehlungen nach sich zieht, erscheint es sinnvoll, Einflüsse der Reaktion von Empfängerseite ebenfalls als Forschungsfrage mit einzubeziehen. Zusammenfassend ergeben sich aus den Ergebnissen bisheriger Forschungsrichtungen und den aufgezeigten Lücken, Fragestellungen im Rahmen der Weiterempfehlungsabgabe, die mehrere thematische Bereiche betreffen. Wirkungs- und modelltheoretisch ist von Interesse, welche Kategorien und Formen von Einflussfaktoren grundsätzlich eine Rolle spielen. Hierzu ist der Stand der Forschung zu rekapitulieren und kritisch zu würdigen, um folgende Fragen zu beantworten: (1) Welche Verhaltenswirkungen sind bei Kunden-werben-Kunden-Maßnahmen zu beachten? (2) Durch welche unternehmensseitig beeinflussbaren, indirekten Einflussfaktoren lässt sich die Weiterempfehlungsabgabe erklären? (3) Welche intrapersonellen Einflussfaktoren wirken sich auf die Weiterempfehlungsabgabe aus? (4) Welche interpersonellen Einflussfaktoren, d.h. soziale Bedürfnisse sind für die Abgabe von Weiterempfehlungen relevant? Aus der Darstellung aller bislang betrachteten Einflussfaktoren ist ein ganzheitliches Modell zu entwickeln, das sich auf spezifische Wirkungsbeziehungen konzentriert. Die Einflussfaktoren, die innerhalb einer kritischen Würdigung von Forschungsergebnissen als bedeutsam beurteilt wurden, sind in ein solches Modell einzubetten. Bei der Prüfung des Modells sind mehrere Wirkungszusammenhänge zu prüfen: (5) Wie wirkt die Variation unterschiedlicher Incentivehöhen auf die Weiterempfehlungsabgabe? (6) Welche Wirkung indirekter Einflussfaktoren auf die Weiterempfehlungsabgabe lässt sich empirisch nachweisen?

30

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

(7) Wie wirken direkte und indirekte Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe zusammen, d.h. welche Interaktionseffekte liegen vor? Verstärken sich bestimmte Einflussfaktoren oder wirken sie substitutiv? (8) Welche Wirkungen externer Einflussfaktoren zeigen sich, wenn unterschiedliche persönliche Ziele der Weiterempfehlung vorliegen? Bezogen auf Wirkungen der Weiterempfehlungsabgabe auf den Sender ist das Verhalten des Empfängers von Bedeutung. Daher sind folgende Fragen zu betrachten: (9) Welche Wirkung hat die Weiterempfehlungsabgabe auf die Kundenbindung des Senders? (10) Welche Wirkungen haben unterschiedliche Reaktionen des Empfängers einer Weiterempfehlungsabgabe gegenüber dem Sender? Antworten auf diese Fragen bilden die Grundlage für Erkenntnisse darüber, welche Einflussfaktoren unternehmensseitig als Stellhebel einzubeziehen sind, um das Weiterempfehlungsverhalten von Personen zu steuern. Hierfür dient die Betrachtung eines „Weiterempfehlungs-Mix“ als Ausgangspunkt folgender Fragestellungen: (11) Wie sind Incentives und indirekt wirkende Instrumente nutzbar, um das Weiterempfehlungsverhalten von Kunden zu beeinflussen? (12) Über welche Instrumente können persönliche Bedürfnisse von Konsumenten so angesprochen werden, dass sie die Weiterempfehlungsabgabe unterstützen? Für die Beantwortung der Fragen 1-4 ist eine theoretische, literaturbasierte Herangehensweise ausreichend. Die Fragen 5-10 erfordern dagegen eine empirische Untersuchung. Aus den Ergebnissen dieser Untersuchung ist ggf. die Ableitung von Implikationen nach den Fragen 11-12 möglich. Der resultierende Gang der Untersuchung wird im folgenden Abschnitt im Detail erörtert.

1.5

Gang der Untersuchung

Die Arbeit ist nach Maßgabe der Forschungsziele, die vor allem in der umfassenden Fundierung und Erklärung beeinflussbarer Determinanten und moderierender Faktoren der Weiterempfehlung bestehen, nach vier Hauptteilen strukturiert.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

31

Das erste Kapitel befasste sich mit der Relevanz der Thematik und den begrifflichen Grundlagen der Weiterempfehlung. Insbesondere wurden auf Basis der bestehenden Literatur zu Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen der Weiterempfehlung Forschungslücken identifiziert und entsprechende Fragen entwickelt, die es im Rahmen dieser Arbeit zu beantworten gilt. Im zweiten Kapitel werden die Untersuchungsobjekte der Weiterempfehlung abgegrenzt. Die in Abschnitt 1.4 vorgestellte Systematisierung von Einflussfaktoren dient dabei als Anhaltspunkt zur vollständigen Darstellung der Kategorien von Einflussfaktoren. Anhand dieser Systematisierung werden externe und interne Faktoren theoretisch fundiert. Die Betrachtung sowohl direkter, materieller als auch indirekter Motive beinhaltet die Ansprache grundsätzlich verschiedener Bedürfnisse. Zusätzlich spielen zum einen intrapersonelle, zum anderen interpersonelle, d.h. interaktionsbezogene Merkmale eine Rolle. In der Folge sind hinsichtlich der theoretischen Fundierung mehrere, sich ergänzende Konzepte der Verhaltensforschung zur Erklärung der Wirkungsweise der Einflussfaktoren erforderlich. Da das Ziel in einer umfassende Betrachtung der senderseitigen Ursachen und Wirkungen der Weiterempfehlungsabgabe besteht, wird neben den der Weiterempfehlung vorgelagerten Motiven auch die Reaktion des Empfängers auf die Weiterempfehlung und deren Wirkung auf die Kundenbindung des Senders behandelt. Das dritte Kapitel thematisiert die Modellierung der Wirkungszusammenhänge zwischen den einzelnen Motiven, die sowohl Determinanten als auch moderierende Faktoren der Weiterempfehlungsabgabe beinhalten. Zu diesem Zweck werden die aus den verhaltenswissenschaftlichen Theorien abgeleiteten externen Einflussfaktoren konkretisiert und in ein ganzheitliches Strukturmodell eingebettet. Zusätzlich ergeben sich dabei Mediations- und Interaktionseffekte. Interne Einflussfaktoren werden als moderierende Faktoren hinsichtlich ihrer Wirkung, d.h. Verstärkung oder Abschwächung der Determinanten, erläutert und diskutiert. Während im zweiten Kapitel eine umfassende Begründung und Erklärung zahlreicher Facetten der einzelnen Motive im Vordergrund stand, liegt der Fokus hier neben dem Aufbau eines Gesamtmodells auf den in der Realität gleichzeitig wirkenden Einflussfaktoren. Das heißt, die externen Determinanten werden zueinander und zu den persönlichkeitsabhängigen, internen Motiven in Verbindung gesetzt. Die Diskussion der Wirkungszusammenhänge mündet in der Entwicklung von Hypothesen, die es zu überprüfen gilt. Das vierte Kapitel umfasst diese empirische Prüfung. Zunächst wird nach einem Überblick über unterschiedliche Optionen die Messmethodik erläutert und auf deren Basis in einem zweiten Schritt das Modell operationalisiert. Es folgt die Erläuterung des Aufbaus sowie der Durchführung des Experiments. Innerhalb dessen werden für einzelne Experimentalgruppen Szenarien aus Modulen

32

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

zusammengesetzt. Die aus Kapitel 3 herangezogenen Einflussfaktoren werden dabei konkretisiert, so dass ein realistisches und gleichzeitig möglichst umfassendes Gesamtmodell mit unterschiedlichen Ausprägungen geschätzt und interpretiert werden kann. Aufgabe des fünften Kapitels ist zum einen die Ableitung von Handlungsempfehlungen auf Basis der Erkenntnisse über die absolute und relative Bedeutung einzelner Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe. Vor dem Hintergrund von Einzel- und Interaktionseffekten besteht das Ziel hier in der Konzeption eines Managementsystems, das zu einer wirksameren und ressourceneffizienten Steuerung von Weiterempfehlungen beiträgt. Zum anderen werden Implikationen für die zukünftige Erforschung des Weiterempfehlungsverhaltens anhand unterschiedlicher Untersuchungsbereiche erarbeitet. Schaubild 1-10 stellt den Gang der Untersuchung in Bezug auf inhaltliche Struktur und methodische Vorgehensweise zusammenfassend dar.

Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel

Thematik

Kapitel 1: Weiterempfehlungsabgabe als Unternehmens- und Marketingziel Problemdefinition

1. 1 Relevanz und Problematik von Weiterempfehlungen

Konstruktdefinition in Bezug auf Objekte, Merkmale und Betrachtungsperspektive

1.2 Begriffliche und konzeptionelle Einordnung der Weiterempfehlung

1.3 Weiterempfehlung als Gegenstand der Marketingforschung

Fragestellungen

1.4 Forschungsfragen und Ziele der Arbeit

1. 5 Gang der Untersuchung

Konzept

Kapitel 2: Theoretische Fundierung und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe Theoretische Fundierung der Einflussfaktoren

2.1 Theoretische Fundierung der Weiterempfehlugnsabgabe

Klassifizierung und Stand der Forschung zu UrsacheWirkungs-Zusammenhängen

2.3 Stand der Forschung zu externen Einfluss-faktoren

2.4 Stand der Forschung zu internen Einflussfaktoren

2.5 Wirkungen der Weiterempfehlungsabgabe auf den Sender

Kapitel 3: Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe Festlegung der relevanten Variablen

3.1 Vorgehensweise

Modellierung der zu untersuchenden UrsacheWirkungs-Zusammenhänge

3.2 Modellierung externer Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe

Wirkungsmodell

3.5 Zusammenhänge und Hypothesen im Wirkungsmodell

3.3 Modellierung interner Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe

3.4 Modellierung senderseitiger Wirkungen der Weiterempfehlungsabgabe

Management

Empirie

Kapitel 4: Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe Methodische Grundlagen

4.1 Untersuchungsdesign und Messmethodik

4.2 Vorgehensweise bei der Entwicklung und Analyse der Messmodelle

Operationalisierung

4.3 Festlegung des Untersuchungsumfelds

4.4 Klassifizierung und Operationalisierung der Variablen

Datenerhebung

4.5 Pretests

4.6 Hauptuntersuchung

Prüfung der Hypothesen

4.7 Analyse und Interpretation der Ergebnisse

Kapitel 5: Implikationen für die Steuerung und Erforschung der Weiterempfehlungsabgabe Implikationen

5.1 Implikationen für die Praxis: Weiterempfehlungsmanagement

Schaubild 1-10: Gang der Untersuchung

5.2 Implikationen für die Forschung

33

2.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

Innerhalb der Marketingforschung und der Verhaltensforschung wurden zahlreiche Theorien erarbeitet und Modelle entwickelt, um das Kommunikationsverhalten im Allgemeinen und Weiterempfehlungen im Speziellen zu untersuchen und zu erklären. In Abschnitt 2.1 werden Theorien zugrunde gelegt, die zahlreiche Facetten der Weiterempfehlungsabgabe erklären. Abschnitt 2.2 befasst sich mit den dabei konkretisierten externen Einflussfaktoren, Abschnitt 2.3 mit den internen Einflussfaktoren.

2.1

Theoretische Fundierung der Weiterempfehlungsabgabe

Die vorgestellten Kategorien sind zur umfassenden Einbindung verschiedener, der Weiterempfehlungsabgabe zugrunde liegender Verhaltensweisen theoretisch zu fundieren. Ein Überblick über verhaltenstheoretische Grundlagen ist in Abschnitt 2.1.1 dargestellt. Als besonders gehaltvoll erweisen sich dabei die Austauschtheorie (Abschnitt 2.1.2) und die Motivationstheorie (Abschnitt 2.1.3). Sie bieten vielfältige Ansätze, die im Detail auf ihren Erklärungsgehalt bezüglich der Kategorien von Einflussfaktoren kritisch gewürdigt und in einem gemeinsamen theoretischen Grundmodell integrativ betrachtet werden können (Abschnitt 2.1.4).

2.1.1

Verhaltenstheoretische Grundlagen der Weiterempfehlungsabgabe

Die theoretische Fundierung von Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe dient zum einen dem Aufbau eines Bezugsrahmens für ein empirisch zu untersuchendes Modell. Zum anderen unterstützt es durch ein hohes Abstraktionsniveau die möglichst vollständige Darstellung der relevanten Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge. Die Einflussfaktoren lassen sich in externe und interne Faktoren unterteilen. Aus Unternehmenssicht sind zunächst vor allem die externen Einflussfaktoren zu

36

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

betrachten, die eine Wirkungskette in Form eines Stimulus-Organism-Response(SOR)-Modells auslösen. Der vom Unternehmen initiierte Einflussfaktor (Stimulus) wird vom Konsumenten kognitiv und affektiv verarbeitet (Organism) und führt zu einer Reaktion (Response), hier in Form einer Weiterempfehlung.1 Der Stimulus beinhaltet damit sowohl das Bezugsobjekt der Weiterempfehlung, das im Rahmen der Definitionsentwicklung in Abschnitt 1.2 erörtert wurde, als auch einen Impuls, dieses weiterzuempfehlen. Der Impuls besteht gemäß der Definition folglich in der positive Beurteilung von Merkmalen des Bezugsobjekts. Erkenntnisse über die Wirkungsweise und die Intensität einzelner Stimuli, sowie Erkenntnisse über die Gründe, warum als Reaktion überhaupt eine Weiterempfehlung ausgesprochen wird, erfordern allerdings tiefere verhaltenswissenschaftliche Betrachtungen. Aus Sicht eines Kunden bestehen solche Gründe in persönlichen Zielen, die mit der Weiterempfehlungsabgabe erfüllt werden. Diese sind die Grundlage interner Einflussfaktoren, die durch den Organismus abgebildet werden und Einfluss auf die Wirkungen der Stimuli ausüben. Die spezifischen Einflüsse werden durch das SOR-Modell jedoch ebenfalls nicht im Detail erklärt. So liegen den Einflüssen unterschiedliche verhaltenstheoretische Konzepte zu Grunde. Entsprechend sind Theorien zu betrachten, die in der Lage sind, sowohl externe als auch interne Einflussfaktoren und ihre Wirkung in Bezug auf das Weiterempfehlungsverhalten zu erklären. Schaubild 2-1 zeigt die Anwendung von Theorien als Erklärung der Weiterempfehlungsabgabe.2

1

2

Das SOR-Modell entstammt der Theorie des Neobehaviorismus (vgl. Hilgard 1958; konkret zu Marketinginstrumenten vgl. auch Forberger 2000, S. 73). Der Neobehaviorismus räumt den internen Prozessen (Organism), die eine Reaktion auf einen Stimulus hervorrufen, ein größeres Gewicht im Rahmen der wissenschaftlichen Betrachtung ein, als der klassische Behaviorismus (vgl. z.B. Andreason 1965). Die Zielsetzung des Neobehaviorismus ist es allerdings nicht, systematisch unterschiedliche Konstrukte zu betrachten, die jeweils spezifische Bedürfnisse begründen und so ein bestimmtes Verhalten auslösen (vgl. Jacoby 2002, S. 52). Diese sind jedoch in der vorliegenden Fragestellung von besonderer Bedeutung. Teilweise finden sich durch die Wahl der Einflussfaktoren nur implizit Rückschlüsse auf die zugrunde gelegten Verhaltenstheorien.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

37

Quelle

Einflussfaktoren

Theoretische Fundierung

Dichter 1966

Involvement, Altruismus, Kommunikationsbedürfnis, Selbstdarstellung

Motivationstheoretische Ansätze

Kim et al. 2001

Zuversicht, Kommunikation, Dialog, Beziehungsqualität

Sozialer Austausch

Stokes et al. 2002

Involvement, Incentives

Motivationstheoretische und austauschtheoretische Ansätze

HennigThurau et al. 2004

Altruismus. soziale Anerkennung, Incentives, Selbstdarstellung u.a.

Motivationstheoretische Ansätze

Brown et al. 2005

Identifikation, Zufriedenheit, Commitment

Motivationstheoretische und equitytheoretische Ansätze

Liu 2006

Leistungskomponenten

Motivationstheorie

Schaubild 2-1: Theoretische Fundierung von Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe Der Versuch, die entsprechenden Wirkungsbeziehungen anhand einer einzigen „Globaltheorie“ zu erklären, erscheint angesichts der Diversität der Einflussfaktoren zu undifferenziert.3 Stattdessen erfordert eine theoretische Fundierung die Berücksichtigung mehrerer Perspektiven, um die Wirkungen auf die Weiterempfehlungsabgabe gesamtheitlich zu erfassen. Zudem zeigt sich, dass unternehmensseitige Instrumente als externe Einflussfaktoren bislang weder eine theoretische Fundierung erfahren haben noch in der empirischen Forschung umfassen behandelt wurden. Die folgenden Abschnitte, deren Struktur auf den benannten Kategorien externer und interner Einflussfaktoren aufbaut, bedienen sich mit der Austausch- und der Motivationstheorie zweier Theorien, die die jeweiligen Motive differenziert erklären.

2.1.2

Austauschtheorie

Externe Einflussfaktoren lassen sich in erster Linie durch das Prinzip von Leistung und Gegenleistung begründen. Dieses Prinzip liegt der Austauschtheorie 3

Vgl. Helm 2000, S. 123 für einen Überblick über theorienpluralistische Erklärungsansätze sowie die Argumentation für ihre Anwendung; vgl. auch Wangenheim 2003.

38

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

zu Grunde.4 Nach der Austauschtheorie resultieren Handlungen einer Person aus den tatsächlichen oder antizipierten Handlungen eines Interaktionspartners.5 Das aus dem ökonomischen Leitgedanken der Nutzenmaximierung erklärbare Konzept beruht somit auf der Annahme, dass jeder Interaktionspartner eine Maximierung der positiven Konsequenzen (Nutzen) und eine Minimierung der negativen Konsequenzen (Kosten) aus der Interaktion anstrebt.6 Die soziale Austauschtheorie erklärt zusätzlich die Entwicklung von Beziehungen durch die langfristige Ausgewogenheit der Nutzenbeiträge der Austauschpartner.7 Eine langfristige Beziehung zwischen zwei Transaktionspartnern kann demnach nur aufgebaut werden, wenn der jeweils subjektiv wahrgenommene Nutzen für beide Transaktionspartner gleich hoch ist. Die Austauschtheorie bietet auf unterschiedliche Weise Erklärungspotenziale hinsichtlich der einzelnen Einflussfaktoren. Eine theoretische Fundierung der Abgabe von Weiterempfehlungen auf Basis von externen, direkten Einflussfaktoren durch die Austauschtheorie ist offensichtlich:8 Es kommt zur Weiterempfehlungsabgabe, wenn die wahrgenommenen Kosten (hier vor allem zeitliche und psychische Kosten) der Abgabe durch den wahrgenommenen Nutzen (hier vor allem der ökonomische Nutzen) überkompensiert werden.9 Durch die Mehrstufigkeit der Weiterempfehlung (Unternehmen, Sender, Empfänger) umfasst der Austausch gegenüber dem dualistischen Ansatz zweier Austauschpartner allerdings komplexere Überlegungen bezüglich der Kosten- und Nutzenaspekte.10 So bestehen bei der Betrachtung des Einflusses von Incentives zwei Ebenen von Kosten- und Nutzenaspekten. Zum einen sind dies Aspekte der Sender-Unternehmens-Beziehung und zum anderen Aspekte der Sender-Empfänger-Beziehung. Bei Betrachtung der Sender-Unternehmens-Beziehung erhält der Kunde ein Incentive im Austausch für eine abgegebene Weiterempfehlung bzw. als „Provision“ für einen geworbenen Kunden. Kosten und Nutzen für Unternehmen und Kunde variieren in Abhängigkeit von 4 5 6

7 8 9 10

Vgl. zu Grundlagen der Theorie des sozialen Austauschs Thibaut/Kelley 1959; Homans 1972. Vgl. z.B. Fruchter/Sigué 2004, S. 143. Vgl. Homans 1961; genauere Ausführungen zum Austausch vor dem Hintergrund ökonomischer Zielsetzungen finden sich bei Rusbult/Farrell 1983. Eine umgekehrte Ableitung und Überführung von ökonomischen Prinzipien aus der Nutzentheorie und Behaviorismus führt Turner 1987 durch. Vgl. Blau 1955; Heider 1958; mit konkretem Bezug zu Anbieter-Kunden-Beziehungen vgl. Meffert/Bruhn 2006, S. 107. Vgl. auch Wangenheim 2003, S. 80f. Vgl. Gatignon/Robertson 1986; Frenzen/Nakamoto 1993. Vgl. Abschnitt 3.3.2 sowie die empirischen Ergebnisse in Abschnitt 4.7.3.4.1 zur Moderation der Wirkung von Incentives durch interpersonelle Einflussfaktoren.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

39

Höhe und Bedingungen der Incentive-Vergabe, die in Abschnitt 2.2.1 differenziert erläutert wird. In der Sender-Empfänger-Beziehung bestimmt sich der Austausch durch zeitliche und psychische Kosten der Weiterempfehlungsabgabe sowie eine mögliche Gegenleistung des Empfängers. Diese Gegenleistung kann ihrerseits verschiedene Bedürfnisse erfüllen, die allerdings internen Einflussfaktoren zuzuordnen sind. Bezüglich externer, indirekter Einflussfaktoren ist eine theoretische Fundierung ebenfalls auf Basis der Austauschtheorie denkbar. Als Austausch für den wahrgenommenen „Nutzenüberhang“ zugunsten des Kunden erhöht der Kunde durch seine Weiterempfehlung den Anteil, den er selbst in den Austausch einbringt. Es handelt sich dabei jedoch bei einem solchen Impuls nicht um eine explizit vereinbarte oder implizit erwartete Leistung, für die die Weiterempfehlung als Gegenleistung eingebracht wird. Hier kommt ein Verhalten zum Tragen, dass eine spezielle verhaltenstheoretische Fundierung erfordert. Der Kunde entwickelt durch die Wahrnehmung von Leistungsmerkmalen und konstitutiven Merkmalen einer Beziehung die gefühlte Verpflichtung, im Sinne eines „Gebens und Nehmens“, eine gerechte Verteilung der Nutzenanteile zu erreichen.11 Den wahrgenommenen „Nutzenüberhang“ zu seinen Gunsten kompensiert er daher aus eigenem Antrieb mit der Abgabe von Weiterempfehlungen. Ein derartiges Verhalten wird durch die aus der Austauschtheorie abgeleiteten Equitytheorie erklärt.12 Gemäß dem Gerechtigkeitsdenken des Kunden löst eine hohe Zufriedenheit also das Bedürfnis aus, sich für eine Leistung, deren Beurteilung über der Erwartung liegt, „erkenntlich zu zeigen“ und den Nutzenanteil des Unternehmens zu erhöhen und so einen „fairen“ Austauschs zu erreichen.13 Der Begriff der Zufriedenheit, der eine erhaltene Leistung, Interaktionspartner oder andere als Nutzen stiftend wahrgenommene Bezugsobjekte betreffen kann, erscheint jedoch zu allgemein, um die tatsächlichen, die Weiterempfehlung auslösenden Impulse zu erfassen. 11 12

13

Vgl. auch das Motiv „Help the company“ bei Sundaram et al. 1998, S. 530; zur „gefühlten Verpflichtung“ vgl. auch Schmohr/Bierhoff 2006, S. 722. Vgl. Homans 1961. Im Gegensatz zur sozialen Austauschtheorie erklärt die Equitytheorie nicht nur das Streben nach einer Balance zwischen Kosten und Nutzen, um eine Beziehung langfristig aufrechtzuerhalten. Darüber hinaus bezieht sie einen Gerechtigkeitsaspekt als Grundlage für den Austausch mit ein. D.h., ein Austauschpartner nimmt die Verpflichtung wahr, den Austausch gerecht zu gestalten. Damit ist der Wunsch nach der Gleichverteilung des Nutzens nicht länger vom Ziel einer langfristigen Beziehung gesteuert, sondern das Gerechtigkeitsdenken die Folge einer langfristigen Beziehung (vgl. Adams 1965; Walster et al. 1973; Thibaut/Walker 1975). Vgl. Hui et al. 2004, S. 465.

40

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

Interne, intrapersonelle Einflussfaktoren lassen sich durch die Austauschtheorie nicht erklären, da weder ein faktischer noch ein symbolischer Austausch vorliegt. Hier handelt es sich um Bedürfnisse des Senders, deren Erfüllung keine auf einem Austausch basierende Gegenleistung erfordert. Bei internen, interpersonellen Einflussfaktoren liegen die Austauschobjekte auf einem sehr abstrakten Niveau. Die Weiterempfehlungsabgabe auf Grund eines Wunsches nach Anerkennung etwa ist durch die Austauschtheorie nur insofern erklärbar, dass eine Weiterempfehlung geäußert wird, um einen Beitrag zur Aufrechterhaltung oder Etablierung einer Beziehung zum Empfänger zu leisten.14 Der Nutzen aus der Beziehung, der der eigentliche Antrieb für die Weiterempfehlung darstellt, ist jedoch nicht Bestandteil der Austauschtheorie. Mit Hilfe der Austauschtheorie können daher zwar Einflussfaktoren gefunden werden können, die ursächlich für Weiterempfehlungen sind und das Weiterempfehlungsverhalten erklären. Die eigentlichen Ziele des Empfehlenden, die dieser mit der Weiterempfehlungsabgabe verfolgt, sind mit diesen Einflussfaktoren jedoch häufig nicht vollständig zu erklären. Insbesondere über wiederholte Weiterempfehlungen oder Weiterempfehlungen von Nicht-Kunden sind durch die bislang betrachteten Theorien des sozialen Austauschs oder der wahrgenommenen Gerechtigkeit keine Erkenntnisse möglich. Vielmehr ist zu erkennen, dass es Motive gibt, durch die die Weiterempfehlungsabgabe per se einen Nutzen darstellt. Diese sind notwendigerweise von anderen als den unternehmensseitig steuerbaren Zielen motiviert. Da die Austauschtheorie somit nicht in der Lage ist, konkrete Ziele und Bedürfnisse der Weiterempfehlungsabgabe zu erklären, ist hier eine andere theoretische Fundierung erforderlich.15 Zusammenfassend zeigt sich, dass die Austauschtheorie in der Lage ist, die Weiterempfehlung als Leistung des Senders für ein Unternehmen zu erklären, die – explizit oder implizit – im Austausch für eine selbst erhaltene Leistung abgegeben wird. Interne Einflussfaktoren, d.h. selbstbezogene und auf den Empfänger bezogene Bedürfnisse, die durch eine Weiterempfehlungsabgabe erfüllt werden, sind durch die Austauschtheorie nicht erklärbar.

2.1.3

Motivationstheorie

Die Motivationstheorie ist für die Erklärung zahlreicher, persönlichkeitsabhängiger Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe anwendbar.16 Allgemein be14 15 16

Vgl. Haywood 1989, S. 56. Vgl. Moven et al. 2007, S. 591. Zu persönlichkeitsabhängigen Handlungsmotiven vgl. Wiggins 1996.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

41

sagt sie, dass eine Handlung umso eher ausgeführt wird, desto eher sie zu einem erwünschten Ergebnis führt, und desto größer der Wert ist, den dieses Ergebnis für die Person darstellt.17 Das erwünschte Ergebnis basiert darauf dass ein Mangelempfinden vorliegt, die einen zielgerichteten Handlungswillen auslöst.18 Das Mangelempfinden wiederum bzw. die Stärke des Mangelempfindens ist von Persönlichkeitsmerkmalen abhängig, die sich individuell unterscheiden, innerhalb von bestimmten sozialen Gruppen jedoch ein ähnliches Muster aufweisen können. Bei externen Einflussfaktoren ist das Erklärungspotenzial der Motivationstheorie beschränkt. So liegt die Erklärung bezüglich materieller Incentives hier auf einer eher oberflächlichen Ebene. Als Ziel der Weiterempfehlungsabgabe ist hier lediglich der Erhalt des Incentives zu unterstellen. Es kommt demnach zur Weiterempfehlungsabgabe, wenn die Attraktivität des Incentives, und die Wahrscheinlichkeit, dieses zu erhalten, hoch genug sind. Bezogen auf die Unternehmensseite wirkt somit die Höhe des Incentives auf die Motivation zur Weiterempfehlungsabgabe, während bezogen auf Empfängerseite – bei entsprechender Anreizgestaltung – die Wahrscheinlichkeit, dass dieser auch Kunde des Unternehmens wird, die Motivation beeinflusst. Die Austauschtheorie zeigt sich in diesem Fall als gehaltvoller, da relevante Aspekte der Weiterempfehlungsabgabe sich mit ihr differenzierter darstellen lassen. Zur empirischen Prüfung ist der einfacher strukturierte Ansatz der Motivationstheorie jedoch möglicherweise besser anwendbar, als bei einer differenzierten Analyse von Kosten- und Nutzenaspekten der Weiterempfehlungsabgabe. Für die Wirkung indirekter Einflussfaktoren des Weiterempfehlungsverhaltens bietet die Motivationstheorie kein Erklärungspotenzial, da Handlungen, die sich auf ein Unternehmen oder einen Mitarbeitenden des Unternehmens beziehen, erst durch eine erhaltene Leistung entstehen. Somit bestehen per se noch keine Ziele, die vor einem Austausch eine Weiterempfehlung auslösen könnten. Weitere Bedürfnisse der Weiterempfehlungsabgabe (deren Erfüllung aber möglicherweise durch indirekte Maßnahmen beeinflusst werden kann), die sich nicht auf das Unternehmen oder Mitarbeitende beziehen, sind daher zwingend persönlichkeitsbedingt, und entstehen damit intern. 17

18

Vgl. Tolman 1951; Atkinson 1964. Grundlegend ist dabei das so genannte Erwartungs-Valenz-Modell, das z.B. die Arbeitsmotivation und entsprechendes Verhalten als Folge individueller Bedürfnisse beschreibt (vgl. z.B. Lawler 1973). Damit ist eine Ähnlichkeit gegenüber der Austauschtheorie erkennbar, die die Motivation bestimmter Handlungen mit erwarteten Belohnungen (durch andere Personen) begründet (vgl. Homans 1974, S. 30ff.). Vgl. Steinmann/Schreyögg 1993, S. 473; Staehle 1999, S. 165ff.

42

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

Bezüglich interner, intrapersoneller Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe ist im Hinblick auf Weiterempfehlungen zwischen konstant vorliegenden und situativen Einflussfaktoren zu unterscheiden. Eine konstant vorliegende Motivation für Weiterempfehlungen setzt ein Interesse am Bezugsobjekt der Weiterempfehlung voraus. Daher dient das Konstrukt des Involvements als Ausgangspunkt der Motivation.19 Es bezeichnet ein individuell ausgeprägtes Interesse an bestimmten Produkten oder Produktgruppen.20 Die Charakterisierung des Involvements als intrapersoneller, selbstbezogener Einflussfaktor wird etwa durch die Definition als „a person’s perceived relevance of the object based on inherent needs, values and interests“ zum Ausdruck gebracht.21 Mit steigendem Involvement erhöht sich auch das emotionale Empfinden und damit die Aktiviertheit des Konsumenten, die eine Grundvoraussetzung für (aktive) Weiterempfehlungen darstellt. Das Involvement ist somit eng mit den individuellen Zielen und Werten eines Konsumenten, und somit auch mit seinen Handlungsentscheidungen verbunden. Damit bildet es eine moderierende Variable der externen Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe. Die Ausprägung eines Involvements hinsichtlich eines Bezugsobjekts ist stetig vorhanden.22 Speziell in einer relativ kurzen Zeitspanne nach einer Kaufentscheidung kommt jedoch eine andere Verhaltensweise zum Tragen, die auch die Weiterempfehlungsabgabe beeinflusst. Diesbezüglich kommt der motivationstheoretische Ansatz der Selbstergänzung zum Tragen. Sie basiert (ähnlich der Theorie der kognitiven Dissonanz) auf der Annahme, dass Personen eine Erhaltung ihres Selbstkonzeptes anstreben.23 Lösen bestimmte Eindrücke ein Ungleichgewicht einer Person aus, indem z.B. eine Diskrepanz zwischen den ver19 20

21 22

23

Vgl. Dichter 1966, S. 148; Lastovicka 1979, S. 177; Trommsdorff 2003, S. 47. Das Konstrukt des Involvements ist dabei eng verwandt mit dem des wahrgenommenen Risikos. Das Involvement ist damit nicht nur von einem persönlichen Interesse an einer Leistung abhängig, sondern auch von dem wahrgenommenen Risiko, d.h. negativen Konsequenzen einer Fehlentscheidung. Diese beinhalten neben finanziellem Verlust oder gesundheitlicher Schädigung auch soziale Risiken, z.B. die „Ächtung“ oder Geringschätzung durch das soziale Umfeld (vgl. Eagly 1967; Bearden/Rose 1990). Das wahrgenommene persönliche Risiko kommt jedoch nicht als Einflussfaktor für die Weiterempfehlungsabgabe in Betracht. Wird eine Weiterempfehlung auf Grund des für eine andere Person wahrgenommenen Risikos ausgesprochen, so handelt es sich um eine altruistische Motivation (vgl. Abschnitt 2.3.2). Vgl. Zaichkowsky 1985, S. 341. Bestimmte Merkmale des Involvements sind jedoch situativ oder über Zusatznutzen, wie z.B. das emotionale Aufladen einer Marke, auch unternehmensseitig beeinflussbar; vgl. Abschnitt 2.3.1.1. Vgl. Wicklund/Gollwitzer 1983, S. 67f.; Festinger 1957.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

43

folgten Zielen und dem Verhalten festgestellt wird, versucht die Person, das Ziel auf andere Weise zu erreichen oder durch ein alternatives Ziel zu ersetzen. Dies erreicht sie, indem sie in ihrem kognitiven System neue Eindrücke hinzufügt, die ihr das Ziel der Zielerreichung suggerieren.24 Hinsichtlich einer Kaufentscheidung kann ein Ziel darin bestehen, bei Zweifeln über die optimale Entscheidung die zur vollständigen Zufriedenheit fehlenden Merkmale durch eine Weiterempfehlung symbolisch hinzuzufügen.25 Auf diese Weise trägt die Weiterempfehlung zur Bestätigung der Kaufentscheidung bei.26 Auch interpersonelle Einflussfaktoren, die die Ursachen der Weiterempfehlung beeinflussen, sind durch motivationstheoretische Theorien erklärbar. So existieren Bedürfnisse in Bezug auf andere Personen, die durch Weiterempfehlungen erfüllt werden und durch die Motivationstheorie erklärbar sind. Als spezieller Ansatz der Motivationstheorie, der insbesondere für die Beweggründe der Kommunikation über Erklärungspotenzial verfügt, dient die so genannte Impression-Management-Theorie. Während die Selbstbestätigung oder Selbstergänzung nur im Ansatz vom Eindruck auf Dritte abhängt, postuliert die Impression-Management-Theorie, dass Personen danach streben, ihren Eindruck (Impression) auf andere Personen zu kontrollieren.27 Ferner existiert ein Ideal für den Eindruck, den Personen, abhängig von ihren individuellen Wertvorstellungen, bei anderen Personen wecken wollen. Somit begründet die Theorie des Impression Management die Weiterempfehlungsabgabe durch den Wunsch, den eigenen Eindrucks gegenüber Kommunikationspartnern in Richtung eines gewünschten Selbstbildes anzupassen.28 Die Theorie liefert damit Erklärungen für ein breites Spektrum kommunikationsbezogener Aktivitäten. Im Zentrum steht die Anerkennung eines kommunizierten Status, der vielfältige Ausprägungen annehmen kann.29 So lässt sich die Weiterempfehlung durch den Wunsch nach einer Selbstdarstellung, z.B. als Experte, als Mitglied einer sozialen Gruppe oder als hilfsbereite Person, durch die Impression-Management-Theorie begründen. Bei der weiteren Verfolgung der Wirkungskette in der Weiterempfehlungsabgabe nachgelagerten Effekte zeigt sich die ebenfalls die Theorie des Impression Management als gehaltvoll, da sie die Bindungswirkung bezüglich des Sen24 25 26 27 28 29

Vgl. Wicklund/Gollwitzer 1985, S. 31; Peus et al. 2006, S. 373f. Vgl. Oliver 1997, S. 240. Vgl. Dichter 1966 S. 152. Vgl. Mummendey 2006, S. 49. Vgl. Schlenker et al. 1996. Vgl. z.B. White et al. 2005; hier dient die Selbstdarstellung allerdings dem Senken der Erwartungen oder dem Wecken von Mitleid bzw. der Mitteilung über die eigene Hilfebedürftigkeit.

44

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

ders auf Grund seiner Weiterempfehlungsabgabe zu erklären vermag. In diesem Fall dreht sich jedoch der Wirkungszusammenhang um. Das bedeutet; dass der Sender nach erfolgter Weiterempfehlungsabgabe danach strebt, seine zukünftigen Handlungen im Einklang mit seinem – zuvor mit der Weiterempfehlung kommunizierten – Selbstkonzept zu gestalten. Die Verstärkung der Kundenbindung durch die Weiterempfehlung erhält somit durch die interpersonellen Einflussfaktoren zusätzliche Unterstützung. Durch das öffentliche „Bekenntnis“ zu einem Anbieter wird die Bindung verstärkt, da im Falle eines inkonsistenten Weiterempfehlungs- und Kaufverhaltens soziale Sanktionen der Empfänger zu befürchten sind. Solche Sanktionen beinhalten beispielsweise einen Glaubwürdigkeitsverlust oder die Aberkennung eines Expertenstatus, den der Sender im Rahmen des Impression Managements zu erhalten versucht. Als Fazit zeigt sich, dass die Wirkung von Incentives sich grundsätzlich motivationstheoretisch erklären lässt. Einen detaillierteren Aufschluss bietet die Motivationstheorie jedoch vor allem für persönliche Bedürfnisse, die unabhängig einer Leistung bestehen. Diese sind zum einen auf selbstbezogene, zum anderen auf soziale Bedürfnisse einer Person zurückzuführen. Der spezielle motivationstheoretische Ansatz des Impression Management erklärt solche sozialen Bedürfnisse durch den Wunsch nach sozialer Anerkennung in vielfältigen Formen, und erscheint damit im Hinblick auf die Weiterempfehlung als Ausprägung zwischenmenschlicher Kommunikation besonders geeignet. Externe Einflussfaktoren, die nicht direkt auf eine Weiterempfehlung abzielen, sind hingegen durch die Motivationstheorie nicht erklärbar.

2.1.4

Integration von Austauschtheorie und Motivationstheorie

Nachdem verdeutlicht wurde, dass eine verhaltenstheoretische Fundierung die Betrachtung von zwei unterschiedlichen Ansätzen erfordert, lassen sich die Erklärungspotenziale der beiden Theorien komplementär in einem Gesamtmodell zusammenfassen (Schaubild 2-2).

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

45

Marginaler Nutzen/Befriedigung

Wert symbolischer Belohnung durch den Empfänger

Wertehierarchien des Senders

Wert faktischer Belohnung bzw. des Nutzens durch das Unternehmen

Interne Einflussfaktoren

Hypothetische Kosten-NutzenKalkulation vor der Weiterempfehlung

Weiterempfehlung

Bewertung von Kosten und Nutzen nach Abgabe der WE; Wirkung der WE

Externe Einflussfaktoren

Gewinn oder Verlust

Schaubild 2-2: Modell der Motivation unter Einbezug austauschtheoretischer Grundlagen (Quelle: in Anlehnung an Turner 1987, S. 17) Die Ursprünge für Handlungsentscheidungen entspringen zunächst den Wertehierarchien des Senders. Die Wertehierarchien beinhalten persönlichkeitsspezifische Interessen und Ziele, die in einer Rangfolge zueinander stehen. Der Nutzen einer speziellen Handlung bestimmt sich demnach aus ihrem Rang in der Wertehierarchie.30 Dies impliziert, dass Handlungen in Bezug auf solche Bedürfnisse, die in der Wertehierarchie einer Person oben stehen, einen hohen Wert zugesprochen bekommen und den entsprechenden Handlungen eine hohe Priorität eingeräumt wird.31 Im Hinblick auf die Weiterempfehlung teilen sich die sich ergebenden Prioritäten nach zwei Kategorien des Nutzens durch das Unternehmen und den Nutzen durch ein Bedürfnis in Bezug auf den Empfänger auf. Im Prozess hin zu einer Handlung findet vor der Weiterempfehlungsabgabe eine Kosten-Nutzen-Abschätzung statt. Die tatsächlich entstehenden Kosten und der Nutzen einer Handlung ergeben sich erst aus dem Resultat der Weiterempfehlung (z.B. der Überzeugung des Empfängers zum Kauf) oder dem Ergebnis eines (impliziten) Impression Managements (z.B. Anerkennung des Senders als Exper30

31

Dieser Nutzen kann die Wertehierarchien bei besonders hohem bzw. niedrigem Erfahrungswert einer Handlung jedoch auch verändern. Daher ist eine Wirkung in beide Richtungen möglich. Vgl. Turner 1987, S. 18; Manyiwa/Crawford 2002, S. 60.

46

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

te). Für dieses ist eine Reaktion des Empfängers in irgendeiner Form notwendig. Erst danach ist der Sender in der Lage, den Gewinn oder Verlust in Bezug auf die unternehmensorientierten Ziele bzw. die Befriedigung von empfängerorientierten Bedürfnissen zu bewerten sowie deren Bedeutung in Bezug auf seine Wertehierarchien einzuordnen. Motivationstheoretisch wird in diesem Modell die Erfüllung persönlicher Bedürfnisse bewertet. Austauschtheoretisch vergleicht der Sender hingegen den Nutzen, den er aus der Weiterempfehlung selbst erhalten hat, mit dem Nutzen, den seine Transaktionspartner erhalten und der bei ihm selbst Kosten verursacht haben. Im Idealfall entsteht durch eine Weiterempfehlung sowohl ein Nutzen für den Sender als auch für Unternehmen und Empfänger. Diese Möglichkeit ist insbesondere für den Einsatz spezifischer Instrumente zu Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe von Bedeutung.32 Wie in Schaubild 2-2 dargestellt ist, kann sowohl externen als auch internen Einflussfaktoren eine Stellung in der Wertehierarchie zugeordnet werden. Die Einflussfaktoren unterscheiden sich in ihrer Wirkung dahingehend, dass extern ausgelöste Faktoren für sich als Anlass gelten, eine Weiterempfehlung auszusprechen. Interne Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe basieren auf Bedürfnissen, die durch die Abgabe von Weiterempfehlungen befriedigt werden können. Die Bedürfnisse sind damit ständig latent vorhanden. Sie benötigen jedoch ein Bezugsobjekt und damit einen äußeren Anlass, wie z.B. einen Produktkauf, um Handlungsrelevanz zu erhalten.33 Daher sind interne Einflussfaktoren eher als moderierende Faktoren zu betrachten, während die externen Einflussfaktoren als Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe gelten.34 Diese Sichtweise entspricht auch der Zielsetzung einer unternehmensseitigen Einflussnahme auf die Weiterempfehlungsabgabe, da die so kategorisierten Determinanten von Unternehmensseite gesteuert werden können. Die moderierenden Faktoren hingegen bauen auf persönlichkeitsabhängigen Bedürfnissen auf, bei denen es allenfalls möglich ist, das „Ausleben“ dieser Bedürfnisse durch unternehmerische Maßnahmen, z.B. spezieller Kommunikationsinhalte oder Leistungsmerkmale, zu fördern.35 Schaubild 2-3 stellt die theoretischen Hintergründe der Wirkungsweisen in Bezug auf die Kategorien der Einflussfaktoren zusammenfassend dar. 32 33 34

35

Vgl. Abschnitt 5.1.2. Vgl. z.B. Mizerski 1982, S. 302; Hansen/Jeschke 1992, S. 92. Eine Unterscheidung nach den – prinzipiell möglichen – Kategorien intrinsischer und extrinsischer Motive wird hier nicht vorgenommen, da intrinsische Motive durchaus von Unternehmensseite indirekt ausgelöst werden. Hierauf geht Abschnitt 2.2.2 ein. Eine ausführlichere Erläuterung möglicher Wirkungsweisen solcher Maßnahmen findet in Abschnitt 2.3.2 statt.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe Erklärung durch die Austauschtheorie

Einflussfaktor

47

Erklärung durch die Motivationstheorie

Extern, direkt

Aus Sicht des Kunden angemessene Belohnung durch das Unternehmen als Ursache der Weiterempfehlungsabgabe.

Weiterempfehlungsabgabe als Nutzenmaximierung, wenn die Attraktivität und die Wahrscheinlichkeit, das Incentive zu erhalten, groß genug sind.

Extern, indirekt

Kunde fühlt sich auf Grund des als unerwartet („ungerecht“) hoch wahrgenommenen eigenen Nutzenanteils verpflichtet, den Nutzen des Transaktionspartners zu erhöhen.

Keine.

Intern, intrapersonell

Keine.

Weiterempfehlungsabgabe bei hohem Involvement als Kommunikation des Selbstkonzepts; Weiterempfehlungsabgabe als Mittel zur Selbstbestätigung.

Intern, interpersonell

Weiterempfehlung als „gerechte“ Gegenleistung im Hinblick auf eine ausgewogene Beziehung zum Empfänger; Aufbauen einer Abhängigkeit bzw. Aufrechterhalten der Beziehung.

Impression-Management: Weiterempfehlung als Mittel zum Erreichen eines gewünschten Selbstbildes, z.B. Prestige, Hilfsbereitschaft, Wahrnehmung als Experte; erhöhte Kundenbindung auf Grund der Weiterempfehlungsabgabe.

Schaubild 2-3: Erklärungsgehalt der Austauschtheorie und der Motivationstheorie in Bezug auf die Weiterempfehlungsabgabe Hinsichtlich der differenzierten Erklärungsansätze von Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe ist abschließend darauf hinzuweisen, dass – wie schon durch die vielseitige Anwendungsmöglichkeit der Austauschtheorie gezeigt wurde – keine völlig überschneidungsfreie Abgrenzung der Fundierung der unterschiedlichen Motivkategorien möglich ist. Die Möglichkeit der Selbstdarstellung etwa kann als Nutzenaspekt aus dem Image eines Unternehmens oder einer Marke begründet werden, die wiederum durch die Unternehmenskommunikation beeinflusst wurde. Allerdings handelt es sich bei dem intern motivierten Bedürfnis nach Selbstdarstellung um einen nicht unternehmensseitig steuerbaren Einfluss auf die Weiterempfehlung. Ungeachtet dessen sind jedoch durchaus Implikationen in Form von speziellen Kommunikationsinhalten und -formen denkbar, die tendenziell das „Ausleben“ des Bedürfnisses nach Selbstdarstellung oder anderer Bedürfnisse fördern und auf diese Weise zur Abgabe von Weiterempfehlungen führen.

48

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

Das zentrale Ziel der Arbeit, das weniger darin besteht, eine überschneidungsfreie, als vielmehr eine umfassende Erklärung des Weiterempfehlungsverhaltens zu bieten, spricht jedoch für den gewählten dualistischen Ansatz. Dieser gewährt eine hohe Erklärungstiefe und damit die Möglichkeit zu einer weitgehenden Vereinzelung der Ursachen. Darauf aufbauend sind Chancen für Maßnahmen von Unternehmensseite ableitbar, um auf die einzelnen Ursachen direkt oder indirekt Einfluss zu nehmen oder diese zumindest zu nutzen, um Weiterempfehlungen allgemein, und ansatzweise auch ihre Kaufverhaltensrelevanz, zu fördern. Zusammenfassend ist festzustellen, dass die Austauschtheorie tiefgehende Erkenntnisse über die Wirkungsweise von Incentives und indirekten unternehmensseitigen Maßnahmen auf die Weiterempfehlungsabgabe zulässt. Im Hinblick auf persönliche Bedürfnisse des Senders bieten dagegen motivationstheoretische Ansätze umfassendere und detailliertere Erklärungen. Für ein empirisch anwendbares Wirkungsmodell ist zusätzlich die Komplexität der Überprüfung der Wirkungszusammenhänge mitentscheidend. Somit stellt sich für die Berücksichtigung der Wirkungszusammenhänge neben der Frage nach dem theoretisch möglichen Detaillierungsgrad – und damit des Erklärungsgehalts der Theorie – auch die Frage nach dem praktisch realisierbaren Detaillierungsgrad. Diesbezüglich bietet die Motivationstheorie teilweise einen pragmatischeren Ansatz. Da die unternehmensseitig steuerbaren, indirekt wirkenden Einflussfaktoren jedoch vor allem austauschtheoretisch zu fundieren sind, kann auf keine der beiden Theorien verzichtet werden. Um zu einem Wirkungsmodell zu gelangen und dabei alle relevanten Einflussfaktoren zu berücksichtigen, findet im Folgenden eine Diskussion des aktuellen Standes der Literatur statt. Die Ergebnisse bereits empirisch geprüfter Modelle dienen auf diese Weise als Grundlage für die Entwicklung eines ganzheitlichen Modells, das für eine vollständige Erklärung alle Einflussfaktoren wiederum auf die theoretischen Grundlagen zurückgreift.

2.2

Stand der Forschung zu externen Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe

Die externen Einflussfaktoren wurden in Abschnitt 1.3 durch die Einteilung in direkte, d.h. unmittelbar auf das Auslösen von Weiterempfehlungen gerichteten Maßnahmen und indirekten, d.h. über den Umweg anderer Unternehmensziele, wie z.B. den Imageaufbau, auf die Weiterempfehlung wirkenden Faktoren kategorisiert. Die so im Überblick dargestellten Einflussfaktoren werden im Folgenden hinsichtlich des Status Quo der Forschung erörtert und kritisch gewürdigt.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

49

Sie gliedern sich entsprechend der vorgenommenen Kategorisierung nach externen, direkten Einflussfaktoren (Abschnitt 2.2.2) und externen, indirekten Einflussfaktoren (Abschnitt 2.2.3). Diese Systematisierung, die sich an möglichst klar voneinander abzugrenzenden Kategorien der unterschiedlichen Einflussfaktoren ausrichtet, dient dazu, der Vielfältigkeit der Einflüsse unter Berücksichtigung des bisherigen Stands der Forschung gerecht zu werden. Ferner ist sie Grundlage einer Modellentwicklung in Kapitel 3, in dem Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge abgebildet werden können.

2.2.1

Direkte Einflussfaktoren

Klassischerweise beinhalten Maßnahmen zur direkten Einflussnahme auf die Weiterempfehlungsabgabe die aktive Ansprache der potenziellen Sender. Incentives als Maßnahmen wurden bereits einführend sowie im Rahmen der theoretischen Fundierung genannt. Auch bezüglich passiver Weiterempfehlungen sind jedoch Maßnahmen denkbar. So ist es möglich, dass Unternehmen es sich als Teil der Marketingstrategie zum Ziel machen, potenzielle Kunden als Empfehlungsempfänger zu motivieren, Weiterempfehlungen zu erfragen und mittels indirekt wirkender Maßnahmen darauf hinarbeiten, von den Sendern der Weiterempfehlung bevorzugt berücksichtigt zu werden.36 Die Steuerung und Kontrolle solcher Maßnahmen ist jedoch – besonders im B2C-Bereich – mit Problemen und Unsicherheitsfaktoren behaftet. Da aus diesen Gründen bereits hinsichtlich der Forschungsfragen eine Beschränkung auf aktive Weiterempfehlungen vorgenommen wurde, werden im Folgenden nur senderorientierte Einflussfaktoren der Weiterempfehlung betrachtet. Entsprechende Maßnahmen lassen sich nach ihrer Art, den Bedingungen der Vergabe, der Zielgenauigkeit ihrer Steuerungsfunktion und nach der Möglichkeit einer Erfolgskontrolle beurteilen. Varianten in der Art der Maßnahme beinhalten zunächst den Anreiz, der Kunden zur Weiterempfehlungsabgabe geboten wird. Dabei sind zum einen monetär bewertbare Sachgüter und Dienstleistungen sowie direkt monetäre Vergütungen denkbar.37 Zum anderen besteht eine seit der Verbreitung des Internets oft angewandte direkte Maßnahme darin, Besuchern einer Webseite einfache Mög36

37

Vgl. das Referenzdreieck bei Helm 2000, S. 35f. Ein solches Vorgehen kommt jedoch vor allem bei speziellen, hochpreisigen Leistungen sowie im B2B-Bereich in Frage und ist für eine möglichst universelle Betrachtung und im Hinblick auf eine allgemein gültige Modellentwicklung weniger relevant. Vgl. Helm 2000, S. 329 sowie Abschnitt 2.3 zu internen Einflussfaktoren.

50

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

lichkeiten für das virtuelle Versenden von Weiterempfehlungen bzw. die öffentliche Äußerung von Weiterempfehlungen (z.B. in Kundenforen) zur Verfügung zu stellen. Diese Maßnahme wird vielfach eingesetzt, ohne einen direkten materiellen oder monetären Anreiz zu bieten. Wenn Kunden diese Möglichkeit nutzen, sind die Ursachen dafür somit anderen Motiven zuzuordnen, als einem ökonomischen Anreiz.38 Optionen hinsichtlich den Bedingungen der Vergabe sind z.B. eine nachweisbare Neukundengewinnung oder eine vom Umsatz des Empfängers abhängige Vergütung. Im Allgemeinen werden Incentives jedoch für die Werbung eines neuen Kunden, quasi als Vermittlungsprovision, angeboten. Der Einsatz solcher Incentives hat seit den 1990er Jahren stark zugenommen.39 Die Zielgenauigkeit beinhaltet die exakte Ansprache von tatsächlich am Kauf der Leistung interessierten Personen und die Kaufverhaltensrelevanz der Weiterempfehlung. Je zielgenauer eine Maßnahme einsetzbar ist, desto geringer sind die Streuverluste der eingesetzten Ressourcen. Eine Erfolgskontrolle ist dann realisierbar, wenn die entstehenden Kosten der Maßnahme dem Gewinn aus der Neukundengewinnung durch diese Maßnahme zugeordnet werden können und gegebenenfalls darüber hinaus eine Zuordnung des gewonnenen Neukunden zu dem entsprechenden Empfehlungssender getroffen werden kann. Schaubild 2-4 stellt einen Überblick über den Stand der Forschung zu unterschiedlichen Arten von Incentives dar. Autor

Art des Incentives

Empirische Ergebnisse

Stokes et al. 2002

Monetär, unabhängig von Neukundengewinnung, abhängig von der Weiterempfehlungshäufigkeit

Keine (nur Annahmen über positive Wirkung, keine statistischen Ergebnisse).

Hennig-Thurau et al. 2004

Monetär, unabhängig von Neukundengewinnung

Incentives haben einen relativ starken Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe im Internet.

(Fortsetzung S. 51)

38

39

Diese Nutzenaspekte werden im Folgenden nicht weiter betrachtet, sondern dienen nur der Vollständigkeit der Darstellung direkter Maßnahmen von Unternehmensseite. Vgl. Murphy 1997.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe Autor

Art des Incentives

51

Empirische Ergebnisse

Mangold et al. 1999

Monetär, abhängig von Neukundengewinnung

Incentives unterstützen die Weiterempfehlungsabgabe als Preisvorteil.

Biyalogorsky et al. 2001

Monetär, abhängig von Neukundengewinnung

Die Vergabestrategie für Incentives ist von der Begeisterungsschwelle des empfehlenden Kunden abhängig zu machen.

Wirtz/Chew 2002

Monetär, abhängig von Neukundengewinnung

Incentives wirken in Abhängigkeit persönlichkeitsspezifischer, moderierender Faktoren auf die Weiterempfehlungsabgabe.

Ryu/Feick 2007

Monetär, abhängig von Neukundengewinnung

Incentives erhöhen die Weiterempfehlungswahrscheinlichkeit, jedoch unabhängig von der Incentivehöhe.

Schaubild 2-4: Stand der Forschung zur Wirkung von Incentives Es zeigt sich, dass bislang nur monetären Incentives für die Weiterempfehlung Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchungen sind, obwohl in der Praxis häufig andere Arten Anwendung finden. Bezüglich anderer (monetär bewertbaren) Incentives besteht hier der Vorteil einer möglichen objektiven Bewertung. Dass Maßnahmen ohne Incentivevergabe nicht betrachtet wurden, ist möglicherweise darauf zurückzuführen, dass eine Erfolgskontrolle solcher Weiterempfehlungen durch die geringe Messbarkeit der Kaufverhaltensrelevanz kaum möglich ist. Darüber hinaus drängt sich eine Erfolgskontrolle aus Unternehmenssicht nicht auf, da eine solche Maßnahme nur mit marginalen Kosten verbunden ist.40 Eine Option der Incentivevergabe besteht in der „bedingungslosen“ Incentivierung einer kundenseitigen41 Weiterempfehlung, also der Vergabe von Incentives, ohne das diese an die Gewinnung eines Neukunden gekoppelt ist.42 Diese Form der Incentivierung kommt einer Preisreduktion für bestehende Kunden nahe, da sie einen Zusatznutzen bietet, die jeder Kunde erhalten kann. Hier sind Mitnahmeeffekte („Free Riding“) zu erwarten, da Kunden auch Weiterempfehlungen gegenüber Kunden aussprechen können, die an der Leistung nicht inte40 41

42

Dies bedeutet nicht, dass es keine sinnvolle Maßnahme ist; vgl. Abschnitt 5.1.3.2.3. Die Einschränkung auf Kunden und der Ausschluss mehrfacher Weiterempfehlungen sind rein praktisch bedingt; eine Incentivierung jeder Weiterempfehlung beliebiger Personen erscheint aus Kostengesichtspunkten äußerst unrealistisch. Vgl. Stokes et al. 2002.

52

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

ressiert sind.43 Somit eignet sich diese wenig zielgenaue Form der Förderung von Weiterempfehlungen vornehmlich zur Erhöhung des Bekanntheitsgrades. Für eine solche Zielsetzung ist sogar eine mehrfache Incentivierung (für jede ausgesprochene Weiterempfehlung) denkbar, deren Kosten im betrachteten Beitrag allerdings „gedeckelt“ wurden, indem jede ausgesprochene und nachgewiesene44 Weiterempfehlung in eine Verlosung einging. Eine Erfolgskontrolle dieser Maßnahme ist hier durch die gemeinsame Identifizierbarkeit von Empfänger und Sender möglich. Eine Sonderform der Weiterempfehlung stellt die Incentivierung von öffentlichen Empfehlungen im Internet dar. Diese Form der Weiterempfehlung hat in den letzten Jahren eine hohe Bedeutung erlangt.45 Eine hohe Zielgenauigkeit ist hier durch die Auswahl von Foren mit speziellen thematischen Schwerpunkten, entweder einem Schwerpunkt der Bewertung (z.B. Ciao.com), einem Schwerpunkt auf bestimmte Leistungen (z.B. Weltreiseforum.de als Forum mit speziellen Beiträgen zum Thema Reisen) oder einer Kombination beider Schwerpunkte (z.B. Holidaycheck.de als Bewertungsportal für einzelne Destinationen) möglich. Im Rahmen der Untersuchung solcher Foren wurde ein relativ hoher Einfluss der Incentivevergabe auf die Weiterempfehlungshäufigkeit festgestellt.46 Eine Incentivierung durch betroffene Unternehmen erscheint jedoch wenig zielführend, da solche Empfehlungen bei Bekanntheit der Incentivierung als „gekauft“ und damit als wenig glaubwürdig erscheinen.47 Da Weiterempfehlungen in solchen Foren auf dieser Grundlage von Unternehmensseite her kaum beeinflussbar sind, kommen sie nur sehr eingeschränkt als Maßnahme zur Steuerung von Weiterempfehlungen in Frage. Incentives, deren Vergabe mit der tatsächlichen Gewinnung eines Neukunden verbunden ist, stellen die am weitesten verbreitete Form von KwK-Maßnahmen

43 44 45 46 47

Vgl. Biyalogorsky et al. 2001, S. 83. Zu den genauen Bedingungen der Berücksichtigung mehrfacher Weiterempfehlungen wurde keine Angabe gemacht. Vgl. Horrigan/Rainie 2001. Vgl. Hennig-Thurau et al. 2004, S. 48. In der Praxis stellen nicht Incentivierungen durch Unternehmen, sondern so genannte „Fakes“, d.h. nicht durch reale Kunden, sondern durch Mitarbeitende des Unternehmen erstellte, fiktive Weiterempfehlungen auf Bewertungsplattformen im Internet oftmals ein Problem dar. Bei deren Entdeckung wird die Glaubwürdigkeit der Plattform meist insgesamt in Mitleidenschaft gezogen (vgl. Mayzlin 2006, S. 155; o.V. 2007; Orth 2007).

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

53

dar, die auch in der Literatur am meisten Beachtung findet.48 Sie weisen eine hohe Zielgenauigkeit auf, da Weiterempfehlungen gegenüber Personen ohne Interesse an der Leistung nicht honoriert werden. Mitnahmeeffekte kann es hier jedoch geben, wenn Kunden in den Genuss von Incentives für Weiterempfehlungen gegenüber Personen kommen, die ohnehin die entsprechende Leistung gekauft hätten. In einer Studie wurde festgestellt, dass Incentives unter bestimmten Bedingungen die Weiterempfehlungsabgabe unterstützen. Das ist dann der Fall, wenn das für die Weiterempfehlungsabgabe normalerweise notwendige Zufriedenheitsniveau durch das Incentive herabgesetzt bzw. mit Hilfe der – durch das Incentive erfolgten – Nutzenerhöhung für den Kunden überschritten wird.49 Ähnliche Ergebnisse für die Herabsetzung eines solchen Schwellenwertes ergeben sich auch bei anderen Studien für das Kundenzufriedenheitsniveau und die Stärke einer Marke, so dass Weiterempfehlungen auf Grund des Incentives schon bei geringerer Zufriedenheit bzw. bei schwächerem Markenimage ausgesprochen werden.50 Somit werden Incentives allerdings meist als moderierender Faktor und nicht als direkter Einflussfaktor in einem Ursache-Wirkungs-Modell betrachtet. Schließlich ist eine Erfolgskontrolle dieser Form der Incentivevergabe durch die Identifikation und Zuordnung von Sender und Empfänger zwar möglich und notwendig. Jedoch ist zu berücksichtigen, dass zum Teil Kunden in den Genuss des Incentives kommen, die auch ohne diesen Anreiz Weiterempfehlungen ausgesprochen hätten.51 Als zielgenaueste Maßnahme und theoretisch effizienteste Form der Incentivevergabe ist die Festelegung der Höhe des Incentives in Abhängigkeit des Kundenwerts der geworbenen Kunden zu erwähnen. Hierdurch wird angestrebt, dass Kunden Weiterempfehlungen verstärkt an potenziell umsatzstarke oder wenig preissensitive Kunden richten. Eine Erfolgskontrolle ist sowohl bei kaufbzw. vertragsabhängigen als auch bei umsatzabhängigen Maßnahmen durchführbar. Die vorangehende Selektion bei der Senderansprache und Prognose über den Kunden ist jedoch als problematisch zu betrachten. Diese komplexe Form wurde in der Literatur bislang nicht empirisch behandelt. Insgesamt zeigt sich bei der Analyse der Wirkung von Incentives auf die Weiterempfehlungsabgabe, das die Weiterempfehlungswahrscheinlichkeit persönlichkeitsabhängig variiert. Dies lässt sich aus Gruppenvergleichen auf Basis der Ab-

48 49 50 51

Vgl. für Beispiele verschiedener Branchen z.B. Schüller 2006; Schindler 2007; Schminke 2007. Vgl. Biyalogorsky et al. 2001, S. 90. Vgl. Wirtz/Chew 2002, S. 148. Ryu/Feick 2007, S. 87. Vgl. Biyalogorsky et al. 2001, S. 88.

54

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

frage entsprechender Persönlichkeitsmerkmale nachweisen.52 Die Neigung zu Opportunismus („Deal Proneness“; die Neigung, auf Sonderangebote, „Schnäppchen“ u.ä. einzugehen) variiert somit individuell. Sie kann als latentes Motiv oder moderierender Faktor der Weiterempfehlungsabgabe eingeordnet werden, da sie bei entsprechendem Anreiz die Weiterempfehlungsabgabe fördert. Als nicht beeinflussbarer Faktor, der keine gleichen Ausprägungen innerhalb eines Kundenstamms oder zumindest innerhalb unterscheidbarer Gruppen ausweist, ist ein Einbezug dieses Merkmals für Marketingzwecke nicht zielführend. Möglicherweise sind jedoch bei Kundengruppen, die auf Grund von Merkmalen wie z.B. einer hohen Preissensibilität bestimmte Marken bevorzugen oder bestimmte Leistungen in Anspruch nehmen, Profile konstruierbar, die sich dem gesamten Kundenstamm oder Kundensegmenten zuordnen lassen. Auf Basis dieser Profile können Unternehmen sich oder einzelne Leistungen entsprechend positionieren und Incentiveprogramme gestalten. Generell ist von einer solchen Segmentierungsmöglichkeit allerdings nicht auszugehen.53 Daher erscheint der Einbezug einer solchen Variablen für die vorliegenden Fragestellungen nicht zweckmäßig. Teilweise wurde bei der Untersuchung der Wirkung von Incentives auch die Beziehungsstärke zwischen Sender und Empfänger einbezogen. Ihr kommt sowohl hinsichtlich der Abgabe als auch der Wirkung der Weiterempfehlung beim Empfänger eine hohe Bedeutung zu. Sie ist für sich allerdings kein Anlass für eine Weiterempfehlungsabgabe. Ferner ist sie bezüglich der Einordnung der Einflussfaktoren in die Erfolgskette nicht im Einflussbereich des Unternehmens und für einzelne Kundengruppen, Branchen oder Unternehmen nicht generalisierbar. Das bedeutet, die Erhebung der Beziehungsstärke lässt keine Aussage darüber zu, ob Kundengruppen mit bestimmten, homogenen Eigenschaften, die das Weiterempfehlungsverhalten beeinflussen, sich von einer konkreten Maßnahme zur Förderung der Weiterempfehlungsabgabe angesprochen fühlen. Es ergibt sich also keine zusätzliche Erkenntnis über die Ursachen der Weiterempfehlung. Somit bietet die Beziehungsstärke kaum Potenzial für Implikationen in Bezug auf 52

53

Vgl. Ryu/Feick 2007, S. 85. Da es sich bei diesem Modell nicht um ein Kausalmodell handelt, ist die Unterscheidung von Determinanten und moderierenden Faktoren hier hinfällig. Die Autoren führen auf Basis eines Experiments mit unterschiedlichen Szenarien Gruppenvergleiche durch, um zu Erkenntnissen über die Wirkungen der beiden Einflussfaktoren zu gelangen. Anschließend leiten sie Schlussfolgerungen für die einzelnen Faktoren und in unterschiedlichen Kombinationen der Faktoren ab. Im zu entwickelnden Modell wird die persönliche Neigung, Incentiveprogramme in Anspruch zu nehmen, auf andere Weise einbezogen. Hierzu wird die wahrgenommene Attraktivität des Incentives gemessen; vgl. Abschnitt 3.2.1.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

55

die Gestaltung des Marketings. Daher erscheint eine Berücksichtigung dieser individuellen Merkmale, die für die einzelnen Beziehungen des Senders zu jedem möglichen Empfänger unterschiedliche Ausprägungen annehmen können, für die vorliegende Aufgabenstellung ebenfalls nicht sinnvoll. Zusammenfassend ist festzustellen, dass eine Betrachtung von Incentives in der Literatur meist gemeinsam mit anderen Einflussfaktoren der Weiterempfehlung stattfindet. Der Einfluss des Incentives wird durch Gruppenvergleiche mittels der Simulation unterschiedlicher Höhen des Incentives bestimmt. Somit kommt dem Incentive dort die Rolle eines Moderators zu. Der Einbezug von Incentives sowie die Variation der Incentivehöhe bieten mehrere Möglichkeiten für Erkenntnisse über das Weiterempfehlungsverhalten, da sowohl eine Wirkung auf die Weiterempfehlung als auch die Effizienz der Maßnahme messbar ist. Fraglich ist, inwiefern Merkmale wie Opportunismus und Beziehungsstärke für die vorliegenden Fragestellungen zu berücksichtigen sind. Bei solchen außerhalb des unternehmensseitigen Wirkungsbereichs liegenden Faktoren ist dies nur dann sinnvoll, wenn sich aus den Faktoren Implikationen für das Marketing ableiten lassen. Dies ist insbesondere bei der Beziehungsstärke zum Empfänger nicht der Fall.

2.2.2

Indirekte Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe

Als indirekte Einflussfaktoren wurden diejenigen Faktoren benannt, deren Wirkung auf die Weiterempfehlung zwar direkt gemessen werden kann, die jedoch nicht mit dem primären Ziel der Weiterempfehlung (sondern etwa zur Bekanntheit, zum Markenaufbau, zur Kundenzufriedenheit oder Kundenbindung) eingesetzt wurden. Die Faktoren wurden mit unterschiedlicher Intensität in der empirischen Forschung behandelt. In Abschnitt 2.2.2.1 werden die Ergebnisse zur Wirkung der Kundenzufriedenheit diskutiert. Die weiteren Abschnitte befassen sich mit Ergebnissen zur Leistungsqualität (Abschnitt 2.2.2.2), zur Kommunikation (Abschnitt 2.2.2.3) und zur Beziehungsqualität (Abschnitt 2.2.2.4).

2.2.2.1 Kundenzufriedenheit Die Kundenzufriedenheit wird oft als „klassische“ Determinante und zentrale Voraussetzung der Weiterempfehlung genannt.54 Sie ermöglicht es, unabhängig von der Betrachtung spezifischer Variablen eines konkreten Umfelds eine Aus54

Vgl. Hunt 1977; Oliver 1980; Bloch 1986; Westbrook 1987; Swan/Oliver 1989; Reichheld/Sasser 1990; Schütze 1992; Anderson 1998, S. 6; Brown et al. 2005, S. 124.

56

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

sage über die zu vermutende Weiterempfehlungsbereitschaft zu geben. Zahlreiche Studien untersuchen die Kundenzufriedenheit bezüglich ihrer Wirkung auf die Weiterempfehlungsabgabe bzw. die Weiterempfehlungsabsicht (Schaubild 2-5). Autor

Wirkungsbezug

Empirische Ergebnisse

Anderson 1998

Kundenzufriedenheit als Determinante der Weiterempfehlungsabsicht

Die Weiterempfehlungsabsicht nimmt bei steigender Zufriedenheit überproportional zu.

Helm 2000

Kundenzufriedenheit als Determinante der Weiterempfehlungsabgabe

Die Anzahl der Weiterempfehlungen nimmt mit steigender Zufriedenheit zu.

Ranaweera/ Prabhu 2003

Kundenzufriedenheit als Determinante der Kundenbindung und der Weiterempfehlungsabgabe

Kundenzufriedenheit und Vertrauen beeinflussen die Weiterempfehlungsabgabe gleichermaßen.

Brown et al. 2005

Kundenzufriedenheit als Determinante der Weiterempfehlungsabsicht, Mediation durch Commitment

Die Weiterempfehlungsabsicht steigt mit wachsender Zufriedenheit stark, die tatsächliche Weiterempfehlungsabgabe weniger stark an.

Wangenheim/ Bayón 2007

Kundenzufriedenheit als Determinante der Weiterempfehlungsabgabe

Der positive Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe steigt mit zunehmender Kundenzufriedenheit.

Schaubild 2-5: Stand der Forschung zur Wirkung der Kundenzufriedenheit Eine viel zitierte Studie zieht die Kundenzufriedenheit als einzigen Einflussfaktor der Weiterempfehlungsabgabe heran.55 Sie liefert den Nachweis, dass die Weiterempfehlungsabgabe vor allem bei „Extremwerten der Zufriedenheit“ zunimmt (bei negativen Extremwerten als Kaufwarnung). Eine Differenzierung zwischen unterschiedlichen Einflussfaktoren der Kundenzufriedenheit steht hier jedoch ebenso wie bei zahlreichen anderen Studien nicht im Vordergrund der Betrachtung, so dass konkrete Implikationen allein auf Basis der angewandten Modelle kaum möglich sind.56

55

56

Vgl. Anderson 1998. Allerdings liegt der Fokus der Untersuchung hier nicht auf einer exakten Erklärung der Weiterempfehlung, sondern auf der Beschreibung des Verhältnisses von Kundenzufriedenheit und Mund-zu-Mund-Kommunikation sowie dem Vergleich der Verteilung positiver und negativer Mund-zu-Mund-Kommunikation bei unterschiedlicher Kundenzufriedenheit zwischen zwei Ländern. Vgl. Modelle von Helm 2000; Ranaweera/Prabhu 2003; Wangenheim/Bayón 2007.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

57

Neben dem Einfluss der Kundenzufriedenheit werden weitere moderierende und mediierende Effekte aufgezeigt. Während der größte Einfluss direkt der Kundenzufriedenheit zukommt, besteht hier zusätzlich ein relativ hoher mittelbarer Einfluss der Kundenzufriedenheit über das Commitment.57 Dieses wird teilweise direkt von der Kundenzufriedenheit beeinflusst. Es sind aber für die Generierung von Commitment noch weitere Bedingungen zu erfüllen. Zum einen ist es nur langfristig und zum anderen durch verschiedene Einflussfaktoren steuerbar. Ein grundsätzlich positiver Einfluss der Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe wurde somit mehrfach nachgewiesen und erscheint intuitiv plausibel.58 Sie ist allerdings eine globale Determinante, die zahlreiche einzelne Faktoren aggregiert und sich darüber hinaus nicht speziell auf das Bezugsobjekt der Weiterempfehlung, auf einen Gesamteindruck bezieht. Damit ist zum Einbezug der Kundenzufriedenheit festzustellen, dass sie für eine potenzielle Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe keine Aussage über spezifische „Stellhebel“ der Weiterempfehlung zulässt.59 Für konkrete Implikationen bezüglich unternehmerischer Maßnahmen zur Förderung von Weiterempfehlungen erscheint die Einbindung von Einzelkomponenten notwendig. So ist anzunehmen, dass nicht das „Aggregat“ der Zufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe wirkt, sondern wiederum einzelne Dimensionen, die bei der Weiterempfehlungsabgabe möglicherweise mit anderen Gewichtungen einfließen, als bei der Kundenzufriedenheit.60 Bei einer zwischenmenschlichen Interaktion wird eine Emotion als Ursache der Weiterempfehlung beispielsweise durch Sympathie, etwa durch ein Zusammenwirken von wahrgenommener Freundlichkeit und Attraktivität bzw. wahrgenommener Ähnlichkeit, ausgelöst.61 Daneben können aber auch das „emotionale Aufladen“ einer Marke, eine hohe Leistungsqualität oder Merkmale des Unternehmens, wie z.B. ein innovatives Image, zu einer affektiven Reaktion führen. Diese Merkmale und ihre relative Bedeutung für die Weiterempfehlung über das Konstrukt der Kundenzufriedenheit abzuleiten, erscheint problematisch. 57 58 59 60

61

Vgl. Brown et al. 2005, S. 130. Das Commitment weist jedoch bereits auf eine Beziehung hin (vgl. auch Abschnitt 2.2.2.4). Vgl. z.B. Hartline/Jones 1996; Selnes 1993. Vgl. Godes/Mayzlin 2004a, S. 4. Vgl. hierzu Abschnitt 4.7.3.5 zur Modifikation der Erfolgskette des Relationship Marketing, bei der das Ersetzen der Kundenzufriedenheit durch die Weiterempfehlungsbereitschaft betrachtet wird. Aus der Schematheorie lässt sich der Wunsch bzw. die Neigung von Personen ableiten, „Freund oder Feind“ schnell einzuordnen. Hierzu werden innerhalb der Interaktion z.B. Attraktivität oder Ähnlichkeit des Gegenübers im Vergleich zur eigenen Person beurteilt. Dies fördert emotionale d.h. affektive Reaktionen (vgl. Wänke/Bohner 2006, S. 405).

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Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

Kritik an Forschungsarbeiten zur Zufriedenheit wird auch mit Verweis auf die Neigung geäußert, nur die Extrema des Skalenbereichs der Zufriedenheit zu betrachten. Das heißt, es finden sich in den meisten Studien entweder Datensätze mit sehr zufriedenen oder sehr unzufriedenen Kunden, aus denen sich jeweils deutliche Wirkungen für die Weiterempfehlung zeigen lassen.62 Dieses Vorgehen ist durch die für die Weiterempfehlungsabgabe notwendige emotionale Aktivierung zu begründen, zeigt jedoch immer nur einen Teilbereich auf. Kritik bezüglich des hieraus abgeleiteten, für Marketingimplikationen zu abstrakten (und zu trivialen) Verweises auf die Notwendigkeit einer hohen Zufriedenheit ist jedoch wiederum dahingehend zu relativieren, als dass allgemeingültige Aussagen über sinnvolle Maßnahmen zur Förderung von Weiterempfehlungen ohnehin kaum möglich sind. Es ist stattdessen anzunehmen, dass die Bedeutung der einzelnen, die Kundenzufriedenheit beeinflussenden, Dimensionen und Merkmale branchen- oder sogar unternehmensabhängig divergiert.63 Zum einen ist offensichtlich eine Abstraktion von konkreten Einflussfaktoren innerhalb eines bestimmten Betrachtungsumfelds erforderlich, um einen Transfer auf anders gestaltete Betrachtungsumfelder zu ermöglichen, zum anderen eine hohe Konkretisierung. Folglich ist für ein zu entwickelndes Modell ein Kompromiss zwischen Detaillierungsgrad und Allgemeingültigkeit zu finden.64 Obwohl ein Einbezug der Kundenzufriedenheit als Determinante der Weiterempfehlung bei den meisten empirischen Studien erfolgt, erscheint es im Hinblick auf Implikationen sowie mögliche unternehmensseitige Steuerungsaspekte sinnvoller, weitere der Zufriedenheit vor- und nachgelagerte Treiber der Weiterempfehlung zu betrachten. So ist die Kundenzufriedenheit von verschiedenen Dimensionen abhängig, die dem Kunden individuell unterschiedlichen Nutzen stiften und für eine konkretere Ableitung von Implikationen getrennt untersucht werden können.65 Anhand weiterer Forschungsarbeiten können diese Dimensionen in die nachfolgenden Kategorien der Leistungsqualität, des Images und der Beziehungsqualität untergliedert werden.

62

63 64 65

Vgl. Söderlund 1998, S. 169f.; ähnlich auch Richins 1983; Wangenheim 2005 sowie Brown et al. 2005. Die Annahme, dass das Weiterempfehlungsverhalten bei hoher, d.h. sowohl positiver als auch negativer, Aktivierung verstärkt und bei Indifferenz in geringerem Maße auftritt, wurde allerdings bei Untersuchungen ohne Bias gegenüber positiver oder negativer Weiterempfehlung bestätigt (vgl. Meyer/Dornach 1998, S. 185; Söderlund 1998, S. 182). Vgl. Wangenheim 2003, S. 259. Vgl. Bass 1993, S. 2. Vgl. Buttle 1998, S. 250.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

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2.2.2.2 Leistungsqualität Eine zentrale Determinante der Weiterempfehlung ist die Leistungsqualität. Nach gängiger Auffassung ist die Kundenzufriedenheit der Leistungsqualität nachgelagert.66 Im Rahmen der Aufgabenstellung wird zum einen eine Betrachtung angestrebt, die möglichst „nah“ an steuerbaren Determinanten der Weiterempfehlung liegt. Entsprechend der gegebenen Aufgabenstellungen sowie der hier verwendeten Definition ist daher die Verwendung der Leistungsqualität als Determinante der Weiterempfehlung sinnvoller als die Verwendung der Kundenzufriedenheit.67 Die Leistungsqualität setzt sich wiederum aus verschiedenen Komponenten zusammen, wie z.B. dem tangiblen Umfeld der Leistungserstellung (z.B. Verkaufsräume, Lage des Geschäfts) der Interaktion (z.B. Verkaufsoder Beratungsgespräch) und der Qualität des Produkts bei seiner Nutzung bzw. dem wahrgenommenen Ergebnis einer Dienstleistung.68 Ferner umfasst sie auch das Preis-Leistungs-Verhältnis sowie einen Vergleich mit der wahrgenommenen Leistungsqualität anderer Anbieter.69 Für die Kundenzufriedenheit oder -begeisterung sind insbesondere Faktoren relevant, die einen Zusatznutzen bieten oder eine höhere Qualität aufweisen, als vom Kunden erwartet wurde.70 Die Leistungsqualität ist damit sowohl als globale Größe als auch bezogen auf Teilqualitäten messbar. Entsprechend existieren mehrere Messmodelle, die in Bezug auf die Weiterempfehlungsabgabe zu diskutieren sind (Schaubild 2-6).

66 67

68 69 70

Vgl. z.B. Bolton/Drew 1991; Anderson et al. 1994. Vgl. z.B. Parasuraman et al. 1985; Hartline/Jones 1996; Gremler/Gwinner 2000. Zu Unterschieden zwischen (Dienst-)Leistungsqualität und Kundenzufriedenheit vgl. Stauss 1999. Als Kriterium der Unterscheidung zwischen beiden Konstrukten, die in der Praxis teilweise in sehr ähnlicher Weise operationalisiert werden, ist die für die Kundenzufriedenheit notwendige eigene Erfahrung mit der Leistung zu nennen. Nach der verwendeten Definition handelt es sich bei dem Sender jedoch nicht notwendigerweise um einen Kunden des von der Empfehlung betroffenen Unternehmens. Die Leistungsqualität ist ferner – im Gegensatz zum globalen Konstrukt der Kundenzufriedenheit – auf branchen- und leistungsabhängig unterschiedliche Leistungsdimensionen und -merkmale herunter zu brechen (vgl. Oliver 1993; Cronin/Taylor 1994). Die für die Weiterempfehlungsabgabe wichtige affektive Komponente wird dagegen vor allem durch die Beziehungsqualität berücksichtigt, die wie die Kundenzufriedenheit der Leistungsqualität nachgelagert sind (vgl. Liljander/Strandvik 1997). Vgl. z.B. McKee et al. 2006. Vgl. Cronin et al. 2000, S. 210. Vgl. z.B. Johnston 1995, S. 56.

60

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe Autor(en)

Wirkungsbezug

Empirische Ergebnisse

Ennew et al. 2000

Branchenspezifisch bedeutsame Komponenten der Leistungsqualität als Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe

Der Freundlichkeit der Mitarbeitenden kommt die höchste Bedeutung in Bezug auf die Weiterempfehlungsabgabe zu.

Yavas et al. 2004

Dimensionen des SERVQUALModells als Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe

Die Weiterempfehlungsabgabe ist auf hedonistische und funktionale Aspekte der Leistungsqualität zurückzuführen.

Babin et al. 2005

Leistungsqualität als Determinante der Weiterempfehlung, durch die Kundenzufriedenheit mediiert

Leistungsqualität, funktionaler und hedonistischer Nutzen sowie Kundenzufriedenheit beeinflussen gleichermaßen die Weiterempfehlungsabgabe.

Schaubild 2-6: Stand der Forschung zur Leistungsqualität Eine Stufe detaillierter als bei alleiniger Betrachtung der Kundenzufriedenheit, jedoch immer noch auf abstrakter Ebene, sind die Kategorien funktionalen und hedonistischen Nutzens als Einflussfaktoren der Weiterempfehlung einzuordnen.71 Es stellt sich jedoch die Frage, wie differenziert aus diesen Faktoren von Unternehmensseite her steuerbare Determinanten der Weiterempfehlung entwickelt werden können.72 Da sich die Gewichtungen hedonistischer und funktionaler Leistungsanteile nicht nur zwischen verschiedenen Produkten und Dienstleistungen, sondern auch je nach individueller Wichtigkeit für den Kunden unterscheiden, bietet die Erkenntnis hier weder konkrete Implikationen in Bezug auf die spezifisch betrachtete Leistung noch Transfermöglichkeiten auf andere Leistungen und Branchen.73

71 72

73

Vgl. Babin et al. 2005, S. 136. So wird in der Studie eine Aufschlüsselung von Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe mit speziellem Bezug zu Kinofilmen vorgenommen (vgl. Babin et al. 2005). Um zu einem allgemein gültigen Modell zu gelangen, ist jedoch eine Aggregation von Determinanten in Abhängigkeit der relevanten Leistungsfaktoren notwendig. Diese können sich branchenspezifisch und sogar innerhalb von Branchen (z.B. im Niedrig- und im Hochpreissegment) deutlich unterscheiden. Zudem unterscheiden sich die – ohnehin relativ geringen – Gewichtungen der hedonistischen und funktionalen Faktoren hinsichtlich der Weiterempfehlungsbereitschaft nur marginal, so dass Implikationen im Sinne einer Fokussierung auf bestimmte Leistungsbestandteile ohnehin kaum möglich ist (vgl. Babin et al. 2005, S. 137).

