Der Einfluss von Wechselkosten auf die Kundenbindung. Verhaltenstheoretische Fundierung und empirische Analyse

Markus Blut Der Einfluss von Wechselkosten auf die Kundenbindung

GABLER EDITION WISSENSCHAFT Unternehmenskooperation und Netzwerkmanagement Herausgeber: Prof. Dr. Dieter Ahlert Universität Münster Inhaber des Lehrstuhls für Betriebswirtschaftslehre, insb. Distribution und Handel, Geschäftsführender Direktor des Internationalen Centrums für Franchising & Cooperation Prof. Dr. Utho Creusen Honorarprofessor an der Universität Münster Aufsichtsrat der ARCANDOR AG Senior-Consultant to the Management Board Media-Saturn-Holding Prof. Dr. Thomas Ehrmann Universität Münster Direktor des Instituts für Strategisches Management und des Internationalen Centrums für Franchising & Cooperation Prof. Dr. Günter Olesch Direktor des Internationalen Centrums für Franchising & Cooperation, Honorarprofessor an der Universität zu Köln

Markus Blut

Der Einfluss von Wechselkosten auf die Kundenbindung Verhaltenstheoretische Fundierung und empirische Analyse

GABLER EDITION WISSENSCHAFT

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

Dissertation Universität Münster, 2007 D6 (2007)

1. Auflage 2008 Alle Rechte vorbehalten © Gabler | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2008 Lektorat: Frauke Schindler / Sabine Schöller Gabler ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media. www.gabler.de Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Umschlaggestaltung: Regine Zimmer, Dipl.-Designerin, Frankfurt/Main Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed in Germany ISBN 978-3-8349-0918-3

Meinen Eltern

Geleitwort Kooperative Unternehmensnetzwerke verkörpern die weltweit am stärksten wachsende Organisationsform für unternehmerische Aktivitäten sowohl im Business to Consumer-Bereich als auch im Business to Business-Bereich. Die bekanntesten Beispiele sind Franchisesysteme, Gewerbliche Verbundgruppen und Vertragliche Selektivvertriebssysteme zwischen Industrie und Handel, hier insbesondere Vertragshändler-, Shop-in-Shop-, Lizenz- und Depotsysteme. Neuerdings gewinnen Systemdienstleistungs- und Service-Netzwerke auf gesellschaftsvertraglicher Grundlage (z.B. als Aktiengesellschaft konfiguriert), ferner Efficient Consumer Response (ECR)Wertschöpfungspartnerschaften und die sogenannten Virtuellen Netze zunehmend an Bedeutung. Unter den differenten Unternehmenskooperationen erweisen sich offenbar diejenigen als besonders erfolgreich, die über ein professionelles Netzwerkmanagement verfügen. Sie kennzeichnen sich durch eine spezifische Form der Koordination verteilter Aktivitäten bei der Erstellung und Vermarktung eines Leistungsangebots für die Nachfrager. Ihr Erfolgspotenzial besteht darin, dass sie marktliche und hierarchische Steuerungskomponenten sinnvoll kombinieren: Unternehmensnetzwerke mit Systemkopf verbinden das Prinzip der Kooperation zwischen eigenständig handelnden Akteuren mit den Vorteilen einer systematischen Steuerung durch eine Managementzentrale. Ein erstes Anwendungsfeld für Unternehmensnetzwerke sind räumlich verteilte Aktivitäten: Die geographisch verstreut angesiedelten Nachfrager, seien es Konsumenten, gewerbliche Abnehmer oder seien es institutionelle Haushalte, erwarten eine individuelle Betreuung durch räumlich nahe, stationäre Leistungsanbieter. Für das kundennahe, flexible Agieren 'vor Ort' sind hoch motivierte Unternehmer mit hoher Eigenständigkeit prädestiniert, die jedoch durch effizient gesteuerte Hintergrundsysteme entlastet werden. Ein zweites Anwendungsfeld sind sachlich verteilte Aktivitäten arbeitsteilig operierender Unternehmungen, die gemeinsam eine komplexe, z.B. aus differenten Waren, Service-, Handwerks- und/oder Dienstleistungen zusammen gesetzte Problemlösung für den Verbraucher anbieten. Im Idealfall ist die Arbeitsteilung derart konfiguriert, dass jeder Netzakteur diejenigen Aufgaben übernimmt, die er vergleichsweise am besten beherrscht. Ein weiteres Anwendungsfeld sind parallele, miteinander konkurrierende Aktivitäten, die durch Kartellierung in monopolähnliche Leistungsangebote überführt werden sollen. Horizontale Unternehmensnetzwerke dieses Typs gehören allerdings nicht zu den hier betrachteten Unternehmenskooperationen.

VIII

Geleitwort

Die in der vorliegenden Reihe publizierten Forschungsarbeiten entstehen überwiegend aus einer engen Kooperation zwischen Wissenschaft und Praxis. Sie sollen theoretisch vorgebildeten Praktikern in Bezug auf den oben angesprochenen Restrukturierungsprozess Hilfestellung leisten, indem mit einzelnen Beiträgen die Grundzüge einer praxisorientierten Theorie des Netzwerkmanagements erarbeitet werden. Hierbei werden im Wesentlichen vier Forschungslinien verfolgt: (1)

Institutionelle Aspekte von Unternehmensnetzwerken Arbeiten innerhalb dieses Forschungsfeldes beschäftigen sich mit Fragen der typologischen Erfassung und Explikation der Funktionsweise von Netzwerken. Realtypen von Netzwerkarrangements sollen identifiziert und deren Entstehung und Entwicklung erklärt werden. Dabei wird auch die Konversion von Netzwerken – von einer eher dezentralen hin zu einer eher zentralen Steuerung – als Antwort auf veränderte Marktbedingungen eingehenden Analysen unterzogen. Vorgelagert sind Netzwerke kontextabhängig zu definieren sowie Netzwerkphänotypen zu charakterisieren.

(2)

Benchmarking von Unternehmensnetzwerken Die Arbeiten im Bereich des Benchmarking sind überwiegend empirisch und international ausgerichtet. In Form von Studien, die zugleich die Erfolgsfaktorenforschung integrieren, wird – neben der Identifikation vorbildlicher Netzwerk(Teil-) Konzeptionen und deren Erfolgsursachen – herausgearbeitet, ob im Ländervergleich unterschiedliche Evolutionsstadien von Netzwerkarrangements auszumachen und zu erklären sind. Mit Blick auf die Übertragbarkeit sowie Verbreitung exzellenter Netzwerk-Praktiken sollen potenzielle Anwendungsbarrieren identifiziert werden, die eine Expansion beeinträchtigen könnten.

(3)

Managementkonzeptionen zur Führung von Unternehmensnetzwerken Arbeiten dieses Bereiches sollen zur Gestaltung geeigneter Managementkonzeptionen für die differenten Erscheinungsformen von Netzwerken beitragen. Im Mittelpunkt stehen der wertorientierte Managementansatz, das integrierte Markenmanagement, das Customer Value Management, das Customer Relationship Management, das Customer Trust Management und das Customer Satisfaction Management. Induktiv sollen dabei die Managementkonzepte (vermeintlich) vorbildlich betriebener Netzwerke im Rahmen des Benchmarking (vgl. Punkt 2) identifiziert und analysiert sowie deduktiv idealtypische Managementkonzeptionen für differente Netzwerkausprägungen abgeleitet werden.

(4)

Controlling, Evaluation und Zertifizierung von und in Unternehmensnetzwerken In diesem Bereich sind Arbeiten angesiedelt, die anhand unterschiedlicher Kriterien und aus verschiedenen Betrachtungsperspektiven die Performance (z.B.

Geleitwort

IX

in Form der Effizienz oder Effektivität) von Unternehmenskooperationen beurteilen und bewerten. Die Reihe „Unternehmenskooperation und Netzwerkmanagement“ wurde durch das Team in der festen Überzeugung initiiert, dass im Systemwettbewerb den hybriden Systemen, die den kundenindividuellen, flexiblen Marktauftritt der Netzakteure im Front-End-Bereich (Unternehmertum 'vor Ort') mit einer zentralisierten, effizienzorientierten Gestaltung und Steuerung des Back-End-Bereichs (Ausschöpfung der neuesten Technologien) verbinden, die Zukunft der Güterdistribution gehört. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die vorliegende Arbeit von Markus Blut mit dem Customer Relationship Management und ordnet sich damit in die dritte Forschungslinie ein. Kooperative Unternehmensnetzwerke stehen vor der Herausforderung sowohl die Netzakteure als auch die Kunden an das Netzwerk zu binden. Hierzu werden insbesondere die defensiven Unternehmensstrategien in der Literatur diskutiert, zu denen auch die Etablierung von Wechselkosten gehört. Die Dissertation betrachtet daher die Kundenbindung durch Wechselkosten, da diese Strategie lange Zeit in der Literatur vernachlässigt wurde, aufgrund der potenziellen ökonomischen Wirkung dennoch aber von hohem Interesse sowohl für die Wissenschaft als auch die Unternehmenspraxis ist. Mit der vorliegenden Arbeit wurden – ausgelöst von den Defiziten bisheriger Untersuchungen – lineare Mehrgleichungsmodelle zur Überprüfung der Kundenbindung durch Wechselkosten in einer umfangreichen empirischen Untersuchung angewendet. Aus theoretischer Sicht wurden bisherige Lücken der Wechselkostenforschung durch die Konzeption eines theoretischen Bezugsrahmens zur Integration und zur Erklärung der Wechselwirkungen zwischen den Wechselkosten und den wesentlichen Determinanten der Kundenbindung adressiert. Die Ergebnisse der Untersuchung liefern somit sowohl in methodischer als auch vor allem in theoretischer Hinsicht einen Beitrag zur Wechselkostenforschung. Zum tieferen Verständnis der Wirkung von Wechselkosten sind zukünftig Replikationen des Untersuchungsmodells auf der Grundlage ökonometrischer Mehrgleichungsmodelle wünschenswert. Als zentrale Aussage der Arbeit lässt sich zusammenfassen: Um die tatsächliche Bindungswirkung der Wechselkosten beurteilen zu können, ist es erforderlich das tatsächliche Verhalten der Kunden zu betrachten und auf Basis einer mehrdimensionalen Konzeptualisierung der Wechselkosten, neben den direkten Effekten der Wechselkosten auch die indirekten und moderierenden Wirkungen sowie die Wirkungsunterschiede zwischen den Wechselkosten zu betrachten. Die Reihe Unternehmenskooperation und Netzwerkmanagement wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und das Internationale Centrum für Franchising & Cooperation (F&C) an der Universität Münster gefördert.

X

Geleitwort

Diesen Institutionen, ihren Trägern und Mitarbeitern danken die Herausgeber für das vielfältige Engagement.

Münster, im April 2008

Prof. Dr. Dieter Ahlert Prof. Dr. Utho Creusen Prof. Dr. Thomas Ehrmann Prof. Dr. Günter Olesch

Vorwort Das Gelingen einer Dissertation ist zumeist nicht das Ergebnis eines Einzelnen – versucht man die vielen Mitwirkenden aufzuzählen, so waren in den vergangenen Jahren wenigstens 39 Personen maßgeblich an dieser Arbeit beteiligt. Im Rückblick auf die letzten Jahre möchte ich dieses Vorwort nutzen, um diesen Menschen zu danken und einen persönlichen Einblick in „unser“ Dissertationsprojekt zu geben. An erster Stelle sei mein akademischer Lehrer, Herr Prof. Dr. Dieter Ahlert, genannt. Ihm war es stets ein großes Anliegen seinen Assistenten die nötigen Freiräume zur persönlichen und wissenschaftlichen Entfaltung zu gewähren. Hierfür und für die Förderung meiner akademischen Laufbahn möchte ich mich bei ihm bedanken. Auch gilt mein Dank Herrn Prof. Dr. Dr. h. c. Klaus Backhaus für die Übernahme des Zweitgutachtens. Beide haben durch unsere konstruktiven Diskussionen wesentlich zur Entstehung dieser Arbeit beigetragen. Zudem gilt mein Dank dem Team um den Lehrstuhl für BWL, insb. Distribution und Handel, an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Zuerst möchte ich hier Prof. Dr. Heiner Evanschitzky und Jun.-Prof. Dr. David Woisetschläger nennen, die nicht nur durch ihre stete Diskussionsbereitschaft und ihre wertvollen Anregungen zu dieser Arbeit beigetragen haben, gleichzeitig haben sie mich ermutigt abseits der Dissertation stets nach interessanten Publikationen – aber auch nach Abenteuern in fernen Ländern – zu suchen. Hierfür gilt ihnen mein besonderer Dank. Während unserer gemeinsamen Zeit in Münster regten Prof. Dr. Peter Kenning und Dr. Verena Vogel frühzeitig an, mich in die Öffentlichkeit zu wagen und die Ergebnisse erster wissenschaftlicher Gehversuche auf internationalen Konferenzen vorzustellen. Hierfür möchte ich den Beiden danken – dieser Schritt half mir wesentlich bei der Themenfindung und weckte mein Interesse selbst nach der Dissertation der Wissenschaft treu zu bleiben. Bei den umfangreichen Korrekturarbeiten aber auch und insbesondere persönlich haben mich Christof Backhaus, Christian Brock, Manuel Michaelis sowie Maja Rohlfing während dieser Zeit unterstützt. Für unsere wochenlangen Diskussionen sowohl während der Arbeitszeit als auch in unserer gemeinsamen Freizeit möchte ich mich bedanken und hoffe auch in Zukunft in ähnlicher Weise mit ihnen zusammenarbeiten zu dürfen. Insgesamt behalte ich die Zeit der Promotion in Münster in positiver Erinnerung, wozu nicht zuletzt sämtliche Kollegen durch die zahlreichen gemeinsamen Events an unserem Institut beigetragen haben. Für diese schöne Zeit möchte ich mich bei Johannes Berentzen, Hai Van Duong Dinh, Tim Eberhardt, Vivian Hartleb, Tobias Heussler, Julian Kawohl, Inga vom Rath, Sandra Vering sowie bei unserer guten Seele des Instituts, unserer Sekretärin Anne Feldhaus, bedanken. Neben den Mitarbeitern haben auch die vielen wissenschaftlichen Hilfskräfte zur Entstehung dieser

XII

Vorwort

Arbeit beigetragen – für die außergewöhnliche Unterstützung im Rahmen meiner Routine-Tätigkeit danke ich insbesondere Jan Heck. Auch die „alte Garde“ soll an dieser Stelle nicht unerwähnt bleiben. Bereits durch die vorhergehende Mitarbeitergeneration durfte ich den großen Zusammenhalt erfahren, der die Kultur an unserem Institut schon seit Jahren prägt und letztlich die Promotionszeit so unvergesslich macht. Hierfür möchte ich mich bei Mascha Ganser, Dr. Kristin Große-Bölting, Steffen Herm, Dr. Josef Hesse, Dr. Lars Köster, Dr. Hilke Plassmann, Dr. Jan Spelsiek sowie Dr. Maren Wunderlich bedanken. Besonderer Dank gebührt Dr. Günther Blaich, der mir gerade in der ersten Zeit an unserem Institut mit Rat und Tat beiseite stand. Für die nötige Zerstreuung während der letzten Monate der Dissertation sorgten dagegen meine beiden guten Freunde Frauke Framing und Stefan Walker. Die wohl wichtigste Unterstützung habe ich aus meinem persönlichen Umfeld erhalten. Rückhalt gaben mir während dieser Zeit meine Grosseltern Anna und Hans Blut, Roswitha und Helmuth Dück sowie meine beiden Geschwister Alexandra und Matthias Blut. Der größte Dank gebührt allerdings meinen Eltern Viola und Hans-Peter Blut. Ohne ihre Inspiration, Motivation und Unterstützung wäre dieses Buch nicht entstanden, weshalb es ihnen auch gewidmet ist.

Münster, im April 2008

Markus Blut

Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis ........................................................................................ XVII Tabellenverzeichnis .............................................................................................. XIX Abkürzungsverzeichnis ........................................................................................ XXI A.

Einleitung und Problemstellung ......................................................................1

1.

Bedeutung von Wechselkosten...........................................................................1

2.

Zielsetzung und Gang der Untersuchung ...........................................................5

B.

Begriffliche Grundlagen ...................................................................................9

1.

Beziehungsmarketing .........................................................................................9

2.

Kundenbindung als Zielgröße des Beziehungsmarketings ............................... 12 2.1 Definition der Kundenbindung .................................................................. 13 2.2 Typologie der Kundenbindung.................................................................. 18 2.3 Determinanten der Kundenbindung..........................................................20 2.3.1 Nettonutzen als Bindungsdeterminante ......................................... 21 2.3.2 Kundenzufriedenheit als Bindungsdeterminante............................ 23 2.3.3 Wechselkosten als Bindungsdeterminante .................................... 26 2.3.3.1 Definition der Wechselkosten ........................................... 27 2.3.3.2 Forschungsarbeiten zu den Wechselkosten ..................... 29 2.3.3.3 Dimensionen der Wechselkosten ..................................... 36

C.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen ............................................. 44

1.

Verhaltenswissenschaftliche Fundierung der Kundenbindung.......................... 44 1.1 Metatheoretische Position der Arbeit........................................................ 44 1.2 Verhaltenswissenschaftliche Theorien der Kundenbindung ..................... 46 1.2.1 Theorien der Einstellungsforschung............................................... 47 1.2.1.1 Theorie des überlegten Handelns..................................... 48

XIV

Inhaltsverzeichnis

1.2.1.2 Theorie des geplanten Verhaltens .................................... 50 1.2.2 Theorien der interpersonellen Austauschprozesse ........................ 53 1.2.3 Theorien des intrapersonellen Gleichgewichts............................... 55 1.3 Einordnung der Theorien.......................................................................... 56 2.

Konzeption des Untersuchungsmodells ............................................................ 58 2.1 Darstellung des Bezugsrahmens.............................................................. 59 2.1.1 Konvergenzmodell ......................................................................... 59 2.1.2 Erweiterung des Konvergenzmodells zum Divergenzmodell ......... 66 2.1.3 Zusammenführung der Hypothesen im Divergenzmodell .............. 69 2.2 Wirkung der Wechselkosten im Divergenzmodell..................................... 70 2.2.1 Direkte Wirkung der Wechselkosten .............................................. 74 2.2.1.1 Wirkung auf die kognitive Loyalität ................................... 74 2.2.1.2 Wirkung auf die affektive Loyalität .................................... 74 2.2.1.3 Wirkung auf die konative Loyalität .................................... 75 2.2.1.4 Wirkung auf die aktionale Loyalität ................................... 76 2.2.2 Moderierende Wirkung der Wechselkosten ................................... 77 2.2.2.1 Interaktionen auf die konative Loyalität............................. 77 2.2.2.2 Interaktionen auf die aktionale Loyalität............................ 79 2.2.3 Wirkungsunterschiede zwischen den Wechselkosten.................... 81 2.3 Zusammenführung der Hypothesen im Gesamtmodell ............................ 84

D.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse ............................... 88

1.

Design der empirischen Untersuchung ............................................................. 88 1.1 Dienstleistungsstudie: Search Services.................................................... 89 1.1.1 Untersuchungskontext ................................................................... 89 1.1.2 Erhebungsmethode und Datenbasis.............................................. 90 1.1.3 Operationalisierung der Konstrukte................................................ 92 1.2 Dienstleistungsstudie: Experience/Credence Services............................. 95 1.2.1 Untersuchungskontext ................................................................... 95 1.2.2 Erhebungsmethode und Datenbasis.............................................. 96

Inhaltsverzeichnis

XV

1.2.3 Operationalisierung der Konstrukte................................................ 98 1.3 Methodische Ansätze ............................................................................. 101 1.3.1 Methoden zur Beurteilung des Messmodells ............................... 102 1.3.2 Methoden zur Überprüfung der Untersuchungshypothesen ........ 106 1.3.3 Interaktionseffekte und Vorgehensweise zur Identifikation .......... 111 2.

Ergebnisse der empirischen Untersuchung .................................................... 115 2.1 Dienstleistungsstudie: Search Services.................................................. 115 2.1.1 Überprüfung des Messmodells .................................................... 115 2.1.2 Überprüfung der Untersuchungshypothesen ............................... 118 2.1.2.1 Prüfung des Divergenzmodells ....................................... 119 2.1.2.2 Prüfung der Prämissen ................................................... 124 2.1.2.3 Prüfung der direkten Effekte ........................................... 127 2.1.2.4 Prüfung der moderierenden Effekte................................ 132 2.1.3 Zusammenfassung der Untersuchungsergebnisse...................... 136 2.2 Dienstleistungsstudie: Experience/Credence Services........................... 139 2.2.1 Überprüfung des Messmodells .................................................... 139 2.2.2 Überprüfung der Untersuchungshypothesen ............................... 143 2.2.2.1 Prüfung des Divergenzmodells ....................................... 144 2.2.2.2 Prüfung der Prämissen ................................................... 147 2.2.2.3 Prüfung der direkten Effekte ........................................... 148 2.2.2.4 Prüfung der moderierenden Effekte................................ 155 2.2.2.5 Prüfung der Wirkungsunterschiede................................. 162 2.2.3 Zusammenfassung der Untersuchungsergebnisse...................... 163

E.

Implikationen für Wissenschaft und Unternehmenspraxis ....................... 168

1.

Limitationen der Untersuchung und weiterer Forschungsbedarf..................... 168

2.

Implikationen für die Unternehmenspraxis ...................................................... 170 2.1 Implikationen für das strategische Marketing ......................................... 171 2.2 Implikationen für das operative Marketing .............................................. 175

XVI

F.

Inhaltsverzeichnis

Schlussbetrachtung ..................................................................................... 180

Literaturverzeichnis .............................................................................................. 185

Abbildungsverzeichnis Abb. A-1: Fundamentale Strategieoptionen eines Anbieters ......................................2 Abb. A-2: Gang der Untersuchung .............................................................................8 Abb. B-1: Typologie der Kundenbindung.................................................................. 18 Abb. B-2: Defizite der Wechselkostenforschung ...................................................... 36 Abb. C-1: Theorien des Konsumentenverhaltens ..................................................... 47 Abb. C-2: Drei-Komponenten-Theorie ...................................................................... 48 Abb. C-3: Theorie des überlegten Handelns............................................................. 49 Abb. C-4: Theorie des geplanten Verhaltens............................................................ 51 Abb. C-5: Soziale Austauschtheorie ......................................................................... 54 Abb. C-6: Zweidimensionales Modell der Kundenbindung ....................................... 60 Abb. C-7: Konvergenzmodell als Bezugsrahmen der Untersuchung........................ 62 Abb. C-8: Divergenzmodell als erweiterter Bezugsrahmen ...................................... 70 Abb. C-9: Klassifikation der Wechselkosten ............................................................. 84 Abb. C-10: Gesamtmodell der Untersuchung........................................................... 87 Abb. D-1: Search Services: Entwicklungen in der Baumarktbranche ....................... 89 Abb. D-2: Search Services: Regionale Verteilung der Stichprobe ............................ 91 Abb. D-3: Experience/Credence Services: Wechselbereitschaft im Bankenmarkt ... 95 Abb. D-4: Experience/Credence Services: Regionale Verteilung der Stichprobe ..... 97 Abb. D-5: Gütekriterien zur Beurteilung von Messmodellen ................................... 106 Abb. D-6: Grafische Darstellung moderierender Effekte......................................... 112 Abb. D-7: Grafische Darstellung eines quasi-moderierenden Effekts..................... 114 Abb. D-8: Search Services: Vorgehen der Hypothesenprüfung.............................. 118 Abb. D-9: Search Services: Darstellung des Divergenzmodells ............................. 123 Abb. D-10: Search Services: Direkte Effekte.......................................................... 132 Abb. D-11: Search Services: Moderierende Effekte ............................................... 136 Abb. D-12: Experience/Credence Services: Vorgehen der Hypothesenprüfung .... 144 Abb. D-13: Experience/Credence Services: Darstellung des Divergenzmodells .... 147 Abb. D-14: Experience/Credence Services: Direkte Effekte................................... 155

XVIII

Abbildungsverzeichnis

Abb. D-15: Experience/Credence Services: Moderierende Effekte ........................ 161 Abb. E-1: Vorgehen zur differenzierten Bearbeitung der Kunden........................... 170

Tabellenverzeichnis Tab. B-1: Beziehungsmarketing als Antithese zum Transaktionsmarketing............. 11 Tab. B-2: Vermutete Effekte der Kundenbindung..................................................... 12 Tab. B-3: Systematisierung von Kundenbindungsdefinitionen ................................. 17 Tab. B-4: Bindungszustände als Gegenpole ............................................................ 20 Tab. B-5: Literaturüberblick über empirische Studien zu den Wechselkosten.......... 31 Tab. B-6: Überblick über Konzeptualisierungen der Wechselkosten........................ 38 Tab. B-7: Systematik der Wechselkosten ................................................................ 43 Tab. C-1: Beiträge der theoretischen Erklärungsansätze zur Untersuchung............ 57 Tab. C-2: Empirische Studien zum Divergenzmodell ............................................... 67 Tab. C-3: Empirische Studien zu ausgewählten Effekten der Wechselkosten ......... 72 Tab. C-4: Zusammenführung der Hypothesen ......................................................... 86 Tab. D-1: Search Services: Operationalisierung der Konstrukte .............................. 94 Tab. D-2: Experience/Credence Services: Operationalisierung des Basismodells... 99 Tab. D-3: Experience/Credence Services: Operationalisierung der Kosten ........... 101 Tab. D-4: Search Services: Faktorenanalyse der latenten Konstrukte ................... 116 Tab. D-5: Search Services: Überprüfung des Messmodells ................................... 117 Tab. D-6: Search Services: Diskriminanzvalidität................................................... 117 Tab. D-7: Search Services: Überprüfung der mediierenden Effekte ...................... 119 Tab. D-8: Search Services: Vergleich von Konvergenz- und Divergenzmodell ...... 120 Tab. D-9: Search Services: Überprüfung des reduzierten Divergenzmodells......... 121 Tab. D-10: Search Services: Überprüfung von Nicht-Linearitäten.......................... 125 Tab. D-11: Search Services: Überprüfung der direkten Effekte ............................. 128 Tab. D-12: Search Services: Modellvergleich der direkten Effekte ........................ 130 Tab. D-13: Search Services: Überprüfung der Interaktionen.................................. 133 Tab. D-14: Search Services: Erklärungsgehalt der Interaktionen........................... 135 Tab. D-15: Search Services: Zusammenfassung der Ergebnisse .......................... 137 Tab. D-16: Experience/Credence Services: Faktorenanalyse des Basismodells ... 140 Tab. D-17: Experience/Credence Services: Faktorenanalyse der Kosten.............. 141

XX

Tabellenverzeichnis

Tab. D-18: Experience/Credence Services: Überprüfung des Messmodells.......... 142 Tab. D-19: Experience/Credence Services: Diskriminanzvalidität.......................... 143 Tab. D-20: Experience/Credence Services: Überprüfung des Divergenzmodells .. 145 Tab. D-21: Experience/Credence Services: Überprüfung der direkten Effekte ...... 150 Tab. D-22: Experience/Credence Services: Reduzierte direkte Effekte ................. 151 Tab. D-23: Experience/Credence Services: Modellvergleich der direkten Effekte . 153 Tab. D-24: Experience/Credence Services: Überprüfung der Interaktionen........... 157 Tab. D-25: Experience/Credence Services: Reduzierte moderierende Effekte...... 159 Tab. D-26: Experience/Credence Services: Erklärungsgehalt der Interaktionen.... 160 Tab. D-27: Experience/Credence Services: Zusammenfassung der Ergebnisse ... 164 Tab. E-1: Verhaltensorientierte und psychographische Kundensegmentierung..... 173 Tab. E-2: Maßnahmen zur Etablierung von Wechselkosten .................................. 176

Abkürzungsverzeichnis Abb. ................................. Abbildung aff. ................................... affektiv AIC .................................. Akaike-Information-Criterion akt. .................................. aktional AMA ................................ American Marketing Association bspw. ............................... beispielsweise BI ..................................... Verhaltensabsicht bzw. ................................. beziehungsweise B2B ................................. Business to Business CFI .................................. Comparative-Fit-Index CL .................................... Comparison Level CLALT ............................... Comparison Level der Alternativen c. p. ................................. ceteris paribus CRM ................................ Customer Relationship Management DEV ................................. durchschnittlich erfasste Varianz d. h. . ................................ das heißt diesbzgl. .......................... diesbezüglich DIY .................................. Do-It-Yourself e. g. ................................. exempli gratia et al. ................................ et alii f. ...................................... folgend ff. ..................................... fortfolgend FL .................................... Faktorladung FR ................................... Faktorreliabilität ggf. .................................. gegebenenfalls H ...................................... Hypothese i. e. S. .............................. im engeren Sinne IR ..................................... Itemreliabilität i. w. S. ............................. im weiteren Sinne Kap. ................................. Kapitel KB ................................... Kundenbindung KISK ................................ korrigierte Item-Skala-Korrelation

XXII

Abkürzungsverzeichnis

Koeff. ............................... Koeffizient kog. ................................. kognitiv kon. ................................. konativ Loy. ................................. Loyalität MLR ................................. Maximum Likelihood with Robust Standard Errors NFI .................................. Normed-Fit-Index NNFI ................................ Non-Normed-Fit-Index n. m. ................................ nicht möglich n. s. ................................. nicht signifikant neg. ................................. negative PBC ................................. Perceived Behavioral Control pos. ................................. positiv R2 .................................... Bestimmtheitsmaß RMSEA ............................ Root-Mean-Square-Error-of-Approximation S. ..................................... Seite SAC ................................. Kostenkomponente des Nettonutzens SAT ................................. Kundenzufriedenheit Sign. ................................ Signifikanz SQ ................................... Dienstleistungsqualität SRMR .............................. Standardized-Root-Mean-Square-Residual SV ................................... Dienstleistungsnutzen Tab. ................................. Tabelle TLI ................................... Tucker-Lewis-Index tlw. ................................... teilweise TPB ................................. Theory of Planned Behavior TRA ................................. Theory of Reasoned Action u. a. ................................. und andere/unter anderem vgl. ................................... vergleiche VIF ................................... Variance Inflation Factor VV ................................... vergangenes Verhalten WK .................................. Wechselkosten z. B. ................................. zum Beispiel 3SLS ............................... Three-Stage-Least-Squares

A.