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

61

Einen konkreten Bezug zu Marketinginstrumenten erhalten die funktionalen und hedonistischen Faktoren, wenn sie weiter ausdifferenziert werden. In diesem Fall sind sie nicht mehr unspezifiziert als Aggregat, sondern als Dimensionen der Leistungsqualität darzustellen. Funktionale Faktoren beinhalten z.B. bei Sachgütern konkrete Produkteigenschaften oder das Preis-Leistungs-Verhältnis. Für individuelle und komplexere Produkte und für Dienstleistungen bestehen weitere Kategorien von Faktoren, die relevant für die Leistungsqualität sind, wie z.B. die Individualität oder die Schnelligkeit der Leistungserstellung.74 Eine Studie zeigt, dass neben einer allgemein hohen Leistungsqualität vor allem die Freundlichkeit der Mitarbeitenden von Bedeutung ist.75 Solche Faktoren der Leistungsqualität erscheinen allerdings relativ willkürlich und vor allem branchenspezifisch ausgewählt zu sein. Zudem findet die Analyse auf Basis von Aussagen aus Unternehmenssicht statt, so dass die Gefahr einer verzerrten Wahrnehmung der Kundensicht besteht, die ggf. zu fehlerhaften Erkenntnissen und Schlussfolgerungen führt. Eine aussichtsreiche Möglichkeit besteht darin, die Dimensionen durch ein etabliertes, branchenunabhängiges Modell, wie z.B. das SERVQUAL-Modell zu erheben und in Bezug auf die Weiterempfehlungsabgabe zu analysieren.76 So wurde bereits eine Studie der Weiterempfehlungsabsicht unter Anwendung dieses Modells durchgeführt.77 Die spezielle Betrachtung einer Branche (hier Bankleistungen) ist in Bezug auf die wesentlichen leistungsbezogenen Treiber der Weiterempfehlung möglich. Sie erlaubt zwar wiederum keinen Transfer auf andere Branchen, das Modell ist jedoch – zumindest im Dienstleistungsbereich – universell anwendbar.

74

75 76

77

Auch bei einfachen Produkten lassen sich allerdings die für die Kaufentscheidung relevanten Merkmale schon weiter ausdifferenzieren. So werden Marke, Preis, äußerliches Erscheinungsbild und die Reputation als Determinanten der Leistungsqualität genannt, deren Relevanz unterschiedlich gewichtet wird (vgl. Dawar/Parker 1994). Vgl. Ennew et al. 2000, S. 79. Vgl. das SERVQUAL-Modell für Dienstleistungen bei Parasuraman et al. 1985. Ebenso wie Yavas et al. (2004) werden hier 22 Merkmale der Leistungsqualität aufgestellt, die sich fünf Dimensionen zuordnen lassen. Diese wiederum lassen Rückschlüsse auf unternehmensseitige Maßnahmen zu, deren Verbesserung in besonders hohem Maß zur Leistungsqualität beitragen. Vgl. Yavas et al. 2004. Aus der Beurteilung und Gewichtung der allgemein anwendbaren Merkmale lassen sich auch branchenspezifische Erkenntnisse über die Bedeutung von Leistungskomponenten für die Weiterempfehlung ableiten. Es zeigt sich, dass die Weiterempfehlungsabsicht hier vor allem auf das tangible Umfeld und die Reaktionsfähigkeit zurückzuführen ist.

62

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

Ferner kann die Weiterempfehlungsabsicht auch auf einzelne Teilleistungen bezogen sein.78 Um jedoch Handlungsimplikationen abzuleiten, ist es zum einen hilfreich, Gewichtungen der einzelnen Teilleistungen bezüglich der Weiterempfehlung zugunsten eines konkreten Anbieters zu erheben. Zum anderen ist zusätzlich festzustellen, über welche Relevanz diese Teilleistungen für die Kaufentscheidung verfügen. Erst dann ist die Bedeutung der „Teil-Weiterempfehlungen“ für die Akquisition neuer Kunden abschätzbar. Innerhalb einer Untersuchung im Bankenbereich (B2C) wurde diesbezüglich unter Anwendung leistungsspezifischer Einflussfaktoren nachgewiesen, dass neben der Qualität des Leistungsergebnisses auch Freundlichkeit und Hilfsbereitschaft des Kundenkontaktpersonals über eine hohe Bedeutung für Weiterempfehlungen verfügt. In geringerem Maße zeigen sich hier auch KwK-Maßnahmen und günstige Preise ursächlich für Weiterempfehlungen.79 Eine weitere Studie ermittelt noch detaillierter, dass soziale Unterstützung, die durch verbale und nonverbale Kommunikation im Verkaufsprozess erreicht werden kann, eine wichtige Determinante sowohl der Kundenzufriedenheit als auch der Weiterempfehlung darstellt.80 Hier scheinen Nutzenpotenziale zu liegen, die der Kunde nicht erwartet und die entsprechend Impulse für Weiterempfehlungen darstellen können. Insgesamt zeigt sich, dass die bestehenden Modelle, die den Einfluss der Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe untersuchen, meist noch keine differenzierten Rückschlüsse auf Unternehmensmaßnahmen erlauben. Allgemein anwendbare Modelle, die für einzelne Unternehmen zu konkreten Implikationen führen, erscheinen aussichtsreich, sind jedoch auf Grund der leistungsabhängigen Unterschiede trotzdem für jede Leistung neu zu erheben. Zudem spielen möglicherweise weitere Faktoren eine wichtige Rolle für die Weiterempfehlungsabgabe, die im SERVQUAL-Modell nicht berücksichtigt werden. Ein solcher Faktor betrifft die Unternehmenskommunikation, deren Einfluss im folgenden Abschnitt betrachtet wird.

2.2.2.3 Image Die Unternehmenskommunikation ist als Einflussfaktor der Weiterempfehlung insbesondere bei der Positionierung und dem Aufbau eines Images von entscheidender Bedeutung. Sowohl Kommunikationskanäle als auch -inhalte tragen dazu bei, dass Werte des Unternehmens oder die angestrebten „Persönlichkeitsmerk78 79 80

Vgl. Helm 2000, S. 256. Vgl. Ennew et al. 2000, S. 80. Vgl. Adelman et al. 1993.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

63

male“ einer Marke in der Vorstellung des Konsumenten verankert werden.81 Der Konsument führt – ein grundsätzliches Interesse und eine bestimmte Wahrnehmungsintensität der Unternehmenskommunikation vorausgesetzt – einen Abgleich des wahrgenommenen Images mit seinen eigenen Werten und (gewünschten) Persönlichkeitsmerkmalen durch.82 Auf diese Weise kann eine Identifikation mit dem Unternehmen oder einer Marke des Unternehmens erfolgen, die das Kaufverhalten und auch das Kommunikations- und damit Weiterempfehlungsverhalten von Konsumenten beeinflusst.83 Über die Wirkung der Kommunikation auf Weiterempfehlungen (bzw. allgemein auf die Mund-zu-Mund-Kommunikation) wurden bereits früh Untersuchungen angestellt.84 Unternehmensseitige Instrumente der Marketingkommunikation und ihre Wirkung auf die Weiterempfehlungsabgabe stehen jedoch nach wie vor nicht im Vordergrund der Forschung. Schaubild 2-7 zeigt im Überblick Studien auf, in denen die Weiterempfehlungsabgabe im weiteren Sinne als Ergebnis des Einsatzes von Instrumenten der Unternehmenskommunikation untersucht wurde. Autor

Wirkungsbezug

Empirische Ergebnisse

Bayus 1985

Werbewahrnehmung als Determinante der Weiterempfehlungsabgabe

Eine geringere Werbeintensität führt auf Grund unvollständiger Information zu verstärkter Weiterempfehlungsabgabe.

Buttle 1998

Werbung als Determinante allgemeiner Mund-zuMund-Kommunikation

Keine (konzeptioneller Beitrag). Ein hoher Unterhaltungswert von Werbung gibt Anlass für Mund-zu-Mund-Kommunikation.

Kim et al. 2001

Wahrnehmung der Unternehmenskommunikation als Determinante der Weiterempfehlungsabsicht

Unternehmenskommunikation wirkt über die wahrgenommene Beziehungsqualität auf die Weiterempfehlungsabsicht.

Carroll/Ahuvia 2006

„Brand Love“ als Determinante der Weiterempfehlungsabgabe

Die Identifikation mit einer Marke und der Erlebniswert der Marke führen zur Weiterempfehlungsabgabe.

Schaubild 2-7: Stand der Forschung zur Wirkung der Kommunikation 81 82 83

84

Vgl. Azoulay/Kapferer 2003, S. 151. Vgl. Riesenbeck/Perrey 2005, S. 89; Burmann/Meffert 2005, S. 63. Vgl. Meffert 2002, S. 93ff.; vgl. auch Rosenberg 1979, S. 7 zum Selbstkonzept. Die Einflussfaktoren, die diesbezüglich für die Weiterempfehlung eine Rolle spielen, werden ausführlich im Rahmen der interpersonellen Faktoren in Abschnitt 2.4.2 behandelt, da bei den Unternehmensmaßnahmen zunächst nicht Weiterempfehlungen, sondern die Identifikation der angesprochenen Zielgruppe mit dem Markenimage im Vordergrund steht. Vgl. Lazarsfeld et al. 1948 (zitiert nach Buttle 1998, S. 248).

64

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

Eine gemeinsame Betrachtung positiver (Weiterempfehlungen) und negativer Mund-zu-Mund-Kommunikation (Kaufwarnungen) ergab beispielsweise, dass geringere Werbeaktivitäten einen höheren Informationsbedarf verursachen und so die Mund-zu-Mund-Kommunikation fördern.85 Auch die Wiederholung von Botschaften über Mediawerbung kann die Anzahl der Weiterempfehlungen steigern, insbesondere, wenn diese sich auf ein Medium konzentrieren und wenig andere Informationen vorliegen.86 Das Bezugsobjekt ist hier allerdings keine Leistung auf einem freien Markt.87 Daher bieten die Erkenntnisse kaum allgemein gültigen Charakter, zumal in Abschnitt 1.1 festgestellt wurde, dass ein deutlicher Anstieg des Kommunikationsdrucks auf Grund der meist gesättigten Märkte und der neuen Kommunikationskanäle vorliegt. Dies lässt die Annahme, dass sich unvollständige Information positiv auf die (aktive) Weiterempfehlungsabgabe auswirkt, allgemein wenig plausibel erscheinen. In einer weiteren Untersuchung wird auf die Abgrenzung zwischen Unternehmenskommunikation und Interaktion innerhalb der Leistungserstellung hingewiesen. Während die Kommunikation durch das Unternehmen als Ganzes stattfindet und nicht mit der Leistungserstellung verbunden ist, betrifft der Kontakt die Interaktion zwischen Mitarbeitenden im Servicepersonal und Kunden.88 Im Hinblick darauf, wer oder was Gegenstand der Weiterempfehlung ist, spielt diese Unterscheidung für ein zu entwickelndes Gesamtmodell der Weiterempfehlungsabgabe eine Rolle. Jedoch wird auch darauf hingewiesen, dass für eine wirkungsvolle Strategie eine integrierte Kommunikation, die unpersönliche und persönliche Kommunikationsinstrumente umfasst, notwendig ist.89 Die alleinige Wirkung der Unternehmenskommunikation auf die Weiterempfehlungsabgabe wurde ebenfalls empirisch nachgewiesen. Hier steht die Verbundenheit mit einer Marke („Brand Love“) als einzige Determinante der Weiterempfehlungsabgabe.90 Diese wird durch ein Identifikationspotenzial der Marke sowie einen Erlebniswert des Markenprodukts beeinflusst. Die Weiterempfehlungsabgabe weist eine hohe Abhängigkeit von der Verbundenheit mit der Marke auf. Allerdings finden sich hier wiederum teilweise sehr leistungsspezifische Erhebungsmerkmale, so dass ein Transfer der gewählten Befragungsitems auf andere Produktgruppen oder Dienstleistungen nur eingeschränkt möglich erscheint. 85 86 87 88 89 90

Vgl. Bayus 1985, S. 37; ähnlich auch King/Tinkhan 1990, S. 49. Vgl. zusammenfassend Buttle 1998, S. 250. Gegenstand dieser Untersuchung ist Werbung des Militärs mit dem Ziel der Soldatenrekrutierung. Vgl. Kim et al. 2001, S. 275, 281. Vgl. Wagner et al. 1994, S. 46. Vgl. Carroll/Ahuvia 2006.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

65

Das weite Spektrum betrachteter Einzelaspekte der Kommunikation in den wenigen Studien, bei denen die Wirkung auf die Weiterempfehlung im Zentrum der Betrachtung stehe, spiegelt die Divergenz der jeweils betrachteten Bezugsobjekte wider. So besteht für die einzusetzenden Instrumente innerhalb der Kommunikationsstrategie ein Unterschied darin, ob intransparente Informationen oder ein hoher Unterhaltung- bzw. Erlebniswert der Kommunikationsinhalte zur Weiterempfehlung führen. Hier sind, soweit die Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe sich nicht offensichtlich zeigen, weitere Einflussfaktoren im Zusammenhang mit der betrachteten Leistung zu erörtern, die über Gründe der Weiterempfehlungsabgabe Aufschluss geben. Fraglich ist zudem, wie ein Zusatznutzen allein über die interessante Gestaltung einer Werbebotschaft erreichbar ist. Bei tatsächlicher Nutzung der Leistung kann die Kommunikation, etwa durch den Aufbau einer exklusiven Marke, zum wahrgenommenen Nutzen beitragen. Sie erzeugt durch eine Übereinstimmung des Selbstbildes eines Konsumenten und des kommunizierten Unternehmensimages beispielsweise eine identitätsstiftende Wirkung.91 Bezüglich der genannten Einflussfaktoren der genannten Studie sind derartige Nutzenaspekte jedoch nicht nachvollziehbar. Daher scheint zwar durch die Unternehmenskommunikation ein externer Anlass zur Weiterempfehlungsabgabe vorzuliegen, das dahinter stehende Bedürfnis der Kommunikation jedoch anders begründet zu sein.92

2.2.2.4 Beziehungsqualität Im Gegensatz zur Leitungsqualität wird eine Beziehung langfristig beurteilt, da sie sich aus mehreren Transaktionen oder Episoden einer Leistungserstellung zusammensetzt. Damit ist die Beurteilung einer Beziehung zum einen stabiler, zum anderen schwieriger zu verändern, als diejenige der Leistungsqualität.93 Zusätzlich setzt sich die Beurteilung einer Beziehung neben dem Aggregat der Beurteilung mehrerer Episoden auch aus weiteren Kategorien abstrakter Merkmale zusammen. Eine solche Kategorie bezieht sich auf Merkmale, die sich innerhalb der Interaktion mit dem Bezugsobjekt der Weiterempfehlung oder dessen Stellvertreter entwickeln. Diese beinhalten vor allem Vertrauen und Vertrautheit. Vertrautheit ist das Resultat eines Kennenlernens, das sich vor allem aus einer langfristigen Mitarbeiter-Kunden-Beziehung ergibt. Sie bezieht sich damit auf die Wahrnehmung des Kunden, dass der Mitarbeitende seine spezifischen Kundenbedürfnisse 91 92 93

Vgl. Bhattacharya et al. 1995; Bergami/Bagozzi 2000. Vgl. zu Bedürfnissen persönlicher Kommunikation Abschnitt 2.3.2. Vgl. Perlman/Duck 1987; MacMillan et al. 2005, S. 808.

66

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

kennt, und auf (vergangene) Erfahrungswerte.94 Vertrauen bezieht sich dagegen auf den Glauben des Kunden, dass der Mitarbeitende stets in seinem Sinne handeln wird oder ein Produkt (eine spezielle Marke) bzw. die Leistungen eines Unternehmens stets seinen Ansprüchen genügen werden. Somit ist das Vertrauen ein zukunftsorientiertes Merkmal.95 Die Verbindung von Vertrautheit und Vertrauen ergibt sich dadurch, dass Vertrauen sich langfristig aus einer persönlichen Interaktion oder einer über einen längeren Zeitraum konstanten Leistungsqualität und Kundenzufriedenheit entwickelt. Es setzt damit, insbesondere bei Leistungen mit hohem Interaktionsgrad, ein (gegenseitiges) Kennenlernen, d.h. eine Vertrautheit voraus. Dies kommt beispielsweise in der zwischenmenschlichen Kommunikation und dem Erkennen bzw. dem Bewusstsein gemeinsamer Werte zum Ausdruck.96 Dabei spielen die Dauer der Beziehung und die Intensität der Interaktion in den einzelnen Beziehungsepisoden eine Rolle. Für die Weiterempfehlungsabgabe ist zusätzlich anzumerken, dass ein Transfer der Merkmalsausprägungen möglich ist, z.B. ein Transfer des Vertrauens gegenüber einem Mitarbeitenden in der Filiale eines Kaufhauses auf das Vertrauen gegenüber der Kaufhauskette als Unternehmen. Eine weitere Kategorie beinhaltet Merkmale des Bezugsobjektes selbst. Das Bewusstsein gemeinsamer Werte schafft Potenzial für eine Identifikation mit einer Marke oder einem Unternehmen, die durch die wahrgenommenen Attraktivität oder Ähnlichkeit mit dem gewünschten Selbstbild (das persönliche Werte und Ziele beinhaltet) zum Tragen kommt.97 Diese Merkmale sorgen für das Potenzial einer Identifikation mit dem Bezugsobjekt der Weiterempfehlung.98 Dabei ist es ebenfalls denkbar, dass ein Imagetransfer zwischen unterschiedlichen Bezugsobjekten stattfindet. So kann eine Identifikation mit einem Unternehmen oder einer Marke, die durch Kommunikationsinstrumente und -inhalte erreicht wurde, auf das dahinter stehende Unternehmen und seine Leistungen übertragen werden. Die Identifikation bzw. ein Identifikationspotenzial ist wiederum eine Voraussetzung für Commitment. Es wird definiert als Wunsch, eine Beziehung aufrecht zu erhalten.99 Dieser Wunsch ergibt sich zum Teil ebenfalls aus dem aufgebauten Vertrauen. Insbesondere bei Leistungen, die keine Interaktion erfordern und bei denen die Vertrautheit entsprechend gering ist (wenn beispielsweise kein Mitarbeitender bzw. kein konstanter Ansprechpartner als Bezugsperson für den 94 95 96 97 98 99

Vgl. Hadwich 2003, S. 58. Vgl. ebenda. Vgl. Morgan/Hunt 1994, S. 22. Vgl. auch Motive der Selbstdarstellung in Abschnitt 2.3.2. Vgl. Brown et al. 2005, S. 127. Vgl. Moorman et al. 1992, S. 316.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

67

Kunden existiert), entsteht Commitment wiederum eher durch die Identifikation mit dem Unternehmen oder einer Marke.100 An mehreren Wirkungsmodellen wurde der Einfluss dieser verschiedenen Merkmale einer Beziehung auf die Weiterempfehlungsabgabe empirisch untersucht (Schaubild 2-8). Autor

Wirkungsbezug

Empirische Ergebnisse

Eggert/Helm 2000

Wirkung über die Kundenbindung als Verbundenheit (im Sinne von Vertrauen und Commitment)

Zufriedenheit alleine reicht nicht aus, da ihre Wirkung auf die Weiterempfehlungsabgabe komplett von der Verbundenheit (ähnlich Commitment) mediiert wird.

HarrisonWalker 2001

Affektives Commitment und „High Sacrifice“-Commitment als Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe

Affektives Commitment hat den größten, bisherige Investitionen in die Beziehung einen mittleren Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe.

Gremler et al. 2001

Vertrauen als Determinante der Weiterempfehlungsabgabe

Vertrauen hat einen hohen Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe. Es wird seinerseits durch Vertrautheit und „Besorgtheit“ der Mitarbeitenden bestimmt.

Brown et al. 2005

Zufriedenheit, Identifikation und Commitment als Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe

Commitment mediiert die Wirkung der Zufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe.

Walsh/Beatty 2007

Loyalität, Vertrauen, Leistungsqualität, Reputation u.a. als Determinanten der Weiterempfehlung

Neben der Leistungsqualität haben Loyalität und Vertrauen den größten Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe, außerdem imagebezogene Faktoren, finanzielle Performance und Reputation als Arbeitgeber.

Schaubild 2-8: Stand der Forschung zur Wirkung von Merkmalen einer Beziehung Es zeigt sich, dass nicht nur vorgelagerte Einflussfaktoren der Zufriedenheit für eine Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe zu betrachten sind, sondern auch nachgelagerte Einflussfaktoren. So wird eine Mediationswirkung der Verbun100

Daher sprechen Morgan und Hunt von einem Beziehungs-Commitment im Gegensatz zu einem organisational verankerten Commitment, das sich auf gemeinsame Ziele und Werte bezieht. Dieses kann auch ohne persönliche Beziehung entstehen (vgl. Morgan/Hunt 1994, S. 22; ähnlich auch Buchanan 1974).

68

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

denheit zwischen Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlung nachgewiesen: Die Kundenzufriedenheit hat zwar einen hohen Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe, diese wird jedoch fast vollständig durch die Verbundenheit des Senders gegenüber dem Unternehmen mediiert.101 Verbundenheit beinhaltet dabei Merkmale der Identifikation, des Commitments, der Beziehungsdauer und des persönlichen Kontakts. Damit ist es zwar – wie die Kundenzufriedenheit – ein aggregiertes Konstrukt, das noch keine Rückschlüsse auf konkrete Steuerungsmaßnahmen ermöglicht. Es wirft aber gleichzeitig die Frage auf, ob die Kundenzufriedenheit als „Zwischenkonstrukt“ überhaupt notwendig ist. Diese Überlegung ist bei der Modellentwicklung zu berücksichtigen.102 Ebenso wie bei der Leistungsqualität besteht auch bezüglich der Beziehungsqualität die Möglichkeit für eine Ausdifferenzierung. So ist beispielsweise ein Vertrauen auf Ebene der Mitarbeiter-Kunden-Beziehung als Determinante der Weiterempfehlungsabgabe zu berücksichtigen ist.103 In einer empirischen Untersuchung steht als vorgelagerter Einflussfaktor das Konstrukt der Vertrautheit, die durch die Häufigkeit und die Intensität der Interaktion bestimmt wird.104 Sie wirkt sich direkt auf das Vertrauen aus und wird gleichzeitig von dem persönlichen Verhältnis zum Mitarbeitenden (Faktoren „Personal Connection“ und „Care“) mediiert. Die Sorge um den Kunden („Care“) und somit die empathische Fähigkeit des Mitarbeitenden zeigt sich als das wichtigste Kriterium für die Entwicklung von Vertrauen. Das Vertrauen ist hier schließlich als zentrales Konstrukt die einzige Determinante der Weiterempfehlung. Angesichts der anzunehmenden zahlreichen weiteren Einflüsse auf die Weiterempfehlung ist der gemessene Einfluss des Vertrauens auf die Weiterempfehlungsabgabe (Pfadkoeffizient von 0,41) als hoch einzuordnen.105 Er zeigt aber ebenso wie die geringe erklärte Varianz von 27 Prozent (die bereits als bemerkenswert herausgestellt wird), dass für eine umfassende Erklärung der Weiterempfehlung weitere Einflussfaktoren einzubeziehen sind. 101 102 103

104 105

Vgl. Eggert/Helm 2000, S. 69. Vgl. Abschnitt 3.2.2.1 sowie die entsprechenden Ergebnisse in Abschnitt 4.7.3.4.3. Vgl. Gremler et al. 2001; hier werden allerdings auch allgemeine Ursachen der Mund-zu-Mund-Kommunikation ohne eine Beschränkung auf Weiterempfehlungen untersucht. Zur Entwicklung von Kunden-Mitarbeiter-Beziehungen allgemein vgl. Dwyer et al. 1987. Vgl. Gremler et al. 2001, S. 48. Der Pfadkoeffizient gibt das Verhältnis an, in dem sich die Ausgangsgröße bei Variation der Eingangsgröße – hier des Vertrauens – verändert. Im vorliegenden Fall kann der relativ hohe Wert zu einem wesentlichen Anteil allerdings auch auf die gewählten Branchen (Bank, Zahnarzt) zurückzuführen sein; vgl. auch Wagner et al. 1994, S. 44.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

69

In einer weiteren Studie werden ähnliche Konstrukte verwendet, deren Indikatoren auch dem im Rahmen der Leistungsqualität herangezogene SERVQUALModell ähnlich sind.106 Der wahrgenommenen Sorge um die eigene Person als Kunde kommt hier die größte Bedeutung zu.107 Während das abstrakte Konstrukt des Vertrauens wenig direkte Handlungsimplikationen zulässt, sind mit Hilfe dieser Einflussfaktoren bessere Rückschlüsse auf fachliche und soziale Kompetenzen sowie Komponenten der Leistung der Mitarbeitenden möglich, die die Abgabe von Weiterempfehlungen fördern können. Zur Handhabbarkeit des Modells wird im Folgenden weiterhin das Vertrauen herangezogen. Bei einer Operationalisierung in einem speziellen Umfeld ist jedoch zu überlegen, die einzelnen Einflussfaktoren direkt als Determinanten der Weiterempfehlung zu verwenden, anstelle durch die Mediation über das abstrakte Konstrukt des Vertrauen einen Informationsverlust hinsichtlich der Handlungsimplikationen hinzunehmen. Bei den erläuterten Modellen kommt Mitarbeitenden im Kundenkontakt für die Leistungserstellung eine zentrale Bedeutung zu. Allgemein ist anhand des Bezugsobjektes der Weiterempfehlung festzustellen, ob eine Beziehung überhaupt eine wichtige Rolle für die Weiterempfehlungsabgabe spielt. Bei Produkten, anonym bzw. automatisiert erstellten Dienstleistungen und allgemein Leistungen, deren Marken einen starken Einfluss auf die Kaufentscheidungen ausüben, verfügen möglicherweise andere Faktoren über eine höhere Relevanz hinsichtlich der Weiterempfehlungsabgabe. Es zeigt sich in mehreren Studien, dass die Merkmale sowie Kosten und Nutzen einer Beziehung zwar eine große Rolle spielen, prinzipiell aber auf Grund der Determinanten auch ohne eine formale oder zwischenmenschliche Beziehung, z.B. gegenüber einer Marke oder einem Unternehmen, Motive für eine Weiterempfehlungsabgabe entstehen. So kommt für die Kunden-Unternehmens-Beziehung noch ein weiterer Einflussfaktor in Betracht. Hier spielt insbesondere das bereits benannte Commit106

107

Vgl. Kim et al. 2001, S. 282. Das Konstrukt der Zuversicht entspricht annähernd dem der Besorgtheit bzw. der Zuverlässigkeit, das Konstrukt des Kontakts dem der „Persönlichen Verbindung bzw. der Empathie und das Konstrukt der Kommunikation dem der Reaktionsfähigkeit. Als Determinanten des Vertrauens werden hier „Zuversicht“, „Kontakt“ und „Kommunikation“ verwendet. Anstelle des Vertrauens werden sie hier direkt zum Konstrukt der Beziehungsqualität in Bezug gesetzt, das sich aus vier Indikatoren des Vertrauens und zwei Indikatoren der Zufriedenheit zusammensetzt. Das Commitment wiederum wird hier durch das Vertrauen determiniert. Das ähnliche Konstrukt der Zuversicht („Confidence“) in Bezug auf das Handeln des Mitarbeitenden im Sinne des Kunden drückt im Gegensatz zum Konstrukt „Care” explizit die aus Kundensicht wahrgenommene Sorge aus.

70

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

ment eine wichtige Rolle. In einigen Modellen wird das Commitment mit dem Konstrukt des Vertrauens als Ursache in einen Wirkungszusammenhang gebracht.108 Beim Commitment spielt dabei als spezieller Nutzen einer Leistung die Identifikation eine Rolle.109 Sie ist im Hinblick auf die Steuerung von Weiterempfehlungen als zusätzlicher Einflussfaktor des Commitments deshalb von Bedeutung, weil es zu einem erheblichen Anteil vom Image des Unternehmens abhängt. Damit wird es tendenziell weniger durch die Interaktion und mehr von der Unternehmenskommunikation bestimmt. Erreicht das Unternehmen, Werte und Inhalte zu vermitteln, mit denen sich die Zielgruppe der Kommunikation – als Träger von Weiterempfehlungen – identifizieren kann, so stellt dies insofern einen Zusatznutzen für die Zielgruppe dar, als dass sie die Möglichkeit hat, ihr Selbstkonzept zu stützen und auszuleben.110 Ähnliches gilt für das organisationale Involvement, das ein Interesse an einem speziellen Unternehmen oder auch einer Marke als Bezugsobjekt der Weiterempfehlung ausdrückt.111 Das Commitment generiert beim Kunden bzw. potenziellen Sender die kontinuierliche Bereitschaft zur Weiterempfehlung. Bei genauer Betrachtung kann folglich die Kundenzufriedenheit kurz- bis mittelfristig einen Impuls auslösen, der auf die Weiterempfehlungsabgabe wirkt. Diese kann jedoch vom langfristig aufgebauten Commitment verstärkt werden. Das Commitment hingegen stellt für sich bereits einen Impuls dar, der kontinuierlich bei Vorliegen geeigneter situativer Faktoren oder zusätzlicher Impulse zu Weiterempfehlungen anregt. Solche emotionalen Aspekte aus einer vom Konsumenten wahrgenommenen Beziehung lassen sich anhand von Merkmalskategorien noch weiter ausdifferenzieren.112 Auf der Grundlage derartiger Untersuchungen sind Erkenntnisse darüber möglich, ob die Kundenzufriedenheit möglicherweise nur eine notwendige, nicht aber eine hinreichende Bedingung für die Weiterempfehlungsabgabe darstellt 108 109 110 111

112

Vgl. insbesondere Morgan/Hunt 1994, S. 22. Vgl. Harrison-Walker 2001. Vgl. Abschnitt 2.3.2. So werden in einigen Ansätzen das organisationale Involvement und das Commitment gegenüber den Zielen und Werten des Unternehmens miteinander verbunden; vgl. Porter et al. 1974. Der Begriff einer „wahrgenommenen Beziehung“ wird hier verwendet, da nach gängiger Auffassung und Definition eine (informelle) Beziehung von wiederholten Transaktionen und Interaktionen geprägt ist (vgl. Bruhn 2001, S. 3). Obwohl weder mit einer Marke noch mit einem Unternehmen notwendigerweise eine Interaktion vorliegt, ist eine langfristige Bindung denkbar, die vom Kunden als Beziehung wahrgenommen wird und Merkmale einer Beziehung, wie z.B. Identifikation, Vertrauen oder Commitment aufweist (vgl. z.B. Fournier/Yao 1997; Trommsdorff 2003, S. 166).

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

71

und weitere moderierende oder mediierende Faktoren erst dafür sorgen bzw. zulassen, dass eine Weiterempfehlung ausgelöst wird. Sich widersprechende Ergebnisse empirischer Studien unterstützen diese Argumentation für eine solche Betrachtung.113

2.3

Stand der Forschung zu internen Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe

Neben den unternehmensseitig direkt oder indirekt steuerbaren, externen Impulsen existieren auch interne Motive. Diese sind durch Maßnahmen des Unternehmens nicht veränderbar, sondern sind durch persönlichkeitsbezogene Merkmale bestimmt. Sie lassen sich wiederum nach den Kategorien intrapersoneller und interpersoneller Einflussfaktoren differenzieren. Während die intrapersonellen Faktoren mit Bedürfnissen zusammenhängen, die nicht zwingend zu ihrer Befriedigung eine Interaktion erfordern (Abschnitt 2.3.1), sind interpersonelle Faktoren explizit auf die Beziehungen zu anderen Personen und die eigene Position innerhalb eines sozialen Umfelds gerichtet (Abschnitt 2.3.2). Damit ergeben sich unterschiedliche Einflüsse dieser Faktoren auf die Weiterempfehlungsabgabe.

2.3.1

Intrapersonelle Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe

Die intrapersonellen Einflussfaktoren, die für die Weiterempfehlungsabgabe eine Rolle spielen, umfassen vor allem Involvement und das Bedürfnis nach Selbstbestätigung. Die Berücksichtigung dieser Faktoren in der wissenschaftlichen Literatur sowie die Sinnhaftigkeit ihres Einbezugs zur Beantwortung der vorliegenden Fragestellungen werden in den Abschnitten 2.3.1.1 und 2.3.1.2 erörtert.

2.3.1.1 Involvement Der Begriff des intrapersonellen Einflussfaktors beinhaltet bereits, dass seine Wirkungen nicht notwendigerweise in einer Interaktion und speziell in der Abgabe von Weiterempfehlungen münden. Dies unterscheidet ihn von interpersonellen Einflussfaktoren, die auf Wirkungen beim Empfänger abzielen. Die Weiterempfehlung stellt jedoch eine Möglichkeit dar, Bedürfnisse zu befriedigen, die 113

Vgl. den Überblick über unterschiedliche Ergebnisse bei Brown et al. 2005, S. 124.

72

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

auf rein selbstbezogene Ziele gerichtet sind. Ein hohes Interesse an einem spezifischen Produkt kann sich beispielsweise neben der intensiven Beschäftigung mit diesem Produkt, einem extensiven Informations- oder auch Kaufverhalten in dem kommunikativen Austausch über dieses Produkt und damit teilweise durch Weiterempfehlungen entfalten. Die Weiterempfehlungsabgabe wird somit von persönlichkeitsspezifischen Merkmalen einer Person bestimmt. Schaubild 2-9 stellt diesbezüglich untersuchte Einflussfaktoren mit ihren Kernaussagen in Bezug auf die Weiterempfehlung dar. Autor(en)

Wirkungsbezug

Zentrale Ergebnisse

Dichter 1966

Involvement als Determinante der Weiterempfehlungsabgabe

Persönliches Interesse an einer Leistung führt zu Weiterempfehlungen.

Richins/RootShaffer 1988

Involvement als indirekte Ursache der Weiterempfehlung

Dauerhaftes (Produkt-)Involvement ist ursächlich für eine über die Meinungsführerschaft ausgelöste Weiterempfehlung.

Wangenheim 2003, 2006

Involvement als moderierender Faktor der Weiterempfehlungsabgabe

Persönliches Interesse an der Leistung oder situationsspezifisches Interesse auf Grund externer Stimulierung führt zu Weiterempfehlungen.

Schaubild 2-9: Stand der Forschung zum Involvement als intrapersoneller Einflussfaktor der Weiterempfehlungsabgabe Die Annahme, dass das Involvement die Weiterempfehlungsabgabe als Moderator beeinflusst, wurde mehrfach bestätigt 114. Dies ist im Hinblick auf die in Abschnitt 2.2 entwickelten Grundlagen plausibel, da ein Konsument erst durch ein positiv beurteiltes Bezugsobjekt einen Anlass zur Weiterempfehlung erhält, das Involvement jedoch isoliert betrachtet keinen Anlass zur Weiterempfehlung bietet. Dies lässt sich auch daran veranschaulichen, dass ein hohes Involvement jegliche Art von Mund-zu-Mund-Kommunikation begünstigen kann, während die Richtung, d.h. positiver (Weiterempfehlung) oder negativer (Kaufwarnung) Ausschlag, durch die Kundenzufriedenheit bestimmt wird.115 Zusätzlich können situatives Involvement, Produkt- und Marktinvolvement unterschieden werden.116

114 115 116

Vgl. Dichter 1966; Wangenheim et al. 2006. Vgl. Wangenheim 2003, S. 214. Vgl. Wangenheim et al. 2006, S. 310. Das produktbezogene Involvement findet sich auch bei anderen Autoren als Einflussfaktor der Weiterempfehlung, z.B. bei Dichter 1966, S. 148 und Giese et al. 1996, S. 189; für andere Formen von Involvement als Einflussfaktor der Weiterempfehlung vgl. Gelb/Johnson 1995; Gruen et al. 2006.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

73

Es ist weiterhin möglich, das Involvement als direkten Einflussfaktor, d.h. als Determinante der Weiterempfehlung, einzubeziehen.117 Für eine Beeinflussung der Weiterempfehlungsabgabe erscheint dies möglicherweise dann sinnvoll, wenn unternehmensseitige Maßnahmen in der Lage sind, das Involvement zu erhöhen und dadurch ein Bezugsobjekt und ein Motiv für die Weiterempfehlungsabgabe liefern. Hierfür ist allerdings in jedem Fall eine differenzierte Betrachtung nötig, da die Stimulation oder Manipulation des Involvements nur unter speziellen Bedingungen möglich ist, die z.B. auf Basis einer experimentellen Untersuchung zu analysieren wären. Da ein unternehmensseitiger Einfluss auf das Involvement nicht ohne weiteres unterstellt werden kann, erscheint die Berücksichtigung als moderierender Faktor der Weiterempfehlung einleuchtender. Zusätzlich wird eine Mediation des situativen Involvements durch die Meinungsführerschaft nachgewiesen. Hier ist allerdings fraglich, welcher Faktor die Weiterempfehlung auslöst. Ein situatives Involvement ist im Allgemeinen dann gegeben, wenn ein Kauf zeitnah stattgefunden hat.118 Somit ist wiederum die Beurteilung eines Bezugsobjekts der Weiterempfehlung als Determinante erforderlich, während das Involvement als Moderator wirkt (z.B. durch die Erhebung der zwischen dem Kauf und der Weiterempfehlung vergangenen Zeitspanne). Zudem sind Bedingungen, unter denen das situative Involvement wirkt, kaum zuverlässig vorauszusagen, so dass zu vermuten ist, dass ein entsprechender Einfluss ebenfalls starken Schwankungen und in einer empirischen Überprüfung hohen Streuungen unterworfen ist. Für die vorliegenden Fragestellungen sowie für Unternehmen ist der Einbezug des Involvement aus mehreren Gründen sinnvoll. So kann z.B. über eine repräsentative Stichprobe von Kunden ein durchschnittliches Niveau des Involvements gemessen werden, aus der sich eine Tendenzaussage zur Weiterempfehlungsbereitschaft bezüglich der betrachteten Leistung ablesen lässt. Hierüber sind Rückschlüsse darüber möglich, ob eine zusätzliche Stimulierung der Weiterempfehlungsabgabe über andere Instrumente aussichtsreich erscheint. Zum anderen sind bei einem Vergleich unterschiedlicher Werbemittel Differenzen hinsichtlich stimulusspezifischer Wirkungen möglich. Bestimmte Werbeträger, die ein Produkt emotional „aufladen“, können das Involvement bezüglich bestimmter Produkte oder Marken beeinflussen.119 So wurde in einer unternehmensübergreifenden Studie festgestellt, dass bei vergleichbaren (geringen) Werbebudgets und Marktanteilen sowie einer hohen Wettbewerbsintensität (d.h. relativ homogener Produkte) ein Unternehmen durch (vom Unternehmen unge117 118 119

Vgl. Richins/Root-Shaffer 1988, S. 32. Vgl. Wangenheim 2003, S. 215. Vgl. Trommsdorff 2003, S. 57.

74

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

plante) Weiterempfehlungen deutlich Marktanteile gewann.120 Offensichtlich gelang es hier, Einflussfaktoren des Involvements effektiv zu manipulieren, so dass Konsumenten zu Weiterempfehlungen bzw. Mund-zu-Mund-Kommunikation über das Produkt angeregt wurden. Das produktgruppenspezifische Involvement kann seinerseits auch durch das Weiterempfehlungsverhalten selbst beeinflusst werden, etwa, indem sich aus der Kommunikation mit anderen interessierten Personen ein höheres Interesse an den jeweiligen Produkten entwickelt.121

2.3.1.2 Selbstbestätigung Auf Basis der genannten Zusammenhänge tritt das Involvement bereits in der Vorkaufphase auf und kann sich auf das Kommunikationsverhalten und die Weiterempfehlung auswirken. Typischerweise wird eine Empfehlung allerdings erst nach dem Kauf ausgesprochen, dann nämlich, wenn eine Beurteilung der Leistung bzw. der Bezugsobjekte der Weiterempfehlung erfolgt ist. Hier besteht ein Bedürfnis in der Rückversicherung, dass die Kaufentscheidung bestmöglich getroffen wurde. So wird die Weiterempfehlung auch in der wissenschaftlichen Literatur als Konstrukt im Rahmen der Nachkaufkommunikation gesehen.122 Das Kommunikationsverhalten kann hier, vergleichbar mit Verhaltensimplikationen aus dem C/D-Paradigma sowie der Reduktion kognitiver Dissonanzen mit dem Abbau von Spannungen erklärt werden. Eine Spannung entsteht, im Vergleich zur bloßen Unzufriedenheit als Resultat eines negativen ErwartungsBeurteilungs-Vergleichs, aus dem Ex-Post-Vergleich des getätigten Kaufes mit alternativen (nicht genutzten) Angeboten und somit aus der Bewertung von Opportunitätskosten.123 Vergleicht der Konsument in der Nachkaufphase entgangene Nutzenaspekte einer Alternative, d.h. Vorteile gegenüber der erworbenen Leistung, mit den erhaltenen Nutzenaspekten, erzeugt dies bei ihm ein Gefühl der Unzufriedenheit, auch wenn sich die Gewichtungen und Beurteilungen der kaufentscheidungsrelevanten Merkmale nicht verändert haben. Bei der Weiterempfehlungsabgabe zum Zweck der Selbstergänzung bzw. Selbstbestätigung baut der Konsument die Spannung ab, indem er das Urteil selbst durch einen positiven Eindruck verändert.124 In Schaubild 2-10 sind diesbezüglich relevante Forschungsergebnisse dargestellt.

120 121 122 123 124

Vgl. Bayus 1985, S. 32. Vgl. Giese et al. 1996. Vgl. Dichter 1966, S. 148; Wangenheim 2003, S. 82. Vgl. Trommsdorff 2003, S. 133f. Vgl. Wicklund/Gollwitzer 1985, S. 39; ähnlich auch Richins/Bloch 1991, S. 283.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

75

Autor(en)

Wirkungsbezug

Zentrale Ergebnisse

Shinnar et al. 2004

„Selbstüberzeugung“ als Determinante der Weiterempfehlungsabgabe

Abbau von Spannungen findet durch Weiterempfehlung als „öffentliche“ Anpassung der Beurteilung an die vor dem Kauf gebildeten Erwartungen statt.

Wojnicki/Godes 2006

Selbstbestätigung und Selbsterhöhung als moderierende Faktoren der Weiterempfehlungsabgabe

Das Bedürfnis nach Selbstbestätigung hängt von der Selbstwahrnehmung als Experte ab; subjektiv hohes Expertentum führt bei Zufriedenheit zu einer intensiven Weiterempfehlungsabgabe.

Schaubild 2-10: Stand der Forschung zum Bedürfnis nach Selbstdarstellung Der Wirkung des Bedürfnisses nach Selbstbestätigung liegen als Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe verschiedene situative Bedingungen zugrunde. In der Literatur finden sie daher auf unterschiedliche Weise Eingang in Ursache-Wirkungs-Modelle. Je nach Fokus der Untersuchungen werden dabei alternative Begriffe für vergleichbare Wirkungszusammenhänge verwendet. Dies gilt beispielsweise für den Begriff der Selbstbestätigung, der inhaltlich auf denselben Einflussfaktor hinweist. Das Bedürfnis nach Selbstbestätigung kann als direkte Determinante der Weiterempfehlung betrachtet werden.125 Als Stimulus wirkt hier der getätigte Kauf. Das heißt, die Beurteilung des Bezugsobjekts löst eine Weiterempfehlung nicht mit dem Ziel aus, andere Personen, sondern sich selbst von der Richtigkeit der Entscheidung zu überzeugen. Das persönlichkeitsabhängige Bedürfnis der Selbstbestätigung ist somit dem Bedürfnis nach Reduktion kognitiver Dissonanz ähnlich. Ebenso wie das Involvement wirkt es als Moderator der Wirkung der Zufriedenheit auf die Weiterempfehlung.126 Hinsichtlich der Kausalität gegenüber der Weiterempfehlung ergibt sich das Bedürfnis der Selbstbestätigung offensichtlich erst nach dem Kauf einer Leistung. Hier liegt folglich mit der Weiterempfehlung ein „Ventil“ zur Bestätigung der getroffenen Kaufentscheidung vor, das eine Erhaltung der Selbstwahrnehmung ermöglicht. Es zeigt sich bezüglich der Weiterempfehlungsabgabe darin, dass etwa bei einem hohen Bedürfnis nach Selbstbestätigung die Wirkungen einer – ex post als richtig wahrgenommenen – Kaufentscheidung auf die Weiterempfehlung stärker ausfallen wird, weil das Selbstkonzept, z.B. die Selbstwahrnehmung als Experte, dadurch gestärkt wird. 125 126

Vgl. Shinnar et al. 2004, S. 273. Vgl. Wojnicki/Godes 2004.

76

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

Hingegen tritt das Bedürfnis zur Selbsterhöhung nicht erst mit einem Kauf auf, sondern ist stetig latent vorhanden. Hier dient die Weiterempfehlung im Anschluss an die zufrieden stellende Beurteilung dazu, die Überzeugung zu bestärken, richtig bzw. besser entschieden zu haben, als andere Käufer.127 Hier kommt allerdings bereits eine interpersonelle Komponente zum Tragen, denn sowohl die Selbstwahrnehmung als Experte als auch die Selbsterhöhung ist zum großen Teil abhängig davon, ob Empfänger der Weiterempfehlung das kommunizierte Bild anerkennen.128 Solche Faktoren, die vor allem auf eine Reaktion des Empfängers abzielen, werden im Rahmen des nachfolgenden Abschnitts diskutiert.

2.3.2

Interpersonelle Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe

Die reine Betrachtung des Verhaltens von Sendern und Empfängern einer Weiterempfehlung lässt nur den Schluss zu, dass die Weiterempfehlung unter bestimmten Bedingungen die Einstellung des Empfängers verändern und nachfolgend gegebenenfalls dessen Kaufentscheidung beeinflussen kann. Ohne einen materiellen Anreiz scheint der Sender aus der bloßen Kommunikation mit dem Empfänger allerdings keinen persönlichen Nutzen zu ziehen. Er möchte entweder lediglich seine positiven Erfahrungen mit dem Empfänger teilen oder dem Empfänger helfen.129 Sofern er nicht aus einem Verpflichtungsgefühl heraus oder auf Grund eines materiellen Anreizes die Weiterempfehlung abgibt, ist die Weiterempfehlung also mit einem allgemeinen Kommunikationsbedürfnis oder altruistischen Motiven zu begründen. Es existieren jedoch weitere interne Einflussfaktoren, die in Bezug auf den Kommunikationspartner, d.h. den Empfehlungsempfänger, als Motivation für die Weiterempfehlungsabgabe geltend zu machen sind. In jedem Fall werden Wirkungen der Interaktion angestrebt, die ein persönliches Bedürfnis des Senders befriedigen. Zahlreichen Studien machen unterschiedliche Persönlichkeitstypen oder Beziehungsstärken zum Gegenstand der Untersuchung von Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe.130 Da diese nicht beeinflussbar sind, ist deren 127 128 129

130

Vgl. Wojnicki/Godes 2006, S. 8. Vgl. Tedeschi et al. 1971, S. 685ff. Vgl. z.B. Zeelenberg/Pieters 1999, S. 90. Zur Unterscheidung zwischen „Advice Giving WOM” und „Experience WOM” und ihren Einflussfaktoren vgl. auch Richins/Root-Shaffer 1988, S. 34. Vgl. z.B. Brown/Reingen 1987; Wood et al. 1994; Goldenberg et al. 2001; Wojnicki/Godes 2006.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

77

Betrachtung hinsichtlich der Weiterempfehlungsabgabe nur dann zielführend, wenn sie für Marketingstrategien, z.B. innerhalb einer Segmentierung, genutzt werden können, um Kommunikationsinstrumente und -inhalte zu gestalten. Das wiederum ist dann der Fall, wenn allgemeine Erkenntnisse über senderseitige Bedürfnisse bei bestimmten Leistungen getroffen werden können, die sich in einer Weiterempfehlung äußern. Diese Bedürfnisse wurden in der Literatur zum Teil bereits empirisch untersucht (Schaubild 2-11). Autor

Wirkungsbezug

Empirische Ergebnisse

Dichter 1966

Selbstdarstellung, Altruismus und Kommunikationsbedürfnis als Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe

Selbstdarstellung, Kommunikationsbedürfnis und Altruismus erklären zu unterschiedlichen Anteilen die Abgabe von Weiterempfehlungen; teilweise komplementäre Wirkung.

Martilla 1971

Meinungsführerschaft als Determinante der Weiterempfehlungsabgabe

Meinungsführer geben signifikant mehr Weiterempfehlungen ab, als andere Personen.

Sundaram et al. 1998

Altruismus, Selbstdarstellung u.a. als Moderatoren der Weiterempfehlungsabgabe

Altruistische Motive regen durch das PreisLeistungs-Verhältnis zu Weiterempfehlungen an, der Wunsch nach Selbstdarstellung kommt durch „überlegene“ Leistungsqualität zum Tragen.

Mangold et al. 1999

Altruismus als Determinante der Weiterempfehlungsabgabe

Der Einfluss eines wahrgenommenen Hilfebedürfnisses dominiert bei der Weiterempfehlungsabgabe.

Bush et al. 2005

Zusammenhang zwischen Selbstbewusstsein, Beeinflussbarkeit und Weiterempfehlungsabgabe

Die Weiterempfehlungsabgabe wird von der Beeinflussbarkeit durch andere Personen bestimmt..

Schaubild 2-11: Stand der Forschung zu interpersonellen Einflussfaktoren In einer frühen Studie wurden die Bedürfniskategorien Selbstdarstellung, Altruismus und Kommunikationsbedürfnis als Untergruppen interpersoneller Faktoren der Weiterempfehlungsabgabe genannt.131 Selbstdarstellung zeigt sich, wie bereits im Rahmen der Theorie des Impression Management erläutert wurde, in mehreren Facetten. So wird über die Nutzung und Weiterempfehlung bestimmter Leistungen eine Profilierung sowie eine 131

Vgl. Dichter 1966, S. 148. Er führt zusätzlich das Produktinvolvement als intrapersonellen Faktor auf (vgl. Abschnitt 2.3.1.1).

78

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

Vermittlung eigener Werte verfolgt: „You know you share not only the product but your view to the world“.132 Konkret beinhaltet dies den Wunsch nach Prestige und in einer gesteigerten Form auch der Demonstration von Überlegenheit oder Macht.133 Das Bedürfnis nach Selbstdarstellung bezieht sich folglich immer in der Positionierung gegenüber anderen Personen. Hierbei ist sowohl eine Abgrenzung als auch eine sozialen Zugehörigkeit denkbar. Allgemein besteht jedoch immer der Wunsch nach einer vorteilhaften Darstellung der eigenen Person.134 Inwiefern ein solches Bedürfnis für die vorliegenden Zielsetzungen sinnvoll ist, zeigt sich im Vergleich mit weiteren Bedürfnissen. Altruismus kommt in Bezug auf Weiterempfehlungen prinzipiell durch den Wunsch zum Ausdruck, anderen Personen durch Informationen bei Kaufentscheidungen zu helfen. Für ein solches Verhalten sind unterschiedliche Beweggründe zu nennen. Im engeren Sinne führt so genanntes „Fremd-Involvement“ dazu, dass durch den Nutzen anderer Personen aus der eigenen Hilfsbereitschaft auch ein eigener Nutzen wahrgenommen wird. Bei einer Verallgemeinerung sind hier auch Verhaltensweisen einzubeziehen, denen eine (immaterielle) Gegenleistung als Motivation dient, so z.B. Dankbarkeit für die Hilfe, wiederum eine Zugehörigkeit zu einer Gruppe oder eine engere Bindung an den Empfänger.135 Altruistische Motive werden bei einer vergleichenden Studie zur Wirkung unterschiedlicher Einflussfaktoren auf die Weiterempfehlungsabgabe als wichtigstes Motiv genannt.136 Zusätzlich wurde festgestellt, welche externen Einflussfaktoren durch das Vorliegen altruistischer oder selbstdarstellungsbezogener Bedürfnisse die Weiterempfehlungsabgabe fördern. Altruistische Motive kommen demnach vor allem dann zum Tragen, wenn ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis besteht. Während das Preis-Leistungs-Verhältnis eine relativ objektive Aussage über Kosten und Nutzen der Leistung trifft, ist bei der Selbstdarstellung besonders der Vergleich zu anderen Anbietern relevant. Bei einer „überlegenen“ Leistung, die die hohen Ansprüche einer auf Prestige bedachten Person widerspiegelt, ist somit das Bedürfnis nach Selbstdarstellung für die Weiterempfehlungsabgabe förderlich.137 132 133 134 135

136 137

Vgl. Dichter 1966, S. 150. Vgl. Hennig-Thurau/Walsh 2003, S. 54. Vgl. Mummendey/Bolton 1985, S. 58; Wiswede 2000; vgl. auch die Ausführungen zum „demonstrativen Konsum“ bei Kroeber-Riel/Weinberg 2003, S. 485. Einige Autoren unterscheiden bezüglich der Uneigennützigkeit der Motive, die zu einer Hilfsbereitschaft gegenüber anderen Personen führen, zwischen prosozialem und „echtem“ altruistischem Verhalten (vgl. Friedlmeier 2006). Vgl. Mangold et al. 1999. Vgl. Sundaram et al. 1998.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

79

In diesem Zusammenhang ist auch die Berücksichtigung eines Kommunikationsbedürfnisses sinnvoll. Das Kommunikationsbedürfnis tritt – wie das Produktinvolvement – bei bestimmten Leistungen zu Tage, kann aber zusätzlich auch auf ein „Message Involvement“ zurückzuführen sein. Das heißt, bestimmte Kommunikationsinhalte werden als unterhaltsam wahrgenommen und dienen als „Aufhänger“ für Konversationen („the show ist the thing“), die wiederum der Etablierung der Beziehung zum Empfänger dienen.138 Einige Unternehmen nutzen auf Grund dieser Erkenntnis bereits seit geraumer Zeit ihre Mediakommunikation nicht mehr primär zur Darstellung von Produktinformationen, sondern zur Unterhaltung, die gleichzeitig der Positionierung der Marke und der Initiierung von so genanntem „Viral Marketing“ dient.139 Als besonders wirkungsvoll ist in diesem Zusammenhang die Meinungsführerschaft zu benennen.140 So besteht bei Meinungsführern nicht nur ein hohes Kommunikationsbedürfnis, sondern auf Grund der herausgehobenen Stellung in ihrem sozialen Umfeld sind die von ihnen geäußerten Weiterempfehlungen gegenüber den Empfängern besonders kaufverhaltensrelevant.141 Dies gilt ebenso für so genannte „Pioniere“ bei der Informationsdiffusion über neue Produkte.142 Das Feststellen eines hohen Kommunikationsbedürfnisses erscheint insgesamt allerdings eher vage, da z.B. der Unterhaltungswert einer Werbekampagne nicht zwingend objektiv beurteilbar und prognostizierbar ist. Insgesamt scheint eine detailliertere Analyse sozialer Bedürfnisse der Weiterempfehlung erforderlich zu sein, um Implikationen für die Ausgestaltung von Marketinginstrumenten abzuleiten. Bislang wurden Weiterempfehlungsmotive vor allem im Hinblick auf die verhaltensbezogenen Folgen bereits bestehender sozialer Bindungen untersucht.143 Motive des Senders, denen Ziele der Entwicklung, Veränderung oder Stabilisierung von Beziehungen zugrunde liegen, und die somit als Ursachen der Beziehung gelten, wurden jedoch nicht betrachtet. Diese Motive erscheinen jedoch besonders relevant, wenn sich daraus feststellen lässt, bei welchen Leistungsfaktoren dieser Hebel im höchsten Maße zum Tragen kommt. Konkret bedeutet dies, dass beispielsweise das Bedürfnis von Kunden nach Etablierung oder Verstärkung sozialer Beziehungen von Unternehmensseite durch spezifische Maßnahmen und das Herausheben bestimmter Bezugsobjekte 138 139 140 141 142 143

Vgl. Dichter 1966, S. 151. Vgl. Phelps et al. 2004. Vgl. Martilla 1971, S. 276. Vgl. Weimann 1991, S. 272. Vgl. Walsh et al. 2004, S. 110. Vgl. z.B. Brown/Reingen 1987; Goldenberg et al. 2001; Yinlong et al. 2005; Lam/Mizerski 2005.

80

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

unterstützt werden kann. Dies betrifft sowohl Ausprägungen des Images als auch die Leistungsgestaltung selbst.144 Bei markenbezogenen Weiterempfehlungen besteht die Zielsetzung des Senders in einem Transfer des Unternehmens- oder Markenimages auf die eigene Person. Wenn es möglich ist, ein Prestigebedürfnis als homogene Eigenschaft zielgenau ansprechbarer Kundengruppen festzustellen, ist eine Verstärkung der Weiterempfehlungsabgabe dementsprechend etwa über die Markenkommunikation möglich. In gleicher Weise sind andere Bezugsobjekte und Instrumente in Verbindung mit sozialen Bedürfnissen nutzbar. Eine allgemeine Ausrichtung der Maßnahmen auf interpersonelle Bedürfnisse – die der Kunde durch Weiterempfehlungen erfüllen kann – erscheint wenig aussichtsreich, da diese Ziele individuell unterschiedlich ausgeprägt sind. Es ist jedoch möglich, dass bei der Betrachtung bestimmter Leistungstypen oder Kundensegmente das Bedürfnis nach einer speziellen Art der Anerkennung unterschiedlich ausfällt. Während bei komplexen Leistungen, wie z.B. medizinischen Dienstleistungen altruistische Motive vorrangig erscheinen, ist bei der Empfehlung von Automobilen oder einer Privatbank eher mit einem Prestigebedürfnis zu rechnen. Daher kann es in Bezug auf eine Förderung von Weiterempfehlungen sinnvoll sein, die Gestaltung von Marketinginstrumenten auf die vorrangigen Bedürfnisse abzustimmen (z.B. Darstellung bestimmter „Lifestyle“Elemente in der Kommunikation, exklusive Value Added Services bei der Leistung, Berichte über Hilfsaktionen bei Nonprofit-Organisationen), um Personen zusätzliche Möglichkeiten zu geben, Weiterempfehlungen auszusprechen. Darüber hinaus kann auch von einer höheren Kaufverhaltensrelevanz der Weiterempfehlung ausgegangen werden, da der Sender zum Erzielen der angestrebten Wirkung beim Empfänger dessen Interesse voraussetzt. Da vom Unternehmen eine solche Selektion nicht vorgenommen werden kann, ist es umso bedeutsamer, Motive zu erkennen, bei denen eine zielgenaue Selektion und somit die Effizienz der Weiterempfehlungsabgabe im Hinblick auf die Akquisition neuer Kunden durch die Sender der Weiterempfehlung realisiert werden.

2.4

Stand der Forschung zu senderseitigen Wirkungen der Weiterempfehlung

Die in Wissenschaft und Praxis primär betrachteten Wirkungen der Weiterempfehlungsabgabe liegen in den empfängerseitigen Wirkungen, die idealtypisch in 144

Vgl. die ausführliche Auseinandersetzung mit diesen Instrumenten im Rahmen der Implikationen in Abschnitt 5.2.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

81

einer – der Empfehlung entsprechenden – Kaufentscheidung des Empfängers münden. Da der Sender mit der Weiterempfehlung jedoch eigene bzw. eigennützige Ziele verfolgt, ist zu erwarten, dass er nach erfolgter Abgabe beurteilt, ob seine Ziele erfüllt wurden. Im eher trivialen Falle eines Incentives ist dies die Kenntnisnahme, ob der Empfänger Kunde des Unternehmens geworden ist. Bei den weiteren Kategorien selbstbezogener, immaterieller Bedürfnisse und Ziele läuft ein komplexerer Prozess ab. Der Sender wird bewusst oder unbewusst beurteilen, ob seine Ziele erfüllt wurden, d.h., ob er etwa seiner gefühlte Verpflichtung gegenüber dem Unternehmen nachgekommen ist, eine wahrgenommene kognitive Dissonanz reduziert oder eine positive Selbstdarstellung erreicht wurde, oder ob er etwa durch die Weiterempfehlung den Eindruck erhalten hat, einer Person geholfen zu haben. Durch die Zweiseitigkeit der Kommunikation kommt bei der Erfüllung solcher Ziele allerdings ein externer Faktor hinzu, der mit den Wirkungen auf den Empfänger sowie der Reaktion des Empfängers zusammenhängt und die Wirkungen auf den Sender beeinflusst. Schaubild 2-12 zeigt in Abhängigkeit der in den vorangehenden Abschnitten erläuterten Zusammenhänge Merkmale auf, durch die der Empfänger mit seiner Reaktion auf den Erhalt einer Weiterempfehlung zum Erreichen des senderseitigen Ziels beiträgt oder dieses abschwächt bzw. verhindert. Da diese empirisch noch nicht im Detail untersucht wurden, dienen vor allem die in Abschnitt 2.1 erläuterten Verhaltenstheorien als Anhaltspunkte des empfängerseitigen Einflusses. Ziele der Weiterempfehlung

Einfluss des Empfängers auf die Zielerreichung

Erhalt eines Incentives im Rahmen einer KwK-Maßnahme

Ggf. Erhalt abhängig von tatsächlicher Akquisition des Empfängers

Nachkommen einer intrinsischen Verpflichtung

Positive Aufnahme der Empfehlung; Überzeugungskraft und Kaufverhaltensrelevanz der Empfehlung

Selbstbestätigung nach einer Kaufentscheidung

Aufmerksamkeit; Zustimmung hinsichtlich der Gewichtung der kaufverhaltensrelevanten Faktoren

Selbstdarstellung als Experte, Meinungsführer usw.

Anerkennung des kommunizierten Status bzw. des gewünschten Selbstbildes

Kommunikations- und Integrationsbedürfnis

Akzeptanz als Mitglied einer „gleich gesinnten“ Gruppe oder einer sozialen Gemeinschaft

Hilfsbereitschaft; Etablieren einer Beziehung zum Empfänger

Dankbarkeit für Information; tatsächliche Erleichterung einer Kaufentscheidung

Schaubild 2-12: Erreichung senderseitiger Ziele in Abhängigkeit des Empfängers

82

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

Der Erhalt eines Incentives als Ziel hängt neben der Ausgestaltung des Incentivesystems durch das Unternehmen offensichtlich davon ab, ob der Empfänger tatsächlich auf die Weiterempfehlung eingeht und Kunde des Unternehmens wird bzw. die Bedingungen der Incentivevergabe erfüllt. Die Erfüllung des Ziels, einer wahrgenommenen Verpflichtung gegenüber einem Unternehmen nachzukommen, kann durch eine Empfehlung als Selbstzweck gelingen. Bei einer „aufrichtigen“, d.h. von Commitment o.ä. getragenen Verpflichtung ist allerdings anzunehmen, dass die Überzeugungskraft der Weiterempfehlung hier eine Rolle spielt. Diese registriert der Sender vor allem über die sichtbare positive oder negative Aufnahme durch den Empfänger und gegebenenfalls durch die Information über einen auf Basis seiner Empfehlung getätigten Kauf. Die Selbstbestätigung hängt zum Teil möglicherweise davon ab, dass der Empfänger dem Sender die gewünschte Aufmerksamkeit schenkt. Sie kann aber bereits allein dadurch erreicht werden, dass der Sender die Gelegenheit bekommt, die Richtigkeit seiner Entscheidung zu äußern. Reagiert der Empfänger außerdem mit Zustimmung auf die „Rechtfertigung“ des Senders, so trägt er darüber hinaus aktiv zur Selbstbestätigung bei. Hinsichtlich des Bedürfnisses nach Selbstdarstellung wird der Sender beurteilen, ob der Empfänger den Status, den der Inhalt der Empfehlung repräsentiert, wahrnimmt und ggf. anerkennt. Auch hier ist es möglich, dass der Empfänger allein durch Zuhören das gewünschte Selbstbild unterstützt bzw. die tatsächliche Selbstwahrnehmung des Senders seinem gewünschten Selbstbild näher rückt. Drückt der Empfänger seine Anerkennung explizit aus, so erreicht der Sender in jedem Fall das Ziel seiner Selbstdarstellung. Die Erfüllung eines Kommunikations- oder auch Integrationsbedürfnisses erfordert dagegen nicht die Anerkennung eines speziellen, herausgehobenen Status’ des Senders, sondern seine Akzeptanz in einer Gruppe. Dies kann sowohl eine Interessensgemeinschaft hinsichtlich spezieller Produkte sein, die direkt mit dem Inhalt der Weiterempfehlung in Verbindung steht, oder auch eine soziale Gemeinschaft, zu der über die Weiterempfehlung lediglich ein Zugang gesucht wird. Während bei der Selbstdarstellung der Empfänger eine weniger große Rolle spielt oder allenfalls eine Gruppe repräsentiert, in die der Sender aufgenommen oder von der er anerkannt werden will, ist bei zunächst altruistischen Zielen die konkrete Beziehung zum Empfänger von entscheidender Bedeutung. Das bedeutet, dass der Sender hier den Empfänger im Hinblick auf eine gewünschte Beziehung oder die Vertiefung einer bestehenden Beziehung auswählt. Die Beurteilung des Erfolgs hängt diesbezüglich davon ab, ob der Empfänger dies z.B.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

83

durch Dankbarkeit bestätigt, oder dem Sender das Gefühl vermittelt, dass er für eine entsprechende Kaufentscheidung gebraucht wurde. Hierdurch vermittelt er zum einen den Eindruck einer moralischen Verpflichtung und zum anderen eine Form von Abhängigkeit gegenüber dem Sender. Auf der Grundlage des Ansatzes, dass mit der Weiterempfehlung bestimmte Bedürfnisse befriedigt werden, sind zwei Optionen hinsichtlich der Wirkungen auf den Sender für den Fall denkbar, dass der Empfänger nicht wunsch- oder erwartungsgemäß reagiert. So besteht die Möglichkeit, dass der Sender nach einer negativen Reaktion des Empfängers gegenüber derselben oder gegenüber anderen Personen seine Bemühungen durch eine intensivere Kommunikation verstärkt, um seine Bedürfnisse zu erfüllen. Basierend auf der Lerntheorie ist dagegen davon auszugehen, dass der Sender andere Wege zu Erreichung der Ziele sucht, und das negative Erlebnis ihn zukünftig davon abhält, zumindest bezüglich des jeweiligen Bezugsobjekts Empfehlungen auszusprechen. Reagiert der Empfänger dagegen positiv bzw. entspricht seine Reaktion der normativen Erwartung des Senders, so sorgt dies für eine Selbstverstärkung des Weiterempfehlungsverhaltens.145 Des Weiteren kann die Weiterempfehlungsabgabe, unabhängig von der Reaktion des Empfängers, Wirkungen beim Sender hervorrufen. So ist es denkbar, dass der Sender sich durch die Abgabe einer Weiterempfehlung selbst unter Druck setzt, seine Beziehung zum Unternehmen aufrecht zu erhalten, da er sonst entgegen seiner öffentlich geäußerten Überzeugung handeln und möglicherweise seiner Glaubwürdigkeit schädigen würde.146 Zudem wird möglicherweise auch die Einstellungsbildung und -entwicklung des Senders zugunsten seines Anbieters von der eigenen Weiterempfehlungsabgabe beeinflusst. Folglich besteht durch die Weiterempfehlungsabgabe, sei es durch ein faktisch höheres Commitment oder aus dem Wunsch einer kognitiven Balance, auch das Potenzial einer verstärkten Kundenbindung.147 Wirkungen der Weiterempfehlungsabgabe auf den Sender verstärken zum einen die Relevanz von Weiterempfehlungen, wenn anzunehmen ist, dass ein höheres 145 146

147

Dies entspricht einer Belohnung bisherigen Verhaltens gemäß der Austauschtheorie; vgl. Mikula 1985, S. 278. Diese Selbstverpflichtung kann beispielsweise in gleicher Weise durch die ex ante Reduktion kognitiver Dissonanz erklärt werden, wie sie bei der Wirkungsweise intrapersoneller Impulse in Abschnitt 2.2.1 als Ursache für die ex post Reduktion kognitiver (Nachkauf-) Dissonanzen hinzugezogen wurde; vgl. auch Helm 2005, S. 135; Eggert et al. 2007. Vgl. Helm 2000, S. 396 zum Forschungsbedarf über Bindungswirkungen der Weiterempfehlungsabgabe auf den Sender.

84

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

Bindungsniveau des von Kunden über die Stimulation von Weiterempfehlungen erreichbar ist. Zum anderen erhält die Berechenbarkeit der Wirkungen bei extensiver Nutzung von entsprechenden Instrumenten (zur Förderung von Weiterempfehlungen) einen weiteren Unsicherheitsfaktor, da die Bindungswirkung zu einem erheblichen Anteil von der Reaktion des Empfängers abhängt. Bei einer ersten positiven Reaktion ist mit einem verstärkten Weiterempfehlungsverhalten zu rechnen, zumal empfängerseitig ein so genannter Schneeballeffekt festgestellt wurde.148 Bei einer negativen Reaktion ist nicht nur ein zukünftig schwächeres Weiterempfehlungsverhalten anzunehmen. Zudem ist es denkbar, dass auch weitere Verhaltensmerkmale der Kundenbindung, wie z.B. Wiederkauf- und CrossBuying-Verhalten negativ beeinflusst werden. Diese Untersuchungsbereiche zu Wirkungen von Weiterempfehlungen wurden bislang kaum untersucht. Schaubild 2-13 zeigt ein empirisch getestetes Modell solcher Wirkungen. Autor Eggert et al. 2007

Wirkungsbezug Wirkung der Weiterempfehlungsabgabe auf die Kundenbindung des Senders

Empirische Ergebnisse (Selbst-)Verstärkung des Commitments durch die Äußerung der Weiterempfehlung; abhängig von der Beziehungsstärke zum Empfänger.

Schaubild 2-13: Stand der Forschung zu senderseitigen Wirkungen der Weiterempfehlungsabgabe Im einzigen bekannten Modell wird ein Einfluss der Weiterempfehlungsabgabe auf die Kundenbindung des Senders experimentell nachgewiesen.149 Es zeigt sich, dass durch die öffentliche Äußerung des Commitments eine Selbstverstärkung des loyalen Verhaltens gegenüber dem betroffenen Unternehmen stattfindet. Für eine noch realistischere Abbildung der senderseitigen Wirkungen wäre die Reaktion des Empfängers mit einzubeziehen. Allerdings hängt die Wirkung von der Beziehungsstärke zum Empfänger, der Art der Kommunikation und weiteren Faktoren ab, die sich für jeden Empfänger und jede Weiterempfehlungssituation unterscheiden und damit keine allgemein gültigen Implikationen zulassen. Für Erfüllung von Bedürfnissen, die als Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe gelten, ist die Reaktion des Empfängers aber von entschei148

149

Dieser beinhaltet, dass ein Kunde, der auf Grund einer Empfehlung eine Kaufentscheidung tätigen und Kunde eines Unternehmens wird, seinerseits eher Weiterempfehlungen ausspricht, als ein Kunde, der auf „traditionellem“ Weg gewonnen wurde. Vgl. Eggert et al. 2007, S. 9.

Grundlagen und Stand der Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

85

dender Bedeutung. Daher erscheint es sinnvoll, Verhaltenswirkungen des Senders trotzdem zu berücksichtigen. Während Schwankungen auf Grund der unterschiedlichen Bedingungen dabei als sich nivellierende Störfaktoren betrachtet werden, bleibt der Effekt, soweit er vorhanden ist und zur Erklärung der Kundenbindung beiträgt, bestehen. Insgesamt wurden in der Literatur bislang wenige Anstrengungen unternommen, die indirekten Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe auf einer konkreten, d.h. Unternehmensmaßnahmen nahen, Ebene zu analysieren. Stattdessen dient oft die Kundenzufriedenheit als einziges, von Unternehmensseite her steuerbares globales Konstrukt. Es ist jedoch sinnvoll, neben der Kundenzufriedenheit selbst auch Determinanten der Kundenzufriedenheit, d.h. der Zufriedenheit vorangehende, disaggregierte Merkmale und weitere Einflussfaktoren, die sich z.B. anhand der vier Grundinstrumente des Marketing (Produkt, Preis, Vertrieb und Kommunikation) abbilden lassen, in einem Gesamtmodell zu berücksichtigen. Wenn es gelingt, über solche konkreten Einzelfaktoren Aufschluss zu erhalten, kann dies zu einer besseren Steuerbarkeit der Weiterempfehlungsabgabe führen. Voraussetzung ist, dass ihre Bedeutung für die Weiterempfehlungsabgabe erfasst wird. Allerdings bieten nicht nur die unternehmensseitig beeinflussbaren Determinanten Erkenntnispotenziale für eine Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe. Persönliche Bedürfnisse entscheiden über die Mächtigkeit der externen Einflussfaktoren. Bezüglich bestimmter Leistungen kommen diese Bedürfnisse in unterschiedlicher Form und Intensität zum Tragen. Obwohl diese nur sehr eingeschränkt und in bestimmten Fällen vom Unternehmen beeinflussbar sind, ist ein Einbezug in ein Wirkungsmodell sinnvoll, wenn die „Schlagkraft“ von Instrumenten so besser beurteilt werden kann. Die im Rahmen der Theorien erfolgte Feststellung, dass diese Bedürfnisse als moderierende Faktoren zu berücksichtigen sind, ist im daher Rahmen der Erstellung eines Wirkungsmodells im folgenden Kapitel weiter zu verfolgen.

3.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

Das Ziel der Modellentwicklung beinhaltet, die für die Steuerung von Weiterempfehlungen relevanten Einflussfaktoren im Zusammenhang zu erfassen. In Kapitel 2 herangezogene Theorien und in Bezug auf die Fragestellungen kritisch diskutierte Einflussfaktoren aus bestehenden Modellen werden hierbei genutzt, um das Modell schrittweise zu entwickeln und argumentativ zu stützen. Die Beantwortung einiger zentraler Forschungsfragen ist nur auf Basis einer empirischen Überprüfung möglich. Dafür sind im Rahmen der Modellentwicklung Hypothesen zu entwickeln. Somit dient das Modell ferner auch als Grundlage der Operationalisierung für eine empirische Untersuchung. Abschnitt 3.1 stellt das Grundgerüst des Wirkungsmodells sowie die Vorgehensweise dar. In Abschnitt 3.2 werden die externen Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe sowie Interaktionseffekte modelliert, Abschnitt 3.3 befasst sich mit den internen Einflussfaktoren als moderierende Variablen. Zur Betrachtung der Wirkung der Weiterempfehlungsabgabe auf den Sender wird in Abschnitt 3.4 die Reaktion des Empfängers in das Modell einbezogen. Abschnitt 3.5 stellt schließlich die entwickelten Hypothesen im Gesamtzusammenhang dar.

3.1

Vorgehensweise

Wie bereits in Abschnitt 1.1 ausgeführt wurde, spielen auf Grund der Mehrstufigkeit und der Vielzahl von Motiven der Weiterempfehlungsabgabe unterschiedliche Wirkungsbeziehungen eine Rolle. Hierzu wurde festgestellt, dass in der Literatur meist nur Partialmodelle bezüglich der Einflussfaktoren der Weiterempfehlung betrachtet wurden. Die im Stand der Forschung berücksichtigten Modelle sind somit in ein Gesamtmodell zu integrieren. Im Folgenden dienen die in Kapitel 2 beurteilten Einflussfaktoren dem Aufbau eines umfassenderen Modells, deren Wirkungsbeziehungen hinsichtlich der Bedingungen des Zusammenwirkens und möglicher Interdependenzen zu diskutieren sind.1 Dabei sind sowohl Ursachen als auch Folgen der Weiterempfehlung, wie z.B. ihre Aufnahme durch den Empfänger, relevant. In Kapitel 2 wurde eine kritische Würdigung der Einflussfaktoren hinsichtlich ihrer Relevanz für die 1

Vgl. die folgenden Abschnitte 3.2 bis 3.5.

88

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

Beantwortung der Forschungsfragen vorgenommen. Entsprechend dieser kritischen Würdigung werden sie somit schrittweise in ein Wirkungsmodell eingebettet. Welche Merkmale in einem konkreten Fall vorliegen und welchen relativen Einfluss sie auf die Weiterempfehlungsabgabe haben, hängt in hohem Maße von dem Bezugsobjekt der Weiterempfehlung ab. Folglich ist für ein Wirkungsmodell zunächst ein möglichst allgemein gültiger Rahmen zu schaffen, über dessen Konkretisierung dann im Hinblick auf die jeweils relevanten Einflussfaktoren zu entscheiden ist. Schaubild 3-1 stellt ein Grundgerüst dar, dessen Konstrukte und moderierende Faktoren im Folgenden erörtert werden. Für die einzelnen Einflussfaktoren sind die für die Steuerung jeweils primär zum Einsatz kommenden Marketinginstrumente ebenfalls aufgeführt. Moderierende Faktoren

Anreizgestaltung

Incentiveattraktivität

Leistungsgestaltung

Leistungsqualität

EmpfängerReaktion

Weiterempfehlung Kommunikation

Image

Beziehungsgestaltung

Beziehungsqualität

Kundenbindung

Schaubild 3-1: Bezugsrahmen zu Wirkungszusammenhängen der Weiterempfehlungsabgabe In einem ersten Schritt ist eine Definition jedes Einflussfaktors erforderlich, um eine Eingrenzung für seine Betrachtung im Wirkungsmodell zu schaffen. Im Hinblick auf die Wirkungsweise des Einflussfaktors wird ein Bezug zu den verhaltentheoretischen Grundlagen hergestellt, die für mögliche „Angriffspunkte“ des Unternehmens von Bedeutung sind. Die sich daraus ergebenden Annahmen für die Wirkungen der Einflussfaktoren auf die Weiterempfehlungsabgabe werden anschließend erörtert und als Hypothesen formuliert (Schaubild 3-2). In einem nachfolgenden Schritt sind die Hypothesen zu prüfen (Kapitel 4), um aus den dabei nachgewiesenen oder widerlegten Wirkungszusammenhängen Hinweise auf die Steuerung von Weiterempfehlungen abzuleiten (Kapitel 5).

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

Einflussfaktor

Definition

Bezug zu Theorien

Wirkungsweise

Eingrenzung des Untersuchungsobjekts

Verhaltenstheoretische Grundlagen des Einflussfaktors

Wirkungsweise des Einflussfaktors auf die Weiterempfehlung

89

Hypothesen

Schaubild 3-2: Vorgehensweise bei der Hypothesenentwicklung

3.2

Modellierung externer Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe

Analog zu Kapitel 2 wird dem Modellaufbau eine Unterteilung in die Wirkungen direkter Einflussfaktoren (Abschnitt 3.2.1) und indirekter Einflussfaktoren (Abschnitt 3.2.2) zugrunde gelegt. Bei der Einbindung von Interaktionseffekten sind sowohl direkte als auch indirekte Einflussfaktoren zu berücksichtigen (Abschnitt 3.2.3).

3.2.1

Direkte Einflussfaktoren

Wie in Abschnitt 2.2.1 erläutert wurde, wirkt ein Incentive direkt auf die Weiterempfehlungsabgabe. Es ist damit von Einflüssen gelöst, die Merkmale der Leistung und des Unternehmens für eine Weiterempfehlungsabgabe liefern. Für eine Eingrenzung der Betrachtung ist es sinnvoll, nicht jede mögliche Maßnahme zu berücksichtigen, sondern nur solche, die für den Sender einen „echten“ Anreiz zur Weiterempfehlungsabgabe, und nicht nur beispielsweise eine Erleichterung für die Abgabe einer Weiterempfehlung bieten. Definitorisch wird ein Incentive daher als direkter Einflussfaktor im Sinne einer monetären oder monetär bewertbaren Prämie bezeichnet, die von einem Unternehmen für die erfolgreiche Weiterempfehlung – d.h., eine Weiterempfehlung, die zur Gewinnung eines Neukunden führt – gewährt wird.2 Für die Wirkungsweise eines Incentives ist auf Grund von Kosten-Nutzen-Betrachtungen von drei beteiligten Parteien (Unternehmen, Sender, Empfänger) 2

Vgl. Wirtz/Chew 2002, S. 143.

90

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

sind sowohl Motivations- als auch Austauschtheorie heranzuziehen. Auf Basis der Motivationstheorie wird eine Weiterempfehlung dann ausgesprochen, wenn die Belohnung so hoch gewählt wird, dass sie eine Kostenschwelle (psychischer oder zeitlicher Kosten für die Weiterempfehlungsabgabe) überschreitet und somit der Aufwand für die Weiterempfehlung ausreichend „bezahlt“ wird.3 Für differenziertere Hinweise auf die Wirkungen ist ein Rückgriff auf die Austauschtheorie notwendig. Wenn der Sender für eine erfolgreiche Weiterempfehlung ein Incentive erhält, erhalten gemäß der Austauschtheorie beide Partner (der Kunden-Unternehmens-Beziehung) einen Nutzen.4 Bei der „Akquisition“ eines Neukunden fallen für den Sender allerdings zusätzlich zeitliche und psychische Kosten an.5 Psychische Kosten resultieren zum einen aus der Unsicherheit, ob der Empfänger sich überzeugen lässt. Bei dessen Ablehnung würde dem Sender – soweit die Weiterempfehlung vom Unternehmen nur bei der Gewinnung eines Neukunden honoriert wird – zusätzlich zeitliche Kosten ohne einen Gegenwert entstehen („Sunk Costs“). Zum anderen besteht die Unsicherheit, ob die Leistung den Ansprüchen des Empfängers gerecht wird und er den Sender in diesem Fall mit Sanktionen (z.B. Beschwerde, Aberkennung eines Expertenstatus, Verlust der Glaubwürdigkeit) belegt, die ebenfalls psychische Kosten für den Sender bedeuten. Das Incentive führt folglich nur dann zur Weiterempfehlung, wenn es so hoch angesetzt wird, dass Unsicherheiten zumindest bis zu einer bestimmten Schwelle überkompensiert werden.6 Psychische Kosten liegen bei einer Weiterempfehlung immer vor, unabhängig davon, ob der Sender für die Weiterempfehlung entlohnt wird. Allerdings können sie ansteigen, wenn der Sender befürchtet, vom Empfänger als „vom Unternehmen gekauft“ und damit als unglaubwürdig wahrgenommen zu werden.7 Eine solche Annahme ist vor allem dann berechtigt, wenn der Sender selbst mit dem Produkt bzw. der in Anspruch genommenen Leistung nicht zufrieden ist und trotzdem eine Weiterempfehlung ausspricht. Hier ist der „Nutzenüberhang“ aus der Sender-Unternehmens-Beziehung auf Grund des Incentives so hoch, dass ein negativer Nutzen aus der Sender-Empfänger-Beziehung überkompensiert wird.8 In diesem Fall erweist sich der aus der Kundenperspektive zweiseitige Austausch 3 4 5 6 7 8

Vgl. Buhler 1992, S. 19; Gupta/Shaw 1998, S. 27f. Vgl. Hauser et al. 1994; Chu/Desai 1995. Vgl. Gatignon/Robertson 1986. Vgl. Biyalogorsky et al. 2001, S. 85. Vgl. Ryu/Feick 2007, S. 85. Die Begründung für opportunistisches Verhalten bei Informationsintransparenz liefert die Informationsökonomik (vgl. z.B. Kaas 1990; Spremann 1990; Grund 1998, S. 97).

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

91

als problematisch, da er opportunistisches Verhalten fördert und so die SenderEmpfänger-Beziehung vernachlässigt. Es ist jedoch auch zu vermuten, dass die psychischen Kosten sozialer Sanktionen, deren Wahrscheinlichkeit mit dem Grad der eigenen Unzufriedenheit steigt, innerhalb eines realistischen Wertes des Incentives prohibitiv hoch sind (indem sie mit Zielen in Bezug auf das soziale Umfeld im Konflikt stehen). Insbesondere gilt dies für starke Sender-EmpfängerBeziehungen.9 Nimmt der Empfänger diese senderseitigen Kosten in gleicher Weise wahr, so sinkt die Glaubwürdigkeit auf Grund des Incentives nur unwesentlich.10 Bezüglich seiner Wirkungsweise besteht der Zweck der Betrachtung des Incentives als direkter Einflussfaktor darin, festzustellen, inwiefern es die Wahrscheinlichkeit einer Weiterempfehlungsabgabe erhöht. Ferner besteht ein Ziel in der Analyse ihrer Bedeutung im Vergleich und im Zusammenspiel mit anderen Einflussfaktoren. Zu untersuchen ist beispielsweise, ob der wahrgenommene Wert des Incentives als Nutzen ausreicht, um eine Weiterempfehlung auszulösen, oder in welcher Weise ein Incentive dazu beiträgt, einen passiv weiterempfehlungsbereiten Sender zu einer aktiven Weiterempfehlungsabsicht bzw. tatsächlichen Weiterempfehlungsabgabe zu bewegen.11 In den meisten Untersuchungen wird die Incentivehöhe als moderierender Faktor der Weiterempfehlungsabgabe experimentell variiert.12 Dabei werden Gruppenvergleiche über die verschiedenen Ausprägungen des Incentives angestellt. Da ein Incentive im Rahmen eines Ursache-Wirkungs-Modells einen direkten Anreiz darstellt, ist hier eine Darstellung als Determinante der Weiterempfehlungsabgabe anstelle der reinen Variation der Incentivehöhe in einzelnen Gruppen wünschenswert. Das bedeutet, dass nicht nur unterschiedliche Experimentalgruppen verglichen werden, sondern eine „Umwandlung“ der Incentivehöhe in eine Determinante, im Sinne einer „Anreizattraktivität“, erfolgt. Die bisherige Praxis der Manipulation durch unterschiedliche Höhen13 ergibt zusätzlich das Problem subjektiver Wahrnehmungsunterschiede, da die Wertwahrnehmung mit der persönlichen Einstellung und soziodemografischen 9 10 11 12

13

Allgemein zu dieser Thematik vgl. Kumar et al. 1995, S. 59. Speziell zur Weiterempfehlungen vgl. Wirtz/Chew 2002, S. 145. Vgl. Helm 2003, S. 332. Zu Interaktionseffekten vgl. Abschnitt 3.2.3. Vgl. Wirtz/Chew 2002; Ryu/Feick 2007. Im Gegensatz dazu untersuchen HennigThurau et al. 2004 im Rahmen einer explorativen Studie, wie stark Konsumenten sich von ökonomischen Anreizen – im Vergleich zu anderen Beweggründen – in Bezug auf die Weiterempfehlungsabgabe beeinflussen lassen. Vgl. z.B. Ryu/Feick 2007, S. 86.

92

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

Merkmalen wie z.B. dem Einkommen zusammenhängt. Infolgedessen kommt es zu weniger trennscharfen Ergebnissen und die Ursachen (persönliche Einstellung, Einkommen usw.) für die Unterschiede der Einflussstärke des Incentives werden in den Hintergrund gedrängt. Diese Ursachen ermöglichen aber unter Umständen eine differenziertere Erklärung der Unterschiede, die innerhalb einer Segmentierung genutzt werden können, um Incentives gezielter einzusetzen. Durch die Betrachtung von Wahrnehmungsunterschieden der Anreizattraktivität steht der Erhalt des Incentives nicht als Gegenleistung für die Weiterempfehlung im Vordergrund, sondern wirkt als eigenständiger Handlungsanreiz. Psychischer Aufwand – besonders in Bezug auf den Empfänger – wird damit zunächst ausgeblendet. Er zeigt sich ggf. durch intervenierende moderierende Faktoren. Auch um diese Faktoren – die sich individuell, leistungsabhängig und möglicherweise in einzelnen Segmenten unterscheiden – separat zu erfassen, ist es somit sinnvoll, die kundenseitige Wahrnehmung der Attraktivität des Incentives zu messen. Auf diese Weise wird die Wirkung des Incentives für sich und in Relation zu anderen Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe besser messbar. Die Problematik subjektiv unterschiedlich bewerteter Incentives wird im Gegensatz zu einer moderierenden Wirkung des Einflusses ebenfalls umgangen. Auch eine mögliche Hebelwirkung durch den gleichzeitigen Anstieg der Anreizattraktivität und ihres Einflusses auf die Weiterempfehlungsabgabe ist für die Gestaltung von Incentives von Bedeutung und durch eine geeignete Untersuchung erfassbar. Schließlich ist anzumerken, dass nur mit Hilfe des Konstrukts der Anreizattraktivität ein methodisch homogenes Gesamtmodell mit allen einbezogenen externen Einflussfaktoren darstellbar ist. Schaubild 3-3 zeigt die (isolierte) Wirkung von Incentives.14

Incentive

Anreizattraktivität

H1; H2

Weiterempfehlung

Schaubild 3-3: Anreizattraktivität als Einflussfaktor der Weiterempfehlungsabgabe Eine durch den „Umweg“ der Messung der Anreizattraktivität gegebene Voraussetzung beinhaltet, dass ein höheres Incentive auch über eine höhere Anreizatt-

14

Für die weitere Diskussion zur Problematik der Messbarkeit siehe Abschnitt 4.3.2.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

93

raktivität verfügt.15 Dies ist im Rahmen einer Untersuchung zunächst als Vorbedingung zu prüfen. Die erste Hypothese beinhaltet die Kernhypothese über den Einfluss des Incentives: H1:

Je größer die Anreizattraktivität eines Incentives für den Kunden ist, desto eher spricht der Kunde Weiterempfehlungen aus.

Diese eher triviale Hypothese ist, basierend auf Ceteris-paribus-Annahmen, zu überprüfen. Sie lässt sich ggf. anhand des Einbezugs persönlichkeits- oder gruppenbezogener Unterschiede, wie z.B. die in Abschnitt 2.2.1 erläuterte „Deal Proneness“, sowie der Ausprägungen anderer Einflussfaktoren in einer empirischen Untersuchung noch weiter ausdifferenzieren. Ferner ist davon auszugehen, dass mit zunehmender Incentivehöhe nicht nur die Anreizattraktivität zunimmt, sondern diese auch andere Einflussfaktoren bis hin zu opportunistischem Verhalten überdeckt.16 Dies bedeutet, dass die Bedeutung des Incentives für das Weiterempfehlungsverhalten zunimmt. Es ergibt sich damit folgende Annahme über eine Hebelwirkung der Anreizattraktivität: H2:

Je größer die Anreizattraktivität für den Sender ist, desto größer ist der Einfluss des Incentives auf die Weiterempfehlungsabsicht.

Während Hypothese 1 nur auf eine Unterscheidung der Weiterempfehlungswahrscheinlichkeit abzielt, trifft Hypothese 2 eine Aussage über die Einflussstärke und den Erklärungsanteil des Incentives in Bezug auf die Weiterempfehlungsabsicht und über die relative Bedeutung des Incentives im Vergleich zu anderen Einflussfaktoren. In einer gemeinsamen Betrachtung der beiden Hypothesen ergibt sich also ein doppelter Effekt des Incentives, da nicht nur die Weiterempfehlungsabsicht mit steigender Incentivehöhe zunimmt, sondern zusätzlich ihre Wirkung verstärkt wird.

3.2.2

Indirekte Einflussfaktoren

Die Betrachtung von Wirkungszusammenhängen indirekter Einflussfaktoren erfolgt nach der Maßgabe einer hohen Aussagekraft in Bezug auf die Weiterempfehlung und einer hohen Trennschärfe für abzuleitende Steuerungsmöglichkei15 16

Zur Verifikation dieser Hypothese sind unterschiedliche Anreizhöhen im Rahmen eines Manipulationschecks auf Diskriminanz zu prüfen. Vgl. Ahn/Suominen 2001, S. 399.

94

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

ten. Neben der Vollständigkeit der Einflussfaktoren besteht ein zentrales Kriterium für die Berücksichtigung solcher Faktoren im Wirkungsmodell somit darin, wie konkret ein Zugang unternehmensseitiger Instrumenten zu dem jeweiligen Faktor möglich ist. Bezüglich dieses Kriteriums sind die im Rahmen der folgenden Abschnitte aufgezeigten Teilmodelle zu diskutieren. Dabei wird in Abschnitt 3.2.2.1 zunächst auf die Kundenzufriedenheit eingegangen Die nachfolgenden Abschnitte thematisieren die Leistungsqualität (Abschnitt 3.2.2.2) das Image (Abschnitt 3.2.2.3) und die Beziehungsqualität (Abschnitt 3.2.2.4) als differenziertere und unternehmensnähere Determinanten.

3.2.2.1 Kundenzufriedenheit Die Kundenzufriedenheit ist der bislang in der Literatur am meisten beachtete Einflussfaktor der Weiterempfehlung.17 Sie ist unabhängig von branchen- oder leistungsspezifisch relevanten Merkmalen und damit universell einsetzbar, so dass sie problemlos für branchenübergreifende Vergleiche und Benchmarks eingesetzt werden kann. Grundlage der Kundenzufriedenheit ist das Confirmation/ Disconfirmation (C/D)-Paradigma.18 Ein positiver Erwartungs-BeurteilungsVergleich löst demnach Zufriedenheit und ein negativer Vergleich Unzufriedenheit aus. Definitionsgemäß stellt die Kundenzufriedenheit somit das Ergebnis des vom Kunden vorgenommenen Vergleichs von Erwartungen an einen Anbieter mit der Beurteilung der Erwartungserfüllung dar.19 Eine Ursache für Weiterempfehlungen ergibt eine Zufriedenheit auf der Grundlage des C/D-Paradigmas noch nicht. Diese erhält sie erst dann, wenn die Erwartungen in einem bestimmten Maße nicht erfüllt oder übererfüllt werden.20 In die-

17

18 19 20

Vgl. für Wirkungszusammenhänge in verschiedenen Branchen und Untersuchungszusammenhängen z.B. Richins 1984; Brown/Beltramini 1989; Anderson 1998; Helm 2000; Meuter et al. 2000; Brady/Robertson 2001; Ranaweera/Prabhu 2003; Seltman 2004; Bessie/Michael 2005; Nyer/Gopinath 2005. Vgl. Stauss 1999, S. 6. Zu Grundlagen des C/D-Paradigmas vgl. Oliver 1977; Oliver 1996. Vgl. z.B. Churchill/Surprenant 1982, S. 493ff.; Bruhn 1985, S. 301; Yi 1990, S. 69ff.; Groß-Engelmann 1999, S. 19ff.; Bruhn/Homburg 2004, S. 442. Vgl. Liljander/Strandvik 1993; Johnston 1995; Bartikowski 2002.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

95

sem Fall löst der Vergleich eine affektive Wirkung aus.21 Eine affektive Wirkung beinhaltet wiederum den hohen Aktivierungsgrad, der für eine Weiterempfehlung notwendig ist.22 So beinhalten Überraschung, Freude oder Begeisterung einen hoch aktivierenden Zustand in Form einer positiven Emotion23. Erst diese positive Emotion löst potenziell eine Weiterempfehlung aus. Die Wirkungen der Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe ist damit sowohl motivations- als auch equitytheoretisch erklärbar. Motivationstheoretisch beinhaltet sie eine Reaktion auf eine „emotionale Spannung“, die durch große Diskrepanz zwischen Erwartung und Beurteilung (durch die Übererfüllung der Erwartungen) verursacht und durch die Abgabe von Empfehlungen (oder Beschwerden) gelöst wird. Demzufolge ist gezielt ein „Missverhältnis“ zwischen Erwartungsbildung und Erwartungserfüllung aufzubauen, um Weiterempfehlungen zu generieren.24 Auf Basis der Equity-Theorie entsteht auf Grund des über die Erwartungen hinaus erhaltenen Nutzens der Wunsch, das wahrgenommene Ungleichgewicht der Nutzenbeiträge wiederherzustellen.25 So ist die Weiterempfehlung quasi ein Resultat der Dankbarkeit für den erhaltenen, nicht erwarteten Zusatznutzen. Im Resultat für Implikationen macht diese theoretische Begründung jedoch keinen Unterschied, da auch hier die Schlussfolgerung der gezielten Generierung eines Ungleichgewichts nahe liegt.26 21

22

23 24

25 26

Vgl. zur Schwelle einer Kundenbegeisterung („Delight Threshold“) z.B. Biyalogorsky et al. 2001, S. 84; Derbaix/Vanhamme 2003, S. 100f. Eine Zufriedenheit im Sinne einer genauen Übereinstimmung zwischen erwarteter und wahrgenommener Leistungsqualität, die eine „indifferente Zufriedenheit“ zur Folge hat, ist vor allem bei Standardleistungen oder der wiederholten konstanten Qualitätswahrnehmung denkbar. Hier liegt eine Möglichkeit zur genauen Antizipation der Leistungsqualität und entsprechender Anpassung der prädiktiven und normativen Erwartung vor (vgl. Richter 2006, S. 38). Vgl. Westbrook 1987; auch Meyer/Dornach 1998, S. 185. Bezüglich des Aktivierungszustandes bei Zufriedenheit gehen die Begriffsverwendungen in der Literatur auseinander. Helm führt aus, dass sowohl Zufriedenheit als auch Unzufriedenheit signifikante Abweichungen von Erwartung und Beurteilung beinhalten (vgl. Helm 2000, S. 48), während andere Autoren die Zufriedenheit als Zustand der Übereinstimmung von Erwartung und Beurteilung definieren (vgl. Überblicke in Runow 1982, S. 112; Hentschel 1992, S. 124; Schütze 1992, S. 157ff.). Vgl. Weinberg 1991, S. 188. Vgl. Engel et al. 1969; Westbrook 1987; Morris et al. 2002. Als Resultat der Erkenntnis über diese notwendige Aktivierung wurde Kundenbegeisterung (engl. „Customer Delight“) zunehmend zum Schlagwort für Marketingmaßnahmen zur Förderung von Weiterempfehlungen (vgl. hierzu auch Kumar et al. 2001). Vgl. Matzler 1997; Homburg/Rudolph 1998, S. 36. Vgl. Hennig-Thurau et al. 2004, S. 44.

96

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

Es ist ferner zu diskutieren, in welchem Ausmaß die weiteren ausdifferenzierten Einflussfaktoren in der Lage sind, die Weiterempfehlungsabgabe zu erklären. Im Sinne einer Vollständigkeit der Einflussfaktoren erscheint es grundsätzlich sinnvoll, die Kundenzufriedenheit grundsätzlich zu berücksichtigen. Die Betrachtung ihrer Stellung im Wirkungsmodell, z.B. als mediierender Faktor, findet in den nachfolgenden Abschnitten konkreterer Einflussfaktoren statt. Zunächst wird sie daher in der bereits nachgewiesenen Wirkungsweise in das Modell aufgenommen, um sie als Grundlage der nachfolgenden Ausdifferenzierung zu verwenden.

Marketinginstrumente

Kundenzufriedenheit

H3, H4

Weiterempfehlung

Schaubild 3-4: Kundenzufriedenheit als Determinante der Weiterempfehlung Entsprechend ergibt sich als Hypothese der bereits empirisch belegte Wirkungszusammenhang, der hier vor allem als Grundlage einer stärkeren Differenzierung konkreter Einflussfaktoren dient: H3:

Die Weiterempfehlungsabsicht wird von der Kundenzufriedenheit positiv beeinflusst.

Einzelne Einflussfaktoren spielen hier noch keine Rolle. Stattdessen ist über das Einsetzen eines Schwellenwertes zu ermitteln, bei welchem Wert der positiven Beurteilung der Kundenzufriedenheit eine Begeisterung vorliegt. Bei Überschreiten dieses Schwellenwertes wiederum ist anzunehmen, dass die Weiterempfehlungsabgabe überproportional ansteigt. Die Wirkung einer Begeisterung im Sinne einer hohen Zufriedenheit kommt daher durch die folgende Hypothese zum Ausdruck: H4:

Die Weiterempfehlungsabsicht steigt beim Überschreiten eines Schwellenwertes der Kundenzufriedenheit überproportional an.

Diese Hypothese postuliert einen nicht linearen Zusammenhang von Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlungsverhalten. Dies zieht Folgen für die Überprüfung des Wirkungsmodells nach sich und beinhaltet beispielsweise, Gruppenvergleiche nach der Höhe der Kundenzufriedenheit durchzuführen.27 27

Vgl. Abschnitt 4.4.3.3.4.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

97

Wie schon zuvor erläutert wurde, ist die Kundenzufriedenheit ein globales Konstrukt, das sich aus vielen Einzelkomponenten zusammensetzt. Hierin besteht gleichzeitig eine Stärke und eine Schwäche für den Einbezug in ein Wirkungsmodell. Einerseits ist ein hoher Einfluss auf die Weiterempfehlung zu erwarten. Andererseits ist ein hoher Erklärungsanteil kein Selbstzweck, sondern dient der möglichst zielgenauen Ableitung von Implikationen. Hierfür ist die Kundenzufriedenheit zu abstrakt, d.h. „zu weit entfernt“ von Unternehmensmaßnahmen.28 Merkmale der Kundenzufriedenheit können in Marketinginstrumente aller vier bzw fünf „Ps“ (Product, Placement, Price, Promotion) zu finden sein. Sie gilt auf diese Weise jedoch weiterhin nur als Zwischenstufe zur Weiterempfehlung und somit als so genanntes „Second-Order“-Konstrukt.29 Allerdings ist es durchaus von Interesse, ob alle relevanten Einflussfaktoren der Kundenzufriedenheit berücksichtigt werden. Dadurch besteht bereits eine Berechtigung, die Kundenzufriedenheit als globales Konstrukt zu berücksichtigen, da so festzustellen ist, ob weitere Faktoren des Marketingmix einzubeziehen sind. Ihre Bedeutung bleibt auch bei mangelhafter Betrachtung aller Einzelaspekte erhalten. Gegebenenfalls gibt sie – auf Basis ihres Bestimmtheitsmaßes – Hinweise darauf, dass nicht alle relevanten Faktoren einbezogen wurden.

3.2.2.2 Leistungsqualität Die Leistungsqualität ist eine zentrale Determinante der Kundenzufriedenheit.30 Als solche steht sie enger mit dem konkreten Produkt oder der Dienstleistung in Zusammenhang, als die Kundenzufriedenheit. Der Begriff der Leistungsqualität ist – im Gegensatz zum globalen Konstrukt der Kundenzufriedenheit – direkt mit einer Transaktion verbunden und damit wiederum von verschiedenen Komponenten abhängig. Diese einzelnen Komponenten der Leistungsqualität werden im Rahmen der Inanspruchnahme der Leistung, d.h. während des Kauf- oder Dienstleistungs- bzw. (ersten) Nutzungsprozesses eines Produkts beurteilt. Per Definition beinhaltet die Leistungsqualität die Gesamtheit der für eine kundenseitige Beurteilung relevanten Eigenschaften sowie ihre Eignung, die kundenseitigen Anforderungen zu erfüllen.31 28 29 30 31

Vgl. Stauss 1999, S. 7 sowie Abschnitt 2.3. Zur Stellung der Kundenzufriedenheit als Konstrukt zweiter Ordnung vgl. z.B. Parasuraman et al. 1994; Herrmann 1995, S. 241. Vgl. z.B. Johnston/Heineke 1998, S. 101f.; Stauss 1999, S. 11f. Vgl. Bruhn 2006b, S. 38. Es ist allerdings nicht auszuschließen, dass Interaktionseffekte mit anderen Einflussfaktoren vorliegen. So ist bei vordergründiger Empfehlung der Leistung ein Einfluss des Images bzw. eines Markennamens möglich.

98

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

Die Weiterempfehlungsabgabe dient hier analog den Erläuterungen zur Kundenzufriedenheit dem Abbau einer Spannung aus der Differenz zwischen der Anforderung und der Erfüllung der Anforderung durch eine Leistung. Somit ist die Wirkung der Leistungsqualität ebenfalls motivationstheoretisch zu begründen.32 Die Wirkung der Leistungsqualität ist auf unterschiedlichen Differenzierungsebenen zu betrachten. Zwar weist die Leistungsqualität bei entsprechender Erhebung bereits deutlicher auf unternehmensseitige Stellhebel der Weiterempfehlungsabgabe hin, als bei der Erhebung der Kundenzufriedenheit. Angesichts der vielfältigen und leistungsabhängig unterschiedlich relevanten Merkmale besteht jedoch immer noch ein relativ hohes Aggregationsniveau. In wissenschaftlichen Untersuchungen wird die Leistungsqualität ebenfalls auf unterschiedlichen Detaillierungsstufen betrachtet und gemessen. Den ZweiFaktoren-Ansätzen ist gemein, dass sie die aus Kundensicht für eine positive oder negative wahrgenommene Leistungsqualität verantwortlichen Leistungsfaktoren aufteilt. So weist eine „Routinedimension“ Leistungsmerkmale auf, deren Vorhandensein auf einem bestimmten Qualitätsniveau vom Kunden vorausgesetzt wird.33 Auch der Begriff der Minimalanforderungen zeigt diese Kategorie explizit auf.34 Im Gegensatz hierzu beinhaltet die „Ausnahmedimension“ nicht erwartete Leistungsfaktoren, so genannte Werterhöhungskomponenten, deren alleiniges Vorhandensein bereits positiv beurteilt wird, unabhängig des Qualitätsniveaus.35 Folglich sind die Merkmalsausprägungen, die die Erwartungen des Kunden übertreffen, ursächlich für die Weiterempfehlungsabgabe.36 Trotz ihrer zunächst geringen Erklärungstiefe auf Ebene von Einzelfaktoren bieten die Zwei-Faktoren-Ansätze somit Möglichkeiten zu Erkenntnissen über Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe.

32 33 34 35 36

Vgl. z.B. Liu 2006. Vgl. Berry 1980, S. 24; Berry 1986. Vgl. Herzberg 1980. Diese Faktoren sind somit als Analogie zu Begeisterungsfaktoren zu sehen, die im Rahmen des C/D-Paradigmas erläutert wurden. Die Erwartungen – die es zu übertreffen gilt – leiten sich ihrerseits aus einem Querschnitt der verfügbaren Optionen ab. Daher wird ein Vergleich auf Basis der zur Verfügung stehenden Leistungen unterschiedlicher Anbieter vorgenommen. Dieser Aspekt der Leistungsqualität ist für die Operationalisierung von Bedeutung (vgl. Richter 2005, S. 198).

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

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Es sind noch weitere Detaillierungsstufen für den Einbezug von Merkmalen der Leistungsqualität denkbar.37 Als zentrales Modell der Leistungsqualität im Dienstleistungsbereich ist das SERVQUAL-Modell zu nennen, das fünf Dimensionen der Leistungsqualität betrachtet und dabei insbesondere auf die Prozessdimension der Leistungserstellung ausgerichtet ist.38 Mit der Kategorisierung von fünf Dimensionen zeigt es bereits relativ konkret Stellhebel auf, die die Leistungsqualität beeinflussen und die Hinweise auf Unternehmensmaßnahmen zulassen. Anhand ihrer Bedeutung ist auch das Begeisterungspotenzial abschätzbar. Für die Einbindung in ein Ursache-Wirkungs-Modell ist nun zu entscheiden, wie detailliert die Wirkungen in Bezug auf die Weiterempfehlungsabgabe zu erfassen sind. Für eine differenzierte Analyse der Einflussfaktoren der Leistungsqualität ist prinzipiell eine ebenfalls differenzierte Einbettung in das Wirkungsmodell anzustreben. Als Begeisterungsfaktoren sind allerdings zahlreiche Merkmale einer Leistung denkbar, wobei zudem eine starke Variation zwischen unterschiedlichen Leistungstypen anzunehmen ist. Gleiches gilt für die Anwendung des Zwei-Faktoren- oder des SERVQUAL-Modells. Ein Modell mit Anspruch auf Allgemeingültigkeit weist demnach durch die Ausdifferenzierung keinen zusätzlichen Nutzen auf. Wenngleich es konkrete Anhaltspunkte für die unternehmensseitige Einflussnahme suggeriert, sind bei einem anderen Untersuchungsumfeld Ergebnisse möglich, die andere Leistungskomponenten als entscheidend für die Weiterempfehlungsabgabe aufzeigen. Über die Sinnhaftigkeit der Vereinzelung von Leistungsfaktoren ist somit erst bei einer Operationalisierung im Rahmen eines konkretisierten Untersuchungsumfeldes zu entscheiden. Das Ziel eines hohen Detaillierungsgrads von Handlungsimplikationen ist vor dem Hintergrund der Forschungsfragen gegenüber dem Ziel eines ganzheitlichen Modells nachrangig. Im Sinne eines handhabbaren und allgemein gültigen Modells bietet es sich daher an, die Leistungsqualität zunächst nur als eindimensionales Konstrukt zu betrachten. Schaubild 3-5 stellt die Grundstruktur des Modells für die Wirkung der Leistungsqualität dar. 37

38

Bei Dienstleistungen etwa ist wegen der Dauer der Leistungserstellung, die der Kunde in vielen Fällen aktiv erlebt bzw. mitgestaltet, der Prozess der Leistungserstellung ein wichtiges Merkmal der Beurteilung und damit eine beeinflussbare Determinante von Weiterempfehlungen und weist dadurch z.B. auf die Interaktion mit dem Kundenkontaktpersonal als wichtigen Faktor hin (vgl. Tanner 1996). Die Interaktion, die eine Teilnahme des Kunden am Leistungserstellungsprozess beinhaltet, ist zudem „näher” am Prozess und somit als Determinante der Weiterempfehlung eher vom Unternehmen steuerbar (vgl. File et al. 1992, S. 8). Vgl. auch Donabedian 1980 zur Einteilung der Qualitätsdimensionen bei Dienstleistungen. Vgl. Parasuraman et al. 1985; ähnlich auch Babakus/Boller 1992; Cronin/Taylor 1994.

100

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

Kundenzufriedenheit H5, H6

Leistung

Leistungsqualität

Weiterempfehlung

Schaubild 3-5: Leistungsqualität als Determinante der Weiterempfehlung Bezüglich der Wirkung der Leistungsqualität besteht durch die aggregierte Betrachtung zunächst nur die folgende Hypothese: H5:

Je besser die Leistungsqualität vom Kunden beurteilt wird, desto höher ist die Kundenzufriedenheit.

Für den Einfluss der Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe ist allerdings nicht zwingend ein unmittelbarer Zusammenhang anzunehmen. Eher ist eine Mediation durch die Kundenzufriedenheit39 wahrscheinlich, da sich durch diese – bei hoher Ausprägung – affektive Wirkungen und damit eine Begeisterung zeigt, während eine hohe Bewertung der Leistungsqualität bei hohen prädiktiven Erwartungen vom Kunden möglicherweise als Normalzustand betrachtet wird und nicht zu einer außerordentlich hohen Kundenzufriedenheit führt.40 Die entsprechende Hypothese lautet folglich: H6:

39

40

Die Wirkung der Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabsicht wird von der Kundenzufriedenheit mediiert.

Eine Mediation der Wirkung der Zufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe liegt dann vor, wenn der direkte Einfluss zwischen beiden Konstrukten gering ausfällt, der Einfluss der Zufriedenheit auf die Beziehungsqualität und wiederum der Einfluss der Beziehungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe relativ hoch geschätzt wird; vgl. zur Meditation des Einflusses der Wirkung zwischen Zufriedenheit und Weiterempfehlungsabgabe durch die Kundenbindung Eggert/Helm 2000. Vgl. Richter 2006, S. 71. Ein solcher Ansatz spiegelt auch die Betrachtung der Leistungsqualität in der Literatur wieder, wie zu Beginn des Abschnitts aufgezeigt wurde.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

101

Einzelne Leistungsfaktoren werden somit im vorliegenden Modell zwar nicht separat berücksichtigt.41 Zum einen ist auf diese Weise jedoch ein anforderungsgerechter Detaillierungsgrad bei gleichzeitig überschaubarer Komplexität möglich. Zum anderen besteht nicht die Gefahr einer unvollständigen Darstellung, da eine Erklärung der Weiterempfehlung auch durch das globale Konstrukt der Kundenzufriedenheit stattfindet. Der Erklärungsgehalt der betrachteten Faktoren der Leistungsqualität in Bezug auf die Kundenzufriedenheit ist gegebenenfalls separat zu ermitteln. Die Zufriedenheit ist nur partiell durch die Leistungsqualität und ihre Merkmale erklärbar.42 Dies gilt insbesondere dann, wenn die Zufriedenheit nicht als leistungs-, sondern als unternehmensbezogenes Konstrukt betrachtet wird. Insbesondere bei einem homogenen Leistungsangebot innerhalb einer Branche bieten sich weitere Faktoren zur Differenzierung an. In diesem Fall kommt als Spektrum möglicher Einflussfaktoren das gesamte Marketinginstrumentarium für eine Beeinflussung der Kundenzufriedenheit wie auch der Weiterempfehlung in Betracht.43 Ein wichtiger Faktor ist hierbei das Image, das im folgenden Abschnitt betrachtet wird.

3.2.2.3 Image Das Image eines Unternehmens oder einer Marke ist aus Unternehmenssicht zunächst ein Resultat der Unternehmenskommunikation. Die Abgrenzung der Unternehmenskommunikation zur Interaktion im Rahmen der Leistungserstellung basiert in erster Linie auf dem Kriterium der Rückkopplung. Interaktion beinhaltet individuelle, wechselseitige Kommunikation, während die Unternehmenskommunikation auf einer einseitigen und – abgesehen von bestimmten Kommunikationsinstrumenten, wie z.B. Direktmarketingmaßnahmen – unpersönlichen Ebene abläuft. Zur Abgrenzung von Elementen der Leistungsqualität werden bezüglich der Kommunikation somit nur Merkmale betrachtet, die von der Leistung getrennt wahrgenommen werden und so der Positionierung eines Unternehmens oder einer Marke im Sinne eines Imageaufbaus dienen. So 41 42 43

Vgl. dazu aber auch Abschnitt 5.1.1. Vgl. Swan/Bowers 1998, S. 12. In diesem Sinn liegt ein Vergleich mit dem Einstellungskonstrukt nahe. Gerade in Bezug auf Begeisterungsfaktoren erscheint die Erweiterung des Konstrukts der Zufriedenheit jedoch zielführend zu sein, da sich diese neben der Leistung auch aus anderen Nutzenaspekten eines Produktkaufs oder der Nutzung einer Leistung, wie z.B. der Identifikation, ergeben kann. Vgl. hierzu die Unterscheidung zwischen Einstellung und Zufriedenheit bei Stauss 1999, S. 12 sowie die dort aufgeführten Quellen.

102

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

können Überlappungen zwischen den beiden Konstrukten weitgehend ausgeschlossen werden .44 Für die Kommunikation sind infolgedessen Merkmale relevant, über die der Konsument seine Wahrnehmung des Unternehmens oder der Marke ausbildet. Sie beinhalten damit sowohl die Mediakommunikation als auch alle weiteren Instrumente der Massenkommunikation, wie z.B. Sponsoring, Eventmarketing, soziales oder ökologisches Engagement und Öffentlichkeitsarbeit.45 Allerdings sind nicht alle imagebildenden Faktoren vom Unternehmen steuerbar.46 Hier spielen auch die finanzielle Performance, das Verhalten herausgehobener Mitarbeitender wie z.B. des Vorstands und die damit verbundene Medienberichterstattung eine Rolle. Auch das individuelle soziale Umfeld kann zur Image- und Präferenzbildung beitragen.47 Definitorisch wird das Image somit als die Einstellung einer Person gegenüber einem Unternehmen verstanden Es umfasst alle Persönlichkeitsmerkmale eines Unternehmens oder eine Marke, die über Kommunikationskanäle des Unternehmens, das soziale Umfeld und unabhängige Medien wahrgenommen werden.48 Das Image trägt auf diese Weise zu einem Identifikationspotenzial bei, das sich bei Übereinstimmung von Werten und Persönlichkeitsmerkmalen zwischen Unternehmens bzw. Marke und einer Person entwickelt.49 Das Unternehmen oder die Marke bietet als Träger die Möglichkeit, eigene Werte und Merkmale über eine Weiterempfehlungsabgabe nach außen zu kommunizieren. Damit liegt eine motivationstheoretische Grundlage für Weiterempfehlungen durch das Image vor, da es vom Kunden durch den öffentlichen Konsum als Mittel zur Darstellung der eigenen Werte genutzt wird.50 Im Wirkungsmodell wird auf dieser Basis ein Zusammenhang zwischen Image und Weiterempfehlungsabgabe angenommen. Das Unternehmens- oder Marken44

45 46 47 48 49 50

Während eine Unabhängigkeit beider Konstrukte mit dieser Einschränkung anzunehmen ist, können Interaktionen zwischen der Wahrnehmung der Leistungsqualität und der Kommunikation, d.h. des Images in Bezug auf Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlung allerdings nicht ausgeschlossen werden. Vgl. Überblick in Bruhn 2006a, S. 63. Vgl. O'Cass/Grace 2004b, S. 242. Zu Grundlagen der Imagebildung vgl. Spiegel 1961; Bergler 1984. Vgl. Schweiger 1995; Caspar/Burmann 2005, S. 249. Vgl. Bhattacharya/Sen 2003, S. 81f.; Bruhn/Homburg 2004, S. 488; Lasslop 2005, S. 475. Die zugrunde liegenden Bedürfnisse dieser öffentlichen Darstellung werden in Abschnitt 3.3.2 diskutiert; vgl. auch Bauer/Huber 1997, S. 3.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

103

image trägt auf Basis der Definition signifikant zur Nutzenwahrnehmung bei.51 Damit ist zusätzlich eine Mediation über die Kundenzufriedenheit anzunehmen (Schaubild 3-6). Welche Merkmale hinsichtlich des Images im Einzelnen relevant sind, ist im Rahmen einer Operationalisierung mit konkretem Bezug zu einer Leistung oder einer Branche zu erörtern.52

Kundenzufriedenheit H8 H7

Kommunikation

Image

Weiterempfehlung

Schaubild 3-6: Wirkungsbeziehung des Images als Wahrnehmung der Kommunikation Es ergibt sich zunächst die folgende Hypothese bezüglich der Wirkung des Images auf die Weiterempfehlungsabsicht: H7:

Je positiver das Unternehmensimage wahrgenommen wird, desto höher ist die Weiterempfehlungsabsicht.

Das Image wird zwar vor allem – wie durch die Definition und die theoretische Fundierung zum Ausdruck kommt – durch den Einfluss von Kommunikationsinhalten gebildet. Es ist jedoch damit zu rechnen, dass eigene Erfahrungen bei der Weiterempfehlungsabgabe schwerer wiegen, als „Sekundärquellen“ über einen Anbieter. Insbesondere bei eigenen Erfahrungen, die deutlich von den Urteilen anderer Personen abweichen, ist damit zu rechnen, dass den eigenen Erfahrungen ein größeres Gewicht eingeräumt wird. Daher ist anzunehmen, dass das Image vor allem dann seine positive Wirkung entfaltet, wenn sie – bei vorliegender eigener Erfahrung – auch durch die Kundenzufriedenheit reflektiert wird. Daraus folgt eine weitere Hypothese:

51 52

Vgl. Nommensen 1990, S. 13ff. So spielt bei Prestigeobjekten (z.B. einem Oberklassefahrzeug) das Image eine deutlich größere Rolle, als bei reinen Gebrauchsobjekten (z.B. einem Laptop).

104

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

H8:

Die Kundenzufriedenheit mediiert die Wirkung des Images auf die Weiterempfehlungsabsicht.

Es ist nicht auszuschließen, dass auch Wechselwirkungen zwischen Leistungsqualität und Image auftreten. Da jedoch für den Imageaufbau andere Instrumente, insbesondere der Kommunikation, zum Einsatz, ist diese Wirkung im Hinblick auf die Zielsetzung einer Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe nachrangig. Sie wird zum Zweck einer Kontrolle jedoch im Rahmen exploratorischer Faktorenanalysen und Diskriminanzanalysen gemessen.

3.2.2.4 Beziehungsqualität Durch die Wahl der Leistungsqualität als unternehmensnahes – d.h. relativ direkt und kurzfristig über Leistungskomponenten steuerbares – Konstrukt treten „weiche“ Faktoren zunächst in den Hintergrund. Diese wirken ebenfalls auf die Weiterempfehlung, sie entwickeln sich jedoch langfristiger und „subtiler“.53 Sie betreffen vor allem die Beziehung zwischen Kunde und Mitarbeiter oder zwischen Kunde und Unternehmen. Um diese Faktoren zu beschreiben, bietet sich daher das Konstrukt der Beziehungsqualität an, um die Beziehungswahrnehmung des Kunden zum Mitarbeitenden oder zum Unternehmen zu beurteilen.54 Bedingung für die Erhebbarkeit der Beziehungsqualität ist offensichtlich zunächst, dass eine Beziehung vorliegt. Beispielsweise konstituiert ein abgeschlossener, längerfristiger Vertrag (z.B. Abonnement) zwar eine Beziehung; bei wenig Kontaktpunkten zwischen Kunde und Anbieter ist die kundenseitige Wahrnehmung dieser Beziehung jedoch zweifelhaft. Als wichtiges Merkmal für eine Beziehung ist daher zu betrachten, dass vom Kunden wiederholt oder auf langfristige Sichtweise Investitionen (monetäre Kosten, psychische Auseinandersetzung mit Merkmalen des Anbieters, zeitlicher Aufwand des „Kennenlernens“ innerhalb der Transaktionen) getätigt wurden.55 Hierdurch wird die kundenseitige Wahrnehmung einer Beziehung erst möglich. Weiterhin entwickelt sich aus den gegenseitigen Investitionen und der entsprechenden zufriedenstellenden Gegenleistungen des Unternehmens eine Vertrautheit und somit das Potenzial für Vertrauen.56 Aus diesem Vertrauen zieht der Kunde den Nutzen einer wachsenden Sicherheit bezüglich der zukünftigen Leistungsfähigkeit und -bereitschaft des Anbieters. Dies bedeutet, dass die Leistungsqualität bzw. die Kundenzufrieden53 54 55 56

Vgl. Crosby et al. 1990. Vgl. z.B. Ravald/Grönroos 1996; Athanassopoulos 1997; Angur et al. 1999. Vgl. z.B. Kirchler et al. 2004, S. 38. Vgl. Hadwich 2003, S. 58.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

105

heit, soweit sie längerfristig konstant sind und somit eine weiterhin zufrieden stellende Leistung vermuten lassen, zentrale Determinanten der Beziehungsqualität darstellen.57 Als Fazit dieser Zusammenhänge wird die Beziehungsqualität definiert als die vom Kunden wahrgenommen Fähigkeit des Unternehmens, Unsicherheiten abzubauen und seinen Erwartungen auch zukünftig zu entsprechen.58 Es ergibt sich sowohl aus der Austauschtheorie als auch aus der Motivationstheorie, dass ein Kunde die genannten Investitionen nur in Kauf nimmt, wenn er Gegenleistungen erhält, die seine Investitionen überkompensieren. Eine Basis für die Weiterempfehlungsabgabe kann die Beziehungsqualität darüber hinaus nur darstellen, wenn der eigene Nutzen aus der Beziehung so hoch eingeschätzt wird, dass dieser zu der gefühlten Verpflichtung führt, sich für das Unternehmen einzusetzen.59 Folglich liegt der Schluss nahe, dass die Weiterempfehlungsabgabe als Folge der Beziehungsqualität durch die Equitytheorie erklärbar ist. Bei einem empirisch getesteten Modell wurden die Kosten einer Beendigung der Beziehung aufgeführt.60 Diese Kosten beinhalten somit den hypothetischen Wegfall des Vertrauens, das in Folge einer langfristig zufrieden stellenden Austauschbeziehung generiert wurde.61 Dieser Zusammenhang lässt sich auch für andere Bezugsobjekte (z.B. ein Produkt oder eine Marke) herstellen, bei denen kein expliziter Austausch stattfindet, jedoch eine langfristige Zufriedenheit und ein dadurch aufgebautes Vertrauen zu einer Identifikation mit und einem Commitment gegenüber dem Bezugsobjekt führen.62 Der Nutzen der Beziehung, der sich im Vertrauen und im Commitment gegenüber dem Bezugsobjekt zeigt, wird somit durch die Weiterempfehlung als Gegenleistung „abgegolten“.63 Demnach 57 58 59 60 61 62 63

Vgl. zum Einfluss der Leistungsqualität und der Kundenzufriedenheit z.B. Bitner 1990; Biong 1993. Vgl. Zeithaml 1981; Roloff/Miller 1987; Crosby et al. 1990, S. 70; Bitner 1995, S. 251; Hennig-Thurau/Klee 1997, S. 738; Hadwich 2003, S. 22. Vgl. dazu das Motiv „Help the Company“ in Abschnitt 2.1.3. Vgl. Harrison-Walker 2001, S. 66. Vgl. Cook/Emerson 1978; siehe auch Abschnitt 2.1.2. Vgl. das Commitment-Trust-Modell von Morgan/Hunt 1994. Eine Definition beziehungsorientierten Commitments wird formuliert als “an enduring desire to maintain a valued relationship“ (Moorman et al. 1992, S. 316). Das Commitment als Wunsch, eine bestehende Beziehung aufrecht zu erhalten, wird hinsichtlich seiner Höhe bestimmt durch den Grad der Zufriedenheit, die bisherigen Investitionen in die Beziehung (Zeit, psychischer Aufwand), die sich positiv auf das Commitment auswirken, sowie die Anzahl der Alternativen, die sich negativ auf das Commitment auswirkt (vgl. Schmohr/Bierhoff 2006, S. 721); siehe auch Abschnitt 3.2.2.2.

106

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

besteht hier wiederum die gefühlte Verpflichtung, ein als gerecht wahrgenommenes Verhältnis zwischen Kosten und Nutzen herzustellen.64 Im Hinblick auf die vorliegenden Fragestellungen kommt den einzelnen Stellungen von Vertrauen und Commitment für die Wirkung auf die Weiterempfehlungsabgabe keine zentrale Bedeutung zu. Da die unternehmensseitigen Ursachen zum großen Teil bereits über Leistungsqualität und Image erhoben werden, ist vielmehr von Interesse, über welches relative Gewicht bzw. welchen Erklärungsgehalt die Beziehung durch die langfristige Ausrichtung verfügt. Auf Grund der getätigten Investitionen ist bei einer tatsächlich vorliegenden, d.h. vom Kunden wahrgenommenen, Beziehung eine starke unmittelbare Wirkung auf die Weiterempfehlungsabgabe zu vermuten: H9:

Eine hohe Beziehungsqualität wirkt sich positiv auf die Weiterempfehlungsabsicht aus.

Weiterhin ist davon auszugehen, dass die Beziehungsqualität den Konstrukten der Leistungsqualität, des Images und der Kundenzufriedenheit nachgelagert ist.65 Ein bestimmtes Niveau der entsprechenden Konstruktwerte erscheint somit eine Bedingung für eine hohe Beziehungsqualität. Der Zusammenhang zwischen den vorgelagerten Faktoren ist daher im Hinblick auf eine mögliche Mediation zu betrachten. Schaubild 3-7 zeigt die Wirkungszusammenhänge mit den nachfolgend einzeln abgeleiteten Hypothesen im Überblick.

Image

Kundenzufriedenheit H12 H11

Weiterempfehlung H9

Leistungsqualität

H10

Beziehungsqualität

Schaubild 3-7: Beziehungsqualität als Determinante der Weiterempfehlung

64 65

Vgl. Swan/Oliver 1989. Vgl. z.B. Homburg et al. 1999.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

107

Wie erläutert wurde, ergibt sich die Beziehungsqualität ebenfalls als langfristiges Resultat einer konstanten und zufrieden stellenden Leistungsqualität. Daher ist eine Mediation der Leistungsqualität durch die Beziehungsqualität zu vermuten: H10:

Die Beziehungsqualität mediiert die Wirkung der Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabsicht.

Analog ist sich auch für die Kundenzufriedenheit bei einer langfristigen Beziehung eine Mediation durch die Beziehungsqualität anzunehmen. Dieser Wirkungszusammenhang wurde bereits empirisch nachgewiesen, ist hier aber zur Ermittlung von Gesamteffekten ebenfalls zu prüfen:66 H11:

Die Beziehungsqualität mediiert die Wirkung der Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabsicht.

In früheren Studien wurde festgestellt, dass die Beziehungsqualität zu einem wesentlichen Teil auf gemeinsame Werte von Kunde und Unternehmen bzw. einzelnen Unternehmensmarken zurückzuführen ist.67 Da diese vor allem im Rahmen der Imagebeurteilung zum Tragen kommen, ist auch eine Mediation der Wirkung des Images auf die Weiterempfehlungsabgabe bzw. -absicht zu berücksichtigen: H12:

Die Beziehungsqualität mediiert die Wirkung des Images auf die Weiterempfehlungsabsicht.

Somit wird für das Image ein zweistufiger Wirkungszusammenhang unterstellt. Gemäß den aufgestellten Hypothesen liegt zunächst eine direkte Wirkung vor, die somit relativ kurzfristig einen Einfluss auf die Weiterempfehlung zeigt. Darüber hinaus wirkt sich längerfristig auch die Steigerung der Beziehungsqualität durch das Image auf die Weiterempfehlungsabgabe aus.

66 67

Vgl. Hadwich 2003, S. 163. Vgl. Morgan/Hunt 1994, S. 23; Harrison-Walker 2001, S. 68.

108

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

3.2.3

Interaktionseffekte direkter und indirekter Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe

Interaktionseffekte stellen eine allgemeine Form moderierender Faktoren dar. Sie treten dann auf, wenn beim Vorliegen bestimmter Ausprägungen zweier (oder mehr) Determinanten, die auf dasselbe Konstrukt wirken, zusätzlich eine resultierende Wirkung durch die Kombination der Determinanten auftritt.68 Je nach Art der Interaktion kann dieser Effekt die Wirkung und den gemeinsamen Erklärungsgehalt der Determinanten verstärken oder abschwächen. Im Fall einer Verstärkung wirken die Determinanten folglich komplementär, im anderen Fall substitutiv. Somit verfügen die einzelnen Einflussfaktoren, die hier im Rahmen von Interaktionseffekten betrachtet werden, auch jeweils isoliert über eine Wirkung auf die abhängige Variable. Im Gegensatz dazu nehmen moderierende Faktoren keinen Einfluss auf die abhängige Variable, sondern wirken lediglich als Hebel, die die Wirkung einer vorliegenden Determinante verstärkt oder abschwächt.69 Es wurde bereits in Abschnitt 1.1 diskutiert, ob die Glaubwürdigkeit von Weiterempfehlungen unter der Vergabe von Incentives leiden kann. So ist zu vermuten, dass ab einem gewissen Wert des Incentives auch bei Unzufriedenheit aus opportunistischen Gründen eine Weiterempfehlung ausgesprochen wird. In diesem Fall wäre die eigene Nutzenerhöhung größer als die psychologischen Kosten einer „unehrlichen“ Empfehlung.70 Meist ist allerdings auch – besonders im B2CBereich – anzunehmen, dass die Kosten für das Unternehmen bei einer dafür notwendigen Incentivehöhe den Nutzen einer Neukundengewinnung übersteigen. Hingegen ist es durchaus möglich, dass durch die Vergabe eines Incentives eine mentale „Nutzenschwelle“ überschritten wird und der Wert des Incentives die Kosten der Weiterempfehlungsabgabe überkompensiert. Dies erscheint vor allem bei Leistungen aussichtsreich, die wenig Potenzial für Begeisterungsfaktoren bieten, .d.h. Leistungen, die als homogen wahrgenommen werden oder bei denen nur ein geringes kundenseitiges Involvement vorliegt. Im umgekehrten Fall ist es denkbar, dass der innere Antrieb aus der Begeisterung für eine Leistung angesichts eines Incentives in den Hintergrund rückt. Dies be68

69 70

Vgl. Chin et al. 2003, S. 193. Bei lediglich moderierenden Faktoren ist der alleinige Effekt eines Faktors hingegen gleich Null. Nur gemeinsam mit dem ursächlichen Konstrukt ist eine Wirkung messbar. Vgl. zu dieser Abgrenzung auch Eggert et al. 2005, S. 107f. Vgl. dazu die Kosten-Nutzen-Kalkulationen im Rahmen der Theorien (Abschnitt 2.1.4). Im B2B-Bereich könnte durch die Incentivierung von Weiterempfehlungen zum Erreichen einer Falschaussage ggf. bereits von Bestechung gesprochen werden.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

109

deutet, dass der Einfluss von Faktoren der Leistungs- und ggf. der Beziehungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe beim Einsatz von Incentives sinkt. Während sich im Resultat die absolute Anzahl der Weiterempfehlungen so möglicherweise steigern lässt, sinkt in einer Erfolgsrechnung das Kosten-NutzenVerhältnis von Weiterempfehlungen, da der Teil der Weiterempfehlungen, die ohnehin abgegeben worden wären, unnötigerweise vom Unternehmen „gesponsert“ werden. Derartige so genannte Mitnahmeeffekte lassen sich durch eine entsprechende Analyse unterschiedlicher Szenarien quantifizieren. Interaktionseffekte zwischen direkten und indirekten Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe fanden ansatzweise bereits Beachtung in der Marketingforschung. So wurde festgestellt, dass die Wahrscheinlichkeit von Weiterempfehlungen bei zufriedenen Kunden mit steigender Höhe des Incentives zunimmt. Ohne den Einsatz eines Incentives zeigte sich die typische U-Form (hohe Wahrscheinlichkeit der Mund-zu-Mund-Kommunikation bei positiver oder negativer Emotion, geringe Wahrscheinlichkeit bei Indifferenz) mit einer größeren Wahrscheinlichkeit der (negativen) Mund-zu-Mund-Kommunikation bei Unzufriedenheit. Dieser Verlauf ließ sich durch Incentives in der Weise verändern, dass die Wahrscheinlichkeit negativer Mund-zu-Mund-Kommunikation bei Unzufriedenheit tendenziell verringert und bei (indifferenter) Zufriedenheit und hoher Zufriedenheit deutlich erhöht wurde (Schaubild 3-8).71

Wahrscheinlichkeit der Weiterempfehlung

2.5 2 1.5 1 $100

$25

Kein A nreiz

0.5 0 Unzuf rieden

Zuf rieden

Sehr zuf rieden

Zufriedenheit

Schaubild 3-8: Gemeinsame Wirkung von Incentives und Zufriedenheit (Quelle: Wirtz/Chew 2002, S. 154) 71

Vgl. Wirtz/Chew 2002, S. 153ff.

110

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

Es spricht für eine stärkere Wirkung der indirekten Einflussfaktoren, dass sich die Wahrscheinlichkeiten einer Weiterempfehlungsabgabe bei Unzufriedenheit und dem Einsatz eines hohen Incentives gegenüber keinem Incentive kaum unterscheiden. Die Annahme prohibitiv hoher psychischer Kosten der Weiterempfehlungsabgabe bei einer realistischen (d.h. in einem akzeptablen KostenNutzen-Verhältnis zur Neukundengewinnung stehenden) Incentivierung wird hierdurch unterstützt. Die Ergebnisse der Studie lassen sich jedoch auf ambivalente Weise deuten. Zum einen ist ein früheres Einsetzen der Wirkung der Zufriedenheit im Sinne einer Herabsetzung der Schwelle für die Weiterempfehlungsabgabe denkbar, wie in der genannten Studie gezeigt wurde: H13:

Incentives setzen eine (imaginäre) Schwelle der Höhe der Zufriedenheit herab, ab der Weiterempfehlungen ausgesprochen werden.

Zum anderen steht die Wirkungsweise indirekter Einflussfaktoren der Wirkung eines Incentives entgegen, da sie diese überlagert.72 Insbesondere trifft dies für die wahrgenommene Verpflichtung auf Grund einer hohen Beziehungsqualität zu. Während ein Incentive motivationstheoretisch durch das Gewinnstreben des potenziellen Senders zu erklären ist, ist dieses Motiv bei einer equitytheoretisch erklärbaren Weiterempfehlungsabgabe aus einer inneren Verpflichtung heraus nachrangig. Somit erscheint auch die Substitution der Beziehungsqualität durch den Nutzen des Incentives möglich. Dies ist aus Effizienzgesichtspunkten deshalb nachteilig, weil die Weiterempfehlung auf Basis der Beziehungsqualität ohne zusätzliche Kosten erreicht wird. Die Hypothese über den entsprechenden Interaktionseffekt stellt deshalb diesen „Abschwächungseffekt“ des Incentives in den Vordergrund: H14:

Ein Incentive verringert die Wirkung der Beziehungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe (negativer Interaktionseffekt).

Schließlich ist auch ein Interaktionseffekt zwischen Leistungsqualität und Image denkbar. Ein solcher Effekt ist besagt, dass beide Einflussfaktoren gemeinsam einen höheren Impuls auf die Weiterempfehlung auslösen, als die Summe der Einzeleffekte ohne Wechselwirkung, d.h., dass durch das simultane Einwirken eine Verstärkung stattfindet. Ein solcher Effekt, der die Grundlage für die Integration mehrerer Marketinginstrumente, insbesondere der Integrierten Kommuni72

Vgl. Helm 2000, S. 332.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

111

kation ist, stellt ebenfalls einen relevanten Untersuchungsgegenstand dar.73 Somit ergibt sich analog der Interaktionswirkung zwischen Beziehungsqualität und Anreizattraktivität folgende Hypothese: H15:

Die Wirkungen des Images und der Leistungsqualität verstärken sich im Hinblick auf die Weiterempfehlungsabsicht (positiver Interaktionseffekt).

Welcher der beiden erstgenannten Effekte überwiegt, lässt sich durch die Messung eines Interaktionseffekts feststellen. Hierzu wird ein Hilfskonstrukt gebildet, das sich durch die multiplikative Verknüpfung zweier Konstrukte (z.B. Beziehungsqualität und Anreizattraktivität) bzw. deren Indikatoren (Schaubild 3-9) ergibt. Im Fall einer Substitution ergäbe sich ein negativer Wert, im Falle einer Ergänzung, z.B. des Herabsetzens der Schwelle für die Weiterempfehlungsabgabe ein positiver Wert für den Interaktionseffekt. Anreizattraktivität x Beziehungsqualität

Anreizattraktivität x Kundenzufriedenheit

H14

H13

Image x Leistungsqualität

Weiterempfehlung

H15

Schaubild 3-9: Interaktionseffekte im Wirkungsmodell Insgesamt ist vor dem Hintergrund der verhaltenstheoretischen Grundlagen des Austauschgedanken sowie der psychischen Kosten einer Weiterempfehlungsabgabe damit zu rechnen, dass eine prohibitive Wirkung indirekter, d.h. nicht incentivierter und damit „ehrlicher“, Einflussfaktoren vorliegt. Während diese alleine zu einer Weiterempfehlung führen können, ist dies für Incentives – bei realistischer Höhe – nicht zu erwarten. Somit ergibt sich folgende, allgemeine Hypothese zum Verhältnis der Wirkungen von Incentives und indirekten Einflussfaktoren: 73

Vgl. dazu z.B. Bruhn 2007a, S. 85ff.

112

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

H16:

3.3

Externe, indirekte Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe (Leistungsqualität, Beziehungsqualität und Kommunikation) wirken sich stärker auf die Weiterempfehlungsabgabe aus, als Incentives.

Modellierung interner Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe

Die internen Einflussfaktoren, die die Weiterempfehlungsabgabe beeinflussen, beruhen nicht auf einem Austauschmotiv des Senders, der für einen erhaltenen materiellen oder immateriellen Nutzen aus einer Leistung, einer Marke, einer Mitarbeiterleistung oder eines Unternehmen eine Gegenleistung erbringt. Dies impliziert weiterhin, dass bei diesen weniger die Bezugsobjekte der Weiterempfehlung, als vielmehr persönliche Ziele des Senders eine herausgehobene Rolle spielen.74 Bei intrapersonellen Einflussfaktoren, die in Abschnitt 3.3.1 behandelt werden, ist dabei der individuelle Empfänger weniger von Bedeutung, da die beabsichtigte Wirkung nur auf den Sender bezogen ist. Hingegen wird bei den in Abschnitt 3.3.2 thematisierten interpersonellen Einflussfaktoren auch auf eine Wirkung beim Empfänger abgezielt. Beiden Kategorien ist jedoch gemeinsam, dass sie die Wirksamkeit der externen Einflussfaktoren auf die Weiterempfehlungsabgabe beeinflussen.

3.3.1

Intrapersonelle Einflussfaktoren

Den in Abschnitt 2.3.1 diskutierten intrapersonellen Motiven der Weiterempfehlung liegen Bedürfnisse zugrunde, die die Persönlichkeit und die Balance der Persönlichkeit des Senders betreffen. Diese Bedürfnisse wirken sich in unterschiedliche Weise auf die Weiterempfehlungsabgabe aus. Hier ist vor allem von Bedeutung, welche Relevanz diesen Bedürfnissen für die Betrachtung eines unternehmensseitigen Steuerungssystems für Weiterempfehlungen zukommt. Im Gegensatz zum Wunsch nach Selbstbestätigung ist das zentrale Merkmal des Produktinvolvements, dass es sich durch ein ausgeprägtes persönliches Interes74

Vgl. im Gegensatz dazu die Einleitung zu Abschnitt 3.2.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

113

se an einem Produkt zeigt.75 Dieses Interesse wird durch die Bedeutung eines Produkts im individuellen Wertesystem bestimmt. Es ist somit ein relativ konstanter Einflussfaktor, der einen stetig vorhandenen Teil der Persönlichkeit darstellt.76 Ferner existiert ein Involvement bezüglich spezieller Botschaften.77 Ein situatives Involvement liegt zusätzlich durch die Risikowahrnehmung in Bezug auf einen möglichen Fehlkauf vor.78 Diese Form des Involvements tritt jedoch in erster Linie in Kaufsituationen auf und beeinflusst damit das (passive) Informations- und weniger das (aktive) Kommunikationsverhalten. Als Einflussfaktor der Weiterempfehlungsabgabe wird das Involvement definiert als das individuelle Interesse einer Person an einem Bezugsobjekt (z.B. einer Leistung, einer Information oder einem Unternehmen). Es ist ursächlich für den Aktivierungsgrad der Person, und damit für das objektbezogene Kommunikationsverhalten.79 Dass die Bereitschaft zur Abgabe von Weiterempfehlungen von dem Involvement im Sinne eines Interesses an der jeweiligen Leistung abhängt, ist unbestritten.80 Es stellt sich allerdings die Frage, welche Stellung sie einnimmt. Für beurteilungsneutrale Mund-zu-Mund-Kommunikation ist grundsätzlich eine Stellung des Involvements als Determinante der Weiterempfehlung denkbar. Bezüglich der Weiterempfehlung ist zwar prinzipiell kein Kauf, aber dennoch ein konkreter Stimulus, d.h. ein Anlass oder die Möglichkeit zur Befriedigung eines Bedürfnisses erforderlich, um eine Weiterempfehlung auszulösen. Damit ist die Wirkung des persönlichen Involvements an eine Bedingung geknüpft und daher als moderierender Faktor einzuordnen. Falls demnach ein externer Anreiz wie z.B. eine Begeisterung über die Leistung vorliegt, wirkt sich das Involvement verstärkend bzw. abschwächend auf die Abgabe von Weiterempfehlungen aus. Eine Einflussnahme durch Marketingmaßnahmen auf das Produktinvolvement ist allenfalls langfristig denkbar. Das botschaftsbezogene Involvement ist dagegen manipulierbar und bietet Möglichkeiten für Implikationen bezüglich des Einsatzes von Marketinginstrumenten. Die Risikowahrnehmung wiederum ist kaum beeinflussbar, zumal sie in unterschiedlichen Situationen variieren kann.81 Solche Instrumente werden zunächst jedoch nicht betrachtet. Das Involvement fließt 75 76 77 78 79 80 81

Vgl. Zaichkowsky 1985, S. 341f. Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg 2003, S. 371. Vgl. Mühlbacher 1986, S. 463ff. Vgl. Kapferer/Laurent 1985, S. 291. Vgl. Trommsdorff 2003, S. 56. Vgl. Wangenheim 2003, S. 93. Vgl. Trommsdorff 2003, S. 61.

114

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

daher als moderierender Faktor in das Modell ein. Es ergibt sich der in Schaubild 3-10 dargestellte Wirkungszusammenhang und die folgende Hypothese. H17:

Je höher das produktbezogene Involvement des Senders ist, desto stärker wirkt sich die Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe aus.

Involvement

H17

Leistungsqualität

Weiterempfehlung

Schaubild 3-10: Wirkung des Involvements auf die Weiterempfehlungsabgabe Als weiterer intrapersoneller Einflussfaktor wurde in Abschnitt 2.3.1.2 die Selbstbestätigung behandelt. Dahinter steht das Bedürfnis nach dem Einklang des Handelns mit dem Selbstbild.82 Das heißt, Personen versuchen, ihre Handlungsentscheidung erneut zu bestätigen, insbesondere, wenn sie eine negative Abweichung eines Handlungsergebnisses von den Erwartungen wahrnehmen. Ein solches Verhalten tritt somit vor allem kurz nach einem Kauf auf. Definitorisch sind als Selbstbestätigung Handlungen zu verstehen, die eine Person unternimmt, um eine gestörte Balance zwischen Erlebnissen und Erwartungen in Bezug auf das Erlebnis sowie die Anforderungen an das Selbstbild wieder herzustellen.83 Die Wirkung auf die Weiterempfehlung ist damit situativ (da kaufentscheidungsbezogen) und eher kurzfristig. Dementsprechend unterliegt sie starken Schwankungen, in Abhängigkeit von zeitlichem Abstand des Kaufs und in Abhängigkeit der Abweichung der Beurteilung von den Erwartungen. Bei einer Überprüfung der Wirkung ist auf Grund der situativen Bedingungen kein konsistentes Bild zu vermuten, da Kaufentscheidungen bei Probanden unterschiedlich lange zurück liegen. Diese Problematik ist bei der Operationalisierung zu lösen.

82 83

Vgl. allgemein Festinger 1957. Vgl. Brehm/Cohen 1962; Engel et al. 1969, S. 15ff.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

115

Ferner ist das Bedürfnis nach Selbstbestätigung besonders für Leistungen von Bedeutung, bei denen eine hohe Entscheidungsunsicherheit besteht.84 Hier liegt ohnehin bereits eine hohe Relevanz der Weiterempfehlung vor. Bei einer hohen Gefahr von kognitiven Dissonanzen (die vor allem bei risikoreichen Leistungen wahrscheinlich sind) ist zu erwarten, dass besonders zurückhaltend auf eine direkte Stimulierung von Weiterempfehlungen reagiert wird. Da psychische Kosten mit dem Einsatz eines Incentives noch erhöht werden,85 ist mit einer Abschwächung der Wirkung auf die Weiterempfehlungsabgabe zu rechnen.86 Die folgende Hypothese wird aufgestellt (Schaubild 3-11): H18:

Je höher der Wunsch nach Selbstbestätigung ist, desto geringer ist der Einfluss eines Incentives auf die Weiterempfehlungsabgabe.

Selbstbestätigung

Anreizattraktivität

H18

Weiterempfehlung

Schaubild 3-11: Wirkung des Bedürfnisses nach Selbstbestätigung auf die Weiterempfehlungsabgabe Für einen spezifischen Einfluss eines indirekten Einflussfaktors gibt es zunächst keine Anhaltspunkte. In Anbetracht der Betonung von Balance zwischen Selbstbild und Beurteilung eigener Erlebnisse erscheint eine Weiterempfehlung ferner besonders dann zum Tragen zu kommen, wenn durch ein Ungleichgewicht bezüglich dieser eigenen Erlebnisse eine Spannung entsteht. Analog zur Forderung nach Begeisterungsfaktoren wird daher in der Literatur auf Instrumente mit „Überraschungseffekt“ hingewiesen, um solche Spannungen gezielt herbeizuführen.87 Insgesamt ist festzustellen, dass die Selbstbestätigung zwar durch die alleinige Äußerung einer Empfehlung gelingen kann. Das Selbstbild einer Person ist je84 85 86 87

Vgl. Tauber 1974, S. 24. Vgl. Abschnitte 1.1 und 3.2.1. Vgl. Reinhard et al. 2006, S. 28. Vgl. Derbaix/Vanhamme 2003, S. 99ff.

116

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

doch in hohem Maße von der wahrgenommenen Wirkung der eigenen Person auf andere Menschen abhängig. Entsprechend existieren Bedürfnisse und Ziele des Senders in Bezug auf diese Wirkung. Weiterempfehlungen können dazu dienen, „Zielpositionierungen“ zu erreichen. Diese werden im folgenden Abschnitt als interpersonelle Einflussfaktoren diskutiert.

3.3.2

Interpersonelle Einflussfaktoren

Das zentrale Merkmal interpersoneller Faktoren ist das Ziel, beim Empfänger der Weiterempfehlung nicht nur eine Wirkung hinsichtlich des Bezugsobjekts der Weiteremfehlung, sondern auch auf die Wahrnehmung des Senders hervorzurufen. Es besteht mit der Weiterempfehlung folglich das Bedürfnis, gegenüber dem Empfänger ein gewünschtes Selbstbild darzustellen.88 Mehrere Merkmale, die in Abschnitt 2.3.2 erläutert wurden, kommen hier zum Tragen. Als Grundlage einer vollständigen Darstellung der Merkmale bzw. Motive persönlicher Kommunikation kann das so genannte „Vier-Seiten-Modell“ herangezogen werden.89 Demzufolge verfolgt der Sender einer Nachricht in Bezug auf den Empfänger vier Ziele:90 (1) Vermittlung von Informationen (Sachinhalt), (2) Aussage über die eigene Person (Selbstoffenbarung/Selbstdarstellung), (3) Aussage zur Beziehung von Sender und Empfänger (Beziehungsaussage), (4) Aufforderung zu einer Reaktion bzw. zum Handeln (Appell). Aus Sicht einer Person mit einem Zielsystem und entsprechenden, daraus abgeleiteten Motiven91 liegt der Kommunikation folglich immer mindestens ein Bedürfnis zugrunde, dass mindestens einer dieser Zielkategorien zugeordnet werden kann. Während eine Weiterempfehlung per Definition immer eine Vermittlung von Information enthält, ist ein alleiniges Motiv auf Ebene des Sachinhalts nicht denkbar. Auch wenn sie nur auf einem allgemeinen Kommunikationsbedürfnis basiert und mit der Weiterempfehlung weder der Wunsch nach einer Beeinflussung des empfängerseitigen Handelns noch eine Aussage über den Sender selbst 88 89 90 91

Vgl. Mummendey 2006, S. 53. Vgl. Schulz von Thun 1998. Vgl. Traut-Mattausch/Frey 2006, S. 540. Vgl. Trommsdorff 2003, S. 47.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

117

verbunden ist, besteht der Wunsch, dass die Aussage vom Empfänger aufgenommen wird. Dieser kann z.B. als Bedürfnis nach Etablierung in einem sozialen Umfeld interpretiert werden. Das Selbstbild einer Person – hier des Senders – hängt vor allem von der Erwartung und Einschätzung des Fremdbildes anderer Personen über sich ab. Daher versucht dieser durch eine Aussage über die eigene Person, dieses Bild in Richtung seines gewünschten Selbstbildes zu verändern.92 Beispielsweise beinhaltet ein Bedürfnis, dass durch Selbstdarstellung erreicht werden kann, das Streben nach Prestige. In diesem Fall dient die gegebene Weiterempfehlung z.B. der Aussage, sich ein bestimmtes Produkt oder eine Dienstleistung einer bestimmten Marke leisten zu können oder auch, einem exklusiven Club anzugehören.93 Eine weitere Möglichkeit ist die Selbstdarstellung als Meinungsführer für eine spezielle Leistung, eine Branche o.ä. Ein drittes Bedürfnis besteht darin, sich selbst als hilfsbereite Persönlichkeit zu zeigen. Bei allen Optionen steht hinter der Weiterempfehlung der Wunsch nach Anerkennung persönlicher „Qualitäten“. Im Gegensatz zur Wirkungsweise der intrapersonellen Faktoren sucht der Sender sich im Zusammenhang mit interpersonellen Faktoren den Empfänger gezielt aus, um bei diesem eine Wirkung zu erzielen. Wie in Abschnitt 2.3.2 erläutert wurde, betreffen die interpersonellen Faktoren damit die Beziehung zwischen ihm und dem Empfänger oder auch einer sozialen Gruppe. Getrieben sind diese Faktoren von Zielsetzungen des Senders bezüglich der eigenen Position innerhalb dieser Beziehung.94 Grundsätzlich wird eine Person in diesem UrsacheWirkungs-Zusammenhang demnach eine Weiterempfehlung aussprechen, wenn er dadurch der gewünschten eigenen Positionierung in dieser Beziehung näher kommt.95 Der Sender hat beispielsweise das Bedürfnis, (als Meinungsführer) Macht auszuüben96, durch Hilfeleistung eine engere Bindung zum Empfänger zu schaffen oder sich als Mitglied einer sozialen Gruppe zu etablieren.97 In diesem Zusammenhang erhalten vordergründig idealistische Ziele, die aus einem Wunsch nach sozialer Anerkennung erwachsen, einen zusätzlichen Beziehungsaspekt. So kann altruistisches Verhalten, in diesem Fall die Hilfe bei ei92 93 94 95 96 97

Vgl. Turnley/Bolino 2001, S. 352. Vgl. Riedener 2007, S. 34f. Vgl. Todd 2001, S. 186. Vgl. Wojnicki/Godes 2006, S. 4. Vgl. Leary 1989, S. 365. Vgl. Anderson 1998, S. 6. Die im sozialen Umfeld gewünschte Rolle variiert individuell. Besonders ausgeprägt ist die Abgabe von Weiterempfehlungen zur Erfüllung dieses Bedürfnis bei Meinungsführern und so genannten Market Mavens; vgl. z.B. Leary 1989; Walsh et al. 2004, S. 112f.

118

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

ner Kaufentscheidung, ebenfalls von dem Bedürfnis geleitet sein, eine Beziehung zu festigen, indem der Sender versucht, durch die Weiterempfehlung eine soziale Abhängigkeit oder eine Verpflichtung des Empfängers zu erreichen. Auch der entgegen gesetzte Fall einer eigenen gefühlten Verpflichtung gegenüber dem Empfänger kann Ursache für einen altruistischen Beweggrund der Weiterempfehlung sein.98 Zuletzt kann im Hinblick auf diese gefühlte Verpflichtung auch das wahrgenommene Risiko benannt werden. Die eigene Weiterempfehlungsabgabe ist in diesem Zusammenhang nicht mit einem persönlichen Risiko verbunden. Möglicherweise begründet aber das – vom Sender wahrgenommene – Risiko für andere Personen die Abgabe einer Weiterempfehlung, weil der Sender sie z.B. aus dem Bewusstsein der Nichtbeurteilbarkeit der Leistung in Verbindung mit der gefühlten Verpflichtung für notwendig befindet.99 Schließlich ist auf der Ebene des Appells der Wunsch nach einer Einflussnahme auf das Kaufverhalten des Empfängers zu nennen. Wenn sich dadurch nicht ein direkter Nutzen für den Sender ergibt (z.B. gemeinsame Nutzung eines Produktes), so erscheint diese Ebene jedoch für sich kein Ziel der Weiterempfehlung mehr zu bieten. Definitorisch sind interpersonelle Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe Bedürfnisse des Senders, die auf eine spezifische Wahrnehmung der eigenen Person durch andere abzielen, und die durch eine entsprechende Reaktion des Empfängers auf die ausgesprochene Weiterempfehlung erfüllt werden. Diese Bedürfnisse können wiederum durch die Austauschtheorie erklärt werden; der Sender erhofft sich im Gegenzug für den Informationsnutzen seiner Empfehlung die Erfüllung von selbstbezogenen Zielen, die von der Interaktion mit Empfänger abhängen. Die Abgabe von Weiterempfehlung wird also durch eine Form der Anerkennung belohnt.100 Spezielle Bedürfnisse, die die Abgabe von Weiterempfehlungen begünstigen, werden durch die Austauschtheorie jedoch nicht erklärt. Sie ergeben sich durch die aus der Motivationstheorie abgeleiteten Wertehierarchien, nach denen die Weiterempfehlung als Mittel zum Erreichen der individuellen Ziele (gemäß den vier Zielkategorien) beurteilt wird. Für das Verständnis und die Erklärung von Einflussfaktoren wurden Theorien der Sozial- und der Kommunikationspsychologie betrachtet, um daraus das Spektrum interpersoneller Motive der Weiterempfehlungsabgabe möglichst vollständig abzubilden. Um zu einem tieferen Verständnis über spezifische Verhal98 99 100

Zu Einflüssen der Weiterempfehlungsabgabe bei unterschiedlichen Beziehungsstärken vgl. Godes/Mayzlin 2004a, S. 8. Vgl. zur Perspektivenübernahme und zur Empathie-Altruismus-Theorie Bierhoff/Frey 2006, S. 473. Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg 2003, S. 339.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

119

tensweisen im Rahmen der Kommunikation und speziell der Weiterempfehlung zu gelangen, erlaubt die Theorie des Impression Management als Teil der Motivationstheorie, die Motive dieses „Austauschs“ genauer zu spezifizieren. Obwohl hinsichtlich der beabsichtigten Wirkungen des Senders altruistische Motive als selbstlos und das Bedürfnis der Selbstdarstellung als eigennützig gelten, dienen sie beide dem Zweck, den eigenen Status in der Beziehung zum Empfänger darzustellen und unter anderem eine Anerkennung des gewünschten Selbstbildes zu erreichen. Die Anlässe der Weiterempfehlung wirken jedoch in unterschiedlicher Weise. So wird ein Prestige im Rahmen der Selbstdarstellung vor allem durch einen Imagetransfer einer Marke auf die eigene Person ausgedrückt.101 Es ist damit meist auch von Personen beurteilbar, die die Leistung des Unternehmens kennen, aber noch nicht in Anspruch genommen haben. Entsprechend ist beim Wunsch nach Selbstdarstellung eine hohe Bedeutung des Images für die Weiterempfehlungsabgabe zu vermuten.102 Dagegen ist bei altruistischen Motiven damit zu rechnen, dass der Zufriedenheit und der Leistungsqualität eine hohe Bedeutung zukommt. Im Wirkungsmodell führen die einzelnen Ziele, die in unterschiedlicher Form einen Wunsch nach Anerkennung beinhalten, zu jeweils spezifischen Annahmen über die Einflüsse der Determinanten der Weiterempfehlung. Die Einordnung der interpersonellen Einflussfaktoren als moderierende Faktoren gründet sich – wie bereits erläutert wurde – darauf, dass mit dem (latenten) jeweiligen Bedürfnis zwar ein Motiv für die Weiterempfehlung vorliegt, für die Initiierung jedoch als „Gesprächsstoff“ ein äußerer Anlass, d.h. ein Incentive oder eine beurteilte Transaktion, und damit ein Bezugsobjekt notwendig ist. Schaubild 3-12 zeigt die (hypothetischen) Einflüsse der moderierenden Faktoren, die eine Verstärkung oder Abschwächung der Wirkungen der Determinanten hervorrufen.

101 102

Vgl. Fombrun/Shanley 1990, S. 234. Vgl. auch Motive der Kommunikation mit dem Ziel einer perfektionistischen Selbstdarstellung bei Hewitt et al. 2003, S. 1317.

120

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

KommunikationsSelbstdarstellung bedürfnis H19

H20

Altruismus

H21

Meinungsführerschaft H22

Anreizattraktivität

Image

Kundenzufriedenheit

Weiterempfehlung

Leistungsqualität

Beziehungsqualität

Schaubild 3-12: Wirkung interpersoneller moderierender Faktoren auf die Weiterempfehlungsabgabe Ein Kommunikationsbedürfnis ist als moderierender Faktor bezüglich seiner Wirkung auf die Determinanten der Weiterempfehlung wenig spezifisch, da die dem Bedürfnis zugrunde liegenden möglichen Ursachen vielschichtig sind. So kann jeder äußere Impuls kommunikative Aktivitäten und damit die Weiterempfehlungsabgabe in Gang setzen. Es erscheint hinsichtlich einer Spezifizierung jedoch wahrscheinlich, dass kommunikationsfreudige Personen sich eher von kurzfristigen Impulsen leiten lassen, mit Hilfe derer sie ihr Kommunikationsbedürfnis schnell erfüllen können. Dies beinhaltet eine starke Orientierung an Erlebnissen und Bezugsobjekten. Im vorliegenden Fall sind daher besonders Kommunikationsinhalte, aber auch Incentives und konkrete Leistungsmerkmale als Anhaltspunkte für Weiterempfehlungen denkbar. H19:

Je stärker das Kommunikationsbedürfnis einer Person ausgeprägt ist, desto größer ist der Einfluss der Anreizattraktivität, des Images und der Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe.

Die Neigung zur Selbstdarstellung beinhaltet in erster Linie ein Prestigebedürfnis. Sie kommt insbesondere bei Luxusmarken mit einem exklusiven Image zum Ausdruck. Somit ist zu vermuten, dass dem Image bei Personen mit einem entsprechenden Bedürfnis, dem eine herausgehobene Rolle für die Weiterempfeh-

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

121

lungsabgabe zukommt. Bei Leistungen, die sich über ein (Marken-)Image weniger gut darstellen lassen, ist ferner auch eine Profilierung über die benannte „überlegene“ Leistung („Superior quality“) oder einer der Person zuteil gewordenen Behandlung auf Grund der Wichtigkeit der Beziehung für den Anbieter. Darüber hinaus ist zu vermuten, dass Incentives kaum eine Rolle spielen, da sie für sich keinerlei Möglichkeit zur Profilierung gegenüber dem Empfänger bieten. Somit wird die folgende Hypothese aufgestellt: H20:

Je stärker die Neigung einer Person zur Selbstdarstellung ausgeprägt ist, desto größer ist der Einfluss des Images, der Leistungsqualität und der Beziehungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe und desto geringer der Einfluss eines Incentives.

Bei einer hohen altruistischen Motivation besteht wiederum die Vermutung, dass ein Incentive nur eine geringe Rolle spielt, während bei diesbezüglich geringer Neigung ein starker Einfluss des – eigennützigen – Incentives nahe liegt. Dagegen ist jedoch eine herausragende Bedeutung der Leistungsqualität (im Sinne eines Preis-Leistungs-Verhältnisses) und vor allem der Kundenzufriedenheit und der Beziehungsqualität wahrscheinlich, da das Ziel des Senders in einer ebenfalls hohen Zufriedenheit und einem Vertrauenstransfer des Empfängers besteht. Die entsprechende Hypothese lautet demnach: H21:

Je stärker altruistische Merkmale bei einem Kunden ausgeprägt sind, desto größer ist der Einfluss der Leistungsqualität, der Kundenzufriedenheit und der Beziehungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe.

Das Konstrukt der Meinungsführerschaft lässt sich nicht vollkommen trennscharf von dem der Selbstdarstellung abgrenzen, da Meinungsführerschaft zum Teil auch die Selbstdarstellung als Experte beinhaltet. Die Rolle als Meinungsführer wird einer Person allerdings auch von anderen Personen zugesprochen, so dass zu vermuten ist, dass sich ein Meinungsführer bei der Weiterempfehlungsabgabe primär von objektiven Kriterien leiten lässt. Somit ist der größte Einfluss bei den Konstrukten der Qualität, d.h. der Leistungsqualität und, je nach Art der Leistung, auch der Beziehungsqualität zu vermuten:

122

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

H22:

3.4

Je stärker die Meinungsführerschaft bei einem Kunden ausgeprägt sind, desto größer ist der Einfluss der Leistungsqualität und der Beziehungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe.

Modellierung senderseitiger Wirkungen der Weiterempfehlungsabgabe

In der Praxis besteht meist das Ziel, Erfolgsfaktoren und Wirkungszusammenhänge möglichst aufwandsarm zu messen. Insofern wird angestrebt, diese so zu strukturieren, dass sie einfach ermittelbar und gleichzeitig aussagekräftig sind. Dies gilt auch für die Erfolgskette des (Relationship) Marketing. Je höher der Erklärungsgrad der Inputfaktoren des Unternehmens über kundenseitige Wirkungen hin zu ökonomischen Erfolgsgrößen, desto geringer ist der Informationsverlust über die tatsächlichen steuerbaren Erfolgsfaktoren. Falls es demnach gelingt, eine stringentere Erfolgskette durch einen vergleichbar großen Datenerhebungsaufwand aufzubauen, so sind hierdurch zielgenauere Maßnahmen möglich. In diesem Zusammenhang ist der Erklärungsgehalt der Weiterempfehlung in Bezug auf die Kundenbindung, im Vergleich zur Kundenzufriedenheit, zu sehen. So ist es denkbar, dass auf Grund der Bereitschaft zur „öffentlichen“ Mitteilung der Zufriedenheit eher eine Kundenbindung erklärbar ist, als durch die Zufriedenheit selbst.103 Wenn sich mit dem Ersetzen der Abfrage der Kundenzufriedenheit durch die Abfrage der Weiterempfehlungsbereitschaft eine Erfolgskette mit einem höheren Erklärungsanteil in den einzelnen Gliedern der Kette darstellen lässt, dient dies einer besseren Planung und Steuerbarkeit von Marketingmaßnahmen.104 Es ergibt sich aus diesen Überlegungen die folgende Hypothese (Schaubild 3-13):

103

104

Dabei ergibt sich die Zufriedenheit, wie zuvor erläutert, nicht zwingend ausschließlich aus der Leistung, sondern ist möglicherweise auch auf Nutzenkomponenten des Images (und weiterer Faktoren) zurückzuführen. Die mögliche – und wissenschaftlich prinzipiell berechtigte – Kritik, dass die Weiterempfehlungsbereitschaft bereits einen Indikator und keine Determinante der Kundenbindung darstellt, ist aus praktischer Sicht irrelevant, da die Erfolgskette keinen Selbstzweck darstellt, sondern ihr Ziel gerade in der zielgenauen Steuerung von Marketingmaßnahmen besteht.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

H23:

123

Die Weiterempfehlungsabsicht verfügt über einen höheren Erklärungsgehalt gegenüber der Kundenbindung, als die Kundenzufriedenheit.

MarketingMaßnahmen

Kundenzufriedenheit

Kundenbindung

Ökonomischer Erfolg

Kundenbindung

Ökonomischer Erfolg

H23

MarketingMaßnahmen

Weiterempfehlungsabsicht

Schaubild 3-13: Modifikation der Erfolgskette des Relationship Marketing Die Wirkung des tatsächlichen Weiterempfehlungsverhaltens auf die Kundenbindung kann auf unterschiedliche Weise Eingang in ein Modell finden. So ruft ein „öffentlich“ geäußertes Commitment auf Grund des Wunsches nach kognitiver Balance beim Empfänger eine Selbstverpflichtung hervor, wie in Abschnitt 2.4 erläutert wurde.105 Die Wirkung der Weiterempfehlungsabsicht oder -bereitschaft hat den praktischen Vorteil, dass sie im Gegensatz zum tatsächlichen Weiterempfehlungsverhalten immer ermittelt werden kann. Die Unterteilung nach „hypothetisch“ oder bereits faktisch abgegebener Weiterempfehlung ist jedoch durchaus bedeutsam.106 Im ersten Fall spielt ein konkreter Empfänger noch keine Rolle. Es stellt sich nun die Frage, ob der Sender bei einer hypothetisch abgegebenen Weiterempfehlung die Folgen bereits antizipiert und sich die entsprechenden Wirkun105

106

Im Rahmen der Überprüfung des Modells ist allerdings auf einen eindeutigen Nachweis der Richtung der Kausalität zu achten, da im Allgemeinen die Weiterempfehlungsabgabe als eine Verhaltensausprägung der Kundenbindung gesehen wird; vgl. Abschnitt 4.4.5. Bei einer „hypothetischen“ Weiterempfehlung wird die Abgabe der Weiterempfehlung simuliert, d.h. einer Befragungsperson vorgegeben, um darauf folgend die Reaktion zu erfragen. Dies stellt allerdings gewisse Anforderungen an die Vorstellungskraft der Probanden, um sich in die Lage hineinzuversetzen, Konsequenzen der Weiterempfehlung, wie z.B. erneute Nachfragen oder Rückmeldungen weiterer (potenzieller) Empfänger zu antizipieren. Daher wird in Abschnitt 4.3.2 eine andere Vorgehensweise gewählt, die es im Rahmen der Befragung für den Sender erleichtert, diese Konsequenzen nachzuvollziehen.

124

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

gen der Weiterempfehlung hier überhaupt zeigen. Bei Betrachtung der erläuterten Ziele der Weiterempfehlungsabgabe tritt die Wirkung der Weiterempfehlung bei intrapersonellen Einflussfaktoren unabhängig von der Person des Empfängers und seiner Reaktion ein, wie z.B. bei der Selbstbestätigung bzw. der Reduktion kognitiver Dissonanz. Bei interpersonellen Einflussfaktoren erscheint es jedoch notwendig, zur genaueren Modellierung von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen zusätzlich die Reaktion des Empfängers als moderierenden Faktor mit einzubeziehen. So ist eine teilweise Erkenntnis über die „Black Box“ realisierbar, die auf Basis der Weiterempfehlungsabgabe eine Einstellungs- oder Verhaltensänderung des Senders auslöst. Die interpersonellen Faktoren sind hier relevant, da die der Weiterempfehlung zu Grunde liegenden Bedürfnisse nur durch eine spezifische Reaktion des Empfängers erfüllt werden können.107 Die Konsequenzen einer Weiterempfehlungsabgabe können in unterschiedlichen Facetten betrachtet werden. In einer empirischen Studie wurde auf Basis der alleinigen Abgabe einer Weiterempfehlung, also auch ohne Bezug zum Empfänger, eine zusätzliche Bindungswirkung auf den Sender festgestellt.108 Ferner ist es denkbar, dass der Sender sein Ziel erreicht. Dient die Weiterempfehlung der Etablierung des gewünschten Selbstbildes, beinhaltet eine Option, dass Empfänger ihm diesen Status explizit oder implizit zuerkennt. In diesem Fall ist bezogen auf das Bezugsobjekt der Weiterempfehlung keine Einstellungsoder Verhaltensänderung zu erwarten. (Bezogen auf das Weiterempfehlungsverhalten ist tendenziell eine Verstärkung zu erwarten.) Besteht ein Ziel darin, das Verhalten des Empfängers zu beeinflussen und erfolgt tatsächlich ein Kauf auf Basis und im Sinne der Weiterempfehlung, so sind zwei Optionen möglich. Entweder ist der Empfänger zufrieden oder unzufrieden und kommuniziert dies gegebenenfalls gegenüber dem Sender. Bei Zufriedenheit ist tendenziell ebenfalls eine Verstärkung des aktuellen Weiterempfehlungsverhaltens zu erwarten, während bei Unzufriedenheit und möglicherweise einer Beschwerde des Empfängers eher eine Distanzierung des Senders vom Bezugsobjekt der Weiterempfehlung zu erwarten ist. (Auch eine Verteidigung ist denkbar.) In diesem Fall wird das Ziel der Weiterempfehlung verfehlt, da entweder der Status als Hilfeleistender oder seine Autorität als Meinungsführer gegenüber dem Empfänger gefährdet ist. Erreicht der Sender sein Ziel, so ist in der Folge mit einem höheren Commitment zu rechnen, dass sich beispielsweise wiederum in stärkerer Cross-Buying- und Wiederkaufabsicht sowie geringerer Wechselabsicht und Preissensibilität widerspiegelt. Somit führt die Weiterempfehlung unter Vorbehalt einer positiven Re107 108

Zur Gegenüberstellung von Weiterempfehlungsabsicht und tatsächlichem Weiterempfehlungsverhaltens vgl. z.B. Swanson/Kelley 2001; Brown et al. 2005. Vgl. Eggert et al. 2007.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

125

aktion des Empfängers zu einer höheren Kundenbindung, wie in Schaubild 3-14 dargestellt ist.