Einleitung und Problemstellung People stay in relationships for two major reasons: because they want to; and because they have to.1

1.

Bedeutung von Wechselkosten

Seit einigen Jahren lassen sich sowohl in der Marketingforschung als auch -praxis nachhaltige Veränderungen feststellen, welche auf die mittlerweile geänderten Markt- und Umweltbedingungen zurückzuführen sind.2 So tritt in vielen Branchen die Bedeutung der Neukundenakquisition hinter der Erhaltung und der Pflege des bestehenden Kundenstammes zurück.3 Anstelle der Maximierung von Einzeltransaktionen ist derzeit vielmehr das Management langfristiger Geschäftsbeziehungen Gegenstand unternehmerischer Überlegungen.4 Seit Anfang der neunziger Jahre gilt es zunehmend, der Abwanderung der Kunden entgegenzuwirken und deren dauerhafte Bindung zu erhöhen.5 In praxi wird daher erheblich in die Kundenbindung investiert, in der Annahme, dadurch einen höheren Erfolgsbeitrag als durch Investitionen in die Kundenakquisition zu erzielen.6 Im Zuge dieses Wandels von der Transaktions- hin zur Beziehungsorientierung7 betonen Marketingforschung und -management insbesondere die Bedeutung defensiver Unternehmensstrategien.8 Während offensive Strategien auf die Akquisition von Neukunden und die Gewinnung von Marktanteilen abstellen, rekurrieren defensive

1

Johnson, M. P. (1982), S. 52.

2

Vgl. Berry, L. L. (1983), S. 25; Krafft, M. (2002), S. 1; Nießing, J. (2005), S. 1; Vogel, V. (2006), S. 1.

3

Vgl. Diller, H./ Bukhari, I. (1996), S. 81; Fornell, C. (1992), S. 7; Jackson, B. B. (1985b), S. 3; Zeithaml, V. A. et al. (1996), S. 33.

4

Vgl. Diller, H./ Kusterer, M. (1988), S. 212; Grönroos, C. (1995), S. 252; Marketing Science Institute (2005), S. 2 f.

5

Vgl. Bruhn, M. (2001), S. 1; Levitt, T. (1993), S. 39.

6

Vgl. Reinartz, W./ Kumar, V. (2002), S. 86 f.; Reichheld, F. F./ Sasser Jr., W. E. (1990), S. 105 f.; Stojek, M. (2000), S. 37 ff.

7

Vgl. Berry, L. L. (1995), S. 236; Grönroos, C. (1995), S. 98.

8

Vgl. Fornell, C. (1992), S. 6 ff.; Fornell, C./ Wernerfeld, B. (1987), S. 337.

2

Kap. A

Strategien auf den Erhalt des bestehenden Kundenstamms. Hierzu gehören die Erhöhung der Wechselkosten und der Kundenzufriedenheit (vgl. Abb. A-1).9

Strategieoptionen

offensiv Kundenakquise

Markt erweitern

Relativen Marktanteil erhöhen

defensiv Kunden binden

Wechselkosten erhöhen

Kundenzufriedenheit erhöhen

Abb. A-1: Fundamentale Strategieoptionen eines Anbieters Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Fornell, C. (1992), S. 8.

Vor diesem Hintergrund verwundert es nicht, dass ein hohes Interesse an der Bestimmung der zentralen Determinanten der Kundenbindung besteht. So existiert eine beinahe unüberschaubare Vielzahl an Studien zum Zusammenhang zwischen der Kundenzufriedenheit und der Kundenbindung.10 Doch auch durch die Etablierung von Wechselkosten kann eine hohe Kundenbindung erreicht und der Kunde von einem Anbieterwechsel abgehalten werden, indem diese den Wechsel als zu kostenintensiv oder aufwändig erscheinen lassen.11 Trotz der offensichtlichen Relevanz dieser Determinante gibt es vergleichsweise wenige Studien, die sich explizit dem Konstrukt12 und der Wirkung der Wechselkosten widmen.13

9

Das in der Abbildung dargestellte Schema ist als Heuristik zu verstehen und weniger als trennscharfe Klassifikation; vgl. Eggert, A. (1999), S. 12.

10

PETERSON und WILSON schätzten bereits im Jahr 1992 die Anzahl der Veröffentlichungen zur Kundenzufriedenheit allein im amerikanischen Raum auf etwa 15.000; vgl. Peterson, R. A./ Wilson, W. R. (1992), S. 61. Vgl. Bitner, M. J./ Hubbert, A. R. (1994); Cardozo, R. N. (1965); Czepiel, J. A./ Rosenberg, L. J. (1977); Erevelles, S./ Leavitt, C. (1992); Oliver, R. L. (1977); Oliver, R. L. (1980); Oliver, R. L. (1981); Olshavsky, R. W./ Miller, J. A. (1972); Rust, R. T./ Oliver, R. L. (1994).

11

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 109 f.; Jones, M. A. et al. (2007), S. 351.

12

Bei einem hypothetischen Konstrukt handelt es sich um eine abstrakte und nicht direkt messbare Größe; vgl. Bagozzi, R. P./ Fornell, C. (1982), S. 24.

13

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 110; Büschken, J. (2004), S. 3 ff.

Einleitung und Problemstellung

3

Das Forschungsdefizit ist umso bedeutender, als dass die häufig untersuchte Kundenzufriedenheit als Determinante des realen Kaufverhaltens nur teilweise in der Lage ist, dieses zu erklären. So zeigt bereits die Metaanalyse von SZYMANSKI und HENARD, dass die Kundenzufriedenheit die Varianz der Verhaltensabsicht der Kunden nur moderat erklärt.14 Ebenso ermittelt FORNELL auf Basis einer branchenübergreifenden Studie, dass die Stärke dieses Zusammenhangs in Abhängigkeit der Branche zwischen 0,19 und 0,57 schwankt.15 Daher ist anzunehmen, dass die Kundenzufriedenheit nicht die einzige Determinante der Kundenbindung darstellt.16 So führt bspw. die Schaffung überlegener Produktqualität und die damit verbundene hohe Kundenzufriedenheit nicht automatisch zur Kundenbindung. Damit setzen sich Unternehmen, die primär diese Instrumente verwenden, der Gefahr der sog. „Zufriedenheitsfalle“ aus.17 In der Annahme, dieses seien die einzigen Instrumente der Kundenbindung, mögen Manager unbegründet glauben, dass das beobachtbare Wiederkaufverhalten der Kunden ausschließlich auf die zufriedenheitsorientierten Maßnahmen zurückzuführen sei.18 Dementsprechend gilt es die Wechselkosten als Kundenbindungsdeterminante zu betrachten, da sowohl in der Ökonomie als auch in der Marketing- und Managementliteratur Einigkeit darüber herrscht, dass Wechselkosten in einer Vielzahl von Branchen vorliegen.19 Einzelne Studien weisen ihren Einfluss auf das Wiederkaufverhalten der Kunden,20 auf die Strategiewahl des Managements,21 auf den Branchenerfolg von Unternehmen sowie auf die Wettbewerbsstrukturen nach.22 Ferner werden sie

14

Vgl. Szymanski, D. M./ Henard, D. H. (2001), S. 24. Für einen zusammenfassenden Überblick über die Ursachen des moderaten Zusammenhangs zwischen der Kundenzufriedenheit und der Verhaltensabsicht vgl. Braunstein, C. (2001), S. 67 ff.

15

Vgl. Fornell, C. (1992).

16

Vgl. Fournier, S./ Mick, D. G. (1999), S. 5 f.; Mittal, V./ Kamakura, W. (2001), S. 132; Oliver, R. L. (1999), S. 36.

17

Vgl. Reichheld, F. F. (1996), S. 58 f.

18

Ferner stellt REICHHELD in einer branchenübergreifenden empirischen Untersuchung fest, dass von den Kunden, die ihre Zufriedenheit sowie Wiederkaufabsicht äußerten, zwischen 60 und 80 % dennoch den Anbieter gewechselt haben; vgl. Reichheld, F. F. (1996), S. 59. Dieses Ergebnis lässt vermuten, dass weitere Faktoren das Wiederkaufverhalten der Kunden bestimmen; vgl. Oliver, R. L. (1999), S. 33.

19

Vgl. Fornell, C. (1992), S. 7; Klemperer, P. (1995), S. 515 f.

20

Vgl. Weiss, A. M./ Heide, J. B. (1993), S. 226 ff.

21

Vgl. Eliashberg, J./ Robertson, T. S. (1988), S. 288 ff.; Porter, M. E. (1980), S. 122.

22

Vgl. Farrell, J./ Shapiro, C. (1988), S. 123 ff.

4

Kap. A

mit einer höheren Unternehmensprofitabilität,23 sinkender Preissensitivität der Kunden24 sowie Markteintrittsbarrieren und Wettbewerbsvorteilen in Verbindung gebracht.25 Aufgrund des derzeitigen Defizits an empirischen Arbeiten im Bereich der Wechselkostenforschung kennzeichnet die gegenwärtige Literatur zumeist nur anekdotisches Wissen, basierend auf rein sachlogischen Überlegungen. Vielfach werden nur ausgewählte Wechselkosten und vereinzelte Wirkungszusammenhänge betrachtet,26 weshalb die bisherigen Erkenntnisse in diesem Forschungsbereich stark uneinheitlich und teilweise widersprüchlich sind. Zumeist werden in der Literatur nur zwei Effekte der Wechselkosten betrachtet: Der erste ist ein direkter Effekt auf die Verhaltensabsichten der Kunden, der zweite ist ein Interaktionseffekt mit der Kundenzufriedenheit. Damit wird angenommen, dass der Einfluss der Wechselkosten auf die Absicht des Kunden dem Anbieter treu zu bleiben, der Wirkung der Wechselkosten auf das tatsächliche Verhalten entspricht, was allerdings nicht zwingend der Fall sein muss. Weitere Wechselwirkungen mit den übrigen Determinanten der Kundenbindung werden in der Literatur dagegen nicht betrachtet, obwohl etablierte Kundenbindungstheorien diese nahe legen und diese Wirkungen in der Wechselkostenliteratur zwar diskutiert aber nicht empirisch überprüft werden. Zusätzlich wird der mehrdimensionalen Natur der Wechselkosten und der sich daraus ergebenden Wirkungsunterschiede kaum Rechnung getragen.27 Während einzelne Wechselkosten vom Kunden als stark negativ wahrgenommen werden, weshalb deren Einsatz mit Bedacht zu wählen ist,28 werden andere Wechselkosten vom Kunden positiv bewertet; somit bedarf es einer entsprechenden Differenzierung. Eine eindimensionale Betrachtung der Wechselkosten kann diese differenten Wirkungsweisen nicht offenlegen, da eine eindimensionale Messung eines mehrdimensionalen Konstrukts nicht dessen umfassenden Charakter bzw. dessen Wechselwirkungen mit anderen Konstrukten vollständig erfassen kann.29 23

Vgl. Beggs, A./ Klemperer, P. (1992), S. 651 ff.

24

Vgl. Farrell, J./ Shapiro, C. (1988), S. 134 ff.

25

Vgl. Schmalensee, R. (1982), S. 360 f.

26

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 110; Jones, M. A. et al. (2002), S. 441.

27

Die meisten Untersuchungen betrachten die Wechselkosten entweder eindimensional oder aber nur wenige Dimensionen umfassend. Dafür verantwortlich ist nicht zuletzt der Mangel an validen Instrumenten zur Messung der Wechselkosten; vgl. Burnham, T. A. et al. (2003); Gremler, D. D. (1995); Jones, M. A. et al. (2002).

28

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 335 f.

29

Vgl. Kumar, N. et al. (1992), S. 242.

Einleitung und Problemstellung

5

Ungeachtet dessen werden in den meisten Unternehmen gleichfalls Entscheidungen getroffen, welche die Wahrnehmung und Wirkung von Wechselkosten berühren.30 Wenn Wechselkosten die Bindung der Kunden zu erhöhen vermögen, ist es folgerichtig, dass die Unternehmen von einem besseren Verständnis über deren Wahrnehmung durch den Kunden und deren Wirkung profitieren. Auf diese Weise können Marketingbudgets effizienter zugeordnet sowie der Erfolg von Maßnahmen zur Kundenbindung besser prognostiziert werden. Vor dem dargestellten Hintergrund wird mittlerweile – und gerade aktuell – vermehrt zu empirischen Studien aufgefordert, welche explizit die Wahrnehmung und Wirkung der Wechselkosten untersuchen.31 So betonen JONES ET AL. in ihrer jüngsten Veröffentlichung, dass die Forschung zur Wirkungsweise der Wechselkosten bei weitem noch nicht abgeschlossen ist.32 2.

Zielsetzung und Gang der Untersuchung

Das aufgezeigte Forschungsdefizit verdeutlicht, dass es in theoretischer und praktischer Hinsicht von besonderem Interesse ist, zu untersuchen, wie Wechselkosten vom Kunden wahrgenommen werden und wie diese die Kundenbindung und insbesondere das tatsächliche Verhalten der Kunden beeinflussen. Dabei gilt es, deren Mehrdimensionalität zu berücksichtigen, um auf der Basis einer umfassenden Konzeptualisierung die Wirkung der Wechselkosten auf die Kundenbindung differenziert zu untersuchen. Um diesem Ziel gerecht zu werden, wird dieser Arbeit das Kundenbindungsmodell nach OLIVER als Bezugsrahmen zu Grunde gelegt.33 Dieses bietet sich für die vorliegende Untersuchung an, da sich die meisten Studien zur Wirkung der Wechselkosten in diesen Rahmen einordnen lassen. Das Modell unterteilt die Kundenbindung in vier sequenzielle Stufen und betrachtet dabei explizit das individuelle, tatsächliche Kaufverhalten der Kunden, womit die Aussagekraft dieser Untersuchung im Vergleich zu den bisherigen Studien hinsichtlich der Verhaltenwirksamkeit der Wechselkosten erhöht wird. Zu diesem Zweck gilt es einerseits, die von OLIVER diskutierten Stufen der Kundenbindung theoretisch zu fundieren, andererseits sollen aufbauend auf einer

30

Vgl. Keiningham, T. L. et al. (2005), S. 13 f.

31

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 110; Jones, M. A. et al. (2007), S. 335; Klemperer, P. (1995), S. 536 f.

32

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 351 f.

33

Vgl. Oliver, R. L. (1999), S. 35 f.

Einleitung und Problemstellung

5

Ungeachtet dessen werden in den meisten Unternehmen gleichfalls Entscheidungen getroffen, welche die Wahrnehmung und Wirkung von Wechselkosten berühren.30 Wenn Wechselkosten die Bindung der Kunden zu erhöhen vermögen, ist es folgerichtig, dass die Unternehmen von einem besseren Verständnis über deren Wahrnehmung durch den Kunden und deren Wirkung profitieren. Auf diese Weise können Marketingbudgets effizienter zugeordnet sowie der Erfolg von Maßnahmen zur Kundenbindung besser prognostiziert werden. Vor dem dargestellten Hintergrund wird mittlerweile – und gerade aktuell – vermehrt zu empirischen Studien aufgefordert, welche explizit die Wahrnehmung und Wirkung der Wechselkosten untersuchen.31 So betonen JONES ET AL. in ihrer jüngsten Veröffentlichung, dass die Forschung zur Wirkungsweise der Wechselkosten bei weitem noch nicht abgeschlossen ist.32 2.

Zielsetzung und Gang der Untersuchung

Das aufgezeigte Forschungsdefizit verdeutlicht, dass es in theoretischer und praktischer Hinsicht von besonderem Interesse ist, zu untersuchen, wie Wechselkosten vom Kunden wahrgenommen werden und wie diese die Kundenbindung und insbesondere das tatsächliche Verhalten der Kunden beeinflussen. Dabei gilt es, deren Mehrdimensionalität zu berücksichtigen, um auf der Basis einer umfassenden Konzeptualisierung die Wirkung der Wechselkosten auf die Kundenbindung differenziert zu untersuchen. Um diesem Ziel gerecht zu werden, wird dieser Arbeit das Kundenbindungsmodell nach OLIVER als Bezugsrahmen zu Grunde gelegt.33 Dieses bietet sich für die vorliegende Untersuchung an, da sich die meisten Studien zur Wirkung der Wechselkosten in diesen Rahmen einordnen lassen. Das Modell unterteilt die Kundenbindung in vier sequenzielle Stufen und betrachtet dabei explizit das individuelle, tatsächliche Kaufverhalten der Kunden, womit die Aussagekraft dieser Untersuchung im Vergleich zu den bisherigen Studien hinsichtlich der Verhaltenwirksamkeit der Wechselkosten erhöht wird. Zu diesem Zweck gilt es einerseits, die von OLIVER diskutierten Stufen der Kundenbindung theoretisch zu fundieren, andererseits sollen aufbauend auf einer

30

Vgl. Keiningham, T. L. et al. (2005), S. 13 f.

31

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 110; Jones, M. A. et al. (2007), S. 335; Klemperer, P. (1995), S. 536 f.

32

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 351 f.

33

Vgl. Oliver, R. L. (1999), S. 35 f.

6

Kap. A

kritischen Beurteilung dieses Modells weitere Zusammenhänge zwischen den einzelnen Stufen theoretisch hergeleitet und empirisch überprüft werden. Die zweite Zielsetzung dieser Arbeit betrifft die Systematisierung der Wechselkosten. Ausgehend von einem umfassenden Überblick über die in der Literatur diskutierten Dimensionen werden diese anschließend konzeptualisiert und operationalisiert. Damit werden sowohl der Marketingforschung als auch dem Marketingmanagement valide Skalen zur Messung der Wechselkosten geboten. Die dritte Zielsetzung dieser Arbeit ist es, die Wirkung der Wechselkosten im Rahmen des entwickelten Kundenbindungsmodells zu untersuchen. Dabei soll sowohl die direkte Bindungswirkung der Wechselkosten betrachtet werden, als auch deren moderierende Wirkung. Die Betrachtung moderierender Effekte ist von Bedeutung, da der Einfluss der übrigen Bindungsdeterminanten wie bspw. der Kundenzufriedenheit in Abhängigkeit der Wechselkosten variieren kann. Ferner werden Wirkungsunterschiede zwischen den einzelnen Wechselkosten sowohl hinsichtlich der Richtung der Effekte als auch hinsichtlich deren Stärke überprüft. Ein viertes Ziel dieser Arbeit besteht darin, auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse, Implikationen für das Management von Wechselkosten abzuleiten. Dabei werden segmentspezifische Aussagen getroffen, um grundsätzliche strategische Stoßrichtungen des Kundenmanagements festzulegen, sowie differenzierte Maßnahmen zur Etablierung von Wechselkosten abzuleiten. Kapitel B legt die zur Erreichung dieser Ziele notwendigen begrifflichen Grundlagen. Ausgehend von der Definition des Beziehungsmarketings und der damit verbundenen Zielgröße der Kundenbindung werden die zentralen Dimensionen der Kundenbindung herausgearbeitet sowie die wesentlichen Determinanten diskutiert. Dabei werden insbesondere die Kundenzufriedenheit, der Nettonutzen sowie die wahrgenommenen Wechselkosten in den Fokus gerückt. Neben der Diskussion verschiedener Auffassungen dieser zentralen Begriffe erfolgt eine Bestandsaufnahme der bisherigen Forschungsarbeiten im Bereich der Wechselkosten. Auf dieser Basis werden die Dimensionen der Wechselkosten herausgearbeitet sowie eine umfassende Systematisierung vorgestellt. Kapitel C baut auf den begrifflichen Grundlagen auf und widmet sich den dieser Untersuchung zu Grunde liegenden Theorien, welche die Basis der in diesem Kapitel abzuleitenden Hypothesen darstellen. Neben der metatheoretischen Einordnung dieser Arbeit sowie den verhaltenswissenschaftlichen Theorien zur Erklärung der Kundenbindung wird in diesem Kapitel das Kundenbindungsmodell nach OLIVER als konzeptionelle Rahmen der empirischen Untersuchung, vorgestellt. Darauf aufbauend erfolgt die theoriegestützte Herleitung der Untersuchungshypothesen.

Einleitung und Problemstellung

7

In Kapitel D werden die entwickelten Untersuchungshypothesen empirisch überprüft. Dabei werden der Untersuchungskontext, die damit verbundene Datenbasis sowie die Operationalisierung der Konstrukte aufgezeigt. Anschließend werden die wesentlichen statistischen Methoden dieser Arbeit vorgestellt. Die empirische Überprüfung der Hypothesen erfolgt anhand von zwei Studien im Dienstleistungskontext. Während die erste Studie in der DIY-Branche stattfindet, erfolgt die zweite Studie in der Finanzdienstleistungsbranche. Diese Vorgehensweise bietet sich an, da in den einzelnen Studien ein spezifischer Betrachtungsschwerpunkt gelegt wird: Während in der ersten Studie die Verhaltenswirksamkeit der Wechselkosten im Vordergrund der Untersuchung steht, werden in der zweiten Studie die Systematisierung der Wechselkosten sowie die damit verbundenen Wirkungsunterschiede betrachtet. Die Überprüfung des Untersuchungsmodells anhand von zwei Studien erhöht zugleich die Generalisierbarkeit der Ergebnisse.34 Kapitel E bewertet zunächst die Ergebnisse der Untersuchung vor dem Hintergrund der mit dieser Arbeit verfolgten Zielsetzungen. Ferner werden Handlungsempfehlungen sowohl für weitere Forschungsarbeiten als auch für die Unternehmenspraxis abgeleitet. Kapitel F fasst abschließend die zentralen Ergebnisse dieser Arbeit zusammen, diskutiert deren Limitationen und schließt mit einem kurzen Ausblick. Einen zusammenfassenden Überblick über den vollständigen Gang der weiteren Untersuchung gibt Abbildung A-2.

34

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 352. Die hier betrachteten Branchen werden explizit von JONES in ihrem Forschungsausblick für weitere Untersuchungen der Wechselkosten empfohlen.

ET AL.

8

Kap. A

Einleitung und Problemstellung A A.1

Bedeutung von Wechselkosten

A.2

Zielsetzung und Gang der Untersuchung

Begriffliche Grundlagen B B.1

Definition und Ziele des Beziehungsmarketings

B.2

Kundenbindung ƒ Nettonutzen ƒ Kundenzufriedenheit ƒ Wechselkosten

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen C C.1

Verhaltenswissenschaftl. Theorien der Kundenbindung

C.2

Ableitung der Untersuchungshypothesen

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse D D.1

Design der empirischen Untersuchung und methodische Grundlagen

D.2

Empirische Ergebnisse ƒ DIY-Studie ƒ FDL-Studie

Implikationen der Untersuchung E E.1

Limitationen und weiterer Forschungsbedarf

F

Abb. A-2: Gang der Untersuchung Quelle:

Eigene Darstellung.

E.2

Implikationen für die Unternehmenspraxis

Zusammenfassung

B.

Begriffliche Grundlagen

Entsprechend der formulierten Untersuchungsziele ist es zunächst notwendig, die zentralen Begriffe dieser Arbeit zu definieren. Dementsprechend wird zunächst der Begriff des Beziehungsmarketings definiert (vgl. Kap. B.1). Die Kundenbindung stellt eine wesentliche Zielgröße des Beziehungsmarketings dar, weshalb dieser Begriff sowie die zentralen Determinanten der Kundenbindung herauszuarbeiten sind (vgl. Kap. B.2). 1.