Reaktion des Empfängers H24

Weiterempfehlung

Kundenbindung

Schaubild 3-14: Wirkung der Reaktion des Empfängers auf den Sender im Wirkungsmodell Die entsprechende Hypothese zur Wirkung der Weiterempfehlungsabgabe auf den Sender lautet: H24:

Eine positive bzw. negative Reaktion des Empfängers wirkt sich positiv bzw. negativ auf die Kundenbindung des Senders aus.

Dem Sender des Weiteren bereits entstehen Kosten durch die Unsicherheit, ob die Weiterempfehlung in dem Fall, dass sie eine Kaufentscheidung des Empfängers beeinflusst, nach dem Kauf positiv beurteilt wird. Falls also eine negative Reaktion „zu verkraften“ ist, so steigen die psychischen Kosten einer weiteren Weiterempfehlungsabgabe an, da sich die Erwartungswahrscheinlichkeit für eine weitere negative Reaktion erhöht.109 Diese Untersuchung hat hinsichtlich der Operationalisierung des Modells im Rahmen der Entwicklung einer empirischen Untersuchung zusätzlich den Vorteil, dass sich die Richtung des kausalen Zusammenhangs zwischen Weiterempfehlung und Kundenbindung eindeutig bestimmen bzw. festlegen lässt.

109

Vgl. dazu die austauschtheoretischen Erläuterungen bei Mikula 1985, S. 278.

126

3.5

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

Zusammenhänge und Hypothesen im Wirkungsmodell

Die innerhalb der vorausgehenden Abschnitte entwickelten Hypothesen betreffen jeweils unterschiedliche Zusammenhänge eines angestrebten ganzheitlichen Wirkungsmodells. Dieses Modell ermöglicht es nicht nur, den Bezugsrahmen einer empirischen Untersuchung zu veranschaulichen (Schaubild 3-15).110 Ein zentrales Anliegen dieses zusammenhängenden Wirkungsmodells ist es zudem, Bezüge zwischen den einzelnen Hypothesen aufzuzeigen. Wenn die einzelnen Wirkungen nebeneinander analysiert werden, ist dies die Grundlage dafür, Abschätzungen hinsichtlich wirkungsvoller Stellhebel der Weiterempfehlung treffen zu können. Zusätzlich zu den genannten Hypothesen hinsichtlich der einzelnen Wirkungen sind daher auch z.B. die relativen Stärken dieser Wirkungen im Verbund von Interesse. Im Folgenden werden die entwickelten Wirkungszusammenhänge nochmals zusammenfassend dargestellt. Moderierende Faktoren Wunsch nach Anerkennung

Selbstbestätigung H18

H19-H22 H1; H2; H13; H14; H16

Anreizattraktivität

Kundenzufriedenheit H3; H4; H13

H8 H7

Image

H12

Weiterempfehlung

H11; H15

Kundenbindung

H9; H14

Beziehungsqualität

H5; H6

Leistungsqualität

H23

H24

H10; H15

Strukturmodell H17

Involvement Moderierende Faktoren

Reaktion des Empfängers

Schaubild 3-15: Gesamtmodell mit Hypothesen

110

Die Abbildung zeigt das Modell ohne Interaktionseffekte als Hilfskonstrukte.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

127

Zur Wirkung von Incentives wurde festgestellt, dass es für eine zuverlässige Messung sinnvoll ist, die Attraktivität des Incentives zu messen, da diese individuell unterschiedlich ausfällt. Durch diese Art der Messung sind eher allgemeingültige Aussagen, und damit ein Transfer auf andere Formen von Incentives, andere Branchen oder bestimmte Kundengruppen mit homogenen Merkmalen und ähnlicher Wahrnehmung, möglich. Als indirekte Einflussfaktoren wurden neben dem globalen Konstrukt der Kundenzufriedenheit, das sich nicht ohne weitere Messobjekte auf einzelne Faktoren zurückführen lässt, die Leistungsqualität, das Image des Unternehmens sowie Facetten der Beziehungsqualität in das Modell integriert. Diese Faktoren erscheinen „näher“ am Unternehmen und somit auch besser für die Ableitung von Marketingmaßnahmen zur Förderung der Weiterempfehlungsabgabe geeignet. Die Wirkung von Incentives und den weiteren Determinanten ist in einem Grundmodell, d.h. ohne Differenzierung nach moderierenden Effekten, simultan zu schätzen, um deren relative Einflüsse sowie Mediationseffekte überprüfen zu können. Auf Grund der Mediationseffekte ist dabei auf die Gefahr von simultanen Fehlern erster Ordnung hinzuweisen: Bei der Fehlspezifikation eines Konstrukts, das gleichzeitig als Mediator gilt, führt die Bestätigung einer Hypothese bzw. das Nichtablehnen der Nullhypothese möglicherweise gleichzeitig zu einem Nichtablehnen weiterer Hypothesen zu Konstrukten, die im Wirkungsverbund mit dem fehlerhaft spezifizierten Konstrukt stehen. Daher ist der Operationalisierung dieser Konstrukte besondere Aufmerksamkeit zu widmen. Weitere Fragestellungen betreffen Incentives und indirekte Einflussfaktoren im Wirkungsverbund. Bei Inanspruchnahme von Incentives spielen zum einen Kosten-Nutzen-Aspekte des Kunden bezüglich der Unternehmens-KundenBeziehung eine Rolle. Zum anderen findet eine Antizipation der Empfängerreaktion statt, die ebenfalls Kosten- und Nutzenaspekte beinhaltet. Während Incentives einerseits zum Überschreiten einer kritischen Nutzenschwelle beitragen können, entstehen durch ein Incentive andererseits auch zusätzliche psychische Kosten, die eine Weiterempfehlungsabgabe (bei einer realistischen Höhe des Incentives) verhindern können. Dieser Interaktionseffekt ist simultan mit dem Grundmodell (d.h. ohne Betrachtung moderierender Effekte) überprüfbar. Obwohl es sich hier um ein „Totalmodell“ handelt, das bisher noch nicht untersucht wurde, bestehen bei den dem Modell zu Grunde liegenden Hypothesen bereits einzelne Erkenntnisse. Daher weisen die Hypothesen zu den Determinanten der Weiterempfehlung im Grundmodell eher einen konfirmatorischen Charakter auf. Im Zentrum des Interesses stehen hier zum einen die relativen Bedeutungen der Determinanten und zum anderen deren gesamter Erklärungsgehalt in Bezug auf die Weiterempfehlung.

128

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe

Einen eher explorativen Charakter weisen die Hypothesen zu moderierenden Faktoren auf. Hier wurden das Involvement, das Bedürfnis nach Selbstbestätigung und der unterschiedliche interpersonelle, d.h. soziale, Bedürfnisse als moderierende Faktoren in das Modell aufgenommen. Diese Auswahl repräsentiert verschiedene Kategorien von Bedürfnissen, die bei bestimmten Leistungen in besonderem Maße ausgeprägt sind. So sind generalisierbare Erkenntnisse möglich, die jedoch zusätzlich die Quantifizierung von Effekten auf einem relativ hohen Detaillierungsniveau zulassen. Die Wirkungen der moderierenden Faktoren sind nicht simultan überprüfbar. Hier ist eine mehrfache Aufteilung des Datensatzes erforderlich, um die einzelnen Hypothesen sequenziell zu prüfen. Auch zwischen den Konstrukten, die sich auf die Kundenbindung auswirken, bestehen Unterschiede. So ist im Rahmen einer Untersuchung die Fragestellung von Interesse, über welche relativen Gewichte die berücksichtigten Konstrukte im Hinblick auf das zukünftige Verhalten des Senders verfügen. So ist beispielsweise von Interesse, ob der Abgabe der Weiterempfehlung durch die Verpflichtung, die nicht nur innerlich wahrgenommen, sondern explizit gegenüber anderen Personen geäußert wird, eine größere Bedeutung für die Kundenbindung zukommt, als der Kundenzufriedenheit. Ist dies der Fall, so bedeutet dies, dass eine Modifikation der Erfolgskette des Relationship Marketing sinnvoll sein kann. Gegebenenfalls ist auf diese Weise eine bessere Ermittlung von UrsacheWirkungszusammenhängen zwischen Marketinginstrumenten, Konsumentenverhalten und ökonomischem Erfolg realisierbar und eine zielgenauere Steuerung im Hinblick auf ökonomische Erfolgsgrößen möglich. Das folgende Schaubild 3-16 zeigt zusammenfassend alle Hypothesen auf, die durch eine empirische Untersuchung zu prüfen sind.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe Nr.

129

Hypothese

H1

Je größer die Anreizattraktivität für den Sender ist, desto eher spricht der Kunde Weiterempfehlungen aus.

H2

Je größer die Anreizattraktivität für den Sender ist, desto größer ist der Einfluss des Incentives auf die Weiterempfehlungsabsicht.

H3

Je höher die Kundenzufriedenheit ausfällt, desto höher ist die Weiterempfehlungsabsicht.

H4

Die Weiterempfehlungsabgabe steigt beim Überschreiten eines Schwellenwertes der Kundenzufriedenheit überproportional an.

H5

Je höher die vom Kunden wahrgenommene Leistungsqualität ist, desto eher spricht der Kunde Weiterempfehlungen aus.

H6

Die Kundenzufriedenheit mediiert die Wirkung der Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe.

H7

Je besser das wahrgenommene Image eines Anbieters ist, desto eher spricht der Kunde Weiterempfehlungen aus.

H8

Die Kundenzufriedenheit mediiert die Wirkung des Images auf die Weiterempfehlungsabgabe..

H9

Je höher die vom Kunden wahrgenommene Beziehungsqualität ist, desto eher spricht der Kunde Weiterempfehlungen aus.

H10

Die Beziehungsqualität mediiert die Wirkung der Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe.

H11

Die Beziehungsqualität mediiert die Wirkung der Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe.

H12

Die Beziehungsqualität mediiert die Wirkung des Images auf die Weiterempfehlungsabgabe.

H13

Incentives setzen eine (imaginäre) Schwelle der Höhe der Kundenzufriedenheit herab, ab der Weiterempfehlungen ausgesprochen werden (positiver Interaktionseffekt).

H14

Ein Incentive verringert die Wirkung der Beziehungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe (negativer Interaktionseffekt).

H15

Die Wirkungen des Images und der Leistungsqualität verstärken sich im Hinblick auf die Weiterempfehlungsabsicht (positiver Interaktionseffekt).

H16

Externe, indirekte Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe (Leistungsqualität, Image und Beziehungsqualität) wirken sich stärker auf die Weiterempfehlungsabgabe aus, als direkte Maßnahmen.

H17

Je höher das produktbezogene Involvement des Senders ist, desto stärker wirkt sich die Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe aus.

(Fortsetzung S.132)

130 Nr.

Modellentwicklung und Hypothesen zur Weiterempfehlungsabgabe Hypothese

H18

Je höher der Wunsch nach Selbstbestätigung ist, desto geringer ist der Einfluss eines Incentives auf die Weiterempfehlungsabgabe

H19

Je stärker das Kommunikationsbedürfnis einer Person ausgeprägt ist, desto größer ist der Einfluss der Anreizattraktivität, des Images und der Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe.

H20

Je stärker die Neigung einer Person zur Selbstdarstellung ausgeprägt ist, desto größer ist der Einfluss des Images, der Leistungsqualität und der Beziehungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe und desto geringer der Einfluss eines Incentives.

H21

Je stärker altruistische Merkmale bei einem Kunden ausgeprägt sind, desto größer ist der Einfluss der Leistungsqualität und der Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe.

H22

Je stärker die Meinungsführerschaft bei einem Kunden ausgeprägt ist, desto größer ist der Einfluss der Leistungsqualität und der Beziehungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe.

H23

Die Weiterempfehlungsabgabe verfügt über einen höheren Erklärungsgehalt gegenüber der Kundenbindung, als die Kundenzufriedenheit.

H24

Eine positive bzw. negative Reaktion des Empfängers wirkt sich positiv bzw. negativ auf die Kundenbindung des Senders aus.

Schaubild 3-16: Zusammenfassung der Hypothesen

4.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Die Prüfung des Wirkungsmodells findet schrittweise statt. Zunächst werden in Abschnitt 4.1 Messmethoden diskutiert und hinsichtlich ihrer Eignung evaluiert. In einem zweiten Schritt sind in Abschnitt 4.2 die Untersuchungsobjekte, d.h. die einzelnen Einflussfaktoren und ihren Wirkungen auf die Weiterempfehlungsabgabe und nachgelagerte Effekte auf den Sender messbar zu machen, d.h. zu operationalisieren. Die Vorgehensweise der empirischen Untersuchung wird in Abschnitt 4.3 dargestellt. Die einzelnen Schritte werden in den nachfolgenden Abschnitten erörtert. Nach der Festlegung des Untersuchungsumfelds (Abschnitt 4.3) findet die Operationalisierung statt (Abschnitt 4.4), die mittels einer Vorstudie validiert wird (Abschnitt 4.5). Nach der Durchführung der Hauptstudie (Abschnitt 4.6) werden die Hypothesen – nach der jeweils anzuwendenden Methodik strukturiert – geprüft (Abschnitt 4.7).

4.1

Untersuchungsdesign und Messmethodik

4.1.1

Experiment als Untersuchungsdesign

Marketingentscheidungen eines Unternehmens basieren auf der Annahme kausaler Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge, d.h. der Wirkung bestimmter Einflussfaktoren auf das Konsumentenverhalten. Theoretisch fundierte und empirisch nachgewiesene Wirkungen hinsichtlich des Konsumentenverhaltens versuchen Unternehmen zu nutzen, indem sie über den Einsatz von Marketinginstrumenten versuchen, diese Einflussfaktoren zu steuern.1 Die Wirkung dieser Instrumente auf die Einflussfaktoren ist mittels geeigneter Verfahren zu untersuchen. Gerade im Hinblick auf die komplexen Eingriffsmöglichkeiten auf die vier bzw. fünf „Ps“ des Marketingmix bestehen z.B. in unterschiedlichen Phasen eines Produktlebenszyklus Unsicherheiten über die Wirkungen einzelner Instrumente, da diese im Idealfall isoliert, d.h. unter garantiertem Ausschluss anderer Einflussfaktoren zu untersuchen sind. Isolierte Wirkungen eines Instruments sind jedoch in der Praxis oft kaum beobachtbar, da stets zahlreiche Störfaktoren, darunter sich verändernde Bedingungen des Marktes (z.B. 1

Vgl. Albers/Hildebrand 2006, S. 3.

132

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

der Wettbewerbssituation) oder des Konsumentenverhaltens selbst, einen erheblichen, aber kaum quantifizierbaren Einfluss auf die Wirkungen nehmen. Somit ist eine reliable (d.h. reproduzierbare) Prüfung von Hypothesen über die Wirkung von Maßnahmen erschwert, denn zahlreiche externe Einflussfaktoren sind in einem realen Umfeld stark zufallsbehaftet. Um das Problem der Störfaktoren zumindest in der Theorie zu verringern, bieten sich für die Marketingforschung und speziell die Erfolgsfaktorenforschung im Marketing Experimente an, in denen die Wirkung einzelner Instrumente unter konstanten Umgebungsbedingungen getestet werden können. Hierzu werden die zu beurteilenden Instrumente simuliert. Dabei werden einzelnen Gruppen von Probanden unterschiedliche fiktive Situationen vorgestellt, innerhalb derer die Instrumente zwischen unterschiedlichen Probandengruppen (oder einer Probandengruppe zu unterschiedlichen Zeitpunkten) variiert werden. Die Simulation beinhaltet im vorliegenden Fall folglich die Vorgabe unterschiedlicher externer Motive der Abgabe von Weiterempfehlungen. So können durch szenariobasierte Simulationen verschiedene Situationen hergestellt werden, auf Basis derer Fall das Weiterempfehlungsverhalten bzw. die Weiterempfehlungsabsicht abgefragt werden. Hierdurch lassen sich zielgenau Implikationen für Unternehmensstrategien ableiten.2 Experimente dienen somit dazu, Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge möglichst störungsfrei aufzudecken. Kausalhypothesen werden überprüft, indem die zu untersuchenden unabhängigen Variablen kontrolliert bzw. variiert werden, während sich alle sonstigen Umfeldvariablen nicht verändern.3 Es werden dabei „echte“ experimentelle und quasi-experimentelle Untersuchungsdesigns unterschieden. So genannte echte Experimente beinhalten die vollständige Kontrolle aller Variablen. Zudem existiert bei einem echten Experiment immer eine Kontrollgruppe, bei der keine Manipulation vorliegt.4 Schließlich ist es erforderlich, dass die Testpersonen nach dem Zufallsprinzip ausgewählt werden. Quasi-Experimente 2

3 4

Einschränkend ist hinzuzufügen, dass dies dann der Fall ist, wenn vorausgesetzt werden kann, dass sich die Störfaktoren insgesamt aufheben und unter den Störfaktoren keine grundsätzliche Verzerrung im Sine eines systematischen Fehlers vorliegt. Wie solche Fehler bei der praktischen Ausgestaltung zu vermeiden sind, wird in Abschnitt 4.3 erläutert. Vgl. Greenwood 1965, S. 12ff. Vgl. Böhler 2004, S. 40. Bei dieser Kontrollgruppe wird in Folge der nicht vorhandenen Manipulation grundsätzlich die Nullhypothese vermutet (die unabhängige, nicht manipulierte Variable hat keinen Einfluss auf die zu untersuchenden abhängigen Variablen; dies entspricht z.B. beim Test eines Medikaments dem Einsatz eines Placebos).

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

133

zeichnen sich dagegen dadurch aus, dass bestimmte Einflüsse nicht kontrolliert werden bzw. nicht kontrollierbar sind.5 Eine Kontrollgruppe ist nicht zwingend vorhanden. Zudem können die Versuchspersonen nicht zufällig verschiedenen experimentellen Gruppen zugeordnet oder die Manipulationen nicht zufällig auf die Befragungspersonen der Gruppen verteilt werden.6 Es stellt sich die Frage, ob ein Experiment bzw. ein Quasi-Experiment eine geeignete Untersuchungsmethodik für die Überprüfung des vorliegenden Modells und der entsprechenden Hypothesen bietet. Das in Kapitel 3 entwickelte Modell zeigt Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge der Weiterempfehlungsabgabe auf, deren Variablen sich bei einer Befragung mit zufälligen Umgebungsvariablen nicht umfassend erheben lassen. So ist es nur schwer möglich, eine Quotierung von Befragungsgruppen, z.B. über ihre Teilnahme an einer KwK-Maßnahme, vorzunehmen. Auch die Ausgestaltung unternehmensseitiger Angebote und die Inanspruchnahme der Leistung sind starken Differenzen unterworfen, die sich in einem natürlichen Umfeld nicht störungsfrei gesamthaft erheben lassen. Um die unterschiedlichen Einflussfaktoren im Verbund und deren relative Gewichte im Vergleich analysieren zu können, bietet sich ein Experiment an. So können die relevanten Merkmale zielgenau gestaltet werden, d.h. es ist mittels Vorstudien möglich, insbesondere die Ausprägungen von Incentives so zu wählen, dass sie von den Probanden trennscharf wahrgenommen werden. Während die Ausprägungen der externen Einflussfaktoren somit zumindest teilweise szenarioabhängig variiert werden können, ergeben sich die Ausprägungen der internen Einflussfaktoren (moderierenden Faktoren) aus individuellen, persönlichen Merkmalen (z.B. Altruismus oder Selbstdarstellung), die nicht manipulierbar sind. Sie sind dafür verantwortlich, dass sich die externen Einflussfaktoren in unterschiedlicher Weise auf die Weiterempfehlungsabgabe auswirken (indem z.B. durch einen externen Einflussfaktor erst ein Anstoß gegeben wird, ein Kommunikationsbedürfnis „auszuleben“).7 Diese internen Einflussfaktoren werden somit lediglich abgefragt und die Art und Intensität ihrer Wirkung anhand von Gruppenvergleichen überprüft.

5

6 7

Vgl. Tuschl 2003, S. 432. In Bezug auf die Überprüfung der Wirkungshypothesen spielt die Wahl zwischen Experiment und Quasi-Experiment eine wichtige Rolle, da z.B. zu diskutieren ist, ob die vollständige Kontrolle aller Variablen anzustreben ist, oder ob auf diese Weise bestimmte Wirkungszusammenhänge nicht überprüfbar sind; vgl. auch Abschnitt 4.2.3. Vgl. Zimmermann 1972, S. 120. Vgl. Abschnitt 2.3.2.

134

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Die experimentelle Vorgehensweise hat Vor- und Nachteile. So können zwar Störfaktoren eliminiert und damit „reine“ Umfeldbedingungen geschaffen werden, um das Zusammenwirken der verschiedenen Faktoren „idealtypisch“ zu messen. Hierdurch lassen sich die Wirkungszusammenhänge potenziell deutlicher aufzeigen. Zum anderen wird aber die Aussagekraft der Ergebnisse dadurch teilweise relativiert. Es ist daher erforderlich, zumindest Abschätzungen über die mögliche Abschwächung oder Verzerrung der Wirkungszusammenhänge in einem realen Umfeld treffen zu können. Da es sich um künstlich erzeugte Situationen handelt, ist es ferner notwendig, die Wahrnehmung der Probanden in Bezug auf die simulierte Variable zu überprüfen, um festzustellen, ob die Bedingungen in der gewünschten Weise manipuliert wurden. Hierzu sind vor der Durchführung des eigentlichen Experiments im Rahmen von Pretests so genannte Manipulationschecks notwendig. Diese werden durch Mittelwertvergleiche (der unabhängigen Variablen) zwischen den Gruppen mit den unterschiedlichen experimentellen Manipulationen durchgeführt.8 Alternativ kann über Chi-Quadrat-Tests ebenfalls festgestellt werden, ob zwei unterschiedliche Situationen auch unterschiedlich wahrgenommen und beurteilt werden.9 Bei der Manipulation und Prüfung nur einer Variablen existieren unterschiedliche univariate Verfahren (z.B. Korrelations- oder Regressionsanalyse) zur Prüfung von Zusammenhängen. Sobald mehrere Variablen manipuliert werden und zusätzlich Umfeldfaktoren mit in das Wirkungsmodell einfließen, werden das Modell und potenzielle Wirkungszusammenhänge komplexer. In diesem Fall bietet nur die Kausalanalyse die Möglichkeit einer simultanen Schätzung des Gesamtmodells. Allerdings sind auch weiterführende Zielsetzungen der Kausalanalyse denkbar. So können unterschiedliche Einflussfaktoren auf die abhängige Variable wirken, moderierende Effekte und Interaktionseffekte zwischen den Einflussfaktoren auftreten. Im vorliegenden Modell sind solche Effekte der Weiterempfehlungsabgabe zu vermuten.

4.1.2

Kausalanalyse als Messmethodik

Nach der Festlegung der zu untersuchenden Wirkungszusammenhänge und des Untersuchungsdesigns stellt sich die Frage nach einer geeigneten Messmethodik. Da das vorliegende Modell nicht nur einstufige, ein- oder mehrdimensionale Ur8 9

Vgl. Backhaus et al. 2003, S. 113. Vgl. Bagozzi/Yi 1989, S. 272.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

135

sache-Wirkungs-Beziehungen, sondern komplexere Strukturen aufweist, ist aus den nachfolgend erläuterten Gründen eine kausalanalytische Untersuchung nahe liegend. Im Bereich der Erfolgfaktorenforschung finden im Marketingbereich seit den 1970er Jahren Verfahren zur Überprüfung von Strukturgleichungsmodellen (englisch: Structural Equations Modelling; SEM) Anwendung.10 Diese bieten im Gegensatz zu den multivariaten Verfahren der so genannten ersten Generation die Möglichkeit, die Wirkungen und Zusammenhänge mehrerer Erfolgsfaktoren mit Hilfe von Gleichungssystemen simultan zu ermitteln und ferner mehrstufige Wirkungsmodelle zu prüfen.11 Obwohl aus den mathematischen Grundlagen dieser Verfahren die tatsächliche Kausalität im Sinne der Richtung kausaler Zusammenhänge nicht belegbar ist, hat sich im deutschsprachigen Raum der Begriff der Kausalanalyse für diese und verwandte Verfahren durchgesetzt.12 Hinsichtlich der Frage nach der methodischen Eignung der Kausalanalyse ist Folgendes festzustellen. Bei dem zu prüfenden Modell handelt es sich um Wirkungen verschiedener Faktoren auf die Weiterempfehlungsabgabe. Da die Wirkungsbeziehungen in einem komplexen, d.h. teils mehrstufigen und mehrfachen, Zusammenhang stehen, ist es von Vorteil, die auftretenden Wirkungen simultan in einem Gesamtmodell zu untersuchen. Die Überprüfung der Hypothesen des Messmodells kann grundsätzlich zwar unter Anwendung verschiedener statistischer Verfahren in schrittweise stattfinden. Für eine simultane Untersuchung, insbesondere unter Berücksichtigung der zahlreichen im Rahmen der moderierenden Faktoren zu prüfenden Einzelmodelle bietet sich jedoch die Anwendung der Kausalanalyse an. Das Wirkungsmodell besteht bei allen Vorgehensweisen innerhalb einer kausalanalytischen Betrachtung aus manifesten und latenten Variablen. Die Hypothesen, aus denen das Modell entwickelt wird, beinhalten zunächst Annahmen über Wirkungen zwischen exogenen (unabhängigen bzw. ursächlichen) und endogenen (abhängigen) Konstrukten. Die Konstrukte stellen meist latente, d.h. nicht

10 11 12

Vgl. Jacoby 1978; Bagozzi/Fornell 1982. Vgl. Bollen 1989, S. 6ff. Vgl. Eggert 1999, S. 134. Die Einschränkung hinsichtlich der Belegbarkeit von Kausalitäten impliziert, dass zunächst auf der Basis von theoretischen Grundlagen und Plausibilitätsüberlegungen zu argumentieren ist, ob nicht nur ein zufälliger oder nicht-zufälliger Zusammenhang, sondern tatsächlich eine kausale Ursache-Wirkungs-Beziehung vorliegt, die Richtung der Kausalität also im Falle eines Zusammenhangs eindeutig feststeht. Hierzu dient die Entwicklung und theoretische Fundierung von Hypothesen innerhalb des Wirkungsmodells.

136

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

direkt beobachtbare „Phänomene“ dar.13 Das Strukturmodell zeigt die Zusammenhänge zwischen den Konstrukten in ihrer Gesamtheit auf, die gemeinsam das so genannte „innere Modell“ bilden. Die Konstrukte sind ihrerseits indirekt über manifeste (beobachtbare) Indikatoren zu messen. Die Beziehungen zwischen den manifesten und den latenten Variablen bilden die „äußeren“ Messmodelle. Aus dem äußeren Modell und den inneren Modellen setzt sich das Kausalmodell zusammen.14 Das zu schätzende Modell besteht damit aus zwei Gleichungssystemen, die das Strukturmodell und die Messmodelle beschreiben. In Schaubild 4-1 sind die jeweils relevanten Zusammenhänge der Teilmodelle in ihrem Grundaufbau dargestellt. Formatives Messmodell

x1 x2 x3

Strukturmodell ıȟ

ʌx1 ʌx2

ʌx3

Reflektives Messmodell

ȟ

Ȝy1

Ș

Ȝy2

Ȝy3

y1

ı1

y2

ı2

y3

ı3

Schaubild 4-1: Formative und reflektive Messmodelle und Strukturmodell (Quelle: in Anlehnung an Herrmann et al. 2006, S. 36f.) Ein formatives Messmodell beschreibt in Schaubild 4-1 den Einfluss verschiedener Indikatoren (manifester Variablen) auf ein (exogenes) Konstrukt.15 Somit stellt jede manifeste Variable eine Determinante des Konstruktes dar und liefert einen Teil der Erklärung für die Varianz dieses Konstruktes. Bei der Elimination eines Indikators verringert sich die erklärte Varianz des Konstruktes und der Messfehler des Konstrukts erhöht sich.16 Somit stellen Erfolgsfaktoren formative Indikatoren dar, die im vorliegenden Modell jeweils einen Teil zur Ausprägung des zentralen Konstrukts (z.B. der Weiterempfehlung) beitragen, dieses jedoch im Normalfall nicht vollständig darstellen, da nicht alle (zufallsbehafteten) Einflussfaktoren erfasst werden können.17 13 14 15 16 17

Vgl. Bagozzi/Fornell 1982, S. 24. Vgl. Homburg/Giering 1996, S. 9. Vgl. MacCallum/Browne 1993, S. 533. Zur Feststellung des formativen bzw. reflektiven Charakters eines Indikators vgl. Fassott/Eggert 2005, S. 43. Vgl. Lohmöller 1989, S. 15.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

137

Das reflektive Messmodell dient in Schaubild 4-1 dagegen der Messung eines Konstrukts (als latente Variable). Hier stellen die einzelnen Indikatoren konkrete Repräsentationen des abstrakten (und hier endogenen) Konstrukts dar, d.h., sie reflektieren die Ausprägung des Konstrukts.18 Dies bedeutet, dass eine Änderung der Ausprägung des abstrakten Konstrukts zwingend eine Änderung aller reflektiven Indikatoren zur Folge hat.19 Die Indikatoren sind somit stark miteinander korreliert, wenn sie das Konstrukt gut repräsentieren. Während endogene Konstrukte im Normalfall reflektiv gemessen werden, sind die exogenen Konstrukte sowohl formativ als auch reflektiv messbar.20 Eine Entscheidung hierüber ist in Abhängigkeit davon zu treffen, ob die Konstrukte möglichst robust durch eine Aggregation allgemeiner Indikatoren (reflektive Messung) oder durch eine möglichst differenzierte Aufspaltung in einzelne Determinanten des Konstrukts (formative Messung) zu erfassen sind. Eigenschaft

Reflektives Messmodell

Formatives Messmodell

Richtung der Kausalität

Von Konstrukt zu Indikator.

Von Indikator zu Konstrukt.

Austauschbarkeit der Indikatoren

Indikatoren sind austauschbar und dienen der Reduktion des Messfehlers.

Indikatoren sind nicht austauschbar und erklären jeweils einen Teil des Konstrukts.

Fehlerterme

Ein Fehlerterm pro Indikator, da eine jeweils nicht exakte Reflexion des Konstrukts vermutet wird.

Nur ein Fehlerterm auf Faktoren- bzw. Konstruktebene, da eine fehlerfreie Darstellung der Einzelindikatoren angenommen wird.

Identifizierbarkeit des Modells

Das Modell ist identifizierbar (z. B. konfirmatorische Faktorenanalyse).

Das Modell kann unterbestimmt sein. Parameter sind nur bei Einbettung in größeres Modell schätzbar.

Schaubild 4-2: Gegenüberstellung reflektiver und formativer Messmodelle (Quelle: in Anlehnung an Riemenschneider 2006, S. 199)

18 19 20

Vgl. Jarvis et al. 2003, S. 199f. Vgl. Herrmann et al. 2006, S. 36. Im Fall eines formativen endogenen Konstrukts läge eine Bündelung von Zielgrößen auf eine vorgelagerte Variable vor, die mit Informationsverlust verbunden wäre und somit allenfalls für Hilfskonstrukte sinnvoll vorstellbar ist

138

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Das Strukturmodell beinhaltet den Zusammenhang zwischen dem latenten exogenen, d.h. ursächlichen und dem latenten endogenen Konstrukt. D.h. hier wird ein Wirkungskoeffizient ermittelt, der besagt, in welchem Maße sich das endogene Konstrukt bei Variation des exogenen Konstrukts verändert. Die Kausalanalyse selbst beinhaltet zur Überprüfung des Wirkungsmodells eine Kombination von Faktorenanalyse und Regressionsanalyse, deren komplexe mathematische Zusammenhänge anschaulich mittels Pfadmodellen dargestellt werden. Seit einigen Jahren wurden im Anschluss an eine kritische Betrachtung der Sinnhaftigkeit bislang „standardmäßig“ eingesetzter Verfahren21 in der Marketingforschung Anwendungsbereiche unterschiedlicher Verfahren der Kausalanalyse genauer definiert.22 Dies beinhaltet vor allem die Unterscheidung von kovarianzbasierten und varianzbasierten Modellen. Diese Verfahren sind mit dem Ziel der Erkenntnis über ihre Eignung zur Analyse des vorliegenden Modells zu beurteilen. Die Kovarianzstrukturanalyse ist insbesondere in der Lage, Zusammenhänge zwischen Konstrukten zu quantifizieren.23 Die Konzeptualisierung und Operationalisierung der Konstrukte erfolgt gemäß einem standardisierten Vorgehen, deren Resultat ein konfirmatorisches Messmodell darstellt.24 Effektstärken zwischen Konstrukten können so überprüft werden.25 Die Verwendung von Korrelationen oder Kovarianzen zwischen Variablen führt allerdings dazu, dass Einfluss- bzw. Erfolgsfaktoren relativ schnell zu eliminieren sind, wenn der Zusammenhang nicht mit hoher Zuverlässigkeit belegbar ist.26 Dies hat zur Folge, dass bei geringer Kovarianz zwischen den einzelnen Indikatoren eines Konstrukts die Gütekriterien der Faktorenanalyse nicht mehr den Anforderungen entsprechen. Somit ist diese Messung eher für reflektive Modelle geeignet. 21 22 23

24

25

26

Vgl. Rossiter 2002. Vgl. Ringle 2004b; Diamantopoulos 2005. Vgl. Chin/Newsted 1999, S. 314. Auf eine genaue Beschreibung der Vorgehensweise wird hier auf Grund der nachfolgenden Kritik und der mangelhaften Eignung in Bezug auf das vorliegende Modell verzichtet. Die Eigenschaft als „konfirmatorisches“ Modell beinhaltet, vor der eigentlichen Messung sicherzustellen, dass die ausgewählten Indikatoren eines Konstrukts in der unterstellten Weise zusammenwirken. Vgl. Albers/Hildebrand 2006, S. 9. Die Autoren argumentieren, dass auf diese Weise vielfach nur noch triviale Modelle, deren Wirkungszusammenhänge offensichtlich sind, entstehen können und deren Erkenntnisgewinn entsprechend marginal ausfällt. Vgl. zu diesem Vorgehen Churchill 1979. Die dort beschriebene schrittweise Hinführung zu einem konsistenten Modell stellte lange Zeit den Standard der Prüfung von reflektiv gemessenen Kausalmodellen dar (vgl. Ringle 2004b, S. 17).

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

139

Auf das Konstrukt einwirkende, d.h. formative Indikatoren, sind im Normalfall jedoch weitgehend unabhängig voneinander. Der Einfluss solcher formativer Indikatoren kann mit der Kovarianzstrukturanalyse daher nicht uneingeschränkt gemessen werden. Gerade in der exploratorischen Erfolgsfaktorenforschung ist jedoch oft anzunehmen, dass viele unterschiedliche Einzelfaktoren jeweils nur zu einem relativ geringen Anteil die zu messende Wirkung erklären und nicht unterschiedliche Aspekte eines Konstrukts reflektieren, sondern dieses beeinflussen.27 In einem kovarianzbasierten Messmodell ist hierfür die Entwicklung zahlreicher Konstrukte notwendig, die jeweils für einen Erfolgsfaktor stehen. Ein breites Spektrum von Einflussfaktoren ist jedoch durch die strengen Anforderungen an Gütekriterien, die entstehende Komplexität eines kovarianzbasierten Modells sowie die daraus sich ergebende erforderliche Stichprobengröße, in vielen Fällen kaum mehr möglich.28 Auf Grund dieses Vorgehens bleiben viele potenziell ausschlussreiche Einflussfaktoren von Vornherein unberücksichtigt. Die Entdeckung neuer Strukturen ist somit durch den konfirmatorischen Charakter der Untersuchung kaum möglich. Die Anwendung der Methodik der Kausalanalyse ist infolgedessen abhängig von der Art der Analyse und dem Umfang des zu schätzenden Modells. 29 Die aus verschiedenen Aspekten erwachsende Kritik an der Anwendung der Kovarianzstrukturanalyse auf Modelle der Erfolgsfaktorenforschung resultiert in einer in jüngerer Zeit zunehmend beachtete und favorisierte Methodik der Varianzanalyse. Diese erscheint für die gegebenen Zielsetzungen bei einer gesamthaften Betrachtung der hier vorliegenden Bedingungen aussichtsreicher und wird daher stärker im Detail betrachtet. In den letzten Jahren hat sich in der Marketingforschung auf Basis der Kritik an der Kovarianzstrukturanalyse mit dem Partial-Least-Squares(PLS)-Ansatz ein spezielles Verfahren der Varianzanalyse etabliert, das speziell für die (exploratorische) Erfolgsfaktorenforschung Potenziale bietet. Es basiert – ebenso wie die Kovarianzstrukturanalyse – auf Hypothesen, die aus theoretischen Grundlagen oder Plausibilitätsüberlegungen entwickelt wurden. Dies beinhaltet unter anderem, dass die Wirkungsrichtungen wie auch bei der Kovarianzstrukturanalyse a priori zu definieren sind.30 Weiterhin bestehen die über PLS zu schätzenden 27 28 29 30

Vgl. Fassott/Eggert 2005 zum Vergleich der Anwendung formativer und reflektiver Messmodelle. Vgl. Chin/Newsted 1999, S. 314; zur Kritik an der Fokussierung auf die Vorgehensweise gemäß Churchill vgl. Jarvis et al. 2003. Zur ausführlichen Begründung der verschiedenen Anwendungsbereiche vgl. Bliemel et al. 2005, S. 9. Vgl. Ringle 2004b, S. 18.

140

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Modelle wie andere Kausalmodelle aus exogenen und endogenen Konstrukten, wobei die Messmodelle der exogenen Konstrukte sowohl formativ als auch reflektiv operationalisiert sein können, während die Messmodelle der endogenen Konstrukte aus sachlogischen Gründen (Hypothesen werden über die Wirkung von Einflussfaktoren auf ein Konstrukt gebildet und nicht über einzelne Folgen dieser Wirkung) im Allgemeinen reflektiv operationalisiert sind.31 Die Regressionskoeffizienten werden beim PLS-Verfahren anhand von partiellen Kleinste-Quadrate-Schätzungen iterativ approximiert.32 Es werden jeweils zunächst Werte für das (innere) Strukturmodell und anschließend die Werte der Konstrukte innerhalb der Messmodelle, d.h. unter Einbezug der manifesten Variablen geschätzt.33 Für jedes Konstrukt werden Teilmodelle berechnet. Die auf diese Weise partielle Bestimmung der Regressionskoeffizienten ermöglicht dabei konfirmatorische und explorative Untersuchungen. So sind mittels PLS auch weniger theoretisch fundierte Hypothesen über Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge überprüfbar.34 Wenn sie sich bei der Analyse als wenig einflussreich erweisen, führt dies im Gegensatz zur Kovarianzstrukturanalyse nicht dazu, dass das Gesamtmodell unbrauchbar wird. Durch diese Möglichkeit bietet PLS insbesondere bei formativen Messmodellen das Potenzial „echter“ neue Erkenntnisse gegenüber den oftmals offensichtlichen Zusammenhängen, die durch die Schätzung reflektiver Modelle lediglich bestätigt werden.35 Durch das PLS-Verfahren ergeben sich damit Vorteile für die Betrachtung ganzheitlicher Modelle. Im Hinblick auf die Güte des Modells wird hier von „Consistency at large“ gesprochen:36 Modelle mit zahlreichen Einflussfaktoren und komplexen Strukturen führen unter Verwendung verhältnismäßig geringer Stichproben auf diese Weise nicht länger quasi automatisch zu Inkonsistenzen, d.h. unbrauchbaren Pfadkoeffizienten oder mangelhaften Gütekriterien. Im Gegenteil können schon mit relativ geringem Aufwand, d.h. insbesondere einer geringen Stichprobe, Modelle geschätzt werden, die gerade bei der Berücksichtigung zahlreicher Faktoren eine hohe Güte aufweisen. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die erklärte Varianz bei richtiger Auswahl bzw. vollständiger Darstellung aller Einflussfaktoren steigt.37 Insbesondere die für die Erfolgsfaktorenforschung besonders relevanten formativen Modelle sind auf diese Weise logisch schlüssi31 32 33 34 35 36 37

Vgl. z.B. Betzin/Henseler 2005, S. 50f. Vgl. Chin/Newsted 1999, S. 319. Vgl. z.B. Scholderer/Balderjahn 2005, S. 92. Vgl. Götz/Liehr-Gobbers 2004, S. 4. Vgl. Diller 2004, S. 177; Fassott 2005, S. 24f. Vgl. Wold 1982, S. 25. Vgl. Fornell/Bookstein 1982, S. 449; Ringle 2004a, S. 11.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

141

ger überprüfbar, als die in der Marketingforschung bis vor einigen Jahren überwiegend eingesetzten kovarianzbasierten Verfahren. Aber auch bei reflektiven Messmodellen bietet das Verfahren neben der geringeren notwendigen Stichprobengröße und der Anwendbarkeit für große Modelle ein weiterer Vorteil. Im Vergleich zur Kovarianzstrukturanalyse besteht das Ziel der Modellschätzung mit dem PLS-Verfahren ferner nicht in der möglichst exakten Quantifizierung der angenommenen Effektstärken, sondern in einer Prognose der Wirkungen bei Veränderung der Einflussfaktoren.38 Die Wirkungen dienen nicht nur als „Hilfsmittel“ zur Darstellung und Bestätigung von Zusammenhängen in einer Stichprobe, sondern ihnen kommt eine hohe Bedeutung für die Erklärung des Zielkonstrukts zu.39 Damit eignet sich PLS besonders für die exploratorische Untersuchung von Zusammenhängen im Rahmen der Erfolgsfaktorforschung, bei der die Wirkung konkreter Maßnahmen von Interesse ist.40 Ein Nachteil besteht hingegen in den höheren Anforderungen an die Qualität des Datensatzes und damit an die Qualität des Fragebogens und die Auskunftsfähigkeit der Probanden.41 Aus diesem Grund wird Expertengesprächen und Vorstudien bei diesen Verfahren ein höheres Gewicht eingeräumt.42 Ein weiterer Nachteil – der jedoch mit dem Vorteil der Einsatzmöglichkeit für die Schätzung komplexer Modelle darstellt – besteht darin, dass im Vergleich zu kovarianzbasierten Modellen weniger Gütemaße zur Verfügung stehen, um die Stabilität der Messstrukturen und damit die Aussagekraft der Erkenntnisse zu stützen.43 Beim Vorgehen wird im Vergleich zu dem bei der Kovarianzstrukturanalyse vorherrschenden Ansatz nach Churchill daher ein größeres Gewicht auf die exakte Definition und Vollständigkeit der zu untersuchenden Objekte und ihrer Merkmale gelegt.44 Die Nutzung der Kausalanalyse bei Experimenten wurde bereits zu Beginn ihrer Anwendung thematisiert.45 Es existieren darüber hinaus Beurteilungskriterien für eine Favorisierung des PLS-Verfahren bei der Analyse von Experimenten. 38 39

40 41 42 43 44 45

Vgl. Chin/Newsted 1999, S. 336. Vgl. Wold 1982, S. 341ff.; allerdings unterscheiden sich die durch die Pfadkoeffizienten zwischen Konstrukten ermittelten Wirkungen meist nur in geringem Maße; vgl. Wold 1980, S. 82. Vgl. Fassott 2005, S. 24. Vgl. Fornell/Cha 1994, S. 66; Chin et al. 2003, S. 31. Vgl. allgemein Rossiter 2002. Vgl. Sarker et al. 2001, S. 366. Vgl. nachfolgender Abschnitt 4.2. Vgl. Costner 1971; Alwin/Tessler 1974; Bagozzi 1977.

142

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Dieses erweist sich unter anderem auch dann als robust und aussagekräftig, wenn Varianzen und Kovarianzen zwischen den Experimentalgruppen unterschiedlich sind.46 Dies ist z.B. bei verschiedenen Höhen von Incentives anzunehmen, da moderierende Effekte bei der Wirkung von Incentives etwa bei höheren Incentives für eine stärkere Streuung der Weiterempfehlungsabgabe verantwortlich sind.47 Gleiches gilt auch für moderierende Faktoren bzw. Interaktionseffekte im Rahmen der Schätzung von Kausalmodellen. Während bei der Kovarianzstrukturanalyse davon ausgegangen wird, dass die Fehlerterme der Indikatoren korreliert sind, besteht diese Annahme, die zu Fehlspezifikationen des Modells führen kann, bei der Schätzung über PLS nicht.48 Des Weiteren hängt die Wahl des Analyseverfahrens auch mit dem experimentellen Design und der Anzahl der Variablen zusammen. Im einfachen Fall wird nur eine Variable variiert und deren Wirkung auf eine abhängige Variable ferner unter Ausschluss aller anderen möglichen Einflüsse analysiert. Dieser Fall wäre z.B. bei dem Einsatz unterschiedlicher Werbemittel oder unterschiedlicher Wiederholungsfrequenz von Werbebotschaften und deren Einfluss auf die Kaufabsicht gegeben. In diesem Fall sind offensichtlich nicht alle in Frage kommenden Einflussfaktoren der abhängigen Variablen von Interesse, sondern vor allem die Einflussstärke der manipulierten Variablen bei unterschiedlichen Ausprägungen. Hier bietet sich eher die Kovarianzstrukturanalyse an, da die einzige mögliche Erkenntnis eine Aussage über unterschiedliche Effektstärken, die durch die Kovarianz ausgedrückt wird, beinhaltet, nicht aber eine Aussage darüber, welche Variablen aus einem Modell mit einer vollständigen Darstellung aller potenzieller Einflussfaktoren überhaupt relevant sind. Bei dieser (ansatzweise) vollständigen Darstellung experimentell variierter oder nur „natürlich variierender“ Variablen steht die Prognosefunktion oft an erster Stelle. Hier ist wiederum die Varianzanalyse vorzuziehen. Schaubild 4-3 zeigt die Merkmale varianz- und kovarianzbasierter Verfahren im Überblick.

46 47 48

Vgl. Bagozzi et al. 1991, S. 125. Vgl. Abschnitt 2.2.1. Vgl. Chin et al. 2003, S. 193.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe Merkmale

143

Varianzbasiert

Kovarianzbasiert

Ziel des Algorithmus

Bestmögliche Vorhersage der Datenmatrix hinsichtlich der Zielvariablen

Bestmögliche Wiedergabe der Kovarianzstruktur der Ausgangsdatenmatrix

Stichprobengröße

Kleine Stichproben oft ausreichend; abhängig von größter Prädiktorenzahl (Regel: mindestens zehn Mal größer als Anzahl der Pfade von und zu einem Prädiktor)

Bei Maximum Likellihood (ML) größer als 200, modellabhängig; bei Unweighted Least Squares (ULS) kleine Stichproben möglich, aber Robustheitsproblem

Verteilungsannahmen

Nur „weiche“ Annahmen, d.h. grundsätzlich ähnliche Datenstrukturen Voraussetzung für robuste Schätzung

Bei ML Annahme einer Normalverteilung (NV); bei (ULS) keine NV notwendig (aber unsinnige Werte möglich)

Inferenzstatistik

Auf Basis von Hilfsprozeduren

Bei ML vorhanden; bei ULS nur bei Normalverteilung interpretierbar, sonst auf Basis von Hilfsprozeduren

Konsistenz der Schätzer

Konsistent bei hoher Indikatorenzahl; höhere Konsistenz bei größerer Stichprobe

Konsistent; wachsende Konsistenz bei größerer Stichprobe

Schätzer auf Strukturmodellebene

Konservativ, da algorithmusimmanent unterschätzt

Bei geringen Indikatorladungen überschätzt

Identifikation

Immer identifiziert

Potenziell Identifikationsproblem

Unsinnige Werte

Können nicht auftreten

Möglich

Konstruktwert

Determiniert

Undeterminiert

Anwendbare Gütekriterien

Nur partielle Gütekriterien, keine Globalmaße

Globale Gütekriterien anwendbar, partielle ebenfalls

Einbindung formativer Messmodelle

Problemlos möglich

Nur unter bestimmten Bedingungen möglich

Schaubild 4-3: Vergleich von Merkmalen varianzbasierter und kovarianzbasierter Schätzverfahren (Quelle: in Anlehnung an Chin/Newsted 1999, S. 314; Herrmann et al. 2006, S. 44) Als Fazit ist festzustellen: Zum einen ist ein experimentelles Vorgehen für die Überprüfung einiger Hypothesen sinnvoll, um verschiedene Ausprägungen von Einflussfaktoren zu messen, deren Vorliegen in einem ausschließlich „natürlichen“ Umfeld stark zufallsbehaftet ist. Insbesondere die Überprüfung unter-

144

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

schiedlicher unternehmensseitiger Einflussfaktoren, wie der Einsatz von Incentives, spricht für ein experimentelles Vorgehen, um die jeweiligen Wirkungen trennscharf analysieren zu können. Zum anderen drängt sich durch das in Kapitel 3 entwickelte Strukturmodell der Weiterempfehlungsabgabe die Forderung nach einer kausalanalytischen Untersuchung auf. Es existieren mehrstufige Wirkungsbeziehungen mit unterschiedlichen Einflussfaktoren, die simultan, einzeln oder im Verbund, eine Wirkung auf die Weiterempfehlungsabgabe ausüben. Die Favorisierung der Varianzanalyse (und PLS) basiert auf mehreren Argumenten, die bei den vorliegenden Fragestellungen relevant sind. Zunächst weist das Modell mit seinen Wirkungszusammenhängen eine hohe Komplexität auf. Der exploratorische Charakter der durchzuführenden Untersuchung erhöht die Gefahr von „unsinnigen“ Werten bei der Schätzung über die Kovarianzsstrukturanalyse, während bei der Varianzanalyse die Konstrukte mit solchen Werten lediglich eine geringe Signifikanz bzw. niedrige Pfadkoeffizienten zu erwarten sind. Die zahlreichen, zu prüfender Einzelmodelle (z.B. im Rahmen der Untersuchung moderierender Effekte) lassen ferner die bei der Kovarianzstrukturanalyse erforderlichen Umfänge kaum zu. Da robuste Kausalstrukturen bezüglich der einzelnen Modelle vermutet werden, besteht allenfalls das Risiko nicht erfüllter Gütekriterien, falls die Vermutung nicht zutrifft. Andernfalls sind mit der Varianzanalyse jedoch gute Schätzungen mit erheblich geringerem Aufwand möglich. Schließlich besteht das Ziel der Untersuchung darin, eine Prognose über die Veränderung der Weiterempfehlungsabgabe bei Variation von Marketinginstrumenten und dem Vorliegen unterschiedlicher persönlicher Bedürfnisse abzugeben. Bei diesen Bedingungen bietet das PLS-Verfahren die besseren Aussichten.49

4.2

Vorgehensweise bei der Entwicklung der Messmodelle

Wie sich im vorangehenden Abschnitt zeigte, ergeben sich sowohl einige notwendige Analysen als auch mögliche Auswertungen erst aus der Auswahl der Methodik. Deren Festlegung ist folglich notwendig, um eine komplette Struktur für das Vorgehen zu entwickeln. Zur Prüfung der Hypothesen über einige Determinanten ist der so genannte „Churchill-Prozess“50 – trotz Kritik an dessen Anwendung für zahlreiche Mess-

49 50

Vgl. Bliemel et al. 2005, S. 10. Vgl. Churchill 1979.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

145

modelle in der aktuellen Literatur – weiterhin anwendbar.51 Auf Grund des experimentellen Vorgehens, aber auch auf Grund der Zielsetzung einer Steuerung von Weiterempfehlungen, sind allerdings einige Anpassungen erforderlich. Die Grundlagen der Untersuchung werden im Hinblick auf das Ziel einer Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe auf einen breiteren Ansatz gestellt, der besonders für die (exploratorische) Erfolgsfaktorenforschung aussichtsreicher erscheint. Weiterhin führen Bedingungen des Experiments sowie die umfassende Untersuchung moderierender Faktoren zu zusätzlich notwendigen Schritten. Dies betrifft sowohl das idealtypische Vorgehen bei der Entwicklung valider Messmodelle als auch einzelne Schritte bei der Datenanalyse. Es existieren bereits Vorgehensweisen, die im Hinblick auf diese Anpassungen nutzbar sind. Ein solches Konzept ist das C-OAR-SE-Verfahren, das sich mit der Entwicklung von Messskalen in der Marketingforschung befasst.52 Es erweist sich als offener für fallspezifische Modifikationen, wie sie z.B. bei der Anwendung eines Modells in unterschiedlichen Branchen notwendig werden können.53 Anstelle der „blinden“ Elimination von statistisch nicht fittenden Items setzt das Verfahren auf umfangreiche qualitative Studien bei der Entwicklung von Messmodellen. Wenn eine Variable abstrakt und damit nur über einen Umweg messbar ist, so wird sie über eine Itembatterie mit „konkretisierenden“ Items mit einem reflektiven Messmodell operationalisiert. Setzt sie sich als Aggregat aus mehreren Einzelfaktoren, die einzeln einen Einfluss auf die Variable ausüben, zusammen, so ist sie im Rahmen eines formativen Messmodells über eine Itembatterie unter möglichst vollständiger Darstellung der Einflussfaktoren zu operationalisieren. Ist die Variable konkret fassbar, ist auch eine Single-ItemMessung denkbar. Auf Basis des Churchill-Prozesses ist eine solche Messung a priori ausgeschlossen, wodurch komplexeren Modellen schon durch eine (unnötige) Ausweitung des Fragebogens Grenzen gesetzt werden.54 Die Herangehensweise bei der Operationalisierung wird auf diese Weise den Erfordernissen angepasst. Aus der Art der Konstrukte und Merkmale ergeben sich jeweils spezifische Folgerungen für die Gestaltung der Messmodelle. Für den idealtypischen Aufbau und die Durchführung eines Experiments beste-

51 52 53

54

Vgl. Jarvis et al. 2003. Vgl. Rossiter 2002. Dieser Aspekt ist besonders für das Managementsystem in Kapitel 5.1 von Bedeutung; zur Kritik an der unreflektierten Anwendung bereits verwendeter Messskalen vgl. auch Rossiter 2005, S. 23. Vgl. Albers/Hildebrand 2006, S. 6. Zur Validität von Single-Item-Messungen vgl. Bergkvist/Rossiter 2007.

146

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

hen ebenfalls etablierte Vorgehensweisen.55 Bei der Entwicklung des Experiments kommt vor allem der Auswahl der Variablen sowie deren Manipulation eine hohe Bedeutung zu. Diesem Fokus ist im Rahmen des zu wählenden Vorgehens Rechnung zu tragen. Die bereits erfolgte Konzeptualisierung des Modells, die Entwicklung der notwendigen Messmodelle und das experimentelle Design sind somit in einem Prozess zusammenzuführen. Schaubild 4-4 zeigt die Vorgehensweise und die Zusammenführung der verschiedenen notwendigen Schritte schematisch auf. Auf Grund der vollständigen Darstellung des Vorgehens sind hier einige, in den vorangehenden Abschnitten durchgeführten Schritten ebenfalls aufgeführt. Definition der relevanten Konstrukte

Theoretische Fundierung der Konstrukte

Modellierung der Wirkungszusammenhänge

Ableitung von Hypothesen

Experimentelles Untersuchungsdesign

Kausalanalyse als Messmethodik

4.3 Umfeld

Branchenauswahl

Festlegung der zu manipulierenden Variablen

4.4 Operationalisierung

Klassifizierung der Variablen

Itemgenerierung, Design des Experiments

Manipulationschecks

Faktorenanalysen zur Prüfung der Konstrukte

4.6 Hauptuntersuchung

Festlegung der Versuchanordnung

Durchführung

4.7 Datenanalyse

Kausalanalyse über Einflussfaktoren

Gruppenvergleiche über moderierende Faktoren

Konstrukte Kapitel 1-3 Modellaufbau

4.1 Methodik 4.2 Vorgehensweise

Kapitel 4 4.5 Pretests

Kapitel 5

Implikationen

Schaubild 4-4: Konzeptualisierung und Durchführung eines Experiments (Quelle: vgl. Rossiter 2002, S. 306; Tuschl 2003, S. 160) Die Erarbeitung der Definition der Weiterempfehlung wurde bereits in Kapitel 1 unter Berücksichtigung von Bezugsobjekten, Merkmalen und der Betrach-

55

Vgl. Tuschl 2003, S. 160

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

147

tungsperspektive der Weiterempfehlungsabgabe durchgeführt.56 Das zentrale Konstrukt der Weiterempfehlungsabgabe wird als Resultat einer Stimulierung betrachtet, die auf mehrere Bezugsobjekte zurückzuführen ist. Diese beinhalten entweder eine konkrete Leistung oder – abstrakter – ein Unternehmen bzw. dessen Stellvertreter (z.B. Marke, Mitarbeiter). Deren explizite oder implizite Beurteilung dient dem Sender als Determinante, d.h. Stimulus, zur Weiterempfehlung. Auch ein ggf. angebotenes Incentive stellt ein Bezugsobjekt dar, dessen Beurteilung Auslöser und damit Determinante der Weiterempfehlung sein kann, wie in Kapitel 1 erläutert wurde. Definitionen der Determinanten und moderierenden Faktoren der Weiterempfehlung wurden unter Bezugnahme auf verhaltenstheoretische Grundlagen in Kapitel 3 erarbeitet. Da es sich bei diesen Determinanten und moderierenden Faktoren ebenfalls um abstrakte Konstrukte handelt, sind sie in gleicher Weise wie die Weiterempfehlungsabgabe selbst zu behandeln. Im Rahmen der Festlegung und Definitionen der Determinanten wurden in Kapitel 3 Hypothesen entwickelt und so ein ganzheitliches Wirkungsmodell entwickelt. Die Entwicklung erfolgte auf Basis der in Kapitel 2 erläuterten theoretischen Überlegungen sowie empirischen Studien. Nach der Festlegung der einzubeziehenden Determinanten stellt sich für das experimentelle Design die Frage, welche den diesen Determinanten zu Grunde liegenden Variablen zu kontrollieren und welche „dem Zufall zu überlassen“ sind. Während es bei den Incentives offensichtlich sinnvoll erscheint, deren Höhe experimentell zu variieren, ist Frage der künstlichen Manipulation bei Leistungsqualität, Image und Beziehungsqualität umfassender zu diskutieren. Sowohl die Variation der Incentives als auch Leistungs- bzw. Unternehmensmerkmale ist nun auf konkrete Bezugsobjekte anzupassen. Es ist daher vor der Entwicklung konkreter Items eine Branche zu wählen, die für die Prüfung der Hypothesen als Untersuchungsumfeld dient. Dabei ist es für die Prüfung eines Grundmodells förderlich, wenn zur Verringerung von großen Varianzen, die unter anderem für die Signifikanz einzelner Effekte relevant ist, eine relativ homogene Leistung betrachtet wird. Ein eher praktisches Kriterium ist zusätzlich die Auskunftsfähigkeit und -bereitschaft möglicher Probanden. Dies bedeutet, es ist eine Branche auszuwählen, bei der größtenteils eine Erfahrung der Probanden anzunehmen ist, und die wenig Rücksicht auf Hemmungen bezüglich der Beantwortung von leistungsspezifischen Fragen erfordert.

56

Vgl. Abschnitt 1.2.

148

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Als nächsten Schritt ist die Klassifizierung der Konstrukte und ihrer Merkmale sowie, darauf basierend, die Itementwicklung vorzunehmen. Die Klassifizierung der Konstrukte und Merkmale betrifft die Art der Messmodelle, die teilweise reflektiv und formativ operationalisierbar sind. Diese Klassifizierung hat unmittelbaren Einfluss darauf, wie die Items zu formulieren sind. Sie ist damit auch für die Wirkungsbeziehungen und die Genauigkeit der Aussagen bezüglich Implikationen für das Marketing von entscheidender Bedeutung. Für die finale Skalenfestlegung aus den möglichen Itemgruppen wird zum Teil auf das erwähnte Vorgehen nach Rossiter zurückgegriffen. Die bereits erwähnte, konsequente Elimination von Items auf Basis exploratorischer und konfirmatorischer Faktorenanalysen setzt – z.B. mittels der Anwendung von Cronbach’s Alpha – einen Fokus auf die interne Konsistenz. Diese führt zur Bildung von unidimensionalen Konstrukten erster Ordnung und wird im Hinblick auf die Art der Wirkungszusammenhänge nicht dogmatisch durchgeführt.57 Stattdessen ist – wie zu Beginn des Abschnitts erläutert wurde – bezüglich der einzelnen Einflussfaktoren zu diskutieren, welches Verfahren zur richtigen Auswahl der Indikatoren führt. Dies ist vor allem davon abhängig, wie das jeweilige Konstrukts (als formativ oder reflektiv) zu erheben und entsprechend zu klassifizieren ist. Allerdings kommt ein solches Vorgehen nur für die Determinanten zum Einsatz. Die moderierenden Faktoren stellen jeweils genau ein spezifisches Merkmal dar, das in Kapitel 3 bereits so trennscharf abgegrenzt wurde, dass hier nur eine reflektive Operationalisierung sinnvoll erscheint. Nach der ersten Itemselektion sind mehrere Pretests durchzuführen. Das experimentelle Design erfordert zusätzliche Schritte sowohl bezüglich der Entwicklung von Szenarien und Fragenkatalogen als auch bezüglich statistischer Tests zur Überprüfung der Validität der Szenarien und unterschiedlichen Ergebnisse zwischen Untersuchungsgruppen. Durch die Variation von Variablen sind vor den üblichen Pretests als Manipulationschecks Gruppenvergleiche durchzuführen, um festzustellen, ob die Einflussfaktoren in der gewünschten Weise variiert werden. Für die Beantwortung der vorliegenden Fragestellungen zu UrsacheWirkungs-Zusammenhängen bei unterschiedlichen Bedingungen der Weiterempfehlungsabgabe kommt diesem Test eine zentrale Bedeutung zu. Ob im Rahmen der Pretests auf die nach Churchill bewährte Vorgehensweise zurückgegriffen wird, hängt vor allem von der Klassifikation der Konstrukte und Merkmale ab. Die im vorliegenden Modell betrachteten Konstrukte wurden zwar noch nicht in einem ganzheitlichen Modell überprüft. Wie sich zeigt, bestehen 57

Vgl. die Ausführungen von Albers/Hildebrand 2006, S. 6 sowie die dort zitierten Quellen (insbesondere Drolet/Morrison 2001) zum „Multi-Item-Abuse“ auf Grund der fehlleitenden Fokussierung auf ein hohes Cronbach’s Alpha.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

149

für die einzelnen Konstrukte zum größten Teil jedoch bewährte und anwendbare Skalen, so dass die geforderten umfangreichen, offenen Interviews mit Probanden und Experten in diesem Fall nicht notwendig sind. Bei den als reflektiv messbar klassifizierten Determinanten und den durchgängig reflektiven Messungen der Moderatoren sind explorative Faktorenanalysen weiterhin sinnvoll. Teilweise bietet sich eine gemeinsame Messung mehrerer Einflussfaktoren an, um erste Hinweise auf deren Trennschärfe untereinander zu erhalten (z.B. Meinungsführerschaft und Kommunikationsbedürfnis oder Leistungsqualität und Kundenzufriedenheit). Als Ergebnis der Pretests ergibt sich das finale Layout des Experiments. Zur Durchführung der Hauptuntersuchung ist zuletzt die Versuchsanordnung zu bestimmen. In diesem Zusammenhang ist die Frage nach einem partiellen oder vollständigen Design zu beantworten sowie die eine Reihenfolge der Fragenblöcke festzulegen, die Suggestiveinflüsse auf die Probanden und Verzerrungen der Ergebnisse durch zu hohe Anforderungen an die Probanden im Verlauf der Untersuchung vermeidet. Zudem ist die Ermittlung der Mindeststichprobengröße erforderlich, die sich wiederum aus der Analysemethodik und den Beziehungen im Modell ergibt. Die Datenanalyse setzt sich aus mehreren Komponenten zusammen. Zunächst sind die unterschiedlichen Szenarien getrennt auszuwerten. Die Kausalanalyse zeigt zunächst vor allem die Wirkungszusammenhänge und die relative Bedeutung der einzelnen Einflussfaktoren in Bezug auf die Weiterempfehlungsabgabe auf. Ferner wird die insgesamt durch diese Einflussfaktoren erklärte Varianz berechnet, um festzustellen, ob das angestrebte ganzheitliche Modell realisiert wurde. Interaktionseffekte werden ebenfalls mittels Kausalanalyse ermittelt. Des Weiteren findet bezüglich der Moderation der Wirkungszusammenhänge eine Gruppenunterscheidung statt. Der Datensatz wir je nach Ausprägung des Merkmals, das für eine Moderation ursächlich sind, geteilt und für die einzelnen Gruppen jeweils eine eigenständige Kausalanalyse durchgeführt. Mittels Signifikanztests ist zu prüfen, ob und ggf. wie stark eine vermutete Moderation tatsächlich vorliegt. Während eine Interpretation der Ergebnisse im Rahmen der einzelnen durchzuführenden Analysen vorgenommen wird, findet die Ableitung von Implikationen im Sinne eines Steuerungssystems für die Weiterempfehlungsabgabe erst in Kapitel 5 statt. Hier werden unter anderem zusätzlich einige umfeld- bzw. branchenbezogene Ergebnisse der Studie hinzugezogen, über die mangels einer a priori festgelegten Branchenspezifikation innerhalb der Modellkonzeption keine Hypothesen gebildet wurden.

150

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

4.3

Festlegung des Untersuchungsumfelds

4.3.1

Branchenauswahl

In diesem Schritt sind die im Rahmen des Experiments zu variierenden, externen Einflussfaktoren des Modells festzulegen. Bei der jeweiligen Ausgestaltung des Experiments und bei der Konkretisierung der Einflussfaktoren durch Items einer Befragung ist jedoch vorher die Konkretisierung des Untersuchungsumfelds, d.h. vor allem der zu beurteilenden und ggf. weiterzuempfehlenden Leistung für die Prüfung des Modells erforderlich. Daraus ergeben sich Merkmale der Bezugsobjekte der Weiterempfehlung, die für die Ausgestaltung der Szenarien des Experiments und die Befragung der relevanten Einflussfaktoren anzupassen sind. Grundsätzlich sind Weiterempfehlungen bei Dienstleistungen von größerer Bedeutung als bei Sachgütern, da diese im Durchschnitt über mehr schwer bzw. nicht im Vorfeld der Kaufentscheidung beurteilbare Eigenschaften verfügen. Dies hat zur Folge, dass durch Weiterempfehlungen zum einen eine Informationsverdichtung stattfindet und zum anderen eine Erfahrungskomponente eingebracht wird, die andere Informationsquellen nicht bieten. Eine Weiterempfehlung spielt aus Unternehmenssicht ferner auf Märkten eine Rolle, die entweder noch nicht gesättigt sind (Innovationen) oder bei denen Wechselbarrieren relativ leicht überwindbar sind. Zudem besteht für das Experiment eine Restriktion in der kognitiven Belastbarkeit der Probanden. Sind die Merkmale der Leistung und die im Rahmen des Experiments variierten Einflussfaktoren zu komplex, so ist kein stringentes Antwortverhalten zu erwarten, da mit einer hohen Wahrscheinlichkeit nicht mehr alle Merkmale und manipulierten Faktoren berücksichtigt werden. Dies bedingt die Wahl einer Leistung, die vergleichsweise einfach strukturiert ist und bei der die im Experiment unternehmensseitig manipulierten Einflussfaktoren so gestaltet werden können, dass eine Berücksichtigung aller relevanten Merkmale beim Antwortverhalten anzunehmen ist.58 Als Resultat dieser Überlegungen wurde die Mobilfunkbranche als Untersuchungsumfeld ausgewählt. Sie sind vor einer Kaufentscheidung in vielen Facetten nicht beurteilbar (z.B. Netzabdeckung, Qualität der Services, Kulanz bei Zahlungsfristen usw.). Es besteht des Weiteren regelmäßig die Möglichkeit eines Wechsels, da Verträge entweder mit einer definierten Laufzeit geschlossen werden oder keine vertragliche Bindung („Prepaid“-Karten) besteht. Schließlich sind 58

Vgl. Quellen bei Jacoby 1977, S. 69f.; Milford/Perry 1977, S. 133; ähnlich zu anderen Versuchsanordnungen auch Sarris 1992; Lines/Destadli 2004.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

151

die Leistungen nicht so vielfältig und facettenreich, dass eine Kaufentscheidung bei einzelnen Probanden von vollkommen unterschiedlichen Merkmalen abhängt und eine große kognitive Belastung darstellt, so wie dies z.B. bei der Wahl eines Anbieters für Private Banking der Fall ist. Zusätzlich ist die Art der Leistung nicht mit derart persönlichen Bedürfnissen verbunden (wie z.B. bei Krankenoder Risikolebensversicherungen), dass der Einsatz von Incentives ethisch fragwürdig und eine Auskunftsverweigerung wegen sensibler Befragungsobjekte unwahrscheinlich ist. Von Nachteil ist hingegen, dass die Leistungen im Mobilfunkbereich vielfach als „Commodities“, d.h. als homogene Leistungen im Vergleich unterschiedlicher Anbieter wahrgenommen werden.59 Das experimentelle Design spricht auf Grund des zuletzt genannten Nachteils zunächst dafür, fiktive Leistungsszenarien vorzustellen, deren Qualität deutliche Unterschiede aufweist. Zum einen werden die zu erhebenden Konstrukte und Merkmale dadurch jedoch realitätsferner. Zum anderen besteht die Gefahr, dass Leistungsmerkmale, die relevant sind, aber nicht im Szenario beschrieben werden, entweder nicht einfließen oder Probanden an deren Stelle prädiktive Erwartungen ihrer eigenen Leistungsanbieter setzen und beurteilen. Vor allem aber ist eine Beziehung, die sich durch Merkmale wie Vertrauen auszeichnet, ebenso wie eine Identifikation mit einem Anbieter durch ein überschaubares Szenario nicht realistisch simulierbar. Durch die Anpassungen von Konstrukten, Dimensionen und Items in Bezug auf die gewählte Branche verringert sich einerseits die Allgemeingültigkeit der Aussagen. Andererseits steigt die Vorhersagequalität durch eine in höherem Maße erreichbare Vollständigkeit der Einflussfaktoren. Im Hinblick auf das Ziel einer hohen Varianzerklärung ist eine bessere Spezifizierung des Modells auf die beim vorliegenden Bezugsobjekt relevanten Merkmale dennoch sinnvoll. Zudem dient dieses Vorgehen weiterhin dem Ziel einer hohen Transfermöglichkeit auf andere Branchen, da dort ebenfalls die jeweils entsprechenden hochrelevanten Faktoren zur Beurteilung der Leistungsqualität herangezogen werden. Ein Transfer ist folglich unter der Bedingung einer vorausgehenden Erfassung der Einflussfaktoren möglich, die über die Wahrnehmung der Leistungsqualität entscheiden.

59

Vgl. Bruhn 2005, S. 65ff.

152

4.3.2

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Festlegung der zu manipulierenden Variablen

Die Entscheidung über die zu manipulierenden Variablen ist zugleich eine Entscheidung über das Design der Untersuchung als „echtes“ oder als QuasiExperiment. Dies wiederum hat Konsequenzen für zu berücksichtigende Störfaktoren und damit zufällige der systematische Messfehler, die potenziell umso größer werden, je mehr Variablen „dem Zufall überlassen“ werden. Bezüglich der Incentives ist offensichtlich, dass nur eine gezielte Manipulation zur Prüfung der Hypothesen sinnvoll ist. Nur die Festlegung der Incentivehöhen ermöglicht eine getrennte Auswertung von Datensätzen. Eine Befragung nach tatsächlich erfolgter Teilnahme an einem Incentiveprogramm zieht Ungenauigkeiten hinsichtlich der Vergabebedingungen, der Form der Incentivierung. Nicht zuletzt gehen mit einer solchen Befragung Forderungen nach Quotierungen der Anzahl von Datensätzen mit bestimmten Ausprägungen der Incentives einher. Eine Manipulation ist folglich zu favorisieren. Die Frage nach unterschiedlichen Incentivehöhen wird im Rahmen der Operationalisierung zum einen anhand realer Programme und zum anderen anhand von Manipulationschecks festgelegt. Für die Erhebung der Leistungsqualität sind mehrere Vor- und Nachteile abzuwägen. Vorteil einer experimentellen Variation ist das Vorliegen objektiv gleicher Leistungseigenschaften innerhalb eines Szenarios, deren Diskriminanz bezüglich der Kunden- bzw. Probandenwahrnehmung innerhalb von Manipulationschecks geprüft werden kann. Somit sind Vergleiche der Weiterempfehlungswahrscheinlichkeit auf erwiesenermaßen unterschiedlichen Leistungsniveaus durchführbar. Bei der Abfrage der tatsächlichen Leistungsqualität sind nur subjektive Leistungsunterschiede ermittelbar. Die tatsächlichen Leistungsniveaus bleiben unerschlossen. Allerdings ist für eine experimentelle Variation vorher zu erheben, für welche Leistungsmerkmale überhaupt eine Manipulation sinnvoll ist, um ein realistisches und vom Probanden beurteilbares Gesamtbild eines Leistungsanbieters zu erhalten. Es stellt sich die Frage, ob eine solche Simulation der besseren Beantwortung der Forschungsfragen dient. Da eine Simulation der Leistungsqualität eine komplette Darstellung aller Merkmale erfordert, besteht entweder die Gefahr, einzelne, individuell unterschiedlich bedeutsame Merkmale zu vernachlässigen oder den Probanden durch eine zu umfangreiche Darstellung zu überfordern. Im ersten Fall ergeben sich Verzerrungen hinsichtlich der Relevanz einzelner Einflussfaktoren für die Weiterempfehlung. Im zweiten Fall besteht ein hohes Risiko mangelhafter Datenqualität. Bei einer Erhebung der Leistungsqualität des jeweils eigenen Anbieters werden

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

153

die ausgewählten Merkmale dagegen entsprechend ihrem tatsächlichen Vorliegen beurteilt. Somit ergibt ist ein realistisches Bild der Bedeutung dieser Einflussfaktoren. Da dieses Bild bei der Untersuchung im Vordergrund steht, bei einer gezielten Manipulation jedoch das Risiko von Verzerrungen erhöht wird, überwiegen offenbar die Nachteile der Simulation. Der unterschiedlichen Relevanz einzelner Merkmale bei den verschiedenen Anbietern ist möglicherweise durch ein höheres Aggregationsniveau bei der Erhebung Rechnung zu tragen. Damit geht zwar eine Einschränkung für die Ableitung konkreter Implikationen für das Marketing einher. Diese tritt angesichts der Zielsetzung eines ganzheitlichen und relativ allgemein gültigen Modells jedoch in den Hintergrund. Aus dieser Festlegung ergibt sich zwingend, dass die Beziehungsqualität und das Image ebenfalls über den aktuell bestehenden Anbieter der einzelnen Probanden zu erheben sind. Hier wird noch deutlicher, dass eine Simulation dieser Merkmale schnell eine Überforderung des Vorstellungsvermögens zur Folge hat. Bei einer experimentellen Variation der Leistungsqualität sind gleichzeitig auch Merkmale der Beziehung (z.B. Dauer, Intensität, aufgebautes Vertrauen) und des Images zu simulieren. Die Simulation einer Beziehung erscheint zum einen schwierig, da die Gefahr besteht, dass die manipulierten Variablen entweder mit eigenen Erfahrungen verglichen werden oder ggf. fehlende Informationen durch diese ergänzt werden. Beides würde wiederum zu Verzerrungen bezüglich eines konsistenten Antwortverhaltens zwischen einzelnen Probanden führen. Zum anderen stellt die Simulation einer Beziehung hohe Anforderungen an das Vorstellungsvermögen und die Konzentrationsfähigkeit der Probanden, wenn von ihnen verlangt wird, sich in die Situation eines Kunden hineinzuversetzen und hypothetisch ihr Vertrauen und Commitment gegenüber einem fiktiven Anbieter zu bewerten. Für das Image gilt diese Feststellung analog; auch diese ist als vielschichtiges und komplexes Merkmal eines Anbieters durch eine Szenariobeschreibung nur schwer zu erfassen und für einen Probanden vorstellbar zu machen. Schließlich stellt sich die Frage nach der Ermittlung von Wirkungen der Weiterempfehlungsabgabe auf den Sender. Mehrere Aspekte sind für eine Entscheidung hinsichtlich experimenteller Manipulation oder „natürlicher“ Erhebung zu berücksichtigen. Zunächst ist besteht bei einer Manipulation der Vorteil einer möglichen Quotierung, sowohl in Bezug auf die tatsächliche Weiterempfehlungsabgabe als auch auf unterschiedliche Reaktionen des Empfängers. Im Gegensatz dazu ist sowohl die Abfrage des tatsächlichen Weiterempfehlungsverhaltens als auch verschiedener Reaktionen der Empfänger problembehaftet. Erstens setzt die Analyse der Wirkung auf den Sender eine gruppenweise Vergleichbarkeit von Reaktionen – soweit eine solche wahrgenommen wird – voraus. Zweitens ist anzunehmen, dass die individuellen persönlichen Beziehun-

154

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

gen zwischen Sendern und Empfängern sich in unterschiedlich auf den Sender auswirken, was in diesem Fall mit hoher Wahrscheinlichkeit zu größeren Varianzen im Antwortverhalten der Probanden führt. Drittens wird für die einzelnen Gruppen eine bestimmte Stichprobengröße verlangt. Diese ist möglicherweise nur unter großem Erhebungsaufwand erreichbar, zumal die Zuordnung zu den einzelnen Gruppen problematisch sein kann und über separate Skalen zu ermitteln ist. Dies wiederum verlängert den Fragenkatalog und reduziert – unter Rücksichtnahme auf einen den Probanden zumutbaren Fragebogenumfang – die Anzahl der Indikatoren, die für die eigentliche Modellschätzung eingesetzt werden können. Die genannten Gründe sprechen somit insgesamt für eine gezielte Variation, d.h. Simulation, einer Weiterempfehlungsabgabe und der Reaktion des Empfängers, um die Wirkungen den Forschungsfragen gemäß zu analysieren.

4.3.3

Manipulation von Variablen

Für das Incentive wurde festgestellt, dass eine experimentelle Variation zu favorisieren ist. Deshalb ist vor der Operationalisierung einer Messskala zunächst die sinnvolle und trennscharfe Varianten zu definieren. ist vor allem dessen subjektiv wahrgenommene Höhe relevant. Ein Ziel innerhalb einer Messung besteht darin, möglichst gleiche Wahrnehmungen zu generieren, um eine hohe Varianzerklärung zu erreichen. Während die grundsätzliche Wahrnehmung von finanziellen Werten von der persönlichen Einstellung sowie den jeweiligen Einkommens- und Vermögensverhältnissen abhängt, können im Rahmen der Ausgestaltung der Incentives Schwankungen zumindest ansatzweise reduziert werden, um ein konsistentes Bild über ihre Wirkung zu erhalten. Für die Simulation stehen mehrere Formen von Incentives zur Disposition. Ein Incentive in Form eines Sachgutes verfügt zwar über das Potenzial, vom Empfänger mit einem höheren Geldwert, und zwar dem angenommenen Verkaufspreis anstelle des Einkaufs- oder Herstellungspreises, bewertet zu werden, als ein rein finanzielles Incentive. Es ist jedoch anzunehmen, dass der subjektive Wert, der sich z.B. aus dem Gebrauchswert des Incentives ergibt, individuell stark variiert. Dies spricht zumindest im Hinblick auf eine Untersuchung für direkte monetäre Incentives. Eine weitere Reduktion der Schwankungsbreite findet durch die Abfrage der Attraktivität des Incentives statt. So können Gruppenvergleiche dergestalt vorgenommen werden, dass auch bei gleich hohen Incentives Personengruppen mit einer unterschiedlichen Bewertung der Attraktivität separat untersucht werden. Für das Experiment wird somit ein monetäres Incentive als direkter Einfluss-

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

155

faktor gewählt. Für die Abfrage der Attraktivität eines Incentives ist zunächst ein Szenario zu formulieren, dass für die Versuchspersonen dem Befragten ein fiktives Incentiveprogramm eines Unternehmens vorstellt und das hinsichtlich der Höhe des Incentives realistisch ist. Obwohl durch die Abfrage der Attraktivität eine intervallskalierte bzw. durch die reflektive Messung über mehrere Items eine quasi-stetige Erhebung erfolgt, sind zur Unterscheidung unterschiedlicher Einflusshöhen (Hypothesen 1 und 2) mindestens zwei unterschiedliche Ausprägungen aufzunehmen. Diese Szenarien sind in Schaubild 4-5 dargestellt.60 Die Höhen und Abstände zwischen den Incentives wurden aus in der Praxis angewandten KwK-Maßnahmen eines im Niedrigpreissegment und eines im Hochpreissegment Anbieters entnommen.61 Ziel ist es, sicherzustellen, dass es sich zum einen um realistische Incentives handelt, und das zum anderen die beiden Szenarioteile hinreichend verschieden sind. Wie bereits erläutert wurde, sind die beiden Varianten im Rahmen eines Manipulationschecks auf Diskriminanzvalidität zu prüfen. Szenarien für die Ausgestaltung eines Incentives [Niedriges Incentive:] Ihr Mobilfunkanbieter bietet Ihnen für jeden Kunden, den Sie über eine Weiterempfehlung werben, eine Prämie von 20 CHF auf Ihre Rechnung oder Ihr Guthaben. [Hohes Incentive:] Ihr Mobilfunkanbieter bietet Ihnen für jeden Kunden, den Sie über eine Weiterempfehlung werben, eine Prämie von 100 CHF auf Ihre Rechnung oder Ihr Guthaben.

Schaubild 4-5: Ausgestaltung der Incentives im experimentellen Design Des Weiteren ist die Manipulation der Reaktion des Empfängers der Weiterempfehlung als Variable erforderlich. Hierdurch ist festzustellen, ob eine Veränderung hinsichtlich der Kundenbindung auf Grund einer Reaktion auf die Weiterempfehlung erfolgt. Dies wird durch eine positive und eine negative Reaktion realisiert. Wichtig ist hierbei, dass sich die Szenarien auf tatsächliche Leistungskomponenten des Mobilfunkanbieters bezogen sind und nicht z.B. auf Leistungen eines Vertriebspartners. So ist sicherzustellen, dass der Sender das Leistungsurteil auch dem Anbieter zuordnet. Schaubild 4-6 zeigt zwei Reaktionen anhand eines solchen Leistungsurteils.

60 61

Die Darstellung der Gesamtszenarien erfolgt im Zusammenhang in Abschnitt 4.6.1. Hierbei handelte es sich um den internetbasierten Anbieter Yallo (www.yallo.ch, Zugriff am 26.4.2007) und den „traditionellen“ Anbieter Orange (www.orange.ch, Zugriff am 26.4.2007).

156

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe Manipulation der empfängerseitigen Reaktion auf die Weiterempfehlungsabgabe

[Negative Reaktion:] Einige Wochen, nachdem Sie Ihren Mobilfunkanbieter einer Kollegin empfohlen haben und diese bei Ihrem Anbieter einen Vertrag abgeschlossen hat, treffen Sie sich wieder. Ihre Kollegin beschwert sich, dass ihre Nummer nach einer Woche noch nicht frei geschaltet gewesen wäre. Dann habe sie noch zwanzig Minuten in der Warteschleife der Hotline gewartet, bis das Problem gelöst worden wäre. [Positive Reaktion:] Einige Wochen, nachdem Sie Ihren Mobilfunkanbieter einer Kollegin empfohlen haben und diese bei Ihrem Anbieter einen Vertrag abgeschlossen hat, treffen Sie sich wieder. Ihre Kollegin bedankt sich nochmals für den guten Tipp. Die schnelle Einrichtung und der freundliche Service des Anbieters habe Sie positiv überrascht.