Beziehungsmarketing

Im Zuge der Umorientierung der Marketingforschung und -praxis in Richtung einer stärkeren Beziehungsfokussierung wurden die Erhaltung und die Pflege des bestehenden Kundenstammes gegenüber der Neukundengewinnung betont.35 Mitverantwortlich für das steigende Interesse am Beziehungsmarketing36 im Gegensatz zum Transaktionsmarketing sind insbesondere die frühen Studien zur ökonomischen Wirkung der Kundenbindung.37 Diese belegen einerseits die vergleichsweise niedrigen Aufwendungen, welche die Bindung loyaler Kunden im Vergleich zur Akquisition von Neukunden bedarf, sowie andererseits den Einfluss der Kundenbindung auf die Unternehmensgewinne. Demnach lässt sich mit loyalen Kunden deutlich mehr Umsatz erzielen als mit wechselbereiten Kunden, wodurch die Unternehmensgewinne um bis zu 85 % steigen.38 Eine etablierte Definition des Beziehungsmarketings stammt von BERRY, der das Beziehungsmarketing als „... attracting, maintaining and – in multi-service organizations – enhancing customer relationships …“ beschreibt.39 Die Neukundenakquisition ist

35

Vgl. Diller, H./ Bukhari, I. (1996), S. 81; Vogel, V. (2006), S. 7 f.

36

Der Begriff des Beziehungsmarketings wurde erstmals von BERRY ausgiebig diskutiert; vgl. Ahlert, D./ Hesse, J. (2002); Berry, L. L. (1983); Berry, L. L. (1995); Grönroos, C. (1990); Grönroos, C. (1991); Gummesson, E. (1987); Hunt, S. D./ Morgan, R. M. (1995); Sheth, J. N./ Parvatiyar, A. (1995b); Turnbull, P. W./ Wilson, D. T. (1989). Im angloamerikanischen Raum wird das Beziehungsmarketing auch unter dem Begriff des „Relationship Marketing“ diskutiert. Vereinzelt tritt auch die Bezeichnung des „Retention Marketing“ auf; vgl. bspw. Carroll, P./ Rose, S. (1993).

37

Vgl. Aijo, T. (1996); Berry, L. L. (1983); Grönroos, C. (1996); Jackson, B. B. (1985a); Payne, A. F. T. (1995).

38

Mit zunehmender Loyalität der Kunden steigt der Erfolg zwischen 25 und 85 %; vgl. Gupta, S. et al. (2004), S. 16; Reichheld, F. F./ Sasser Jr., W. E. (1990), S. 105 f. Ferner belegen einzelne Studien, dass die Neukundenakquisition bis zu sechsmal teurer ist, als bestehende Kunden zu binden; vgl. Stojek, M. (2000), S. 37 ff.

39

Berry, L. L. (1983), S. 25.

10

Kap. B

nunmehr nur eine Zwischenstufe, um dauerhafte Kundenbeziehungen40 zu etablieren und den derzeitigen Kundenstamm zu loyalen Kunden zu entwickeln.41 Dementsprechend stellt die dauerhafte Bindung profitabler Kunden die Leitidee des Beziehungsmarketings dar.42 Ebenso betont GRÖNROOS den Aspekt des Aufbaus langfristiger Geschäftsbeziehungen, indem er das Ziel des Beziehungsmarketings als „... to establish, maintain, and enhance relationships with customers and other partners ...“ beschreibt.43 Diese Definition zeigt, dass sich das Beziehungsmarketing auf sämtliche Beziehungen zu den relevanten Anspruchsgruppen eines Unternehmens erstreckt. Aufgrund des Fokus dieser Untersuchung auf die Kundenperspektive ist dagegen der Begriff des Customer Relationship Marketing (CRM) angemessener. Hierunter ist ein ganzheitlicher Ansatz der Unternehmensführung zu verstehen, der sämtliche kundenbezogene Prozesse zum nachhaltigen Aufbau und zur Pflege von profitablen Geschäftsbeziehungen mit ausgewählten Kunden integriert und optimiert.44 Obgleich die Idee der Betrachtung langfristiger Kundenbeziehungen im Marketing nicht neu ist,45 wird im Zuge dieses Perspektivenwechsels, welcher mit dem (Kunden-)Beziehungsmarketing verbunden ist, vielfach auch ein Paradigmenwechsel46 diskutiert. So sehen bspw. GRÖNROOS ET AL. im Beziehungsmarketing eine grundlegende Änderung des Marketings.47 Während im angloamerikanischen Raum diese Neuausrichtung starken Zuspruch findet, wird der Übergang zu einem neuen Para-

40

Auch in weiteren Definitionen wird der zunehmende Fokus auf die Kundenbeziehung betont, indem unter dem Beziehungsmarketing „… a marketing orientation that seeks to develop close interactions with selected customers, suppliers and competitors for value creation through cooperative and collaborative efforts …“ verstanden wird; Sheth, J. N./ Parvatiyar, A. (1995b), S. 257.

41

Vgl. Berry, L. L. (1983), S. 236. Die Kundenbindung wird nicht nur im Beziehungsmarketing als vorökonomische Zielgröße verstanden. Im Rahmen des Beziehungsmarketings besitzt sie jedoch eine besondere Bedeutung. Als weitere vorökonomische Ziele werden vielfach auch die Kundennähe sowie die Unabhängigkeit des Anbieters diskutiert; vgl. Eggert, A. (1999), S. 26.

42

Vgl. Eggert, A. (1999), S. 18.

43

Grönroos, C. (2000), S. 98.

44

Vgl. Diller, H./ Kusterer, M. (1988), S. 211; Lewin, J. E./ Johnston, W. J. (1997), S. 23; Sheth, J. N./ Parvatiyar, A. (1995a), S. 397 ff.; Vogel, V. (2006), S. 8.

45

Vgl. Ahlert, D./ Hesse, J. (2002), S. 4 f.

46

KUHN versteht unter einem Paradigma ein umfassendes und festumrissenes Programm, das in der jeweiligen Disziplin weitgehend akzeptiert ist und an dessen Verdeutlichung eine Vielzahl von Fachvertretern arbeitet; vgl. Kuhn, T. S. (2003).

47

Vgl. Grönroos, C. (1997a), S. 322 f.; Gummesson, E. (1999), S. 3; Kotler, P. (1992), S. 50; Reinartz, W./ Krafft, M. (2001), S. 1264; Sheth, J. N. (2000), S. 609 ff.

Begriffliche Grundlagen

11

digma im deutschsprachigen Raum weitestgehend abgelehnt.48 Exemplarisch seien an dieser Stelle BRUHN und BUNGE genannt, die im Beziehungsmarketing zwar eine nützliche Betonung ausgewählter Marketingaspekte, jedoch keinen grundsätzlichen Paradigmenwechsel sehen.49 Auch BACKHAUS argumentiert, dass langfristige Beziehungen nicht in sämtlichen Geschäftsfeldern sowohl für den Anbieter als auch für den Nachfrager von Vorteil seien.50 Obgleich die Diskussion um einen Paradigmenwechsel noch nicht abgeschlossen ist, kann konstatiert werden, dass sich in zahlreichen Branchen die Fokussierung hin zu langfristigen Geschäftsbeziehungen verändert hat. Dementsprechend wird das Beziehungsmarketing oftmals dem Transaktionsmarketing als Antithese gegenübergestellt (vgl. Tab. B-1). Unterscheidungskriterium

Transaktionsmarketing

Beziehungsmarketing

Marketingfokus

Kundenakquisition

Kundenbindung

Marketingziel

Übertr. von Verfügungsrechten

Aufbau einer Geschäftsbeziehung

Betrachtungshorizont

Kurzfristig

Langfristig

Wissen über den Kunden

Anonymer Kunde

Bekannter Kunde

Orientierung

Produkteigenschaften

Kundennutzen

Interaktionsniveau

Gering

Hoch

Abhängigkeit der Parteien

Gering

Hoch

Serviceorientierung

Gering

Hoch

Bedeutung Wechselkosten

Gering

Hoch

Tab. B-1: Beziehungsmarketing als Antithese zum Transaktionsmarketing Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Christopher, M. et al. (1991), S. 9; Grönroos, C. (1991), S. 7; Jackson, B. B. (1985b), S. 168.

Trotz der eingangs erwähnten ökonomischen Wirkungen der Kundenbindung, ist anzuführen, dass einzelne Studien die Erfolgswirksamkeit der Kundenbindung relativieren. Demnach müssen loyale Kunden nicht zwangsweise profitable Kunden sein.51 So weisen bspw. REINARTZ und KRAFFT nach, dass die Höhe der kundenseitigen Ein-

48

Vgl. Ahlert, D./ Hesse, J. (2002), S. 9; Backhaus, K. (1998), S. 31 ff.; Bruhn, M. (2001), S. 12; Eggert, A. (1999), S. 16; Brodie, R. J. et al. (1997), S. 383; Meffert, H. (1999), S. 20 f.

49

Vgl. Bruhn, M./ Bunge, B. (1994), S. 77.

50

Vgl. Backhaus, K. (1998), S. 30.

51

Profitable Kundensegmente können sich sowohl aus loyalen als auch aus transaktionalen Kunden zusammensetzen; vgl. Reinartz, W./ Krafft, M. (2001), S. 1268 ff. Auch kann die Hälfte der profitablen Kunden nur wenige Transaktionen mit dem betreffenden Unternehmen ausmachen; vgl. Reinartz, W./ Kumar, V. (2002), S. 86.

12

Kap. B

zahlungsüberschüsse nicht von der Dauer der Kundenbeziehung abhängt.52 Ebenso belegen ROWLEY ET AL., dass gebundene Kunden weniger zu zahlen bereit sind als ungebundene Neukunden.53 Damit stellen die mit der Kundenbindung verbundenen ökonomischen Ziele keine Automatismen dar. Vielmehr handelt es sich dabei um mögliche, für das Unternehmen zu erschließende Potenziale. Aufgrund dieser bislang nur teilweise belegten Effekte der Kundenbindung stellt die systematische Darstellung dieser Potenziale in Tabelle B-2 vielmehr eine Strukturierung dergleichen als eine exakte Belegführung dar.54 Sicherheit

Wachstum

Gewinn

Erhöhte Stabilität der Geschäftsbeziehung

Bessere Kundenpenetration

Kosteneinsparungen

Positiv

ƒ Verringerte Suche nach Alternativen ƒ Habitualisierung des Kaufs ƒ Erhöhte Toleranz Verbesserte Informationsbasis ƒ Auskunftsbereitschaft ƒ Beschwerdebereitschaft ƒ Interaktionsbereitschaft Negativ

ƒ Integrationsfähigkeit

ƒ Gesteigerte Kauffrequenz ƒ Gesteigertes Kaufvolumen ƒ Cross-Buying-Effekte ƒ Beschaffungskonzentration Höheres Referenzpotenzial ƒ Weiterempfehlungsabsicht

ƒ Weniger Betreuung ƒ Weniger Beratung Erlössteigerungen ƒ Wachstumseffekte ƒ Cross-Selling-Erlöse

ƒ Mund-zu-MundKommunikation ƒ Gewinnung Neukunden

Inflexibilität

Einseitige Kundenstruktur

Trägheit

Negative Mund-zu-MundWerbung

Reaktanzgefahr

ƒ Schnellere Amortisation der Akquisitionskosten

Bindungskosten ƒ Zurechenbare Kosten ƒ Zurechenbare Erlöse

Tab. B-2: Vermutete Effekte der Kundenbindung Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Diller, H. (1996), S. 82.

2.

Kundenbindung als Zielgröße des Beziehungsmarketings

Nachdem das Beziehungsmarketing als Akzentuierung ausgewählter Aspekte des Marketings charakterisiert sowie der Zusammenhang zur Kundenbindung hergestellt wurde, gilt es nunmehr die alternativen Auffassungen des Kundenbindungsbegriffs zu diskutieren (vgl. Kap. B.2.1). Auf diese Weise wird eine für diese Arbeit zweckmäßige Definition gewonnen, welche es erlaubt, verschiedene Kundenbindungstypolo-

52

Vgl. Krafft, M. (2002), S. 156 ff.; Reinartz, W./ Krafft, M. (2001), S. 1273; Reinartz, W. J./ Kumar, V. (2000), S. 24.

53

Vgl. Dowling, G. R./ Uncles, M. (1997), S. 77 f.; Reinartz, W./ Kumar, V. (2002), S. 87 ff.; Rowley, J. (2005), S. 195.

54

Vgl. Eggert, A. (1999), S. 43; Vogel, V. (2006), S. 9 ff.

12

Kap. B

zahlungsüberschüsse nicht von der Dauer der Kundenbeziehung abhängt.52 Ebenso belegen ROWLEY ET AL., dass gebundene Kunden weniger zu zahlen bereit sind als ungebundene Neukunden.53 Damit stellen die mit der Kundenbindung verbundenen ökonomischen Ziele keine Automatismen dar. Vielmehr handelt es sich dabei um mögliche, für das Unternehmen zu erschließende Potenziale. Aufgrund dieser bislang nur teilweise belegten Effekte der Kundenbindung stellt die systematische Darstellung dieser Potenziale in Tabelle B-2 vielmehr eine Strukturierung dergleichen als eine exakte Belegführung dar.54 Sicherheit

Wachstum

Gewinn

Erhöhte Stabilität der Geschäftsbeziehung

Bessere Kundenpenetration

Kosteneinsparungen

Positiv

ƒ Verringerte Suche nach Alternativen ƒ Habitualisierung des Kaufs ƒ Erhöhte Toleranz Verbesserte Informationsbasis ƒ Auskunftsbereitschaft ƒ Beschwerdebereitschaft ƒ Interaktionsbereitschaft Negativ

ƒ Integrationsfähigkeit

ƒ Gesteigerte Kauffrequenz ƒ Gesteigertes Kaufvolumen ƒ Cross-Buying-Effekte ƒ Beschaffungskonzentration Höheres Referenzpotenzial ƒ Weiterempfehlungsabsicht

ƒ Weniger Betreuung ƒ Weniger Beratung Erlössteigerungen ƒ Wachstumseffekte ƒ Cross-Selling-Erlöse

ƒ Mund-zu-MundKommunikation ƒ Gewinnung Neukunden

Inflexibilität

Einseitige Kundenstruktur

Trägheit

Negative Mund-zu-MundWerbung

Reaktanzgefahr

ƒ Schnellere Amortisation der Akquisitionskosten

Bindungskosten ƒ Zurechenbare Kosten ƒ Zurechenbare Erlöse

Tab. B-2: Vermutete Effekte der Kundenbindung Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Diller, H. (1996), S. 82.

2.

Kundenbindung als Zielgröße des Beziehungsmarketings

Nachdem das Beziehungsmarketing als Akzentuierung ausgewählter Aspekte des Marketings charakterisiert sowie der Zusammenhang zur Kundenbindung hergestellt wurde, gilt es nunmehr die alternativen Auffassungen des Kundenbindungsbegriffs zu diskutieren (vgl. Kap. B.2.1). Auf diese Weise wird eine für diese Arbeit zweckmäßige Definition gewonnen, welche es erlaubt, verschiedene Kundenbindungstypolo-

52

Vgl. Krafft, M. (2002), S. 156 ff.; Reinartz, W./ Krafft, M. (2001), S. 1273; Reinartz, W. J./ Kumar, V. (2000), S. 24.

53

Vgl. Dowling, G. R./ Uncles, M. (1997), S. 77 f.; Reinartz, W./ Kumar, V. (2002), S. 87 ff.; Rowley, J. (2005), S. 195.

54

Vgl. Eggert, A. (1999), S. 43; Vogel, V. (2006), S. 9 ff.

Begriffliche Grundlagen

13

gien zu betrachten (vgl. Kap. B.2.2) sowie die wesentlichen Determinanten der Kundenbindung herauszuarbeiten (vgl. Kap. B.2.3). 2.1

Definition der Kundenbindung

In der marketingwissenschaftlichen Literatur wird unter der Kundenbindung der Aufbau und die Aufrechterhaltung einer Geschäftsbeziehung zwischen einem Anbieter und einem Nachfrager als eine Folge von nicht zufälligen Markttransaktionen verstanden.55 Damit erfährt der Begriff allerdings noch keine einheitliche Verwendung.56 So werden in der Marketingliteratur mehrere nebeneinander bestehende Definitionen der Kundenbindung diskutiert, weshalb nachfolgend alternative Auffassungen dieses Begriffs voneinander abzugrenzen sind, um sich einer für diese Arbeit zweckdienlichen Definition anzunähern. Eine erste grundsätzliche Unterscheidung betrifft die möglichen Ausprägungsformen der Kundenbindung aus anbieter- bzw. nachfragerbezogener Perspektive.57 Aus anbieterbezogener Perspektive ist die Kundenbindung als Summe von Aktivitäten eines Anbieters zu verstehen, die grundsätzlich zur engeren Gestaltung von Geschäftsbeziehungen zum Kunden geeignet sind.58 Dieses instrumentell geprägte Begriffsverständnis ist besonders in der Marketingpraxis weit verbreitet.59 Demgegenüber charakterisiert die nachfragerbezogene Perspektive die Kundenbindung als komplexes Merkmal des Kunden.60 Eine Orientierung am nachfragerbezogenen Kundenbindungsverständnis ist insofern geboten, als dass letztlich der Kunde über das Zustandekommen der Geschäftsbeziehung entscheidet.61 Trotz der Einschränkung des Begriffs auf die nachfragerbezogene Perspektive erfolgt hiermit keine eindeutige Begriffsabgrenzung, da in der Literatur mehrere alternative Auffassungen der Kundenbindung aus Nachfragersicht diskutiert werden.62

55

Vgl. Diller, H. (1995), S. 5; Eggert, A. (1999), S. 29 ff.; Krafft, M. (2002), S. 22; Krüger, S. M. (1997), S. 22; Peter, S. I. (2001), S. 7; Rieker, S. A. (1995), S. 1 f.; Vogel, V. (2006), S. 33 ff.

56

Vgl. Bakay, Z. (2003), S. 20; Diller, H. (1996), S. 81; Eggert, A. (1999), S. 4; Rams, W. (2001), S. 24.

57

Vgl. Diller, H. (1996), S. 81; Homburg, C. et al. (2005a), S. 100; Vogel, V. (2006), S. 33 ff.

58

Vgl. Braunstein, C. (2001), S. 7; Diller, H. (1996), S. 82; Giering, A. (2000), S. 48.

59

Vgl. Diller, H. (1996), S. 82.

60

Vgl. Braunstein, C. (2001), S. 8; Eggert, A. (1999), S. 28.

61

Vgl. Hennig-Thurau, T. et al. (2002), S. 370.

62

Vgl. Plassmann, H. et al. (2007), S. 735.

14

Kap. B

Zu Beginn der Kundenbindungsforschung in den 1970er Jahren wurde die Kundenbindung als reines Wiederkaufverhalten der Kunden verstanden, weshalb in den frühen Definitionen hauptsächlich auf Wiederkaufzyklen Bezug genommen wurde.63 Dies führte zu einem ersten behavioristischen Ansatz der Erklärung von Kaufzyklen. Vertreter dieses Ansatzes waren JACOBY und KYNER, welche die Kundenbindung zu diesem Zeitpunkt als „… a biased (nonrandom) repeat purchase of a specific brand (from a set of alternatives) over time by a consumer, using a deliberate evaluation process ...“ definieren.64 Diese Definition ist jedoch insofern unzureichend, als dass durch die reine Orientierung der Kundenbindung am Kaufverhalten keine psychischen Frühindikatoren des kundenseitigen Verhaltens berücksichtigt werden.65 Damit können dem Management keine Hinweise zur Beeinflussung der Kundenbindung gegeben werden.66 Aufgrund der Kritik am behavioristischen Ansatz herrscht mittlerweile die Auffassung vor, dass die Kundenbindung ebenso die dem Verhalten vorgelagerten Verhaltensdispositionen umfasst.67 Als Reaktion auf diese Kritik ergänzten JACOBY und CHESTNUT später diese erste Definition durch den Hinweis, dass auch die kognitiven, affektiven und konativen Aspekte der Kundenbindung zu berücksichtigen sind, sofern das Phänomen umfassend untersucht werden soll.68 Allerdings würde eine ausschließliche Orientierung der Kundenbindung an der Wiederkaufabsicht, verstanden als ein auf das Wiederkaufverhalten hinweisendes Merkmal des Nachfragers, ebenfalls zu kurz greifen. So werden nicht sämtliche Verhaltensabsichten eines Kunden zwingend von diesem realisiert.69 Vielmehr bestimmen diverse interne und externe Einflussgrößen, inwieweit die Überführung von Intentionen in das tatsächliche Verhalten der Kunden erfolgt.70 63

Der Zeitraum, innerhalb dessen sich eine Transaktion wiederholen muss, um der Kundenbindung gerecht zu werden, orientiert sich an der Art des Leistungsgegenstand, so dass keine absolute Zeitdauer als Richtmaß bestimmt werden kann; vgl. Peter, S. I. (1997), S. 9.

64

Jacoby, J./ Kyner, D. B. (1973), S. 2.

65

Als Äquivalent der Kundenbindung, verstanden als das Kaufverhalten der Kunden, wird in der angloamerikanischen Literatur der Begriff „Customer Retention“ zwar diskutiert, jedoch wird die Bezeichnung weitestgehend deckungsgleich mit dem Begriff „Customer Loyalty“ verwendet. Dieses kritisiert auch JONES: „... many studies seem to bypass the concept of customer retention and stress the importance of loyalty and commitment ...“; Jones, M. A. (1998), S. 17; vgl. Herrmann, A. et al. (1997), S. 9.

66

Vgl. Dick, A. S./ Basu, K. (1994), S. 99; Giering, A. (2000), S. 15.

67

Vgl. Braunstein, C. (2001), S. 11 f.

68

Vgl. Jacoby, J./ Chestnut, R. W. (1978), S. 67 ff.

69

Vgl. Ajzen, I. (1985), S. 11; Kuhl, J. (1985), S. 101 f. bzw. im Kontext der Kundenbindungsforschung Eggert, A. (1999), S. 65; Herrmann, A. et al. (2000), S. 294 f.; Nießing, J. (2005), S. 56.

70

Vgl. Eggert, A. (1999), S. 73 ff.; Morwitz, V. et al. (1997).

Begriffliche Grundlagen

15

Damit wird deutlich, dass im Rahmen der Kundenbindung eine gemeinsame Betrachtung sowohl der Intention als auch des Verhaltens des Kunden vorzunehmen ist.71 Eine Definition, die diese beiden Aspekte berücksichtigt, stammt von OLIVER, der Kundenbindung auffasst als „... a deeply held commitment to rebuy or repatronize a preferred product or service consistently in the future, thereby causing repetitive same-brand or same brand-set purchasing, despite situational influences and marketing efforts that have the potential to cause switching behavior.“72 Obgleich diese Definition die Intention des Kunden berücksichtigt, umfasst dieses Verständnis dennoch nicht die Bindung durch Wechselkosten, da sie einzig auf der Freiwilligkeit der Kundenbindung seitens des Kunden beruht.73 Es liegen allerdings auch solche Definitionen vor, die Wechselkosten explizit berücksichtigen, aufgrund derer die Beendigung einer Geschäftsbeziehung erschwert oder sogar unmöglich gemacht wird.74 So versteht DILLER unter der Kundenbindung ein (komplexes) Merkmal des Kunden, das sowohl kognitive, affektive als auch intentionale Aspekte umfasst, weshalb er die Kundenbindung als Einstellung eines Kunden zu einem bestimmten Anbieter definiert, die sich in der Bereitschaft des Kunden zu Folgetransaktionen niederschlägt.75 Dabei grenzt er die konative Komponente ab und definiert diese als ein eigenständiges Konstrukt.76 Die Bereitschaft zu Folgetransaktionen muss dabei nicht einzig auf einer positiven Einstellung beruhen, sondern kann vielmehr auch durch die rechtliche Bindung des Kunden oder durch situative Umstände verursacht werden, wodurch diese nicht a-priori als freiwillige Bindung zu definieren ist. Überdies argumentiert DILLER, dass die Bereitschaft zu Folgetransaktionen sich im tatsächlichen Wiederkaufverhalten der Kunden niederschlägt; diese liegt somit vor, „… wenn innerhalb eines zweckmäßig definierten Zeitraums wiederholte

71

So existieren derzeit nach UNCLES ET AL. drei etablierte Konzeptualisierungen der Kundenbindung: (1) Kundenbindung als eine Einstellung, die zu einer positiven Beziehung zu einer Marke führt; (2) Kundenbindung verstanden als Folgekäufe; sowie (3) Wiederkauf moderiert von kundenindividuellen Unterschieden, Charakteristika, Umständen und/oder Einkaufssituationen; vgl. Uncles, M. D. et al. (2003), S. 295 ff.

72

Oliver, R. L. (1997), S. 392.

73

Vgl. Eggert, A. (1999), S. 29; Jones, M. A. (1998), S. 17; Nießing, J. (2005), S. 21; Rams, W. (2001), S. 54 f.

74

Vgl. RAMS für einen umfassenden Überblick über die Definitionen der Kundenbindung mit explizitem Bezug zu den Wechselkosten. Diese Übersicht unterscheidet ferner auch zwischen der Anbieter- sowie Kundenperspektive (S-R- und S-O-R-Sichtweise); vgl. Rams, W. (2001), S. 24 ff.

75

Vgl. Diller, H. (1996), S. 82 f.

76

Vgl. KROEBER-RIEL und WEINBERG, RAMS sowie TROMMSDORFF zum Einstellungskonstrukt und zur Drei-Komponenten-Theorie; vgl. Kroeber-Riel, W./ Weinberg, P. (2003), S. 169; Rams, W. (2001), S. 54; Trommsdorff, V. (2003), S. 164.

16

Kap. B

Informations-, Güter- oder Finanztransaktionen zwischen zwei Geschäftspartnern stattgefunden haben (ex post-Betrachtung) bzw. geplant sind (ex anteBetrachtung).“77 Dementsprechend wird mit dieser Definition zwischen der Kundenbindung als Verhaltensdisposition (= Kundenloyalität) und der Kundenbindung als tatsächlichem Treueverhalten differenziert.78 Beide Formen der Kundenbindung können sowohl auf eine positive Einstellung des Kunden als auch auf das Vorliegen von Wechselkosten zurückzuführen sein. Eine explizite Unterscheidung zwischen der freiwilligen und unfreiwilligen Kundenbindung fordern dagegen BLIEMEL und EGGERT, welche sie durch die Bindungszustände der Gebundenheit und Verbundenheit zum Ausdruck bringen.79 Während die freiwillige Bindung auf einer positiven Einstellung des Kunden basiert und damit das „NichtWechseln-Wollen“ eines Kunden ausdrückt, wird bei der Gebundenheit die Freiheit des Kunden durch den Aufbau von Wechselkosten eingeschränkt, so dass dieser „nicht wechseln kann“.80 Im Rahmen dieser Untersuchung, welche die Wirkung von Wechselkosten betrachtet, kommt sowohl die Verwendung der Definition von DILLER als auch der von BLIEMEL und EGGERT in Betracht. Da allerdings bei der zweiten Definition insbesondere die nicht trennscharfe Abgrenzung zwischen dem Zustand der Gebundenheit sowie der Wechselkosten zu kritisieren ist und der Bezug zum tatsächlichen Kaufverhalten der Kunden fehlt, wird der ersten Definition gefolgt. Einen Überblick über die diskutierten Definitionen der Kundenbindung mit Differenzierung zwischen der Kundenbindung als Verhalten bzw. innere Disposition sowie dem Einbezug von Wechselkosten gibt Tabelle B-3.

77

Diller, H. (1996), S. 84. Hierzu ist anzumerken, dass Kundenbindung auch dann vorliegt, wenn das tatsächliche zukünftige Kaufverhalten des Kunden stattfindet; vgl. Braunstein, C. (2001), S. 18.

78

Während HOMBURG und FAßNACHT die Kundenloyalität mit der Verhaltensdisposition gleichsetzen, nimmt RAMS Bezug auf die Einstellung der Kunden als Determinante der Verhaltensdisposition; Homburg, C./ Faßnacht, M. (2001); Rams, W. (2001).

79

Vgl. Bliemel, F. W./ Eggert, A. (1998), S. 39.

80

Vgl. Rams, W. (2001), S. 35.

Begriffliche Grundlagen

17

Quelle

Definition

1

Jacoby, J./ Kyner, D. B. (1973)

„... a biased (non-random) repeat purchase of a specific brand (from a set of alternatives) over time by a consumer, using a deliberate evaluation process.“

9

Jacoby, J./ Chestnut, R. W. (1978)

„If brand loyalty is ever to be managed, not just measured, it will have to be elaborated in a much more detailed description of cognitive activities rather than focusing only on behavioral aspects of brand loyalty (e.g., repeat purchase).“

Oliver, R. L. (1997)

„... a deeply held commitment to rebuy or repatronize a preferred product or service consistently in the future, thereby causing repetitive same-brand or same brand-set purchasing, despite situational influences and marketing efforts that have the potential to cause switching behavior.“

Diller, H. (1996)

„Bei Bezugnahme auf den Kunden … wird KB zu einem komplexen Merkmal der Kunden. Weil dabei sowohl kognitive … als auch affektive … als auch intentionale Aspekte eine Rolle spielen, liegt es nahe, KB i. w. S. als Einstellung eines Kunden zu einer Geschäftsbeziehung mit einem Anbieter zu definieren, die sich in dessen Bereitschaft zu Folgekäufen niederschlägt. Es handelt sich demnach um eine Einstellung zum Verhalten … Die Bereitschaft zu Folgetransaktionen kann auch rechtliche Bindungen des Kunden umfassen oder durch situative Umstände verursacht sein, sollte also nicht a-priori als freiwillige Bindung definiert werden. … Die Verhaltensabsichten können dabei allerdings als eigenes Konstrukt von der Einstellung abgetrennt werden. Infolgedessen könnte KB i. e. S. als Bereitschaft von Kunden zu Folgekäufen bei einem bestimmten Anbieter definiert werden.“

2

3

9

9

9

9

9

9

9

9

„Kundenbindung liegt dann vor, wenn innerhalb eines zweckmäßig definierten Zeitraums wiederholte Informations-, Güter- oder Finanztransaktionen zwischen zwei Geschäftspartnern stattgefunden haben (ex post-Betrachtung) bzw. geplant sind (ex ante-Betrachtung).“ Bliemel, F. W./ Eggert, A. (1998)

„Zur differenzierten Betrachtung der Kundenbindung als Sollstrategie schlagen wir vor, aus Sicht der Kunden zwei mögliche Zustände der Bindung zu erwägen: 1. die Verbundenheit sowie 2. die Gebundenheit der Kunden an ihre Lieferanten bzw. deren Angebot an Waren und Dienstleistungen. … Die Verbundenheitsstrategie kann verkürzt als ein ‚Nicht-Wechseln-Wollen’ der Kunden charakterisiert werden. … In der Gebundenheitsstrategie schränkt der Anbieter die Freiheit seiner Kunden durch den Aufbau von Wechselbarrieren [Anmerkung: Wechselkosten] ein.“

Anmerkungen: (1) Kundensicht (Verhalten) (2) Kundensicht (Disposition) (3) Bezug zu Wechselkosten

Tab. B-3: Systematisierung von Kundenbindungsdefinitionen Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Rams, W. (2001), S. 25 ff.

18

Kap. B

2.2

Typologie der Kundenbindung

Entsprechend der Unterscheidung zwischen den verschiedenen Ursachen der Kundenbindung werden in der Marketingliteratur mehrere Kundenbindungstypologien diskutiert.81 In der Typologie nach DICK und BASU entscheidet die Einstellung des Kunden über die Form der vorliegenden Bindung,82 wobei die Autoren zwischen vier Ausprägungsformen differenzieren: der wahren Bindung, der latenten Bindung, der unechten Bindung und keiner Bindung.83 Den Zusammenhang zwischen der Einstellung des Kunden und dessen Wiederkaufverhalten bzw. Absicht verdeutlicht Abbildung B-1.84 Verhalten/ Verhaltensabsicht hoch

niedrig

hoch

(Wahre) Bindung

Latente Bindung

niedrig

Unechte Bindung

Keine Bindung

Einstellung

Abb. B-1: Typologie der Kundenbindung Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Dick, A. S./ Basu, K. (1994), S. 101.

Während die unechte Bindung nicht zwingend eine Freiwilligkeit seitens des Kunden voraussetzt, beruht die wahre Bindung auf einer im Vergleich zur Konkurrenz positiveren Einstellung des Kunden gegenüber dem Anbieter und berücksichtigt damit die freiwillige Komponente der Bindung des Kunden.85 Die wahre Bindung reflektiert eine positive psychologische Disposition des Kunden gegenüber einer Marke oder einer

81

Mittels Typologien können qualitative Ausprägungen der Kundenbindung aufgedeckt werden, womit sie eine Vorstufe zur Theoriebildung darstellen; vgl. Eggert, A. (1999), S. 48.

82

Vgl. Dick, A. S./ Basu, K. (1994), S. 99.

83

Vgl. Braunstein, C. (2001), S. 16. Nach BLIEMEL und EGGERT beschreibt die wahre Bindung den Zustand der Verbundenheit, während die unechte Bindung die Gebundenheit beschreibt; vgl. Bliemel, F. W./ Eggert, A. (1998), S. 38 f.

84

Vgl. Dick, A. S./ Basu, K. (1994), S. 100 ff.; Diller, H. (1996), S. 86 ff.; Gerpott, T. J./ Rams, W. (2000), S. 741 f.; Jones, T. O./ Sasser Jr., W. E. (1995), S. 88 ff.

85

Vgl. Dick, A. S./ Basu, K. (1994), S. 99.

Begriffliche Grundlagen

19

Organisation.86 Diese verbessert sich, sofern die Einstellung gegenüber der Marke oder dem Unternehmen stärker ist als die gegenüber der Alternativen. Der Aufbau dieser Einstellung bedarf mehr als nur einfacher Anreize des transaktionalen Marketings, vielmehr muss sich die positive Einstellung über einen längeren Beziehungszeitraum entwickeln.87 Die Abgrenzung der wahren Bindung von der unechten Bindung ist insofern bedeutend, als dass das beobachtbare Wiederkaufverhalten des Kunden nicht zwingend auf einer positiven Einstellung des Kunden beruhen muss,88 sondern ebenso durch die Etablierung von Wechselkosten, bspw. durch den Aufbau eines Bonusprogramms oder aber eine vertragliche Bindung, bedingt sein kann.89 Damit ist die dauerhafte Geschäftsbeziehung entweder auf eine positive Einstellung des Kunden gegenüber dem Anbieter zurückzuführen,90 oder aber dieser ist faktisch gebunden. Entsprechend gilt es daher, als Anbieter die Einstellung des Kunden zu verbessern, oder aber Wechselkosten einzusetzen, welche das Ausmaß der Verhaltenskontrolle der Kunden reduzieren.91 Hinsichtlich der Verhaltenswirksamkeit der beiden Ansätze ist anzuführen, dass der Kunde im Fall der unechten Bindung nicht aus dem Grund bleibt, weil er eine langfristige Beziehung wünscht, sondern vielmehr, weil er bleiben muss, da die Kosten eines Wechsels zu einer Alternative zu hoch sind. Diese Form der Bindung selbst liegt insbesondere dann vor, wenn die Produkte oder die Geschäftsbeziehung ein hohes Ausmaß spezifisch zu erlernender Fähigkeiten des Kunden bedingen oder bspw. eine vertragliche Bindung vorliegt.92 So muss ein Kunde im Finanzdienstleistungsbereich sich nach einem Wechsel erst die Kenntnisse über die spezifischen Abläufe und Prozesse bei einem Anbieter aneignen und ist daher weniger geneigt den derzeitigen Anbieter zu wechseln. JONES und SASSER zeigen Branchen auf, in

86

Vgl. Dick, A. S./ Basu, K. (1994), S. 100 ff.

87

Vgl. Kumar, V./ Shah, D. (2004), S. 317 ff.

88

Vgl. Ahlert, D./ Wunderlich, M. (2002), S. 54 ff.; Eggert, A. (1999), S. 29; Giering, A. (2000), S. 14 ff.; Homburg, C./ Bruhn, M. (2005), S. 8.

89

Die Wechselkosten stellen die mit einem Anbieterwechsel wahrgenommenen Verluste aufgrund angesammelter Vorteile in einem Bonusprogramm oder aber der wahrgenommenen Strafzahlungen dar. Darüber hinaus kann der Kunde auch den Aufwand des Wechsels meiden und aus diesem Grunde treu bleiben.

90

Vgl. Dick, A. S./ Basu, K. (1994), S. 99; Giering, A. (2000), S. 15.

91

Vgl. Bruhn, M. (2001), S. 74; Patterson, P. G./ Smith, T. (2003), S. 107 ff.

92

Vgl. Jones, M. A. et al. (2002), S. 442 f.

20

Kap. B

denen Kunden trotz eines niedrigen Niveaus an Kundenzufriedenheit wiederkaufen.93 Exemplarisch seien Branchen wie die Telekommunikation oder die Luftfahrtbranche genannt, in denen das Wiederkaufverhalten der Kunden nicht unbedingt von der Zufriedenheit der Kunden bestimmt wird. Neben solchen Studien, die eine starke Bindung durch Wechselkosten nachweisen, belegen andere Arbeiten eine stärkere Verhaltenswirksamkeit der Bindung durch eine positive Einstellung der Kunden,94 weshalb der Kontext die Wirksamkeit der jeweiligen Bindungsstrategien bedingt.95 Eine Darstellung der mit den beiden Ansätzen verbundenen Bindungsinteressen sowie der mit der Bindung assoziierten Freiheitsgrade gibt Tabelle B-4 zusammenfassend wieder. Unterscheidungskriterium

Verbundenheit

Gebundenheit

Kundenbindende Aktivitäten des Anbieters

Management der Kundenzufriedenheit und des Kundenvertrauens

Aufbau von Wechselkosten

Bindungswirkung

Nicht-Wechseln-Wollen

Nicht-Wechseln-Können

Freiheit des Kunden

Uneingeschränkt

Eingeschränkt

Bindungsinteresse

Geht vom Kunden aus

Geht vom Anbieter aus

Tab. B-4: Bindungszustände als Gegenpole Quelle:

Bliemel, F. W./ Eggert, A. (1998), S. 44.

2.3

Determinanten der Kundenbindung

Die Diskussion um den Begriff der Kundenbindung zeigt, dass diese mehrere Ursachen haben kann. So diskutiert RIEKER vier Gründe für das Wiederkaufverhalten der Kunden:96 (1) den erwarteten Nettonutzen (2) die wahrgenommenen Wechselkosten (3) die Gewohnheit sowie (4) den Zufall. Dementsprechend möchte der Kunde entweder einem Anbieter treu bleiben, sofern der erwartete Nettonutzen den Nutzen sämtlicher Alternativen übersteigt – was zur Zufriedenheit des Kunden führt –, oder aber der Kunde wird durch das Vorliegen von Wechselkosten zum Wiederholungs-

93

Vgl. Jones, T. O./ Sasser Jr., W. E. (1995), S. 91 f.

94

Vgl. Evanschitzky, H. et al. (2006), S. 1211 f.; Fullerton, G. (2003), S. 339. Vor diesem Hintergrund zeigt eine im Jahr 2002 durchgeführte Befragung von 686 Unternehmensvertretern, dass diese die auf einer positiven Einstellung beruhende Bindung deutlich wichtiger als die Bindung durch Wechselkosten einschätzen; vgl. Weinberg, P./ Terlutter, R. (2005), S. 46 f.

95

Vgl. Henseler, J. (2006), S. 74.

96

Vgl. Rieker, S. A. (1995), S. 11 ff.

Begriffliche Grundlagen

21

kauf „gezwungen“. Diese Determinanten stellen das Ergebnis planvollen Handelns dar, welches allerdings nicht für die Gewohnheit des Kunden sowie den Zufall gilt. Dementsprechend stehen diese beiden Gründe im Widerspruch zur Kundenbindungsdefinition dieser Arbeit, welche die Kundenbindung an der Bereitschaft des Kunden zu Folgekäufen festmacht.97 Darüber hinaus können diese beiden Ursachen nicht aktiv vom Unternehmen beeinflusst werden, weshalb in den nachfolgenden Abschnitten allein der Nettonutzen (vgl. Kap. B.2.3.1), die damit verbundene Kundenzufriedenheit (vgl. Kap. B.2.3.2) sowie die wahrgenommenen Wechselkosten (vgl. Kap. B.2.3.3) als Determinanten der Kundenbindung betrachtet werden. 2.3.1

Nettonutzen als Bindungsdeterminante

Der Nettonutzen wird im angloamerikanischen Raum als „(perceived) customer value“ bezeichnet und stellt eine wesentliche Determinante der Kundenbindung dar.98 JONES und SASSER weisen auf dessen Bedeutung sowohl zur Erreichung der Kundenzufriedenheit als auch der Kundenbindung hin: „Providing customers with outstanding value may be the only reliable way to achieve sustained customer satisfaction and loyalty.“99 Das Angebot eines hohen Nettonutzens ist damit für den Kunden eine wesentliche Motivation, die Geschäftsbeziehung fortzuführen;100 dieser stellt „... the fundamental basis for all marketing acitivity …“ dar.101 Aufgrund dieser Bedeutung wird er auch in zahlreichen Kundenbindungsmodellen betrachtet.102 Der Nettonutzen selbst basiert auf dem vom Kunden wahrgenommenen Kosten-/ Nutzenverhältnis eines Angebots im Vergleich zu alternativen Anbietern.103 Inwiefern das Angebot eines Unternehmens gegenüber den Alternativen überlegen ist, beurteilt der Kunde in Form eines Trade-offs zwischen sämtlichen Komponenten, die er „er-

97

Vgl. Eggert, A. (1999), S. 31 ff. Die meisten Marketingforscher beschränken sich auf das planvolle Wierderkaufverhalten der Kunden.

98

Vgl. Anderson, E./ Fornell, C. (1994); Iacobucci, D. et al. (1994); Szymanski, D. M./ Henard, D. H. (2001); Vogel, V. (2006); Yi, Y. (1990).

99

Jones, T. O./ Sasser Jr., W. E. (1995), S. 90.

100

Vgl. Sirdeshmukh, D. et al. (2002), S. 21 f.

101

Vgl. Holbrook, M. B. (1994), S. 22.

102

Vgl. Anderson, J. C./ Narus, J. A. (1998); Butz Jr., H. E./ Goodstein, L. D. (1996); Fredericks, J. O./ Salter, J. M. (1995); Garver, M./ Gardial, S. F. (1996); Grönroos, C. (1997b); Parasuraman, A. (1997); Patterson, P. G./ Spreng, R. A. (1997); Ravald, A./ Grönroos, C. (1996); Slater, S. F. (1997).

103

Vgl. Holbrook, M. B. (1996), S. 22.

22

Kap. B

hält“ und denen, die er „gibt“.104 Diese werden als „benefits“ und „sacrifices“ bezeichnet, wobei erstere den Nettonutzen positiv und letztere negativ beeinflussen. Hinsichtlich der Komponenten des Nettonutzens umfasst der vom Kunden zu erbringende Einsatz eine Vielzahl verschiedener Größen. Neben dem zu entrichtenden Preis gehören weitere monetäre und nicht-monetäre Aufwendungen zu diesen Komponenten, z. B. der mit dem Angebot verbundene Zeiteinsatz, Aufwand oder dessen Convenience.105 An diese Komponenten anlehnend definiert ZEITHAML den Nettonutzen als eine Gesamtbeurteilung des Kunden in Bezug auf das, was er vom Unternehmen geboten bekommt und was er dafür aufgeben oder investieren muss.106 Diese Definition hat sich mittlerweile in der Literatur durchgesetzt. Das Angebot wird seitens des Kunden dann als gerecht wahrgenommen, wenn das Verhältnis zwischen Einsatz und Ergebnis vergleichbar ist zu dem entsprechenden Verhältnis seitens des Anbieters.107 Ferner wird in der Literatur zunehmend zwischen verschiedenen Dimensionen des Nettonutzens differenziert.108 Allerdings liegt aufgrund der aktuellen Diskussion um die Bestandteile des Nettonutzenkonstrukts noch kein durchweg akzeptierter Messansatz vor,109 da dessen Komponenten subjektiver Natur sind und diese zudem zwischen den Kunden,110 über die Zeit111 sowie über den Kontext112 variieren können. Dementsprechend wird in der vorliegenden Arbeit einem eindimensionalen Verständnis gefolgt.

104

Vgl. Bolton, R. N./ Lemon, K. N. (1999); Holbrook, M. B. (1994); Monroe, K. B./ Chapman, J. D. (1987); Oliver, R. L./ DeSarbo, W. S. (1988); Zeithaml, V. A. (1988).

105

Vgl. Cronin Jr., J. J. et al. (2000), S. 201 f.; Zeithaml, V. A. (1988), S. 14.

106

Vgl. Zeithaml, V. A. (1988), S. 14.

107

Vgl. Oliver, R. L./ DeSarbo, W. S. (1988), S. 496.

108

Vgl. Anderson, J. C./ Narus, J. A. (1999), S. 99 f.; DeSarbo, W. S./ Jedidi, K. (2001), S. 845; Petrick, J. F. (2002), S. 122; Sweeney, J. C./ Soutar, G. N. (2001), S. 214; Woodruff, R. B. (1997), S. 146 ff. VOGEL unterscheidet die Nettonutzenliteratur in drei verschiedene Forschungsrichtungen: (1) funktions- bzw. transaktionsorientierte, (2) beziehungsorientierte und (3) integrative Ansätze; Vogel, V. (2006), S. 21 ff.

109

Vgl. Sweeney, J. C./ Soutar, G. N. (2001), S. 203. Eine Übersicht über die Dimensionen des Kundennettonutzens gibt VOGEL; vgl. Vogel, V. (2006), S. 28 ff. Die Problematik fehlender Messansätze ist nicht zuletzt darauf zurückzuführen, dass der Nettonutzen nicht nur begrifflich inkonsistent definiert wird, sondern auch inhaltlich begriffsverwandte Forschungsgebiete darunter gefasst werden; vgl. Flint, D. J. et al. (2002), S. 102; Huber, F. et al. (2001), S. 42; Lai, A. W. (1995), S. 381; Payne, A. F. T./ Holt, S. (2001), S. 159; Ravald, A./ Grönroos, C. (1996), S. 21.

110

Vgl. Zeithaml, V. A. (1988), S. 13.

111

Vgl. Parasuraman, A. (1997), S. 155; Naumann, E. (1994), S. 28.

112

Vgl. Ponsonby, S./ Boyle, E. (2004), S. 343.

Begriffliche Grundlagen

2.3.2

23

Kundenzufriedenheit als Bindungsdeterminante

Neben der Wirkung des Nettonutzens auf die Kundenbindung beeinflusst dieser auch die Kundenzufriedenheit, wie ANDERSON ET AL. feststellen: „It has been long recognized that satisfaction is dependent on value.“113 Dementsprechend wird die Kundenzufriedenheit als Kundenbindungsdeterminante in der vorliegenden Untersuchung betrachtet.114 Da zufriedene Kunden bereit sind, mehr Produkte und Dienstleistungen in Anspruch zu nehmen, das Unternehmen an Dritte weiterzuempfehlen oder aber eine niedrigere Preissensitivität aufweisen, wurde der Kundenzufriedenheit wissenschaftlich bereits viel Aufmerksamkeit gewidmet.115 Neben den genannten Wirkungen vermag die Kundenzufriedenheit durch ihren Einfluss auf das Wiederkaufverhalten langfristig die zukünftigen Zahlungsströme eines Unternehmens sicherzustellen.116 Trotz bzw. gerade aufgrund der umfangreichen Forschungsarbeiten im Bereich der Kundenzufriedenheit fehlt es noch immer an einer einheitlichen Definition. OLIVER merkt zu dieser Problematik an, dass „... everyone knows what [satisfaction] is until asked to give a definition. Then it seems nobody knows.“117 Eine Definition der Kundenzufriedenheit gibt YI, der den Begriff als „... the consumer’s response to the evaluation of the perceived discrepancy between some comparison standards (e. g., expectations) and the perceived performance of the product ...“ versteht.118 Danach ist die Kundenzufriedenheit das Ergebnis eines psychischen Vergleichsprozesses. Das in der Literatur am weitesten verbreitete Konzept zur Erklärung der Entstehung von (Un-)Zufriedenheit findet sich unter der Bezeichnung Confirmation/Disconfirma-

113

Anderson, E. W. et al. (1994), S. 54:

114

Vgl. Dick, A. S./ Basu, K. (1994), S. 101; Evanschitzky, H. et al. (2004), S 239 ff.; Johnson, M. D. et al. (1995), S. 699; Krafft, M. (2002), S. 42 ff.; Peter, S. I. (1997), S. 65 ff.

115

Vgl. Ahlert, D./ Evanschitzky, H. (2006); Ahlert, D. et al. (2004); Anderson, E. W. et al. (2004); Bitner, M. J./ Hubbert, A. R. (1994); Cardozo, R. N. (1965); Homburg, C. et al. (2005b); Oliver, R. L. (1977); Oliver, R. L. (1980); Oliver, R. L. (1981); Olshavsky, R. W./ Miller, J. A. (1972); Rust, R. T./ Oliver, R. L. (1994).

116

Vgl. Anderson, E. W. et al. (2004), S. 181. Zumeist wird eine indirekte Wirkung der Kundenzufriedenheit über das Konstrukt der Kundenbindung auch auf die Profitabilität unterstellt; vgl. Anderson, E. W./ Mittal, V. (2000), S. 107; Herrmann, A. (1995), S. 238 ff.; Szymanski, D. M./ Henard, D. H. (2001), S. 16. Dagegen betrachten ANDERSON ET AL. sowie GÓMEZ ET AL. einen direkten Einfluss der Kundenzufriedenheit auf die Profitabilität ohne die Kundenbindung als Mediator, vgl. Anderson, E. W. et al. (1994), S. 59 ff.; Gómez, M. I. et al. (2004), S. 265 ff.

117

Oliver, R. L. (1997), S. 13.

118

Yi, Y. (1990), S. 111.

24

Kap. B

tion (C/D) Paradigma,119 wonach die Kundenzufriedenheit eine Funktion der Kundenerwartungen darstellt.120 Bei der Bewertung einer Leistung werden die Erfahrungen des Kunden mit einem Produkt oder einer Dienstleistung (Ist-Leistung) dem vor der Leistungsinanspruchnahme gebildeten Vergleichsstandard (Soll-Leistung) gegenübergestellt.121 Obgleich Einigkeit hinsichtlich der Ist-Komponente als dem vom Kunden wahrgenommenen Leistungsniveau besteht, werden hinsichtlich der SollKomponente auch diverse alternative Vergleichsstandards diskutiert.122 Die Übereinstimmung des Leistungsniveaus mit dem Vergleichsstandard wird als Konfirmation (positive Diskonfirmation) bezeichnet. Entspricht bzw. übertrifft die IstKomponente die Soll-Komponente, entsteht Zufriedenheit. Die negative Diskonfirmation der Erwartungen wird durch Diskrepanzen zwischen den Erwartungen und dem wahrgenommenen Leistungsniveau nach der Inanspruchnahme verursacht, also der Nicht-Erfüllung der Erwartungen.123 Obgleich die Kundenzufriedenheit in vielen Studien oftmals als Ergebnis eines Vergleichsprozesses definiert wird, herrscht dennoch kein Konsens über deren endgültigen Charakter. Wurde in den frühen Arbeiten diskutiert, ob die Kundenzufriedenheit eher ein kognitives oder eher ein affektives Konstrukt darstellt, wird mittlerweile davon ausgegangen, dass der Vergleichsprozess zwischen Soll- und Ist-Leistung eher kognitiv geprägt ist, wohingegen der sich anschließende Bewertungsprozess größere Anteile affektiver Bestandteile umfasst.124 Da der Vergleich lediglich ein Zwischenergebnis darstellt, dessen nachträgliche Bewertung erst zu Zufriedenheit führt, erfolgt vielfach auch keine explizite Erfassung der Soll- und Ist-Komponente auf getrennten Skalen und deren anschließende Zusammenführung. Vielmehr wird das Ergebnis des Vergleichsprozesses beider Komponenten direkt gemessen.125

119

Vgl. Boulding, W. et al. (1993), S. 8 f.; Oliver, R. L./ DeSarbo, W. S. (1988), S. 497 ff.; Oliver, R. L. (1997), S. 99; Szymanski, D. M./ Henard, D. H. (2001), S. 17; Yi, Y. (1990), S. 69.

120

Vgl. Cardozo, R. N. (1965), S. 244 f.; Oliver, R. L. (1980), S. 460 f. Die Erwartungen als Vergleichsstandard haben bis heute die größte empirische Beachtung gefunden und dominieren die meisten theoretischen Arbeiten; vgl. Homburg, C./ Rudolph, B. (1998), S. 39.

121

Vgl. Anderson, E./ Fornell, C. (1994), S. 246 f.

122

Vgl. Doorn v., J. (2004), S. 17 ff.; Miller, J. A. (1977), S. 72 ff.

123

Vgl. Bearden, W. O./ Teal, J. E. (1983), S. 21 ff.; Erevelles, S./ Leavitt, C. (1992), S. 104 ff.; Oliver, R. L. (1977), S. 480; Oliver, R. L. (1980), S. 461; Oliver, R. L. (1981), S. 28 ff.; Oliver, R. L. (1993), S. 418 ff.; Swan, J./ Trawick, F. (1981), S. 50 f.

124

Vgl. Cadotte, E. R. et al. (1987), S. 307; Oliver, R. L. (1997), S. 307; Tse, D. K./ Wilton, P. C. (1988), S. 204; Westbrook, R. A. (1987), S. 265 ff.; Westbrook, R. A./ Oliver, R. L. (1991), S. 84.

125

Vgl. Betz, J./ Krafft, M. (2003), S. 179; Cronin Jr., J. J./ Taylor, S. A. (1992), S. 63 f.; Patterson, P. G. (1993), S. 459 ff.; Teas, R. K. (1993), S. 20 ff.