Schaubild 4-6: Ausgestaltung der Reaktion im experimentellen Design

4.4

Klassifizierung und Operationalisierung der Variablen

4.4.1

Vorgehensweise

Auf der Grundlage der Variablen, über die Hypothesen gebildet wurden, sind Messskalen zu entwickeln, die in der Lage sind, diese Merkmale möglichst exakt zu erheben. Um eine vollständige Erfassung der relevanten Variablen im gewählten Untersuchungsumfeld zu gewährleisten, sind im Rahmen der Operationalisierung unterschiedliche Herangehensweisen denkbar. Eine Möglichkeit stellen empirische Untersuchungen von exploratorischem Charakter dar. Hierunter fallen qualitative oder strukturierte Interviews, wie z.B. die Abfrage von so genannten „Critical Incidents“, die zur Weiterempfehlungsabgabe in der speziellen Branche geführt haben. Wurde das jeweilige Merkmal bereits im Rahmen von Studien gemessen, so kann allerdings auch auf bewährte Skalen für das entsprechende Merkmal zurückgegriffen werden. Je fokussierter eine spezielle Leistung betrachtet und deren Einflussfaktoren operationalisiert werden, desto unwahrscheinlicher ist es, dass bereits eine bewährte Skala für die spezifische Leistung besteht. Dies gilt vor allem für disaggregierte, formative Modelle und ist daher für die Operationalisierung von zentraler Bedeutung. Im Folgenden sind die für das Untersuchungsumfeld als relevant benannten leistungsspezifischen Merkmale, allgemeine Konstrukte wie die Kundenzufriedenheit und die Kundenbindung sowie die moderierenden Faktoren anhand der in Abschnitt 4.2 erläuterten Vorgehensweise zu operationalisieren. Dabei ist zu diskutieren, wie spezifisch die Messmodelle zu gestalten sind, um einerseits verall-

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

157

gemeinerbare Ergebnisse zu erhalten und andererseits möglichst konkrete Implikationen ableiten zu können. Für die meisten Messmodelle erweist sich trotz der weniger spezifischen Managementimplikationen eine allgemeine, reflektive Messung als sinnvoller, insbesondere im Hinblick auf ein Managementsystem für die Steuerung von Weiterempfehlungen. Da hier ein allgemeiner Prozess aufgezeigt wird, der universell anwendbar ist, sind einzelne, branchen- und leistungsspezifisch konkrete Aussagen nicht von zentralem Interesse.

4.4.2

Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe

4.4.2.1 Incentives In Abschnitt 3.2.1 wurde festgestellt, dass eine mit anderen Determinanten konsistente Messung der Wirkung eines Incentives nur mittels der Anreizattraktivität möglich ist.62 Auf diese Weise kann eine Skalierung auf der gleichen Ebene wie z.B. bei der Leistungsqualität vorgenommen werden. Die Anreizattraktivität ist kein abstraktes Konstrukt, das sich aus mehreren Dimensionen zusammensetzt, sondern kann direkt gemessen werden. Da jedoch keine Untersuchungen existieren, in denen eine derartige Operationalisierung erfolgte, erscheint das Einfügen von Redundanzen durch eine reflektive Multi-Item-Messung im Hinblick auf eine Messfehlerreduktion dennoch sinnvoll. Daher wird sie mit drei Items reflektiv operationalisiert, wie in Schaubild 4-7 aufgezeigt wird. Der direkten Befragung der Attraktivität folgen zwei Items, die die Relevanz des Incentives für die Weiterempfehlung in weiteren Facetten widerspiegelt. Im Rahmen von Vorstudien ist durch Faktorenanalysen sowie anhand von Cronbach’s Alpha aufzuzeigen, ob diese Operationalisierung adäquat ist. Konstrukt

Anreizattraktivität

Indikator

Indikatorformulierung/Item

Inc1

Der versprochene Bonus für eine erfolgreiche Weiterempfehlung ist ein attraktiver Anreiz.

Inc2

Die Höhe der angebotenen Prämie für die Werbung eines neuen Kunden erscheint mir ausreichend.

Inc3

Ich wäre mit der Höhe der Prämie zufrieden.

Quelle

Eigene Skala

Schaubild 4-7: Reflektive Operationalisierung der Attraktivität des Incentives 62

Eine andere Möglichkeit besteht prinzipiell durch das Einfügen von DummyVariablen für unterschiedliche Ausprägungen des Incentives. Hierdurch gestaltet sich die Messung in einem gemeinsamen Kausalmodell jedoch deutlich komplexer.

158

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

4.4.2.2 Leistungsqualität Die Leistungsqualität umfasst bei Dienstleistungen in erster Linie intangible Leistungseigenschaften. Hierunter fallen die Interaktion mit dem Mitarbeiter, die Individualisierung der Leistung, die Zuverlässigkeit des Anbieters. Als tangible Komponenten gelten vor allem äußerliche Merkmale (z.B. Geschäftsräume, Kleidung der Mitarbeiter). Bezüglich der hier betrachteten Leistungen kommt diesen ohnehin nur eine untergeordnete Rolle zu, da die Leistungserstellung selbst (ggf. nach dem Abschluss eines Vertrags im direkten Kontakt mit dem Personal und in Räumlichkeiten des Anbieters) ohne Kontakt zu solchen tangiblen Elementen stattfindet. Stattdessen erfolgt die laufende Leistungserstellung automatisiert, wodurch direkte Kontaktpunkte mit dem Anbieter die Ausnahme darstellen. Eine getrennte Abfrage von verschiedenen Leistungskomponenten erscheint folglich ebenso wenig zielführend zu sein, wie die Simulation solcher Elemente, da sie in der realen praktischen Nutzung vermutlich keine große Rolle spielen. Auch aus diesem Grund wird für das experimentelle Design keine vollständige Kontrolle einer Vielzahl von Merkmalen angestrebt. Stattdessen wird, wie in Abschnitt 4.3.2 erläutert wurde, die tatsächlich aktuell in Anspruch genommene Leistung durch die Probanden gesamthaft beurteilt. Die Gewichtungen der Einflussfaktoren ergeben sich zum Teil bereits durch die unterschiedlichen Anbieter, die ihre jeweiligen Leistungskomponenten unterschiedlich gestaltet haben, um sich im Markt möglichst klar zu positionieren und von ihren Wettbewerbern zu differenzieren. Die Beurteilung der Leistungsqualität findet im Prinzip zwar nach jeder einzelnen Episode der Inanspruchnahme der Leistung statt. Sie hängt im Fall von Mobilfunkleitungen aber kaum von der einzelnen Beurteilung z.B. der Gesprächsqualität bei einem Telefonat ab, sondern vor allem von einer (kurz- bis mittelfristigen) Beurteilung der letzten Episoden der Nutzung und der letzten Transaktionen im Kontakt mit dem Anbieter. Auf Grund dieser Überlegung wird die Leistungsqualität aggregiert durch reflektive Indikatoren gemessen. Die im folgenden Schaubild 4-9 dargestellten Items tragen des Weiteren den in Kapitel 3 erläuterten und gegenüber der Kundenzufriedenheit möglichst trennscharf abgegrenzten Merkmalen der Leistungsqualität Rechnung.63

63

Vgl. z.B. die Skala zur Messung der Leistungsqualität, auch in Abgrenzung zu Kundenzufriedenheit, bei Brady/Robertson 2001.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe Konstrukt

Leistungsqualität

Indikator

Indikatorformulierung/Item

Lq1

Ich denke, dass ich von vielen Leistungen profitiere, die Kunden bei anderen Mobilfunkanbietern nicht erhalten.

Lq2

Das Serviceniveau meines Mobilfunkanbieters ist sehr gut.

Lq3

Ich glaube, dass mein Mobilfunkanbieter besser auf meine Bedürfnisse eingeht, als es die meisten anderen Anbieter tun würden.

159 Quelle

Brady/ Robertson 2001

Schaubild 4-8: Operationalisierung der Leistungsqualität

4.4.2.3 Kundenzufriedenheit In Abschnitt 2.2.2 wurde erläutert, dass die Kundenzufriedenheit als globales Konstrukt keinen differenzierten Rückschluss auf unternehmensseitige Maßnahmen zur Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe zulässt. Dies gilt insbesondere dann, wenn sie als einzige Determinante der Weiterempfehlungsabgabe eingesetzt wird. Falls der Erklärungsgehalt der Kundenzufriedenheit in Bezug auf die Weiterempfehlung deutlich größer ist, als der Erklärungsgehalt konkreterer Merkmale, so bedeutet dies, dass weitere Faktoren eine Rolle spielen, die im Modell zu berücksichtigen sind. Gleiches gilt für einen geringen Erklärungsgehalt der Kundenzufriedenheit selbst, der durch die konkreten Merkmale erfasst wird. Auf diese Weise ist das Modell bei entsprechenden Analyseergebnissen für weitere Untersuchungen zu modifizieren und um weitere relevante Faktoren zu erweitern. Die gewählten Items entsprechen einer vielfach bewährten Skala, die sich aus dem Beurteilungs-Erwartungsvergleich, dem Vergleich mit einem fiktiven Ideal und der Gesamtzufriedenheit zusammensetzt.64 Konstrukt

Kundenzufriedenheit

Indikator

Indikatorformulierung/Item

Kuz1

Mein Mobilfunkanbieter entspricht genau meinen Erwartungen.

Kuz2

Wenn ich mir einen perfekten Mobilfunkanbieter vorstelle, kommt mein Mobilfunkanbieter diesem Ideal sehr nahe.

Kuz3

Ich bin insgesamt zufrieden mit meinem Mobilfunkanbieter.

Schaubild 4-9: Operationalisierung der Kundenzufriedenheit

64

Vgl. z.B. Oliver 1980; Homburg et al. 2000, S. 513; .

Quelle

Oliver 1980; Homburg et al. 2000

160

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Eine Auswertung nach Anbieter bietet möglicherweise Aufschluss über einzelne Positionierungen, aus denen sich wiederum Implikationen bezüglich der Weiterempfehlungsabgabe ableiten lassen. Um eine Differenzierung im Sinne unterschiedlicher Ausgangssituationen vornehmen zu können, wird im Rahmen der Erhebung qualitativer Merkmale daher auch der Anbietername abgefragt.

4.4.2.4 Image Das Image beinhaltet zahlreiche Merkmale, die potenziell zu einer Identifikation des Kunden mit dem Anbieter und zur Weiterempfehlungsabgabe führen. Bei diesen Einflussfaktoren erscheint zunächst eine formative Bildung des Gesamtkonstrukts über mehrere Dimensionen sinnvoll. So setzt sich das Image unter anderem aus der Berichterstattung in der Presse, der Markenpositionierung durch das Unternehmen, möglicherweise auch aus dessen finanzieller Performance und seinem kulturellen, sozialen oder ökologischen Engagement zusammen. Das Image beinhaltet somit ein komplexes Konstrukt, dessen Einflussfaktoren wiederum von Konsumenten mit unterschiedlicher Relevanz für das Image wahrgenommen werden. Auch die Ausprägungen einzelner Merkmale können auf verschiedene Weise gedeutet werden.65 Allerdings sind die genannten Merkmale nur teilweise vom Unternehmen beeinflussbar. Das bedeutet, dass auch eine formative Messung, die prinzipiell konkretere Hinweise auf einzelne Einflussfaktoren des Images ermöglicht, nur eingeschränkt Implikationen zulässt. Daher wird für die Messung wiederum eine reflektive Messung bevorzugt. Somit werde zwar eher allgemeine Indikatoren gewählt, deren Wahrnehmung jedoch unterschiedliche Facetten des Images darstellen (Schaubild 4-10). Die gewählte Operationalisierung schließt zudem durch die Frageinhalte Zweifel bezüglich der Richtung der Kausalität aus. Auf Basis dieser Inhalte ist es nicht denkbar, dass die Kundenzufriedenheit ihrerseits eine Wirkung auf das Image ausübt.

65

So ist es z.B. möglich, dass bei jüngeren Konsumenten das Engagement als Sponsor von Sport- oder Musikveranstaltungen zu einem guten Image beiträgt. Bei älteren Konsumenten ist hingegen anzunehmen, dass die von diesen Kunden gewünschte Seriosität des Anbieters das Image beeinträchtigt.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe Konstrukt

Image

Indikator

Indikatorformulierung/Item

Ima1

Mein Mobilfunkanbieter verfügt über einen guten Ruf.

Ima2

Die Leistungen und das Engagement meines Mobilfunkanbieters tragen zu einem hohen Ansehen in der Öffentlichkeit bei.

Ima3

Mein Mobilfunkanbieter ist sehr gut im Markt positioniert.

161 Quelle

Turnbull/ Leek 2000; O'Cass/ Grace 2004a

Schaubild 4-10: Operationalisierung des Images

4.4.2.5 Beziehungsqualität Die Beziehungsqualität ist das Resultat mehrerer Episoden von Interaktionen oder der dauerhaften Inanspruchnahme einer Leistung. Die Wahrnehmung einer Beziehung, die sich vor allem im Aufbau von Vertrauen und Commitment gegenüber einem Anbieter zeigt, entwickelt sich dabei innerhalb eines größeren Zeitraums. 66 Somit ist deutlich, dass die Beziehungsqualität ein abstraktes Konstrukt darstellt, das sich auch bei reflektiver Messung in einer Vielzahl möglicher Merkmale zeigt und entsprechend umfassender zu erheben ist, als die Leistungsqualität oder die Kundenzufriedenheit.67 Direkt an diese Feststellung anschließend ist allerdings festzustellen, dass die bereits getesteten Skalen, z.B. für die Erhebung des Vertrauens, ein hohes Maß an Redundanz aufweisen.68 Ferner erscheint eine Anpassung auf Mobilfunkanbieter und ihre speziellen Merkmale sinnvoll zu sein. Mobilfunkanbieter zeichnen sich insbesondere im Hochpreisbereich durch komplexe Tarifstrukturen aus. So erreichen sie eine hohe Individualisierung in Bezug auf den Einzelkunden und gleichzeitig eine Intransparenz gegenüber anderen Anbietern.69 Weiterhin ist zur Marktentwicklung zu beobachten, dass bei einem generell sinkenden Preisniveau 66 67 68 69

Vgl. Abschnitt 2.2.3.4. Vgl. z.B. Hennig-Thurau et al. 2000, S. 375; Bloemer et al. 2002; Sirdeshmukh et al. 2002. Vgl. z.B. Chaudhuri/Holbrook 2001, S. 87. Dies entspricht einem Entziehen des Wettbewerbs, wie in Abschnitt 1.1 angesprochen wurde. So wirbt z.B. der Schweizer Anbieter Orange damit, dass seine monatliche Grundgebühr sowie die Gesprächstarife sich jeden Monat dem Nutzungsverhalten der Kunden anpassen. So garantiert der Anbieter, dass der Kunde in der Kombination beider Tarifkomponenten den insgesamt – im Rahmen der Tarifstruktur des Anbieters – günstigsten Tarif erhält.

162

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

auf Grund des Eintritts neuer Wettbewerber eine relativ dynamische Preisentwicklung vorliegt, die dazu führen kann, dass der für einen einzelnen Kunden günstigste Anbieter innerhalb eines kurzen Zeitraums häufiger wechseln kann. Die langfristigen Verträge als Wechselbarrieren verhindern zwar kurzfristige Abwanderungen, jedoch ist anzunehmen, dass die Kunden auf Grund dieser Barrieren noch sensibler gegenüber einem opportunistischen Verhalten des Anbieters sind und Vertrauen eine wichtige Rolle spielt. Gleiches gilt für das Commitment, dass unabhängig der Vertragsdauer die Bereitschaft zeigt, die Beziehung fortzusetzen.70 Um die Komplexität in Bezug auf die Messmodelle zu reduzieren, wird in der Operationalisierung auf eine mehrdimensionale Messung verzichtet. Die Besonderheiten des Marktes für die Beurteilung der Merkmale der Beziehung wurde bei der Entwicklung der Items mit einbezogen. So wurden Redundanzen zugunsten einzelner spezifischer Aspekte, die im Mobilfunkbereich für die Beurteilung der Beziehung relevant erscheinen, vermieden. Dennoch wurde zu einem großen Teil auf bewährte Skalen zurückgegriffen, um das Risiko einer Notwendigkeit von Modifikationen auf Basis der Vorstudien zu minimieren.71 Zusätzlich wurde trotz des hohen Abstraktionsniveaus, das das Konstrukt der Beziehungsqualität aufweist, ein Item einbezogen, dass eine Gesamtbeurteilung der Beziehung beinhaltet.72 Es besteht allerdings die Gefahr, dass auf Grund geringer Interaktion und der oft schon langfristig bestehenden Verträge eine bewusste Wahrnehmung der Beziehung in den Hintergrund rückt und damit eine explizite Befragung einer entsprechenden Wahrnehmung zu Verzerrungen innerhalb des Konstrukts führen kann. Dies ist innerhalb der Vorstudie in besonderem Maße zu beachten. Ein weiteres Ziel der Vorstudie wird es auf Grund des – im Vergleich mit anderen Konstrukten – unverhältnismäßig großen Skalenumfangs sein, die im Vergleich am wenigsten geeigneten Items aus der Skala zu eliminieren. Die verwendeten Items sind in Schaubild 4-11 dargestellt.

70 71 72

Vgl. Abschnitt 3.2.2.4. Vgl. Skalen bei Tax et al. 1998; Price/Arnould 1999. Vgl. Hadwich 2003, S. 273.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe Konstrukt

Beziehungsqualität

Indikator

Indikatorformulierung/Item

Bq1

Ich glaube, dass mein Mobilfunkanbieter stets in meinem Interesse handeln wird.

Bq2

Ich glaube, dass mein Mobilfunkanbieter mich über wichtige Veränderungen (z.B. Tariferhöhungen) stets gut informieren wird.

Bq3

Mein Mobilfunkanbieter ist vertrauenswürdig.

Bq4

Mein Mobilfunkanbieter ist für mich der beste auf dem Markt.

Bq5

Ich werde sicher noch lange bei meinem Mobilfunkanbieter bleiben.

Bq6

Die Beziehung zwischen meinem Mobilfunkanbieter und mir würde ich als sehr gut bezeichnen.

163 Quelle

Tax et al. 1998; Price/ Arnould 1999; Hadwich 2004

Schaubild 4-11: Operationalisierung der Beziehungsqualität

4.4.3

Moderierende Faktoren der Weiterempfehlungsabgabe

4.4.3.1 Intrapersonelle Einflussfaktoren Das Involvement erfordert ebenfalls zwingend eine Spezifizierung auf die Mobilfunkbranche. Der Rückgriff auf produktgruppenbezogenes Involvement erscheint hier nahe liegend, da die Inanspruchnahme von Mobilfunkdiensten sich zwischen individuellen Nutzern und in Abhängigkeit des Leistungsspektrums einzelner Anbieter unterscheidet.73 Diesbezüglich wurden vielfach in Studien etablierte Skalen verwendet, wobei Modifikationen hauptsächlich zur besseren Anpassung auf den Mobilfunkbereich sowie die Vermeidung von Redundanzen vorgenommen wurden.74 Es handelt sich beim Involvement zwar um ein abstraktes Merkmal, das sich jedoch mit relativ wenigen Items, die einzelne Aspekte des Involvements berücksichtigen, zuverlässig abfragen lässt (Schaubild 4-12).

73

74

Beispielsweise existieren – ausschließlich im Niedrigpreisbereich – Anbieter, die lediglich „einfache Dienste“ wie Telefonieren und das Versenden von SMS (Kurztextnachrichten) ermöglichen. Zur Verwendung, Erweiterung und Modifikation der Skala von Bloch 1981 und Mittal/Lee 1989 vgl. Beatty/Talpade 1994; Flynn et al. 1996; Kopalle/Lehmann 2001.

164

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Konstrukt

Indikator

Inv1

Involvement

Indikatorformulierung/Item Ich interessiere mich für Mobilfunkdienste, z.B. neben dem Telefonieren auch für mobile Internetnutzung, mobile Navigationsdienste oder ähnliches.

Inv2

Ich informiere mich öfters über das Angebot der verschiedenen Mobilfunkanbieter.

Inv3

Wenn mein Vertrag ausläuft oder ich ein neues Handy kaufen möchte, vergleiche ich die Optionen unterschiedlicher Mobilfunkanbieter sorgfältig.

Quelle

Laurent/ Kapferer 1985; Mittal/ Lee 1989

Schaubild 4-12: Operationalisierung des Involvements Ein zusätzlicher Aspekt, der im Zusammenhang intrapersoneller Bedürfnisse einbezogen wurde, ist die Selbstbestätigung nach der Abgabe einer Weiterempfehlung. Diese Abfrage beinhaltet die Annahme, dass zum einen eine Selbstbestätigung und zum anderen eine Verstärkung der Kundenbindung durch die Weiterempfehlungsabgabe statt findet, da andernfalls eine Diskrepanz der Empfehlung zum eigenen Verhalten auftreten würde.75 Da es sich um ein relativ abstraktes Persönlichkeitsmerkmal handelt, ist es zur Fehlerreduktion ebenfalls mit mehreren Items zu messen. Zudem erscheint eine Selbstbewertung hier sowohl bezüglich der Auskunftsfähigkeit als auch der Auskunftsbereitschaft problematisch. Daher wird die Selbstbestätigung anhand von Verhaltensabsichten gegenüber anderen Personen erhoben (Schaubild 4-13).76 Konstrukt

Selbstbestätigung

Indikator

Indikatorformulierung/Item

Bes1

Wenn ich meinen Anbieter weiterempfehlen und kurze Zeit später zu einem Konkurrenten wechseln würde, wäre mir das unangenehm.

Bes2

Mit einer Weiterempfehlung verpflichte ich mich in gewisser Weise für meinen Anbieter.

Bes3

Ein Kollege oder Bekannter, dem ich meinen Anbieter empfohlen habe, würde erwarten, dass ich weiter zu dieser Empfehlung stehe.

Quelle

Eigene Skala

Schaubild 4-13: Operationalisierung des Bedürfnisses nach Selbstbestätigung 75 76

Vgl. Abschnitt 3.3.1. Andere wissenschaftliche Untersuchungen, die das Bedürfnis nach Selbstbestätigung untersuchen, behandeln diese Problematik nicht explizit, vermeiden jedoch ebenfalls eine direkte Abfrage (vgl. Shinnar 2004; Wojnicki/Godes 2006).

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

165

4.4.3.2 Interpersonelle Einflussfaktoren Die interpersonellen Einflussfaktoren umfassen in Anlehnung an die in Kapitel 2 erläuterten Bedürfnisse Altruismus, Selbstdarstellung und Kommunikationsbedürfnis.77 Diese Dimensionen, die als verschiedene Bedürfnisse zum Erreichen von Zielen bei anderen Personen erläutet wurden, werden im Folgenden formativ operationalisiert. Dies bedeutet, dass die einzelnen Faktoren jeweils nicht redundant in die Analyse einfließen. Das Ziel der Operationalisierung besteht somit in einer möglichst vielschichtigen Darstellung des Bedürfnisses nach sozialer Anerkennung. (ausführlicher erklären?) Die nachfolgenden Itembatterien mit redundanten Items dienen dazu, das jeweils optimale Item für die Erklärung interpersonelle Einflüsse der Weiterempfehlungsabgabe auszuwählen. Das Kommunikationsbedürfnis ist ein relativ konkretes Merkmal, das durch die Abfrage weniger Items reflektiv operationalisiert werden kann. Es existieren Itemskalen, die sich bereits in der Praxis bewährt haben. Unter leichten Veränderungen im Hinblick auf die Weiterempfehlungsabgabe werden diese Items im Folgenden übernommen.78 Beim Altruismus handelt es sich um ein abstraktes Merkmal, dass sich in unterschiedlichen Formen einer Hilfsbereitschaft zeigt. Es kann anhand unterschiedlicher Situationen der Hilfebedürftigkeit dritter Personen relativ einfach konkretisiert und abgefragt werden. Dabei ist jedoch zwischen mehreren Optionen zu entscheiden. So sind „inklusiver Altruismus“ und „reziproker Altruismus“ als zwei Kategorien unterschiedlicher Beweggründe zu betrachten, die jeweils einer spezifischen Operationalisierung bedürfen. Inklusiver Altruismus beschreibt Hilfsbereitschaft ohne den Wunsch, dafür eine Gegenleistung zu erhalten. Im Gegensatz hierzu dient beim reziproken Altruismus die Hilfe dazu, selbst künftig Hilfe bei der Erfüllung eigennütziger Bedürfnisse zu erhalten oder Anerkennung („endozentrischer Altruismus“) zu erhalten.79 Hier interessiert Altruismus im motivationstheoretischen Sinne als Mittel, um ein selbstbezogenes Ziel, wie z.B. Anerkennung, zu erreichen, ebenso wie aus „echter“ Hilfsbereitschaft.80 Dies widerspricht nicht vollumfänglich einer „ethisch korrekten“ Auslegung des Altruismus. Da zu vermuten ist, dass die zu befragenden Probanden für sich selbst ein ethisch korrektes Verhalten reklamieren, kann dieses Ziel nicht direkt 77 78 79 80

Vgl. Dichter 1966. Vgl. z.B. Reynolds/Beatty 1999. Vgl. Friedlmeier 2006, S. 144f. Die Form des Altruismus, die vom Wunsch nach Anerkennung getrieben ist, wird bei einer Ausdifferenzierung altruistischen Verhaltens nicht als „echter“ Altruismus, sondern eher als so genanntes „prosoziales Verhalten“ bezeichnet (vgl. Bierhoff 2006, S. 151).

166

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

abgefragt werden. Es wird im Folgenden daher durch zwei Items operationalisiert, bei denen eine Anerkennung der Hilfeleistung anzunehmen ist. Dies sind die selbst beurteilte Hilfsbereitschaft (tendenziell zu hohe Werte zu erwarten) und die tatsächliche Inanspruchnahme der Hilfsbereitschaft durch andere (eher „wahre“ Werte zu erwarten). Als drittes Item wird ein soziales Engagement abgefragt, bei dem die Anerkennung als Ziel nebensächlich oder nicht gegeben ist (tendenziell niedrigere Werte zu erwarten). Im Mittel wird durch diese Messung eine Annäherung an die tatsächliche Ausprägung altruistischer Verhaltensweisen angestrebt. Für die Meinungsführerschaft existieren wiederum vielfach bewährte Skalen, die auch hier anwendbar sind. Dabei ist ein Bias in Bezug auf die Selbstwahrnehmung möglich. Infolgedessen ist darauf zu achten, dass hier vor allem das wahrgenommene Fremdbild einbezogen, also die Perspektive anderer Personen bei der Einschätzung der eigenen Person übernommen wird. Eine idealisierende Beantwortung in Bezug auf die eigene Person ist kann so tendenziell reduziert werden.81 Eine weitere Ausdifferenzierung erfordert auch das Bedürfnis nach Selbstdarstellung. Zum einen kommt hier ein Merkmal zum Tragen, das auch im Rahmen von Studien zu Meinungsführern und „Market Mavens“ untersucht wurde. Dies kann auch als „Selbstdarstellung als Experte“ bezeichnet werden.82 Für dieses abstrakte Merkmal existieren diverse Operationalisierungen, die sich in empirischen Erhebungen bewährt haben und ohne weiteres übernommen werden können.83 Zum anderen besteht die Möglichkeit einer Selbstdarstellung auf Grund eines Prestigebedürfnisses. Die Erhebung dieses Merkmals erfordert eine „sensible Behandlung“ im Rahmen der Operationalisierung, da es dabei nach verbreiteter Sichtweise um ein „niederes“ Bedürfnis handelt, dass Personen gegenüber sich selbst und anderen Personen oftmals nicht direkt einräumen.84 Das heißt, es ist anzunehmen, dass Personen sich selbst als unabhängig von „Prestigezwängen“ sehen wollen.85 Umso wichtiger erscheint es, neutrale Formulierungen für das Bedürfnis nach Selbstdarstellung zu erarbeiten. Zusätzlich zu drei leicht veränderten Items einer bereits angewandten Skala zum „Ego Involvement“ wurden 81 82 83 84

85

Vgl. zur Unterscheidung zwischen Eigen- und Fremdbild Murmann 1999, S. 202. Vgl. Abschnitt 2.3.2. Vgl. zur Abgrenzung von Market Mavens gegenüber Meinungsführern Abratt et al. 1995. Vgl. z.B. die Skala von Bearden et al. 2001. Gerade in Bezug auf das ungern wahrgenommene Bedürfnis zur Selbstdarstellung ist die Gefahr einer Verzerrung durch ein mit dem gewünschten Selbstbild konformes Antwortverhalten groß. Vgl. dazu bereits Lazarsfeld 1935.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

167

auf Grund der Sensibilität dieser Dimension zwei weitere Items zusätzlich aufgenommen.86 Durch tendenziell positive Formulierungen des Wunsches nach Selbstdarstellung werden eine „Bias-Reduktion“ sowie eine Reliabilitätserhöhung gegenüber der als Basis verwendeten Skala angestrebt.87 Während die Dimensionen interpersoneller Einflüsse allgemein formuliert wurden, ist bei dem Bedürfnis nach Selbstdarstellung aus Prestigegründen ferner ein Anbieter- oder Produktbezug notwendig. Mit hoher persönlicher Relevanz der Leistung nimmt auch das Identifikationspotenzial einer Person mit der Leistung bzw. der Marke oder dem Anbieter zu. Daher erscheint es sinnvoll, im Rahmen exploratorischer Faktorenanalysen Involvement und Selbstdarstellungsbedürfnis gemeinsam zu untersuchen. Schaubild 4-14 zeigt die eingesetzten Items. Konstrukt

Kommunikationsbedürfnis

Meinungsführerschaft

Altruismus

Indikator

Indikatorformulierung/Item

Kom1

Ich bin ein sehr kontaktfreudiger Mensch.

Kom2

Ich diskutiere und unterhalte mich gerne in grösseren Gruppen.

Kom3

Wenn ich etwas Interessantes erlebt habe, teile ich diese Erlebnisse gerne anderen mit.

Mei1

Ich stehe bei Gesprächen mit Kollegen und Bekannten oft im Mittelpunkt.

Mei2

Personen in meinem Umfeld schätzen meine Meinung als Experte bei vielen Angelegenheiten.

Mei3

Ich kenne mich mit vielen Leistungen besser aus als meine Kollegen und Bekannten.

Mei4

Ich werde oft von Kollegen und Bekannten nach meiner Meinung zu Produkten und Dienstleistungen gefragt.

Alt1

Wenn Personen aus meinem Umfeld ein Problem haben, bin ich oft Ansprechpartner für sie.

Alt2

Wenn eine Person in meinem Umfeld Hilfe braucht, fühle ich mich verpflichtet, ihr beizustehen.

Alt3

Für gewisse wohltätige Zwecke spende ich oder engagiere ich mich sozial.

Quelle

Reynolds/ Beatty 1999

Corey 1971; Childers 1986; Flynn et al. 1996

Eigene Skala

(Fortsetzung S.168) 86 87

Vgl. Ganesh et al. 2000, S. 75; vgl. auch Pritchard et al. 1999. Bei der Studie von Ganesh et al. 2000 wurde ein Cronbach’s Alpha von 0,71 erreicht. Dieser Wert liegt an der unteren Akzeptanzgrenze.

168

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Konstrukt

Bedürfnis nach Selbstdarstellung

Indikator

Indikatorformulierung/Item

Sel1

Es ist mir wichtig, Kunde bei einem renommierten Mobilfunkanbieter zu sein.

Sel2

Das Image eines Mobilfunkanbieters ist mit entscheidend für meine Entscheidung, Kunde dieses Anbieters zu werden.

Sel3

Es sagt etwas über mich und meine Einstellung aus, bei welchem Mobilfunkanbieter ich Kunde bin.

Sel4

Ich gehöre zu einer Kundengruppe, die überdurchschnittlich viel von einem Mobilfunkanbieter erwartet.

Sel5

Es ist wichtig für mich, dass ich mich mit meinem Mobilfunkanbieter identifizieren kann.

Quelle

Ganesh et al. 2000

Schaubild 4-14: Operationalisierung interpersoneller Einflussfaktoren

4.4.4

Weiterempfehlungsverhalten

Definitionsgemäß sind sowohl aktive als auch passive, d.h. von anderen Personen erbetene Weiterempfehlungen relevant. Weiterhin kann zwar unterschieden werden, ob in einem Gespräch gezielt auf die Weiterempfehlung „hingearbeitet“ wird. Da sich jedoch viele Weiterempfehlungen in informalen, zufälligen Gesprächen ergeben, ist auch diesbezüglich keine Situation auszuschließen. Unter Berücksichtigung dieser Formen der Weiterempfehlung beinhaltet die Weiterempfehlungsabgabe ein relativ konkretes Konstrukt. Die tatsächliche Weiterempfehlungsabgabe hängt unter anderem davon ab, ob Probanden sich bereits in einer Situation befanden, in der sich die Möglichkeit oder der Bedarf einer Weiterempfehlung ergaben. Dies ist stark zufallsbehaftet und hängt wiederum z.B. mit der Länge der Kundenbeziehung, dem zeitlichen Abstand zur letzten Transaktion, die einen potenziellen Anlass zur Weiterempfehlung bot, oder ähnlichem zusammen. Auf Grund der somit schwierigeren Erhebbarkeit des tatsächlichen Weiterempfehlungsverhaltens ist für das Wirkungsmodell eine Messung des hypothetischen Weiterempfehlungsverhaltens bzw. der Weiterempfehlungsabsicht realistischer. In Folge dieser Überlegungen wurde die Absicht zur Weiterempfehlungsabgabe mit drei bei einer Studie bereits getesteten und bewährten Items operationalisiert

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

169

(Schaubild 4-15).88 Diese beinhalten ein Item (Wei1) zur aktiven Weiterempfehlung, bei dem ein direkter Einfluss des Incentives zu vermuten ist, sowie je ein Item zu zufälliger Kommunikation (die nach Studien den größten Anteil der Weiterempfehlungsanlässe ausmacht) und zur passiven Weiterempfehlungsabgabe.89 Konstrukt

Weiterempfehlung

Indikator

Indikatorformulierung

Wei1

Ich würde meinen Mobilfunkanbieter auch Kollegen und Bekannten weiterempfehlen.

Wei2

Ich äussere mich in Gesprächen zum Thema positiv über meinen Mobilfunkanbieter.

Wei3

Bei einer Anfrage von Personen in meinem Umfeld, die sich für einen neuen Mobilfunkanbieter interessieren, werde ich meinen Mobilfunkanbieter weiterempfehlen.

Quelle

Price/Arnould 1999

Schaubild 4-15: Operationalisierung der Weiterempfehlungsabsicht

4.4.5

Kundenbindung

Das Konstrukt der Kundenbindung zeigt sich bei zahlreichen Studien im zukünftigen Verhalten bzw. der Verhaltensabsicht und ist ein abstraktes Konstrukt, das sich in klar definierten Verhaltensweisen zeigt und somit leicht reflektiv operationalisierbar ist. So beinhaltet die Kundenbindung die Absicht, beim aktuellen Anbieter weitere Käufe zu tätigen, die Bereitschaft, zusätzliche Angebote beim gleichen Anbieter zu nutzen, auch bei Preiserhöhungen den Anbieter nicht zu wechseln sowie ihn Personen aus dem Umfeld weiterzuempfehlen.90 Da die Weiterempfehlung hier das zentrale Konstrukt darstellt, wird sie nicht als Komponente der Kundenbindung berücksichtigt. Die erstgenannten Merkmale der Kundenbindung können jedoch konkret operationalisiert werden.91

88 89 90 91

Vgl. Price/Arnould 1999, S. 48. Vgl. ähnlich auch Maxham/Netemeyer 2002, S. 64. Vgl. Ganesh et al. 2000. Zu Verhaltensausprägungen der Kundenbindung vgl. Reichheld/Sasser 1990.

170 Konstrukt

Kundenbindung

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe Indikator

Indikatorformulierung

Kb1

Ich werde bei meinem Mobilfunkanbieter bleiben.

Kb2

Für neue Leistungen im Mobilfunkbereich werde ich mich zuerst an meinen Anbieter wenden.

Kb3

Ich fände es attraktiv, wenn mein Anbieter noch weitere Leistungen, z.B. im Bereich mobiler Internetnutzung, anbieten würde.

Kb4

Ich würde den Mobilfunkanbieter auch nicht wechseln, wenn ich bei einem Konkurrenten günstigere Konditionen erhalten würde.

Kb5

Für die Servicequalität bei meinem Mobilfunkanbieter wäre auch ein etwas höherer Preis für mich akzeptabel.

Kb6

Die langfristige Beziehung zu meinem Mobilfunkanbieter würde mich davon abhalten, zu einem günstigeren Konkurrenten zu wechseln.

Quelle

Bruhn/ Murmann 1998; Tax et al. 1998; Ganesh et al. 2000

Schaubild 4-16: Operationalisierung der Kundenbindung Die Kundenbindung wird nach der Reaktion des Empfängers ein weiteres Mal abgefragt. Diese Abfrage erfolgt in leicht veränderter Weise. Preiserhöhungen sind nicht Bestandteil des Szenarios; da dieses Merkmal keinen Bezug zum Szenario aufweist, ist eine diesbezügliche Veränderung des Antwortverhaltens unwahrscheinlich. Die zukünftige Inanspruchnahme weiterer Leistungen, vor allem das zukünftige Weiterempfehlungsverhalten sowie die emotionale Bindung an den Anbieter nach der Enttäuschung des Bekannten durch den Anbieter ist dagegen mit einer höheren Wahrscheinlichkeit verändert. Diese Aspekte fließen daher als Merkmale der Kundenbindung in die abschließende Itembatterie ein.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe Konstrukt

Kundenbindung nach Reaktion des Empfängers

Indikator

Indikatorformulierung

Re1

Ich werde den Mobilfunkanbieter bei einer Anfrage von Kollegen oder Bekannten auch zukünftig weiterempfehlen.

Re2

Ein Anbieterwechsel ist für mich (weiterhin) unwahrscheinlich.

Re3

Falls ich mich einmal für andere Leistungen interessiere, die mein Mobilfunkanbieter anbietet, wäre er für mich die erste Wahl.

Re4

Ich fühle mich meinem Mobilfunkanbieter (weiterhin) verbunden.

171 Quelle

Eggert 1999; Ganesh et al. 2000; Homburg/ Faßnacht 2001

Schaubild 4-17: Operationalisierung der Kundenbindung des Senders nach Reaktion des Empfängers auf die Weiterempfehlung

4.5

Pretests

4.5.1

Durchführung

Das Ziel der Vorstudien besteht zunächst darin, die innerhalb der Operationalisierung gewählten Items auf ihre inhaltliche Validität, Verständlichkeit und beabsichtigte Zugehörigkeit zu den Einflussfaktoren zu prüfen. Neben den bei (reflektiver) Messung mehrdimensionaler Konstrukte dafür üblichen exploratorischen Faktorenanalysen stehen speziell bei dem hier vorliegenden Untersuchungsdesign zusätzlich die Szenariomodule und deren Manipulationschecks im Vordergrund. Für alle Fragen wird eine 7er-Skala gewählt. Auf Basis der Aufgabenstellungen ist nicht zwingend eine repräsentative Erhebung der Gesamtbevölkerung erforderlich. Neben dem normalen Gebrauch zum Telefonieren werden Mobilfunkdienste mehrheitlich von Personen jüngeren Alters genutzt. Auch in diesem Alterssegment ist jedoch anzunehmen, dass solche Leistungen von einem hohen Anteil eher als Commodities wahrgenommen werden und daher z.B. kein hohes Involvement und weniger Potenzial zur „Begeisterung“ hervorrufen. Daher erscheint es für eine dennoch möglichst ausgewogene Verteilung der Ausprägungen interner Einflussfaktoren zumindest sinnvoll, dieses Segment zu fokussieren. Im Rahmen von Gruppenvergleichen lässt sich so für andere Leistungstypen, z.B. für schwerer zu simulierende Leistungen mit höherem Involvement, eher ein Transfer mit entsprechend modifizierten Implikationen ableiten.

172

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Es wurden für den Pretest 60 Personen im Umfeld der Universität Basel (Angestellte/Studierende) zufällig ausgewählt, denen eine erste Version des vollständigen Fragebogens vorgelegt wurde. Im Hinblick auf die unterschiedlichen Ausprägungen des Incentives bekamen je 30 Befragte den Fragebogen mit einem für eine erfolgreiche Weiterempfehlung gebotenen Incentive von 30 CHF respektive von 100 CHF. 52 Fragebögen wurden vollständig ausgefüllt und waren für die Analysen verwertbar. Diese teilten sich auf 22 Fragebögen mit einem Incentive von 30 CHF und 30 Fragebögen mit einem Incentive von 100 CHF auf, die in die Analysen eingingen. Eine zusätzliche Trennung nach der unterschiedlichen Reaktion des Empfängers wurde nicht durchgeführt. Dieser auf einer Hypothese aufbauende Kundenbindungseffekt ist Bestandteil der Hauptuntersuchung.

4.5.2

Exploratorische Faktorenanalysen

4.5.2.1 Vorgehensweise Die Messitems, die zum Teil bestehenden Messskalen entnommen und zum Teil neu entwickelt wurden, sind nach subjektiven Kriterien formuliert und ausgewählt worden. Ebenso werden sie von Befragten subjektiv interpretiert, so dass keine vollkommen fehlerfreie Repräsentation bestimmter Einflussfaktoren erreicht werden kann. Die Abfrage verschiedener reflektiver Items zu einem Einflussfaktor hat jedoch zum Ziel, diese möglichst valide wiederzugeben. Nachteilig ist, dass durch die Abfrage mehrerer Aspekte mit dem Ziel der Fehlerreduktion den Fragebogen verlängert. Dies wiederum führt dazu, dass nur eine begrenzte Anzahl von Faktoren und Items berücksichtigt werden können, ohne dass auf Grund von Ermüdungserscheinungen, Frustration oder Abbrüchen seitens der Probanden Einbußen bei der Datenqualität in Kauf zu nehmen sind. So ist ein Kompromiss aus der Zahl der Items zu jedem Einflussfaktor und der Fehlerreduktion zu finden. Faktorenanalysen dienen der Verdichtung verschiedener Items eines Merkmals oder Einflussfaktors zu einer oder mehreren Dimensionen, die die Beurteilung der Items auslösen.92 Im Hinblick auf die zu untersuchenden Konstrukte erfüllt die exploratorische Faktorenanalyse einen zweifachen Zweck. Mit exploratorischen Faktorenanalysen ist zum einen zu testen, ob die mit mehreren Items reflektiv gemessenen Konstrukte sich tatsächlich in einer gemeinsamen Dimension

92

Zur Bestimmung von Dimensionen aus der Aggregation einzelner Items vgl. z.B. Backhaus et al. 2003, S. 305.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

173

widerspiegeln.93 Zum anderen wird gezeigt, ob sich die Items bei den einzelnen Dimensionen hinreichend unterscheiden, d.h., ob kein Item sich in zwei Faktoren wieder findet. Dies würde darauf hindeuten, dass entweder die Dimension durch die Items nicht gut wiedergegeben wird oder das jeweilige Item inhaltlich nicht passt bzw. schlecht formuliert ist. Für die Herleitung der einzelnen Dimensionen bieten sich unterschiedliche statistische Verfahren an. Da bei den hier vorliegenden Items davon ausgegangen wird, dass sie sich jeweils dem eigentlichen, „wahren“ Wert annähern und sich ihre Messfehler im Mittel ausgleichen, wird die hierfür sinnvolle Hauptachsenanalyse durchgeführt. Ferner wird eine Rotation der Faktormatrix vorgenommen, die das Koordinatensystem, innerhalb dessen die Items und Dimensionen vorstellbar sind, so transformiert, dass die Dimensionen möglichst orthogonale Beziehungen aufweisen und damit trennschärfer darstellbar sind. Um die Eignung der Items zur Repräsentation der Dimensionen und die inhaltliche Trennschärfe zwischen den Dimensionen gleichzeitig zu messen, wurden die Items ähnlicher Konstrukte gemeinsam in einer exploratorischen Faktorenanalyse untersucht, um festzustellen, ob es sich tatsächlich um von den Probanden getrennt wahrgenommene Dimensionen handelt. Die Anzahl der Faktoren bzw. Dimensionen wurde dabei nach dem meist angewandten Varimax-Verfahren ermittelt, in dem die Anzahl der Variablen mit hoher Ladung, d.h. Korrelation mit einem ermittelten Faktor minimiert wird. Es wird demzufolge ein Abstand von mindestens 0,1 der Ladung eines Items auf den Zielfaktor gegenüber anderen Faktoren mit niedrigerer Faktorladung gefordert, um von einer klaren Trennung sprechen zu können.94 Ein weiteres Kriterium zum Einbezug eines Items beinhaltet das Aufweisen einer Faktorladung von mindestens 0,5 hinsichtlich des Zielfaktors. Gleichzeitig besteht ein Ziel in der maximalen Varianzerklärung, so dass durch die extrahierten Faktoren mindestens ein Erklärungsgehalt von

93

94

Insofern hat die explorative Faktorenanalyse hier trotz ihres Einsatzes konfirmatorischen Charakter. Es werden zwar nicht die Anzahl der Faktoren oder die Bündelung bestimmter Items zu einem Faktor erzwungen. Durch die reflektive Messung sind die hinter den Items vermuteten Dimensionen allerdings schon bekannt und im Rahmen der Analyse lediglich zu verifizieren. Als Zielfaktor wird hier der Faktor bezeichnet, auf den ein Item mutmaßlich, d.h. auf Basis von Plausibilitätsannahmen, gemeinsam mit anderen Items laden wird.

174

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

50 Prozent gefordert wird.95 Diese Kriterien zum Einbezug bzw. der notwendigen Veränderung von Items sind im Folgenden zu prüfen. Die Itembatterien der einzelnen Fragebögen konnten, abgesehen von der Aufspaltung in unterschiedliche Szenarien durch die Variation des Incentives, gemeinsam ausgewertet werden. Auch hinsichtlich der nicht szenariobezogenen Itembatterien wurden die Fragebögen beider Szenarien in der Analyse zusammengefasst. Einige externe Einflussfaktoren wurden ebenso wie einige interne Einflussfaktoren als gemeinsam untersucht, um die Trennschärfe zwischen den – eigentlich separate Konstrukte darstellenden – Faktoren und ihre richtige Zuordnung zu prüfen. Die reflektiv gemessenen, offensichtlich und eindeutig abgrenzungsscharfen Konstrukte Weiterempfehlungsabsicht und Attraktivität des Incentives durchliefen jeweils separat eine exploratorische Faktorenanalyse.

4.5.2.2 Indirekte Einflussfaktoren Die Itembatterien zum Image, der Leistungsqualität und der Zufriedenheit wurden einander in einer gemeinsamen exploratorischen Faktorenanalyse gegenübergestellt. Obwohl sich die Leistungsqualität sich nicht auf den Anbieter als ganzes, sondern nur auf die in Anspruch genommenen Dienste bezieht, ist es gerade bei Mobilfunkdiensten möglich, dass bei vielen Probanden die Leistung alleine ausschlaggebend für die Zufriedenheit ist und so die Leistungsqualität mit der Zufriedenheit gleichgesetzt wird. Des Weiteren beinhalten sowohl Image als auch Zufriedenheit globale Beurteilungen des Anbieters, so dass auch hier eine Ähnlichkeit der Faktoren nicht auszuschließen ist. Es zeigt sich bei der exploratorischen Faktorenanalyse, dass die drei Faktoren die angestrebten Dimensionen gut darstellen. Lediglich der Preis-Leistungsvergleich (Item Lq2) lädt eher auf die Kundenzufriedenheit als auf die Leistungsqualität. Dies ist durch den impliziten Erwartungs-Beurteilungs-Vergleich zu erklären, der eher der Zufriedenheit zuzuordnen ist (Schaubild 4-18). Das Item wurde entsprechend zugunsten einer stärkeren Leistungsfokussierung verändert. Die erklärte Gesamtvarianz (74 Prozent) hat hier keine Aussagekraft, da 95

Vgl. Homburg/Giering 1996, S. 12. Das durch die extrahierten Faktoren ermittelte Aggregat entspricht allerdings nicht zwingend dem hinter den Faktoren vermuteten Gesamtkonstrukt, sondern zeigt nur die erklärte Varianz nach der Dimensionsreduktion auf. Diese beinhaltet lediglich die Faktoren, die gemessen wurden und damit nicht notwendigerweise alle relevanten Merkmale und Dimensionen des Konstrukts. Umso wichtiger ist es daher, ein theoretisches, umfassendes Fundament bzw. bei neuen Forschungsfeldern qualitative Studien durchzuführen, um eine Vollständigkeit und richtige Abbildung der relevanten Einflussfaktoren zu gewährleisten (vgl. dazu auch Diamantopoulos 2005, S. 4).

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

175

es sich bei dem Untersuchungsobjekt nicht um ein mehrfaktorielles Konstrukt handelt, sondern lediglich die Eignung und Trennschärfe der drei Einflussfaktoren von Interesse ist. Komponente Item Kundenzufriedenheit

Image

Leistungsqualität

Ima1

0,23

0,90

-0,03

Ima2

0,01

0,82

0,20

Ima3

0,12

0,82

0,03

Lq1

0,35

0,19

0,66

Lq2

0,66

-0,28

0,46

Lq3

0,06

0,05

0,89

Kuz1

0,86

0,19

-0,07

Kuz2

0,83

0,23

0,23

Kuz3

0,80

0,13

0,26

Schaubild 4-18: Rotierte Faktorladungsmatrix zu Image, Leistungsqualität und Kundenzufriedenheit Die Beziehungsqualität wurde durch sechs Items operationalisiert, die sich entsprechend der sehr unterschiedlichen Facetten nicht in einem Faktor wieder finden. Die dennoch ausreichend erklärte Gesamtvarianz (69 Prozent) ist hier von herausgehobener Bedeutung, da sie zeigt, dass die Items dennoch nicht zu weit auseinander liegen, um als eindimensionales Konstrukt operationalisiert zu werden. Schaubild 4-19 zeigt die Ergebnisse der exploratorischen Faktorenanalyse. Ein Item (Bq5) enthält eine Einschätzung des Kunden über die Bemühungen des Anbieters hinsichtlich der Beziehung und stellt insofern eher eine Aussage zum zukünftigen Verhalten dar. Dies zeigt sich auch in der Analyse. Das Item wird daher eliminiert. Ein weiteres Item (Bq6) wird dagegen für die Hauptstudie lediglich enger auf die Beziehungswahrnehmung fokussiert.

176

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe Komponente Item Beziehungsqualität

Nicht kategorisiert

Nicht kategorisiert

Bq1

0,71

-0,23

0,34

Bq2

0,63

0,23

0,27

Bq3

0,79

0,25

-0,11

Bq4

0,81

0,21

0,25

Bq5

0,14

0,86

0,18

Bq6

0,54

0,17

0,69

Schaubild 4-19: Rotierte Faktorladungsmatrix zur Beziehungsqualität

4.5.2.3 Moderierende Faktoren Bei der Analyse der moderierenden Faktoren ergibt sich eine Besonderheit. Involvement und Selbstdarstellung bilden kein gemeinsames Konstrukt, sind unter den untersuchten internen Einflussfaktoren aber relativ ähnliche Dimensionen, wie in Abschnitt 4.4.3 erläutert wurde. Daher wurden die theoretisch in intra- und interpersoneller Faktoren getrennten Dimensionen und ihre jeweiligen Items gemeinsam analysiert, um die Unterscheidbarkeit der Dimensionen festzustellen. Wie aus Schaubild 4-20 hervorgeht, zeigen sich in der Analyse der Items nach dem erläuterten Verfahren zwei Faktoren, deren Trennung plausibel ist. Die auf Mobilfunkleistungen bezogenen Involvement-Items ergeben einen Faktor, drei Items zur Selbstdarstellung durch die Wahl des Mobilfunkanbieters zeigt sich ebenfalls in einem Faktor. Zwei Items scheinen jedoch zu subtil auf die Tendenz zur Selbstdarstellung hinzuweisen. So ist die bewusste Wahl eines Anbieters, der nicht mit günstigen Tarifen wirbt (Item Sel2), angesichts der relativen Homogenität der Leistung im Mobilfunkbereich möglicherweise zu weit gegriffen. Das Item zu hohen Ansprüchen an die Leistung (Sel4) lädt hingegen auch auf das Involvement. Hier bestand möglicherweise kein klares Verständnis über die Unterscheidung von Leistungserwartungen, die eher auf das Involvement bezogen sind, und Exklusivitätserwartungen an den Anbieter, die eher den Wunsch nach Selbstdarstellung widerspiegeln. Die erklärte Varianz, die auf Basis der zwei relevanten Faktoren knapp unter dem geforderten Wert von 50 Prozent liegt, ist nach Änderung der genannten Items erneut zu prüfen.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

177

Komponente Item Selbstdarstellung

Involvement

Nicht kategorisiert

Inv1

-0,17

0,78

0,31

Inv2

0,18

0,69

0,01

Inv3

0,12

0,71

-0,51

Sel1

0,63

-0,06

0,35

Sel2

0,10

0,15

0,86

Sel3

0,72

0,04

-0,31

Sel4

0,50

0,51

0,26

Sel5

0,84

0,17

0,08

Schaubild 4-20: Rotierte Faktorladungsmatrix zu Involvement und Selbstdarstellung Die weiteren internen, interpersonellen Einflussfaktoren – Kommunikationsbedürfnis, Meinungsführerschaft und Altruismus – wurden ebenfalls gemeinsam analysiert. Es ergab sich eine erklärte Gesamtvarianz von 68 Prozent dieser interpersonellen Einflussfaktoren. Es werden zwar drei Faktoren extrahiert, von denen sich die jedoch nicht alle vermuteten Faktorzuordnungen bestätigten. Ein Item der Meinungsführerschaft wird auf Basis der Ergebnisse für weitere Analysen dem Kommunikationsbedürfnis zugeordnet. Dies erscheint hinsichtlich der Indikatorformulierung plausibel. Während Kommunikationsbedürfnis und Meinungsführerschaft eindeutige Faktoren bilden, lässt sich das inhaltlich am deutlichsten einer altruistischen Einstellung zuzuordnenden Item im Gegensatz zu den beiden anderen Items zur Messung einer solchen Einstellung keinem eigenen Faktor zuweisen (Schaubild 4-21). Als Schlussfolgerung dieses Ergebnisses wurden die beiden den dritten Faktor (Altruismus) bildenden Items mit stärkerem Fokus auf eine „echte“ altruistische Einstellung modifiziert. Es handelt sich bei diesen Aspekten jedoch ohnehin um verschiedene Merkmale, die ein Gesamtbild altruistischer Einstellung zeigen. Da das Konstrukt des Altruismus noch nicht als eigener Untersuchungsgegenstand in der Marketingforschung betrachtet wurde, existiert hier kein klar eingrenzbarer Begriffsinhalt. Eine extrem hohe Übereinstimmung, d.h. Faktorladung der einzelnen Items, wie bei der Kundenzufriedenheit ist hier keinesfalls zu erwarten oder anzustreben, da absichtlich verschiedene Stufen altruistischen Verhaltens bei der Weiterempfehlungsabgabe dargestellt werden. Dennoch sind die Items nach Veränderung nochmals zu prüfen.

178

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe Komponente Item Meinungsführerschaft

Kommunikationswunsch

Altruismus

Kom1

0,04

0,77

0,10

Kom2

0,34

0,76

-0,24

Kom3

-0,43

0,71

0,09

Mei1

0,78

0,14

0,22

Mei2

0,91

-0,02

0,13

Mei3

0,72

0,09

0,30

Mei4

0,28

0,75

0,12

Alt1

0,29

-0,01

0,86

Alt2

0,20

0,11

0,88

Alt3

0,45

0,35

0,14

Schaubild 4-21: Rotierte Faktorladungsmatrix zu interpersonellen Einflussfaktoren

4.5.2.4 Kundenbindung Die Analyse der Items zur Erhebung der Kundenbindung umfasst entsprechend der Operationalisierung die Faktoren Wiederkauf- bzw. Cross-Buying-Absicht sowie Preissensitivität. Speziell auf die Weiterempfehlung bezogen ist auch die Einordnung einer gefühlten Verpflichtung auf Grund einer hypothetische abgegebenen Weiterempfehlung im Rahmen Faktoren von Interesse. Da die Selbstbestätigung sich somit direkt auf die Kundenbindung bezieht, wird das entsprechende Konstrukt zur Feststellung der Trennschärfe in eine gemeinsame Faktorenanalyse mit der Kundenbindung einbezogen. Die erklärte Gesamtvarianz der Kundenbindung beträgt 70 Prozent. Die Selbstbestätigung lädt dabei auf einen eigenen Faktor. Wiederkauf- und Cross-BuyingAbsicht sowie Preiserhöhungstoleranz laden ebenfalls auf einen gemeinsamen Faktor. Ein dritter Faktor lässt sich nicht zuordnen, so dass das einzige Item mit einer diesbezüglich hohen Faktorladung (Kb3), das das Interesse an weiteren Produkten ausdrückt und somit möglicherweise eher dem produktbezogenen Involvement zuzuordnen wäre, eliminiert wird (Schaubild 4-22). Auch bei einem Item zur Preiserhöhungstoleranz (Kb6) ist eine Veränderung notwendig, da nicht nur der geforderte Abstand von 0,1 zur nächst niedrigeren Ladung nicht ein-

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

179

gehalten wird und der Minimalwert von 0,5 bezüglich des relevanten Faktors knapp verpasst wird sondern die Ladung auf den nicht kategorisierten dritten Faktor sogar höher ausfällt. Komponente Item Selbstbestätigung

Kundenbindung

Nicht kategorisiert

Kb1

-0,05

0,72

-0,35

Kb2

0,15

0,79

-0,05

Kb3

0,10

0,09

-0,81

Kb4

0,13

0,66

0,53

Kb5

0,17

0,66

0,24

Kb6

0,39

0,49

0,53

Bes1

0,88

0,20

0,14

Bes2

0,93

0,08

0,07

Bes3

0,83

0,07

-0,17

Schaubild 4-22: Rotierte Faktorladungsmatrix der Faktorenanalyse zur Kundenbindung

4.5.3

Manipulations-Checks

Von entscheidender Bedeutung ist bei der experimentellen Untersuchung unterschiedlicher Ausprägungen eines Einflussfaktors, dass die Ausprägungen auch unterschiedlich wahrgenommen werden. Dies ist innerhalb eines Manipulationschecks zu prüfen. Dabei zeigt sich, dass sowohl für das niedrigere als auch für das höhere Incentive relativ hohe Mittelwerte der Anreizattraktivität vorliegen (Schaubild 4-23). Obwohl die nominalen Abstände bereits hoch sind, ist auf Basis dieser Ergebnisse der Abstand zwischen den Varianten noch höher zu wählen.

180

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Item

Prämie

N

Mittelwert

SE

Standardfehler

100 CHF

29

5,24

1,62

0,30

30 CHF

22

4,50

1,95

0,42

100 CHF

30

5,13

1,53

0,28

30 CHF

22

3,95

1,70

0,36

100 CHF

30

5,50

1,66

0,30

30 CHF

22

5,16

1,57

0,33

Inc1

Inc2

Inc3

Schaubild 4-23: Mittelwertvergleich für die Varianten der Incentives Zur Abschätzung der Signifikanz der Unterschiede wurde ein zweiseitiger t-Test durchgeführt. Er ergab, dass nur bei einem Item (Inc2) eine hinreichende Unterscheidung der Incentivehöhen von 30 CHF und 100 CHF vorliegt (Schaubild 4-24). Grundsätzlich reicht zwar ein Item zur Erhebung der Attraktivität aus. Trotzdem wurde das niedrigere Incentive auf 20 CHF reduziert. Bei einem kleineren Schweizer Mobilfunkanbieter existierte diese sowie eine noch niedrigere Incentivehöhe ebenfalls, so dass eine realistische Höhe weiterhin gegeben ist.96 95% Konfidenzintervall

T

df

Sig. (2-seitig)

Mittlere Differenz

Standardfehler

Unteres

Oberes

Inc1

1,48

49

0,14

0,74

0,50

-0,26

1,74

Inc2

2,62

50

0,01

1,18

0,45

0,28

2,08

Inc3

0,73

50

0,27

0,33

0,46

0,58

1,25

Item

Schaubild 4-24: Zweiseitiger t-Test für die Mittelwertgleichheit der Incentivevarianten

96

Beim Tochterunternehmen „Yallo“ des Anbieters Sunrise wurden zu Beginn der Aktion 20 CHF, später 10 CHF für eine erfolgreiche Weiterempfehlung angeboten. (Quelle: www.yallo.ch, Zugriffe am 3.8.2006 und am 22.6.2007).

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

4.6

Hauptuntersuchung

4.6.1

Versuchsanordnung

181

Zur Festlegung der Versuchsanordnung ist hier die Besonderheit zu beachten, dass es sich bei der durchzuführenden Untersuchung nicht um ein reines Experiment handelt. Die anbieterbezogenen Variablen bleiben unbeeinflusst. Ebenso ist bei den persönlichkeitsbezogenen Variablen eine Manipulation weder möglich noch erwünscht. Da somit eine Kombination „natürlicher“ und „künstlicher“ Variablen vorliegt, ist der Versuchsanordnung spezielle Aufmerksamkeit zu widmen, um unerwünschte Verzerrungen natürlicher durch manipulierte Variablen zu vermeiden. Um die Probanden auf die branchenbezogene Thematik einzustimmen, ist es sinnvoll, das leistungsbezogene Involvement zu Beginn abzufragen. Auch das Bedürfnis der Selbstdarstellung wird in Bezug zum Mobilfunkanbieter gesetzt, da es auf diese Weise in subtiler Form abgefragt werden kann (das Bedürfnis nach Selbstdarstellung stellt tendenziell ein weniger erwünschtes Persönlichkeitsmerkmal dar). Sämtliche anbieterbezogenen Merkmale werden vor den Szenarien unterschiedlicher Incentives abgefragt. Nach deren Darstellung sowie der Abfrage von Anreizattraktivität, Weiterempfehlung und den Szenarien über die Reaktion des Empfängers folgt eine nochmalige Abfrage von Merkmalen der Kundenbindung. Abschließend werden die weiteren persönlichkeitsbezogenen Variablen sowie deskriptive Merkmale erfragt.

4.6.2

Durchführung der Untersuchung

Im Rahmen der quantitativen Erhebung stellt sich die Frage nach den Anforderungen an die Stichprobe, d.h. an die Auswahl der Probanden. Eine Repräsentativität der gewählten Stichprobe in Bezug auf die Grundgesamtheit besteht im vorliegenden Fall, wenn ein repräsentativer Querschnitt der Nutzer von Mobilfunkkunden in die Erhebung einbezogen wird. Die hier relevanten Zielsetzungen bestehen allerdings nicht in einer Quantifizierung von (bekannten) Effekten in Bezug auf die Grundgesamtheit der Mobilfunkkunden. Eher wird eine Erkenntnis darüber angestrebt, welche Einflussfaktoren für die Weiterempfehlungsabgabe überhaupt eine wichtige Rolle spielen. Ferner ist von Interesse, über welche relative Bedeutung die einzelnen Einflussfaktoren verfügen und in welchem Verhältnis sie zueinander stehen. Somit stellen die Ziele nicht den Anspruch repräsentativer Ergebnisse für die Grundgesamtheit. Dies ist auch deshalb nicht

182

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

sinnvoll, weil einzelne Anbieter (in der Mobilfunkbranche ebenso wie in den meisten anderen Branchen im B2C-Bereich) unterschiedliche Zielgruppen ansprechen, die sich wiederum in einzelne Kundensegmente unterteilen lassen, so dass eine repräsentative Aussage hinsichtlich genauer Effektstärken ohnehin keine allgemeine Gültigkeit aufweisen. Dennoch werden einige deskriptive Variablen abgefragt, um diese mit den Verteilungen mobilfunkbezogener Marktdaten zu vergleichen und so zumindest ansatzweise eine Repräsentativität zu prüfen. 97 Als Folge der Überlegungen im vorangegangenen Abschnitt wurden nicht Kunden eines speziellen Mobilfunkanbieters angesprochen, sondern vor dem Hintergrund der Zielsetzungen und pragmatischer Gesichtspunkte Studenten und Teilnehmer aus Weiterbildungsprogrammen für die Stichprobe ausgewählt. Falls die Anteile von Kunden mit bestimmten Persönlichkeitsmerkmalen und Bedürfnissen, nach denen das Modell differenziert wird, gegenüber der Grundgesamtheit von Mobilfunkkunden abweicht, so ist dies für die Analysen irrelevant, da ohnehin eine Trennung des Datensatzes in mehrere Gruppen erfolgt. Deren Gruppengrößen weichen dann möglicherweise von der Verteilung in der Grundgesamtheit ab. Für die Ergebnisse ergeben sich dadurch jedoch keine Veränderungen, solange jeweils ausreichende Stichprobengrößen vorliegen. Das 2x2-Design ergibt sich aus zwei Varianten der Incentivehöhe, die jeweils mit den zwei Varianten möglicher Reaktionen auf die Weiterempfehlung kombiniert werden. Es sind folglich vier verschiedene Versionen des Fragebogens mit den jeweiligen Kombinationen erforderlich. Im Hinblick auf die angestrebte Methodik mit dem PLS-Verfahren (vgl. ausführlich Abschnitt 4.1.2) ergibt sich zudem eine notwendige Stichprobengröße von ca. 50 Datensätzen für jede der vier Varianten des experimentellen Designs.98 Auf eine Aufteilung nach Anbietern wurde verzichtet. Es ist allerdings zu berücksichtigen, dass nicht nur über das Szenario der Incentives eine Manipulation der Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe erfolgt. Falls sich die Einflussfaktoren bei einzelnen Unternehmen signifikant unterscheiden, findet damit quasi eine natürliche Manipulation der Leistungs- und der Beziehungsqualität statt. Da der Anbieter als Variable ebenfalls erhoben wird, ist für zusätzliche Untersuchungen auch eine Trennung nach Anbietern möglich. Ggf. ist ein entsprechender „realer Manipulations-Check“ für die Daten unterschiedlicher Anbieter erforderlich.

97 98

Vgl. den folgenden Abschnitt 4.6.2. Vgl. Chin 2000.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

4.7

183

Empirische Ergebnisse

Voraussetzung für die Möglichkeit aussagekräftiger Ergebnisse ist die Beurteilung der Güte des Datensatzes. Abschnitt 4.7.1 liefert diesbezüglich deskriptive Statistiken, die Aussagen über eine ausreichende Stichprobenanzahl sowie eine im Rahmen der Untersuchung erforderliche Repräsentativität der Daten zulassen. Abschnitt 4.7.2 stellt die Anforderungen für die Auswertbarkeit der Daten sowie die Analyse der diesbezüglich notwendigen Kennzahlen dar. Das Kernstück der Untersuchung, das die Überprüfung der Hypothesen beinhaltet, beinhaltet Abschnitt 4.7.3. In Abschnitt 4.7.4 werden die Ergebnisse durch zehn Kernthesen zusammengefasst.

4.7.1

Deskriptive Statistiken

An der Befragung nahmen 241 Personen teil. Davon konnten 235 Fragebögen in die Analyse einbezogen werden. Schaubild 4-25 zeigt zunächst die Aufteilung der verwertbaren Datensätze auf die Szenarien. Für jede Kombination der unterschiedlichen Szenarien stehen somit mindestens 50 Datensätze zur Verfügung. Darüber hinaus sind im Schaubild die Aufteilungen der Datensätze nach weiteren deskriptiven Variablen dargestellt, die gegebenenfalls für Gruppenvergleiche relevant sind. Männliche und weibliche Probanden machen jeweils näherungsweise die Hälfte der Befragten aus. Die Aufteilung nach Anbietern entspricht relativ genau ihren Marktanteilen.99 Auch hinsichtlich der Rechnungshöhe besteht ein ausgewogenes Verhältnis,100 dass trotz der nicht repräsentativen Bevölkerungsgruppe (hauptsächlich Studierende) auf eine gute Replikation des Querschnitts von Mobilfunkkunden hinweist. Bezüglich der Anteile der Vertragsarten ist hingegen eine überdurchschnittliche Anzahl von Abonnements gegenüber Prepaid-Verträgen zu verzeichnen.101 Somit ist zwar deutlich darauf hinzuweisen, dass die Bedürf99

100 101

Ohne Berücksichtigung ausländischer Mobilfunkanbeiter, die auf Grund der hohen Zahl deutscher Studierender überdurchschnittilch häufig vertreten sind, entsprechen die Antele exakt den Marktanteilen der Anbieter; vgl. ComCom Jahresbericht 2005 (www.comcom.admin.ch; Zugriff am 20.06.2007). Daten des. Bundesamt für Kommunikation (www.bakom.admin.ch, Zugriff am 20.08.2007). Vgl. Bundesamt für Kommunikation (www.bakom.admin.ch, Zugriff am 20.08.2007). Für Implikationen kann es dennoch aufschlussreich sein, das Modell nach dieser Variablen auszuwerten.

184

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

nisse anderer als der betrachteten Kundensegmente im Mobilfunkmarkt sich deutlich von denen der betrachteten Stichprobe unterscheiden können und entsprechend keine allgemein gültigen Handlungeableitungen möglich sind. Allerdings ist durch die Grundannahmen über die Determinanten sowie die Hypothesen, dass je nach Weiterempfehlungsmotiv unterschiedliche Determinanten relevant sind, vor allem der sich ergebende Anteil von Kunden mit bestimmten Bedürfnissen in Frage zu stellen, nicht jedoch das Vorhandensein der unterschiedlichen Relevanz der Determinanten bei den jeweiligen Bedürfnissen. Szenario (Incentivehöhe/ Reaktion des Empfängers)

100 CHF/ negativ

100 CHF/ positiv

20 CHF/ positiv

20 CHF/ negativ

55 (24%)

54 (23%)

59 (25%)

65 (28%)

Swisscom

Orange

Sunrise

Andere

125 (53%)

33 (14%)

32 (14%)

45 (19%)

Anbieter Bis 1 Jahr

1 bis 2 Jahre

Über 2 Jahre

19 (8%)

24 (10%)

192 (82%)

Kundenbeziehungsdauer

Durchschnittliche monatliche Rechnung

Bis 25 CHF

bis 50 CHF

Bis 100 CHF Über 100 CHF

47 (20%)

83 (35%)

75 (32%)

Abonnement

Prepaid

193 (82%)

42 (18%)

männlich

weiblich

130 (55%)

105 (45%)

31 (13%)

Vertragsart

Geschlecht

Schaubild 4-25: Deskriptive Statistiken der Stichprobe Im Rahmen der Datenbereinigung wurde durch das Verfahren der EMImputation fehlende Werte ersetzt. Die Anzahl der insgesamt fehlenden Werte lag mit 39 (0,3 Prozent) sehr niedrig. Da bei keinem Datensatz ein Anteil von über 40 Prozent fehlender Werte vorlag, war keine gesonderte Behandlung dieser Werte notwendig.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

4.7.2

185

Gütebeurteilung der Modelle

4.7.2.1 Messmodelle Für die zu schätzenden Modellzusammenhänge bei reflektiven Messmodellen kommen bei der Anwendung von PLS grundsätzlich die gleichen Gütekriterien zum Einsatz, wie bei kovarianzbasierten Verfahren. Zunächst zeigt Schaubild 4-26 die für die Messmodelle heranzuziehenden Gütekriterien.102 Gütekriterium

Grenzwerte

Anmerkungen

Messmodelle (reflektiv)

Inhaltsvalidität

Abbildungsgrad der Konstruktbedeutung durch die Indikatoren

Inhaltliche Spezifikation auf Basis theoretische Überlegungen und empirischer Ergebnisse, insbesondere bei abstrakten Konstrukten zu beachten

Indikatorreliabilität

Durch die Indikatoren erklärte Varianz DEV > 50% Faktorladungen einzelner Indikatoren > 0,4

Von 100 Prozent abweichende Erklärungen des Konstrukts durch die Indikatoren sind durch Messfehler bzw. -ungenauigkeiten zu erklären.

Konstruktreliabilität/ Composite Reliability (Höhe der standardisierten Ladungen)

Interne Konsistenz CR > 0,6 bzw. 0,7 Cronbach’s Alpha > 0,7

Die Interne Konsistenz bezieht sich auf Ladungen zwischen dem Faktor bzw. Konstrukt und ihren Indikatoren.

Diskriminanzvalidität

AVE (Average Variance Extracted bzw DEV; durchschnittlich erfasste Varianz) > quadrierte Korrelationen (standardisierte Kovarianzen) zwischen dem Indikator und Indikatoren anderer Konstrukte AVE > 0,5

Sind die Korrelationen zwischen Indikatoren desselben Konstrukts größer als die Korrelationen mit jedem Indikator anderer Konstrukte, liegt Diskriminanzvalidität vor (Fornell-Larcker-Kriterium) (Ringle 2004a).

Signifikanz der Schätzergebnisse bezüglich der Indikatoren

t-Wert > 1,66 (bei zweiseitigem t-Test auf 0,1Niveau)

Ein- vs. zweiseitiger t-Test; Resampling-Verfahren (Jackknifing, Bootstrapping) zur Generierung von t-Statistiken

Schaubild 4-26: Gütekriterien zur Beurteilung der Güte von reflektiven Messmodellen (Quelle: in Anlehnung an Chin/Newsted 1999, S. 312; Herrmann et al. 2006, S. 61) 102

Zur Gütebeurteilung von Mess- und Strukturmodellen mittels PLS vgl. Wold 1980; Gefen et al. 2000.

186

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Die Inhaltsvalidität beruht auf Plausibilitätsüberlegungen, hier allerdings vor allem auf bereits angewandten und bestätigten Operationalisierungen, die zum großen Teil übernommen wurden. Die Indikatorreliabilität erfordert, dass die Varianz eines Konstrukts zu mindestens 50 Prozent durch die ihm zugeordneten Indikatoren erfasst wird. Dies ist sicher gegeben, wenn jeder Indikator eine Faktorladung von 0,707 (Quadratwurzel aus 0,5) aufweist.103 Die Erfüllung dieser Mindestmaße wurde bereits im Rahmen des Pretests anhand der exploratorischen Faktorenanalysen nachgewiesen. Die Faktor- bzw. Konstruktreliabilität (da keine mehrdimensionalen Konstrukte einzubeziehen sind, besteht hier kein Unterschied) wird in PLS durch den Composite-Reliability-Wert ausgewiesen. Auf der Basis von Faktorenanalysen ist zusätzlich auch das „traditionelle“ Gütemaß Cronbach’s Alpha anwendbar, wenngleich es im Hinblick auf die Abhängigkeit von der Zahl der Indikatoren besonders bei relativ konkret messbaren Konstrukten nicht uneingeschränkt aussagekräftig ist. Schließlich ist analog zur Kovarianzstrukturanalyse die Diskriminanzvalidität zu prüfen.104 Hierzu wird wiederum die erfasste Varianz jedes Konstrukts herangezogen, um sie mit der der quadrierten Korrelation gegenüber jedem andere Konstrukt zu vergleichen. Ist die erklärte Varianz für alle Konstruktvergleiche größer, als die Korrelation mit anderen Konstrukten, so ist Diskriminanzvalidität gegeben. Schaubild 4-27 zeigt die weiteren Gütekriterien für die einzelnen Messmodelle auf. Die Szenarien spielen bei der Analyse dieses Wertes keine Rolle, da dort nur die Konsistenz innerhalb der einzelnen Datensätze von Belang ist. Somit fließen alle 235 Datensätze in die Analyse ein. Es zeigt sich, dass alle Konstrukte den geforderten Mindestwerten für Cronbach’s Alpha, die durchschnittlich erfasste Varianz (AVE) sowie Composite Reliablity (CR) genügen. Die erneut durchgeführten Faktorenanalysen ergaben konsistente Dimensionen. Die Statistiken für die Konsistenz der Indikatoren übertreffen ebenfalls die geforderten Werte.105

103

104 105

Auf Basis des Mindestmaßes von 0,4 für die Faktorladung jedes Indikators ist es denkbar, dass bei niedrigeren Faktorladungen Indikatorreliabilität gegeben ist. Diese kann durch die Kompensation von niedrigen und hohen Ladungen erreicht werden. Da alle relevanten Faktorladungen im Pretest jedoch den Wert von 0,707 erreichten, sind solche Analysen hier nicht erforderlich. Vgl. Anderson/Gerbing 1991; Hu/Bentler 1999. Vgl. Anhang 1.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Konstrukt

Berücksichtigte Items

187

Alpha (> 0,7)

AVE (> 0,5)

CR (> 0,7)

Weiterempfehlung

Wei1, Wei2, Wei3

0,90

0,84

0,94

Anreizattraktivität

Inc, Inc2, Inc3

0,92

0,87

0,95

Beziehungsqualität

Bq1, Bq2, Bq3, Bq4, Bq6

0,87

0,61

0,89

Kundenzufriedenheit

Kuz1, Kuz2, Kuz3

0,87

0,77

0,92

Image

Ima1, Ima2, Ima3

0,80

0,71

0,88

Leistungsqualität

Lq1, Lq2, Lq3

0,76

0,67

0,86

Selbstbestätigung

Bes1, Bes2, Bes3

0,89

0,81

0,83

Kundenbindung

Kb1, Kb2, Kb4, Kb5

0,77

0,51

0,93

Reaktion

Re1, Re2, Re3, Re4

0,86

0,76

0,82

Selbstdarstellung

Sel1, Sel3, Sel5

0,79

0,56

0,86

Kommunikationsbedürfnis

Kom1, Kom2, Kom3

0,77

0,69

0,87

Meinungsführerschaft

Mei2, Mei3, Mei4

0,77

0,67

0,86

Altruismus

Alt1, Alt2, Alt3

0,68

0,71

0,82

Schaubild 4-27: Gütekriterien der Konstrukte auf Basis des Gesamtdatensatzes Bei den im Gesamtmodell berücksichtigten Items wurden auf Basis der Alphawerte versuchsweise einzelne Items ausgeschlossen, um Verbesserungsmöglichkeiten des Wertes zu erkennen. Das Item (Re1), das als einziges Item der Kundenbindung das Weiterempfehlungsverhalten nach der Empfängerreaktion betrifft, wäre auf Basis der Analysen zu eliminieren. Trotz einer solchen Verbesserungsmöglichkeit wurde bei der Wirkung der Empfängerreaktion das entsprechende Item (Re1) jedoch nicht ausgeschlossen, da es plausibel erscheint, dass in Bezug auf Indikatoren der Kundenbindung hier die stärkste Verhaltensänderung zu erwarten ist. Gerade eine solche Verhaltensänderung ist allerdings von Interesse, so dass eher eine Einzelbetrachtung der Items anzustreben ist. Ferner wurde ein Item der Meinungsführerschaft (Mei1) eliminiert, da sich hierdurch ein besserer Alphawert ergab. Bei den Indikatoren der Beziehungsqualität ergab sich durch Elimination eines Items (Bq5) eine höhere erklärte Varianz des Konstrukts, wie bereits auf Basis der exploratorischen Faktorenanalyse anzunehmen war. Gleiches gilt für die Items Sel2 und Sel4. Auch das Fornell-Larcker-Kriterium wird erfüllt, wie Schaubild 4-28 zeigt. Die erfasste Varianz (Werte der Diagonale) eines jeden Konstrukts ist größer als die quadrierte Korrelation eines Konstrukts mit jedem anderen Konstrukt. Somit

188

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

ist eine ausreichende Diskriminanz zwischen den Konstrukten gegeben.

Weiterempfehlung Anreizattraktivität Beziehungsqualität Kundenzufriedenheit Image

WE

AA

BQ

KUZ

IMA

LQ

0,84

0,23

0,57

0,45

0,41

0,39

0,87

0,08

0,04

0,10

0,08

0,61

0,49

0,43

0,43

0,77

0,26

0,28

0,71

0,34

Leistungsqualität

0,67

Schaubild 4-28: Korrelationsmatrix zur Prüfung der Diskriminanzvalidität (AVE-Werte in der Diagonale)

4.7.2.2 Strukturmodell Die zu ermittelnden Wirkungen des Strukturmodells unterliegen bei der Anwendung von PLS – ebenso wie bei den kovarianzbasierten Verfahren – der Annahme linearer Zusammenhänge. Diese werden durch Regressionskoeffizienten zwischen exogenen und endogenen Konstrukten dargestellt. Allerdings liegt für die Gütebeurteilung des Gesamtmodells bei PLS keine Kennzahl vor, die analog dem GFI bzw. AGFI bei kovarianzbasierten Verfahren heranzuziehen ist.106 Stattdessen kommen nur Gütekriterien für Partialmodelle zum Einsatz. Schaubild 4-29 stellt die Kennzahlen für das Strukturmodell dar, die bei der Anwendung von PLS für die Gütebeurteilung herangezogen werden.

106

Vgl. Abschnitt 4.1.2.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe Gütekriterium

Grenzwerte

189 Anmerkungen

Strukturmodell, inneres Modell Ȗ > 0,1 (Ringle 2004a) bzw. Ȗ > 0,2 (Chin 1998) Stärke der Pfadkoeffizienten

Anhaltspunkte: < 0,3; schwacher Effekt 0,3 bis 0,5; mittlerer Effekt > 0,5; starker Effekt

Signifikanz und Stabilität der Schätzergebnisse für die Pfadkoeffizienten

Reliabilität anhand der t-Statistik t-Wert > 1,66 (je nach Signifikanz) > 0,67 („substanziell“)

Bestimmheitsmaß R² der Konstrukte

> 0,3 (durchschnittlich; Mindestwert) > 0,19 („schwach“) < 0,19 (vernachlässigbar gering)

Effektstärke f²

f² < 0,02 geringer,

Wesentlicher Einfluss der exogenen Variablen auf die endogenen Variablen

0,02 < f² < 0.35 mittlerer,

Stone-GeisserTestkriterium Q² (Prognoserelevanz)

f² > 0,35 großer Einfluss eines exogenen Konstrukts auf ein endogenes Konstrukt

Q² > 0 (Schätzrelevanz existent) Q² < 0 (keine Schätzrelevanz)

Stärke der Wirkungsbeziehungen zwischen den Konstrukten Interpretierbar als standardisierte Beta-Werte einer Regression, allerdings unter Berücksichtigung der durch Messfehler bzw. Unvollständigket der Indikatoren verursachten Ungenauigkeiten Eineitiger t-Test bei gerichteten Hypothesen, zweiseitiger t-Test bei ungerichteten Hypothesen Anteil erklärter Varianz endogener Konstrukte durch die Regressionsfunktion bzw. – funktionen bei mehreren einwirkenden Konstrukten Veränderung des R² des zentralen Konstrukts bei Einschluss bzw. Ausschluss eines exogenen, d.h. erklärenden Konstrukts. Bestimmung der Relevanz exogener Konstrukte für das ermittelte Bestimmtheitsmaß R² endogener Konstrukte im Strukturmodell („Blindfold“Prozedur)

Schaubild 4-29: Gütekriterien zur Beurteilung von PLS-Schätzungen bei Strukturmodellen (Quelle: in Anlehnung an Chin/Newsted 1999, S. 312; Herrmann et al. 2006, S. 61) Der Pfadkoeffizient zwischen zwei Konstrukten entspricht dem Regressionskoeffizienten einer linearen Funktion, wobei die Wirkungsrichtung und die Einordnung als unabhängige und abhängige Variable auf Basis von Plausibilitätsüber-

190

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

legungen festzulegen ist und keinesfalls aus dem Modell abgeleitet werden kann. Werte von unter 0,1 sind zu vernachlässigen.107 Die Signifikanz der Pfadkoeffizienten wird – analog zum Vorgehen bei den Messmodellen – über t-Statistiken berechnet, wobei ein Mindestmaß in Bezug auf Signifikanzniveaus nicht explizit ausgegeben wird. Im Allgemeinen werden t-Werte, die eine weniger als 95-prozentige (teilweise auch 90-prozentige) Sicherheit aufweisen, als nicht signifikant betrachtet.108 Im Hinblick auf die Ganzheitlichkeit des Modells ist das Bestimmtheitsmaß R² von herausgehobener Bedeutung. Es beinhaltet den Anteil der Varianz, der durch die Regressionen der (aus der Perspektive des betrachteten Konstrukts) exogenen Konstrukte auf das endogene Konstrukt erklärt wird.109 Fällt dieser Wert für das zentrale Konstrukt der Weiterempfehlung hoch aus, ist dies ein Zeichen für einen guten Einbezug der relevanten Determinanten der Weiterempfehlung. Als weiteres Gütekriterium kann über die Effektstärke f² eine Aussage darüber getroffen werden, ob durch ein einzelnes exogenes Konstrukt ein zusätzlicher Erklärungsgewinn hinsichtlich des endogenen Konstrukts erreicht wird. Sie setzt die zusätzlich erklärte Varianz bei Ausschluss des Konstrukts nicht erklärten Varianz (R²) in Bezug. Somit kann auch zusätzlich überprüft werden, ob bei einigen Konstrukten Redundanzen oder vollständige Mediationen durch andere Konstrukte vorliegen. Insofern kann die Effektstärke tendenziell als Gütemaß für die Anpassungsgüte des Gesamtmodells bezeichnet werden. Schließlich steht mit dem Stone-Geisser-Kriterium ein Gütemaß für die Vorhersagevalidität des Modells zur Verfügung, das jedoch abermals nicht auf das Gesamtmodell, sondern in Bezug auf einzelne Konstrukte, zu ermitteln ist. Ein Teil der beobachteten Werte wird dabei aus dem Datensatz gewonnen und mit Vorhersagewerten verglichen, die auf Basis der Strukturgleichungen berechnet wurden. Ein Wert von Q > 0 für das Stone-Geisser-Kriterium weist dabei auf eine gute Vorhersagequalität des Strukturmodells hin. Die Gütekriterien des Strukturmodells sind für jedes Modell, das im Gruppenvergleich untersucht wird, einzeln zu prüfen. In den Einzelbetrachtungen des Modells bei Einbezug des gesamten Datensatzes dienen die Gütekriterien jeweils unmittelbar interpretatorischen Schlussfolgerungen, ebenso wie bei Analysen des nach moderierenden Faktoren und experimentellen Varianten in Gruppen aufge107 108 109

Vgl. Lohmöller 1989, S. 60. Andere Quellen nennen eine Wert von 0,2 als Untergrenze (vgl. insbesondere Chin 1998, S. 324). Vgl. beispielhaft Ganesan 1994, S. 11; Spreng et al. 1996, S. 25; Verhoef 2003, S. 39; Liang/Wang 2006, S. 133. Vgl. Bleymüller et al. 2004, S. 144.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

191

teilten Datensatzes. Daher ist eine umfassende und vorgreifende Darstellung der jeweiligen Werte an dieser Stelle noch nicht sinnvoll.110

4.7.3

Datenanalyse

4.7.3.1 Vorgehensweise Die Auswertung des Modells nach den einzelnen Varianten des Experiments sowie Gruppenvergleiche anhand der moderierenden Faktoren wurden mit dem Programm PLS Graph 3.0 in der Beta-Version durchgeführt. BootstrappingAnalysen liefern die im vorangehenden Abschnitt genannten Gütekriterien (siehe Anhang). Die Analysen der Experimentalgruppen und Gruppenbildungen anhand moderierender Faktoren wurden mit dem Softwarepaket SPSS, Version 13.0.1 durchgeführt. Eine zentrale Zielsetzung der Arbeit besteht darin, Aufschluss über die wesentlichen Einflussfaktoren, d.h. sowohl Determinanten als auch moderierende Faktoren, zu erhalten. In den Analysen sind die Einflüsse stets auf ihre Signifikanz hin zu prüfen. Es ist dabei zu berücksichtigen, dass mehrstufige Wirkungsketten – soweit jeder einzelne Pfadwert signifikant ist, gesamthaft einzubeziehen sind, um mediierende Wirkungen zu berücksichtigen. Dies geschieht durch die Aufsummierung der Koeffizienten direkter und der multiplikativen Verknüpfungen von Koeffizienten indirekter Pfade eines Zielkonstrukts. Eine Analyse anhand der Chronologie der aufgestellten Hypothesen geht einher mit einer Durchmischung unterschiedlicher Verfahren. Wenn Redundanzen bei der Erläuterung von methodischen Besonderheiten vermieden werden, kann eine solche Strukturierung zu Irritationen bezüglich der Verfahren selbst und der jeweils anzuwendenden Gütemaße führen. Die Hypothesenprüfung wird daher stattdessen anhand der jeweils angewandten statistischen Verfahren strukturiert. So ist die Hypothese zur Wirkung unterschiedlicher Incentivehöhen zunächst durch einen einfachen Mittelwertvergleich zu untersuchen. Gleiches gilt für die Wirkungen unterschiedlicher Reaktionen des Empfängers auf die Kundenbindung des Senders. Beide Hypothesen werden in Abschnitt 4.7.3.2 behandelt. Bis zur Darstellung unterschiedlicher Incentivehöhen existieren keine Unterschiede zwischen den Fragestellungen und damit den Bedingungen der Befragung. Die sowohl in der Erfolgskette als auch im Fragebogen nachgelagerten Konstrukte der Kundenbindung sowie die weiteren experimentell variierten Va110

Die Werte für die einzelnen Modellschätzungen finden sich in Anhang 4.