Begriffliche Grundlagen

25

Der Bewertungsprozess kann sich darüber hinaus auf verschiedene Objekte beziehen.126 So unterscheiden BITNER und HUBBERT zwischen zwei Konzeptualisierungen der Kundenzufriedenheit: der transaktionsspezifischen Kundenzufriedenheit, welche die Zufriedenheit mit einer einzelnen Transaktion darstellt, und der transaktionsübergreifenden Zufriedenheit.127 Bei der transaktionsspezifischen Zufriedenheit bezieht sich das Urteil nur auf eine einzelne Kauf- bzw. Nutzungserfahrung, die einem SollIst-Vergleich unterzogen wird.128 Diese vermittelt dem Management konkrete Hinweise zur Qualität des Kundenkontakts bzw. spezifischer Transaktionen. Einen stärkeren Indikator hinsichtlich der Fortführung der Geschäftsbeziehung stellt allerdings die transaktionsübergreifende Zufriedenheit dar als „... overall evaluation based on the total purchase and consumption experience with a good or service over time.“129 Diese Form der Zufriedenheit stellt eine Bewertung sämtlicher Erfahrungen des Kunden mit einer Organisation, einem Produkt oder einer Dienstleistung dar.130 Dementsprechend übersteht die transaktionsübergreifende Zufriedenheit auch einzelne nicht zufriedenstellende Transaktionen.131 Zu Beginn der Nettonutzenforschung wurde diskutiert, ob der Nettonutzen ein Substitut der Kundenzufriedenheit darstellt.132 Dementsprechend ist das Verhältnis zwischen dem Nettonutzen und der Kundenzufriedenheit darzustellen. Obgleich sowohl der Nettonutzen als auch die Kundenzufriedenheit auf einem Vergleichsprozess basieren, werden diese als eigenständige Konstrukte angesehen.133 So kann die Kundenzufriedenheit nur nach einem Kauf entstehen, wohingegen der Nettonutzen sowohl vor als auch nach einem Kauf beurteilt werden kann.134 Auch wird der unterschiedliche Anteil an affektiven bzw. kognitiven Elementen als Unterscheidungskriterium diskutiert. Während der Nettonutzen vornehmlich kognitive Elemente umfasst,

126

Vgl. Bauer, M. (2000), S. 17; Haistead, D. et al. (1994), S. 122; Homburg, C./ Stock, R. (2003), S. 22; Mano, H./ Oliver, R. L. (1993), S. 464.

127

Vgl. Bitner, M. J./ Hubbert, A. R. (1994); Bolton, R. N./ Drew, J. H. (1991); Cronin Jr., J. J./ Taylor, S. A. (1994); Shankar, V. et al. (2003).

128

Vgl. Nacif, R. C. (2003), S. 84; Oliver, R. L. (1980), S. 461.

129

Anderson, E./ Fornell, C. (1994), S. 54.

130

Vgl. Anderson, E. W. et al. (1994); Bitner, M. J. et al. (1990); Bitner, M. J./ Hubbert, A. R. (1994); Cronin Jr., J. J./ Taylor, S. A. (1992); Oliver, R. L. (1997); Rust, R. T./ Oliver, R. L. (1994); Oliver, R. L./ Swan, J. E. (1989).

131

Vgl. Kaas, K. P./ Runow, H. (1984), S. 454.

132

Vgl. Eggert, A./ Ulaga, W. (2002), S. 110 ff.

133

Vgl. Hundacker, S. (2005), S. 72 ff.

134

Vgl. Woodruff, R. B./ Gardial, S. F. (1996).

26

Kap. B

ist die Kundenzufriedenheit durch einen größeren Anteil an affektiven Elementen gekennzeichnet.135 Außerdem betrachtet der Nettonutzen explizit nicht nur die Leistung eines Unternehmens, sondern auch die Leistung alternativer Anbieter.136 Hinsichtlich der Abfolge der beiden Konstrukte legt die Theorie des überlegten Verhaltens nahe, dass kognitive Variablen durch affektive mediiert werden, bevor diese auf die konativen Variablen wirken, d. h. der Nettonutzen wirkt auf die Kundenzufriedenheit.137 Ferner ist das Verhältnis zwischen dem Konstrukt der Einstellung und der Kundenzufriedenheit darzustellen. Beide Konstrukte umfassen sowohl kognitive als auch affektive Elemente.138 Im Gegensatz zur Einstellung ist die Kundenzufriedenheit jedoch stärker an konkrete Produkte bzw. Erfahrungen mit einem Unternehmen oder einer Dienstleistung gebunden. Dieses Kriterium bildet sodann auch das trennschärfste Abgrenzungskriterium zwischen den Begriffen. Sofern allerdings die kumulative Zufriedenheit betrachtet wird, die auch transaktionsübergreifend definiert wurde, ist zu erkennen, dass diese starke Parallelen zu Einstellung hinsichtlich ihrer zeitlichen Stabilität aufweist.139 Dementsprechend besitzt die kumulative Zufriedenheit damit gegenüber der transaktionsspezifischen Zufriedenheit eine größere Verhaltenswirksamkeit,140 weshalb in dieser Arbeit die kumulative Zufriedenheit als Bestimmungsgröße der Kundenbindung betrachtet wird. 2.3.3

Wechselkosten als Bindungsdeterminante

Neben dem kundenseitigen Nettonutzen sowie der Kundenzufriedenheit stellen die Wechselkosten die dritte wesentliche Determinante der Kundenbindung dar.141 Während die ersten beiden Determinanten auf der Freiwilligkeit der Fortführung der Geschäftsbeziehung beruhen, erfolgt die Bindung über Wechselkosten durch die Einschränkung von Freiheitsgraden. Im Folgenden soll zunächst der Begriff der Wechselkosten definiert werden (vgl. Kap. B.2.3.3.1), bevor eine Bestandsaufnahme der

135

Vgl. Eggert, A./ Ulaga, W. (2002), S. 110 ff.; Patterson, P. G./ Spreng, R. A. (1997), S. 421.

136

Vgl. Eggert, A./ Ulaga, W. (2002), S. 110.

137

Vgl. Fishbein, M./ Ajzen, I. (1975) sowie Kap. C.1.2.1.1.

138

Vgl. Doorn v., J. (2004), S. 21 f.

139

Vgl. Stauss, B. (1999), S. 12. Die Kundenzufriedenheit wird daher teilweise als spezielle Form der Einstellung definiert; vgl. Czepiel, J. A./ Rosenberg, L. J. (1977), S. 93; Westbrook, R. A./ Cote, J. A. (1980), S. 577.

140

Vgl. Rust, R. T. et al. (1995), S. 64.

141

Vgl. Lam, S. Y. et al. (2004).

Begriffliche Grundlagen

27

bisherigen Forschungsarbeiten erfolgt (vgl. Kap. B.2.3.3.2), und die wesentlichen Dimensionen der Wechselkosten herausgearbeitet werden (vgl. Kap. B.2.3.3.3). 2.3.3.1

Definition der Wechselkosten

Neben der Kundenzufriedenheit und dem Nettonutzen kann auch das Vorliegen von Wechselkosten, welche im angloamerikanischen Raum als „switching costs“ bezeichnet werden, einen Einfluss auf die Kundenbindung nehmen. Dementsprechend werden die Wechselkosten zunehmend als Möglichkeit zur Bindung der Kunden an einen Anbieter – unabhängig von der Kundenzufriedenheit – angesehen.142 Tatsächlich stellt die Beeinflussung der Wechselkosten und damit die Schaffung eines „lock in“143 des Kunden in einer Vielzahl von Branchen eine vielversprechende Kundenbindungsstrategie dar.144 So betont bereits PORTER in seinen Arbeiten zum strategischen Management: „In view of the potential importance of switching costs, the impact of all strategic moves on switching costs should be considered.“145 Eine erste Definition der Wechselkosten geht auf PORTER zurück, der diese als „... the one-time costs facing the buyer of switching from one supplier’s product to another’s ...“ auffasst.146 Während diese Definiton noch einen starken Produktbezug aufweist, stellen BURNHAM ET AL. allgemeiner auf eine Anbieterebene ab, indem sie die Wechselkosten als „... the onetime costs that customers associate with the process of switching from one provider to another ...“ verstehen.147 Da die vorliegende Arbeit die Wirkung der Wechselkosten in einem Dienstleistungskontext untersucht, bietet sich die Verwendung letztgenannter Definition an. BURNHAM ET AL. diskutieren des Weiteren die grundsätzlichen Charakteristika, welche die Wechselkosten aufweisen:148 Zunächst unterstellen die Autoren ein nur einmaliges Anfallen der Kosten, wodurch sie auf den Vorgang des Anbieterwechsels beschränkt sind. Zweitens werden explizit Kostengrößen bzw. Verluste betrachtet, wes-

142

Vgl. Bansal, H. P. et al. (2004), S. 238; Burnham, T. A. et al. (2003), S. 109 f.

143

Der Begriff des „lock in“ stammt von WILLIAMSON, der damit auf eine Situation abhebt, die durch ein hohes Maß an spezifischen Investitionen gekennzeichnet ist und eine länger andauernde Beziehung begründet; vgl. Williamson, O. E. (1985), S. 61.

144

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 35.

145

Porter, M. E. (1980), S. 122.

146

Porter, M. E. (1980), S. 10.

147

Burnham, T. A. et al. (2003), S. 110.

148

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 5 f.

28

Kap. B

halb die Wechselkosten vom Nutzen eines Anbieterwechsels sowie von den Wechselanreizen abzugrenzen sind. Drittens müssen diese, anders als es der Begriff der Wechselkosten vermuten lässt, nicht zwingend ökonomischer Natur sein, sondern können auch psychologisch oder aber emotional bedingt sein.149 Da die vom Kunden wahrgenommen Kosten über einen Wechsel entscheiden, werden somit auch die nicht objektiv mit dem Wechsel verbundenen Kosten betrachtet.150 Insbesondere aufgrund des dritten Charakteristikums finden in der Literatur die Begriffe der Wechselkosten sowie der Wechselbarrieren oftmals synonyme Verwendung.151 Herrschte anfangs noch ein rein monetäres Verständnis dieses Konstrukts vor, verwenden mittlerweile einige Autoren ausdrücklich den Begriff der Wechselbarrieren, um diese von dem frühen Verständnis abzugrenzen. Dagegen behalten andere Autoren den Begriff der Wechselkosten auch dann bei, wenn die Wechselkosten nicht nur rein monetäre Elemente umfassen.152 Exemplarisch hierfür ist die Definition von JONES ET AL. aufzuführen, die Wechselkosten von vornherein als die wahrgenommenen ökonomischen und psychologischen Kosten, die mit einem Anbieterwechsel verbunden sind, definieren.153 Zur Abgrenzung der Wechselbarrieren von den Wechselkosten bietet es sich an, diese als zwei verschiedene, dennoch aber interdependente Konstrukte darzustellen.154 Sämtliche Mechanismen, die einen Anbieterwechsel erschweren oder ihn kostenintensiv machen, werden danach als Wechselbarrieren bezeichnet. Der Kunde erfährt nunmehr Wechselkosten, wenn er diese Wechselbarrieren zu überwinden versucht.155 Entsprechend dieses instrumentellen Verständnisses der Wechselbarrieren kommen diese im Rahmen des Marketinginstrumentariums zum Einsatz.156 Dieses Begriffsverständnis bietet sich an, da nicht sämtliche Wechselkosten dem Marketinginstrumentarium eindeutig zugeordnet werden können.157

149

Vgl. Dick, A. S./ Basu, K. (1994), S. 105; Sharma, N./ Patterson, P., G. (2000), S. 474.

150

Vgl. Morgan, R. M./ Hunt, S. D. (1994).

151

Vgl. Peter, S. I. (2001), S. 115.

152

Vgl. Caruana, A. (2004), S. 257.

153

Vgl. Jones, M. A. et al. (2002), S. 441.

154

Vgl. Henseler, J. (2006), S. 62 f.

155

Vgl. Maute, M. F./ Forrester, W. R. (1993), S. 227.

156

Einen Überblick über Vertreter der instrumentellen Begriffsauffassung gibt RAMS; vgl. Rams, W. (2001), S. 25 ff. Ferner werden diese Instrumente in technisch-funktionale, vertragliche und ökonomische Mechanismen unterteilt; vgl. Meffert, H. (2003), S. 136.

157

Vgl. Rams, W. (2001), S. 266 ff.

Begriffliche Grundlagen

29

Eine Veranschaulichung für die hier verwendete Begriffsabgrenzung gibt HENSELER.158 So stellen bspw. die mit einem Anbieterwechsel verbundenen Formulare und Verwaltungsakte eines Wechsels Wechselbarrieren dar. Die Überwindung dieser Wechselbarrieren ist mit Wechselkosten verbunden.159 2.3.3.2

Forschungsarbeiten zu den Wechselkosten

Obwohl den Wechselkosten im Vergleich zur Kundenzufriedenheit nur wenig Aufmerksamkeit in der Literatur gewidmet wurde,160 liegen neben theoretischen Abhandlungen zunehmend mehr empirische Arbeiten vor.161 Dementsprechend erfolgt zunächst eine synoptische Bestandsaufnahme dieser Studien, um für die vorliegende Untersuchung Hinweise zur Konzeptualisierung der Wechselkosten abzuleiten sowie Rückschlüsse bezüglich des zu entwickelnden Untersuchungsmodells zu ziehen. Somit sollen als erstes Abgrenzungskriterium die bisherigen Studien dahingehend untersucht werden, ob sie eine eindimensionale oder mehrdimensionale Konzeptualisierung der Wechselkosten vornehmen. Als zweites Kriterium sind die bestehenden Arbeiten hinsichtlich der betrachteten Wirkungszusammenhänge zu beurteilen. Darüber hinaus können mittels der kritischen Bestandsaufnahme Hinweise auf methodisch-operationelle Defizite bisheriger Untersuchungen gewonnen werden (vgl. Tab. B-5).

158

Vgl. Henseler, J. (2006), S. 63 f.

159

Vgl. Maute, M. F./ Forrester, W. R. (1993), S. 227.

160

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 109 f.

161

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 335.

30

Quelle

Kap. B

Wechselkosten

Kontext

Eindimensionale Wechselkosten Peter, S. I. (1997)

Jones, M. A. (1998)

Methlie, L. B./ Nysveen, H. (1999) Jones, M. A. et al. (2000)

Sharma, N./ Patterson, P., G. (2000) Bansal, H. S./ Taylor, S. F. (2002) Holloway, B. B. (2003)

Ranaweera, C./ Prabhu, J. (2003) Lam, S. Y. et al. (2004)

Yang, Z./ Peterson, R. T. (2004)

Aydin, S. et al. (2005) Bell, S. J. et al. (2005)

Chiu, H.-C. et al. (2005)

Automobil: Wechselkosten nicht signifikanter Einfluss auf Kundenbindung; Interpersonelle Beziehung pos. signifikant; Großhandel: Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf Kundenbindung; Interpersonelle Beziehung pos. signifikant Wechselkosten nicht signifikanter Einfluss auf Wiederkaufabsicht, Interaktionseffekt mit Zufriedenheit bei Friseur; Attraktivität der Alternativen nicht signifikant; Interpersonelle Beziehung nicht signifikant, Interaktionseffekt mit Zufriedenheit Wechselkosten nicht signifikanter Einfluss auf Wiederkaufabsicht, signifikant positiver Einfluss auf Zufriedenheit Wechselkosten nicht signifikanter Einfluss auf Wiederkaufabsicht, Interaktionseffekt mit Zufriedenheit; Attraktivität der Alternativen nicht signifikant, Interaktionseffekt mit Zufriedenheit; Interpersonelle Beziehung nicht signifikant, Interaktionseffekt mit Zufriedenheit Wechselkosten: Interaktion mit Zufriedenheit auf relationship commitment; Interaktion mit Vertrauen auf relationship commitment Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf Wechselabsicht, Interaktion mit Einstellung zum Wechsel; Wechselkosten nicht signifikant neg. Einfluss auf Wechselverhalten, Interaktion mit Wechselabsicht Wechselkosten nicht signifikanter Einfluss auf Wiederkaufabsicht; Interaktionen mit Zufriedenheit nicht signifikant; Interaktionen mit Vertrauen nicht signifikant; Attraktivität der Alternativen signifikant neg. Einfluss auf Wiederkaufabsicht; Interaktionen mit Zufriedenheit nicht signifikant; Interaktionen mit Vertrauen nicht signifikant Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf Kundenbindung, Interaktion mit Zufriedenheit Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf Loyalität, Interaktionen mit Zufriedenheit nicht signifikant; Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf Weiterempfehlung, Interaktionen mit Zufriedenheit nicht signifikant Wechselkosten nicht signifikanter Einfluss auf Loyalität, Interaktionen mit Zufriedenheit nur für Kunden mit hoher Zufriedenheit; Interaktionen mit Nettonutzen nur für Kunden mit hohem Nettonutzen Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf Loyalität; Interaktionen mit Zufriedenheit und Vertrauen Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf Loyalität, Interaktionen mit technischer und funktionaler Dienstleistungsqualität nicht signifikant, Drei-Wege-Interaktionen mit technischer und funktionaler Dienstleistungsqualität signifikant Wechselkosten tlw. signifikant pos. Einfluss auf Dimensionen des Nettonutzens

Automobil Großhandel

Banken Friseur

Banken

Banken Friseur

Finanzdienstleistungen Versicherung

Handel

Telekommunikation Kurierdienst

Banken

Mobilfunk Finanzdienstl.

Banken

Begriffliche Grundlagen

Quelle

Wechselkosten

Balabanis, G. et al. (2006) Henseler, J. (2006)

Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf Loyalität; Interaktionen mit Zufriedenheit nicht signifikant Wechselkosten signifikant neg. Einfluss auf Wechselabsicht, Interaktionen mit Zufriedenheit nicht signifikant; Wechselkosten signifikant neg. Einfluss auf Wechselvollzug, Interaktionen mit Zufriedenheit signifikant Ibanez, V. A. et Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf Loyalität; al. (2006) Attraktivität der Alternativen signifikant neg. Einfluss auf Loyalität; Interpersonelle Beziehung signifikant pos. Einfluss auf Loyalität Tsai, H.-T. et al. Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf Wiederkauf(2006) absicht VazquezWechselkosten signifikant pos. Einfluss auf KundenCarrasco, R./ bindung; Einfluss auf Kundenzufriedenheit nicht signifikant; Foxall, G. R. Attraktivität der Alternativen signifikant neg. Einfluss auf (2006) Kundenbindung; Interpersonelle Beziehung signifikant pos. Einfluss auf Kundenbindung Mehrdimensionale Wechselkosten Gremler, D. D. (1995)

Jones, M. A. et al. (2002) Julander, C.-R./ Söderlund, M. (2003)

Burnham, T. A. et al. (2003) Patterson, P. G./ Smith, T. (2003) Lim, H.-J. (2005)

Wan-Ling Hu, A./ Hwang, I.-S. (2006) Jones, M. A. et al. (2007)

Wechselkosten differenziert nach Wechselkostenarten; Bank: Alle Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf Loyalität; Zahnmedizin: Alle Wechselkosten außer continuity costs signifikant pos. Einfluss auf Loyalität Wechselkosten differenziert nach Wechselkostenarten; Alle Wechselkosten bis auf post-sw. behavioral and cognitive costs signifikant pos. Einfluss auf Wiederkaufabsicht Wechselkosten differenziert nach Wechselkostenarten; Alle Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf Wiederkaufabsicht; Interaktionen mit Zufriedenheit signifikant; Alle Wechselkosten nicht signifikant auf Loyalität; Interaktionen mit Zufriedenheit auf Wiederkaufabsicht für negative Wechselkosten signifikant; Negative Wechselkosten signifikant neg. Einfluss auf Zufriedenheit; Positive Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf Zufriedenheit Wechselkosten differenziert nach Wechselkostenarten; Alle Wechselkosten signifikant pos. auf Wiederkaufabsicht; Interaktionen mit Zufriedenheit nicht signifikant Wechselkosten differenziert nach Wechselkostenarten; Alle Wechselkosten signifikant pos. auf Wiederkaufabsicht; Interaktionen mit Zufriedenheit nicht signifikant Wechselkosten differenziert nach Wechselkostenarten; Alle Wechselkosten außer uncertainty costs signifikant pos. Einfluss auf Wiederkaufabsicht Wechselkosten differenziert nach Wechselkostenarten; Alle Wechselkosten außer financial switching costs signifikant neg. Einfluss auf Wechselabsicht Wechselkosten differenziert nach Wechselkostenarten; Neg. Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf calculative commitment; Pos. Wechselkosten signifikant pos. Einfluss auf affective commitment

Tab. B-5: Literaturüberblick über empirische Studien zu den Wechselkosten Quelle:

Eigene Darstellung.

31

Kontext Online-Handel Energiedienstleistung

Friseur

Online-Handel Friseur

Banken Zahnmedizin Banken Friseur Div. Branchen

Telekomm. Banken Div. Branchen

Mobilfunk

Mobilfunk

Div. Branchen

32

Kap. B

Hinsichtlich der theoretisch-konzeptionellen Defizite ist zunächst zu konstatieren, dass den meisten Untersuchungen keine Integration der theoretischen Grundlagen zu einem Gesamtkonzept vorliegt.162 So kennzeichnet diese Studien zumeist die Betrachtung nur einzelner und theoretisch nicht fundierter Zusammenhänge. Hinsichtlich der betrachteten Wirkungszusammenhänge ist festzustellen, dass oftmals die direkten Effekte der Wechselkosten auf die Kundenbindung sowie Interaktionseffekte mit der Kundenzufriedenheit überprüft werden. Dagegen erfolgt häufig keine Betrachtung des Interaktionseffekts der Wechselkosten mit dem vom Kunden wahrgenommenen Nettonutzen, obgleich auch der Nettonutzen eine wesentliche Determinante der Kundenbindung darstellt.163 Vielfach werden ebenso die indirekten Effekte der Wechselkosten über den Nettonutzen bzw. die Kundenzufriedenheit auf die Kundenbindung vernachlässigt,164 obwohl die meisten Studien die möglichen negativen Auswirkungen einer Zwangsbindung z. B. auf die Kundenzufriedenheit diskutieren.165 Hinsichtlich der Konzeptualisierung der Wechselkosten ist festzuhalten, dass diese sehr heterogen erfolgt.166 So werden in diesem Kontext bspw. die Attraktivität der aus Sicht der Kunden verfügbaren Alternativen sowie die interpersonelle Beziehung zu den Mitarbeitern des Unternehmens angeführt.167 Die Diskussion dieser Größen unter dem Begriff der Wechselkosten beruht nicht zuletzt auf der begrifflichen Unschärfe bei der Abgrenzung der Wechselkosten von den Wechselbarrieren.168 Daher werden diese Konstrukte im Folgenden nicht betrachtet. Entsprechende Studien mit einer eindimensionalen Betrachtung der Wechselkosten kennzeichnet, dass sie169 (1) nur vereinzelte Wechselkosten betrachten, welche nach dem spezifischen Kontext der Untersuchung ausgewählt werden;170

162

Vgl. Eggert, A. (1999), S. 161; Foscht, T. (2002), S. 15; Krafft, M. (2002), S. 40.

163

Eine Ausnahme stellt die Untersuchung von YANG und PETERSON dar; vgl. Yang, Z./ Peterson, R. T. (2004), S. 802 ff.

164

Vgl. Julander, C.-R./ Söderlund, M. (2003), S. 8.

165

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 121; Jones, M. A. et al. (2002), S. 448.

166

Vgl. Colgate, M. et al. (2007), S. 213.

167

Vgl. Colgate, M./ Lang, B. (2001); Jones, M. A. (1998); Jones, M. A. et al. (2000); Holloway, B. B. (2003); Vazquez-Carrasco, R./ Foxall, G. R. (2006).

168

BRAUNSTEIN empfiehlt vor diesem Hintergrund zwischen diesen Konstrukten und den Wechselkosten streng zu unterscheiden; vgl. Braunstein, C. (2001), S. 80.

169

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 111.

170

Vgl. Heide, J./ Weiss, A. M. (1995), S. 32 f.

Begriffliche Grundlagen

33

(2) die Wechselkosten als eindimensionale Größe, eine Vielzahl an Aspekten umfassend, operationalisieren und dementsprechend willkürlich bei der Auswahl der konkreten Messinstrumente vorgehen oder 171 (3) die Wirkung der Wechselkosten nicht empirisch untersuchen, dennoch aber Unterschiede bspw. hinsichtlich des Zufriedenheitsniveaus der Kunden mittels der Wechselkosten begründen.172 Wenngleich diese Studien für den spezifischen Untersuchungskontext geeignet sein mögen, erlauben sie keine differenzierten Aussagen hinsichtlich der Wirkung von Wechselkosten. So kann durch die Betrachtung einzelner Facetten eines mehrdimensionalen Konstrukts keine umfassende Bewertung des Konstrukts oder der Wechselwirkungen mit anderen Konstrukten erfolgen.173 Auch Implikationen für das Management sind auf diese Weise nur begrenzt möglich. Weiterhin erhöht diese Vorgehensweise die Wahrscheinlichkeit von Messfehlern, da der Proband gezwungen wird, sein Urteil durch die mentale Kombination einer Vielzahl an Dimensionen zu treffen.174 Der Literaturüberblick hat gezeigt, dass mehreren Untersuchungen eine mehrdimensionale Konzeptualisierung der Wechselkosten zu Grunde liegt. Unter diesen sind insbesondere die Arbeiten von GREMLER, JONES ET AL. und BURNHAM ET AL. zu erwähnen, da sie die umfassendsten Systematisierungen der Wechselkosten vornehmen.175 Die Ergebnisse dieser Arbeiten zeigen allerdings, dass sich die Dimensionen der Wechselkosten lediglich in zwei Studien als diskriminierend erweisen. So hat sich die Operationalisierung der Wechselkosten nach GREMLER empirisch nicht bewährt, wie auch JONES und BURNHAM in früheren Veröffentlichungen anmerken.176 Dagegen zeigen die Ergebnisse von JONES ET AL. sowie BURNHAM ET AL., dass zwischen den einzelnen Wechselkosten Wirkungsunterschiede bestehen, die mit einer nur eindimensionalen Betrachtung der Wechselkosten nicht hätten offengelegt werden können. Obwohl eine mehrdimensionale Betrachtung der Wechselkosten somit

171

Vgl. Eliashberg, J./ Robertson, T. S. (1988), S. 286 f.; Jones, M. A. et al. (2000), S. 264; Karakaya, F./ Stahl, M. J. (1989), S. 82 ff.; Ping, R. A. (1993), S. 330.

172

Vgl. Anderson, E. W./ Sullivan, M. W. (1993), S. 140; Fornell, C. (1992), S. 16 f. Diese Studien sind in der Übersicht der Studien zur Wirkung von Wechselkosten nicht dargestellt, da sie die Wechselkosten nicht explizit betrachten.

173

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 111.

174

Vgl. Kumar, N. et al. (1992), S. 242.

175

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 111 f.; Gremler, D. D. (1995), S. 74 ff.; Jones, M. A. et al. (2002), S. 441 ff.

176

Vgl. Burnham, T. A. (1998), S. 11; Jones, M. A. (1998), S. 52.