192

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

riablen der der Reaktion des Empfängers werden zunächst nicht einbezogen. Daher wird ein Grundmodell ohne Beachtung dieser Items in Abschnitt 4.7.3.3 gesamthaft kausalanalytisch geschätzt.111 Auch Interaktionseffekte direkter und indirekter Einflussfaktoren werden dabei betrachtet. In Abschnitt 4.7.3.4 werden die Wirkungen moderierender Faktoren überprüft. Die dafür zur Anwendung kommenden Gruppenvergleiche erfordern auf Grund der mehrstufigen Struktur des Modells ein besonderes Vorgehen. Schließlich werden die Wirkungen der Weiterempfehlung auf die Kundenbindung des Senders im Hinblick auf eine Modifikation der Erfolgskette wieder mit einbezogen (Abschnitt 4.7.3.5). Hier werden wiederum Modellvergleiche anhand von Pfadkoeffizienten und vor allem erklärter Varianzen zwischen unterschiedlichen Erfolgs- bzw. Kausalketten durchgeführt.

4.7.3.2 Mittelwertvergleiche 4.7.3.2.1 Incentives Für eine Unterscheidung der Varianten mit unterschiedlichen Incentivehöhen sind auf Grund der Veränderung der Incentivehöhen nach dem Pretest zunächst noch einmal die Mittelwerte der Anreizattraktivität im Sinne eines Manipulationschecks zu vergleichen. Diese ergaben signifikante Unterschiede für alle drei Items (p < 0,01). Ein unabhängig der Incentivehöhe positiver Einfluss eines Incentives kann bereits durch die Betrachtung des entsprechenden Pfadkoeffizienten im Kausalmodell festgestellt werden. Hier ist jedoch die Unterscheidung zwischen den Szenarien zu berücksichtigen. Eine alleinige kausalanalytische Betrachtung ist zur Prüfung der Hypothese deshalb nicht sinnvoll, weil absolut höhere Werte bei der Anreizattraktivität, die zu einer höheren Weiterempfehlungsabsicht führen, sich bei alleiniger Ermittlung der Pfadkoeffizienten, d.h. der Gewichte, des Incentives nicht zeigen.112 111

112

Hierin liegt ein Vorteil des PLS-Verfahrens: Es können (eingeschränkt) Teilmodelle geschätzt werden, ohne dass bei Berücksichtigung zusätzlicher Variablen die Schätzwerte im Gesamtmodell davon in hohem Maße beeinträchtigt sind. Testweise durchgeführte Vergleiche unter Ein- bzw. Ausschluss von der Weiterempfehlung nachgelagerten Variablen bestätigen dies. Eine Regressionsfunktion zwischen Anreizattraktivität und Weiterempfehlungsabgabe würde sich in diesem Fall bei Betrachtung der Fälle mit hohem Incentives als Parallelverschiebung gegenüber der Funktion der Fälle mit niedrigem Incentive darstellen. Von solch einer Verschiebung wäre nur der Y-Achsenabschnitt (Nulldurchgang der Funktion) betroffen, der Koeffizient bliebe konstant.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

193

Auf Grund dieser Überlegungen sind die Mittelwerte über die Anreizattraktivität mit denen der Weiterempfehlung zu vergleichen. Dabei ist wiederum zu beachten, dass Die Konstruktwerte der Weiterempfehlung sind nur auf einem geringeren Niveau signifikant (p < 0,1). Dennoch lässt sich die Aussage der Hypothese 1, dass die Weiterempfehlungsabsicht bei höherem Incentive signifikant höher ausfällt als bei niedrigem Incentive, auf Basis des Mittelwertvergleichs nicht ablehnen.113 In Schaubild 4-30 sind die absoluten Werte der Anreizattraktivität denjenigen der Weiterempfehlung gegenüber gestellt.

Anreizattraktivität Weiterempfehlung 1

2

3

4

5

6

Weiterempfehlung

Anreizattraktivität

20 CHF

4.73

3.81

100 CHF

5.06

5.11

7

Schaubild 4-30: Absolutwerte von Anreizattraktivität und Weiterempfehlung Die Gewichtung des Incentives kann ebenfalls bereits anhand der Gegenüberstellung der Mittelwertvergleiche für die Weiterempfehlung abgeschätzt werden. So ergibt sich auf der Basis des Differenzenquotienten von Anreizattraktivität und Weiterempfehlung bei Erhöhung des Incentives eine Erhöhung um 0,25.114 Dieser Wert ist mit dem im Rahmen der Kausalanalyse zu ermittelnden Pfadkoeffizienten als Plausibilitätsprüfung zu vergleichen. Bei einer Einzelbetrachtung auf Indikatorenebene zeigen sich die Ergebnisse teilweise noch deutlicher. Da nur bei einem Indikator die Weiterempfehlungssituation vom Probanden aktiv herbeigeführt wird (Indikator Wei1), zeigen sich hier deutlich höhere Werte. Bei alleiniger Betrachtung der anderen Indikatoren (Wei2: zufällige Kommunikation oder Wei3: passive Weiterempfehlung nach ei113 114

Eine ebenfalls durchgeführte einfaktorielle Anova (Varianzanalyse) ergab die gleichen Ergebnisse. Der Differenzenquotient ergibt sich anhand der Werte aus Schaubild 4-30 aus folgender Berechnung: (4,73-5,06)/(3,81-5,11) = 0,254.

194

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

ner Anfrage) ist die Tendenz zu höherer Weiterempfehlungsabsicht durch das Incentive dagegen schwächer ausgeprägt. Die Bildung eines Konstruktwerts ist jedoch deshalb gerechtfertigt, weil sich auch Weiterempfehlungen zu unterschiedlichen Anteilen aus gezielter aktiver und zufälliger Kommunikation sowie aus der passiven Weiterempfehlung nach Anfragen aus dem sozialen Umfeld ergeben. 4.7.3.2.2 Reaktion des Empfängers Auch die beiden Szenarien der Reaktionen des Empfängers auf die Weiterempfehlung sind mit Hilfe eines Mittelwertvergleichs zu untersuchen. Hierzu werden Unterschiede in der Kundenbindung nach der Reaktion des Empfängers betrachtet. Einschränkend ist anzumerken, dass die Kundenbindung zum ersten Zeitpunkt vor den Szenarien bezüglich der Incentives und der Weiterempfehlung abgefragt wurde, so dass die Möglichkeit besteht, dass es hierdurch zu Verzerrungen kommt. Sowohl im Hinblick auf Incentives als auch im Hinblick auf die Reaktion sind die Fragebögen jedoch gleich verteilt. Falls demnach eine systematische Verzerrung durch die Szenariomanipulation vorliegt, so ist diese wiederum in allen Szenarien in gleicher Weise vorhanden. Unterschiede zwischen der Wirkung positiver und negativer Reaktion bleiben davon jedoch unbetroffen. Bezüglich der beiden Szenarien ist die Kundenbindung zu zwei unterschiedlichen Zeitpunkten – vor der Weiterempfehlung und nach der Weiterempfehlung und Reaktion des Empfängers – zu untersuchen. Diese zeigt sich in unterschiedlichen einstellungs- und verhaltensbezogenen Facetten. Deren absoluten Werte geben potenziell differenziertere Auskunft über eine veränderte Einstellung und ein verändertes Verhalten der Kunden. Die Ergebnisse des Mittelwertvergleichs stellt Schaubild 4-31 dar.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

195

Verbundenheit

Cross Buying

Wechselabsicht

Wiederholte Weiterempfehlung 0

1

Negative Reaktion des Empfängers

2

3

4

5

6

Positive Reaktion des Empfängers

Schaubild 4-31: Vergleich der Kundenbindung nach der Reaktion des Empfängers auf die Weiterempfehlungsabgabe Bei Betrachtung der einzelnen Merkmale zeigen sich bezüglich des Kaufverhaltens und der Einstellung bei positiver und negativer Reaktion keine signifikanten Unterschiede. Daher ist Hypothese 24 zumindest teilweise abzulehnen. Lediglich das zukünftige Weiterempfehlungsverhalten, das hier als Verhaltensmerkmal der Kundenbindung einbezogen wurde, weist eine deutlich nicht zufällige Veränderung auf (signifikant mit p < 0,01). Dieses Ergebnis unterstützt einen in der wissenschaftlichen Literatur bereits vermuteten „Selbstverstärkungseffekt“, da sich die zukünftige Weiterempfehlungsabsicht auf Basis der positiven Reaktion des Empfängers auch gegenüber der ursprünglichen Weiterempfehlungsabsicht signifikant (p < 0,05) vergrößert hat. 115

115

Ähnlich gestaltet sich auch der Schneeballeffekt, der eine erhöhte Weiterempfehlungsbereitschaft von Empfängern einer Weiterempfehlung postuliert (vgl. z.B. Wangenheim 2003, S. 274).

196

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

4.7.3.3 Kausalanalyse 4.7.3.3.1 Wirkungsbeziehungen im Grundmodell Die Hypothesen zu Wirkungszusammenhängen der einzelnen Determinanten und ihrer relativen Bedeutung werden kausalanalytisch geprüft. Hierbei kommt nur das Strukturmodell mit Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe zur Anwendung. Die – der Weiterempfehlung nachgelagerte – Kundenbindung wird noch nicht betrachtet. Schaubild 4-32 zeigt das Modell unter Einbezug des Gesamtdatensatzes. 0,258***

Anreizattraktivität

Kundenzufriedenheit 0,305***

R² = 0,342

0,255***

0,172* Weiterempfehlung

Image 0,284***

0,411***

R² = 0,703 0,394***

0,352***

Beziehungsqualität 0,269***

Leistungsqualität

R² = 0,647

* ** ***

signifikant mit p < 0,1 signifikant mit p < 0,05 signifikant mit p < 0,01

Grundmodell (n=235)

Schaubild 4-32: Ergebnisse des Strukturmodells für den Gesamtdatensatz Das Bestimmtheitsmaß in Bezug auf die Weiterempfehlung ist mit 70 Prozent erklärter Varianz als sehr hoch zu beurteilen. Somit ist davon auszugehen, dass das Ziel eines ganzheitlichen Modells zur Darstellung der unternehmensseitig steuerbaren Determinanten der Weiterempfehlung realisiert werden konnte. Die ermittelten Wirkungen sind für alle Konstrukte positiv und signifikant.116 Mehrere Hypothesen, die in Kapitel 3 nach Kategorien der Einflussfaktoren getrennt entwickelt wurden, sind hier somit simultan überprüfbar.117 116

117

Die t-Werte zeigen für alle Pfadkoeffizienten (mit Ausnahme des Images, dessen Pfadkoeffizient nur ein Signifikanzniveau von p < 0,1 aufweist) Signifikanzwerte mit p < 0,01; vgl. Anhang 2. Da die nach Kategorien entwickelten Hypothesen jedoch unterschiedliche Analysen erfordern, erscheint es nicht sinnvoll, sie in chronologischer Reihenfolge zu prüfen; vgl. Abschnitt 4.7.3.1.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

197

Es zeigt sich, dass Hypothese 3 über den Einfluss der Kundenzufriedenheit sich nicht ablehnen lässt. Die nur mittlere Varianzerklärung (36 Prozent) der Kundenzufriedenheit durch Image und Leistungsqualität ist möglicherweise auf die teilweise Erhebung der Leistungsqualität über den Leistungsvergleich mit anderen Anbietern zurückzuführen, der auf Grund der hohen Homogenität der Leistungsinhalte im Mobilfunkbereich abgefragt wurde. So ist es fraglich, ob die Probanden bei der aggregierten Abfrage der Leistungsqualität alle relevanten Faktoren der Leistungsqualität unter dem abgefragten Konstrukt subsummieren. Auch Hypothese 5 zum Einfluss der Leistungsqualität wird unterstützt. Versuchsweise wurde ein direkter Einfluss der Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe untersucht. Dieser ergab jedoch keine Effektstärke von Bedeutung (f² < 0,02). Somit findet eine nahezu vollständige Mediation des Einflusses der Leistungsqualität statt (Hypothese 6). Diese Feststellung deckt sich mit dem Ergebnis einer anderen empirischen Studie, bei der ein signifikanter Effekt ebenfalls nur mittels der Mediation über die Kundenzufriedenheit und den wahrgenommenen Wert vorliegt.118 Hier findet die Mediation allerdings nicht nur über die Kundenzufriedenheit, sondern auch über die Beziehungsqualität statt.119 Hypothese 7 zum Einfluss des Images wird ebenfalls durch die Modellschätzungen bestätigt. Wiederum liegt eine deutliche Mediation der Wirkung des Images durch die Kundenzufriedenheit vor, so dass auch Hypothese 8 unterstützt wird.120 Bezüglich des insgesamt relativ geringen Einflusses des Images liegt zum einen die Annahme nahe, dass dieser durch das Incentive in den Hintergrund rückt. Zum anderen bestehen durch die Wahrnehmung von Mobilfunkdiensten als Commodity ohnehin keine großen Spielräume zur Differenzierung, zumal im betrachteten (Schweizer) Markt nur drei große Anbieter existieren. Die faktisch unterschiedlich intensive Präsenz in der Öffentlichkeit verliert somit angesichts anderer Anreize deutlich an Bedeutung. Insbesondere ist die hohe Bedeutung der Beziehungsqualität hervorzuheben. Damit wird Hypothese 9 über den Einfluss der Beziehungsqualität im Rahmen der vorliegenden Untersuchung ebenfalls bestätigt. Die Beziehungsqualität wird insgesamt zu 68 Prozent durch Kundenzufriedenheit, Image und Leistungsqualität erklärt. Dabei tragen die Konstrukte zu ähnlich hohen Anteilen zur Bildung der Beziehungsqualität bei, die somit ebenfalls als Mediator der Weiterempfehlungsabgabe auftritt (Hypothesen 10, 11 und 12). 118 119 120

Vgl. Durvasula et al. 2004, S. 322. Vgl. zur Signifikanz der mediierenden Effekte Anhang 2 und 4. Diese Aussage ist hier ohne weiteres zulässig, da die einzelnen Koeffizienten kombinierter Pfade ebenfalls ausnahmslos auf einem hohen Niveau signifikant sind.

198

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Dass die Mediation der Einflussfaktoren durch die Beziehungsqualität so hoch ausfällt, bedeutet zum einen, dass die Einflussfaktoren erst dann ihre volle Wirkung entfalten, wenn auch eine hohe Beziehungsqualität gegeben ist. Zum anderen erscheint es angesichts dieser Ergebnisse geboten, nicht nur die Beziehungsqualität indirekt über die Leistungsinhalte und Kommunikationsmaßnahmen zu beeinflussen, sondern vor allem die Beziehung direkt zu gestalten. Insofern ist festzustellen, dass die Bedeutung des Relationship Marketing sich auch in einer Commodity-Branche wie dem Mobilfunkmarkt zeigt.121 Dies erfordert für eine Ausrichtung konkreter Maßnahmen auf Weiterempfehlungen allerdings eine stärkere Ausdifferenzierung von (formativen) Einflussfaktoren bei der Messung. Insgesamt ist mit hoher Signifikanz (p < 0,01) davon auszugehen, dass indirekte Einflussfaktoren gegenüber Incentives die stärkere Wirkung ausüben (Hypothese 16).122 Somit ist deutlich, dass alleine durch Incentives die Aussicht auf einen Wettbewerbsvorteil gering ist, zumal hierdurch zusätzliche Kosten anfallen, während die indirekten Einflussfaktoren gleichzeitig auch die Kundenbindung bestehender Kunden erhöhen und die Weiterempfehlung ohne eine gezielte Ausrichtung auf deren Stimulierung nur als „Nebeneffekt“ generiert wird. 4.7.3.3.2 Wirkungsbeziehungen bei unterschiedlicher Incentivehöhe Ein Einfluss der Anreizattraktivität ist im Grundmodell ebenfalls mit mittlerer Stärke gegeben. Aufschluss über den relativen Einfluss des hohen und niedrigen Incentives gemäß Hypothese 2 zeigen sich allerdings erst bei der vergleichenden Analyse zwischen den Incentivehöhen. Somit wird ein moderierender Effekt der Incentives unterstellt. Dieser Effekt betrifft jedoch nicht nur die Weiterempfehlungsabgabe, sondern auch andere Determinanten, die teilweise durch das Incentive „gestört“ werden können. Da es sich zudem um eine aktiv beeinflussbare Determinante und einen zentralen Untersuchungsgegenstand der Weiterempfehlung handelt, ist es sinnvoll, die beiden Szenarien im Gegensatz zu anderen moderierenden Faktoren jeweils im vollständig abgebildeten Strukturmodell zu betrachten. Die folgenden zwei Schaubilder zeigen die Ergebnisse der Szenarien.123 121

122 123

Es ist allerdings vor einer “blinden” Betrachtung der Pfadkoeffizienten anzumerken, dass durch einen veränderten Einsatz von Instrumenten auch Änderungen der Wirkungszusammenhänge eintreten können. Sowohl positive als auch negative Interaktionseffekte, die z.B. die Wirkung der Leistungsqualität und der Beziehungsqualität im Verbund verstärken oder abschwächen, sind dabei denkbar. Für ein weniger komplexes, möglicherweise praxisorientierteres Modell vgl. Abschnitt 5.1.2. Vgl. Anhang 2. Vgl. für eine detaillierte Darstellung aller Gütekriterien Anhang 4 sowie für die Signifikanz der Unterschiede Anhang 5.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

199

0,238***

Anreizattraktivität

Kundenzufriedenheit 0,293***

R² = 0,359

0,145***

0,193* Weiterempfehlung

Image 0,329***

0,442***

R² = 0,746 0,490***

0,376***

Beziehungsqualität 0,283***

Leistungsqualität

R² = 0,684

* ** ***

signifikant mit p < 0,1 signifikant mit p < 0,05 signifikant mit p < 0,01

Schaubild 4-33: Modellschätzungen im Szenario mit niedrigem Incentive

0,274***

Anreizattraktivität

Kundenzufriedenheit 0,328***

R² = 0,342

0,373***

0,124 Weiterempfehlung

Image 0,329*** 0,315***

R² = 0,658 0,394***

Beziehungsqualität 0,255***

Leistungsqualität

0,372***

R² = 0,628

* ** ***

signifikant mit p < 0,1 signifikant mit p < 0,05 signifikant mit p < 0,01

Schaubild 4-34: Modellschätzungen im Szenario mit hohem Incentive Zunächst fällt auf, dass das Bestimmtheitsmaß bei hohem Incentive um 9 Prozentpunkte geringer ausfällt, als beim Szenario mit niedrigem Incentive. Folglich spielen beim Einsatz eines höheren Incentives Faktoren eine Rolle, die nicht im Modell enthalten sind. In anderen Modellen sind dies vor allem größere Schwankungen opportunistischer Verhaltensweisen, die sich durch eine individuelle „Empfänglichkeit“ für monetäre Anreize unterscheiden und so eine höhere Vari-

200

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

anz der Anreizattraktivität verursachen.124 Der Rückgang des Einflusses langfristiger Determinanten der Weiterempfehlung zugunsten einer kurzfristigen Nutzenerhöhung zeigt sich deutlich im Absinken der Pfadkoeffizienten der Beziehungsqualität und des Images. Der direkte Pfadkoeffizient der Kundenzufriedenheit steigt bei hohem Incentive hingegen deutlich.125 Dies lässt insgesamt vermuten, dass die Kundenzufriedenheit zwar, wie angenommen, als prohibitiver und damit starker Faktor für die Abgabe von Weiterempfehlungen wirkt. Langfristige Faktoren wie Image und Beziehung werden angesichts des hohen Incentives jedoch offensichtlich deutlich weniger bedacht (Dies spricht insbesondere für den Einsatz von Incentives beim Markteintritt, im Zuge dessen ohnehin oft eine aggressive Akquisitionsstrategie gefahren wird, um schnell Marktanteile zur Realisierung von Skaleneffekten zu gewinnen). Eine Steigerung der Wirkung des Incentives wirkt sich zwar zweifach aus, indem sowohl die absoluten Werte als auch das höhere Gewicht des Incentives zu einer höheren Weiterempfehlungsabsicht führen. Die nur geringe Steigerung des Gewichts bezüglich der Weiterempfehlung trägt jedoch kaum dazu bei. Die gesamthafte Steigerung der Weiterempfehlungsabsicht (um 0,33 Skalenpunkte) auf Grund der (um 1,33 Skalenpunkte) höheren Anreizattraktivität entspricht sehr präzise dem Einfluss eines mittleren Gewichts von 0,25, der im Rahmen des Mittelwertvergleichs berechnet wurde.126 Da t-Tests eine hohe Signifikanz der Pfadkoeffizienten aufweisen, wird Hypothese 1 wiederum unterstützt. Gegenüber diesem Ergebnis zeigt sich bei der Gewichtung des Incentives für die Weiterempfehlung nur eine Tendenz, jedoch keine signifikante Steigerung durch die Erhöhung des Incentives. Somit ist Hypothese 2 abzulehnen.

124 125 126

Vgl. die Erläuterungen zum moderierenden Faktor „Deal Proneness“ in Abschnitt 2.2.1; vgl. auch Ryu/Feick 2007. Durch die Mediation über die Beziehungsqualität wird dieser extreme Unterschied allerdings teilweise wieder ausgeglichen. Das mittlere Gewicht von 0,25 ergibt sich dadurch, dass anfangs eine Steigerung von 0,24 Skalenpunkten für die Weiterempfehlungsabgabe bei einer Erhöhung der Anreizattraktivität angenommen wird, das Gewicht mit steigender Attraktivität jedoch auch zunimmt. So erscheint die gemessene Steigerung der Weiterempfehlungsabsicht von 0,33, die sehr genau der Modellrechnung (das Gewicht von 0,25 multipliziert mit der Steigerung der Anreizattraktivität von 1,33) entspricht, plausibel.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

201

4.7.3.3.3 Interaktionseffekte und asymmetrische Effekte Die überproportionalen Wirkungen bei unterschiedlicher Leistungsqualität sprechen dafür, dass ein Schwellenwert für die Leistungsqualität und ggf. der Kundenzufriedenheit und Beziehungsqualität existiert, ab dem die Weiterempfehlungsabgabe deutlich ansteigt. Anhand einer Analyse der Weiterempfehlung als Funktion der Kundenzufriedenheit wurde in einer Studie ein u-förmiger Verlauf der Weiterempfehlungsabgabe nachgewiesen, dem ein ähnliche Annahme zugrunde liegt.127 Ein solcher Effekt wird durch zwei unterschiedliche Analysen untersucht. Interaktionseffekte treten grundsätzlich immer dann auf, wenn die unabhängige Wirkung zweier oder mehrerer Determinanten auf eine abhängige Variable sich bei gleichzeitiger Einflussnahme verstärken oder abschwächen. Im Rahmen der Hypothesenentwicklung wurden mehrere Anhaltspunkte aufgegriffen, die eine abschwächende, d.h. substitutive Wirkung von Incentives und indirekten Einflussfaktoren vermuten lassen. Unter anderem ist es denkbar, dass der Sender ein Absinken der eigenen Glaubwürdigkeit beim Empfänger antizipiert, wenn seine guten Absichten durch den Anreiz eines Incentives konterkariert werden. Dieser substitutive Effekt ist im Modell durch ein Hilfskonstrukt überprüfbar, dass sich aus der multiplikativen Verknüpfung der Konstrukte, d.h. jedes Indikators eines Konstrukts mit jedem Indikator des anderen Konstrukts zusammensetzt. Konkret sind gemäß Hypothese 14 die Beziehungsqualität, die durch eine wahrgenommene Verpflichtung auf die Weiterempfehlungsabgabe wirkt, und ein Incentive, das nur den kurzfristigen ökonomischen Nutzen in den Vordergrund rückt, auf ihren Interaktionseffekt zu untersuchen. Die entsprechenden Ergebnisse zeigt Schaubild 4-35. Effekte

Pfadkoeffizient (t-Wert)

Haupteffekte Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,24 (t = 2,27)

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,49 (t = 4,48)

Interaktionseffekt Anreizattraktivität x Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

-0,30 (t = 1,29)

Schaubild 4-35: Interaktionseffekt zwischen Beziehungsqualität und Anreizattraktivität

127

Vgl. Anderson 1998, S. 12.

202

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Der Pfadkoeffizient zeigt einen hohen negativen Interaktionseffekt. Folglich kann Hypothese 14 nicht abgelehnt werden. Ein Grund für die trotz hohen Einflusses relativ geringe Signifikanz kann wiederum in den größeren Schwankungen der Einflüsse unterschiedlicher Persönlichkeitsmerkmale bezüglich der Empfänglichkeit für Incentives liegen. Insgesamt stellt sich auf Basis dieses Ergebnisses zum einen die Frage, ob der Einsatz eines Incentives hier sinnvoll ist. Wenn Faktoren, die ohne zusätzlichen Aufwand – da nicht primär mit dem Ziel einer Weiterempfehlung eingesetzte – wirksame Faktoren durch zusätzlichen Kostenaufwand des Incentiveeinsatzes abgeschwächt werden, weist dies möglicherweise auf eine insgesamt sinkende Marketingeffizienz hin. Die teilweise mangelnde Signifikanz lässt allerdings keine allgemein gültigen Schlüsse zu, zumal für die Interaktion zwischen Leistungsqualität und Anreizattraktivität konnte nur ein geringerer, nicht signifikanter Effekt nachweisbar ist. Eine differenzierte Betrachtung des Interaktioneffektes betrifft das Zusammenspiel von Incentive und Kundenzufriedenheit bei unterschiedlicher Höhe der Kundenzufriedenheit.128 Hier werden aus Gründen der Anschaulichkeit zwei Effekte gemeinsam betrachtet. Einer dieser Effekte beinhaltet den in Abschnitt 4.4.2.3 angeführten u-förmigen Verlauf des Zusammenhangs zwischen Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlung. Dieser kann hier nur mit der Einschränkung, dass keine negativen Empfehlungen (Kaufwarnungen) in der Erhebung berücksichtigt sind, untersucht werden. In der Folge ist hier bei geringer Kundenzufriedenheit lediglich mit einer starken Ablehnung der Weiterempfehlungsbereitschaft zu rechnen. Bei einem vergleichbaren Verlauf wird also der Verlauf der Weiterempfehlungsabgabe mit sinkender Kundenzufriedenheit im unteren Bereich stark abnehmen (hyperbolische Funktion), mit zunehmender Kundenzufriedenheit im mittleren Bereich schwächer und im oberen Bereich stärker ansteigen (parabolische Funktion). Hierdurch wird die Hypothese eines Schwellenwertes für die Abgabe von Weiterempfehlungen bestätigt. Zusätzlich ist zu erwarten, dass die Wirkung des Incentives sich vor allem im mittleren Bereich der Kundenzufriedenheit entfaltet, da sie die Nutzenschwelle, ab der eine Weiterempfehlung lohnend erscheint, herabsetzt. Schaubild 4-36 zeigt die Ergebnisse der Gegenüberstellung von verschiedenen Intervallen der Kundenzufriedenheit und der Weiterempfehlungsabsicht.

128

Die globale Größe der Kundenzufriedenheit wird hier anstelle des Images oder der Leistungsqualität verwendet, da hier schon Vergleich mit Ergebnissen anderer empirischer Untersuchungen möglich sind; vgl. vor allem Anderson 1998).

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

203

7

Weiterempfehlung

6 5 20 CHF

4

100 CHF

3 2 1 gering (1-2)

2-3

3-4

4-5

5-6

(hoch) 6-7

Kundenzufriedenheit

Schaubild 4-36: Veränderung der Weiterempfehlung in Abhängigkeit der Kundenzufriedenheit Es lässt sich weder ein u-förmiger Verlauf noch ein starker Anstieg im oberen Randbereich beobachten. Die in der Literatur mehrfach postulierte Hypothese 4 ist in diesem Modell somit abzulehnen. Stattdessen zeigt der Verlauf bei beiden Incentivehöhen eine hyperbolische Funktion, d.h. mit zunehmender Zufriedenheit eine degressive Zunahme der Weiterempfehlungsabsicht. Interessant ist jedoch, dass die Wirkung des Incentives zum „Überschreiten eines Schwellwertes“ sich nicht nur entsprechend der Vermutung vor allem im mittleren Bereich zeigt. Obwohl die Unterschiede zum Teil nicht auf einem hohen Niveau (p < 0,2) signifikant sind, wird Hypothese 13 somit gestützt, da die Weiterempfehlungsabsicht unter Einsatz des höheren Incentives bei geringerer Kundenzufriedenheit einsetzt. Darüber hinaus zeichnet sich beim Einsatz des höheren Incentives allerdings sogar eine geringere Weiterempfehlungsabsicht in den Randbereichen von hoher und geringer Kundenzufriedenheit ab. Dies untermauert die im Rahmen Wirkungen von Incentives in Abschnitt 1.1 diskutierte Vermutung, dass Konsumenten bei geringer wie bei hoher Kundenzufriedenheit den Eindruck vermeiden wollen, durch ein Incentive „gekauft“ worden zu sein. Im oberen Bereich zeichnet sich daher analog zum Interaktionseffekt zwischen Incentive und Beziehungsqualität wiederum die substitutive Wirkung von Incentive und indirekten Einflussfaktoren ab. Schließlich wurde ein Interaktionseffekt zwischen Leistungsqualität und Image untersucht. der zu vermutende positive Interaktionseffekt zu lässt sich daraus begründen, dass die Einflussfaktoren gemeinsam eine stärkere Wirkung ausüben,

204

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

als die Summe beider Einflussfaktoren für sich.129 Der tendenziell positive Interaktionseffekt ist jedoch nicht signifikant (Schaubild 4-37). Der Effekt ist allerdings nur auf einem sehr geringen Niveau signifikant.130 Damit ist Hypothese 15 abzulehnen. Effekte

Pfadkoeffizient (t-Wert)

Haupteffekte Leistungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,22 (t = 3,28)

Image Æ Weiterempfehlung

0,47 (t = 2,62)

Interaktionseffekt Leistungsqualität x Image Æ Weiterempfehlung

0,07 (t = 0,78)

Schaubild 4-37: Interaktionseffekts zwischen Leistungsqualität und Image

4.7.3.4 Analyse moderierender Faktoren 4.7.3.4.1 Betrachtung moderierender Faktoren bei mehrstufigen Wirkungsketten Die Moderation der Wirkungszusammenhänge zu intra- und interpersonelle Faktoren erweist sich beim vorliegenden Modell deshalb auf den ersten Blick als problematisch, weil die signifikanten Pfade einiger Determinanten über mehrere Stufen verlaufen. In diesen Fällen liegt eine – in Abschnitt 4.7.3.3.1 nachgewiesene – Mediation der Wirkungen der Determinanten (genauer: der exogenen Konstrukte) vor. So wirkt beispielsweise die Leistungsqualität nur mittelbar über die Beziehungsqualität und die Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlung. Für die Prüfung moderierender Effekte über diese kombinierten Pfade ist deshalb eine spezielle Vorgehensweise erforderlich. Hierzu wird jeder einzelne sowie 129

130

Eine solchen Hypothese basiert auf der Annahme einer Übersummativität („Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile“), die auch dem zentralen Gedanken der Integrierten Kommunikation zu Grunde liegt (vgl. Bruhn 2006a, S. 200ff.). Die Ermittlung der Signifikanz der Pfadkoeffizienten bedarf hier auf Grund der mediierten Wirkung einer speziellen Berechnung (vgl. Eggert et al. 2005, S. 106). Aus den Berechungen über die kombinierten Pfadkoeffizienten ergeben sich unterschiedliche Signifikanzen für einzelne Pfade. Im Schaubild dargestellt sind die jeweils geringsten t-Werte. (Eine andere Möglichkeit bei einzelnen weniger signifikanten Koeffizienten besteht in der Reduktion des Gesamteffekts um den entsprechenden Pfad, so dass für die verbleibenden Pfade ein signifikanter Wert vorliegt.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

205

jeder kombinierte Pfad separat betrachtet. Bei nicht mediierten Wirkungen ist nur die Differenz der Pfadkoeffizienten dieses einzelnen Pfades zwischen den betrachteten Gruppen auf Signifikanz zu prüfen. Da sich der zur Prüfung der Signifikanz notwendige t-Wert neben der Stichprobengröße und dem Pfadkoeffizienten aus der Standardabweichung ergibt, besteht bei kombinierten Pfaden jedoch das Problem, dass (ohne die Anwendung spezieller Verfahren) keine kombinierte Standardabweichung vorliegt. Bei Pfaden, die über eine oder mehrere mediierende Konstrukte wirken, ist deshalb jeder einzelne Pfad der Wirkungskette (z.B. Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung) auf Signifikanz zu prüfen. Nur wenn die Differenzen aller Pfade einer Wirkungskette das gleiche Vorzeichen aufweisen und mindestens ein Pfad signifikant ist, wird ein signifikanter Einfluss des moderierenden Faktors auf die Wirkungskette nicht abgelehnt (Schaubild 4-38). Möglicherweise beschränkt sich somit die Moderation auf eine von mehreren Wirkungsketten.131 Dies ist bei der folgenden Prüfung des Einflusses moderierender Faktoren stets zu berücksichtigen.

Einflussfaktor B 2. Prüfung der Moderation Moderator

Weiterempfehlung

Einflussfaktor A 1. Prüfung der Moderation

Schaubild 4-38: Prüfung der Wirkung moderierender Faktoren bei mehrstufigen Wirkungsketten Die moderierenden Faktoren ergeben sich hier aus unterschiedlichen persönlichen Merkmalen und Bedürfnissen. Der Datensatz wird jeweils nach der Ausprägung des zu betrachtenden moderierenden Faktors aufgeteilt, und die sich er131

Es sei in diesem Zusammenhang darauf hingewiesen, dass die Signifikanz der Pfadkoeffizienten selbst in jedem Einzelmodell weiterhin gültig ist. Die Moderation bezieht sich lediglich auf die Unterschiede zwischen den Datensätzen, die auf Basis des moderierenden Faktors aufgeteilt wurden.

206

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

gebenden Gruppen für eine Prüfung der Hypothesen zunächst separat ausgewertet. Hierzu werden Indizes der Konstrukte durch gewichtete Mittelwerte der (als reflektive Konstrukte operationalisierten) Moderatoren berechnet.132 Die Indexwerte weisen so einen höheren Differenzierungsgrad auf, da sich kleinere Intervalle zwischen möglichen Werten ergeben, als aus den 7er-Skalen der einzelnen Items. Auf Basis der Mittelwerte erfolgt die Aufspaltung des Datensatzes in zwei (oder mehr) Gruppen. Bezüglich einiger Moderatoren, erscheint es dabei angebracht, den Mittelwert der Skala (4) zu verwenden. Bei anderen besteht eine Option darin, einen Bereich mit besonders hohen absoluten Werten (z.B. Wert zwischen 5,5 und 7) festzulegen, um beispielsweise einen plausiblen Anteil von Meinungsführern aus der Grundgesamtheit zu erhalten. Eine weitere Option beinhaltet, die Gruppenzuordnung aus wissenschaftlichen Untersuchungen zu entnehmen, die aus einer Grundgesamtheit Anteile mit bestimmten Merkmalen, z.B. altruistischer Einstellung oder Meinungsführung, ermittelt hat. In der Analyse ist auf dieser Grundlage der entsprechende prozentuale Anteil des Datensatzes zu verwenden. Für die Aufspaltung des Datensatzes können je nach sich ergebenden Werten weitere Ansätze sinnvoll sein. Bei tendenziell eng beieinander liegenden Werten erscheint es hilfreich für den Nachweis moderierender Effekte, nur einen Teil der Daten im oberen und unteren Wertebereich zu verwenden, z.B. nur Datensätze, deren betrachtete Mittelwerte sich nur im oberen und unteren Drittel befinden. Auch bei einer ungleichen Verteilung hoher und niedriger Werte ist zu überlegen, bei welchem Wert der Datensatz aufzuteilen ist, um jeweils valide Ergebnisse zu erhalten. Gleiches gilt für einen generell hohen Wertebereich, z.B. einer durchschnittlich mit 5,5 bewerteten Kommunikationsfreudigkeit. Hier ist insbesondere bei kleinen Fallzahlen zusätzlich zu Plausibilitätsüberlegungen ein Kompromiss zu finden, z.B. zwischen dem Median der einzelnen Mittelwerte im Datensatz und einem vertretbaren Trennwert („Splitting Point“) des Datensatzes, nach dem objektiv hohe und niedrige Werte zugeordnet werden können.

132

Ungewichtete und gewichtete Mittelwerte sind bei reflektiv gemessenen Konstrukten gleichermaßen plausibel, da im Gegensatz zu formativ operationalisierten Konstrukten hier kein unterschiedlicher Einfluss der Indikatoren auf das Konstrukt unterstellt wird, sondern lediglich unterschiedliche Höhen der Messfehler, die durch die Konkretisierung, d.h. das „Messbarmachen“ des Konstruktes entstehen. Es kann ebenso argumentiert werden, dass die Werte des Konstrukts sich in unterschiedlicher Höhe in den Indikatoren widerspiegeln und somit ein gewichteter Mittelwert gerechtfertigt ist. Hier werden aber wiederum Annahmen über die Art der Messfehler getroffen, die nicht zu verifizieren sind. Beide Vorgehensweisen erscheinen somit möglich.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

207

4.7.3.4.2 Wirkungszusammenhänge intrapersoneller Faktoren Es zeigte sich bereits bei der Analyse der Determinanten in Abschnitt 4.4.2.3.3, dass eine Betrachtung des Involvements als moderierender Faktor nicht nur für die eine Vollständigkeit der zu berücksichtigenden Einflussfaktoren, sondern möglicherweise auch für marketingbezogene Erkenntnisse aufschlussreich sein kann. Eine Unterscheidung zwischen Personen mit geringem und hohem Involvement stellt Schaubild 4-36 dar.

Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe

0,5

Involvement

0,4 0,3 0,2 0,1 0,0

Anreizattraktivität

Image

Leistungsqualität

Kunden- Beziehungszufriedenheit qualität

gering

0,27

0,33

0,20

0,44

0,39

hoch

0,25

0,30

0,33

0,45

0,26

Schaubild 4-39: Wirkungszusammenhänge bei hohem und geringem Involvement Wie gemäß Hypothese 17 zu vermuten ist, fällt der Einfluss der Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabsicht bei hohem Involvement stärker ins Gewicht, als bei geringem Involvement.133 Personen mit hohem Involvement beobachtenden Markt stärker stellen Vergleiche an, weil für sie der optimalen Wahl ihres Anbieters eine vergleichsweise hohe Bedeutung zukommt. Ebenso erscheint es plausibel, dass Personen mit hohem Involvement ihre Weiterempfehlung eher auf die genannte Marktbeobachtung stützen, als lediglich auf die eigenen Erfahrungen. Dies erklärt auch den geringeren Unterschied bei der Kundenzufriedenheit (und die entgegen gesetzte Entwicklung bei der Beziehungsqualität); ein Anbietervergleich ist in Bezug auf das Image uneingeschränkt und in Bezug auf die Leistungsqualität zumindest teilweise auf Basis einer Marktbeobachtung möglich. In Bezug auf Kundenzufriedenheit und Bezie133

Für die Signifikanz der Unterschiede vgl. Anhang 5.

208

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

hungsqualität ist diese Möglichkeit jedoch nicht gegeben. Infolgedessen erfolgt die Weiterempfehlung bei weniger involvierten Kunden eher auf Basis der Beziehungsqualität. Sie haben an einzelnen Merkmalen ihres Anbieter kein spezielles Interesse sind zu einer vergleichenden Beurteilung des Images und der Leistungsqualität ohnehin nicht in der Lage. Bezüglich des Bedürfnisses nach Selbstbestätigung ließen sich keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen mit hoher und geringer Ausprägung feststellen. Hypothese 18 ist somit abzulehnen. Möglicherweise ist dies aber auch auf das Befragungsumfeld zurückzuführen. Das heißt, dass die Selbstbestätigung möglicherweise gedanklich auf die Mobilfunkbranche bezogen wurde, bei der sich die Anbieter hinsichtlich ihrer Kernleistung nur wenig unterscheiden und somit eine wirklich „schlechte“ Kaufentscheidung und Weiterempfehlung wenig wahrscheinlich erscheint. 4.7.3.4.3 Wirkungszusammenhänge interpersoneller Faktoren Einflüsse auf die Weiterempfehlungsabgabe, die beispielsweise durch die Leistungsqualität in Verbindung mit interpersonellen Motiven der Weiterempfehlungsabgabe entstehen, können auf ambivalente Weise hinsichtlich Ursachen und Wirkungen gedeutet werden. Zum einen ist eine Moderation von Determinanten der Leistungsqualität durch interne Motive möglich, wobei diese, je nach Ausprägung von Persönlichkeitsmerkmalen, einen Hebel für die leistungsbezogenen Determinanten darstellen.. Zum anderen sind sie aber auch als eigene Ziele denkbar, die einen gewissen Anteil an der Erklärung der Weiterempfehlungsabgabe innehaben. Auf diese Weise wurden sie in einigen empirischen Studien untersucht.134 In diesem Fall liegt durch das Zusammenwirken mit den externen Einflussfaktoren ein Interaktionseffekt vor; die interpersonellen Einflussfaktoren wären somit – ebenso wie die externen Einflüsse – als Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe zu betrachten. Auf Basis der Argumentation in Abschnitt 3.3 erscheint es unwahrscheinlich, dass die interpersonellen Ziele ohne ein Bezugsobjekt einen eigenen Einfluss auf die Weiterempfehlung ausüben. Trotz dieser Argumentation für die moderierende Wirkung ist jedoch potenzieller Kritik bezüglich einer solchen Kategorisierung durch eine Analyse vorzubeugen. Eine Auswertung der Daten mit den interpersonellen Einflussfaktoren ergab diesbezüglich eindeutig, dass kein eigener Einfluss der interpersonellen Faktoren (und ebenso wenig der intrapersonellen Faktoren) vorliegt.

134

Sundaram et al. 1998; Vgl. Hennig-Thurau 2004.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

209

Ein uneinheitliches Bild zeichnet sich beim Kommunikationsbedürfnis ab. Ebenso, wie dieses Bedürfnis kaum konkrete Ziele beinhaltet, zeigt sich hier wenig strukturierte Ausprägungen der Einflussfaktoren. Es ist zu vermuten, dass anhand der leistungs- oder situationsspezifisch unterschiedlichen Bedingungen entschieden wird, ob sich einzelne Merkmale des Bezugsobjektes für die Kommunikation und speziell für die Weiterempfehlung eignen. Insbesondere das Image und die Kundenzufriedenheit dienen zur Befriedigung eines Kommunikationsbedürfnisses, aber auch ein Incentive kann das „Ausleben“ eines Kommunikationsbedürfnisses unterstützen. Es ist jedoch nicht zu vermuten, dass eine solche Weiterempfehlung über eine hohe Kaufverhaltensrelevanz verfügt, da der Fokus des Senders nicht auf der Überzeugung des Empfängers, sondern nur auf der Konversation selbst liegt.

Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe

0,6

Kommunikationsbedürfnis

0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0

Anreizattraktivität

Image

Leistungsqualität

gering

0,20

0,17

0,29

0,27

0,58

hoch

0,28

0,32

0,23

0,43

0,36

Kunden- Beziehungszufriedenheit qualität

Schaubild 4-40: Vergleich der Einflüsse bei unterschiedlichem Kommunikationsbedürfnis Durch die Ergebnisse wird Hypothese 19 teilweise unterstützt. So wird ein (knapp signifikant mit p < 0.1) stärkerer Einfluss der Anreizattraktivität bei Personen mit hohem Kommunikationsbedürfnis festgestellt. Vor allem hinsichtlich des Images zeigt sich das Potenzial für Kommunikationsinhalte, die im Rahmen von Weiterempfehlungen verbreitet werden können. Dabei ist zu beachten, dass die Gruppe der kommunikationsfreudigen Personen etwa drei Mal so groß ist, wie die der wenig kommunikationsfreudigen Personen. Wird zusätzlich berücksichtigt, dass sich ein großer Anteil der Weiterempfehlungen aus zufälliger Kommunikation ergibt, die nicht zielgerichtet mit dem Ziel von Weiterempfehlungen initiiert wird, sind trotz des wenig fokussierten Auslebens eines Kommu-

210

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

nikationsbedürfnisses Implikationen für den Einsatz von Marketingmaßnahmen möglich. Allgemein ist das Bedürfnis zur Selbstdarstellung im Vergleich zu den anderen moderierenden Faktoren am stärksten auf soziale Anerkennung ausgerichtet. Die Mobilfunkbranche bietet auf Grund des nicht stark ausgeprägten Spektrums unterschiedlicher preis- und statusbezogener Positionierungen der Unternehmen sowie der Homogenität der Leistung allerdings grundsätzlich wenig Potenzial für die Erfüllung des Wunschs nach Prestige. Somit ist die Neigung von Konsumenten, sich über ihren Mobilfunkanbieter zu profilieren, im Vergleich zu „statusträchtigen“ Leistungen wie Privatbanken oder Konsumprodukten wie Automobilen nicht als sehr hoch anzunehmen. Dennoch zeigen sich deutliche Unterschiede im Einfluss der einzelnen externen Einflussfaktoren bei einer Differenzierung nach dem Merkmal der Tendenz zur Selbstdarstellung (Schaubild 4-41).

Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe

0,5

Neigung zur Selbstdarstellung

0,4 0,3 0,2 0,1 0,0

gering hoch * n.s.

Anreizattraktivität

Image

LeistungsKunden- Beziehungsqualität zufriedenheit qualität

0,32

0,27

0,23

0,42

0,39

0,08 *

0,36

0,31

0,44

0,43

Schaubild 4-41: Vergleich der Einflüsse bei unterschiedlicher Neigung zur Selbstdarstellung Aus den Ergebnissen der Modellschätzungen geht hervor, dass die Wirkung des Incentives bei geringer Tendenz zur Selbstdarstellung – auch in der Gegenüberstellung anderer Gruppenvergleiche – sehr hoch ausfällt, während er bei Personen mit einem hohen Selbstdarstellungsbedürfnis gering bzw. nicht signifikant ist. Dieser Befund ist leicht nachvollziehbar, da ein Incentive kein Potenzial zur Profilierung bietet. Somit wird bei der Entscheidung über die Weiterempfehlungsabgabe das Bedürfnis deutlich, auf Grund von positiven Merkmalen des Anbieters das eigene Prestige zu kommunizieren. Obwohl die Unterschiede bei diesen Merkmalen jeweils nicht (hoch) signifikant sind, sind die Verhältnisse der

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

211

Einflussfaktoren im Gesamtbild klar erkennbar.135 So ist vor allem der Imageeinfluss bei der Gruppe mit einem hohen Selbstdarstellungsbedürfnis erwartungsgemäß höher, als bei der Vergleichsgruppe mit geringer Neigung zur Selbstdarstellung. Hier trägt die Positionierung als „gehobener“ Anbieter für das eigene kommunizierte Image als wichtiger Einflussfaktor zur Weiterempfehlungsabsicht bei. Somit wird Hypothese 20 bezüglich der Wirkung von Incentives deutlich, bezüglich der Wirkung indirekter Einflussfaktoren in Tendenzen unterstützt. Ein anderes, deutlicheres Bild zeichnet sich bei der Untersuchung des Altruismusmotivs ab. Hier treten bei Personen mit hoher altruistischer Einstellung sowohl die Anreizattraktivität als auch das Image für die Weiterempfehlung in den Hintergrund. Dies ist plausibel, da Prestige und ein monetärer Nutzen bei altruistisch eingestellten Personen angesichts der angestrebten Hilfeleistung keine starken Anreize darstellen. Die „ehrlichen“ Merkmale der Leistungsqualität, die insbesondere zu einer hohen Kundenzufriedenheit und auch zu einer hohen Beziehungsqualität führen, weisen entsprechend mit hoher Signifikanz den stärksten Einfluss auf (Schaubild 4-42).136

Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe

0,6

Altruismus

0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0

Anreizattraktivität

Image

Leistungsqualität

Kunden- Beziehungszufriedenheit qualität

gering

0,35

0,45

0,14

0,28

0,32

hoch

0,22

0,23

0,31

0,50

0,40

Schaubild 4-42: Vergleich der Einflüsse bei unterschiedlicher altruistischer Neigung

135 136

Vgl. Anhang 5. Signifikanzniveaus von p < 0.01 bzw. p < 0.05, bei Incentives nur p < 0.15; vgl. Anhang 4.

212

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Hypothese 21 ist auf Grund der Signifikanz der Unterschiede zwischen den Einflüssen ebenfalls nicht abzulehnen. Darüber hinaus sind die Unterschiede des Einflusses von Image und – ansatzweise – auch des Incentives zu erkennen. Obwohl keine Hypothese über die Moderation dieser Determinanten gebildet wurde, lassen sich aus einer Analyse der Konsumenten bestimmter Leistungen möglicherweise auch über die Beeinflussung von Personengruppen mit gering ausgeprägtem Altruismus Implikationen ableiten. Hinsichtlich der Moderation der Wirkungen auf die Weiterempfehlungsabgabe durch die Meinungsführerschaft ergeben sich in gleicher Weise prägnante Unterschiede. Eine Besonderheit der Meinungsführerschaft besteht allerdings darin, dass ein Bedürfnis, sich über Weiterempfehlungen als Meinungsführer zu etablieren, nicht ausreicht, um tatsächlich den Status eines Meinungsführers zu erhalten. Zusätzlich ist die Beurteilung als solcher durch das soziale Umfeld erforderlich. Im Rahmen der Operationalisierung wurde die Beurteilung des Fremdbilds aufgenommen, um diese Besonderheit zu berücksichtigen. Da es sich bei Meinungsführern um eine relativ kleine Gruppe von Personen handelt, die einen besonders hohen Einfluss auf ihr Umfeld haben, wurde anstelle einer Trennung des Datensatzes nach dem oberen (> 4) und unteren (< 4) Bereich der Skala eine strengere Trennung ab einem Wert von 5 vorgenommen. So ist eher davon auszugehen, dass die Personen tatsächlich Meinungsführer sind. Knapp ein Drittel der Probanden wird so als Meinungsführern klassifiziert.137 Zum einen erweist sich der R²-Wert der Weiterempfehlungsabgabe durch die als Meinungsführer klassifizierten Personen mit 83 Prozent als sehr hoch. Dies bedeutet nicht nur, dass die Weiterempfehlungsabsicht sich gut durch die berücksichtigten Determinanten erklären lässt, sondern vor allem, dass prinzipiell eine hohe Steuerbarkeit durch (indirekt wirkende) Maßnahmen vorliegt, die diese Determinanten ihrerseits beeinflussen. Im Gegensatz zur Vermutung einer herausgehobenen Bedeutung der konkret beurteilbaren Merkmale der Leistungsqualität und der Beziehungsqualität zeigt sich hier das wenig konkrete Merkmal der Kundenzufriedenheit als wichtigstes Kriterium der Meinungsführer (Schaubild 4-43).

137

Bei anderen Studien wurden 25 Prozent der Versuchspersonen als Meinungsführer identifiziert (vgl. z.B. King/Summers 1970, S. 46). Angesichts der Grundgesamtheit, die sich vor allem aus Studenten (tendenziell Innovatoren) und Personen mit Führungsverantwortung zusammensetzt, erscheint der im Vergleich zu diesen Untersuchungen etwas höhere Anteil plausibel.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

213

Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe

0,6

Meinungsführerschaft

0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0

Anreizattraktivität

Image

Leistungsqualität

Kunden- Beziehungszufriedenheit qualität

gering

0,29

0,20

0,20

0,36

0,19

hoch

0,23

0,18

0,35

0,56

0,36

Schaubild 4-43: Vergleich der Einflüsse bei unterschiedlicher Ausprägung der Meinungsführerschaft Somit wird die Annahme über die Moderation der Leistungs- und der Beziehungsqualität durch die Meinungsführerschaft gemäß Hypothese 22 bestärkt. Es liegt auf Grund der großen Unterschiede und des absolut hohen Einflusses der Kundenzufriedenheit jedoch nahe, diese genauer hinsichtlich ihrer Ursachen zu untersuchen, um konkretere Erkenntnisse über Stellhebel der Weiterempfehlungsabgabe zu gewinnen. In einer gesamthaften Betrachtung der moderierenden Faktoren finden sich durch die Merkmale des Kommunikationsbedürfnisses, des Altruismus und der Meinungsführerschaft die Motive von Market Mavens wieder.138 Innerhalb dieser Merkmale sind teilweise Übereinstimmungen, teilweise aber auch signifikante Unterschiede erkennbar, die eine gezielte Einflussnahme auf das Weiterempfehlungsverhalten verwässern lässt. Der Vorteil einer möglichst differenzierten Betrachtung besteht jedoch nicht nur in der zielgenaueren Ableitung von Implikationen. Zusätzlich sind leistungs- und persönlichkeitsbezogene Merkmale möglicherweise eher auf Konsumenten bestimmter Leistungen oder einzelne Kundensegmente gruppenweise anzuwenden, als dies bei einer Identifikation von Market Mavens der Fall ist. Dies ist vor allem von Nutzen, wenn eine zielgenaue Ansprache von Market Mavens nicht möglich ist, d.h. Maßnahmen ohnehin nur nach dem „Gießkannenprinzip“ eingesetzt werden können. In diesem Fall ist über eine Anpassung der Instrumente auf Basis der jeweils relevanten 138

Vgl. z.B. Walsh et al. 2004, S. 112ff.

214

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Merkmale (z.B. bei einer Leistung, die ein hohes Potenzial zur Selbstdarstellung bietet) ein größerer Anteil der Zielgruppe aktivierbar.139

4.7.3.5 Wirkungen der Weiterempfehlungsabgabe auf den Sender Auf Basis der Erkenntnisse über die einzelnen Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe ist festzustellen, dass eine Aktivierung des Kunden zu Weiterempfehlung nur zu einem Teil durch die Kundenzufriedenheit erreicht wird. Es erscheint infolgedessen relevant, welche weiteren verhaltensbezogenen Merkmale und ursächlichen Determinanten in einer Erfolgskette neben oder anstellt der Kundenzufriedenheit zu betrachten sind. Diesbezüglich ist auch die (populistische) Aussage zu prüfen, dass die Erhebung der Weiterempfehlungsabsicht für eine Prognose über den Unternehmenserfolg als einzige kundenseitig zu ermittelnde Größe ausreicht.140 Es zeigt sich in einer ersten Analyse, dass die Erklärung der Kundenbindung durch die Kundenzufriedenheit 36 Prozent beträgt, während ihre Erklärung durch die Weiterempfehlung mit 56 Prozent deutlich höher ausfällt. Der gesamte Erklärungsanteil von 57 Prozent bei einer Mediation der Wirkung der Weiterempfehlung durch die Kundenzufriedenheit ergibt nur eine unwesentliche Erhöhung 0,600*** Kundenzufriedenheit

Kundenbindung R² = 0,360 0,740***

Weiterempfehlung

Kundenbindung R² = 0,560 Weiterempfehlung

0,673***

Kundenzufriedenheit

R² = 0,453 0,145***

0,652***

Kundenbindung R² = 0,573

Schaubild 4-44: Vergleich der Wirkungen von Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlung auf die Kundenbindung des Senders

139 140

Vgl. für detaillierte Ausführung hierzu Abschnitt 5.1.2. Vgl. zu diesem Postulat die Ausführungen von Reichheld 2003.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

215

Diese Stufe der Erfolgskette wird demnach durch den Ersatz der Abfrage der Weiterempfehlungsabsicht anstelle der Kundenzufriedenheit deutlich verbessert. Hypothese 23 wird somit unterstützt. Es stellt sich jedoch die Frage, ob sich der Erklärungsgehalt der Weiterempfehlung selbst durch die vorgelagerten, mittels Marketinginstrumenten beeinflussbaren Determinanten, nicht verschlechtert. Zur Beantwortung dieser Frage werden die den Maßnahmen des Unternehmens näheren Einflussfaktoren der Leistungsqualität und des Images ebenfalls im Vergleich bezüglich ihres Einflusses auf die Kundenzufriedenheit bzw. die Weiterempfehlung betrachtet (Schaubild 4-45).

Image

0,265*** 0,577*** Kundenzufriedenheit

Leistungsqualität

Image

0,419***

Kundenbindung

R² = 0,382

R² = 0,333

0,463*** 0,765*** Weiterempfehlung

Leistungsqualität

0,339***

Kundenbindung

R² = 0,514

R² = 0,586

Schaubild 4-45: Vergleich der Strukturmodelle bei Modifikation der Erfolgskette Bei dieser vereinfachten Modellierung weist die Erfolgskette unter Einbindung der Weiterempfehlung eine höhere Stringenz auf, als bei der Messung mittels des zwischengelagerten Konstrukts der Kundenzufriedenheit. Sowohl hinsichtlich des Einflusses der Leistungsqualität und des Images auf die Weiterempfehlung als auch hinsichtlich des Einflusses der Weiterempfehlung auf die Kundenbindung wird eine höhere Effektstärke und ein höheres Bestimmtheitsmaß erreicht. Es könnte also sinnvoll sein, die Abfrage der Kundenzufriedenheit durch die Weiterempfehlungsabsicht zu ersetzen.141

141

Auch mittels der Beziehungsqualität, die eine hohe Erklärung der Kundenbindung und eine enge Verbindung zu den indirekten Einflussfaktoren der Kundenbindung ausweist, ist eine Modifikation der Erfolgskette denkbar. Eine Beziehung ist jedoch zum einen nicht immer vorhanden, zum anderen sind ihre Einflussfaktoren wiederum vielschichtig und würden daher für das hier betrachtete Modell zu weit führen.

216

4.7.4

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Zusammenfassung

Die aufgestellten Hypothesen wurden durch verschiedene Untersuchungen fast ausnahmslos unterstützt. Die folgenden Kernthesen, die sich aus den Ergebnissen ableiten lassen, geben Hinweise auf die Nutzung der Weiterempfehlung für das Marketing, die durch ein Managementsystem in Kapitel 5 weiter ausdifferenziert werden. (1)

Incentives tragen maßgeblich zur Weiterempfehlung bei.

Im Rahmen der Untersuchung wurde festgestellt, dass Incentives einen signifikanten Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe ausüben. Dies gilt grundsätzlich unabhängig von weiteren, indirekten Einflussfaktoren, die die Wirkung des Incentives nach verhaltenstheoretischen Überlegungen konterkarieren würden. (2)

Die Höhe eines Incentives hat nur einen geringen Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe.

Die relativ triviale Feststellung über einen grundsätzlichen Einfluss von Incentives erhält zusätzliche Gesichtspunkte, wenn die Einflüsse der in der Studie betrachteten Incentives in Relation zueinander gesehen werden. So verläuft der Anstieg der Weiterempfehlungsbereitschaft mit steigendem Incentive relativ flach und nahezu linear. Mit einer Verfünffachung des Incentives stieg die Weiterempfehlungsbereitschaft zwar an. Es wurde jedoch kein signifikanter Bedeutungszuwachs des Incentives im Vergleich zu anderen Einflussfaktoren erreicht. (3)

Ein hohes Incentive wirkt sich besonders bei mittlerer Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe aus.

Bei deutlich überdurchschnittlicher und unterdurchschnittlicher Performance hilft ein hohes Incentive kaum, die Weiterempfehlungsabgabe zu fördern. Im Gegenteil verringert sich die Weiterempfehlungsabgabe in diesen Bereichen. In einem mittleren Bereich hilft es hingegen, die „Schwelle“ zur Weiterempfehlung herabzusetzen. Es ist davon auszugehen, dass ein hohes Incentive vor allem bei Leistungen zum Tragen kommt, die sich in einem homogenen Marktumfeld oder im Wettbewerbsvergleich im Mittelfeld befinden. (4)

Incentives werden mit zunehmender Beziehungsintensität unbedeutender.

Auch in Bezug auf den Leistungstyp sind Schlüsse für den Einsatz von Incentives zu ziehen. Dabei ist die Einflussstärke des Incentives hinsichtlich seines Einflusses auf die Wirkung anderer Einflussfaktoren zu sehen. Ein negativer Interaktionseffekt mit der Beziehungsqualität weist darauf hin, dass Incentives bei

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

217

Leistungen, die enge Kundenbeziehungen bedingen (z.B. Finanzdienstleistungen), wenig sinnvoll sind, da sie den positiven Effekt der Beziehungsbeurteilung verringern. Tendenziell führen sie zu einer geringeren Weiterempfehlungsabsicht, da der Empfänger eine potenziell geringere Glaubwürdigkeit auf Grund der „gekauften“ Weiterempfehlung zu vermeiden sucht. (5)

Die Beziehungsqualität ist der wichtigste Einflussfaktor für die Weiterempfehlungsabgabe.

Die Beziehungsqualität zeigt nicht nur den höchsten Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe auf, sondern sie wirkt auch als Mediator der indirekten Einflussfaktoren Leistungsqualität und Image. Somit wirkt ein gutes Image oder eine überdurchschnittliche Leistung vor allem unter der Bedingung auf die Weiterempfehlung, dass sie vorher (langfristig) zu einer als gut wahrgenommenen Beziehung geführt hat. Hier spielen unter anderem Merkmale des Vertrauens, des Commitments und der Identifikation mit dem Anbieter eine Rolle. Die Beziehungsqualität ist allerdings nicht nur als Second-Order-Konstrukt zu sehen, das mittelbar über Image und Leistungsqualität beeinflussbar ist. Es sind auch Maßnahmen denkbar, die unmittelbar auf die Beziehungsqualität einwirken. (6)

Für eine Steuerung von Weiterempfehlungen sind die Determinanten der Kundenzufriedenheit zu betrachten.

In der vorliegenden Studie zeigte sich zum einen, dass die Zufriedenheit nur einen mittleren Einfluss auf der Weiterempfehlung aufweist. Zum anderen weist die Studie durch eine Einzelbetrachtung von Determinanten der Kundenzufriedenheit darauf hin, dass die alleinige Erkenntnis über eine geringe oder hohe Kundenzufriedenheit keine Ableitung von konkreten Implikationen für Marketingmaßnahmen zulässt. Die Einbindung der Kundenzufriedenheit dient hier vor allem dem Nachweis, ob alle relevanten Einflussfaktoren der Kundenzufriedenheit, die auch für die Weiterempfehlungsabgabe relevant sein können, berücksichtigt wurden. (Dieser Nachweis kann jedoch auch über eine direkte Verbindung zur Weiterempfehlung erbracht werden.) (7)

Der Leistungstyp ist entscheidend für die Relevanz der Weiterempfehlung.

Ein Einfluss des Involvements auf die Weiterempfehlungsabgabe wurde bereits mehrfach belegt. So eignen sich vor allem solche Leistungen für Weiterempfehlungen, bei denen die Kaufentscheidung mit einem hohen wahrgenommenen Risiko oder hohem persönlichen Interesse der Kunden verbunden ist. Das persönliche Interesse der Kunden kann eingeschränkt durch gezielte Differenzierungsmaßnahmen, die zu einer weniger homogenen (Commodity-) Wahrnehmung der Leistungen unterschiedlicher Anbieter führen, gefördert werden.

218 (8)

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe Soziale Bedürfnisse von Kunden sind entscheidend für die Wirkung von Marketinginstrumenten auf die Weiterempfehlungsabgabe.

Es wurde belegt, dass sich die Wirkungen einzelner Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe angesichts sozialer Bedürfnisse, die der Kunde mit der Weiterempfehlung befriedigen kann, unterscheiden. Daher ist sind Maßnahmen zur Förderung von Weiterempfehlungen sowohl in Abhängigkeit des Leitungstyps als auch der Persönlichkeitstypen der Kunden zu evaluieren und einzusetzen. Bei Kunden mit einer hohen altruistischen Einstellung sowie bei Meinungsführern ist eine Fokussierung auf Elemente der Leistungsqualität deutlich sinnvoller als der Einsatz umfangreicher kommunikationspolitischer Maßnahmen. Die Nutzbarkeit solcher Bedürfnisse hängt in hohem Maße von einer Erhebbarkeit und einer Segmentierbarkeit des Kundenstamms bzw. Konsumenten der Zielgruppe ab. (9)

Eine Einbindung der Weiterempfehlungsbereitschaft in die Erfolgskette des Relationship Marketing führt zu einer besseren Steuerbarkeit der Kundenbindung.

Der Vergleich von Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlungsabsicht in der Erfolgskette des Relationship Marketing führt zu der Feststellung, dass die Weiterempfehlungsabsicht die mächtigere Determinante der Kundenbindung darstellt. Dies ist angesichts der Tatsache, dass die Weiterempfehlungsabsicht teilweise als direkter Indikator der Kundenbindung einbezogen wird, wenig überraschend. Wenn die Weiterempfehlung allerdings in ähnlichem Maße wie die Kundenzufriedenheit durch Einflussfaktoren erklärbar ist, die direkt vom Unternehmen gesteuert werden können (wie z.B. wie Leistungsqualität und Image), so ist diese Erkenntnis für eine bessere Steuerbarkeit der Erfolgskette nutzbar. Wird nämlich die Abfrage der Kundenzufriedenheit durch die Abfrage der Weiterempfehlungsabsicht ersetzt, so ist in diesem Fall die Erfolgskette mit weniger Informationsverlust zwischen den einzelnen Gliedern der Kette verbunden. Dies wiederum bedeutet, dass Maßnahmen am Beginn der Erfolgskette zielgenauer zu Ergebnissen am Ende der Erfolgskette führen. (10)

Durch die positive Reaktion des Empfängers findet eine Verstärkung des Weiterempfehlungsverhaltens statt.

Es zeigt sich, dass die positive Reaktion des Empfängers einer Weiterempfehlung das Weiterempfehlungsverhalten des Senders verstärkt. Darüber hinaus gehende Kundenbindungseffekte konnten jedoch nicht auf einem signifikanten Niveau nachgewiesen werden. Auf Basis motivationstheoretischer Überlegungen ist dies nachvollziehbar, da das durch die Reaktion „belohnte“ Verhalten beibehalten bzw. wiederholt wird, während weitere Verhaltensausprägungen von der Reaktion unbetroffen bleiben.

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

219

Schaubild 4-46 zeigt die Ergebnisse der Hypothesenprüfung im Überblick (nur teilweise in der Untersuchung bestätigte Zusammenhänge sind dabei in Klammern gesetzt). Nr.

Hypothese

Ergebnis

H1

Je größer die Anreizattraktivität für den Sender ist, desto eher spricht der Kunde Weiterempfehlungen aus.

9

H2

Je größer die Anreizattraktivität für den Sender ist, desto größer ist der Einfluss des Incentives auf die Weiterempfehlungsabsicht.

n.b.

H3

Je höher die Kundenzufriedenheit ausfällt, desto höher ist die Weiterempfehlungsabsicht.

9

H4

Die Weiterempfehlungsabgabe steigt beim Überschreiten eines Schwellenwertes der Kundenzufriedenheit überproportional an.

n.b.

H5

Je höher die vom Kunden wahrgenommene Leistungsqualität ist, desto eher spricht der Kunde Weiterempfehlungen aus.

9

H6

Die Kundenzufriedenheit mediiert die Wirkung der Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe.

9

H7

Je besser das wahrgenommene Image eines Anbieters ist, desto eher spricht der Kunde Weiterempfehlungen aus.

9

H8

Die Kundenzufriedenheit mediiert die Wirkung des Images auf die Weiterempfehlungsabgabe.

9

H9

Je höher die vom Kunden wahrgenommene Beziehungsqualität ist, desto eher spricht der Kunde Weiterempfehlungen aus.

9

H10

Die Beziehungsqualität mediiert die Wirkung der Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe.

9

H11

Die Beziehungsqualität mediiert die Wirkung der Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe.

9

H12

Die Beziehungsqualität mediiert die Wirkung des Images auf die Weiterempfehlungsabgabe.

9

H13

Incentives setzen eine (imaginäre) Schwelle der Höhe der Kundenzufriedenheit herab, ab der Weiterempfehlungen ausgesprochen werden (positiver Interaktionseffekt).

(9)

H14

Ein Incentive verringert die Wirkung der Beziehungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe (negativer Interaktionseffekt).

9

(Fortsetzung S.220)

220

Empirische Untersuchung der Weiterempfehlungsabgabe

Nr.

Hypothese

H15

Die Wirkungen des Images und der Leistungsqualität verstärken sich im Hinblick auf die Weiterempfehlungsabsicht (positiver Interaktionseffekt).

n.b.

H16

Externe, indirekte Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe (Leistungsqualität, Image und Beziehungsqualität) wirken sich stärker auf die Weiterempfehlungsabgabe aus, als direkte Maßnahmen.

9

H17

Je höher das produktbezogene Involvement des Senders ist, desto stärker wirkt sich die Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe aus.

9

H18

Je höher der Wunsch nach Selbstbestätigung ist, desto höher ist der Einfluss des Images, der Leistungsqualität und der Beziehungsqualität und desto geringer der Einfluss eines Incentives auf die Weiterempfehlungsabgabe.

9

H19

Je stärker das Kommunikationsbedürfnis einer Person ausgeprägt ist, desto größer ist der Einfluss der Anreizattraktivität, des Images und der Leistungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe.

(9)

H20

Je stärker die Neigung einer Person zur Selbstdarstellung ausgeprägt ist, desto größer ist der Einfluss des Images, der Leistungsqualität und der Beziehungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe und desto geringer der Einfluss eines Incentives.

9

H21

Je stärker altruistische Merkmale bei einem Kunden ausgeprägt sind, desto größer ist der Einfluss der Leistungsqualität und der Kundenzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabgabe.

9

H22

Je stärker die Meinungsführerschaft bei einem Kunden ausgeprägt ist, desto größer ist der Einfluss der Leistungsqualität und der Beziehungsqualität auf die Weiterempfehlungsabgabe.

9

H23

Die Weiterempfehlungsabgabe verfügt über einen höheren Erklärungsgehalt gegenüber der Kundenbindung, als die Kundenzufriedenheit.

9

H24

Eine positive bzw. negative Reaktion des Empfängers wirkt sich positiv bzw. negativ auf die Kundenbindung des Senders aus.

(9)

Schaubild 4-46: Ergebnisse der Hypothesenprüfung

Ergebnis

5.

Implikationen für die Steuerung und Erforschung der Weiterempfehlungsabgabe

Die aus den Ergebnissen der empirischen Untersuchung ableitbaren Implikationen lassen sich in einen praxisbezogenen und einen wissenschaftsbezogenen Teil gliedern. Im Vordergrund steht auf Grund der Fokussierung auf die Nutzung und die Steuerbarkeit der Einflussfaktoren der Aufbau eines Managementsystems für Weiterempfehlungen. Dieser wird in Abschnitt 5.1 erörtert. Implikationen für die Forschung behandelt Abschnitt 5.2.

5.1

Implikationen für die Praxis: Weiterempfehlungsmanagement

Grundlage einer verbesserten Steuerung von Weiterempfehlungen ist ein idealtypischer Managementprozess, der in Abschnitt 5.1.1 zunächst schematisch dargestellt wird. Anschließend werden die einzelnen Schritte des Managementprozesses entsprechend ihrem chronologischen Ablauf von Analyse (Abschnitt 5.1.2), Planung (Abschnitt 5.1.3), Umsetzung (Abschnitt 5.1.4) und Kontrolle (Abschnitt 5.1.5) erläutert.

5.1.1

Managementprozess für Weiterempfehlungen

Ziel eines Managements von Weiterempfehlungen besteht darin, die Weiterempfehlungsabgabe für eine bessere unternehmensseitige Steuerung handhabbar zu machen.1 Die gezielte Steuerung von Weiterempfehlungen beinhaltet dabei keine grundsätzliche Modifikation der Marketinginstrumente, da keine neue strategische Positionierung angestrebt wird. Eine Fokussierung auf die Förderung von Weiterempfehlungen durch indirekte Maßnahmen kann jedoch unter bestimmten Bedingungen, gleichermaßen wie der Einsatz von direkten Incentives, sinnvoll sein. Der traditionelle Managementprozess, der sich aus Analyse, Planung, Umsetzung und Kontrolle zusammensetzt, erhält über eine solche Fokussierung der an1

Vgl. Helm 2000, S. 324.

222

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

gewandten Marketinginstrumente zusätzliche Elemente mit dem Ziel einer effizienten Allokation der Marketingressourcen. Diese, in Schaubild 5-1 dargestellten Elemente werden in den nachfolgenden Abschnitten chronologisch erläutert. Es stellt sich für viele Unternehmen und Branchen möglicherweise zunächst die Frage, ob sich überhaupt das Durchlaufen des gesamten Managementprozesses für ein Unternehmen lohnt. Dies ist vom potenziellen Erfolgsbeitrag der Weiterempfehlung abhängig und kann nach dem ersten Schritt der Analyse beurteilt werden. Analysephase des Weiterempfehlungsmanagements Analyse des Potenzials von Weiterempfehlungen

Bestimmung des Bezugsobjekts der Weiterempfehlung

Messung der Relevanz einzelner Einflussfaktoren

Analyse der Nutzbarkeit der Einflussfaktoren

Planungsphase des Weiterempfehlungsmanagements Strategische Ausrichtung des Weiterempfehlungsmanagements

Operativer Einsatz von Incentives

Operativer Einsatz von Leistungskomponenten

Operativer Einsatz von Kommunikationsinstrumenten

Operative Gestaltung der Beziehung

Umsetzungsphase des Weiterempfehlungsmanagements

Anpassung von Aufgaben in den Unternehmensstrukturen

Etablierung von Informationsund Kommunikationssystemen

Verankerung der Weiterempfehlung in der Unternehmenskultur

Kontrollphase des Weiterempfehlungsmanagements Effizienzmessung der Maßnahmen zur Förderung der Weiterempfehlungsabgabe Vorökonomische Indikatoren

Ökonomische Indikatoren

Schaubild 5-1: Managementprozess für Weiterempfehlungen

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

5.1.2

223

Analysephase des Weiterempfehlungsmanagements

Innerhalb der Analysephase eines Managementprozesses ist zunächst abzuschätzen, ob sich der Einsatz von Instrumenten im Hinblick auf eine gezielte Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe lohnt. Darauf aufbauend, ist zu ermitteln, inwiefern eine Steuerung möglich ist. Entsprechend sind folgende Fragen zu beantworten: (1) Welche aktuelle ökonomische Bedeutung haben Weiterempfehlungen? (2) Was ist das Bezugsobjekt der Weiterempfehlung? (3) Welche externen und internen Einflussfaktoren wirken auf die Weiterempfehlungsabgabe? (4) Welche Einflussfaktoren sind erhebbar und welche für ein Weiterempfehlungsmanagement nutzbar? Die Analysephase lässt sich anhand dieser Fragen in vier Schritte unterteilen, deren chronologische Reihenfolge der Erfolgskette entgegengesetzt ist. In Schaubild 5-2 ist das Vorgehen veranschaulicht, das im Folgenden erläutert wird. Erfolgskette Externe Einflussfaktoren Marketingmaßnahmen

Weiterempfehlung

Empfängerseitige Wirkung

Interne Einflussfaktoren

Analysephase

4

3

2

1

Analyse der Steuerbarkeit bzw. Nutzbarkeit der Einflussfaktoren

Messung der Relevanz einzelner Einflussfaktoren

Bestimmung des Bezugsobjekts der Weiterempfehlung

Analyse des Potenzials von Weiterempfehlungen (für die Akquisition)

Schaubild 5-2: Analysephase des Weiterempfehlungsmanagements Für eine Aussage über das Potenzial von Weiterempfehlungen ist in einem ersten Schritt auf Empfängerseite zu erheben, welcher Anteil der Kunden ihre Kaufentscheidung auf Basis einer Weiterempfehlung getroffen haben. Dieser Anteil lässt sich meist unschwer über eine repräsentative Stichprobe innerhalb

224

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

des eigenen Kundenstamms erheben. In Dienstleistungsbranchen besteht im Allgemeinen eine Identifikations- bzw. unmittelbare Befragungsmöglichkeit. In „anonymen“ Konsumgütermärkten, in denen der Vertrieb über die Zwischenstufe des Handels statt findet, ist die Erhebung mit einem erhöhten Aufwand verbunden, aber ebenso durchführbar. Zu bedenken ist allerdings, dass das Potenzial durch den gezielten Einsatz von Instrumenten, wie z.B. Incentives möglicherweise deutlich erhöht werden kann. So ist zusätzlich ein Vergleich mit anderen Unternehmen verwandter Branchen sinnvoll, bei denen solche gezielt auf die Weiterempfehlungsabgabe gerichtete Instrumente eingesetzt werden. Weiterhin ist anhand des Leistungstyps teilweise bereits abschätzbar, ob ein Weiterempfehlungsmanagement lohnend ist. Wie in Abschnitt 1.1 festgestellt wurde, kommt Weiterempfehlungen bei Dienstleistungen auf Grund ihrer ausgeprägten Erfahrungs- und Vertrauenseigenschaften und des somit tendenziell höheren wahrgenommenen Risikos eine größere Bedeutung zu.2 Im Dienstleistungsbereich lassen sich wiederum Individual- und Standardleistungen unterscheiden. Bei Individualleistungen ist das Risiko auf Grund der mangelnden Vergleichbarkeit höher einzuschätzen, als bei Standarddienstleistungen. Auch in Bezug auf Gebrauchsgüter ist eine Differenzierung nach mehreren Merkmalen möglich. Diese betreffen unter anderem die Komplexität, die preisliche Positionierung und die äußerliche Sichtbarkeit des Produkts. Je höher die Ausprägungen dieser Merkmale sind, desto eher spielen Weiterempfehlungen eine Rolle. Bei Verbrauchsgütern mit geringer Differenzierbarkeit ist das Potenzial von Weiterempfehlungen zur Kundengewinnung dagegen meist geringer einzuschätzen. Der Leistungstyp lässt seinerseits Rückschlüsse auf das wahrscheinliche Bezugsobjekt der Weiterempfehlung zu, das im Hinblick auf die Fokussierung der Instrumente als erster Anhaltspunkt dient. Bei individuellen Dienstleistungen beispielsweise sind dies meist Mitarbeiter (z.B. Frisör), bei (unpersönlichen) Standardleistungen dagegen eher das Unternehmen (z.B. Fluggesellschaft). Für komplexe Gebrauchsgütern kommen dagegen sowohl eine Marke (z.B. Autos) als auch das Produkt selbst (z.B. Unterhaltungselektronik) als Bezugsobjekte in Frage. Bei Luxusgütern spielt die Marke eine herausgehobene Rolle, während bei B2B-Leistungen Mitarbeiter und Unternehmen im Vordergrund stehen. Wenn nicht offensichtlich ist, welches Bezugsobjekt der Weiterempfehlung überwiegend vorliegt, so ist dies durch qualitative, strukturierte Interviews zu erheben. Die Bezugsobjekte wiederum lassen sich Ursachen der Weiterempfehlung zuordnen. Im Hinblick auf die Ursachen der Weiterempfehlung sind zunächst externe Einflussfaktoren zu betrachten. Somit sind prinzipiell Merkmale in allen 2

Vgl. Cunningham 1967; Arndt 1975, S. 1117.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

225

Bereichen (Product, Price, Placement, Promotion, Personal) denkbar.3 Ihnen kommt für unterschiedliche Leistungstypen eine unterschiedliche Bedeutung zu. Bei beratungsintensiven Leistungen, wie z.B. Finanzdienstleistungen und vielen touristischen Dienstleistungen, stehen Merkmale der Mitarbeiterkompetenz im Vordergrund. Bei beratungsintensiven Gebrauchsgütern, wie z.B. einem Kraftfahrzeug spielen beide Faktoren eine wichtige Rolle.4 In Bezug auf Luxusprodukte beinhalten Leistungsmerkmale neben der (vorausgesetzten) Qualität z.B. das äußerliche Design und das Markenzeichen, dessen Wirkung wiederum auf das Markenimage und somit zum großen Teil auf die Kommunikation zurückzuführen ist.5 Auf Grund der herausgehobenen Bedeutung von Merkmalen der Leistung, der Kommunikation bzw. des Images sowie der Beziehung beschränkte sich das angewandte Modell auf diese Merkmale. 6 Die Messung der Relevanz der externen Einflussfaktoren und deren Steuerbarkeit erfolgt mittels eines Kausalmodells. Analog einem Kundenbarometer, das z.B. auf dem SERVQUAL-Modell aufbaut, sind potenzielle Einflussfaktoren zunächst wiederum qualitativ, z.B. im Rahmen strukturierter Interviews, und anschließend zu operationalisieren und quantitativ zu erfassen. Die Operationalisierung für die Untersuchung in Kapitel 4 war mit der Zielsetzung eines robusten, ganzheitlichen Modells verbunden. Dies sprach für die Anwendung reflektiver Messmodelle. Die Konstrukte des untersuchten Kausalmodells sind in jedem Fall weiterhin zu verwenden, da auf diese Weise eine hohe Erklärung der Varianz erreichbar ist. Die (redundante) Messung über reflektive Indikatoren ist nun allerdings obsolet, da diese hauptsächlich der Reduktion von Messfehlern dient. Im spezifischen, unternehmensbezogenen Fall ist eine Ausdifferenzierung der relativ abstrakten Konstrukte sinnvoll. Besonders bei komplexen Leistungen mit zahlreichen möglichen Einflussfaktoren ist es für zukünftige Untersuchungen im Hinblick auf das Weiterempfehlungsmanagement zweckmäßig, formative Mess-

3

4 5 6

Je nachdem, welche Rolle die Mitarbeitenden bei der Leistungserstellung spielen, werden Merkmale des Personals entweder als „fünftes P’ oder als Komponenten der Leistung betrachtet. Vgl. zu Anlässen der Nachkaufkommunikation bezüglich ausgewählter Leistungen auch Bowman/Narayanda 2001 (in Wangenheim 2003, S. 259); Babin et al. 2005. Vgl. z.B. Swanson et al. 2003 zum Event Sponsoring als Anlass der Weiterempfehlung. Es ist jedoch bei speziellen Leistungen durchaus denkbar, dass Maßnahmen der Distribution oder des Preises ebenfalls eine Rolle spielen. Insbesondere dem PreisLeistungsverhältnis ist grundsätzlich eine hohe Bedeutung zuzusprechen.