34

Kap. B

angebracht ist, existiert derzeit noch keine allgemein akzeptierte Systematisierung und Operationalisierung der Wechselkosten. Demnach liegen für weitere Forschungsarbeiten keine validen Messinstrumente vor, weshalb es einer Konsolidierung der Dimensionen bedarf. Auch wird in den meisten Arbeiten keine Unterscheidung der Wechselkosten hinsichtlich ihrer Wirkung vorgenommen, obgleich JONES ET AL. in ihrer jüngsten Veröffentlichung zwischen positiven und negativen Wechselkosten differenzieren.177 Hinsichtlich der methodisch-operationellen Defizite ist anzuführen, dass die meisten Studien lediglich auf Befragungen basieren. Eine Kombination sowohl von Befragungs- als auch Beobachtungsgrößen in Form des tatsächlichen Kaufverhaltens erfolgt zumeist nicht. Damit ist die Kritik verbunden, dass Wirkungen auf das tatsächliche Wiederkaufverhalten nicht vollständig offengelegt werden können, da dieses nicht zwingend den Verhaltensabsichten des Kunden entsprechen muss.178 Diese Tatsache ist insofern problematisch, als dass damit die Gültigkeit der meisten Studien im Bereich der Wechselkostenforschung zu hinterfragen ist. Methodisch ist die Kombination von Befragungs- und Verhaltensdaten auch deshalb von Vorteil, da somit das Problem des Common Method Bias berücksichtigt wird.179 Vielfach liegen Verzerrungen der Befragungsergebnisse vor, sofern der Proband in einer Befragung sowohl Auskunft über die im Modell abhängigen als auch unabhängige Variablen geben soll.180 Durch die Kombination von Befragungsdaten mit Paneldaten181 bzw. kundenindividuellen Abverkaufsdaten182 kann dieses Defizit behoben werden. Hinsichtlich der Überprüfung der Wirkung von Wechselkosten mittels Strukturgleichungsmodellen ist zu konstatieren, dass diese zumeist undifferenzierte Analysen nicht homogener Stichproben darstellen.183 Neben der explorativen Aufdeckung von Gruppenunterschieden mittels Latenter Klasse-Verfahren184 bietet sich insbesondere die Untersuchung von Moderatoren, bspw. durch die Verwendung von MehrGruppen-Modellen, an.185 Diese Interaktionseffekte überprüfen die Erklärungskraft 177

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 337 f.

178

Vgl. Foscht, T. (2002), S. 14.

179

Vgl. Diller, H. (2006), S. 616.

180

Vgl. Podsakoff, P. M. et al. (2003), S. 881 ff.

181

Vgl. Nießing, J. (2005); Vogel, V. (2006).

182

Vgl. Künzel, S. (2003), S. 43; Poggenpohl, M. (1994), S. 24 f.; Reichheld, F. F. (1996), S. 58.

183

Vgl. Diller, H. (2004), S. 177; Köster, L. (2006), S. 208.

184

Vgl. Görz, N./ Hildebrandt, L. (2001), S. 3.

185

Vgl. Diller, H. (2006), S. 614.

Begriffliche Grundlagen

35

bestehender Modelle und Theorien und sind damit „... at the very heart of theory testing.“186 Die bisherigen Studien berücksichtigen zwar die Wechselkosten als Moderator, jedoch bislang nur für ausgewählte Zusammenhänge. Darüber hinaus ist kritisch zu bewerten, dass die zentralen Konstrukte Kundenloyalität und Kundenbindung sowie deren Determinanten in einem komplexen Zusammenhang zueinander stehen,187 welcher oftmals vernachlässigt wird. Insbesondere um die Beziehungen kausal zu interpretieren, wird vereinfachend angenommen, dass Linearität zwischen den Konstrukten vorliegt.188 Dabei sind in den Sozialwissenschaften nicht-lineare Wirkungsbeziehungen zwischen Variablen eher die Regel als die Ausnahme.189 Die kritische Gesamtschau zeigt, dass die Wechselkosten als mehrdimensionales Konstrukt diskutiert werden, wobei deren Dimensionen einer Konsolidierung bedürfen, und zwischen den Wirkungen der einzelnen Dimensionen zu differenzieren ist. Des Weiteren ist deren Einfluss auf das tatsächliche Wiederkaufverhalten zu betrachten, da die meisten Studien lediglich auf Befragungen basieren und dementsprechend die Gültigkeit der Ergebnisse zu hinterfragen ist. Ferner sind die Zusammenhänge zwischen den Wechselkosten, der Kundenzufriedenheit und dem Nettonutzen zu untersuchen und in ein theoretisches Gesamtkonzept zu integrieren, da diese Einflüsse in der Literatur zwar diskutiert, zumeist aber nicht empirisch untersucht werden. Werden diese Effekte nicht betrachtet, so kann die Bindungswirkung der Wechselkosten nicht gänzlich beurteilt werden. Methodisch gilt es, die im Modell möglichen Interaktionseffekte zu überprüfen, um auf diese Weise zwischen verschieden Kundengruppen zu differenzieren und damit Abstand von einer Durchschnittsbetrachtung sämtlicher Kunden zu nehmen. Auch bedarf es der Überprüfung nicht-linearer Effekte als Anwendungsvoraussetzung der Untersuchungsmethoden. Einen zusammenfassenden Überblick über die kritische Würdigung der Wechselkostenliteratur gibt Abbildung B-2.

186

Cohen, J. et al. (2003), S. 255.

187

Vgl. Agustin, C./ Singh, J. (2005), S. 105; ; Auh, S./ Johnson, M. D. (1997), S. 143 ff.; Burnham, T. A. et al. (2003), S. 109; Lam, S. Y. et al. (2004), S. 294; Oliva, T. A. et al. (1992), S. 84.

188

Vgl. Hennig-Thurau, T./ Klee, A. (1997), S. 754. Dementsprechend wird in der Literatur vermehrt die Untersuchung von Nichtlinearitäten gefordert; vgl. Braunstein, C. (2001), S. 339; Holloway, B. B. (2003), S. 110; Krafft, M. (2002), S. 45 ff.; Oliver, R. L. (1997), S. 399 ff.

189

Vgl. Diller, H. (2006), S. 614.

36

Kap. B

Defizite der Wechselkostenforschung Theoretisch-konzeptionelle Defizite ƒ Vielfach eindimensionale Betrachtung der Wechselkosten ƒ Keine Differenzierung zwischen Wirkungsunterschieden der einzelnen Wechselkosten ƒ Fehlende Integration der theoretischen Grundlagen in ein Gesamtkonzept

Methodisch-operationelle Defizite ƒ Mangelnde Erfassung nicht-linearer Effekte ƒ Probleme des Common Method Bias ƒ Homogenitätsannahme

Abb. B-2: Defizite der Wechselkostenforschung Quelle:

Eigene Darstellung.

2.3.3.3

Dimensionen der Wechselkosten

Angesichts der Heterogenität der in der Literatur betrachteten Dimensionen von Wechselkosten sind zunächst die wesentlichen Konzeptualisierungen kritisch zu bewerten, um eine zweckdienliche Konzeptualisierung abzuleiten. Diese Differenzierung ist insofern von Bedeutung, als sich damit Wirkungsunterschiede zwischen den Wechselkosten erklären lassen. Eine erste Unterscheidung zwischen den Wechselkosten nimmt KLEMPERER vor, indem er zwischen drei Dimensionen differenziert: den mit der Einrichtung einer neuen Geschäftsbeziehung verbundenen Kosten, den Kosten des Kunden zum Erlernen der Abläufe und Prozesse bei einem neuen Anbieter sowie den Verlusten aufgrund spezifischer Investitionen bzw. spezifischer Vorteile.190 SAMUELSON und ZECKHAUSER ergänzen diese Dimensionen um das vom Kunden wahrgenommene Risiko einer schlechteren Leistungserbringung bei einem Anbieterwechsels sowie die Kosten der Suche nach Informationen und der Bewertung von Alternativen.191 Eine umfassende Konzeptualisierung der Wechselkosten – und vor allem eine empirische Überprüfung – nehmen BURNHAM ET AL. sowie JONES ET AL. vor, indem sie sämtliche sechs Dimensionen berücksichtigen.192 Damit kommen auch deren Systematisierungen für diese Untersuchungen in Betracht. Da allerdings die Systematik

190

Vgl. Klemperer, P. (1987), S. 375 ff.

191

Vgl. Samuelson, W./ Zeckhauser, R. (1988), S. 33 ff.

192

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003); Jones, M. A. et al. (2002).

Begriffliche Grundlagen

37

von BURNHAM ET AL. keine trennscharfe Abgrenzung zwischen den Wechselkosten und den Wechselbarrieren vornimmt, orientiert sich die vorliegende Untersuchung an der Konzeptualisierung von JONES ET AL. Einen zusammenfassenden Überblick über diese Konzeptualisierung im Vergleich zu den bisher in der Literatur diskutierten Dimensionen gibt Tabelle B-6. Quelle

Dimensionen

Klemperer, P. (1987)

ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ

Transaction costs Learning costs Artificial (or contractual) costs Economic risk costs Evaluation costs Setup costs Benefit loss costs Contractual costs Setup costs Psychological costss Continuity costs Search and setup costs Take down costs Monetary and non-monetary losses Uncertainty costs Search costs Transaction costs Learning costs Loyal customer discounts Emotional costs and cognitive effort Financial, social and psychological risk Setup costs Take down costs

ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ

Time costs Money costs Need for compatibility with existing equipment Transaction costs of switching suppliers Costs of learning to use new brands Discount coupons and similar devices Uncertainty about the quality of untested brands Psychological costs of switching Habit/Inertia Setup costs Search costs Learning costs Sunk costs Continuity costs Contracual costs

Samuelson, W./ Zeckhauser, R. (1988) Guiltinan, J. P. (1989)

Ping, R. A. (1990)

Fornell, C. (1992)

Weiss, A. M./ Anderson, E. (1992) Dick, A. S./ Basu, K. (1994) Klemperer, P. (1995)

Gremler, D. D. (1995)

1

2

3

4

5

6

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9 9

9

38

Kap. B

Quelle

Dimensionen

Jones, M. A. et al. (2002)

ƒ

ƒ

Burnham, T. A. et al. (2003)

ƒ ƒ

ƒ

ƒ

Patterson, P. G./ Smith, T. (2003) Patterson, P. G. (2004)

ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ ƒ

Continuity costs a. Lost performance costs b. Uncertainty costs Learning costs a. Pre-switching search and evaluation costs b. Post-switching behavioral and cognitive costs c. Setup costs Sunk costs Procedural switching costs a. Economy risk costs b. Evaluation costs c. Learning costs d. Setup costs Financial switching costs a. Benefit loss costs b. Monetary loss costs Relational switching costs a. Personal relationship loss costs b. Brand relationship loss costs Continuity costs Setup costs Sunk costs Psychological costs Economic costs Setup Costs

1

2

3

4

5

6

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

9

Anmerkungen: (1) Pre-switching search and evaluation costs (2) Uncertainty costs (3) Setup costs (4) Post-switching behavioral and cognitive costs (5) Lost performance costs (6) Sunk costs

Tab. B-6: Überblick über Konzeptualisierungen der Wechselkosten Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Wan-Ling Hu, A./ Hwang, I.-S. (2006), S. 78.

Begriffliche Grundlagen

39

Diese Dimensionen können danach differenziert werden, ob sie sich am Prozess des Anbieterwechsels oder an dem mit der Beendigung der Geschäftsbeziehung verbundenen Verlust von spezifischen Investitionen bzw. Vorteilen orientieren.193 Während die erste Kategorie als prozessbezogenene Wechselkosten zu bezeichnen ist, kann die zweite als ökonomische Wechselkosten beschrieben werden.194 Dabei stellen die am Prozess des Anbieterwechsels orientierten Kosten die traditionelle Sichtweise dar.195 Somit umfassen die prozessbezogenen Wechselkosten vier Dimensionen: (1) pre-switching search and evaluation costs, (2) uncertainty costs, (3) setup costs sowie (4) post-switching behavioral and cognitive costs. Dagegen ist bei den ökonomischen Wechselkosten eine zweidimensionale Betrachtung vorzunehmen: (5) lost performance costs und (6) sunk costs. Entsprechend dieser Systematik sind die einzelnen Dimensionen zu beschreiben: Die pre-switching search and evaluation costs umfassen sowohl die Zeit als auch den Aufwand, welche mit der Suche nach Informationen und der Bewertung alternativer Angebote verbundenen sind.196 So stellt die Suche und Bewertung von Informationen auch die Grundlage zahlreicher Kaufentscheidungsmodelle dar.197 Forschungen auf dem Gebiet der Informationsökonomie zeigen, dass steigende Informationskosten den Umfang des Suchverhaltens reduzieren.198 Obgleich diese Kosten auch monetäre Größen umfassen können, argumentiert JONES, dass aufgrund der Charakteristika von Dienstleistungen diese Kostenart insbesondere durch einen hohen Umfang nicht-monetärer Größen gekennzeichnet ist. Gerade die Intangibilität und die begrenzte Standardisierbarkeit von Dienstleistungen reduziert die Vergleichbarkeit der Angebote und erschwert es somit dem Kunden, einen geeigneten Anbieter am Markt zu identifizieren.199 So belegen LEE und CUNNINGHAM empirisch, dass ein Anstieg der Suchkosten die Kundenbindung erhöht.200

193

Vgl. Aydin, S./ Özer, G. (2005), S. 914; Burnham, T. A. et al. (2003), S. 112; Nilssen, T. (1992), 579 ff.

194

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 335 ff.; Peter, S. I. (1997), S. 118. Hinsichtlich der Differenzierung zwischen diesen beiden Formen von Wechselkosten ist anzumerken, dass insbesondere die ökonomischen Wechselkosten leicht von der Konkurrenz zu imitieren sind; vgl. Braunstein, C. (2001), S. 80; Fornell, C. (1992), S. 10.

195

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 337.

196

Vgl. Aaker, D. A. (1991), S. 49; Gremler, D. D. (1995), S. 81 f.

197

Vgl. Beatty, S. E./ Smith, S. M. (1987), S. 83.

198

Vgl. Urbany, J. E. (1986), S. 266 f.

199

Vgl. Jones, M. A. (1998), S. 30 f.; Zeithaml, V. A. (1981), S. 186 ff.

200

Vgl. Lee, M./ Cunningham, L. F. (2001), S. 121.

40

Kap. B

Die uncertainty costs umfassen die Unsicherheit und das Risiko,201 die mit einem Anbieterwechsel verbunden sind und die vom Kunden aufgrund unvollständiger Informationen wahrgenommen werden.202 Dementsprechend fürchtet der Kunde, dass seine Bedürfnisse bei einem neuen Anbieter schlechter als beim bisherigen erfüllt würden.203 AAKER beschreibt diese Kosten als „risk of change“ und argumentiert, dass selbst dann, wenn die derzeitige Leistungserbringung eines Anbieters schlecht ist, die eines anderen Anbieters immer noch schlechter sein könnte.204 Die Höhe dieser Kosten wird von der Art und dem Umfang möglicher Verluste bestimmt, wobei das wahrgenommene Risiko insbesondere dann hoch ist, wenn die Qualität der Leistungserbringung nur schwer zu beurteilen ist oder aber zwischen alternativen Anbietern stark variiert. Daher ist davon auszugehen, dass diese Kosten bei Dienstleistungen aufgrund ihrer Intangibilität und Heterogenität relativ stark ausgeprägt sind.205 Die setup costs beschreiben die Kosten, die bei der Initiierung sowie der Beendigung einer Geschäftsbeziehung anfallen.206 In der Ökonomie werden diese Kosten der Initiierung neuer Beziehungen auch als Transaktionskosten bezeichnet.207 KLEMPERER argumentiert, dass die mit dem Aufbau einer neuen Geschäftsbeziehung verbundenen Kosten bspw. durch auszufüllende Formulare und Verträge bedingt seien oder aber der Kunde seine Wünsche dem Servicemitarbeiter in einem Beratungsgespräch mitteilen müsse.208 Insbesondere wenn die Leistungen eines Anbieters stark individualisiert erbracht werden, ist der Kunde bei Initiierung der neuen Geschäftsbeziehung zur Erbringung der Leistung einzubeziehen. Die post-switching behavioral and cognitive costs beruhen auf den von KLEMPERER etablierten Lernkosten.209 Im Laufe einer Geschäftsbeziehung lernt der 201

In Anlehnung an STONE und MASON lassen sich fünf Arten von Risiken unterscheiden, die ein Kunde wahrzunehmen vermag: (1) Funktionales Risiko; (2) Finanzielles Risiko; (3) Gesundheitliches Risiko; (4) Soziales Risiko; (5) Psychologische Risiken; vgl. Stone, R./ Mason, J. (1995), S. 144 f. Obgleich diese Komponenten als voneinander unabhängig angesehen werden, haben sie sich in mehreren empirischen Studien jedoch als zusammenhängend erwiesen; vgl. Jacoby, J./ Kaplan, L. B. (1972), S. 391.

202

Vgl. Jones, M. A. (1998), S. 29; Klemperer, P. (1995), S. 517; Samuelson, W./ Zeckhauser, R. (1988), S. 33 ff.

203

Vgl. Gremler, D. D. (1995), S. 85 f.; Guiltinan, J. P. (1989), S. 219.

204

Vgl. Aaker, D. A. (1991), S. 49.

205

Vgl. Zeithaml, V. A. et al. (1985), S. 33 ff.

206

Vgl. Gremler, D. D. (1995), S. 78; Guiltinan, J. P. (1989), S. 216 ff.

207

Vgl. Farrell, J./ Shapiro, C. (1988), S. 123; Klemperer, P. (1987), S. 375.

208

Vgl. Klemperer, P. (1987), S. 375 f.

209

Vgl. Jones, M. A. et al. (2002), S. 443; Klemperer, P. (1987), S. 375; Gremler, D. D. (1995), S. 78.

Begriffliche Grundlagen

41

Kunde die Spezifika eines Angebots kennen und besitzt damit idiosynkratisches Wissen, das nicht auf die Angebote alternativer Anbieter zu übertragen ist.210 Vielmehr muss der Kunde sich die spezifischen Prozesse und Abläufe bei einem neuen Anbieter erst aneignen.211 Diese Kosten liegen bei Dienstleistungen in besonderem Maße vor, da der Kunde aufgrund der Integration des externen Faktors in die Routinen beim Anbieter einzubinden ist.212 So wird ein Kunde, der gerade seinen Anbieter gewechselt hat, nicht sämtliche Abläufe beim Anbieter und seine Aufgaben in diesem ihm neuen Prozess vollständig verstehen und beherrschen. Selbst wenn der Wechsel zu einem neuen Anbieter keine weiteren Kosten umfassen würde, mindert der Verlust dieses Wissens die Anreize, den Anbieter zu wechseln.213 Auch HESKETT ET AL. betonen, dass die Bindung an einen Anbieter auch aus „… the natural desire to avoid learning new service’ routines …“ resultieren kann.214 Die Kosten umfassen daher den vom Kunden wahrgenommenen Einsatz an Zeit und Aufwand, die nötig sind, um die unbekannten Abläufe und Prozesse bei einem neuen Anbieter zu erlernen. Mit den costs of lost performance wird einerseits auf den Verlust von akkumulierten Vorteilen abgestellt, die über die Dauer einer Geschäftsbeziehung entstehen können.215 Andererseits umfassen diese auch die Verluste aufgrund vertraglicher Bindungen bspw. in Form von Strafzahlungen.216 Als Beispiele hierfür lassen sich Bonusprogramme, wie sie in der Unternehmenspraxis vielfach eingesetzt werden, oder aber auch umsatzbasierte Nachlässe anführen. DWYER ET AL. bezeichnen diese Kosten als Exit-Barrieren. Diese helfen dem Unternehmen, den Kunden durch den Verlust von Vorteilen zur Fortführung der Geschäftsbeziehung zu bewegen.217 Die sunk costs stellen schließlich die bereits vom Kunden getätigten Investitionen in die Geschäftsbeziehung dar. Ökonomisch sind diese zwar nicht mehr relevant, den-

210

Vgl. Farrell, J./ Shapiro, C. (1988), S. 123; Klemperer, P. (1987), S. 375.

211

Vgl. Jones, M. A. (1998), S. 30.

212

Vgl. Bowen, D. E. (1986), S. 371 ff.; Heskett, J. L. et al. (1990), S. 44; Kelley, S. W. et al. (1992), S. 315 ff.; Mills, P. K./ Morris, J. H. (1986), S. 726 ff.

213

Vgl. Wernerfeld, B. (1985), S. 11 f.

214

Heskett, J. L. et al. (1990), S. 44.

215

Vgl. Maute, M. F./ Forrester, W. R. (1993), S. 239 f.; Turnbull, P. W./ Wilson, D. T. (1989), S. 233 ff.

216

Vgl. Klemperer, P. (1987), S. 376; Gremler, D. D. (1995), S. 84 f.

217

Vgl. Beatty, S. E./ Lee, J. (1996), S. 239 ff.; Dwyer, R. et al. (1987), S. 11 ff.

42

Kap. B

noch können auch sie für den Kunden psychologisch noch von Bedeutung sein.218 Sie umfassen auch solche Investitionen bzw. Kosten des Kunden, die mit der Etablierung der bisherigen Beziehung verbunden waren. Empirisch weisen DICK und LORD die Wirkung dieser Kosten sowohl auf die Verhaltensabsicht des Kunden, bei einem Anbieter zu verbleiben, als auch auf dessen tatsächliches Verhalten nach.219 Einen zusammenfassenden Überblick über die in dieser Untersuchung empirisch zu überprüfenden Wechselkosten gibt Tabelle B-7. Dimension

Prozessbezogene Wechselkosten

(1) Pre-switching search and evaluation costs

(2) Uncertainty costs

(3) Setup costs

(4) Post-switching behavioral and cognitive costs

Beschreibung

Verweis

Wahrnehmung der Zeit und des Aufwandes zur Informationsbeschaffung und Alternativenbewertung vor einem Wechsel

Beatty, S. E./ Smith, S. M. (1987); Burnham, T. A. (1998); Gremler, D. D. (1995); Fornell, C. (1992); Guiltinan, J. P. (1989); Hauser, J. R./ Wernerfelt, B. (1990); Shugan, S. M. (1980); Samuelson, W./ Zeckhauser, R. (1988); Stigler, G. J. (1961)

Wahrnehmung der Wahrscheinlichkeit einer schlechteren Leistungserbringung des neuen Anbieters

Aaker, D. A. (1992); Burnham, T. A. (1998); Fornell, C. (1992); Gremler, D. D. (1995); Guiltinan, J. P. (1989); Jackson, B. B. (1985b); Klemperer, P. (1995); Samuelson, W./ Zeckhauser, R. (1988)

Wahrnehmung der Zeit, des Aufwandes und der Kosten, um die Bedürfnisse dem neuen Anbieter nach einem Wechsel mitzuteilen

Burnham, T. A. (1998); Gremler, D. D. (1995); Fornell, C. (1992); Guiltinan, J. P. (1989); Weiss, A. M./ Anderson, E. (1992); Samuelson, W./ Zeckhauser, R. (1988); Williamson, O. E. (1975)

Wahrnehmung der Zeit und des Aufwandes, um neue Dienstleistungsprozesse im Anschluss an einen Wechsel zu erlernen

Alba, J./ Hutchinson, J. W. (1987); Burnham, T. A. (1998); Dick, A. S./ Basu, K. (1994); Eliashberg, J./ Robertson, T. S. (1988); Fornell, C. (1992); Gremler, D. D. (1995); Guiltinan, J. P. (1989); Klemperer, P. (1995); Wernerfeld, B. (1985)

218

Vgl. Crawford, V. P. (1990), S. 561 ff.; Dick, A. S./ Lord, K. R. (1998), S. 42; Gremler, D. D. (1995), S. 87; Guiltinan, J. P. (1989), S. 219; Johnson, M. P. (1982), S. 52 f.

219

Vgl. Dick, A. S./ Lord, K. R. (1998), S. 54 f.; Peter, S. I. (1997), S. 118 ff.

Begriffliche Grundlagen

Ökon. Wechselkosten

Dimension

(5) Lost performance costs

(6) Sunk costs

43

Beschreibung

Verweis

Wahrnehmung der Vorteile und Privilegien, die bei einem Wechsel verloren gingen

Burnham, T. A. (1998); Dick, A. S./ Basu, K. (1994); Gremler, D. D. (1995); Guiltinan, J. P. (1989); Klemperer, P. (1995); Nilssen, T. (1992)

Wahrnehmung bisheriger Investitionen und Kosten, die mit der Etablierung der bisherigen Beziehung verbunden waren

Dick, A. S./ Basu, K. (1994); Gremler, D. D. (1995); Heide, J./ Weiss, A. M. (1995); Guiltinan, J. P. (1989); Klemperer, P. (1987); Porter, M. E. (1980); Weiss, A. M./ Heide, J. B. (1993)

Tab. B-7: Systematik der Wechselkosten Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Burnham, T. A. (1998), S. 107; Jones, M. A. et al. (2002), S. 442.

C.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

Nach der Darstellung der begrifflichen Grundlagen gilt es in diesem Kapitel die theoretischen Grundlagen der vorliegenden Untersuchung zu diskutieren (vgl. Kap. C.1). Diese stellen die Basis zur Ableitung der Untersuchungshypothesen dar, welche anschließend in einem konzeptionellen Gesamtmodell zusammengeführt werden (vgl. Kap. C.2). 1.

Verhaltenswissenschaftliche Fundierung der Kundenbindung

1.1

Metatheoretische Position der Arbeit

In Anlehnung an BAUMGARTH und MORGAN erfolgt die theoretische Einordnung und Fundierung von marketingwissenschaftlichen Untersuchungen in zwei Stufen:220 Während die erste Stufe die metatheoretische Einordnung umfasst, welche die Zuordnung der Arbeit zur grundsätzlichen wissenschaftstheoretischen Weltanschauung221 verlangt, umfasst die zweite Stufe die Bearbeitung der formulierten Problemstellung mittels eines geeigneten theoriebasierten Forschungsdesigns.222 Entsprechend dieser Vorgehensweise ist in einem ersten Schritt die Erforschung von Konsumentenverhalten in das System der Wissenschaften einzuordnen: Sie ist idealtypisch eine Realwissenschaft, die soziales bzw. wirtschaftliches Verhalten untersucht.223 Dabei soll das Käuferverhalten durch die entsprechenden Theorien zum Zwecke der Marketingplanung erklärt und prognostiziert werden.224 Den Kaufverhaltenstheorien übergeordnet sind die Theorien der Verhaltensforschung, weshalb die Kaufverhaltensforschung als angewandte Verhaltenswissenschaft zu bezeichnen ist. Die meisten Arbeiten zum Konsumentenverhalten sind 220

Vgl. Baumgarth, C. (2003), S. 7 ff.; Morgan, G. (1980), S. 606. Mit diesem Vorgehen zur theoretischen Einordnung wissenschaftlicher Arbeiten geht auch die Einordnung innerhalb des Kontinuums zwischen Singularismus und Pluralismus einher; vgl. Chmielewicz, K. (1995); Feyerabend, P. (1976); Kuhn, T. S. (2003); Schneider, D. (2001); Vogel, V. (2006).

221

Vgl. Chalmers, A. F. (2001); Poser, H. (2001); Seiffert, H. (2003). Hinsichtlich wissenschaftstheoretischer Überlegungen im Kontext der Konsumentenforschung vgl. KroeberRiel, W./ Weinberg, P. (2003), S. 19 ff.