226

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

modelle zu verwenden, wie im Folgenden erläutert wird.7 Schaubild 5-3 zeigt den schematischen Aufbau des Modells (Mediationseffekte zwischen den Konstrukten sind aus Gründen der Übersichtlichkeit nicht berücksichtigt).

Maßnahmen (Incentives)

Anreizattraktivität Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Indikator

Indikator

Leistungsdimension 1

Indikator

Leistungsdimension 2

Leistungsqualität

Leistungsdimension 3

Indikator

Indikator

Weiterempfehlung Indikator Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Maßnahmen

Indikator

Imagedimension 1 Imagedimension 2

Indikator Indikator

Image Indikator

Indikator Indikator

Beziehungsdimension 1 Beziehungsdimension 2

Formative Messungen

Beziehungsqualität Indikator

Indikator Indikator

Reflektive Messungen

Schaubild 5-3: Beispielhaftes Kausalmodell zur Erhebung der Einflussfaktoren der Weiterempfehlung

7

Die Gültigkeit formativer Messmodelle bei weiterer Verwendung des Grundmodells ist damit zu begründen, dass auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse für weitere Messungen ein deutlich geringeres Risiko von systematischen Messfehlern besteht. Sie ermöglichen bei gleicher Itemzahl jedoch ein deutlich differenzierteres Spektrum von Einzelfaktoren der Leistung und weiteren Determinanten der Weiterempfehlung.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

227

Die Ausdifferenzierung der Merkmale wird über die Bildung von Dimensionen als Hilfskonstrukte erreicht. Dies ist deshalb von Bedeutung, weil nur so eine konkrete weiterempfehlungsspezifische Priorisierung nach Begeisterungsfaktoren möglich ist.8 Eine solche Vereinzelung stellt allerdings höhere Anforderungen an Stichprobengröße und -qualität, die bei der Untersuchung direkter Pfade von Indikatoren zum Konstrukt der Weiterempfehlung einen hohen Aufwand bedeuten.9 Da das Ziel eines Unternehmens darin besteht, Weiterempfehlungen nicht für eine einzelne Leistungskomponente, sondern für die Gesamtleistung zu erreichen, ist das Vorgehen nach Schaubild 5-3 als pragmatischer Kompromiss zu betrachten. Die Ermittlung der Dimensionen erfolgt mittels exploratorischer Faktorenanalysen über die Gesamtheit der Indikatoren eines Konstrukts. Die ermittelten externen Einflussfaktoren können unmittelbar den möglichen Maßnahmen zu ihrer Steuerung gegenübergestellt werden. Dagegen sind interne Einflussfaktoren nicht steuerbar. Ob sie nutzbar sind, hängt vor allem von der Identifikation dieser Faktoren sowie Möglichkeiten zur Verallgemeinerung und Segmentierung ab. In Abschnitt 2.2.3 wurde erläutert, dass die Relevanz interner Einflussfaktoren mit der Leistung zusammenhängt, da sich bestimmte Leistungen sich in unterschiedlicher Weise für das „Ausleben“ der jeweiligen Bedürfnisse der Kommunikation, der Selbstdarstellung, der Meinungsführerschaft und des Altruismus eignen. Daher ist eine Analyse der Konsumenten bezüglich dieser persönlichkeitsspezifischen Merkmale und bezüglich ihrer Einstellung gegenüber der Leistung erforderlich.10 Eine Relevanz von internen Einflussfaktoren ist für konkrete Leistungen in unterschiedlichem Maße gegeben. In Dienstleistungsmärkten kann durch die Schwierigkeiten der Kaufentscheidung eine höhere Bedeutung altruistischer Einstellung angenommen werden, da Weiterempfehlungen hier als Hilfestellung ei8

9

10

Bei einer hohen Aggregation von Indikatoren auf Konstruktebene, vor der Bildung von Wirkungszusammenhängen, sind keine Schlussfolgerungen für einzelne Instrumente zu erwarten; in diesem Fall werden nicht die Indikatoren ermittelt, die für die Weiterempfehlung verantwortlich sind, sondern die Faktoren, die die Gesamtwahrnehmung des Konstrukts am stärksten beeinflussen. Somit gehen Informationen der ersten Ebene verloren; vgl. hierzu auch Wold 1982, S. 40ff. Zudem ist die gleichzeitig formative und reflektive Messung eines Konstrukts (MIMIC-Modelle) bei einigen Verfahren problematisch (vgl. z.B. Riemenschneider 2006, S. 201). Zum Einsatz solcher Modelle vgl. Diamantopoulos/Winklhofer 2001. Vgl. Wangenheim 2003, S. 259. Wie sich bei innerhalb der Untersuchung zeigte, weisen die Kunden ein individuell ausgeprägtes Involvement auf und unterscheiden sich zum Teil auch in anderen Merkmalen, wie z.B. der altruistischen Einstellung. Die Erfüllung einzelner Bedürfnisse durch eine Weiterempfehlung ist vor allem von den Merkmalen der Leistung abhängig.

228

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

ne wichtige Bedeutung zukommt. In Konsumgütermärkten für Gebrauchsgüter, insbesondere Luxusgüter (zum Teil auch Verbrauchsgüter) kann dagegen in vielen Fällen ein demonstrativer Konsum stattfinden, so dass hier eher eine Selbstdarstellungstendenz zum Tragen kommt. Bei Verbrauchsgütern ist hingegen primär das Produkt im Hinblick auf seine Leistungsmerkmale zu beurteilen, so dass die Leistungsqualität hier tendenziell im Vordergrund steht. Somit ist bereits anhand des Leistungstyps eine Zuordnung der als relevant anzunehmenden internen Einflussfaktoren möglich.11 Im Rahmen der Verbindung externer und interner Einflussfaktoren kann eine Segmentierung einzelner Kundengruppen oder eine Charakterisierung des gesamten eigenen Kundenstamms einer Leistung oder Leistungsgruppe erfolgen. So sind Zuordnungen von externen Einflussfaktoren und „dazu passenden“ Persönlichkeitsmerkmalen von Konsumenten denkbar. Sind etwa einzelne, schwer zu beurteilen Komponenten der Leistung ausschlaggebend für die Weiterempfehlung, so ist damit zu rechnen, dass altruistischen Motiven eine hohe Bedeutung zukommt. Insbesondere bei innovativen Produkten und Dienstleistungen ist darüber hinaus eine starke Moderation durch das Persönlichkeitsmerkmal der Meinungsführerschaft anzunehmen. Im Falle einer hohen Bedeutung der Beziehungsqualität, insbesondere von Kompetenzen der Mitarbeitenden, ist wiederum tendenziell ein altruistisches Motiv der Weiterempfehlung anzunehmen. Hingegen ist bei teuren Markenprodukten eher mit einem Selbstdarstellungsbedürfnis oder einem allgemeinen Kommunikationswunsch als Motiv der Weiterempfehlung zu rechnen. Beeinflussen weder das Image noch spezielle Leistungsmerkmale die Weiterempfehlungsabgabe besonders stark (z.B. bei Haushaltsprodukten) ist eher von einem allgemeinen Kommunikationswunsch auszugehen.

11

B2B-Märkte wurden hier nicht separat betrachtet. Hier findet sowohl die Kaufentscheidung als auch die Weiterempfehlung auf Basis anderer Kriterien statt. Zum einen durchlaufen Kaufentscheidungen oft mehrere Stufen, an denen unterschiedliche Personen beteiligt sind. Eine Weiterempfehlungsabgabe hat hier folglich wenig mit demonstrativem Konsum zu tun. Zum anderen erscheint eine Übertragung des Modells zu pauschal, weil die Beziehungen zu möglichen Empfängern (Konkurrenten, Partnerunternehmen, informelle Beziehungen zwischen Mitarbeitenden der Unternehmen) einer Weiterempfehlung im B2B-Bereich hier zusätzlich zu den Merkmale des weiterzuempfehlenden Bezugsobjekts wichtig erscheinen.

hoch

Meinungsführer

Hilfsbereite Kunden

229

Fans/Aktive Kunden

Markenbewusste Kunden Kommunikationsbedürftige Kunden

gering

Bedeutung der Leistungsqualität

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Opportunisten/ Passive Kunden

Selbstdarsteller

gering

hoch

Bedeutung des Images

Schaubild 5-4: Beispielhafte Segmentierung bezüglich Leistungsqualität und Image Die Messung der internen Einflussfaktoren zur Charakterisierung einzelner Segmente kann individuell anhand des eigenen Kundenstamms erfolgen. Dies erfordert unter Umständen allerdings umfangreiche Überlegungen zu einzelnen Persönlichkeitstypen und weitere Auswertungen für die Zuordnung der Kunden zu diesen Typen, z.B. anhand von Hierarchical-Cluster-Analysen.12 Es sind aber auch „Standard“-Persönlichkeitstypen nutzbar, um einzelne Segmente trennscharf voneinander abzugrenzen. Eine solche Zuordnung findet beispielsweise durch Konsumententypen statt, die z.B. durch die Sinus-Milieus oder Euro-Socio-Styles charakterisiert werden. Persönlichkeitstypen, die bestimmte Leistungen konsumieren, können auf diese Weise nach den Bedürfnissen, die die Leistungen erfüllen, kategorisiert werden.13 Zur Förderung von Wei12 13

Vgl. Hennig-Thurau et al. 2004, S. 50. So benennt z.B. ein „Style“ der Euro-Socio-Styles die so genannten „Crafty Consumers“, die sich unter anderem durch opportunistisches Verhalten und demonstrativen Konsum (zur Kompensation eines geringen sozialen Status) auszeichnen. Zunächst ist folglich ein mit der Produktpositionierung übereinstimmender Persönlichkeitstyp mit den entsprechenden Merkmalen zu finden (im genannten Style etwa ein hochpreisig positioniertes Markenprodukt innerhalb einer „allgemein erschwinglichen“ Produktgruppe, z.B. Sportschuhe). Lässt sich solch eine Übereinstimmung ableiten, liegt prinzipiell eine Nutzbarkeit für das Weiterempfehlungsmanagement vor.

230

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

terempfehlungen ist dabei eine Anpassung der Marketinginstrumente auf die den Merkmalen zugrunde liegenden Bedürfnisse (z.B. soziale Anerkennung bzw. Selbstdarstellung) möglich.14 Solche „Standard-Segmentierungen bieten den Vorteil, dass sie keine Vorüberlegungen bezüglich einzelner Persönlichkeitsmerkmale eigener Kunden erfordern. Die tatsächlich vorliegenden Merkmale sind im Idealfall einerseits zwar anhand der konkreten Leistung eines Unternehmens zielgenauer zu prüfen, andererseits aber relativ aufwändig zu erheben. In einem letzten Schritt und als Ausgangspunkt für die nachfolgende Planung sind Berechnungen bezüglich der Handlungsrelevanz einzelner Einflussfaktoren anzustellen. Bei einer Analyse über den gesamten Kundenstamm, ohne eine Differenzierung nach Kundensegmenten, werden so bereits aussichtsreiche Stoßrichtungen erkennbar. Dies beinhaltet einen weiteren Schritt von der Erhebung der Pfadkoeffizienten zur „Durchschlagskraft“ von Maßnahmen innerhalb der einzelnen Einflussfaktoren. Schaubild 5-5 zeigt anhand von Daten aus der durchgeführten Untersuchung auf, wie eine Rangreihe der Einflussfaktoren bestimmt werden kann.15 Die Summe der Produkte von Pfadkoeffizienten und Korrelationen ergibt dabei den relativen Erklärungsanteil (in Bezug auf die insgesamt durch alle Konstrukte erklärte Varianz), für den der jeweilige Einflussfaktor ursächlich ist. Pfadkoeffizient (P)

Korrelation (K)

PxK

Relativer Erklärungsanteil

Rang

Anreizattraktivität

0.24

0.48

0.12

12%

4

Leistungsqualität

0.38

0.69

0.26

26%

2

Einflussfaktor

Image

0.33

0.66

0.22

22%

3

Beziehungsqualität

0.49

0.80

0.40

40%

1

Schaubild 5-5: Beispiel relativer Erklärungsbeiträge der einzelnen Einflussfaktoren (Quelle: vgl. Riemenschneider 2006, S. 291)

14 15

Vgl. den folgenden Abschnitt 5.1.3. Zur Bestimmung der Rangreihe und der notwendigen Daten wurde ein direktes Modell gemäß Schaubild 5-3 herangezogen (für Korrelationsmatrix, Pfadkoeffizienten und Gütekriterien siehe Anhang 6); vgl. Tenenhaus et al. 2005, S. 181.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

5.1.3

231

Planungsphase des Weiterempfehlungsmanagements

5.1.3.1 Strategische Ausrichtung des Weiterempfehlungsmanagements Die strategische Ausrichtung des Weiterempfehlungsmanagements erfüllt mehrere Funktionen, die sich durch die Beantwortung folgender Fragen erläutern lassen: (1) Welche potenziellen Zielkonflikte bestehen bei Strategien zur Förderung der Weiterempfehlungsabgabe? (2) Welche Strategierichtungen stehen für das Weiterempfehlungsmanagement zur Disposition? (3) Welche konkreten Ziele werden in Bezug auf die Weiterempfehlung verfolgt? Ziele des Weiterempfehlungsmanagement stellen allgemein z.B. die Steigerung der Weiterempfehlungsanzahl oder die Erhöhung der Anzahl von durch Weiterempfehlungen gewonnenen Kunden dar. Hierbei liegt ein Grundsatzproblem vor: Hinsichtlich des Ziels einer Generierung von Weiterempfehlungen besteht ein Zielkonflikt zwischen dem Wecken hoher Erwartungen, um Kaufentscheidung zu meinen Gunsten herbeizuführen, und der Maßgabe, Erwartungen zu übertreffen, um Weiterempfehlungen zu stimulieren (Schaubild 5-6).16 Das Wecken von hohen Erwartungen – im Vergleich zu Konkurrenzangeboten – führt mit einer hohen Wahrscheinlichkeit zu einer positiven Kaufentscheidung. Die Wahrnehmung einer hohen Leistungsqualität und damit Kundenzufriedenheit zu erreichen, ist in diesem Fall jedoch bereits eine größere Herausforderung.17 Das Übertreffen der Erwartungen zur Stimulierung von Weiterempfehlungen erfordert noch höhere Anstrengungen. Somit liegt bei einer gegebenen Leistung insgesamt eine Trade-Off-Situation vor, bei dem alternativ das Verhältnis von Aufbau und Erfüllung von Erwartungen oder das Verhältnis von Erfüllung und Übertreffen von Erwartungen andererseits maximiert wird. Ein Optimum ist nicht nur im Hinblick auf die aktuelle Bedeutung und das Potenzial von Weiterempfehlungen, sondern auch im Hinblick auf die Erwartungsbildung durch die Konkurrenz zu finden.

16 17

Vgl. Teboul 1991, S. 173; Robledo 2001, S. 27. Zum Management von Kundenerwartungen vgl. Bruhn 2000; Richter 2006.

232

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Leistungserstellung

Kommunikation (vor dem Kauf)

(Kaufprozess)

-

Leistungsqualität

Erwartungen

(nach dem Kauf)

+ -

+

Weiterempfehlung

Kaufentscheidung

Schaubild 5-6: Prinzips des Trade-offs zwischen Kaufverhalten und Weiterempfehlung Die Wahl der geeigneten Strategie ist wiederum abhängig von der generellen Bedeutung, die der Weiterempfehlung auf Basis der Analyse für die zukünftige eigene Geschäftsentwicklung sowie die Marktentwicklung eingeräumt wird. Nach der Feststellung eines (allgemein oder segmentbezogen) hohen Potenzials von Weiterempfehlungen und der Entscheidung für eine Weiterempfehlungsstrategie sind Ziele bezüglich des Weiterempfehlungsmanagements zu definieren. Grundsätzlich wird zwischen unternehmensgerichteten, kundengerichteten oder mitarbeitergerichteten Zielen differenziert. Im Rahmen dieser Kategorisierung lassen sich Einzelziele formulieren, die in Schaubild 5-7 beispielhaft dargestellt sind.18 Innerhalb einer ausformulierten Strategie sind diese im Sinne eindeutiger Zielvorgaben zu quantifizieren. Globale Ziele beinhalten z.B. die Steigerung der weiterempfehlungswilligen Personen um 20 Prozent, oder die Steigerung der durch Weiterempfehlungen gewonnenen Kunden um 10 Prozent innerhalb eines festgelegten Zeitraums. „Weichere“ kunden- und mitarbeitergerichtete Ziele sind beispielsweise die Steigerung der Motivation der Mitarbeiter, die Erhöhung des Vertrauens oder die Verbesserung des Images oder der Qualitätswahrnehmung auf Grund von Weiterempfehlungen. Solche Ziele sind zwar bei der Evaluierung von Maßnahmen zu berücksichtigen, jedoch oftmals nicht in vertretbarem Aufwand nachweisbar bzw. kontrollierbar. Die Kontrolle bezieht sich daher ausschließlich auf „harte“ und konkret messbare Ziele (z.B. prozentuale Steigerungen von Umsatz, Weiterempfehlungsanzahl, Neukundenakquisition auf Grund von Weiterempfehlungen, absolute Kostenreduktion u.a.).

18

Vgl. Meffert/Bruhn 2006, S. 207ff.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe Unternehmensgerichtete Ziele „

Senkung der Kundenakquisitionskosten

Kundengerichtete Ziele

233

Mitarbeitergerichtete Ziele

„

Neukundenakquisition

„

Höhere Produktivität

„

Steigerung der Bekanntheit

„

Geringere Mitarbeiterfluktuation

„

Steigerung der Motivation

„

Steigerung des Umsatzes

„

Verbesserung des Images

„

Steigerung des Marktanteils

„

Steigerung der Kundenbindung

„

Erhöhung der Kundenrentabilität

„

Qualitätswahrnehmung

„

Zielgenauere Segmentierung

„

Generierung von Vertrauen/Risikoreduktion

Schaubild 5-7: Ziele des Weiterempfehlungsmanagements Möglichkeiten zur Realisierung der einzelnen Ziele werden anhand der operativen Gestaltung des Weiterempfehlungsmanagement in den nachfolgenden Abschnitten erläutert. Je nach Ausprägung und Bedeutung bestimmter Einflussfaktoren, und je nach favorisierter Fokussierung auf bestimmte Kundensegmente sind unterschiedliche Strategien denkbar (Schaubild 5-8).

hoch

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

LeistungsStrategie

InnovationsStrategie

IndividualStrategie

„Gieskannen“Strategie gering

Bedeutung der Leistungsqualität

234

IncentiveStrategie

ExklusivitätsStrategie

gering

hoch

Bedeutung des Images

Schaubild 5-8: Segmentbezogene Strategierichtungen Zunächst ist für eine solche Fokussierung die eigene Positionierung auf Grundlage der Bedeutung von Leistungs- und Imagemerkmalen zu bestimmen. Idealtypisch stimmt sie mit der in Schaubild 5-5 ermittelten Rangfolge überein. Gleichzeitig findet ein Matching mit den extrahierten Segmenten in der Form statt, dass die Segmente in Bezug auf ihren Anteil am Kundenstamm und in Bezug auf ihre Weiterempfehlungsaktivität bewertet werden. Aufbauend auf der Positionierung und Rangfolge sowie der Priorisierung von Segmenten ist zu entscheiden, welche Strategie für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe verfolgt wird, d.h. mit welcher Priorität Schwerpunkte, hier z.B. auf der Markenkommunikation oder auf eine spezielle Leistungsgestaltung gesetzt werden.

5.1.3.2 Operative Gestaltung des Weiterempfehlungsmanagements Während einige Ziele allgemein für eine Förderung von Weiterempfehlungen sprechen, erfordern andere Ziele den Einsatz spezieller Instrumente. Die Analyse der externen Einflussfaktoren lässt gemeinsam mit den Zielen Rückschlüsse auf den sinnvollen Einsatz von Instrumenten zu. Wie bereits erläutert wurde, kommen dabei grundsätzlich alle vier bzw. fünf „Ps“ zum Einsatz. Deutliche Schwerpunkte liegen jedoch bei den Einflussfaktoren der im Rahmen der Untersuchung behandelten Konstrukte. Incentives stellen eine spezielle Preismaßnahme dar (Abschnitt 5.1.3.2.1). Die Stellhebel der Leistungsqualität sind offen-

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

235

sichtlich der Leistungsgestaltung (Product, Abschnitt 5.1.3.2.2), die Stellhebel des Images der Kommunikation (Promotion, Abschnitt 5.1.3.2.3) und die Stellhebel der Beziehungsqualität tendenziell dem fünften P (Personal), aber auch weiteren Instrumenten zuzuordnen (Abschnitt 5.1.3.2.4). In Folge des erläuterten Trade-offs sind die Marketinginstrumente gleichzeitig auf die Kunden als Käufer und als Sender von Weiterempfehlungen anzupassen.19 Falls die aktuelle Bedeutung oder das Potenzial von Weiterempfehlungen also so hoch beurteilt wird, dass eine gezielte Ausrichtung der Marketinginstrumente auf eine Förderung der Weiterempfehlungsabgabe sinnvoll und rentabel erscheint, sind die einzelnen Instrumente entsprechend zu gestalten. 5.1.3.2.1 Operativer Einsatz von Incentives Ein Incentive ist als preispolitische Maßnahme zu verstehen, allerdings mit der Besonderheit, dass sie nicht auf eine Kaufentscheidung eines potenziellen Käufers, sondern direkt auf eine Weiterempfehlungsabgabe abzielt. Damit lohnt sich der Einsatz von Incentives von vornherein nur, wenn eine gleich kostenintensive preispolitische Maßnahme, die direkt dem potenziellen Kunden zu Gute kommt, weniger effizient ist.20 Darüber hinaus existieren weitere Einflussfaktoren, die durch ein Incentive überdeckt und damit weniger wirksam werden können. Infolgedessen sind im Rahmen der operativen Gestaltung von Incentives folgende Fragen von Bedeutung: (1) Welche Formen von Incentives sind für welche Ziele des Weiterempfehlungsmanagements einsetzbar? (2) Unter welchen Bedingungen ist der Einsatz von Incentives sinnvoll? (3) Wie sind Incentives bei unterschiedlichen Leistungstypen sowie in Kombination mit anderen Einflussfaktoren zu gestalten, um eine optimale Wirkung auf die Weiterempfehlungsabgabe zu erreichen? Es bestehen verschiedene Möglichkeiten für die Vergabe von Incentives. Die Bedingungen der Vergabe richten sich dabei nach dem vorrangigen Ziel des Weiterempfehlungsmanagements (Schaubild 5-9).

19 20

Vgl. Bayus 1985, S. 34. Vgl. Biyalogorsky et al. 2001, S. 85.

236

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe Art der Maßnahme

Ziele

Beispiele

Erfolgsunabhängige Incentivierung

Bekanntheit, Neukundenakquisition

Gutschriften für eigene Leistungen bei Internetseiten (z.B. Xing), Preisausschreiben

Monetäre Incentivierung bei erfolgreicher Neukundengewinnung

Kostensenkung der Neukundenakquisition, Erhöhung des Umsatzes und des Marktanteils

Bar-Gutschriften für EBanking- (z.B. Comdirect) oder Mobilfunkkunden (z.B. Orange)

Materielle Incentivierung bei erfolgreicher Neukundengewinnung

Neukundenakquisition, Cross Selling

Produktproben, Sachprämien (z.B. bei Zeitschriftenabonnements, Kundenclubs)

Monetäre Incentivierung in Abhängigkeit finanzieller Erfolgsgrößen des Neukunden

Kostensenkung der Neukundenakquisition, Erhöhung der Kundenrentabilität

Eher Industriegüterbranchen, allgemein B2B-Bereich

Schaubild 5-9: Arten und Ziele von Incentives Eine erfolgsunabhängige Incentivierung von Weiterempfehlungen ist allenfalls zur Steigerung der Bekanntheit einsetzbar. Da Kosten für materielle Incentives mangels eines „Erfolgsdrucks“ auf den Sender schnell stark ansteigen können, bietet sich diese Maßnahme nur für bestimmte Leistungen an. So wurden Mitgliedern auf der Networking-Plattform „Xing“ für die Anmeldung neuer Mitglieder so genannte „Premiumleistungen“ angeboten, ohne dafür die Inanspruchnahme zahlungspflichtiger Leistungen zu verlangen. Diese erfolgsunabhängige Incentivierung ist deshalb sinnvoll, weil kaum variable Kosten für diese Leistungen anfallen. Eine andere Anwendungsmöglichkeit besteht z.B. in Preisausschreiben, bei der jede (nachweislich) ausgesprochene Weiterempfehlung die Gewinnchance erhöht.21 Zum einen wird das Ziel einer steigenden Bekanntheit hierdurch erreicht. Zum anderen sind die Kosten für eine solche Maßnahme kalkulierbar. Zusätzlich wird auch die Neukundenakquisition gefördert, sie steht aber nicht in gleichem Maße wie bei anderen Incentiveprogrammen im Vordergrund. Aus der unternehmerischen Zielsetzung einer Kostensenkung der Neukundenakquisition kommen vor allem solche Incentives in Betracht, die mit einem direkt messbaren Erfolg zusammenhängen. Dies bedeutet, dass eine Zuordnung von Sender und Empfänger vorausgesetzt und das Incentive erfolgsabhängig, d.h. bei Gewinnung eines Neukunden gewährt wird. Hier besteht zum einen die Mög21

Vgl. Stokes et al. 2002.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

237

lichkeit von Bar-Vergütungen. Zum anderen können Gutschriften über den kostengünstigen Erwerb selbst erstellter Leistungen ausgegeben werden.22 Diese haben den Vorteil, dass nur die Erstellungskosten der Leistung anfallen, vom Kunden jedoch vermutlich der Marktwert der Leistung wahrgenommen wird. Wird die Maßnahme nicht anstelle anderer Instrumente, sondern zusätzlich eingesetzt, so dient dies neben einer Kostensenkung auch der Steigerung des Marktanteils oder des Umsatzes. Wenn ein Ziel zudem in einer hohen Rentabilität der Kunden besteht, so besteht die Möglichkeit, die Incentivehöhe vom Umsatz des Empfängers abhängig zu machen. Ob eine derartige Steuerung dazu führt, dass Sender von Weiterempfehlungen sich auf potenziell umsatzstarke Empfänger konzentrieren, ist angesichts des zusätzlichen Aufwands und des gegebenen sozialen Umfelds (und deren Umsatzpotenziale) des einzelnen Senders fragwürdig. Aus Sicht des Unternehmens bestehen weitere Vorteile beim Einsatz von Incentives. Der Nutzen einer Neukundenakquisition auf Grund einer Weiterempfehlung – oder zumindest die Kosteneinsparung gegenüber der klassischen Neukundenakquisition – ist einwandfrei dem Sender der Weiterempfehlung zuzurechnen.23 Der Einsatz von Incentives hat erfolgsrechnerisch den Vorteil, dass deren Beschaffungskosten direkt erfasst und beispielsweise mit den Deckungsbeiträgen des Neukunden verrechnet werden können. Auch die Fixkosten für die Initiierung und Verwaltung eines solchen Programms können leicht separat ausgewiesen werden.24 Auf diese Weise ist für eine KwK-Maßnahme die Berechnung eines eigenen „Return on Investment“ möglich.25 Hinsichtlich der Bedingungen der Vergabe ist allerdings zu berücksichtigen, dass die Gefahr einer mangelhaften Ausschöpfung dieser Maßnahme zur Neukundengewinnung besteht. Zum einen ist dies dann der Fall, wenn die Überzeugungskraft der Weiterempfehlung durch eine geringere Glaubwürdigkeit der incentivierten Weiterempfehlung geringer ausfällt.26 Zum anderen sinkt die Effizienz, wenn Personen durch incentivierte Weiterempfehlungen gewonnen werden, die auch ohne ein Incentive Kunde des Unternehmens geworden wären. 22 23

24 25

26

Vgl. Biyalogorsky et al. 2001, S. 82. Die vollständige Zurechnung von Deckungsbeiträgen oder anderen finanziellen Erfolgsgrößen eines empfohlenen Neukunden ist prinzipiell nur dann zulässig, wenn auszuschließen ist, dass dieser Kunde auf anderem Wege gewonnen worden wäre. Eine derartige Aussage ist jedoch kaum nachprüfbar. Vgl. zu anfallenden Kosten z.B. Stern/Gould 1988, S. 51. Weitere ökonomische Nutzenaspekte, z.B. durch einen so genannten „Schneeballeffekt“ von Weiterempfehlungen oder eine Kundenbindung des Senders, bleiben hier zunächst unberücksichtigt; vgl. Helm 2003, S. 135. Vgl. Biyalogorsky et al. 2001, S. 85.

238

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Derartige Kosten und Mitnahmeeffekte sind von Unternehmensseite kaum erfassbar. Daher ist ein Incentive von vornherein so zu gestalten, dass solche Effekte weitgehend vermieden werden.27 Im Idealfall ist der Nutzen des Kunden, den er durch die alleinige Abgabe der Weiterempfehlung erfährt, bereits so hoch, dass kein Incentive notwendig ist. Andernfalls kann ein Incentive jedoch helfen, die Kosten zu kompensieren und eine imaginäre Trägheits- oder Hemmschwelle des Kunden zur Weiterempfehlungsabgabe zu senken. Die Höhe des Incentives ist somit mindestens so hoch zu wählen, dass sie die Kosten des Kunden ausgleichen.28 Eine Monetarisierung dieser Kosten kann allerdings nur durch Erfahrungswerte und Erhebungen der Weiterempfehlungsbereitschaft bei unterschiedlichen Incentivehöhen erfolgen. Zusätzlich ist zu beachten, dass die Gesamtkosten des Incentiveprogramms pro gewonnenem Kunden nicht höher ausfallen als über die „traditionelle“ Akquisition. Im Fall eines Mobilfunkanbieters sind per Gemeinkostenrechnung durchschnittliche Akquisitionskosten zu berechnen. Daten über die durchschnittliche Kundenrentabilität liegen ebenfalls vor bzw. sind ermittelbar. Der zeitliche und physische Aufwand der Weiterempfehlungsabgabe kann, z.B. über die Verwendung von Internetformularen, minimiert werden. Psychische Kosten- und Nutzenaspekte sind auf Basis der Analyse persönlicher Merkmale abzuschätzen. Die Untergrenze für die Incentivehöhe liegt folglich bei den Nettokosten des Senders. Die Obergrenze liegt bei den „traditionellen“ Akquisitionskosten. Das Vorgehen bei der Beurteilung der Eignung von Incentives stellt Schaubild 5-10 dar. Hierbei werden – neben der grundsätzlichen Frage nach der Sinnhaftigkeit von Incentives anhand des Leistungstyps – auch indirekte und interne Einflussfaktoren mit einbezogen.

27 28

Vgl. zur Erörterung der „Free Riding“-Problematik und deren Vermeidung ebenfalls Biyalogorsky et al. 2001, S. 83. Einige Anbieter führen auch Verlosungen unter den weiterempfehlenden Kunden durch (vgl. z.B. Stokes et al. 2002; Helm 2000, S. 330). Hier kommt folglich auch eine spieltheoretische Komponente der Kosten-Nutzen-Abwägungen zum Tragen, die jedoch nicht separat betrachtet wird.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

239

Leistungstyp

Sachgut oder risikoarme Dienstleistung? nein

Externe Einflussfaktoren ja Homogene LQ? Geringer Einfluss von BQ und Image? nein

Interne Einflussfaktoren ja WE auf Basis von Prestige und Altruismus wenig wahrscheinlich?

ja

nein Incentive weniger geeignet

Incentive teilweise geeignet

Incentive geeignet

Schaubild 5-10: Vorgehensweise zur Evaluierung von Incentives Ein zentraler Grund für die Förderung von Weiterempfehlungen besteht in der hohen Glaubwürdigkeit. Ein Incentive kann zwar Weiterempfehlungen stimulieren, ist aber desto weniger einsetzbar, je risikobehafteter die zu empfehlende Leistung ist.29 Dies betrifft sowohl die Wirkung des Incentives auf den Sender als auch auf den Empfänger. Der Sender wird sich vor dem Hintergrund möglicher sozialer Sanktionen bei risikoreichen Leistungen kaum von einem Incentive leiten lassen. Der Empfänger wird bei Bekanntheit der Incentivierung seinerseits umso eher noch andere Informationsquellen für seine Kaufentscheidung heranziehen, je risikobehafteter die jeweilige Kaufentscheidung ist. Bezüglich indirekter, externer Einflussfaktoren sind Incentives vor allem dann wirkungsvoll, wenn eine im Vergleich zu den Konkurrenzanbietern überdurchschnittliche Leistungsqualität nur schwer erreichbar ist bzw. kaum Differenzierungspotenzial besteht. Dies ist bei zahlreichen Konsumgütern und Standarddienstleistungen der Fall. Auch für neu in einen Markt eintretende Wettbewerber, die ihre Positionierung im Markt noch nicht gefestigt haben, können Incentives sinnvoll sein. Zum einen besteht hier noch kein langjähriger, loyaler Kundenstamm, bei dem sich andere Determinanten der Weiterempfehlung entwickeln konnten. Zum anderen verfolgen diese wiederum auch das Ziel 29

Hier wird die Glaubwürdigkeit des Sender vom Empfänger in höherem Maße beachtet und ist entsprechend durch ein kommerzielles Interesse leichter zu beeinträchtigen; vgl. für unterschiedliche Aspekte dieser Thematik Roselius 1971; Still et al. 1984; Hugstad et al. 1987; Wangenheim/Bayón 2004.

240

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

einer schnell wachsenden Bekanntheit. Somit sind Incentives hier möglicherweise sogar unabhängig einer Neukundengewinnung einzusetzen, um eine hohe „virale“ Ausbreitung der Bekanntheit zu erreichen.30 Bei der Betrachtung weiterer externer Einflussfaktoren ist davon auszugehen, dass Incentives bei intensiven Kundenbeziehungen des Unternehmens zum Kunden (z.B. bei individuellen, risikobehafteten Dienstleistungen und Sachgütern) sowie bei starken Marken (das z.B. bei Luxusgütern angestrebt wird) wenig wirksam sind. Hier kann ein Incentive oft nur kompensatorisch wirken, d.h., es schwächt die Wirkung anderer Determinanten der Weiterempfehlung ab und verringert so insgesamt die Effizienz des Weiterempfehlungsmanagements.31 Somit sind hier vor allem Mitnahmeeffekte zu erwarten, d.h. die Annahme von Incentives durch Kunden, die ohnehin Weiterempfehlungen ausgesprochen hätten. Zusätzlich widerspricht ein Incentive bei prestigeträchtigen Leistungen auch meist dem Anspruch und der Positionierung des Anbieters.32 Schaubild 5-11 zeigt anhand der durchgeführten Untersuchung die Einflüsse aller Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe bei Variation des Incentives nochmals im Überblick auf.33

30

31 32 33

Dafür sind allerdings vorher Abschätzungen zur Wirksamkeit im Vergleich zu anderen Instrumenten der Kommunikation zu treffen. Dies beinhaltet, Annahmen über die Pro-Kopf-Kosten der Bekanntheitssteigerung und der Konversionsrate, d.h. den Anteil der tatsächlich neu gewonnenen Kunden zu treffen. Eine entsprechende Abschätzung kann z.B. über Testmärkte gewonnen werden, in denen unterschiedliche Maßnahmen isoliert oder kombiniert eingesetzt werden Vgl. auch die Interaktionseffekte von Incentives und Beziehungsqualität in Abschnitt 4.7.3.3.3. Vgl. Helm 2000, S. 329. Die Einflüsse berücksichtigen alle kumulierten Werte signifikanter Pfadkoeffizienten. Damit beinhalten sie auch mediierende Effekte, d.h. mehrstufige Wirkungsketten (z.B. die Wirkung des Images auf die Weiterempfehlung, die über die Zwischenstufe der Beziehungsqualität generiert wird).

Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Incentive

241

0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0

Anreizattraktivität

Image

Leistungsqualität

20 CHF

0.24

0.35

0.27

0.36

0.49

100 CHF

0.27

0.25

0.23

0.49

0.39

KundenBeziehungszufriedenheit qualität

Schaubild 5-11: Vergleich der Einflüsse bei unterschiedlichen Incentivehöhen Hier zeigt sich die Abschwächung der Einflüsse von Beziehungsqualität und Image (tendenziell auch der Leistungsqualität) bei steigendem Incentive. Aber auch die prohibitive Wirkung der Kundenzufriedenheit wird hier deutlich, d.h., bei hohem Incentive sorgt eine niedrige Kundenzufriedenheit ebenso dafür, dass „jetzt erst recht“ keine Empfehlung abgegeben wird, wie sie bei hoher Zufriedenheit zum Überwinden einer (Trägheits- oder Kosten-) Schwelle des Senders führt. Wenn zudem eine Persönlichkeitsstruktur des eigenen Kundenstamms bzw. des in der Soll-Positionierung angesprochenen Kundentyps erfasst und ggf. eine diesbezüglich spezifische Segmentierung erarbeitet wurde, können darauf aufbauend Strategien und Marketingmaßnahmen präzisiert werden. Die Maßnahmen zielen hier zusätzlich darauf ab, Kunden zu helfen, über Weiterempfehlungen bestimmte, persönlichkeitsbedingte Bedürfnisse zu erfüllen. Diese Möglichkeit einer solchen Präzisierung gilt für Incentives ebenso wie für andere Marketingmaßnahmen. Auf den ersten Blick erscheint es – unabhängig von der konkreten Leistung – effizient zu sein, Meinungsführer, d.h. Kunden mit einem hohen Einfluss auf das Kaufverhalten anderer Personen gezielt mit Incentives zu locken. Jedoch ist zum einen die Möglichkeit einer spezifische Ansprache dieser Personen mit Maßnahmen zur Förderung von Weiterempfehlungen oft nicht gegeben. Zum andern ist es aber auch bei tatsächlichem Vorliegen dieser Möglichkeit zu befürchten, dass eine bevorzugte Behandlung von Kunden nach ihrer Meinungsführerschaft bei Bekanntheit dieser Bevorzugung insgesamt zur Unzufriedenheit eines größeren Anteils der Kunden beiträgt. Daher ist in Abhängigkeit der Leistung zu entscheiden, ob ein bzw. welcher Einsatz von Incentives sinnvoll ist.

242

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Wie sich in der durchgeführten Untersuchung zeigte, spielen Incentives bei Personen mit einem hohen Bedürfnis nach Selbstdarstellung keine signifikante Rolle. Diese Erkenntnis ist konform mit der Bedeutung eines hohen Images bei einem solchen Bedürfnis. Der Einsatz von Incentives ist hier folglich wenig zielführend. Dagegen lässt sich erkennen, dass ein Incentive besonders bei Personen mit geringer altruistischer Neigung besonders wirksam ist. Es stellt sich aber die Frage, ob leistungs- oder positionierungsspezifisch die Möglichkeit zur Abgrenzung von Leistungen besteht, bei denen eine solche Merkmalsausprägung überdurchschnittlich oft vorzufinden ist. Auch auf Basis der Persönlichkeitstypen, deren Merkmale entweder leistungsspezifisch oder aus den Euro-Socio-Styles, Sinus-Milieus o.ä. abgeleitet wurden, ist erkennbar, welcher Konsumententyp in hohem Maße opportunistisch handelt und somit „anfällig“ (deal-prone) für Incentives ist. Bei solchen Personengruppen sind Incentives offensichtlich überdurchschnittlich effizient einsetzbar. Falls es möglich ist, Vorlieben dieser Personengruppe bezüglich bestimmter Produkte oder Produktmarken festzustellen, ist diese Erkenntnis für den Einsatz von Incentives nutzbar. Es ist allerdings zu diskutieren, ob in gleichem Maße wie bei anderen Personen von einer hohen Wirksamkeit einer Weiterempfehlung auszugehen ist. Unabhängig davon, dass eine Charakterisierung des eigenen Kundenstamms als opportunistisch oder eigennützig eine gewisse Problematik aufweist, hängt dies vor allem davon ab, ob der Empfänger den Sender (wegen mangelnder Kenntnis oder trotz Kenntnis dieses Persönlichkeitsmerkmals) als glaubwürdig erachtet. Insgesamt ist festzuhalten, dass die Weiterempfehlungsabgabe durch den Einsatz von Incentives gefördert wird und unter verschiedenen Bedingungen sinnvoll ist. Gleichzeitig ist sie aber auf Grund ihrer unterschiedlichen individuellen Wirkung offensichtlich weniger kalkulierbar. Je höher das Incentive gewählt wird, desto stärker fällt die Unsicherheit über seine Wirkung in Kombination mit anderen Einflussfaktoren aus. Dieser Aspekt ist zusätzlich zu einer isolierten Rentabilitätsrechnung – durch eine reine Zuordnung von Kosten des Incentives und Deckungsbeitrag des geworbenen Kunden – zu berücksichtigen. Aus weiteren Gesichtspunkten bestehen Unsicherheiten und Risiken beim Einsatz von Incentives; so ist es schwer zu ermitteln, ob für die Gewinnung eines einzelnen Neukunden ein Incentive wirklich bzw. in der gebotenen Höhe erforderte und inwiefern es alleine ursächlich für die Neukundengewinnung war.34

34

Vgl. Lehmann 1974; Meffert 1998, S. 776..

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

243

5.1.3.2.2 Operativer Einsatz von Leistungskomponenten Wenn im Rahmen der Analyse eine hohe Bedeutung der Leistungsqualität ermittelt wurde, folgt die Evaluation möglicher Maßnahmen. Anhand der Bedeutung einzelner Leistungskomponenten bzw. -dimensionen für die Leistungsqualität (oder ggf. direkt für die Weiterempfehlung) sind geeignete Maßnahmen zur Stimulierung von Weiterempfehlungen auszuwählen. Analog zur Vorgehensweise bezüglich der Incentives sind die folgenden Fragen zu beantworten: (1) Welche Leistungskomponenten sind für welche Ziele des Weiterempfehlungsmanagements nutzbar? (2) Wie sind Leistungskomponenten bei unterschiedlichen Leistungstypen sowie in Kombination mit anderen Einflussfaktoren zu gestalten, um eine optimale Wirkung auf die Weiterempfehlungsabgabe zu erreichen? Leistungskomponenten lassen sich in der gleichen Weise differenzieren, wie sie in der Analyse auf Indikatoren- oder Dimensionsebene erkannt und untersucht wurden. Als „Standardvorgehen“ bietet es sich jedoch an, sie anhand allgemein gültiger Leistungsdimensionen, d.h. beispielsweise der SERVQUAL-Dimensionen oder des Drei-Faktoren-Modells, zu erläutern (Schaubild 5-12). Leistungskomponente

Ziele

Beispiel

Leistungspotenzial

Qualitätssignal, Bekanntheit

Extravagante Architektur oder Einrichtung eines Geschäfthauses

Leistungsprozess

Qualitätssignal, Bekanntheit, Neukundenakquisition

Value Added Services (z.B: Oberklassefahrzeug als Ersatz bei Autoreparatur)

Leistungsergebnis/ Produkt

Qualitätssignal/Risikoreduktion, Neukundenakquisition, Kostensenkung der Neukundenakquisition

Preis-Leistungs-Verhältnis, Bonuspakete

Schaubild 5-12: Maßnahmen der Leistungsqualität Allgemein ist davon auszugehen, dass ein bestimmtes Niveau der Leistungsqualität bei allen Leistungstypen eine Grundvoraussetzung für die Weiterempfehlung darstellt. Spezielle Leistungsmerkmale spielen dagegen vor allem bei Leistungen mit hohem Risiko, d.h. einem überwiegenden Anteil an Erfahrungs- und Vertrauenseigenschaften eine Rolle, so dass hier eine auf die Leistungsqualität

244

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

fokussierte Förderung von Weiterempfehlungen sinnvoll ist.35 Dies sind in erster Linie erklärungsbedürftige Dienstleistungen und komplexe (technische) Produkte. Als Bezugsobjekte der Weiterempfehlung kommt neben der Gesamtleistung und einzelnen Leistungskomponenten ggf. auch das Kundenkontaktpersonal in Frage. Mit dieser Feststellung lassen sich potenzielle Stellhebel der Leistungsqualität bereits eingrenzen. Wie in Abschnitt 2.2.3.2 allgemein erläutert wurde, tragen in erster Linie Begeisterungsfaktoren der Leistung zur Weiterempfehlung bei. Dabei wurde bereits festgestellt, dass eine kontinuierliche Kundenbegeisterung durch eine ständige Erhöhung des Leistungsniveaus unter Kostenaspekten kein Ziel darstellt.36 Anstatt eine Anspruchsspirale in Gang zu setzen, ist das Ziel der Kundenbegeisterung nach den im konkreten Fall relevanten Einflussfaktoren zu bewerten und zu differenzieren. Elemente des Leistungspotenzials dienen im Hinblick auf Weiterempfehlungen vor allem als Qualitätssignal. Äußert sich eine Person beeindruckt über die Architektur, die Einrichtung oder nur Lage eines Geschäfthauses, so kann dies vom Empfänger als Zeichen eines hohen Qualitätsanspruchs (und wirtschaftlichen Erfolgs) gedeutet werden. Auch das Ziel einer höheren Bekanntheit wird durch eine außergewöhnliche Darstellung von Leistungspotenzialen – als Gesprächsthema – tendenziell gefördert. Es ist jedoch fraglich, ob eine Neukundenakquisition auf diese Weise signifikant gesteigert werden kann, da z.B. ein Abbau von Unsicherheit durch Weiterempfehlungsinhalte dieser Art nicht stattfindet. Leistungskomponenten im Rahmen des Leistungserstellungs- oder Verkaufsprozesses sind zum einen ebenfalls für eine höhere Bekanntheit nutzbar. Eine nicht erwartete Behandlung oder Value Added Services können als „Aufhänger“ für Gespräche und Weiterempfehlungen dienen, die durch einen echten Zusatznutzen innerhalb des Kauferlebnisses zur Kundengewinnung beitragen können.37 Zum anderen stellt im Rahmen der Kernleistung z.B. die Fachkompetenz der Mitarbeiter potenziell einen Begeisterungsfaktor dar. Insbesondere bei erklärungsbedürftigen Dienstleistungen, wie z.B. bei Geldanlage, Rechtberatung oder medizinischen Eingriffen, kann die Weiterempfehlung mit dem Ziel der Risikoreduktion für Neukunden ein wichtiges Kaufentscheidungskriterium darstellen. 35 36 37

Vgl. z.B. Helm 2000, S. 329; zur Realisierung von Begeisterungsfaktoren vgl. z.B. Keiningham/Vavra 2001. Vgl. Rust/Oliver 2000, S. 88. Vgl. Derbaix/Vanhamme 2003. So wird z.B. beim Bekleidungshändler Peek&Cloppenburg in einigen Geschäften die Begeleitung durch einen Stil- und Einkaufsberater angeboten. Weitere Beispiele sind das Angebot von Getränken beim Frisör oder oder ein höherwertiger Ersatz während längerer Reparatur eines Produkts.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

245

Das Leistungsergebnis ist nicht zwingend der stärkste Treiber der Weiterempfehlung, weist – abgesehen von erlebnisorientierten Dienstleistungen wie z.B. Kinobesuche oder Reisen – in den meisten Fällen aber vermutlich die höchste Wirkung bezüglich des Ziels der Neukundenakquisition auf. Hier erhält der Empfänger Informationen, die auf Grund der Erfahrung des Senders zu einer deutlichen Risikoreduktion beitragen und damit über eine hohe Kaufverhaltensrelevanz verfügen. Vor dem Hintergrund der für das Unternehmen zentralen Ziele sind nun Leistungselemente zu evaluieren. Das Vorgehen hierzu, das die verschiedenen Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe einbezieht, zeigt Schaubild 5-13 im Detail auf.

Leistungstyp

Individualdienstleistung bzw. komplexes Produkt? nein

Externe Einflussfaktoren ja Importance-PerformanceMatrix: Auswahl von Leistungskomponenten mit hoher Bedeutung und guter Bewertung

Interne Einflussfaktoren

Ggf. Überprüfung von Meinungsführerschaft, ? Involvement, Selbstdarstellung und Altruismus

Leistungskomponenten weniger geeignet

Abstimmung der Leistungskomponenten auf relevante Einflussfaktoren

Schaubild 5-13: Vorgehensweise zur Evaluierung von Leistungskomponenten Wie präzise eine Anpassung der Instrumente auf die Weiterempfehlungsabgabe möglich ist, hängt wiederum vom angewandten Modell ab (formative Messung, direkte Verbindung einzelner Leistungsdimensionen oder -indikatoren zur Weiterempfehlung). Die Komponenten, die im Rahmen der Erhebung als einflussreich für die Leistungsqualität ermittelt wurden, bilden die Grundlage für eine Importance-Performance-Matrix; diejenigen Leistungskomponenten, die für die gesamte Leistungsqualität bedeutsam sind und gleichzeitig am schlechtesten bewertet werden, sind zu verbessern. Ein Unterschied bei der Förderung der Weiterempfehlungsabgabe gegenüber dem Qualitätsmanagement besteht nun darin, dass Maßnahmen bezüglich solcher Leistungselemente zu ergreifen sind, die bedeutsam für die Gesamtbeurteilung sind, jedoch bereits gut bewertet werden (z.B. typisches äußeres Design bei MP3-Playern der Firma Apple oder Mo-

246

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

biltelefonen des Herstellers SonyEricsson). Auf diese Weise kann – nach Erfüllung der Hygienefaktoren – tendenziell eher eine Begeisterung hervorgerufen werden, als bei einem gleichmäßig hohen Niveau aller wichtigen Leistungselemente, das im Qualitätsmanagement angestrebt wird. Einschränkend ist allerdings anzumerken, dass für eine bestimmte Leistungskomponente eine Steigerung der Bedeutung für Weiterempfehlungen vor allem dann zu erwarten ist, wenn sie von einer Standardkomponente zu einer nicht erwarteten Ausnahmekomponente weiterentwickelt worden ist. Somit sind Stellhebel für die Förderung von Weiterempfehlungen nicht unbedingt direkt erkennbar. Zudem stimmen die für die Kundenzufriedenheit wichtigen Komponenten der Leistung nicht notwendigerweise mit den für die Weiterempfehlung wichtigen Komponenten der Leistung überein. Anhand des Kano-Modells ist dies darstellbar: Während über die Erfüllung von Basis- und Leistungsfaktoren eine hohe Kundenzufriedenheit erreichbar ist, sorgen nur Begeisterungsfaktoren für eine Weiterempfehlungsabgabe, da erst diese eine deutliche Abweichung von den Erwartungen und damit einen Kommunikationswert schaffen. Aus diesem Grund ist zum einen wiederum die Modifikation der Erfolgskette zu unterstreichen. Zum anderen kommt der Bündelung von Leistungskomponenten in Dimensionen, z.B. anhand des SERVQUAL-Modells, eine wichtige Bedeutung zu. Diese ermöglicht es, gleichzeitig auf einem aggregierten Niveau Potenziale zu erkennen und auf Indikatorenniveau Möglichkeiten des Ausbaus von Leistungskomponenten zu evaluieren. Ein einfaches Beispiel von Unterschieden – allerdings auf einem hoch aggregierten Niveau – lässt sich anhand der durchgeführten Untersuchung aufzeigen. Bei den Untersuchungsergebnissen im Mobilfunkbereich ist festzustellen, dass sich die Leistungsqualität zwischen den Anbietern nicht signifikant unterscheidet.38 Allerdings sind hinsichtlich der Bedeutung der Leistungsqualität signifikante Unterschiede festzustellen. Der am kürzesten auf dem Markt präsente Anbieter, der tendenziell die schlechteste Leistungsqualität aufweist, zeigt hinsichtlich der Leistungsqualität die größte Bedeutung auf. Die Gewichtungen der Leistungsqualität lassen den Schluss zu, dass eine hohe Leistungsqualität bei dem Anbieter mit dem hier höchsten Wert als Hygienefaktor gilt. Dieses Ergebnis erscheint angesichts vor dem Hintergrund, dass der Anbieter und ehemalige Monopolist sich am längsten im Markt etabliert und seine Leistungen entwickelt hat, gut nachvollziehbar, zumal er über den größten Anteil von Kunden verfügt, deren 38

Ergebnis einer einfaktoriellen ANOVA; dieses Ergebnis ist typisch für die in Abschnitt 1.1 erwähnte Entwicklung hin zu einer Homogenisierung der Leistungsangebote. Diese ist bei Commodity Services, zu denen auch der Mobilfunkmarkt zählt, besonders ausgeprägt. Eine Differenzierung ist hier meist nur noch über Faktoren abseits der Kernleistung möglich.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

247

Kundenbeziehung bereits seit über zwei Jahren andauert.

Beurteilung der Leistungsqualität (Performance)

5

Anbieter 1

4 Anbieter 2 Anbieter 3

3 0,0

0,2 Bedeutung der Leistungsqualität (Importance)

0,4

Schaubild 5-14: Mittelwerte und Einflüsse der Leistungsqualität nach Anbieter Eine weitere Untersuchung stützt die Annahme, dass die Leistungsqualität in einem unteren bis mittleren Wertebereich als Hygienefaktor wahrgenommen wird. Da die absoluten Qualitätsunterschiede zwischen den Anbietern nicht signifikant sind, wurde ein Gruppenvergleich bezüglich unterschiedlicher Höhen der Leistungsqualität durchgeführt. Auf Basis dieser Unterteilung konnte der Einfluss der Konstrukte bei niedriger und hoher Leistungsqualität untersucht werden (Schaubild 5-15).39 Bezüglich der Gewichtung der Determinanten in Bezug auf die Weiterempfehlungsabgabe zeigt sich im Gruppenvergleich, dass bei sinkender Leistungsqualität nicht nur die absoluten Werte der Beziehungsqualität und die Weiterempfehlungsabsicht abnehmen, sondern zusätzlich der Einfluss von Leistungs- und Beziehungsqualität steigt. Demnach sinkt die Weiterempfehlungsabsicht mit abnehmender Leistungsqualität überproportional. Während das Image in seiner Bedeutung bei geringer Leistungsqualität – im Sinne eines Be39

Hierzu wurde zur Aufteilung des Datensatzes ein Qualitätsindex ermittelt. Dessen Mittelwert befindet sich im vorliegenden Datensatz exakt beim Mittelwert (4) der 7er-Skala, während die Verteilungen über die Anbieter jeweils annähernd der Verteilung über die gesamte Stichprobe entspricht.

248

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

geisterungsfaktors – abnimmt, liegt eine höhere Wirkung der Anreizattraktivität vor, der somit ein kompensatorischer Effekt zukommt.40 Eine Schlussfolgerung für das Weiterempfehlungsmanagement ist daher, dass es bei einer unterdurchschnittlichen Leistungsqualität gar nicht erst zu einer Weiterempfehlungsabgabe kommt.

Einfluss auf die Weiterempfehlungsabgabe

0,5

Leistungsqualität

0,4 0,3 0,2 0,1 0,0

Anreizattraktivität

Leistungsqualität

Image

Kunden- Beziehungszufriedenheit qualität

gering

0,34

0,21

0,14

0,43

0,44

hoch

0,25

0,18

0,30

0,43

0,27

Schaubild 5-15: Vergleich der Einflüsse bei unterschiedlicher Leistungsqualität Auf Basis der unterschiedlichen Persönlichkeitsmerkmale lassen sich weitere Hinweise darüber ableiten, wann eine Fokussierung auf die Leistungsqualität sinnvoll ist. Eine hohe Bedeutung von Leistungskomponenten liegt bei hohem Involvement bezüglich der Leistung vor.41 Ein generell höheres Involvement besteht vor allem für erklärungsbedürftige Leistungen mit hohem Erfahrungsund Vertrauensanteil. Hierunter fallen besonders individuelle Dienstleistungen, etwa in der Finanzbranche oder im medizinischen Bereich.42 Das Involvement hängt durch die mangelhafte Beurteilbarkeit meist mit einem hohen wahrgenommenen Risiko zusammen. Aber auch bei gut beurteilbaren Leistungen kann das Involvement auf Grund eines sozialen Risikos (z.B. die „richtige“ Marke in Bezug auf soziale Anerkennung zu wählen) stark ausgeprägt sein. 40

41 42

Ein kompensatorischer Effekt ist deshalb die einzige logische Interpretationsmöglichkeit, da die Anreizattraktivität höchstens als zusätzliche Erhöhung der Weiterempfehlungswahrscheinlichkeit dienen kann, diese jedoch kaum verringern wird. Vgl. Abschnitt 4.7.3.3.2. Vgl. Ennew et al. 2000, S. 82.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

249

Auch bei ausgeprägtem Altruismus kommt Leistungsmerkmalen eine herausgehobene Bedeutung zu. Eine hohe Ausprägung findet sich möglicherweise z.B. bei Konsumenten von Produkten und Dienstleistungen, bei denen Faktoren wie Nachhaltigkeit, Fair Trade u.ä. im Vordergrund stehen. So ist hier ebenfalls ein Fokus auf Leistungskomponenten zu legen, die auch dem Empfänger bei der Kaufentscheidung helfen. Beispiele hierfür sind Zertifizierungen und Garantien (Leistungspotenzial), eine „gläserne Produktion“ bzw. transparente Leistungserstellung (Leistungsprozess) oder eine hohe Nutzerfreundlichkeit des Produkts oder gute Dokumentation einer erstellten Dienstleistung (Leistungsergebnis). Es wurde bereits mehrfach in der Literatur betont, dass zur Förderung von Weiterempfehlungen eine Fokussierung auf Meinungsführer hilfreich bzw. notwendig ist. Für Meinungsführer spielt ebenfalls die Leistungsqualität, insbesondere bei Innovationen, eine zentrale Rolle für die Weiterempfehlung.43 Soweit es möglich ist, Meinungsführer gezielt anzusprechen, ist dieses Merkmal durchaus nutzbar.44 Die Identifikation und effiziente Zielgruppenansprache bietet dabei inzwischen besonders auf Grund neuerer Erkenntnisse über deren Nutzungsverhalten von neuen Medien ein wachsendes Potenzial zur Ausschöpfung.45 Weiterhin ist es möglich, dass innovative Produkte besonders von Pionieren gekauft werden, die „missionarisch“ tätig werden. Wird eine solche Konzentration im eigenen Kundenstamm bzw. bei Kunden einer spezifischen Leistung erhoben, so spricht dies ebenfalls für eine Fokussierung auf einzelne Leistungselemente gemäß der Importance-Performance-Matrix. 5.1.3.2.3 Operativer Einsatz von Kommunikationsinstrumenten Es existiert ein breites Spektrum von Instrumenten der Kommunikation. Da keine Neuausrichtung, sondern allenfalls eine Ergänzung oder eine Verschiebung der Schwerpunkte der Kommunikationsinstrumente angestrebt wird, stellt sich hier nicht die Frage nach einzelnen Maßnahmen. Stattdessen sind folgende Fragen für die operative Gestaltung der Kommunikation zu beantworten: (1) Für welche Ziele des Weiterempfehlungsmanagements sind Kommunikationsinstrumente einsetzbar? (2) Wie können interne Einflussfaktoren durch Kommunikationsinstrumente genutzt werden, um eine optimale Wirkung auf die Weiterempfehlungsabgabe zu erreichen?

43 44 45

Vgl. Engel et al. 1969; Czepiel 1974; Horsky/Simon 1983; Mahajan et al. 1984. Vgl. Solomon 2001, S. 341. Vgl. Chaney 2001; Venette 2004.

250

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Kommunikationsinstrumente sind auf unterschiedliche Weise zur Stimulierung von Weiterempfehlungen einsetzbar. Eine Möglichkeit besteht, analog zur Vergabe von Incentives, in einer direkten Aufforderung zur Weiterempfehlungsabgabe. Der indirekte Weg, der im Rahmen der Untersuchung betrachtet wurde, führt über spezielle Kommunikationsinhalte und den Aufbau eines Images zur Weiterempfehlungsabgabe.46 Die in Schaubild 5-16 dargestellten Kategorien von Maßnahmen sind nachfolgend zunächst zu erörtern. Kommunikationsmaßnahme

Ziele

Beispiel

KwK-Maßnahme (ohne materielle oder monetäre Incentivierung

Bekanntheit (Informationsdiffusion), Reduktion der Akquisitionskosten

Internetseiten mit „Weiterempfehlungs-Button“,

Traditionelle Mediakommunikation, Sponsoring, Events, Messen u.a.

Bekanntheit, Steigerung des Unternehmensbzw. Markenimages, Kundenbindung

„High conversational value“ von Werbespots/-kampagnen, Herausstellen von Persönlichkeitsmerkmalen der Marke

Neue Medien

Bekanntheit, Steigerung des Markenimages

Virtuelle Communities, Virale Marketingkampagnen über Emails, Blogs usw.

Mediale Darstellung von Weiterempfehlungen

Risikoreduktion, Erhöhung des Involvements

Darstellung der Weiterempfehlung „normaler“ Nutzer einer Leistung

Schaubild 5-16: Maßnahmen der Kommunikation Die Form der direkten Aufforderung durch Unternehmen hat vor allem durch die Einfachheit der Verbreitung mittels des Internets zu einer weiten Verbreitung geführt.47 Allerdings ist eine solche Maßnahme nicht als Determinante der Weiterempfehlung zu sehen, da sie keinen Anlass für Weiterempfehlungen darstellt. Eher sind solche Funktionen von Webseiten zur Herabsetzung einer Trägheitsschwelle, d.h. als Medium zur aufwandsarmen Informationsdiffusion, für Weiterempfehlungen zu sehen. Ein Vorteil liegt darin, dass nicht nur dem Sender eine einfache Möglichkeit geboten wird, sondern auch unternehmensseitig keine nennenswerten Kosten mit solch einer Funktion verbunden sind. Darüber hinaus ist, falls nicht ausschließlich Selbstdarstellungsmotive oder ein Kommunikati46 47

Vgl. Stern 1997; allgemeiner auch Raulas/Vepsalainen 1995. Hier kommen meist die bereits erwähnten “Weiterempfehlungs-Buttons” auf Internetseiten zum Einsatz (siehe z.B. die Seiten von Online-Shops wie Amazon, eBay, Otto’s oder Neckermann, aber auch auf werbefinanzierten Seiten, wie z.B. Spiegel Online oder Seiten von Nonprofit-Organisationen wir z.B. Unicef).

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

251

onsbedürfnis im Vordergrund stehen, mit einem grundsätzlichen Interesse des Empfängers, und somit tendenziell mit einer Akquisitionswirkung zu rechnen, die zudem für das Unternehmen mit vernachlässigbaren Kosten verbunden ist. Auch ein die Glaubwürdigkeit einschränkendes kommerzielles Interesse ist im Allgemeinen auszuschließen.48 Bezüglich der weiteren Auswahl der Kommunikationsinstrumente ist in gleicher Weise, wie bei der Leistungsqualität, vorzugehen. Verschiedene Instrumente kommen hier bei speziellen Leistungstypen bevorzugt zum Einsatz. Die Bedeutung des Images als Bezugsobjekt, das hier vor allem eine Rolle spielt, hängt – wie sich auch in der Untersuchung gezeigt hat – zu einem großen Teil vom Involvement ab.49 Hieraus ergeben sich spezielle Gesichtspunkte, die sich teilweise vom Vorgehen bei der Leistungsqualität abheben (Schaubild 5-17).

Leistungstyp

Starke Markenpositionierung angestrebt? nein

Externe Einflussfaktoren ja Importance-PerformanceMatrix: Auswahl von Kommunikationsinstrumenten mit hoher Bedeutung und guter Bewertung

Interne Einflussfaktoren

Erhöhung des Involvements möglich?

ja

nein Direkte Aufforderung; weitere Kommunikationsinstrumente weniger geeignet

Auswahl und Fokussierung auf die relevanten Instrumente

Förderung durch spezielle Kommunikationsinstrumente und -inhalte sinnvoll

Schaubild 5-17: Vorgehensweise zur Evaluierung von Kommunikationsinstrumenten Bei Leistungen mit einem hohen leistungsbezogenen Involvement spielt das Image für die Weiterempfehlungsabgabe oftmals eine wichtige Rolle. Wie bereits in Abschnitt 3.3 dargestellt wurde, sind anbieterseitige Instrumente der Markenkommunikation hier im in besonderem Maße zu berücksichtigen. Die Kommunikation kann dabei auch zur „Tangibilisierung“ von nicht beurteilbaren 48 49

Vgl. hierzu die Anmerkungen zur Vergabe von Incentives im Internet in Abschnitt 5.1.3.2. Vgl. Reynolds/Gutman 1984, S. 27ff.

252

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Leistungsmerkmalen dienen.50 Damit wird gleichzeitig die Komplexität der zu beurteilenden Einzelmerkmale reduziert.51 Für eine Beurteilung der Eignung konkreter Instrumenten ist besonders bezüglich der Kommunikation der Einbezug von interpersonellen Bedürfnissen der Weiterempfehlung aufschlussreich. Instrumente der Markenkommunikation, die sich im Hinblick auf die Weiterempfehlungsabgabe eignen, finden sich insbesondere bei neuen Medien. So sind virtuelle Communities zum einen geeignet, Meinungsführer und hoch involvierte Konsumenten anzusprechen und Weiterempfehlungen durch spezielle, auf Experten abgestimmte Inhalte zu stimulieren. Zum anderen fördern sie durch das Gefühl einer Gemeinschaft von Gleichgesinnten potenziell das Commitment gegenüber einem Anbieter.52 Allerdings sind auch „normale“ Nutzer für die Unternehmenskommunikation von Bedeutung. Wenn diese die kundenseitigen Anforderungen eines Zusatznutzens erfüllen (etwa Hilfestellungen zur Nutzung komplexer Produkte oder einen Erlebniswert spezieller Anwendungen wie z.B. auf der Plattform www.ifun.de für den „iPod“ der Firma Apple) und für das Unternehmen eine kritische Masse erreichen, stellen sie potenziell ein effizientes Marketinginstrument dar.53 Voraussetzung ist auch hier ein hohe Involvement der Nutzer gegenüber dem Produkt (z.B. iPod) oder dem Unternehmen bzw. der Unternehmensmarke. Andere Leistungen weisen einen generellen Low-Involvement-Charakter auf, der nicht in bestimmten Kundengruppen variiert, sondern mit ihrer Leistungsart verbunden ist.54 Ein niedriges Involvement liegt insbesondere bei Verbrauchsgütern des täglichen Bedarfs (z.B. Haushaltsartikel, viele Grundnahrungsmittel) oder Gebrauchsgütern mit produktbedingt geringem „Prestigefaktor“ vor. Hier ist weder von einer hohen aktiven noch von einer hohen passiven Weiterempfehlungsabsicht auszugehen. Das heißt, es ist sowohl unwahrscheinlich, dass eine Person von sich aus Weiterempfehlungen ausspricht, als auch, dass eine Person eine Weiterempfehlung erfragt. Kommunikationsinhalte in Werbespots greifen daher häufig auf das Mittel der Weiterempfehlung zurück, indem scheinbar „normale“ Nutzer einer Leistung dargestellt werden, die gegenüber einer Person 50 51 52 53 54

Vgl. George/Berry 1981, S. 52f. Vgl. Grove et al. 1997, S. 2. Vgl. Ahn/Suominen 2001, S. 399ff. Vgl. Herstatt/Tietz 2005; Stöcker 2007. Als Begründung für ein leistungsimmanent niedriges Involvement wird die Motivationstheorie herangezogen. Bedürfnisse, die innerhalb der Wertehierarchien auf Grund ihrer Wahrnehmung als „selbstverständlich” am unteren Ende eingeordnet werden, weisen ein generell niedriges Involvement auf (vgl. Stern/Craig 1982; auch Maslow 1975).

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

253

ihres sozialen Umfelds explizit oder implizit eine Weiterempfehlung aussprechen.55 (z.B. Fielmann, Nestlé LC1 Joghurt u.a.). Es ist offensichtlich, dass die grundsätzlich hohe Glaubwürdigkeit der Weiterempfehlung ihre Wirkung hier nicht entfalten kann, da dem Zuschauer die Darstellung der Weiterempfehlung durch bezahlte Akteure bewusst ist.56 Ob solche Darstellungen zu einem höheren Involvement führen können, oder trotz des deutlichen Unterschieds zu einer persönlichen und „echten“ Weiterempfehlung eine Wirkung entfalten kann, wäre in einer separaten Untersuchung zu prüfen. Eine Erhöhung des Involvements ist unter bestimmten Bedingungen möglich, wenn der Kunde für bestimmte Leistungsmerkmale sensibilisierbar ist.57 Beispiele hierfür ist das Herausheben von Risikomerkmalen (z.B. die schädigende Wirkung von „herkömmlichen“ Zahnbürsten oder Spülmaschinenpulver im Vergleich zum beworbenen Produkt). Auch über erlebnisorientierte Kommunikationsinstrumente lässt sich das Involvement potenziell steigern (z.B. Sponsoring von Events wie beim Schweizer Mobilfunkanbieter Orange oder dem Getränkehersteller Red Bull, Aufbau von „Markenwelten“ bei den Marken Maggie oder Nivea). Ein diesbezüglich interessanter Aspekt zeigt sich in Bezug auf das Image auch in der empirischen Untersuchung. Obwohl der Mobilfunkbereich nicht nur durch die Homogenität der Leistungen, sondern bereits durch die mangelnde Sichtbarkeit der Anbieter bei der Leistungsnutzung wenig prestigeträchtig ist, verfügt das Image anscheinend über ein Potenzial zur Differenzierung. Bei dem am stärksten medial präsenten und damit im Markenaufbau aktivsten Anbieter 2 lässt sich der größte Einfluss des Images und das höchste Involvement feststellen.58

55 56 57 58

Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg 2003, S. 516. Vgl. Crawford 2006, S. 12. vgl. allgemeiner auch Smith/Vogt 1995 zu Wechselwirkungen der Leistungswahrnehmung und der Kommunikation. Signifikanz p < 0,001, ermittelt anhand einer einfaktoriellen ANOVA.

254

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Beurteilung des Images (Performance)

6

Anbieter 1

5 Anbieter 3 Anbieter 2

4 0,0

0,2

0,4

Bedeutung des Images (Importance)

Schaubild 5-18: Mittelwerte und Einflüsse des Images nach Anbieter Ceteris paribus bedeutet dies, dass unter der Annahme homogener Kernleistungen entweder eine Erhöhung des Involvements statt gefunden hat oder das Unternehmen durch seine Kommunikation zu einem größeren Anteil hoch involvierte Kunden gewinnen konnte. Dies wirkt sich in Bezug auf die Weiterempfehlung tendenziell positiv aus, da Kunden, die an einer Leistung in hohem Maße interessiert sind, eher geneigt sind, über die Leistung zu sprechen. Die Effektivität in Bezug auf die Weiterempfehlung ist jedoch anscheinend gering, da das Image des Anbieters 2 am schlechtesten bewertet wird (Schaubild 5-18).59 In Bezug auf eine Zielsetzung der Generierung von Weiterempfehlungen werden die Ressourcen zum Imageaufbau folglich nicht optimal eingesetzt. Eine weitere Interpretationsmöglichkeit besteht darin, dass Kunden des Anbieters auf Grund der hohen medialen Präsenz höhere normative Erwartungen und möglicherweise ein höheres Involvement entwickeln.60

59 60

Ergebnis einer einfaktoriellen ANOVA (p < 0.01). Die entgegen gesetzte Wirkungsrichtung, dass eine Selbstselektion hoch involvierter Kunden im Hinblick auf das Image statt findet, ist unwahrscheinlich, da in diesem Fall unterstellt würde, dass Kunden bewusst den Anbieter mit dem vergleichsweise schlechterem Image ausgewählt haben.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

255

Die Ergebnisse zeigen des Weiteren – entgegen der Erwartungen – den preislich am tiefsten positionierten und deutlich weniger durch Kommunikationsmaßnahmen präsenten Anbieter 3 hier (ebenso wie bei den anderen Determinanten) an zweiter Stelle.61 Die Positionierung scheint bei diesem Anbieter, der auch hinsichtlich seiner Leistungsqualität tendenziell schlechter eingeschätzt wird, keinen negativen Einfluss auf das Image (und ebenso wenig auf die Kundenzufriedenheit und die Weiterempfehlungsabgabe) zu haben. Eher ist anzunehmen, dass die Positionierung klar kommuniziert wurde und die sich aus der geringeren Leistungsqualität ergebenden Nachteile von den Kunden bewusst in Kauf genommen werden, da die Beurteilung von Image und Kundenzufriedenheit davon unbeschädigt bleibt. Somit scheint dieser Anbieter seine Ressourcen effizient genutzt zu haben.62 Auch in Bezug auf hohe Ausprägungen einzelner Persönlichkeitsmerkmale bzw. sozialer Bedürfnisse lassen sich Tendenzaussagen für die Effektivität bestimmter Instrumente ableiten. Bei einem hohen Kommunikationsbedürfnis spielt vor allem ein „High Conversational Value“ (Gesprächswert) von Werbebotschaften eine Rolle.63 Ein hoher Gesprächswert wird im Allgemeinen mit emotional „aufgeladener“ und erlebnisorientierter Kommunikation erreicht.64 Prädestiniert für solche Kommunikationsinhalte sind prozessorientierte Dienstleistungen, wie z.B. Reisen. Aber auch markenbezogene Erlebnisse sind vermittelbar.65 Hinsichtlich eines hoch ausgeprägten Bedürfnisses zur Selbstdarstellung verfügen erwartungsgemäß ebenfalls Imagefaktoren über eine hohe Bedeutung. Dementsprechend ist zunächst die Zielpositionierung mit dem gewünschten 61 62

63 64 65

Die anbieterbezogenen Unterschiede für das Image sind dabei auf dem 5-ProzentNiveau sowie für die Weiterempfehlung auf dem 10-Prozent-Niveau signifikant. Zusätzlich ist anzumerken, dass auch die Beurteilungen von Kundenzufriedenheit und Beziehungsqualität bei diesem Anbieter trotz des etwas geringeren Leistungsniveaus kaum hinter denen des besten Anbieters zurückstehen. Hingegen zeigt sich hier ein eher hoher Einfluss von Leistungsqualität, Kundenzufriedenheit und Beziehungsqualität, während derjenige des Images vernachlässigbar gering ist. Dies lässt darauf schließen, dass die Differenzierung des Anbieters durch die Positionierung im unteren Qualitäts- und Preisbereich gelungen ist. Der Erfolg des Anbieters hängt innerhalb seiner Positionierung damit offenbar vor allem von der Größe des Zielmarktes ab. Bei geringem Wachstumspotenzial wäre infolgedessen eher die Positionierung selbst, als die aus der Positionierung entwickelten Strategie, zu überdenken. Vgl. Buttle 1998, S. 205. Vgl. z.B. Morgan et al. 2002, S. 5. Eine ausführliche Erläuterung von Markenstrategien für verschiedene Leistungstypen kann in diesem Rahmen nicht gegeben werden. Daher sei für einen detaillierten Überblick auf Bruhn (2004) verwiesen.

256

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Selbstbild der Zielgruppe in Übereinstimmung zu bringen, um ein Identifikationspotenzial zu schaffen. Darauf aufbauend besteht die zentrale Herausforderung darin, dem Kunden die Anerkennung seines gewünschten Selbstbildes über den Konsum der Leistung zu vermitteln (z.B. bestimmter Lifestyle der Marke „Mini Cooper“, Charakterzüge wie z.B. Freiheit und Unkonventionalität bei der Marke „Red Bull“, Attraktivität bei Parfums).66 Die Kommunikation bezüglich der Stimulation von Meinungsführern ist zum einen wiederum von der Möglichkeit einer gezielten Ansprache abhängig.67 Zum anderen kann das Verhalten von Meinungsführern genutzt werden, indem der von Meinungsführern angestrebte Wissensvorsprung durch eine „exklusive“ Kommunikation gegenüber diesen Personen gefördert wird. Die Auswahl der Meinungsführer erfolgt idealtypisch über eine Selbstselektion (nach Aufforderungen des Unternehmens z.B. in Fachzeitschriften oder Internetforen), da Meinungsführer ohnehin nach Möglichkeiten suchen, ihr Bedürfnis zu erfüllen und daher bestimmte Informationskanäle verstärkt frequentieren. Eine weitere Möglichkeit der Selbstselektion besteht mittels eines Panels, das auch als Testmarkt für Kommunikationsinstrumente dienen kann.68 Erweist sich Altruismus als wesentliches Persönlichkeitsmerkmal von Nutzern einer speziellen Leistung, so bestehen im Hinblick auf die Studienergebnisse allenfalls Möglichkeiten in einer Dokumentation unabhängiger Studien und der Kommunikation einer fairen Beziehungsgestaltung, etwa durch transparente Informationen sowie einer neutralen Darstellung objektiver Leistungselemente. Möglicherweise besteht in der Aufforderung des Empfängers zum Einholen einer Empfehlung ebenfalls eine Möglichkeit, da der Sender somit theoretisch angeregt wird, seine Hilfsbereitschaft zu zeigen. 5.1.3.2.4 Operativer Einsatz von Beziehungsinstrumenten Wie sich bereits bei Betrachtung der Wirkungszusammenhänge im Modell zeigt, hängen Leistungs- und Beziehungsqualität eng zusammen. Daher sind die Maßnahmen im Bereich der Beziehungsqualität nicht völlig trennscharf zu Instru66 67 68

Vgl. Kotler 1994, S. 609. Vgl. hierzu die frühen Erörterungen bei Brooks 1957, S. 161 (Erläuterungen zu Leistungen oder Kundengruppen analog 5.1.1.3 zu innovativen Leistungen). So nutzt z.B. das Unternehmen Procter&Gamble ein Panel, in dem über 200.000 Jugendliche registriert sind, für die Promotion neuer Produkte und testet die Reaktionen der Panelmitglieder. Weiterempfehlungen werden hierbei regelmäßig registriert bzw. abgefragt, ohne das Incentives geboten werden. Der Nutzen für die Panelmitglieder besteht folglich alleine in der Verbreitung von Informationen und damit z.B. der Profilierung als Experte (www.tremor.com, Zugriff am 24.9.2007).

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

257

menten der Leistungsqualität zu behandeln. Allerdings weisen die Instrumente zu Beziehungsgestaltung einen eher allgemein gültigen Charakter auf, als diejenigen der Leistungsqualität, und sind damit einfacher übertragbar. Gemäß der Definition der Beziehungsqualität besteht die Aufgabe von Instrumenten der Beziehungsgestaltung im Abbau von Unsicherheit bzw. sowie der Förderung der kundenseitigen Zuversicht in die zukünftig zufrieden stellende Leistungserbringung. Für das Weiterempfehlungsmanagement, innerhalb dessen diese Aufgaben weiter ausdifferenziert werden, sind drei Fragen von Bedeutung: (1) Unter welchen Bedingungen sind Beziehungsmaßnahmen einsetzbar? (2) Welche Beziehungsmaßnahmen stehen für die Förderung der Weiterempfehlungsabgabe zur Verfügung? (3) Wie können interne Einflussfaktoren durch Maßnahmen der Beziehungsgestaltung genutzt werden, um eine optimale Wirkung auf die Weiterempfehlungsabgabe zu erreichen? Bedingung des Einsatzes von Beziehungsmaßnahmen ist zunächst das Vorliegen „konstitutiver“ Merkmale einer Beziehung. Relevant erscheint diesbezüglich zum einen die transaktionsübergreifende Betrachtung; eine Bedingung ist also die Wiederholung von Transaktionen. Ein weiteres Merkmal ist der Dialog zwischen Unternehmen und Kunde; der (persönlichen) Interaktion kommt für das Bestehen einer Beziehung eine wichtige Rolle zu. Schließlich ist es für den Einsatz vieler Maßnahmen notwendig, dass Informationen über den Kunden zur Verfügung stehen. Als Bezugsobjekte der Weiterempfehlung sind auf Grund dieser Bedingungen das Unternehmen als Ganzes oder einzelne Mitarbeiter denkbar.69 Diesbezüglich relevante Leistungstypen sind vor allem (Individual-) Dienstleistungen sowie B2B-Bereiche. Allerdings zeigte sich die Beziehungsqualität auch bei der im Rahmen der empirischen Untersuchung betrachteten Mobilfunkbranche, die sich eher durch automatisierte, wenig individuelle Leistungen auszeichnet, als wichtigster Einflussfaktor. Auch bei vielen Konsumgüterunternehmen sind Beziehungsmaßnahmen durch eine stärkere Dienstleistungsorientierung (wiederum z.B. die Etablierung von Kundenclubs wie bei Maggi oder „Erlebniswelten“ wie bei Nivea) vermehrt in den Vordergrund gerückt. Insofern scheint eine Pauschalisierung in Bezug auf den Leistungstyp nur eingeschränkt möglich zu sein.

69

Vgl. z.B. Crosby et al. 1990; Liljander/Strandvik 1995; Halinen 1996; HennigThurau/Klee 1997.

258

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Die zur Verfügung stehenden Maßnahmen lassen sich in interaktions-, transaktions- und mitarbeiterorientierten Beziehungsmaßnahmen einteilen. Diese sind für unterschiedliche Ziele des Weiterempfehlungsmanagements geeignet (Schaubild 5-19). Beziehungsmaßnahme

Ziele

Beispiele

Transaktionsorientierte Maßnahmen

Risikoreduktion, Neukundenakquisition, Kostenreduktion der Kundenakquisition, Steigerung der Kundenrentabilität

24-Stunden-Hotline, Erfahrungsberichte, Treueprämien, Reduktion von Transaktionskosten, Kulanz, Kundenclubs

Interaktionsorientierte Maßnahmen

Kundenakquisition, Kostenreduktion der Kundenakquisition

Geburtstagskarten, Kundenclubs

Mitarbeiterorientierte Maßnahmen

Kundenbindung, Mitarbeitermotivation, Produktivität

Empowerment, „eigener“ Mitarbeitender, „EmpathieSchulung“

Schaubild 5-19: Maßnahmen der Beziehungsqualität Transaktionsorientierte Maßnahmen stehen in direktem Bezug zur Leistungserstellung. Eine Steigerung des Vertrauens ist z.B. dadurch realisierbar, dass dem Kunden signalisiert wird, dass er im Falle eines Problems jederzeit Kontakt zum Unternehmen aufnehmen kann. So druckt der Automobilclub ADAC in seiner Mitarbeiterzeitschrift regelmäßig Vorfälle ab, in denen Kunden bei einem Unfall in jeder möglichen Form geholden wurde. Eine solche Sicherheit als Inhalt einer Weiterempfehlung führt zu einer Risikoreduktion und ist gleichzeitig kaufverhaltensrelevant. Auf Grund der Tatsache, dass die Leistung ohnehin erbracht wird, haben solche Maßnahmen auch den Effekt einer Reduktion der Akquisitionskosten. Interaktionsorientierte Maßnahmen der Beziehungsgestaltung beinhalten eine Fokussierung auf soziale Komponenten des Kontakts zwischen Unternehmen und Kunde.70 Während das Bezugsobjekt bei transaktionsorientierten Maßnahmen der Leistungsgestaltung die Leistung selbst bzw. das Unternehmen ist, kommen hier neben dem Unternehmen insbesondere Mitarbeitende des Kundenkontaktpersonals in Betracht.71 Dabei wird die Dialog- und Empathiefähigkeit der Mitarbeitenden bei interaktionsintensiven Leistungen betont, die ggf. durch Schulungen erreichbar ist. Auf Unternehmensebene bestehen vertrauensför70 71

Vgl. z.B. Diller 1995, S. 51ff. Vgl. Reynolds/Arnold 2000, S. 89f.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

259

dernde Maßnahmen beispielsweise in der Bereitstellung von Kommunikationskanälen zur Kontaktaufnahme. Eine Förderung der Beziehungswahrnehmung durch unerwartete Aufmerksamkeit des Unternehmens zeigt sich durch die Nutzung persönlicher Informationen über den Kunden. Ein triviales Beispiel stellt eine Geburtstagskarte dar, die (z.B. von der Parfümeriekette Douglas) gemeinsam mit einem Gutschein verschickt wird. Da lediglich das Geburtsdatum des Kunden (hier über eine Kundenkarte) zu erfassen ist, bietet sich ohne eine persönliche Kenntnis oder gar Vertrautheit mit dem Kunden ein Potenzial persönlicher Aufmerksamkeit, das von ihm möglicherweise nicht erwartet wird und das bei einer Empfehlung an andere Kunden z.B. das Gefühl auslösen kann, ebenfalls „dazugehören“ zu wollen. Bei den primär beziehungsorientierten Leistungstypen ist oft das Kundenkontaktpersonal des Unternehmens von zentraler Bedeutung. Im Hinblick auf die genannten Aufgaben der Beziehungsgestaltung sind dabei mehrere Aspekte zu berücksichtigen Die kontinuierliche Betreuung eines Kunden durch denselben Mitarbeitenden stellt eine Grundvoraussetzung für Weiterempfehlungen dar, aus der sich langfristig das Ziel einer geringen Mitarbeiterfluktuation ergibt.72 Aus Perspektive der Mitarbeitenden kann die Weiterempfehlung aber auch zur Wahrnehmung einer höheren Wertschätzung führen und auf diese Weise sowohl die Motivation steigern, als auch durch diese Wahrnehmung die Fluktuation reduzieren (zumindest beim Kundenkontaktpersonal). Eine langfristige Option besteht in „Empathie-Schulungen“ der Mitarbeiter, da ein hohes Einfühlungsvermögen die kundenseitige Wahrnehmung einer persönlichen Beziehung fördert.