222

Ähnliche Begriffe sind Mastertechnik, Untersuchungsart oder Baumgarth, C. (2003), S. 7 ff.; Bortz, J./ Döring, N. (2002), S. 53 ff.

223

Vgl. Trommsdorff, V. (2003), S. 18 ff.

224

Die Begriffe Konsumenten- und Käuferverhalten finden im Folgenden synonyme Verwendung; vgl. Walters, C. G./ Bergiel, B. J. (1989), S. 2 f.

Forschungsstrategie;

vgl.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

45

empirisch ausgerichtet und unterliegen den positivistischen wissenschaftstheoretischen Ansätzen des kritischen Rationalismus.225 Diese Sichtweise geht davon aus, dass Beobachtung und Erfahrung eine wesentliche Grundlage des Wissens darstellen. Der kritische Rationalismus, der eine wesentliche Säule des Positivismus darstellt und von POPPER geprägt wurde, entstand jedoch in einem naturwissenschaftlichen Kontext, so dass vielfach argumentiert wird, er sei für die Sozialwissenschaften wenig geeignet.226 So existiert im Gegensatz zu den Naturwissenschaften zwischen den Konstrukten der Sozialwissenschaften eine Vielzahl von Kontextfaktoren, die, sofern nicht kontrolliert, die Falsifikation von Theorien erschweren. Aus der Diskussion um die Eignung des kritischen Rationalismus gingen alternative wissenschaftstheoretische Konzeptionen hervor.227 Dementsprechend ist dieser Arbeit die Sichtweise des wissenschaftlichen Realismus zu Grunde zu legen, da dieser ein höheres Maß an Realitätsnähe aufweist.228 Er ersetzt das Falsifikationsprinzip des kritischen Rationalismus durch das Prinzip der „schrittweise zunehmenden Bestätigung.“229 Das bedeutet, dass durch die Ansammlung von bestätigten Hypothesen zwar eine Annäherung an die Wahrheit erfolgt, diese aber niemals mit absoluter Sicherheit festgestellt werden kann.230 In einem zweiten Schritt erfolgt die Bearbeitung der wissenschaftlichen Problemstellung auf Basis einer oder mehrerer Denkschulen.231 Auf dieser Stufe ist die vorliegende Arbeit am Theorienpluralismus ausgerichtet, was insofern angebracht, als dass derzeit keine nur für sich stehende Theorie des Beziehungsmarketings existiert.232 Insbesondere die Forschungsarbeiten im Rahmen der Kundenbindungsforschung beruhen auf dieser methodologischen Leitidee.233 So erleichtert der Theorienpluralismus die Konstruktion eines empirisch gehaltvollen Erklärungsmodells,

225

Vgl. Albert, H. (1980); Chalmers, A. F. (2001); Pachauri, M. (2002); Popper, K. R. (2003); Spiller, A./ Schramm, M. (2000).

226

Vgl. Homburg, C. (2000), S. 53 ff.

227

Vgl. Hunt, S. D. (1984);Leplin, J. (1981).

228

Vgl. Baumgarth, C. (2003), S. 7 f.; Homburg, C. (2000), S. 56 f.

229

Vgl. Homburg, C. (1995), S. 59.

230

Vgl. Baumgarth, C. (2003), S. 7.

231

Bei dem Begriff der Denkschule handelt es sich um ein Forschungsparadigma, das mehrheitlich von den Vertretern eines Fachgebiets geteilt wird; vgl. Kroeber-Riel, W./ Weinberg, P. (2003), S. 21. Diese Ansätze sind der Behaviorismus, der Neobehaviorismus und der Kognitivismus; vgl. Pachauri, M. (2002).

232

Vgl. Hennig-Thurau, T./ Hansen, U. (2000), S. 4.

233

Vgl. Homburg, C. (1995); Peter, S. I. (1997).

46

Kap. C

sofern die abgeleiteten Erkenntnisse nicht miteinander konkurrieren.234 Dagegen sehen Vertreter des Theorienmonismus die Vorteile der Verwendung von lediglich einem Theoriegebäude in der Einheitlichkeit, Stringenz sowie der Umgehung von Problemen der Inkommensurabilität.235 Aufgrund der Verbreitung von verhaltenswissenschaftlichen Theorien zur Erklärung der Kundenbindung werden ausgewählte Theorien nachfolgend betrachtet, sofern sie einen eigenen Erkenntnisbeitrag leisten.236 1.2

Verhaltenswissenschaftliche Theorien der Kundenbindung

Die für diese Arbeit relevanten verhaltenswissenschaftlichen Theorien lassen sich in drei Klassen unterteilen.237 Während bei den Theorien des intrapersonellen Gleichgewichts gedankliche Prozesse innerhalb eines Individuums im Vordergrund stehen, wird in den Theorien der interpersonellen Austauschprozesse die Interaktion zwischen Individuen untersucht. Demgegenüber behandeln die Theorien der letzten Gruppe Mechanismen der Verhaltensbeurteilung bzw. -änderung. Die Einstellungsforschung bildet aufgrund ihres integrativen Charakters den weiteren Rahmen der zur Kundenbindung heranzuziehenden Theorien. Im Folgenden werden die Theorien des überlegten Handelns sowie des geplanten Verhaltens vorgestellt (vgl. Kap. 1.2.1), welche den Rahmen sowohl für die soziale Austauschtheorie (vgl. 1.2.2) als auch für die Dissonanz- und Reaktanztheorie (vgl. Kap. 1.2.3) bilden (vgl. Abb. C-1).

234

Vgl. Braunstein, C. (2001), S. 24; Fritz, W. (1984), S. 3 ff.; Schanz, G. (1973), S. 152 f. Zur Vorteilhaftigkeit mehrerer theoretischer Anätze bei der Erklärung der Kundenbindung vgl. Koch, G. (1995), S. 108; Nießing, J. (2005), S. 84; Peter, S. I. (1997), S. 73.

235

Zur Problematik der Inkommensurabilität vgl. Chmielewicz, K. (1995), S. 39 f.; Feyerabend, P. (1965); Kuhn, T. S. (2003); Schneider, D. (2001), S. 257 ff.; Steinmann, H./ Scherer, A. G. (1994), S. 3.

236

Die Vergleichbarkeit alternativer Theorien ist nur innerhalb des gleichen methodologischen Programms sinnvoll; vgl. Schanz, G. (1973), S. 152. Neben den aufgeführten Argumenten, fokussiert der Autor auf die verhaltenswissenschaftlichen Theorien, da diese, wie zumeist in der amerikanischen Literatur üblich, vielfach zur Erklärung der Kundenbindung durch Wechselkosten herangezogen werden. Auf diese Weise wird ein ganzheitlicher Bezugsrahmen entwickelt, der die wesentlichen diskutierten Wirkweisen der Wechselkosten integriert. Zu weiteren Ansätze zur Erklärung von Lock in-Effekten vgl. Backhaus, K. et al. (1994); Backhaus, K./ Voeth, M. (2007); Reinkemeier, C. (1998) sowie die dort angegebene Literatur.

237

Vgl. Homburg, C./ Krohmer, H. (2003), S. 73.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

47

Theorien des Konsumentenverhaltens

Theorien des intrapersonellen Gleichgewichts

Theorien der Verhaltensbeurteilung ƒ Lerntheorien ƒ Attributionstheorien

ƒ Konsistenztheorien ƒ Kontrasttheorien ƒ AssimilationsKontrasttheorien ƒ Risikotheorie ƒ Prospect Theory/ ƒ Mental Accounting ƒ Deskriptive Entscheidungstheorien

Theorien der interpersonellen Austauschprozesse ƒ ƒ ƒ ƒ

Interaktionstheorien Equity-Theorien Informationsökonomie Theorie der sozialen Identität

Einstellungsforschung

Abb. C-1: Theorien des Konsumentenverhaltens Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Homburg, C./ Krohmer, H. (2003), S. 73.

1.2.1

Theorien der Einstellungsforschung

Die Einstellung stellt das zentrale Konstrukt innerhalb der Verhaltenswissenschaften dar.238 FISHBEIN und AJZEN verstehen darunter allgemein eine „... learned predisposition to respond to any object in a consistently favorable or unfavorable way.“239 Entsprechend dem auf ROSENBERG und HOVLAND zurückgehenden Drei-KomponentenModell wird die Einstellung als ein sich aus drei Faktoren zusammensetzendes Konstrukt konzeptualisiert, bestehend aus einem kognitiven („Denken“), einem affektiven („Fühlen“) und einem konativen Faktor („Handelsabsicht“).240 Dabei umfasst die kognitive Komponente sämtliche Ansichten bzw. Meinungen, die auf den Informationen, dem Wissen und den Gedanken des Individuums hinsichtlich des Einstellungsgegenstands basieren. Dagegen bezieht sich die affektive Komponente auf die positive oder negative Bewertung des Objekts. Die konative Komponente beinhaltet die Bereitschaft, sich gegenüber dem Einstellungsobjekt auf eine bestimmte Art und Weise

238

Vgl. Weinberg, P. (1981), 25.

239

Fishbein, M./ Ajzen, I. (1975), S. 6.

240

Vgl. Rosenberg, M. J./ Hovland, C. I. (1960), S. 1 ff.

48

Kap. C

zu verhalten.241 Dem Drei-Komponenten-Modell der Einstellung liegt die Annahme einer allgemeinen Konsistenz zwischen Denken, Fühlen und Handeln des Individuums zu Grunde.242 In diesem Sinne lassen sich die drei Faktoren zu einem Einstellungskonstrukt zusammenführen (vgl. Abb. C-2).243

Einstellung

Kognitiver Faktor

Affektiver Faktor

Konativer Faktor

Abb. C-2: Drei-Komponenten-Theorie Quelle:

Eggert, A. (1999), S. 64.

1.2.1.1

Theorie des überlegten Handelns

Obgleich die Drei-Komponenten-Theorie lange Zeit empirisch weitgehend ungeprüft blieb, zählte sie dennoch zum Basiswissen der Sozialpsychologie.244 Darauf folgende empirische Arbeiten belegten allerdings eine nur geringe prognostische Güte der Einstellung für das Verhalten.245 Zur Verbesserung der Güte einstellungsbasierter Verhaltensvorhersagen haben FISHBEIN und AJZEN daraufhin eine neuartige Konzeptualisierung des Einstellungskonstrukts vorgenommen. Danach fassen sie die drei Faktoren als eigenständige Konstrukte auf und nehmen ihre Verbundenheit untereinander durch Wirkungsbeziehungen an.246 Die Theorie des überlegten Handelns

241

Vgl. Braunstein, C. (2001), S. 96.

242

Vgl. Eagly, A. H./ Chaiken, S. (1993), S. 1 ff.; Kroeber-Riel, W./ Weinberg, P. (2003), S. 169; Pachauri, M. (2002), S. 332.

243

Vgl. Eggert, A. (1999), S. 64.

244

Vgl. Eggert, A. (1999), S. 64; Six, B. (1980), S. 57.

245

Vgl. Abelson, R. P. (1972); Wicker, A. W. (1971).

246

Vgl. Fishbein, M./ Ajzen, I. (1975), S. 11 ff. Die Drei-Komponenten-Theorie stellt eine rudimentäre Vorstellung des Einstellungskonstrukts dar und wird mittlerweile höchstens noch als Heuristik diskutiert; vgl. Kroeber-Riel, W./ Weinberg, P. (2003).

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

49

(„Theory of Reasoned Action [TRA]“) stellt diese kausalen Beziehungen dar (vgl. Abb. C-3).

Normative Ansichten

Subjektive Normen

Kognitive Ansichten

Affektive Einstellung

Intention

Verhalten

Abb. C-3: Theorie des überlegten Handelns Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Fishbein, M./ Ajzen, I. (1975), S. 16.

Dabei leiten FISHBEIN und AJZEN aus dem konativen Faktor das Konstrukt der Verhaltensintention ab, welches dem Verhalten einer Person unmittelbar vorgelagert ist.247 Auf Basis des affektiven Faktors konzeptualisieren sie das Konstrukt der Einstellung neu und definieren: „An attitude toward any concept is simply a person’s general feeling of favorableness or unfavorableness for that concept.“248 Die Einstellung wird wiederum durch die Ansichten, welche aus dem kognitiven Faktor des DreiKomponenten-Modells abgeleitet werden, bestimmt. Die TRA führt nunmehr ein Verhalten auf das Vorliegen der Verhaltensabsicht („Intention“) zurück.249 Die für die Entwicklung einer Verhaltensabsicht wesentlichen Prädiktoren werden in der individuellen Einstellung („Attitude“) und der subjektiven Norm („Subjective Norm“) bezüglich eines spezifischen Verhaltens gesehen.250 Demgemäß beabsichtigen Individuen dann ein Verhalten zu realisieren, wenn sie zum einen über eine positive Einstellung gegenüber der Handlung verfügen und zum anderen der Ansicht sind, dass wichtige Personen die Durchführung des Verhaltens

247

Vgl. Fishbein, M./ Ajzen, I. (1975), S. 12.

248

Ajzen, I./ Fishbein, M. (1980), S. 54.

249

Vgl. Ajzen, I. (1987).

250

Vgl. Ajzen, I. (1985), S. 12 ff.

50

Kap. C

positiv bewerten.251 Ferner unterstellen FISHBEIN und AJZEN, dass die kognitiven Ansichten die affektiven Einstellungen bedingen.252 Obgleich diese Theorie ursprünglich auf die Einstellung gegenüber der betreffenden Handlung und nicht auf die Einstellung gegenüber einem Objekt angewendet wurde, wird mittlerweile auch diese Erweiterung in der Literatur akzeptiert.253 Obwohl in zahlreichen empirischen Untersuchungen die Gültigkeit dieser Theorie belegt wurde, zeigt die Metaanalyse von MORWITZ ET AL., dass die alleinige Prognose von Kaufverhalten mittels der TRA nicht ausreicht. So weist diese für den Zusammenhang zwischen der Intention und dem Verhalten lediglich einen durchschnittlichen Korrelationskoeffizienten von 0,49 aus, weshalb anzunehmen ist, dass nicht einzig das Vorliegen einer positiven Intention das Verhalten bestimmt.254 Dieser moderate Zusammenhang ist u. a. darauf zurückzuführen, dass Individuen hinsichtlich nicht sämtlicher Entscheidungen die vollständige willentliche Kontrolle über ihr Handeln besitzen.255 1.2.1.2

Theorie des geplanten Verhaltens

Aufgrund dieser Kritik an der Theorie des überlegten Handelns wurde die Theorie des geplanten Verhaltens („Theory of Planned Behavior [TPB]“) entwickelt.256 AJZEN schlägt die TPB als Erweiterung der Theorie des überlegten Handelns vor, indem die zusätzliche Variable der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle („Perceived Behavioral Control [PBC]“) zur Prognose von Intentionen und Verhalten hinzugezogen wird (vgl. Abb. C-4).257 Dementsprechend stellt sie in den Sozialwissenschaften eine mittlerweile weit verbreitete Theorie dar.258

251

Vgl. Braunstein, C. (2001), S. 110. Aufgrund konzeptioneller Überschneidungen der subjektiven Normen mit der Verhaltensabsicht wird in der Literatur diskutiert, inwieweit diese ein eigenständiges Konstrukt darstellt; vgl. Oliver, R. L./ Bearden, W. O. (1985), S. 324 f.

252

Vgl. Fishbein, M./ Ajzen, I. (1975), S. 29.

253

Vgl. Gotlieb, J. B. et al. (1994), S. 876.

254

Vgl. Morwitz, V. et al. (1997), S. 7.

255

Vgl. Eagly, A. H./ Chaiken, S. (1993), S. 169.

256

Vgl. Ajzen, I./ Fishbein, M. (1980); Fishbein, M./ Ajzen, I. (1975).

257

Vgl. Ajzen, I. (1985); Ajzen, I./ Madden, T. J. (1986).

258

Vgl. Bagozzi, R. P. (1992), S. 178 ff.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

Normative Ansichten

Subjektive Normen

Kognitive Ansichten

Affektive Einstellung

Kontrollansichten

Verhaltenskontrolle

51

Intention

Verhalten

Abb. C-4: Theorie des geplanten Verhaltens Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Ajzen, I. (1985), S. 33.

In der TPB ist die wahrgenommene Verhaltenskontrolle definiert als die Wahrnehmung, wie einfach oder schwierig es einem Individuum fällt, ein bestimmtes Verhalten auszuüben.259 Die Ergänzung dieses Konstrukts erweitert die Anwendung der TPB über die Grenzen reiner willentlicher Kontrolle, wie sie in der Theorie des überlegten Handelns angenommen wird hinaus.260 So wird die Berücksichtigung der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle aus der Kritik begründet, dass der auf die hohe Kontrollierbarkeit („volitional control“) beschränkte Geltungsbereich der Theorie des überlegten Handelns nur unzureichend zur Verhaltensvorhersage geeignet ist.261 Die TPB berücksichtigt demgemäß die Abhängigkeit des spezifischen Verhaltens von der subjektiv wahrgenommenen Kontrolle seiner Realisierbarkeit. Insofern eignet sich die Intention zunächst lediglich für die Vorhersage, ob ein Individuum den Versuch der Handlungsrealisierung unternehmen will. Denn es existiert eine Vielzahl von nicht-motivationalen Faktoren, die die Entfaltung entsprechender Dispositionen und damit Handlungsmöglichkeiten einschränken. Das Konstrukt der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle integriert AJZEN dabei auf zwei verschiedene Weisen in das Modell. Eine erste Variante postuliert lediglich einen über die Intention wirkenden indirekten Einfluss und kennzeichnet somit den motivationalen Einfluss der wahrgenommen Verhaltenskontrolle auf die Verhaltensab259

Vgl. Eagly, A. H./ Chaiken, S. (1993), S. 186. Die PBC wird im Kontext der Kundenbindung vielfach auch als Wechselkosten operationalisiert; vgl. Bansal, H. S./ Taylor, S. F. (2002), S. 411.

260

Vgl. Madden, T. J. et al. (1992), S. 4.

261

Vgl. Triandis, H. C. (1977).

52

Kap. C

sicht. Somit entspricht das Modell der Vorstellung, dass die Intention die Wirkung der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf das Verhalten vollständig erklären kann und zugleich die alleinige Determinante des Verhaltens repräsentiert. Die zweite Variante unterstellt, dass das betrachtete Verhalten kein allgemein hoch kontrollierbares Verhalten darstellt und dass die von den Personen wahrgenommene Verhaltenskontrolle auch mit der von ihnen tatsächlich ausgeübten Verhaltenskontrolle korreliert, weshalb AJZEN und MADDEN einen direkten Einfluss der wahrgenommen Verhaltenskontrolle auf das Verhalten postulieren.262 Zusätzlich zu den direkten Effekten der Einstellung, den subjektiven Normen und der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle wird in der Literatur argumentiert, dass diese Variablen auch interagieren können. Bereits AJZEN deutet in der Formulierung der TPB an, dass solche Interaktionen zwischen der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle und den übrigen Variablen vorliegen können.263 Auch EAGLY und CHAIKEN stellen bzgl. dieser Effekte fest: „Potential interaction between attitude and perceived behavioral control has evidently not been evaluated, nor, for that matter, have other possible interactions between attitude, subjective norms, and behavioral control.“264 Dementsprechend haben sich einzelne empirische Studien diesen Interaktionen gewidmet, wobei einige die Interaktionseffekte zwischen den Intentionen und der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle,265 andere dagegen die Interaktionseffekte mit der Einstellung des Individuums betrachten.266 Hinsichtlich der vorliegenden Untersuchung ist festzustellen, dass sich die TPB zur Fundierung des Zusammenhangs zwischen den Wechselkosten und der Kundenbindung anbietet, da mit dem Konstrukt der Verhaltenskontrolle sowohl freiwillige als auch unfreiwillige Ausprägungsformen des bindungsinduzierten Wiederkaufverhaltens abgebildet werden können.267 So sehen auch BANSAL und TAYLOR in den vom Kunden wahrgenommenen Wechselkosten eine spezielle Form der Verhaltenskontrolle.268 Diese Theorie besitzt damit das Potenzial, die Diskrepanz zwischen der Verhaltensabsicht und dem tatsächlichen Verhalten zumindest teilweise zu erklä262

Vgl. Ajzen, I./ Madden, T. J. (1986), S. 458.

263

Vgl. Ajzen, I. (1985); Ajzen, I. (1991); Ajzen, I./ Driver, B. L. (1992).

264

Eagly, A. H./ Chaiken, S. (1993), S. 189.

265

Vgl. Ajzen, I./ Driver, B. L. (1992); Ajzen, I./ Madden, T. J. (1986); Beck, L./ Ajzen, I. (1991); Doll, J./ Ajzen, I. (1992); Schifter, D. E./ Ajzen, I. (1985).

266

Vgl. Acock, A. C./ DeFleur, M. L. (1972); Bagozzi, R. P./ Schnedlitz, P. (1985); Grube, J. W. et al. (1986).

267

Vgl. Eggert, A. (1999), S. 75.

268

Vgl. Bansal, H. S./ Taylor, S. F. (2002), S. 411.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

53

ren.269 Dementsprechend hat sich die TPB als geeigneter Bezugsrahmen der Marketingforschung zur Beeinflussung von Verhalten erwiesen.270 1.2.2

Theorien der interpersonellen Austauschprozesse

Als eine weitere Theorie zur Erklärung der Kundenbindung unterstellt die soziale Austauschtheorie,271 die im Wesentlichen von THIBAUT und KELLY entwickelt wurde,272 dass Individuen den Nettonutzen als Differenz von Kosten und Nutzen innerhalb von Beziehungen bewerten. Dabei ist die Reziprozität von Kosten und Nutzen bei der Bewertung der Beziehung maßgeblich für das Handeln des Individuums verantwortlich.273 Dieser Theorie geht davon aus, dass Individuen Nutzenmaximierer darstellen und ihren Überlegungen bestimmte Vergleichsniveaus zu Grunde legen. Dabei wägt das Individuum das Verhältnis von Kosten und Nutzen ab und stellt diese einem Vergleichsmaßstab gegenüber („Comparison Level [CL]“). Das CL entscheidet damit, ob sich beim Kunden Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit einstellt. Nur wenn die Bewertung der Kundenbeziehung über dem CL liegt, entsteht Kundenzufriedenheit. Neben diesem internen Vergleich erfolgt ferner auch der Vergleich mit einem externen Vergleichsmaßstab (CLALT).274 Dieser Vergleichsmaßstab basiert auf der Einschätzung der Alternativen seitens des Kunden und stellt gleichzeitig die Untergrenze des Nutzens dar, den der Kunde noch akzeptiert, bevor er den Anbieter wechselt. Dieses bedeutet, dass unzufriedene Kunden nicht zwingend abwandern, sofern die Alternativen schlechter bewertet werden. Überdies können auch zufriedene Kunden den Anbieter wechseln, sofern eine adäquate Alternative existiert.275 Da die Entstehung der Kundenzufriedenheit lediglich vom internen Vergleichsniveau abhängt, der Nettonutzen dagegen auch die Alternativen berücksichtigt, ist anzunehmen, dass nicht einzig die Kundenzufriedenheit eine Determinante der Kundenbindung darstellt. Vielmehr hat ebenso der Nettonutzen einen direkten Einfluss auf die Fortführung der Geschäftsbeziehung (vgl. Abb. C-5).

269

Vgl. Henseler, J. (2006), S. 40.

270

Vgl. Fortin, D. R. (2000); Liao, S. et al. (1999); Taylor, S./ Todd, P. A. (1995).

271

Vgl. Plinke, W./ Söllner, A. (1998), S. 59 ff.; Wilson, D. T. (1995), S. 339.

272

Vgl. Thibaut, J. W./ Kelly, H. H. (1959); Blau, P. M. (1965); Homans, G. C. (1968).

273

Vgl. Thibaut, J. W./ Kelly, H. H. (1959), S. 10 ff.

274

Vgl. Anderson, J. C./ Narus, J. A. (1984), S. 62 f.; Molm, L. D. (1991), S. 475 ff.

275

Vgl. Rams, W. (2001), S. 46.

54

Kap. C

Über CL: Die Kundenbeziehung übertrifft die Erwartungen, der Kunde behält sie bei. Auf CL: Die Kundenbeziehung entspricht den Erwartungen, der Kunde behält sie bei.

CL

Unter CL und über CLALT: Die Kundenbeziehung stellt nicht zufrieden, aber der Kunde behält sie mangels Alternativen bei.

CLALT

Unter CLALT: Der Kunde verlässt die Kundenbeziehung.

CL

Vergleichsstandard

CLALT

Vergleichsstandard für Alternativen Bewertung der Kundenbeziehung im Zeitablauf

Abb. C-5: Soziale Austauschtheorie Quelle:

Henseler, J. (2006), S. 42.

Neben dem externen Vergleichsmaßstab und der Leistungsfähigkeit des Anbieters existieren weitere die Beweglichkeit der Nachfrager bestimmende Aspekte, so dass die Alternative zwar als überlegen wahrgenommen wird, dennoch aber kein Wechsel stattfindet.276 Da dieser Aspekt in der sozialen Austauschtheorie in ihrer ursprünglichen Form keine ausdrückliche Beachtung findet,277 entwickelte PLINKE diese Theorie hinsichtlich der begrenzten Beweglichkeit der Nachfrage weiter.278 So berücksichtigt er im Rahmen der Planung von Folgekäufen, bei der Bestimmung des Nettonutzens, die direkten Kosten des Anbieterwechsels. Insofern ist in einer bestehenden Geschäftsbeziehung der Wechsel für einen Kunden zu einem anderen Anbieter nur interessant, sofern dabei auch die Wechselkosten (über-)kompensiert werden. Damit unterstellt die Theorie, dass der Nettonutzen eine Funktion der mit einem Anbieterwechsel verbundenen Kosten darstellt.279 Dementsprechend kann der Kunde im Extremfall unzufrieden sein, die Alternativen als attraktiv wahrnehmen, und dennoch kann der Nettonutzen aufgrund der Wechselkosten positiv sein, was den Kunden zum Verbleib in der Geschäftsbeziehung bewegt.280 Nach dieser Weiterentwicklung 276

Vgl. Rams, W. (2001), S. 47.

277

Vgl. Peter, S. I. (1997), S. 98.

278

Vgl. Plinke, W. (1989), S. 309 ff.; Plinke, W. (1997), S. 25 ff. Dabei abstrahiert PLINKE von einzelnen Dimensionen der Wechselkosten und definiert diese vielmehr als „… Anstrengungen und Risiken des Nachfragers …, die durch den Übergang zu einem anderen Lieferanten entstehen …“; Plinke, W. (1989), S. 312.

279

Vgl. Rams, W. (2001), S. 47 ff.