72

Vgl. Bruhn 2001, S. 153. Zur dafür notwendigen internen Kundenorientierung vgl. ausführlich Bruhn 1995.

260

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Leistungstyp

Leistung mit hoher Kauf- bzw. Nutzungsfrequenz? nein

Externe Einflussfaktoren ja Kundenseitige Wahrnehmung einer Beziehung (möglich)?

Interne Einflussfaktoren ja

nein

Altruismus? Hohe Bedeutung von Meinungsführern? nein

Beziehungsinstrumente weniger geeignet

Einsatz von Beziehungsinstrumenten in Abhängigkeit des Interaktionspotenzials

ja

Einsatz von Beziehungsinstrumenten im Hinblick auf das „Ausleben“ der Hilfsbereitschaft und Kommunikation der Expertise

Schaubild 5-20: Vorgehensweise zur Evaluierung von Beziehungsinstrumenten Bezüglich moderierender Faktoren erscheint die Beziehungsqualität besonders dann einflussreich zu sein, wenn kein Bedürfnis in der Kommunikation selbst besteht, sondern tatsächlich das Bezugsobjekt der Weiterempfehlung im Vordergrund steht. So zeigt sich die Beziehungsqualität bei Personen mit geringem Kommunikationsbedürfnis als Einflussfaktor von herausragender Bedeutung. Auch bei Meinungsführern kommt dem Bezugsobjekt der Weiterempfehlung ein hoher Stellenwert zu, während dies bei der Selbstdarstellung nicht und bei Altruismus nur teilweise der Fall ist. Wenn der Empfänger das Motiv des Senders – bewusst oder unbewusst – wahrnimmt, ist daher auch davon auszugehen, dass die Aussage über die Beziehungsqualität über eine hohe Kaufverhaltensrelevanz verfügt. Beziehungsqualität zeigte sich bei der Untersuchung insgesamt oft als wichtigster Einflussfaktor der Weiterempfehlungsabgabe, unabhängig von moderierendem Faktor oder Incentive. Dies lässt den erstens den Schluss zu, dass die Wahrnehmung einer Beziehung durch den Kunden bereits ein Ziel für sich darstellt. Das „Postulat“ des Relationship Marketing wird somit bekräftigt.73 Zweitens folgt aus solche einer Erkenntnis die Notwendigkeit, besonders für die Beziehungsqualität die vielschichtigen einzelnen Einflussfaktoren der Beziehung (formativ) zu erfassen und diese nicht „nur“ als Second-Order-Konstrukt zu betrachten.

73

Vgl. Berry 1983.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

261

Abschließend ist in Bezug auf den Kundenbeziehungslebenszyklus, d.h. die drei „Rs“ der Gestaltung von Kundenbeziehungsphasen (Recruitment, Retention, Recovery), zu erwähnen, dass bei einer individuellen Stimulierung von Weiterempfehlungen die Instrumente vor allem die Bindungsphase (Retention) einsetzbar sind. In dieser Phase sind Weiterempfehlungen für den Empfänger besonders wertvoll, da offensichtlich eine Leistung mehrfach in Anspruch genommen und der Anbieter nicht gewechselt wurde. Somit erscheint die Risikoreduktion hier besonders überzeugend.

5.1.4

Umsetzung des Weiterempfehlungsmanagements

Um die erläuterten Maßnahmen zur Erhebung der notwendigen Informationen und der tatsächlichen zielgenaueren Steuerung von Weiterempfehlungen konsequent realisieren zu können, sind Anpassungen im Unternehmen erforderlich. So wird es notwendig, einzelne Aspekte bezüglich Strukturen, Systemen und der Unternehmenskultur zu überdenken und erforderlichenfalls Veränderungen vorzunehmen.74 Im Detail stellen sich folgende Fragen: (1) Welche Unternehmensstrukturen, z.B. Aufgabenbereiche einzelner Abteilungen, sind neu zu definieren oder anzupassen? (2) Welche Informations-, Kommunikations-, und Steuerungssysteme sind hinsichtlich der verstärkten Fokussierung auf Weiterempfehlungen einzuführen, (3) Welche möglichen Konflikte in der Unternehmenskultur sind zu beachten und ggf. aufzulösen?75 Strukturelle Anpassungen beinhalten zunächst die Definition von Zuständigkeiten im Rahmen des Weiterempfehlungsmanagements. Die Analyse erfordert bestimmte Daten zur Evaluation der Relevanz eines Weiterempfehlungsmanagements. Die ggf. zu erhebenden Einflussfaktoren sind anhand des Leistungsspektrums und der Kundensegmente zu definieren. Der Einbezug spezifischer Leistungskomponenten, Kommunikationsinstrumente und Beziehungsmaßnahmen betrifft notwendigerweise auch die jeweils zuständigen Abteilungen, die meist unterschiedlichen Unternehmensbereichen zugeordnet sind. Daher ist eine Schnittstelle, z.B. in Form eines Projektteams notwendig, dass die zu relevanten Informationen erfasst und zusammenführt.76 74 75 76

Vgl. zu dieser Einteilung Plinke 1996; Reinecke et al. 1998, S. 278f.; Witte 2000. Vgl. Bruhn 2002. Vgl. Reiß 1995, S. 280; Bruhn 2007b, S. 343.

262

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Den einzelnen Abteilungen (z.B. Produktion, Kommunikation, PR, Vertrieb, Call Center) ist mitzuteilen, welche Einflussfaktoren mit dem Ziel einer Weiterempfehlungsabgabe besonders zu beachten, d.h. zu verbessern oder zu ergänzen sind. Somit besteht Koordinationsbedarf für den veränderten Einsatz der Instrumente. Die Aufgabe des Projektteams (bzw. der Abteilung die die Schnittstellenfunktion wahrnimmt), ist es, aus den Analysen des Weiterempfehlungsverhaltens die relevanten Einflussfaktoren für die jeweils betroffenen Abteilungen zu extrahieren und für diese in Form strategischer oder operativer Stoßrichtungen aufzubereiten. Konkret bedeutet dies, dass der Produktentwicklung z.B. Leistungskomponenten mitgeteilt werden, die – im Sinne von Begeisterungsfaktoren – im Hinblick auf die Weiterempfehlungsabgabe ausbaufähig sind. Der Kommunikationsabteilung erhält beispielsweise Informationen über besonders weiterempfehlungsrelevante Persönlichkeitsmerkmale oder wirksame Kommunikationsinhalte, die in der Markenkommunikation stärker zu betonen sind. Für einige Abteilungen im direkten Kundenkontakt ist zu berücksichtigen, dass die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe eine Integration des Kunden in den Akquisitionsprozess bedeutet. Daraus ergeben sich potenziell Verschiebungen bezüglich der Aufgaben einzelner Bereiche. Für die Mitarbeitenden im Kundenkontakt hat eine extreme Ausrichtung der Marketingaktivitäten auf Weiterempfehlungen zur Folge, dass sie nun mehr als Impulsgeber für die Stimulierung von Weiterempfehlungen denn als Mitarbeitende „an der Front“ fungieren. Infolgedessen besteht die Gefahr, dass die Motivation der Mitarbeitenden abnimmt. Dies kann dadurch vermieden werden, dass die Ziele der Weiterempfehlungsmanagements auch in Zielvereinbarungen der Mitarbeitenden übernommen und diese bei Zielerreichung belohnt werden. Je nach Distribution der Leistung betrifft die Konzentration auf Weiterempfehlungen auch Vertriebsmitarbeitende. In diesem Fall liegt eine noch größere Problematik der Akzeptanz vor, da das Vertriebspersonal meist einen bedeutenden Gehaltsanteil über Provisionen erhält. Bei über Weiterempfehlungen gewonnenen Kunden ist daher eine Lösung in einer Form zu finden, bei der sich die Mitarbeitenden nicht übervorteilt fühlen.77 Eine solche Gefahr wird beim Einsatz von Incentives noch verstärkt, da Weiterempfehlende so quasi mit Vertriebsmitarbeitenden in Konkurrenz um Provisionsanteile treten.78 Eine Möglichkeit zur Vermeidung sinkender Motivation der 77

78

Je nach Anteil der Neukunden, die über Weiterempfehlungen gewonnen werden, und der Rentabilität der Investitionen in die entsprechenden Systeme besteht eine weitere Möglichkeit darin, weniger Personal im Vertrieb zu beschäftigen. Derartige Überlegungen führen bei der vorliegenden Fragestellung jedoch zu weit und sind im Einzelfall zu beurteilen. Vgl. Brüne 1989, S. 87f.; Helm 2000, S. 336.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

263

Vertriebsmitarbeitenden besteht darin, Erfolgsbeiträge der Weiterempfehlung teilweise den traditionellen, durch die Mitarbeitenden gesteuerten, Instrumenten der Leistungsqualität zuzuordnen. Reibungsverluste durch mangelnde Akzeptanz oder veränderte Zuständigkeiten sind nur dadurch zu reduzieren, dass die Veränderungen von oberster Hierarchieebene kommuniziert werden. Zudem ist darauf zu achten, dass den einzelnen Abteilungen Freiraum zur Ausgestaltung der Maßnahmen gewährt wird, um Blockaden auf Grund von Bereichegoismen zu vermeiden. Verschiebungen für alle betroffenen Abteilungen untersucht und bei Konfliktpotenzialen Gegenmaßnahmen ergriffen werden.79 Unternehmenssysteme sind zunächst in der Weise anzupassen, als dass zusätzliche Informationen für das Management von Weiterempfehlungen zu erheben und zu verarbeiten sind.80 Dies betrifft insbesondere die Weiterempfehlungsbereitschaft bzw. die Weiterempfehlungsabgabe, aber auch die Erhebung der Kaufverhaltensrelevanz von Weiterempfehlungen auf Empfängerseite. Weitere notwendige Informationen betreffen die Ursachen der Weiterempfehlung, deren Erhebung gemäß dem Detaillierungsgrad in der Analysephase durchzuführen ist. Dem Informationssystem kommt zusätzlich auch eine Planungsfunktion zu.81 Auf bereichsübergreifender Ebene, d.h. auf Ebene der Geschäftsführung über die grundsätzliche Ausrichtung weiterempfehlungsfördernder Instrumente in den einzelnen Bereichen zu entscheiden, z.B., in welcher Kombination die Instrumente ggf. komplementär oder selektiv einzusetzen sind. Im Rahmen der Aufbereitung von Informationen sind hier Tools zur Priorisierung und Vereinfachung dieser Entscheidungen notwendig. Neben den Ergebnissen der Analyse von Einflussfaktoren der Weiterempfehlungsabgabe fließen Zielhierarchien und ggf. weitere Kriterien ein, (z.B. Restriktionen bezüglich Personalkapazitäten oder anzunehmende Reaktionen von Konkurrenten). Auf Ebene der Bereiche werden die Entscheidungen in operative Maßnahmen umgesetzt. Je nach Detaillierungsgrad der Analyse über die Einflussfaktoren besteht hier ein engeres oder weiteres Spektrum von Maßnahmen, die auf eine erhöhte Weiterempfehlungsabgabe ausgerichtet werden können. Wie sich bei einzelnen Anpassungen der Strukturen zeigt, geht mit einer stärkeren Fokussierung auf Weiterempfehlungen auch eine Betonung bestimmter Leistungs- und Beziehungselemente einer. Von dieser Betonung sind Mitarbeitende im Kundenkontakt besonders betroffen. Um die Motivation und Umset79 80 81

Vgl. dazu grundlegend Chandler 1962. Vgl. Bruhn 2007b, S. 326. Vgl. Meffert/Bruhn 2006, S. 700.

264

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

zung der entsprechenden Elemente durch die Mitarbeitenden zu stärken, ist zu überlegen, ob Maßnahmen im Personalmanagement hilfreich sein können. Bezüglich bestimmter Begeisterungsfaktoren ist es denkbar, dass Schulungen oder Workshops notwendig sind, um das Serviceniveau auf das gewünschte Maß zu erhöhen. Zusätzlich ist eine Erhöhung des Handlungsspielraums für das Kundenkontaktpersonal (Empowerment) ins Auge zu fassen, um z.B. spontane Kundenwünsche erfüllen zu können und so das Begeisterungspotenzial zu erhöhen. Werden – wie bereits angedeutet – Erfolgsbeiträge der „Weiterempfehlungsmaßnahmen“ teilweise den jeweils verantwortlichen Mitarbeitenden zugeordnet, und fließen solche Beiträge zu einem Teil auch in variable Gehaltsbestandteile ein (nicht bei Incentives), so ist möglicherweise eine Motivationssteigerung von Seiten der Mitarbeitenden erreichbar. Beim neuen Einsatz eines Incentivesystems ist zusätzlich zu überlegen, wie die Administration des Systems sowie die „Auszahlungen“ an die empfehlenden Kunden zu gestalten sind, und von wem diese Aufgabe übernommen wird. Für die Steuerung und Kontrolle ist schließlich ein internes Kommunikationsund Kontrollsystem erforderlich.82 Zunächst dient es der Vermittlung von Zielvorgaben für die einzelnen Bereichen und Abteilungen, bei denen gemäß der Zielplanung und dem operativen Einsatz von Instrumenten Handlungsbedarf besteht. Den Abteilungen, die eine Anpassung von Instrumenten im Hinblick auf die Weiterempfehlungsangabe vorgenommen haben, sind ferner regelmäßig Rückmeldungen über die Wirksamkeit der Instrumente zu geben, um die Richtigkeit der getroffenen Maßnahmen zu bestätigen oder schnell auf Effekte reagieren zu können, die sich negativ auf die Weiterempfehlung oder andere kundenrelevante Merkmale der Leistung auswirken. Bezüglich der Kultur bestehen beispielsweise Konfliktpotenziale über die „traditionelle“ Bedeutung einzelner Funktionen. In allen betroffenen Abteilungen ist die Kenntnisnahme der Bedeutung von Weiterempfehlungen wichtig. Den Mitarbeitenden ist zu vermitteln, dass die Kundenorientierung durch den Einbezug des Kunden in die Kundenakquisition eine weitere Perspektive erhält. Der Kunde ist in seiner „Funktion“ als Sender von Weiterempfehlungen z.B. als „launischer Mitarbeiter“ zu betrachten, der nur weitere Kunden akquiriert, wenn er dafür kontinuierlich – direkt oder indirekt vom Unternehmen, oder durch die Befriedigung persönlicher Bedürfnisse – belohnt wird. Insbesondere Mitarbeitenden in den Bereichen Kommunikation und Vertrieb ist diese neue Perspektive zu vermitteln. Sie beinhaltet, einen veränderten Einsatz des Kommunikationsinstrumentariums in Bezug auf die Weiterempfehlungsab82

Vgl. Welge 1988, S. 139ff.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

265

gabe zu verinnerlichen. Eine Fokussierung einzelner Instrumente auf die Weiterempfehlungsabgabe ist als Ergänzung und Fokussierung der Kommunikationsinstrumente zu verstehen, die einer Effizienzsteigerung der vorhandenen Instrumente dienen. Dies gilt in Bezug auf das Vertriebspersonal vor allem für den Einsatz von Incentivesystemen, die in erster Linie nicht als Konkurrenz, sondern als Effizienzsteigerung und Unterstützung zu betrachten sind. Es ist jedoch zu beachten, dass, im Gegensatz zu einer Umstellung von einem akquisitionsgetriebenen auf ein kundenbindungsorientiertes Marketing, in den meisten Fällen keine Umwälzung von Leitlinien und Unternehmenswerten angestrebt wird. Die Perspektive, den Kunden teilweise auch als Mitarbeitenden in der Kundenakquisition zu betrachten, ist jedoch in der Einstellung der regulären Mitarbeitenden gegenüber dem Kunden zu verankern, um der zusätzlichen Bedeutungskomponente des Kunden bzw. bestimmter Kunden gerecht zu werden.

5.1.5

Kontrolle des Weiterempfehlungsmanagements

Im Rahmen der Kontrolle ist die Zielerreichung, d.h. insbesondere die tatsächliche Wirkung der Instrumente auf die Weiterempfehlungsbereitschaft bzw. deren Einfluss auf die Veränderung der Weiterempfehlungsbereitschaft, zu ermitteln. Wie bei der Analyse stehen hier mehrere Optionen zur Wahl, die mit unterschiedlichem Aufwand verbunden sind. Je nachdem, wie detailliert die Analyse der Einflussfaktoren von Weiterempfehlungen erfolgt, ist es auch sinnvoll, die Wirkungen der eingesetzten Maßnahmen zu ermitteln. Auf Grund der viel diskutierten (und bezweifelten) Aussagekraft ökonomischer Bewertungen von Weiterempfehlungen wird eine Differenzierung nach den folgenden Bereichen vorgenommen:83 (1) Welche vorökonomischen Kennzahlen sind zur Kontrolle der Zielerreichung heranzuziehen? (2) Welche ökonomischen Kennzahlen können zur Kontrolle der Zielerreichung genutzt werden? Eine Untergliederung unterschiedlicher Messansätze erfolgt daher ebenfall nach vorökonomischen und ökonomischen Kennzahlen, die in Schaubild 5-21 dargestellt sind.84 Dabei wird keine vollständige Kontrolle über alle Einzelziele angestrebt (wie z.B. die Erhöhung der Qualitätswahrnehmung auf Grund von Weiter83 84

Vgl. Bruhn 2001, S. 200. Vgl. Meffert/Bruhn 2006, S. 734ff..

266

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

empfehlungen). Die Kontrolle beschränkt sich auf Kriterien im direkten Umfeld der Weiterempfehlungsabgabe, d.h. die Abgabe selbst oder deren unmittelbare und messbare Wirkung beim Empfänger. Vorökonomische Indikatoren

Ökonomische Indikatoren

• Weiterempfehlungsabsicht • Weiterempfehlungsabgabe • Transformationsrate von WEAbsicht in WE-Abgabe • „Net Promoter Score“ • Steigerung der Kundenbindung des Senders • Selbstverstärkungs-/ Schneeballeffekt • Anteil der durch WE geworbenen Neukunden

Psychologische Wirkungen

Verhaltenswirkungen

Direkte Einflussfaktoren Marketingmaßnahmen

• Wachstum des Kundenstamms • Zusatzbeitrag der weiterempfehlungsinduzierten Kundenbindung zum CLV • Wertbeitrag geworbener Neukunden • Effizienz der Maßnahmen zur Förderung von Weiterempfehlungen

Ökonomischer Erfolg

Kundenbindung

Senderseitiger Erfolg

Neukundengewinnung

Empfängerseitiger Erfolg

Weiterempfehlung Indirekte Einflussfaktoren

Schaubild 5-21: Ansätze zur Kontrolle des Weiterempfehlungsmanagements (Quelle: in Anlehnung an Bruhn 2001, S. 200) Die vorökonomischen Indikatoren umfassen zunächst die Wirkungen der Maßnahmen auf die Weiterempfehlungsabgabe. Anhand der Gegenüberstellung von Bewertungen der bedeutsamen Einflussfaktoren und der Veränderung des Weiterempfehlungsverhaltens werden Veränderungen sichtbar. So ist festzustellen, ob durch die Maßnahmen eine effektive Beeinflussung der Weiterempfehlung erreicht wurde.85 Die Messung orientiert sich daher an dem innerhalb der Analyse angewandten Detaillierungsgrad der gemessenen Einflussfaktoren. Eine Unterscheidung bei der Kontrolle ist dahingehend vorzunehmen, als dass sowohl eine Kontrolle der Weiterempfehlungsabsicht als auch der tatsächlichen 85

Prinzipiell reicht die alleinige Messung der Einflussfaktoren aus, da in der Analysephase deren Einfluss auf die Weiterempfehlung ermittelt wurde. Es ist jedoch denkbar, dass sich durch den Einsatz spezieller Maßnahmen, wie z.B. dem neuen Einsatz eines Incentives auch die Gewichtungen (d.h. die Pfadkoeffizienten) der Einflussfaktoren verändern. Somit ist eine Messung in der genannten Weise aussagekräftiger.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

267

Weiterempfehlungsabgabe umsetzbar ist.86 Wenn Werte sowohl für die Absicht als auch das bereits erfolgte Verhalten erhoben werden, kann eine Transformationsrate berechnet werden. Diese ist zum einen nutzbar, um Hinweise auf den „Impact“ der Maßnahmen auf das Verhalten der Empfänger zu erhalten. Zum anderen durch einen Vorher-Nachher-Vergleich zu prüfen, ob die Umsetzung der Absicht in tatsächliches Verhalten durch die Maßnahmen, z.B. ein Incentive, gesteigert wurde. Ein pragmatischer Ansatz zur Kontrolle ist der so genannte Net Promoter Score.87 Dabei wird lediglich die Weiterempfehlungsabsicht ermittelt und diese der Absicht negativer Mund-zu-Mund-Kommunikation gegenübergestellt. Die Erhebungsweise hat den Vorteil, dass die Absicht leichter messbar und von Kundenseite immer beurteilbar ist, während die tatsächliche Abgabe von persönlichkeitsspezifischen Faktoren abhängt. Der Net Promoter Score wird allerdings nicht zur Analyse der Bedeutung von Weiterempfehlungen, sondern als (gegenüber anderen Indikatoren zuverlässigerer) Indikator des Unternehmenserfolgs genutzt. Somit ist eine Fokussierung auf die Bedeutung der Weiterempfehlung für die Kundenakquisition von vornherein nicht gegeben. Auch Einflussfaktoren der Weiterempfehlung werden nicht berücksichtigt. Ein Kundenbindungseffekt des Senders durch die Weiterempfehlungsabgabe war auf Basis der vorliegenden Untersuchung nicht feststellbar. Falls ein solcher Effekt unter bestimmten Bedingungen nachweisbar ist, so ist hier jedoch ebenfalls die Ermittlung eines ökonomischen Werts der Weiterempfehlung für den Sender realisierbar. Zu diesem Zweck wird der Zuwachs der Kundenbindungsstärke in einen zusätzlichen Kundenwertbeitrag umgerechnet. Eine entsprechende Kennzahl ist auf Basis von Vergleichen zwischen weiterempfehlenden und nicht weiterempfehlenden Personen (z.B. Unterschiede in der Beziehungsdauer, im Umsatz oder im Share of Wallet) zu errechnen.88 Eine Erfolgsmessung ist ferner nicht nur hinsichtlich des Senders, sondern auch hinsichtlich der Empfänger denkbar. Als vorökonomischer Indikator kann für eine wenig aufwendige Kontrolle eine Veränderung in Bezug auf den Anteil der durch Weiterempfehlungen gewonnenen Kunden herangezogen werden.

86

87 88

Dies ist ggf. bereits bei der Analyse zu berücksichtigen. Vgl. analog die Einteilung der potenziellen und der tatsächlichen Werte bei der Rentabilitätsberechnung von Kundenbeziehungen bei Homburg/Schnurr 1998; speziell zu potenziellen Werten vgl. Krafft 1998, S. 167. Vgl. Reichheld 2003; ähnlich auch Marsden et al. 1995; Samson 2006. Vgl. Cornelsen 2000.

268

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Diesbezüglich ist ein Transfer hin zur ökonomischen Bewertung der Weiterempfehlung möglich. Zur Ermittlung eines Erfolgsbeitrags werden die Kosten des Einsatzes oder der Anpassung von Instrumenten der Veränderung dieses Anteils gegenübergestellt. Auf diese Weise ist auch eine Abschätzung für die Effizienz der getroffenen Maßnahmen gegenüber anderen Instrumenten möglich. Eine relativ exakte Messung wird allerdings nur erreicht, wenn eine CeterisParibus-Betrachtung zulässig ist, d.h. im Zeitraum der Betrachtung eine Modifikation weiterer Instrumente oder externer Veränderungen (z.B. Medienberichterstattung, Testbericht der Stiftung Warentest o.ä.) als Ursachen auszuschließen sind. So ergibt sich der „Referenzwert“ aus Eigenschaften des (potenziellen) Senders als Meinungsführer, seiner Zufriedenheit sowie seinem sozialen Netzwerk, das eine Aussage über die Anzahl möglicher Empfänger zulässt. Ökonomische Kennzahlen beziehen – abgesehen von einem solchen Kundenbindungseffekt – immer den Empfänger mit ein, da sich erst mit der Neukundengewinnung eine monetarisierbare Wirkung der Weiterempfehlung zeigt. Der Einbezug von Kennzahlen des Empfängers in die Kundenwertberechung des Senders wurde mehrfach thematisiert und steht daher hier nicht im Zentrum der Betrachtung.89 Schaubild 5-22 zeigt jedoch ein Beispiel einer Berechung des Weiterempfehlungserfolgs auf, anhand dessen Einsparpotenziale bei der Neukundenakquisition und Erfolgsbeiträgen neuer Kunden innerhalb eines bestimmten Betrachtungszeitraums (z.B. ein Jahr) einbezogen werden. Hier wird unter anderem dem Sachverhalt Rechnung getragen, dass ein Incentive nicht alleine zur Neukundenakquisition führt, sondern dafür verschiedene andere Bedingungen simultan zu erfüllen sind.

89

Vgl. Abschnitt 1.3; Bruhn et al. 2000, S. 175ff..

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Leistungsqualität

Incentive

269

Kommunikation

Beziehungsqualität

(A)

Weiterempfehlungsbereitschaft (Grundlage: 100.000 Kunden)

(B)

Umsetzung in tatsächliche Weiterempfehlungen im Zeitraum t

(C)

Weiterempfehlungsabgabe

15’000 (30%)90

(D)

Transformationsrate 2 (E/C)

0.1 (Berechnung durch Befragung der Neukunden)91

(E)

Durch Weiterempfehlungen geworbene Neukunden

2.500

(F)

Relevanz des Instruments für die Weiterempfehlung

(G)

Kosten traditioneller Kundenakquisition in GE pro Kunde

(H)

Kosten direkter Maßnahmen in GE pro Kunde

(I)

Kosteneinsparungen in GE (Incentives: F*G-H)

(J)

Erwarteter Customer Lifetime Value des Neukunden in GE

(K)

Erfolg des Weiterempfehlungsmanagements im Zeitraum t in GE (E*F*(I+J))

60’000 (60%)

0.25 (Befragung der Kunden)

12%

26%

22%

40%

40 20

-

-

-

-15.2

10.4

8.8

16

196’840

316’000

300

85’440

201’760

Schaubild 5-22: Beispiel einer Erfolgskontrolle des Weiterempfehlungsmanagements Eine differenziertere Möglichkeit der Kontrolle besteht schließlich in der Untersuchung von Kundensegmenten hinsichtlich des Weiterempfehlungsverhaltens und der Neukundenakquisition. Die einzelnen Segmente können sowohl nach dem durchschnittlichen Aktivitätsgrad der Sender als auch nach Rentabilitätsgrößen gewonnener Empfänger differenziert betrachtet werden. Eine Zuordnung 90 91

Vgl. die Studie von Wangenheim 2003, S. 264. Vgl. ebenda, S. 234.

270

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

von Sendern und Empfängern – die sich im Allgemeinen im gleichen Segment (z.B. Studierende oder vermögende selbstständige Unternehmer) wie die Sender befinden werden – ist allerdings Voraussetzung für eine solche rentabilitätsbezogene Segmentierung.92 Ein weiterer Vorteil dieser Segmentierung ist bei Erfüllung dieser Voraussetzung, dass eine zuverlässige Rentabilitätsrechnung und eine Einbettung des Wertes von Weiterempfehlungen in die Berechnung eines Customer Lifetime Value erfolgen können.93

5.2

Implikationen für die Forschung

5.2.1

Forschungsbereiche der Weiterempfehlungsabgabe

Im Untersuchungsrahmen der Arbeit wurde ein Modell erstellt, dass eine hohe Erklärung der Weiterempfehlungsabgabe ermöglich. Es liegt somit eine relativ vollständige Abbildung der unternehmensseitig beeinflussbaren Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe vor. Weitere Fragen gewinnen durch die untersuchten Zusammenhänge zusätzlich an Bedeutung. Fragestellungen, die Gegenstand in zukünftigen Forschungsarbeiten sein können, teilen sich in Fragestellungen theoretischer, methodischer und empirischer Art sowie in potenzielle Forschungsbereiche zum Management von Weiterempfehlungen auf (Schaubild 5-23). Fokus

Forschungsfeld

Forschungsbedarf

Weiterempfehlungsabsicht und -verhalten

(1)

Theorien zur Veränderung von Weiterempfehlungsbereitschaft und Weiterempfehlungsabgabe

Bezugsobjekte der Weiterempfehlung

(2)

Theoretische Erklärung der Dominanz der einzelnen Bezugsobjekte der Weiterempfehlung

Messmodelle

(3)

Einsatz formativer Messmodelle zur Analyse der Einflussfaktoren

Strukturmodell

(4)

Modifikation von Strukturmodellen zur Darstellung der Erfolgskette

Theorie

Methodik

(Fortsetzung (S.271)

92 93

Vgl. Helm 2000, S. 324. Vgl. Herrmann/Fürderer 1997; Cornelsen/Diller 1998; Wangenheim 2003, 2006.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe Fokus

Forschungsfeld

271

Forschungsbedarf

Weiterempfehlungsverhalten

(5)

Weiterempfehlungsabsicht vs. Weiterempfehlungsabgabe

Branchenbezogene Untersuchungen

(6)

Branchen- und unternehmensspezifische Weiterempfehlungsbarometer

Relevanz des Weiterempfehlungsmanagements

(7)

Leistungstypologische „Karte“ zu Bedeutung und Steuerbarkeit der Weiterempfehlungsabgabe

Incentives

(8)

Optimierung der Incentivevergabe

Empirie

Management

Schaubild 5-23: Ansatzpunkte für die zukünftige Forschung zur Weiterempfehlungsabgabe

5.2.2

Theorien

(1) Theorien zur Veränderung von Einstellungen durch externe Einflüsse In Kapitel 2 wurden die Austauschtheorie und die Motivationstheorie zugrunde gelegt, um die Wirkungsweisen von Einflussfaktoren auf die Weiterempfehlungsabgabe zu erklären. Gerechtigkeitsprinzipien, Kosten-Nutzen-Betrachtungen und Priorisierungen anhand von Wertehierarchien spielen dabei eine Rolle. Aus diesen Wirkungsweisen und lassen sich, gemeinsam mit den Ergebnissen der empirischen Untersuchung, Schlussfolgerungen für die gezielte Beeinflussung einiger und die reine Nutzung anderer Faktoren ziehen. Eine Untersuchung des tatsächlichen Verhaltens war dabei allerdings nicht möglich. Es wurde daher nicht berücksichtigt, welcher verhaltenssteuernde Mechanismus dafür sorgt, dass eine Bereitschaft oder Absicht auch zur tatsächlichen Abgabe von Weiterempfehlungen führt. Äußerlich wurden Begeisterungsfaktoren als Begründung einer senderseitigen Initiative angeführt. Für den Übergang von kognitiven und affektiven zu konativen Wirkungen bieten weitere Theorien potenziell Erkenntnisse. Sowohl Hemmschwellen (Kosten- und Risikoaspekte) als auch Hebelwirkungen (zusätzliche Nutzenaspekte der Weiterempfehlungsabgabe) können hinsichtlich mehrerer Aspekte detaillierter untersucht werden. Die Neue Institutionenökonomik etwa ist nutzbar, um die Wahrscheinlichkeit be-

272

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

stimmter (tatsächlicher) Verhaltenswirkungen exakter vorauszusagen.94 Interaktionsansätze bieten tiefere psychologische Einblicke in Gründe für die Weiterempfehlungsabgabe, die durch die Wahrnehmung des Empfängers bedingt sind. Die Bedeutung von unkontrollierbaren Einflüssen auf die Weiterempfehlungsabgabe wird auf Basis dieser Ansätze ebenfalls besser beurteilbar. (2) Analyse konkurrierender Theorien der Weiterempfehlungsabgabe Bereits im Rahmen der Begriffsdefinition wurde erläutert, dass die Weiterempfehlung im Hinblick auf unterschiedliche Bezugsobjekte abgegeben werden kann. Die zur Erklärung des Verhaltens herangezogenen Theorien berücksichtigen diese Bezugsobjekte jedoch nur zum Teil. So ist die Equitytheorie nur auf Mitarbeitende oder – bei einem Transfer bestimmter empfangender Leistungen auf die Unternehmensebene – auf das Unternehmen anwendbar. Der Nutzen aus einer Identifikation mit einer Marke ergibt sich über Wertehierarchien aus der Wahrnehmung von Gemeinsamkeiten oder Idealen. Bei welchen Bedingungen die einzelnen Bezugsobjekte über ein aus verschiedenen Einflussfaktoren resultierendes Verhaltens dominieren, wurde bislang nicht untersucht. Es ergaben sich zwar Tendenzaussagen zu verschiedenen Leistungstypen. Eine umfangreichere Abschätzung über die Dominanz theoretischer Erklärungsansätze unter verschiedenen Bedingungen kann jedoch zu einer genaueren Begründung spezifischer Verhaltensweisen führen. Ferner kann sie zur Ableitung leistungsspezifischer Messmodelle dienen. Beispielsweise sind Unterschiede zwischen Leistungen mit hoher Kaufverhaltensrelevanz der Marke und Leistungen mit dem Fokus auf funktionale Merkmale analysiert werden. Ebenso ist es denkbar, über die Theorien zu Messmodellen zu gelangen, die mit dem Fokus auf ein jeweils relevantes Bezugsobjekt (z.B. zahlreiche Indikatoren in Bezug auf Mitarbeitende) ausgestaltet werden. Auf diese Weise sind genauere Ergebnisse mit einer höheren Erklärung der Weiterempfehlung zu realisierbar.

5.2.3

Methodik

(3) Einsatz formativer Messmodelle zur Analyse der Einflussfaktoren Ziel der durchgeführten Untersuchung war eine möglichst vollständige Darstellung der Einflussfaktoren, hier allerdings im Sinne allgemeiner Konstrukte, zur 94

Ein umfangreicher Einbezug der Neuen Institutionenökonomik findet sich bei Helm 2000, S. 187ff. Sie spielt hier jedoch ausschließlich für die Bedeutung der Weiterempfehlung aus Sicht des Empfängers eine Rolle.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

273

Erklärung der Weiterempfehlungsabgabe. Daher wurde zur Reduzierung von systematischen Fehlern der Modellstruktur eine reflektive Messung favorisiert. Das hohe Bestimmtheitsmaß des Modells bestätigte, dass die ausgewählten Konstrukte ein nahezu vollständiges Bild der relevanten Einflussfaktoren zeigt. Wie bereits im Rahmen der Analyse (Abschnitt 5.1.2.2) ausgeführt wurde, ist es für eine individuelle, zielgenaue Ableitung von Implikationen jedoch sinnvoll, formative Messmodelle einzusetzen. Einer möglicherweise weniger hohe Varianzerklärung innerhalb der Konstrukte steht dabei der Vorteil eines hohen Detaillierungsgrades gegenüber. Für die Ableitung von Handlungsempfehlungen kommt einem hohen Detaillierungsgrad allerdings ein deutlich größeres Gewicht zu. (4) Modifikation von Strukturmodellen zur Darstellung der Erfolgskette Innerhalb der Untersuchung wurde gezeigt, dass die Weiterempfehlung eine bessere Erklärung der Kundenbindung ermöglicht, als die Kundenzufriedenheit. Als Determinanten der Weiterempfehlungsabgabe dienen Im vorgestellten Strukturmodell aggregierte Konstrukte. Werden für in zukünftigen Bestimmungen dieser Konstrukte formative Messmodelle verwendet, so weisen die Indikatoren eine hohe Nähe zu konkreten Instrumenten auf, die Verbindung zur Weiterempfehlung läuft jedoch weiterhin über das aggregierte Konstrukt. Durch die iterative Optimierung des Gesamtmodells fließen die einzelnen Indikatoren zwar nicht nur hinsichtlich ihrer Bedeutung für das resultierende Konstrukt, sondern auch hinsichtlich der Weiterempfehlung in die Schätzung ein. Die „Zwischenstufe“ des Konstrukts bleibt jedoch bestehen, so dass in erster Linie die Bedeutung der Indikatoren für das Konstrukt, und erst an zweiter Stelle für die Weiterempfehlungsabgabe ermittelt wird. Eine größere Aussagekraft hinsichtlich der Relevanz einzelner Instrumente wäre möglicherweise erreichbar, wenn die das Konstrukt formenden Indikatoren direkt mit der Weiterempfehlungsabgabe in Zusammenhang gebracht werden. Für viele PLS-Prozeduren ist es allerdings nicht möglich, ein Konstrukt gleichzeitig formativ und reflektiv zu messen. Dies wäre hier für die Weiterempfehlungsabgabe der Fall. Zudem steigt die erforderliche Stichprobengröße bei der Modellierung zahlreicher direkter Verbindungen von „Instrumente-Indikatoren“ zur Weiterempfehlungsabgabe. Eine Ausdifferenzierung der Konstrukte in Dimensionen z.B. der Leistungsqualität kann aber möglicherweise einen Beitrag leisten, eine größere Nähe zu den Instrumenten herzustellen und so die Interpretation und die Ableitung von Implikationen zu vereinfachen.

274

5.2.4

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

Empirie

(5) Weiterempfehlungsabsicht vs. Weiterempfehlungsabgabe Bezüglich der Problematik von Weiterempfehlungsabsicht und Weiterempfehlungsabgabe erscheinen in mehrerlei Hinsicht weitere Untersuchungen aussichtsreich. Erstens ist eine empirisch ein Zusammenhang zwischen Absicht und tatsächlichem Verhalten zu erheben. Darauf aufbauend kann ein „Abschlag“, d.h. ein Regressionskoeffizient bzw. allgemeiner ein Funktionsverlauf für unterschiedliche Verteilungen von Werten der Weiterempfehlungsabsicht ermittelt werden. Auf aggregierter Ebene wird so eine „Transformationsrate“ bestimmt. Während direkte Maßnahmen, die nur bei der erfolgreichen Werbung eines Neukunden zu als Kosten schlagend werden, ist die Transformationsquote für indirekte Maßnahmen ein Gradmesser für deren Effizienz. Zweitens ist anzunehmen, dass bei bestimmten Persönlichkeitsmerkmalen die „Transformation“ von Bereitschaft oder Absicht zu einem entsprechenden Verhalten unterschiedlich ausfällt. Ein solcher Zusammenhang ist ebenfalls innerhalb einer empirischen Untersuchung analysierbar. Beispielsweise ist bei hoch involvierten Personen und ebenso bei einem leistungsbedingt hohen Involvement allgemein mit einer hohen Transformationsrate zu rechnen. Bei wenig kommunikationsfreudigen Personen ist dagegen eine niedrigere Transformationsrate zu erwarten. Ob solche Erkenntnisse nutzbar sind, hängt davon ab, ob Persönlichkeitsmerkmale für einzelne Kundengruppen oder Leistungen identifizierbar sind, für die somit auch eine separate Ausgestaltung von Instrumenten realisierbar ist. Drittens besteht eine Möglichkeit darin, den Einfluss von Persönlichkeitsmerkmalen zusammen mit verschiednen Formen der Weiterempfehlungsabsicht und der jeweiligen Wahrscheinlichkeit einer Weiterempfehlungsabgabe zu untersuchen. Aktive und passive Weiterempfehlungen weisen vermutlich sowohl bei spezifischen Persönlichkeits- als auch bei einzelnen Leistungstypen unterschiedliche Transformationsraten auf. Auch hinsichtlich mündlicher oder elektronischer Weiterempfehlungen bieten differenzierte Auswertungen Erkenntnispotenziale, die leistungs- und kundengruppenspezifische Anpassungen des Marketinginstrumentariums aussichtsreich erscheinen lassen. (6) Branchen- und unternehmensspezifische Weiterempfehlungsbarometer Vielfach ist die Eignung einzelner Instrumente wie auch die generelle Bedeutung der Weiterempfehlung vom Leistungstyp abhängig. Eine allgemein gültige Aussage über das Erfolgspotenzial und die Sinnhaftigkeit eines Weiterempfehlungsmanagements ist daher nicht möglich.

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

275

Es besteht jedoch die Möglichkeit branchenbezogener Prognosen und branchenübergreifender Benchmarks. Ein brancheninternes, unternehmensbezogenes „Weiterempfehlungsbarometer“ ist beispielsweise nutzbar, um tiefer gehende Analysen über die beim einzelnen Unternehmen relevanten Treiber festzustellen. Bei sehr ähnlicher Positionierung mehrerer Unternehmen bzw. spezifischer Leistungen sind durch einen Vergleich des Weiterempfehlungsverhaltens detaillierte Analysen und Aussagen zur Effektivität der Maßnahmen (d.h. des Managements von Begeisterungsfaktoren) möglich. Bei unterschiedlicher Positionierung kann die Effizienz der jeweils gewählten Instrumente in Bezug auf das Weiterempfehlungsverhalten retrospektiv beurteilt werden. Branchenübergreifende Benchmarks sind hingegen nutzbar, um neue Perspektiven über mögliche Einflussfaktoren zu gewinnen, denen bislang innerhalb der Branche keine Bedeutung zugedacht wurde. So lassen sich potenziell Nischen zur Positionierung und Differenzierung entdecken und nutzen.

5.2.5

Management

(7) Relevanz von Weiterempfehlungsmanagement-Systemen Die empirische Untersuchung zur Ableitung eines ganzheitlichen Modells fand innerhalb einer einzelnen Branche statt. Vielfach sind persönliche Bedürfnisse nicht abhängig von einer bestimmten Leistung oder Branche, sondern kommen je nach sich ergebenden Möglichkeiten zu deren Befriedigung zum Tragen. Für Erkenntnisse über solche grundsätzlichen Wirkungszusammenhänge ist die Branche und damit der Leistungstyp von untergeordneter Bedeutung. Es existieren jedoch auch Leistungen, die im Hinblick auf einzelne Bedürfnisse als Gegenstand der Weiterempfehlungsabgabe „prädestiniert“ sind. Eine Möglichkeit, aus dem „Matching“ von Bedürfnissen und Leistungen einen Nutzen zu ziehen, besteht in der leistungstypologischen Ausdifferenzierung von Messmodellen in Bezug auf einzelne Leistungen, die unterschiedliche Leistungstypen repräsentieren. In einem ersten Schritt wird die Bedeutung der Weiterempfehlung (analog Abschnitt 5.1.2.1) gemessen. Im zweiten Schritt sind auf einem hohen Detaillierungsniveau Messmodelle (gemäß Abschnitt 5.1.2.2) zu entwickeln. Daraufhin werden die leistungsspezifischen Modelle und somit die Bedeutung einzelner Einflussfaktoren geschätzt. Aus den Erkenntnissen über die Bedeutung von Weiterempfehlungen, den Schwerpunkten bestimmter Einflussfaktoren und dem Matching mit Bedürfnissen kann eine „Relevanz-Karte“ im Sinne einer Importance-Performance-Matrix erstellt werden. Diese zeigt die Bedeutung bzw. das Weiterempfehlungspotenzial (Importance) auf der Abszisse

276

Implikationen für die Steuerung der Weiterempfehlungsabgabe

und die Möglichkeit des Einflusses (d.h. die potenzielle Performance der Weiterempfehlung) auf der Ordinate auf. Die Relevanz eines Weiterempfehlungsmanagement lässt sich auf diese Weise für einzelne Leistungen darstellen. Der Vorteil einer solchen Darstellung liegt in einem hohen Transferpotenzial auf (nahezu) beliebige Leistungstypen und Branchen sowie ihrer pragmatischen Anwendungsmöglichkeit. (8) Optimierung der Incentivevergabe Einsatzmöglichkeiten bestimmter Bedingungen der Vergabe von Incentives wurden bereits erläutert und Vorteile unterschiedlicher Formen von Incentives angedeutet. Die von Unternehmen gewählten Sachprämien als Incentives erscheinen oft willkürlich ausgewählt (z.B. Golfschläger für die erfolgreiche Empfehlung eines Zeitungsabonnements für Ingenieure). Der Vorteil einer Sachprämie besteht, wie bereits erläutert, in der kundenseitigen Bewertung der Prämie mit dem Marktpreis, während dafür nur ein geringerer Einkaufspreis oder ggf. Kosten der eigenen Leistungserstellung für die diese Prämie anfallen. Die Attraktivität der Prämie hängt jedoch vor allem von dem subjektiven Wert für einen potenziellen Sender ab. Durch die Abstimmung der Incentives auf die zu empfehlende Leistung ist möglicherweise eine Steigerung der Anreizattraktivität für bestimmte Zielgruppen erreichbar. Sachprämien, für die sich besonders hoch involvierte Kunden und Meinungsführer interessieren, sind zum einen überdurchschnittlich kaufverhaltensrelevant für Empfänger. Zum anderen wird das Problem eines „Free-Riding“ durch solche Prämien reduziert, da potenzielle Sender, die nur auf Grund einer Prämie oder in Absprache mit dem Empfänger eine Weiterempfehlung aussprechen, so einen geringeren Anreiz erhalten. Entsprechende Untersuchungen über eine solche differenzierte Wirkung bieten eine Möglichkeit, die Vergabepraxis von Incentives zu beurteilen und zu optimieren. Das empirisch getestete Modell zeigt, dass die Abgabe von Weiterempfehlungen näher an unternehmensseitig steuerbaren Einflüssen liegt, als vielfach angenommen und durch allgemein gültige Aussagen suggeriert wird. Durch die in der vorliegenden Untersuchung angewandten und im Managementprozess ausdifferenzierten Messmodelle wurde ein hoher Anteil der Weiterempfehlungsabgabe erklärt. Dass die dabei berücksichtigten Einflussfaktoren konkreten Instrumenten und Maßnahmen zugeordnet werden können, lässt ein gezieltes Management für die Steuerung von Weiterempfehlungen aussichtsreich erscheinen.

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Anhang Anhang 1:

Gütekriterien des Strukturmodells.............................................. 310

Anhang 2:

Signifikanz kombinierter Pfade.................................................. 312

Anhang 3:

Strukturmodelle in Gruppenvergleichen .................................... 314

Anhang 4

Signifikanz der Gruppenunterschiede bei Untersuchungen der moderierenden Faktoren............................ 322

Anhang 5:

Vereinfachtes Kausalmodell zur Bestimmung der Rangreihe der Einflussfaktoren .................................................. 326

Anhang 6:

Fragebogen zum Weiterempfehlungsverhalten .......................... 327

310

Anhang

Anhang 1: Gütekriterien des Strukturmodells Gütebeurteilung der Messmodelle unter Einbezug des Gesamtdatensatzes: Exogene Konstrukte Konstrukt

Indikatorname

Indikatorreliabilität (Ȝ > 0.707)

t-Wert der Faktorladung

Lq1

0,767

51,57***

Lq2

0,870

36,95***

Lq3

0,820

72,12***

Ima1

0,913

24,42***

Ima2

0,890

23,88***

Ima3

0,676

9,75***

Leistungsqualität

Image

Inc1

0,884

36,50***

Inc2

0,958

123,77***

Inc3

0,953

108,87***

Indikatorname

Indikatorreliabilität (Ȝ > 0.707)

t-Wert der Faktorladung

Kuz1

0,880

24,27***

Anreizattraktivität Endogene Konstrukte Konstrukt Kundenzufriedenheit

Beziehungsqualität

Weiterempfehlung

Kuz2

0,911

69,33***

Kuz3

0,885

69,09***

Bq1

0,760

20,84***

Bq2

0,788

20,32***

Bq3

0,797

25,82***

Bq4

0,737

15,60***

Bq5

0,816

29,72***

Wei1

0,919

51,57***

Wei2

0,897

36,95***

Wei3

0,939

72,12***

* Signifikanzniveau p < 0,1 ** Signifikanzniveau p < 0,05 *** Signifikanzniveau p < 0,01 Korrelationsmatrix: siehe Text, Abschnitt 4.7.2.1.

Anhang

311

Bei der Gütebeurteilung des Strukturmodells ist die Effektstärke f², die nicht aus den Bootstrap-Daten von PLS-Graph ausgelesen werden kann, über folgende Formel zu berechnen:1

f

2 2 Rinkl .  Rexkl . 2 1  Rinkl .

2

R²inkl = Bestimmtheitsmaß unter Einbezug des betrachteten Konstrukts R²inkl = Bestimmtheitsmaß unter Einbezug des betrachteten Konstrukts Gütebeurteilung des Strukturmodells unter Einbezug des Gesamtdatensatzes: Konstruktbeurteilung Konstrukt

CR (> 0,6)

AVE (> 0,5)

R² (> 0,3)

StoneGeisser-Krit. (Q² > 0)

Weiterempfehlung

0,94

0,84

0,75

-

0,56

Leistungsqualität

0,86

0,67

-

-

0,34

Anreizattraktivität

0,95

0,87

-

0,19

0,68

Beziehungsqualität

0,89

0,61

0,68

0,21

0,36

Kundenzufriedenheit

0,92

0,80

0,36

0,11

0,54

Image

0,88

0,67

-

0,06

0,42

Pfadkoeffizient (> 0,1)

t-Wert des Pfadkoeffizienten (Reliabilität)

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,26

5,37***

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,39

5,71***

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,26

3,76***

Image Æ Weiterempfehlung

0,17

2,39**

Pfadbeurteilung

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,51

9,24***

Image Æ Beziehungsqualität

0,29

4,57***

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,70

19,08***

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,34

4,29***

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,27

5,28***

* Signifikanzniveau p < 0,1 ** Signifikanzniveau p < 0,05 *** Signifikanzniveau p < 0,01 1

Effektstärke (f² > 0,02)

Vgl. Chin 1998, S. 316f.; Henseler 2005, S. 74.

312

Anhang

Anhang 2: Signifikanz kombinierter Pfade Die direkten Pfade und die kombinierten Pfade lassen sich in den Modellen nur dann aufsummieren, ohne dass die Aussagekraft abnimmt, wenn auch die kombinierten Pfade signifikant sind. Die Formel zur Berechnung der Signifikanz der kombinierten Pfade lautet:

t

PK1 u PK 2 PK12 u SE12  PK 22 u SE22

PKi = Pfadkoeffizient i SEi = Standardabweichung des Pfadkoeffizienten i Für das Grundmodell sind nachfolgend alle kombinierten Pfade aufgeführt. Pfade über vier Konstrukte (Image/Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität Æ Image) wurden ebenfalls getestet. Durch die teils multiplikative, teils additive Verknüpfung nehmen jedoch die kombinierten Pfadwerte ab und die zugehörige gesamte Standardabweichung zu, so dass die resultierenden Werte nicht auf einem akzeptablen Niveau (p > 0,1) signifikant sind. Daher werden sie hier nicht berücksichtigt.

Einfache Pfade

Pfadkoeffizient (PK)

Standardabweichung (SE)

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,26

0,049

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,39

0,059

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,26

0,061

Image Æ Weiterempfehlung

0,17

0,064

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,51

0,063

Image Æ Beziehungsqualität

0,29

0,070

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,70

0,047

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,34

0,076

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,27

0,052

Anhang

313

Kombinierte Pfade*

PK1

SE1

PK2

SE2

PK1*PK2

t-Wert

IMA Æ BQÆ WE

0,29

0,070

0,39

0,059

0,11

3,86***

IMA Æ KUZ Æ WE

0,51

0,063

0,26

0,061

0,08

3,00***

KUZ Æ BQ Æ WE

0,70

0,047

0,39

0,059

0,16

5,31***

LQ Æ BQ Æ WE

0,27

0,052

0,39

0,059

0,11

3,96***

LQ Æ KUZ Æ WE

0,34

0,076

0,26

0,076

0,09

2,86***

* Lesart: Beim kombinierten Pfad IMA Æ BQ Æ WE beziehen sich Pfadkoeffizient PK1 und Standardabweichung SE1 auf den Pfad IMA Æ BQ, PK2 bzw. SE2 auf den Pfad BQ Æ WE.

314

Anhang

Anhang 3: Strukturmodelle in Gruppenvergleichen Geringes Incentive: Konstruktbeurteilung CR (> 0,7)

AVE (> 0,5)

R² (> 0,3)

Effektstärke (f² > 0,02)

Stone-GeisserKrit. (Q² > 0)

Weiterempfehlung

0,94

0,85

0,75

-

0,61

Leistungsqualität

0,88

0,70

-

Anreizattraktivität

0,94

0,84

-

0,19

0,63

Beziehungsqualität

0,90

0,64

0,68

0,32

0,44

Kundenzufriedenheit

0,93

0,82

0,35

0,04

0,59

Image

0,90

0,74

-

0,08

0,46

Konstrukt

0,40

Pfadbeurteilung

Pfad (> 0,1)

t-Wert (Reliabilität)

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,24

5,21***

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,49

6,67***

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,15

1,67*

Image Æ Weiterempfehlung

0,19

2,63***

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,29

2,84**

Image Æ Beziehungsqualität

0,26

2,95***

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,44

6,59***

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,38

3,33***

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,28

3,98***

Hohes Incentive: Konstruktbeurteilung CR (> 0,7)

AVE (> 0,5)

Bestimmtheitsmaß R²

Effektstärke (f² > 0,02)

StoneGeisser-Krit. (Q² > 0)

Weiterempfehlung

0,94

0,85

0,68

-

0,50

Leistungsqualität

0,85

0,66

-

-

0,32

Anreizattraktivität

0,95

0,87

-

0,28

0,69

Beziehungsqualität

0,88

0,59

0,61

0,21

0,63

Kundenzufriedenheit

0,91

0,77

0,40

0,31

0,51

Image

0,86

0,67

-

0,11

0,34

Konstrukt

Anhang

315

Pfadbeurteilung

Pfad (> 0,1)

t-Wert (Reliabilität)

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,27

3,02***

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,31

2,61***

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,37

2,99***

Image Æ Weiterempfehlung

0,12

0,93

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,33

2,96***

Image Æ Beziehungsqualität

0,33

3,66***

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,37

5,54***

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,32

3,28***

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,26

3,16***

Geringes Involvement Konstruktbeurteilung CR (> 0,7)

AVE (> 0,5)

R² (> 0,3)

Effektstärke (f² > 0,02)

Stone-GeisserKrit. (Q² > 0)

Weiterempfehlung

0,94

0,84

0,73

-

0,64

Leistungsqualität

0,85

0,66

-

-

0,40

Anreizattraktivität

0,95

0,87

-

0,24

0,63

Beziehungsqualität

0,88

0,58

0,62

0,23

0,44

Kundenzufriedenheit

0,92

0,79

0,31

0,14

0,60

Image

0,88

0,70

-

Konstrukt

Pfadbeurteilung

0,05 Pfadkoeffizient (> 0,1)

0,47 t-Wert des Pfadkoeffizienten (Reliabilität)

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,27

4,49***

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,39

5,12***

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,28

3,60***

Image Æ Weiterempfehlung

0,17

2,16**

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,37

3,30***

Image Æ Beziehungsqualität

0,30

3,91***

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,41

7,75***

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,25

2,13**

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,24

2,95***

316

Anhang

Hohes Involvement: Konstruktbeurteilung CR (> 0,7)

AVE (> 0,5)

R² (> 0,3)

Effektstärke (f² > 0,02)

StoneGeisser-Krit, (Q² > 0)

Weiterempfehlung

0,95

0,87

0,70

-

0,66

Leistungsqualität

0,87

0,69

-

-

0,38

Anreizattraktivität

0,96

0,88

-

0,08

0,68

Beziehungsqualität

0,91

0,66

0,66

0,12

0,46

Kundenzufriedenheit

0,93

0,82

0,42

0,08

0,58

Image

0,89

0,73

-

0,06

0,45

Konstrukt

Pfadkoeffizient (> 0,1)

Pfadbeurteilung

t-Wert des Pfadkoeffizienten (Reliabilität)

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,25

4,38***

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,26

3,66***

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,34

3,15***

Image Æ Weiterempfehlung

0,22

2,22**

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,21

2,60***

Image Æ Beziehungsqualität

0,23

2,61**

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,42

6,23***

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,56

7,88***

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,29

3,60***

Geringes Kommunikationsbedürfnis Konstruktbeurteilung CR (> 0,7)

AVE (> 0,5)

R² (> 0,3)

Effektstärke f² (> 0,02)

StoneGeisser-Krit. Q² (> 0)

Weiterempfehlung

0,90

0,75

0,56

-

0,38

Leistungsqualität

0,83

0,63

-

-

0,20

Anreizattraktivität

0,93

0,81

-

0,14

0,57

Beziehungsqualität

0,89

0,63

0,70

0,25

0,36

Kundenzufriedenheit

0,92

0,80

0,51

0,00

0,43

Image

0,88

0,72

-

0,01

0,53

Konstrukt

Anhang

317 Pfadkoeffizient (> 0,1)

Pfadbeurteilung

t-Wert des Pfadkoeffizienten (Reliabilität)

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,20

1,93*

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,58

4,60***

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,08

0,69

Image Æ Weiterempfehlung

0,11

0,93

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,24

2,34***

Image Æ Beziehungsqualität

0,24

2,60***

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,46

4,09***

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,47

3,95***

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,28

2,44**

Hohes Kommunikationsbedürfnis Konstruktbeurteilung Konstrukt

CR (> 0,7)

AVE (> 0,5)

R² (> 0,3)

Effektstärke (f² > 0,02)

StoneGeisser-Krit. (Q² > 0)

Weiterempfehlung

0,95

0,87

0,73

-

0,66

Leistungsqualität

0,86

0,68

-

-

0,37

Anreizattraktivität

0,96

0,89

-

0,22

0,70

Beziehungsqualität

0,88

0,59

0,64

0,21

0,41

Kundenzufriedenheit

0,92

0,79

0,32

0,15

0,56

Image

0,87

0,70

-

0,08

0,40

Pfadkoeffizient (> 0,1)

t-Wert des Pfadkoeffizienten (Reliabilität)

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,28

5,61***

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,36

4,79***

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,29

4,21***

Image Æ Weiterempfehlung

0,18

2,17**

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,31

3,46***

Image Æ Beziehungsqualität

0,31

4,45***

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,39

7,48***

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,30

3,20***

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,26

3,38***

Pfadbeurteilung

318

Anhang

Geringes Selbstdarstellungsbedürfnis: Konstruktbeurteilung CR (> 0,7)

AVE (> 0,5)

R² (> 0,3)

Effektstärke (f² > 0,02)

StoneGeisser-Krit. (Q² > 0)

Weiterempfehlung

0,95

0,85

0,71

-

0,65

Leistungsqualität

0,83

0,62

-

0,26

Anreizattraktivität

0,95

0,87

0,29

0,68

Beziehungsqualität

0,86

0,56

0,55

0,24

0,34

Kundenzufriedenheit

0,92

0,80

0,28

0,13

0,56

Image

0,88

0,70

0,04

0,40

Konstrukt

Pfadkoeffizient (> 0,1)

Pfadbeurteilung

t-Wert des Pfadkoeffizienten (Reliabilität)

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,32

6,35***

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,39

5,69***

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,26

3,43***

Image Æ Weiterempfehlung

0,15

1,86*

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,30

3,18***

Image Æ Beziehungsqualität

0,25

3,14***

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,40

6,30***

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,30

2,75***

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,25

3,01***

Hohes Selbstdarstellungsbedürfnis: Konstruktbeurteilung Konstrukt

CR (> 0,7)

AVE (> 0,5)

R² (> 0,3)²

Effektstärke (f² > 0,02)

StoneGeisser-Krit. (Q² > 0)

Weiterempfehlung

0,93

0,81

0,72

-

0,57

Leistungsqualität

0,89

0,73

-

-

0,45

Anreizattraktivität

0,95

0,86

-

0,02

0,67

Beziehungsqualität

0,91

0,68

0,82

0,14

0,50

Kundenzufriedenheit

0,91

0,77

0,46

0,07

0,51

Image

0,89

0,73

-

0,06

0,44

Anhang

319 Pfadkoeffizient (> 0,1)

Pfadbeurteilung

t-Wert des Pfadkoeffizienten (Reliabilität)

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,09

1,01

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,43

2,86***

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,26

1,88*

Image Æ Weiterempfehlung

0,21

1,66*

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,32

4,27***

Image Æ Beziehungsqualität

0,36

3,45***

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,48

6,35***

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,46

5,19***

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,23

2,43***

Gering ausgeprägter Altruismus Konstruktbeurteilung Konstrukt

CR (> 0,7)

AVE (> 0,5)

R² (> 0,3)

Effektstärke (f² > 0,02)

StoneGeisser-Krit. (Q² > 0)

Weiterempfehlung

0,94

0,85

0,68

-

0,59

Leistungsqualität

0,85

0,65

-

-

0,38

Anreizattraktivität

0,96

0,88

-

0,13

0,61

Beziehungsqualität

0,89

0,62

0,61

0,21

0,34

Kundenzufriedenheit

0,92

0,79

0,40

0,17

0,59

Image

0,88

0,71

-

0,01

0,40

Pfadkoeffizient (> 0,1)

t-Wert des Pfadkoeffizienten (Reliabilität)

0,35

4,73***

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,32

2,83***

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,15

1,30

Image Æ Weiterempfehlung

0,35

3,78***

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,34

2,59***

Image Æ Beziehungsqualität

0,34

3,32***

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,44

5,13***

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,21

1,70*

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,26

2,47**

Pfadbeurteilung Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

320

Anhang

Hoch ausgeprägter Altruismus Konstruktbeurteilung CR (> 0,7)

AVE (> 0,5)

R² (> 0,3)

Effektstärke (f² > 0,02)

StoneGeisser-Krit. (Q² > 0)

Weiterempfehlung

0,93

0,81

0,77

-

0,65

Leistungsqualität

0,86

0,68

-

-

0,31

Anreizattraktivität

0,94

0,83

-

0,45

0,70

Beziehungsqualität

0,86

0,56

0,72

0,14

0,42

Kundenzufriedenheit

0,93

0,82

0,24

0,05

0,53

Image

0,87

0,70

-

0,25

0,41

Konstrukt

Pfadkoeffizient (> 0,1)

Pfadbeurteilung

t-Wert des Pfadkoeffizienten (Reliabilität)

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,22

4,40***

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,40

5,42***

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,33

4,29***

Image Æ Weiterempfehlung

0,09

1,18

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,28

3,42***

Image Æ Beziehungsqualität

0,27

3,55***

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,42

7,11***

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,43

5,95***

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,23

2,66***

Geringe Meinungsführerschaft Konstruktbeurteilung Konstrukt

CR (> 0,7)

AVE (> 0,5)

R² (> 0,3)

Effektstärke f² (> 0,02)

StoneGeisser-Krit. Q² (> 0)

Weiterempfehlung

0,94

0,84

0,64

-

0,63

Leistungsqualität

0,85

0,65

-

-

0,32

Anreizattraktivität

0,95

0,87

-

0,20

0,68

Beziehungsqualität

0,87

0,58

0,58

0,18

0,37

Kundenzufriedenheit

0,91

0,78

0,28

0,05

0,52

Image

0,88

0,70

-

0,08

0,40

Anhang

321 Pfadkoeffizient (> 0,1)

Pfadbeurteilung

t-Wert des Pfadkoeffizienten (Reliabilität)

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,29

4,17***

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,39

4,73***

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,19

2,29**

Image Æ Weiterempfehlung

0,22

2,34**

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,24

2,46**

Image Æ Beziehungsqualität

0,28

3,89***

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,44

7,77***

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,33

3,53***

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,22

2,59**

Hohe Meinungsführerschaft Konstruktbeurteilung Konstrukt

CR (> 0,7)

AVE (> 0,5)

R² (> 0,3)

Effektstärke (f² > 0,02)

StoneGeisser-Krit. (Q² > 0)

Weiterempfehlung

0,94

0,85

0,82

-

0,65

Leistungsqualität

0,88

0,70

-

-

0,40

Anreizattraktivität

0,95

0,87

-

0,22

0,67

Beziehungsqualität

0,90

0,64

0,75

0,21

0,44

Kundenzufriedenheit

0,94

0,83

0,52

0,42

0,61

Image

0,89

0,72

-

0,01

0,44

Pfadkoeffizient (> 0,1)

t-Wert des Pfadkoeffizienten (Reliabilität)

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,23

3,29***

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,36

5,45***

Kundenzufriedenheit Æ Weiterempfehlung

0,44

5,55***

Image Æ Weiterempfehlung

0,05

0,58

Image Æ Kundenzufriedenheit

0,41

3,14***

Image Æ Beziehungsqualität

0,30

2,98***

Kundenzufriedenheit Æ Beziehungsqualität

0,34

4,15***

Leistungsqualität Æ Kundenzufriedenheit

0,39

2,31**

Leistungsqualität Æ Beziehungsqualität

0,36

3,55***

Pfadbeurteilung

322

Anhang

Anhang 4: Signifikanz der Gruppenunterschiede bei Untersuchungen der moderierenden Faktoren Die Formel zur Berechnung der Signifikanz von Unterschieden zwischen den Pfadkoeffizienten lautet:2

Erläuterung: Im Folgenden sind die Pfadkoeffizienten der Gruppenvergleiche einander für jeden moderierenden Faktor gegenübergestellt. Der anhand unterschiedlicher Kriterien3 geteilte Datensatz ergab verschiedene Stichprobengrößen (n Probanden in der ersten, m Probanden in der zweiten Gruppe). Zur Ermittlung der Signifikanz sind die Pfadkoeffizienten (Path; PK1/PK2) sowie deren Standardabweichungen (SE1/SE2) heranzuziehen. Aus der oben stehenden Formel ergeben sich die t-Werte. Signifikanzen über dem Niveau von p = 0,05 (einseitiger t-Test) sind fett hervorgehoben.

2 3

Vgl. Schnell et al. 1999, S. 416. Vgl. Abschnitt 4.7.3.4.

Anhang

323

Involvement: Ausprägung hoch Pfad

Ausprägung tief

m

PK1

SE1

n

PK2

SE2

t-Wert

INC Æ WEi

116

0,25

0,058

119

0,27

0,061

0,228

BQ Æ WEI

116

0,26

0,072

119

0,39

0,077

1,249

KUZ Æ WEI

116

0,34

0,109

119

0,28

0,077

0,484

IMA Æ WEI

116

0,22

0,097

119

0,17

0,077

0,408

IMA Æ Kuz

116

0,21

0,079

119

0,37

0,112

1,194

IMA Æ BQ

116

0,23

0,089

119

0,30

0,078

0,603

LQ Æ BQ

116

0,29

0,080

119

0,24

0,080

0,443

LQ Æ KUZ

116

0,56

0,072

119

0,25

0,117

2,307

KUZ Æ BQ

116

0,42

0,067

119

0,41

0,053

0,059

KUZ gesamt

116

0,45

0,069

119

0,44

0,064

0,124

IMA gesamt

116

0,31

0,089

119

0,33

0,082

0,159

LQ gesamt

116

0,33

0,081

119

0,20

0,074

1,167

Altruismus: Ausprägung hoch Pfad

Ausprägung tief

m

PK1

SE1

n

PK2

SE2

t-Wert

INC Æ WEI

138

0,22

0,051

97

0,35

0,073

1,440

BQ Æ WEI

138

0,40

0,074

97

0,32

0,074

0,798

KUZ Æ WEI

138

0,33

0,078

97

0,15

0,078

1,671

IMA Æ WEI

138

0,09

0,073

97

0,35

0,073

2,507

IMA Æ Kuz

138

0,28

0,083

97

0,34

0,083

0,482

IMA Æ BQ

138

0,27

0,076

97

0,34

0,076

0,663

LQ Æ BQ

138

0,23

0,087

97

0,26

0,087

0,245

LQ Æ KUZ

138

0,43

0,072

97

0,21

0,072

2,072

KUZ Æ BQ

138

0,42

0,059

97

0,44

0,059

0,281

KUZ gesamt

138

0,50

0,066

97

0,28

0,066

2,266

IMA gesamt

138

0,23

0,075

97

0,45

0,075

2,020

LQ gesamt

138

0,31

0,076

97

0,14

0,076

1,491

324

Anhang

Selbstdarstellungstendenz Ausprägung hoch

Ausprägung tief

Pfad

m

PK1

SE1

n

PK2

SE2

t-Wert

INC Æ WEI

77

0,09

0,086

158

0,32

0,050

2,493

BQ Æ WEI

77

0,43

0,151

158

0,39

0,068

0,317

KUZ Æ WEI

77

0,26

0,140

158

0,26

0,076

0,021

IMA Æ WEI

77

0,21

0,126

158

0,15

0,079

0,436

IMA Æ Kuz

77

0,32

0,075

158

0,30

0,094

0,139

IMA Æ BQ

77

0,36

0,105

158

0,25

0,081

0,814

LQ Æ BQ

77

0,23

0,093

158

0,25

0,082

0,157

LQ Æ KUZ

77

0,46

0,089

158

0,25

0,109

1,288

KUZ Æ BQ

77

0,48

0,076

158

0,40

0,064

0,744

KUZ gesamt

77

0,47

0,107

158

0,41

0,066

0,457

IMA gesamt

77

0,36

0,109

158

0,27

0,080

0,639

LQ gesamt

77

0,31

0,120

158

0,20

0,073

0,876

Kommunikationsbedürfnis Ausprägung hoch

Ausprägung tief

Pfad

m

PK1

SE1

n

PK2

SE2

t-Wert

INC Æ WEI

161

0,28

0,049

74

0,20

0,103

0,760

BQ Æ WEI

161

0,36

0,075

74

0,58

0,127

1,697

KUZ Æ WEI

161

0,29

0,069

74

0,08

0,109

1,727

IMA Æ WEI

161

0,28

0,083

74

0,11

0,119

0,467

IMA Æ Kuz

161

0,31

0,089

74

0,24

0,104

0,419

IMA Æ BQ

161

0,31

0,071

74

0,24

0,091

0,648

LQ Æ BQ

161

0,26

0,077

74

0,28

0,114

0,131

LQ Æ KUZ

161

0,30

0,095

74

0,47

0,118

1,007

KUZ Æ BQ

161

0,39

0,052

74

0,46

0,113

0,698

KUZ gesamt

161

0,43

0,062

74

0,34

0,120

0,713

IMA gesamt

161

0,41

0,079

74

0,20

0,114

1,576

LQ gesamt

161

0,23

0,071

74

0,32

0,117

0,751

Anhang

325

Meinungsführerschaft Ausprägung hoch

Ausprägung tief

Pfad

m

PK1

SE1

n

PK2

SE2

t-Wert

INC Æ WEI

85

0,23

0,071

150

0,29

0,069

0,517

BQ Æ WEI

85

0,36

0,066

150

0,39

0,082

0,245

KUZ Æ WEI

85

0,42

0,079

150

0,19

0,083

1,873

IMA Æ WEI

85

0,07

0,084

150

0,22

0,093

1,079

IMA Æ Kuz

85

0,37

0,131

150

0,24

0,096

0,848

IMA Æ BQ

85

0,27

0,101

150

0,28

0,073

0,139

LQ Æ BQ

85

0,36

0,101

150

0,22

0,084

1,082

LQ Æ KUZ

85

0,42

0,168

150

0,33

0,092

0,535

KUZ Æ BQ

85

0,35

0,081

150

0,44

0,056

0,947

KUZ gesamt

85

0,55

0,073

150

0,36

0,068

1,788

IMA gesamt

85

0,27

0,092

150

0,30

0,089

0,215

LQ gesamt

85

0,36

0,079

150

0,20

0,079

1,323

326

Anhang

Anhang 5: Vereinfachtes Kausalmodell zur Bestimmung der Rangreihe der Einflussfaktoren Modellschätzung des vereinfachten Kausalmodells: Konstruktbeurteilung Konstrukt

CR (> 0,7)

AVE (> 0,5)

R² (> 0,3)

Effektstärke (f² > 0,02)

StoneGeisser-Krit, (Q² > 0)

Weiterempfehlung

0,94

0,84

0,68

-

0,63

Leistungsqualität

0,86

0,68

-

0,03

0,34

Anreizattraktivität

0,95

0,87

-

0,16

0,65

Beziehungsqualität

0,89

0,61

-

0,35

0,44

Image

0,88

0,71

-

0,04

0,41

Kundenbindung

0,84

0,63

0,48

Pfadbeurteilung Leistungsqualität Æ Weiterempfehlung

-

0,66

Pfadkoeffizient (> 0,1)

t-Wert des Pfadkoeffizienten (Reliabilität)

0,13

2,36**

Anreizattraktivität Æ Weiterempfehlung

0,25

5,20***

Beziehungsqualität Æ Weiterempfehlung

0,50

7,78***

Image Æ Weiterempfehlung

0,15

3,47***

Weiterempfehlung Æ Kundenbindung

0,70

17,11***

Korrelationsmatrix: LQ Weiterempfehlung Leistungsqualität

INC

BQ

IMA

0,618

0,475

0,759

0,648

1

0,274

0,647

0,583

Anreizattraktivität

0,274

1

0,287

0,317

Beziehungsqualität

0,647

0,287

1

0,656

Image

0,648

0,583

0,317

1

Anhang

327

Anhang 6: Fragebogen zum Weiterempfehlungsverhalten Merci für Ihre Teilnahme an der Befragung. Bei dieser Untersuchung am Beispiel Mobilfunkanbieter (wie z.B. Swisscom, Orange, Sunrise) geht es darum, unter welchen Bedingungen Weiterempfehlungen ausgesprochen werden. Das Ausfüllen des Fragebogens dauert nicht länger als 10-12 Minuten. Bitte beantworten Sie spontan die einzelnen Fragen. Die Auswertung dient ausschliesslich Forschungszwecken innerhalb eines Projektes an der Universität Basel und erfolgt selbstverständlich anonym. Geben Sie bitte für jede Aussage an, inwiefern diese für Sie zutrifft. Benutzen Sie dabei die angegebene Skala von 1 bis 7, wobei der Wert 1 = „Stimme überhaupt nicht zu“ und der Wert 7 = „Stimme voll und ganz zu“ bedeutet. Mit den Werten dazwischen können Sie Ihr Urteil abstufen. Fragenblock 1/7: Bei den folgenden Fragen geht es um Ihre Einstellung zum Mobilfunk und Mobilfunkanbietern im Allgemeinen. Wie bei den weiteren Fragen gibt es keine falschen Antworten. Bitte antworten Sie spontan.

1.

Ich interessiere mich für Mobilfunkdienste, z.B. neben dem Telefonieren auch für mobile Internetnutzung, mobile Navigationsdienste oder ähnliches.

2.

Ich informiere mich öfters über das Angebot der verschiedenen Mobilfunkanbieter.

3.

Wenn mein Vertrag ausläuft oder ich ein neues Handy kaufen möchte, vergleiche ich die Optionen unterschiedlicher Mobilfunkanbieter sorgfältig.

4.

Es ist mir wichtig, Kunde bei einem renommierten Mobilfunkanbieter zu sein.

5.

Das Image eines Mobilfunkanbieters ist mit entscheidend für meine Entscheidung, Kunde dieses Anbieters zu werden.

6.

Es sagt etwas über mich und meine Einstellung aus, bei welchem Mobilfunkanbieter ich Kunde bin.

Stimme überhaupt nicht zu 1

2

3

Stimme voll und ganz zu 4

5

6

7

328

Anhang

7.

Ich gehöre zu einer Kundengruppe, die überdurchschnittlich viel von einem Mobilfunkanbieter erwartet.

8.

Es ist wichtig für mich, dass ich mich mit meinem Mobilfunkanbieter identifizieren kann.

Fragenblock 2/7: Im Folgenden geht es um Ihre Wahrnehmung und Beurteilung Ihres aktuellen Mobilfunkanbieters. 9.

Mein Mobilfunkanbieter verfügt über einen guten Ruf.

10.

Die Leistungen und das Engagement meines Mobilfunkanbieters tragen zu einem hohen Ansehen in der Öffentlichkeit bei.

11.

Mein Mobilfunkanbieter ist sehr gut im Markt positioniert.

12.

Ich denke, dass ich von vielen Leistungen profitiere, die Kunden bei anderen Mobilfunkanbietern nicht erhalten.

13.

Das Serviceniveau meines Mobilfunkanbieters ist sehr gut.

14.

Ich glaube, dass mein Mobilfunkanbieter sehr gut auf meine Bedürfnisse eingeht.

15.

Mein Mobilfunkanbieter entspricht genau meinen Erwartungen.

16.

Wenn ich mir einen perfekten Mobilfunkanbieter vorstelle, kommt mein Mobilfunkanbieter diesem Ideal sehr nahe.

17.

Ich bin insgesamt zufrieden mit meinem Mobilfunkanbieter.

18.

Ich glaube, dass mein Mobilfunkanbieter stets in meinem Interesse handeln wird.

19.

Ich glaube, dass mein Mobilfunkanbieter mich über wichtige Veränderungen (z.B. Tariferhöhungen oder einen auslaufenden Vertrag) stets gut informieren wird.

20.

Ich kann mich auf meinen Mobilfunkanbieter verlassen.

21.

Mein Mobilfunkanbieter ist vertrauenswürdig.

22.

Ich werde sicher noch lange bei meinem Mobilfunkanbieter bleiben.

Stimme überhaupt nicht zu 1

2

3

Stimme voll und ganz zu 4

5

6

7

Anhang

23.

Mein Mobilfunkanbieter ist für mich der beste auf dem Markt

24.

Die Beziehung zwischen meinem Mobilfunkanbieter und mir würde ich als sehr gut bezeichnen.

329

[Niedriges Incentive] Bitte nehmen Sie nun Folgendes an: Ihr Mobilfunkanbieter bietet Ihnen für jeden Kunden, den Sie über eine Weiterempfehlung werben, eine Prämie von 20 CHF auf Ihre Rechnung oder Ihr Guthaben.

[Hohes Incentive] Bitte nehmen Sie nun Folgendes an: Ihr Mobilfunkanbieter bietet Ihnen für jeden Kunden, den Sie über eine Weiterempfehlung werben, eine Prämie von 100 CHF auf Ihre Rechnung oder Ihr Guthaben.

Fragenblock 3/7: Die folgenden Fragen beziehen sich auf Ihre Wahrnehmung der angebotenen Prämie. 25.

Der versprochene Bonus für eine erfolgreiche Weiterempfehlung ist ein attraktiver Anreiz.

26.

Die Höhe der angebotenen Prämie für die Werbung eines neuen Kunden erscheint mir ausreichend.

27.

Ich wäre mit der Höhe der Prämie zufrieden.

Fragenkomplex 4/7: Die folgenden Fragen beziehen sich auf Ihr Weiterempfehlungsverhalten. Bitte denken Sie an Ihre bisherige Beurteilung Ihres Mobilfunkanbieters und an die angebotene Prämie. 28.

Ich würde meinen Mobilfunkanbieter auch Kollegen und Bekannten weiterempfehlen.

29.

Ich äussere mich in Gesprächen zum Thema positiv über meinen Mobilfunkanbieter.

30.

Bei einer Anfrage von Personen in meinem Umfeld, die sich für einen neuen Mobilfunkanbieter interessieren, werde ich meinen Mobilfunkanbieter weiterempfehlen.

Stimme überhaupt nicht zu 1

2

3

4

Stimme überhaupt nicht zu 1

2

3

Stimme voll und ganz zu 5

6

7

Stimme voll und ganz zu 4

5

6

7

330

Anhang

Fragenkomplex 5/7: Die folgenden Fragen beziehen sich auf Ihr zukünftiges, beabsichtigtes Verhalten. 31.

Ich werde bei meinem Mobilfunkanbieter bleiben.

32.

Für neue Leistungen im Mobilfunkbereich werde ich mich zuerst an meinen Anbieter wenden.

33.

Ich würde den Mobilfunkanbieter auch nicht wechseln, wenn ich bei einem Konkurrenten günstigere Konditionen erhalten würde.

34.

Für die Servicequalität bei meinem Mobilfunkanbieter wäre auch ein etwas höherer Preis für mich akzeptabel.

35.

Die langfristige Beziehung zu meinem Mobilfunkanbieter würde mich davon abhalten, zu einem günstigeren Konkurrenten zu wechseln.

36.

Wenn ich meinen Anbieter weiterempfehlen und kurze Zeit später zu einem Konkurrenten wechseln würde, wäre mir das unangenehm.

37.

Mit einer Weiterempfehlung verpflichte ich mich in gewisser Weise für meinen Anbieter.

38.

Ein Kollege oder Bekannter, dem ich meinen Anbieter empfohlen habe, würde erwarten, dass ich weiter zu dieser Empfehlung stehe.

Stimme überhaupt nicht zu 1

2

3

Stimme voll und ganz zu 4

5

6

7

[Negative Reaktion] Bitte nehmen Sie nun Folgendes an: Einige Wochen, nachdem Sie Ihren Mobilfunkanbieter einer Kollegin empfohlen haben und diese bei Ihrem Anbieter einen Vertrag abgeschlossen hat, treffen Sie sich wieder. Ihre Kollegin beschwert sich, dass ihre Nummer nach einer Woche noch nicht frei geschaltet gewesen wäre. Dann habe sie noch zwanzig Minuten in der Warteschleife der Hotline gewartet, bis das Problem gelöst worden wäre.

Anhang

331

[Positive Reaktion] Bitte nehmen Sie nun Folgendes an: Einige Wochen, nachdem Sie Ihren Mobilfunkanbieter einer Kollegin empfohlen haben und diese bei Ihrem Anbieter einen Vertrag abgeschlossen hat, treffen Sie sich wieder. Ihre Kollegin bedankt sich nochmals für den guten Tipp. Die schnelle Einrichtung und der freundliche Service des Anbieters habe Sie positiv überrascht.

Fragenkomplex 6/7: Die folgenden Fragen beziehen sich ebenfalls auf Ihr zukünftiges, beabsichtigtes Verhalten unter Berücksichtigung der Reaktion Ihres Kollegen.

39.

Ich werde den Mobilfunkanbieter bei einer Anfrage von Kollegen oder Bekannten (auch angesichts der Prämie) auch zukünftig weiterempfehlen.

40.

Ein Anbieterwechsel ist für mich weiterhin unwahrscheinlich.

41.

Falls ich mich einmal für andere Leistungen interessiere, die mein Mobilfunkanbieter anbietet, wäre er für mich die erste Wahl.

42.

Ich fühle mich meinem Mobilfunkanbieter (weiterhin) verbunden.

Fragenblock 7/7: Schliesslich beschäftigen sich die folgenden Fragen noch mit einigen allgemeinen, persönlichen Einstellungen. Es gibt auch hier keine falschen oder schlechten Antworten. Bitte kreuzen Sie Ihre Antwort spontan an. 43.

Ich bin ein sehr kontaktfreudiger Mensch.

44.

Ich diskutiere und unterhalte mich gerne in grösseren Gruppen.

45.

Wenn ich etwas Interessantes erlebt habe, teile ich diese Erlebnisse gerne anderen mit.

46.

Ich stehe bei Gesprächen mit Kollegen und Bekannten oft im Mittelpunkt.

47.

Personen in meinem Umfeld schätzen meine Meinung als Experte bei vielen Angelegenheiten.

48.

Ich kenne mich mit vielen Leistungen besser aus als meine Kollegen und Bekannten.

Stimme überhaupt nicht zu 1

2

3

Stimme voll und ganz zu 4

Stimme überhaupt nicht zu 1

2

3

5

6

7

Stimme voll und ganz zu 4

5

6

7

332

Anhang

49.

Ich werde oft von Kollegen und Bekannten nach meiner Meinung zu Produkten und Dienstleistungen gefragt.

50.

Wenn Personen aus meinem Umfeld ein Problem haben, bin ich oft Ansprechpartner für sie.

51.

Wenn eine Person in meinem persönlichen Umfeld Hilfe braucht, fühle ich mich verpflichtet, ihr beizustehen.

52.

Für gewisse wohltätige Zwecke spende ich oder engagiere ich mich sozial.

Statistische Angaben

53.

Bei welchem Mobilfunkanbieter sind sie zur Zeit Kunde?

Swisscom Anderer

Orange

Sunrise

, nämlich:

54.

Wie lange sind sie schon Kunde bei Ihrem Anbieter?

55.

Monatliche durchschnittliche Rechnung für Mobilfunk

56.

Vertragsart

Abonnement

Prepaid

57.

Geschlecht

männlich

weiblich

Bis 1 Jahr

1 bis 2 Jahre

unter 25 CHF/Monat 50 bis 100 CHF/Monat

Über 2 Jahre 25 bis 50 CHF/Monat über 100 CHF/Monat