280

Vgl. Peter, S. I. (1997), S. 99.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

55

der sozialen Austauschtheorie können somit Situationen vorliegen, in denen der Kunde trotz nur geringer Belohnungen die Geschäftsbeziehung aufrecht erhält, nur weil die Kosten in Verbindung mit einem Anbieterwechsel als zu hoch wahrgenommen werden.281 1.2.3

Theorien des intrapersonellen Gleichgewichts

Zu den Theorien des intrapersonellen Gleichgewichts zählt die Dissonanztheorie, welche auf FESTINGER zurückgeht und erstmals 1957 aufgestellt wurde.282 Sie unterstellt, dass Konsumenten nach einem dauerhaften Gleichgewicht ihres kognitiven Systems streben. Ein kognitives System ergibt sich aus sämtlichen Kognitionen und ihren Beziehungen zueinander.283 Dabei liegt ein Gleichgewicht vor, wenn die Kognitionen eines Konsumenten miteinander vereinbar sind (Konsistenz). Werden dagegen zwei miteinander verbundene Kognitionen als diskrepant empfunden, entsteht ein negatives Gefühl, das ein Konsument als Unbehagen bei einer Entscheidung verspürt.284 Die Stärke der Dissonanz ist eine Funktion des relativen Anteils dissonanter Kognitionen sowie der Bedeutung der Kognitionen für das Verhalten.285 Individuen versuchen in diesem Fall, solche Dissonanzen zu reduzieren, indem sie verschiedene Strategien anwenden:286 (1) Sie können Inkonsistenzen von vornherein vermeiden, nicht wahrnehmen bzw. leugnen. (2) Anderseits können Inkonsistenzen erzeugende Situationen umdefiniert werden (3) oder aber Veränderungen der kognitiven Elemente bzw. des Verhaltens eintreten. (4) Als letzte Möglichkeit kann das Individuum Inkonsistenzen verdrängen. Beim Prozess der Dissonanzreduktion wird die auf Dauer zweckrationalste Reduktionsform gewählt.287 Insbesondere die aktive Vermeidung von Dissonanzen ist im Rahmen der Kundenbindung von Bedeutung. So führt eine aus positiven Erfahrungen mit einem Anbieter resultierende hohe Kundenzufriedenheit dazu, dass Konsumenten bereit sind, eine längerfristige Geschäftsbeziehung mit dem Anbieter einzu-

281

Vgl. Henseler, J. (2006); S. 43; Vogel, V. (2006), S. 74. Zur Bedeutung der Wechselkosten im Rahmen der sozialen Austauschtheorie vgl. Peter, S. I. (1997), S. 99.

282

Vgl. Festinger, L. (1957); S. 3; Krech, D. et al. (1992), S. 52.

283

Vgl. Kroeber-Riel, W./ Weinberg, P. (2003), S. 184 f.

284

Vgl. Wiswede, G. (1995), S. 83.

285

Vgl. Festinger, L. (1978), S. 255.

286

Vgl. Festinger, L. (1978), S. 256 f.; Raffée, H. et al. (1973), S. 47 ff.

287

Vgl. Wiswede, G. (1995), S. 84.

56

Kap. C

gehen. Dementsprechend legt diese Theorie einen direkten Einfluss der Kundenzufriedenheit auf das Verhalten der Kunden nahe. Eine weitere Theorie des intrapersonellen Gleichgewichts stellt die von BREHM entwickelte Reaktanztheorie dar, welche die subjektiv (erlebten) Freiheiten eines Individuums und dessen Reaktion auf Änderungen des Freiheitsgrads sowie der Einschränkung von Wahlmöglichkeiten betrachtet.288 Danach glauben Individuen spezifische Freiheiten zu besitzen, deren Einschränkung oder Bedrohung zur psychologischen Reaktanz und den damit verbundenen negativen Gefühlen führt:289 „... given that a person has a set of free behaviors, he will experience reactance whenever any of those behaviors is eliminated or threatened with elimination.“290 Die Stärke der Reaktanz wird bestimmt (1) von der Bedeutung der bedrohten Freiheit für das Individuum, (2) von der Gewissheit der Bedrohung, (3) der Stärke der Bedrohung sowie (4) vom Ausmaß der Freiheitseinschränkung. Die Reaktion des Individuums muss sich aber nicht auf die negativen Gefühle beschränken; sie kann sich auch in einer Verhaltensänderung zur Wiedergewinnung der eingeschränkten Freiheiten ausdrücken, da diese aufgrund der Einschränkung an Attraktivität gewinnen.291 Im Rahmen der Kundenbindung stellt die Zwangsbindung des Kunden durch Wechselkosten eine solche Einengung der Freiheitsgrade dar und wird von den Kunden daher negativ im Sinne einer Bedrohung wahrgenommen.292 Daher ist die Reaktanztheorie zur Erklärung der vielfach in der Literatur diskutierten negativen Wirkungen der Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit geeignet.293 1.3

Einordnung der Theorien

Entsprechend der wissenschaftstheoretischen Einordnung der vorliegenden Arbeit sollen die vorgestellten theoretischen Erklärungsansätze eigenständige Beiträge zum Verständnis der Wirkung von Wechselkosten leisten. Dementsprechend können diese zur Fundierung der folgenden Wirkungsbeziehungen zwischen den zentralen Konstrukten dieser Untersuchung herangezogen werden (vgl. Tab. C-1).

288

Vgl. Brehm, J. W. (1966).

289

Vgl. Brehm, S. S./ Brehm, J. W. (1981).

290

Brehm, J. W. (1966), S. 4.

291

Vgl. Clee, M. A./ Wicklund, R. A. (1980), S. 389 ff.

292

Vgl. Julander, C.-R./ Söderlund, M. (2003), S. 3; Ringold, D. J. (1988), S. 193 f.; Wangenheim von, F./ Bayón, T. (2001), S. 14.

293

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 121; Jones, M. A. et al. (2000), S. 269.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

57

Erklärungsbeitrag

1

2

(1) Wirkung der Determinanten auf die Kundenbindung

X

X

(2) Wechselwirkungen zwischen den Determinanten

X

(3) Fundierung der Interaktionseffekte

X

(4) Wirkungsunterschiede der Wechselkosten

X

3

4

5

X X

X

X

Anmerkungen: (1)

Theorie des gepl. Verhaltens

(2)

Soziale Austauschtheorie

(3)

Soziale Austauschtheorie nach PLINKE

(4)

Dissonanztheorie

(5)

Reaktanztheorie

Tab. C-1: Beiträge der theoretischen Erklärungsansätze zur Untersuchung Quelle:

Eigene Darstellung.

Hinsichtlich der Wirkung der Determinanten auf die Kundenbindung sind zunächst die Zusammenhänge zwischen dem Nettonutzen, der Kundenzufriedenheit und der Kundenbindung theoretisch zu fundieren.294 Zu diesem Zweck bietet sich die Theorie des geplanten Verhaltens an, da deren Kausalkette die Zusammenhänge zwischen den kognitiven (Nettonutzen), affektiven (Kundenzufriedenheit), konativen (Kundenbindung als Einstellung) sowie den aktionalen Variablen (Kundenbindung als Verhalten) theoretisch fundiert. Gleichzeitig kann mittels dieser Theorie auch die Bindungswirkung der Wechselkosten (wahrgenommenen Verhaltenskontrolle) in das Untersuchungsmodell integriert werden, indem diese sowohl einen Einfluss auf die konativen als auch die aktionalen Variablen nehmen. Nach der Theorie des geplanten Verhaltens besitzt die Kundenzufriedenheit lediglich einen indirekten Einfluss über die konativen Variablen auf das Verhalten der Kunden, wohingegen die Dissonanztheorie einen zusätzlichen direkten Effekt der Kundenzufriedenheit auf das tatsächliche Verhalten belegt. Gemäß der sozialen Austauschtheorie können Situationen bestehen, in denen die Kunden trotz einer nur niedrigen Kundenzufriedenheit bei einem Anbieter aufgrund der geringen Attraktivität der Alternativen verbleiben. Das Konstrukt des Nettonutzens berücksichtigt diesen Aspekt, weshalb diese Theorie zur Fundierung der direkten Wirkung des Netto-nutzens auf die konativen und aktionalen Variablen heranzuziehen ist.

294

Vgl. hierzu Kap. C.1.2.1.2.

58

Kap. C

Darüber hinaus können, wie die Ausführungen zur sozialen Austauschtheorie sowie zur Reaktanztheorie gezeigt haben, diese Theorien zur Betrachtung der Wechselwirkungen zwischen den Determinanten, der Kundenzufriedenheit, dem Nettonutzen und den Wechselkosten herangezogen werden.295 Nach der sozialen Austauschtheorie von PLINKE ist der Nettonutzen eine Funktion der Wechselkosten, weshalb diese zur Fundierung des direkten Effekts der Wechselkosten auf den Nettonutzen heranzuziehen ist. Gleichzeitig legt die Reaktanztheorie nahe, dass die Einschränkung von Freiheitsgraden, in Form von Wechselkosten, einen negativen Einfluss auf die Kundenzufriedenheit besitzt. Zur theoretischen Fundierung der Interaktionseffekte zwischen den Wechselkosten und den weiteren zentralen Variablen dieser Untersuchung ist erneut die Theorie des geplanten Verhaltens heranzuziehen, da solche Interaktionseffekte in dieser Theorie bereits angelegt sind.296 Die Wechselkosten werden als ein mehrdimensionales Konstrukt diskutiert, weshalb es die Wirkungsunterschiede zwischen den Wechselkosten zu betrachten gilt. Diese können sowohl durch die Theorie des geplanten Verhaltens als auch durch die Reaktanztheorie begründet werden. Die Theorie des geplanten Verhaltens differenziert zwischen verschiedenen Formen der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle und damit auch zwischen verschiedenen Formen der Wechselkosten, weshalb diese unterschiedlich starke Wirkungen ausüben können.297 Ebenso legt die Reaktanztheorie eine differenzierte Betrachtung der Wechselkosten nahe, da nicht sämtliche Formen der Freiheitseinschränkung vom Kunden als negativ wahrgenommen werden. 2.

Konzeption des Untersuchungsmodells

Nachdem die theoretischen Grundlagen dieser Untersuchung vorgestellt wurden, ist die Konzeption des Untersuchungsmodells Gegenstand des folgenden Kapitels. Demgemäß wird zunächst der Bezugsrahmen dieser Untersuchung entwickelt (vgl. Kap. C.2.1). Anschließend werden die Wechselkosten theoriegeleitet in diesen Bezugsrahmen integriert (vgl. Kap. C.2.2) und die betrachteten Wirkungszusammenhänge im Anschluss an die Hypothesenherleitung in einem Gesamtmodell zusammengeführt (vgl. Kap. C.2.3).

295

Vgl. hierzu Kap. 1.2.2. sowie Kap. 1.2.3.

296

Vgl. hierzu Kap. C.1.2.1.2.

297

Vgl. hierzu Kap. C.2.2.3.

58

Kap. C

Darüber hinaus können, wie die Ausführungen zur sozialen Austauschtheorie sowie zur Reaktanztheorie gezeigt haben, diese Theorien zur Betrachtung der Wechselwirkungen zwischen den Determinanten, der Kundenzufriedenheit, dem Nettonutzen und den Wechselkosten herangezogen werden.295 Nach der sozialen Austauschtheorie von PLINKE ist der Nettonutzen eine Funktion der Wechselkosten, weshalb diese zur Fundierung des direkten Effekts der Wechselkosten auf den Nettonutzen heranzuziehen ist. Gleichzeitig legt die Reaktanztheorie nahe, dass die Einschränkung von Freiheitsgraden, in Form von Wechselkosten, einen negativen Einfluss auf die Kundenzufriedenheit besitzt. Zur theoretischen Fundierung der Interaktionseffekte zwischen den Wechselkosten und den weiteren zentralen Variablen dieser Untersuchung ist erneut die Theorie des geplanten Verhaltens heranzuziehen, da solche Interaktionseffekte in dieser Theorie bereits angelegt sind.296 Die Wechselkosten werden als ein mehrdimensionales Konstrukt diskutiert, weshalb es die Wirkungsunterschiede zwischen den Wechselkosten zu betrachten gilt. Diese können sowohl durch die Theorie des geplanten Verhaltens als auch durch die Reaktanztheorie begründet werden. Die Theorie des geplanten Verhaltens differenziert zwischen verschiedenen Formen der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle und damit auch zwischen verschiedenen Formen der Wechselkosten, weshalb diese unterschiedlich starke Wirkungen ausüben können.297 Ebenso legt die Reaktanztheorie eine differenzierte Betrachtung der Wechselkosten nahe, da nicht sämtliche Formen der Freiheitseinschränkung vom Kunden als negativ wahrgenommen werden. 2.

Konzeption des Untersuchungsmodells

Nachdem die theoretischen Grundlagen dieser Untersuchung vorgestellt wurden, ist die Konzeption des Untersuchungsmodells Gegenstand des folgenden Kapitels. Demgemäß wird zunächst der Bezugsrahmen dieser Untersuchung entwickelt (vgl. Kap. C.2.1). Anschließend werden die Wechselkosten theoriegeleitet in diesen Bezugsrahmen integriert (vgl. Kap. C.2.2) und die betrachteten Wirkungszusammenhänge im Anschluss an die Hypothesenherleitung in einem Gesamtmodell zusammengeführt (vgl. Kap. C.2.3).

295

Vgl. hierzu Kap. 1.2.2. sowie Kap. 1.2.3.

296

Vgl. hierzu Kap. C.1.2.1.2.

297

Vgl. hierzu Kap. C.2.2.3.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

2.1

59

Darstellung des Bezugsrahmens

Der zu entwickelnde Bezugsrahmen bildet die Zusammenhänge sowohl der kognitiven, affektiven, konativen als auch der aktionalen Variablen dieser Untersuchung ab (vgl. Kap. 2.1.1). Nach der theoretischen Fundierung des Bezugsrahmens wird dieser kritisch gewürdigt, um ihn anschließend zu erweitern (vgl. Kap. 2.1.2). 2.1.1

Konvergenzmodell

Wie die Diskussion um die Definition der Kundenbindung gezeigt hat,298 ist das Konstrukt der Kundenbindung vielschichtiger und komplexer als oft angenommen wird. Vielfach werden nur einzelne Aspekte der Kundenbindung betrachtet, obwohl die Vorgehensweise, die Kundenbindung entweder verhaltensorientiert oder aber lediglich als Verhaltensdisposition zu betrachten, Probleme aufwirft. Aus Perspektive der Verhaltensabsicht lässt sich die Kundenbindung als das spezifische Verlangen des Kunden, eine Geschäftsbeziehung fortzuführen, auffassen.299 Aus verhaltensorientierter Perspektive wird dagegen unter der Kundenbindung das tatsächliche Verhalten der Kunden bspw. in Form von Wiederholungskäufen verstanden.300 Das Dilemma besteht darin, dass nicht sämtliche Intentionen auch zu einem Verhalten führen bzw. nicht sämtliches Verhalten auf diesen Intentionen beruhen muss.301 Die Gründe für diese Diskrepanz zwischen den Verhaltensabsichten und dem tatsächlichen Verhalten der Kunden wurden bereits mit der Darstellung der Theorie des geplanten Verhaltens angedeutet.302 Dementsprechend erfolgt in dieser Untersuchung eine differenzierte Betrachtung der Kundenbindung als Verhaltensdisposition sowie des daraus resultierenden Verhaltens (vgl. Abb. C-6)

298

Vgl. hierzu Kap. B.2.2.1.

299

Vgl. Czepiel, J. A./ Gilmore, R. (1985), S. 91.

300

Vgl. Neal, W. D. (1999), S. 21.

301

Vgl. Yang, Z./ Peterson, R. T. (2004), S. 802.

302

Vgl. hierzu Kap. C.1.2.1.2.

60

Kap. C

Einstellung

Verhalten

Kundenbindung (Verhaltensabsicht)

Kundenbindung (Treueverhalten)

Abb. C-6: Zweidimensionales Modell der Kundenbindung Quelle:

Bordeau, B. L. (2005), S. 15.

Hinsichtlich der Determinanten der Kundenbindung beschäftigt die Dienstleistungsforschung seit gut zwei Jahrzehnten die Untersuchung der Zusammenhänge zwischen dem Nettonutzen, der Kundenzufriedenheit und der Kundenbindung als Verhaltensdisposition.303 Dabei gilt das Interesse nicht nur den Konstrukten selbst, sondern auch deren Wechselwirkungen und deren Einfluss auf das Verhalten der Kunden. Dennoch liegt in der Literatur nur teilweise ein Konsens hinsichtlich der Wirkungszusammenhänge vor, weshalb RUST und OLIVER formulieren, dass die Untersuchung der Einflussgrößen, der mediierenden Variablen sowie der Ergebnisgrößen weitere Aufmerksamkeit verdient.304 Ein Modell, welches eine umfassende Konzeptualisierung der Zusammenhänge zwischen diesen Konstrukten vornimmt, wird von OLIVER in die Literatur eingeführt.305 In Anlehnung an die in den Theorien der Einstellungsforschung unterstellte Kausalkette Kognition-Affektion-Intention-Verhalten,306 differenziert OLIVER die Kundenbindung in eine kognitive, affektive, konative sowie eine aktionale Komponente.307 Gemäß der

303

Vgl. Athanassopoulos, A. D. (2000); Chenet, P. et al. (1999); Clow, K. E./ Beisel, J. L. (1995); Fornell, C. et al. (1996); Garbarino, E./ Johnson, M. S. (1999); Roest, H./ Pieters, R. (1997); Spreng, R. A. et al. (1996); Zeithaml, V. A. et al. (1996).

304

Vgl. Rust, R. T./ Oliver, R. L. (1994), S. 14.

305

Vgl. Oliver, R. L. (1997), S. 392 ff. „Although Jacoby and Chestnut (1978) and Dick and Basu (1994) make seminal contributions to exploring and elaborating the phases of loyalty, it is the work of Oliver (1997) that constitutes the most comprehensive evaluation of the construct”; Harris, L. C./ Goode, M. M. H. (2004), S. 141.

306

Vgl. Ajzen, I./ Fishbein, M. (1977), S. 888 ff.

307

Vgl. Kuhl, J./ Beckmann, J. (1985), S. 89 ff.; Oliver, R. L. (1997), S. 392 ff.; Oliver, R. L. (1999), S. 35 f.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

61

dieser Untersuchung zu Grunde liegenden Definition der Kundenbindung entspricht die konative Komponente der Kundenbindung als Verhaltensdisposition sowie die aktionale Komponente der Kundenbindung als Verhalten.308 Obgleich diese phasenspezifische Betrachtung der Kundenbindung hier als Bezugsrahmen dient, ist dennoch anzuführen, dass die kognitive und die affektive Komponente vielmehr Determinanten der konativen und der aktionalen Komponente als Dimensionen der Kundenbindung darstellen.309 Die Verwendung dieses Modells als Bezugsrahmen bietet sich dennoch an, da entsprechend den Ausführungen von OLIVER die kognitive Komponente dem vom Kunden wahrgenommenen Nettonutzen entspricht, ebenso wie auch die affektive Komponente auf der Kundenzufriedenheit basiert.310 Somit sind einerseits in diesem Bezugsrahmen die wesentlichen Variablen dieser Untersuchung enthalten, andererseits wird eine explizite Unterscheidung zwischen den Verhaltensintentionen des Kunden und dessen Verhalten vorgenommen.311 Damit schlägt dieses Modell die Brücke zwischen der Einstellungs- und der Kundenbindungsforschung und findet zunehmend Anwendung.312 Dieses Modell der Kundenbindung wird aufgrund des sequenziellen Zusammenhangs zwischen den Variablen in der angloamerikanischen Literatur als „Four-Stages of Loyalty“ bzw. als Konvergenzmodell bezeichnet.313 Hinsichtlich der ersten Bezeichnung ist anzumerken, dass OLIVER’s Verständnis vom Loyalitätsbegriff nicht der engen Auffassung von der Loyalität (= Kundenbindung als Verhaltensdisposition) dieser Arbeit entspricht. Dennoch wird dieses Modell aufgrund der angeführten Argumente nachfolgend betrachtet, wonach die Kunden sowohl kognitiv, affektiv, konativ als auch aktional „loyal“ sein können (vgl. Abb. C-7).

308

Vgl. hierzu Kap. B.2.1.

309

Vgl. Braunstein, C. (2001), S. 32.

310

Vgl. Evanschitzky, H./ Wunderlich, M. (2006), S. 331 f.; Vogel, V. (2006), S. 37 ff.

311

Vgl. hierzu Kap. C.1.2.1.

312

Vgl. Blut, M. et al. (2006a); Blut, M. et al. (2006b); Evanschitzky, H./ Wunderlich, M. (2006); Harris, L. C./ Goode, M. M. H. (2004); Olsen, S. O. (2002); Vogel, V. (2006).

313

Vgl. Cronin Jr., J. J. et al. (2000), S. 195.

62

Kap. C

4

3

2

1

Kognitive Loyalität

Affektive Loyalität

Konative Loyalität

Aktionale Loyalität

ƒ Verhalten

ƒ Intention

ƒ Zufriedenheit (kumulativ)

ƒ Nettonutzen

Abb. C-7: Konvergenzmodell als Bezugsrahmen der Untersuchung Quelle:

Oliver, R. L. (1997), S. 394.

OLIVER unterstellt, dass die Loyalität des Kunden und damit auch seine Bindung über die Stufen zunehmen. Zur Erzielung einer hohen Kundenbindung müssen drei Voraussetzungen vorliegen: „(1) The brand information held by the consumer (i. e. the consumer’s beliefs) must point to the focal brand as being superior to what is known of competitive offerings; (2) the consumer’s degree of liking must be higher than that for other offerings, so that a clear affective preference exists for the focal brand; and (3) the consumer must intend to buy the focal brand, as opposed to the alternative brands, when purchase decision arises.“314 Diese Loyalität auf den ersten drei Stufen führt zur aktionalen Loyalität des Kunden. Damit stellen die Stufen dieses Modells eine Funktion der vorhergehenden Stufe dar. In Abhängigkeit von der jeweiligen Stufe können unterschiedliche Marketingmaßnahmen empfohlen werden, mittels derer die Kundenbindung sicherzustellen ist.315 Auf der ersten Stufe äußert sich die kognitive Loyalität eines Kunden gegenüber einem Unternehmen in einem rationalen Gefühl der Vorziehenswürdigkeit des ausgewählten Objekts gegenüber den verfügbaren Alternativen. Diese Form der Kundenbindung basiert auf dem vom Kunden wahrgenommenen Nettonutzen. Die Loyalität ist damit Ergebnis eines kognitiven Vergleichsprozesses, der auf einem reinen Kosten-Nutzenkalkül basiert.316 Aus dem Vergleich des Nettonutzens mit den Alter314

Oliver, R. L. (1997), S. 390.

315

Vgl. Braunstein, C. (2001), S. 30 f.

316

Vgl. Kalyanaram, G./ Little, J. D. C. (1994); Sivakumar, K./ Raj, S. P. (1997); Vogel, V. (2006).

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

63

nativen leitet der Kunde für sich den Wert des Objekts ab. Nach OLIVER stellt die kognitive Loyalität die schwächste Form der Loyalität dar,317 da der Kunde den Anbieter sofort wechselt, sobald er ein alternatives Angebot als überlegen wahrnimmt. Dieses potenzielle Wechselverhalten kann theoretisch mit der sozialen Austauschtheorie begründet werden, da der Kunde den wahrgenommenen Nettonutzen stets den alternativen Vergleichsmaßstäben gegenüberstellt.318 Die zweite Stufe des Modells stellt die affektive Loyalität dar. Diese Form der Kundenbindung basiert auf der Zufriedenheit des Kunden. Sie resultiert damit nicht nur aus Kognitionen, sondern ebenso aus affektiven Größen wie der Zufriedenheit nach dem Kauf.319 Die affektive Loyalität entsteht durch wiederholte Transaktionen, in denen der Kunde positive bzw. zufriedenstellende Erfahrungen mit einem Unternehmen gemacht hat. OLIVER weist darauf hin, dass es sich bei der affektiven Loyalität, wie schon bei der kognitiven Loyalität, um eine relativ oberflächliche Bindung handelt. Der Kunde hat zwar gelernt, dass ein Objekt seine Bedürfnisse befriedigt, er ist jedoch ohne Weiteres dazu bereit, den Anbieter der Leistung zu wechseln. Insbesondere die zunehmende Attraktivität der Alternativen vermag auf dieser Stufe die Stärke der Bindung des Kunden zu vermindern320 sowie zunehmende Präferenzen für alternative Unternehmen, welche durch die Kommunikationspolitik des Wettbewerbs beeinflusst werden. Hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen dem Nettonutzen und der Kundenzufriedenheit ist zu konstatieren, dass nur wenige Kundenzufriedenheitsmodelle die Rolle des Nettonutzens als Einflussgröße adressiert haben, obgleich in der Dienstleistungsliteratur argumentiert wird, dass die Kundenzufriedenheit das Ergebnis des vom Kunden wahrgenommenen Nutzens einer Transaktion oder Beziehung darstellt.321 Während einzelne Studien einen positiven Zusammenhang zwischen den Konstrukten empirisch nachweisen,322 betrachten die meisten Studien lediglich den Einfluss der Dienstleistungsqualität auf die Kundenzufriedenheit.323 Dabei werden allerdings 317

Vgl. Oliver, R. L. (1999), S. 35.

318

Vgl. Anderson, J. C./ Narus, J. A. (1984), S. 62 f.; Molm, L. D. (1991), S. 475 ff.

319

Vgl. Oliver, R. L. (1999), S. 35.

320

Vgl. Sambandam, R./ Lord, K. A. (1995), S. 57 ff.

321

Vgl. Chenet, P. et al. (1999); Fornell, C. et al. (1996); Heskett, J. L. et al. (1997); Lam, S. Y. et al. (2004); McDougall, G. H. G./ Levesque, T. (2000); Yang, Z./ Peterson, R. T. (2004); Zins, A. H. (2001).

322

Vgl. Anderson, E. W./ Mittal, V. (2000), S. 119; Lam, S. Y. et al. (2004), S. 302; Yang, Z./ Peterson, R. T. (2004), S. 812; Zins, A. H. (2001), S. 282.

323

Vgl. Rust, R. T./ Oliver, R. L. (1994); Spreng, R. A./ MacKoy, R. D. (1996).

64

Kap. C

neben der Qualität als Nutzenkomponente des Nettonutzens zumeist die Kostengrößen vernachlässigt.324 Der Zusammenhang zwischen dem Nettonutzen und der Kundenzufriedenheit kann mit den hier vorgestellten Theorien der Einstellungsforschung theoretisch fundiert werden, da diese darauf hinweisen, dass kognitive Gedankenprozesse in affektiven Ergebnissen münden.325 Der vom Kunden wahrgenommene Nettonutzen stellt ein primär kognitives Konstrukt dar, das auf Kosten-Nutzendifferenzen basiert, wohingegen die Kundenzufriedenheit eher deren affektives und evaluatives Ergebnis darstellt.326 Entsprechend hat die Beurteilung des Nettonutzens einen Einfluss auf die wahrgenommene Zufriedenheit, weshalb die Hypothese zu formulieren ist: HKON1: Je höher die kognitive Loyalität ist, desto höher ist die affektive Loyalität. Die dritte Stufe stellt die konative Loyalität dar.327 Hierbei handelt es sich um eine Verhaltensabsicht des Kunden, ein bestimmtes Produkt oder Dienstleistung wieder zu kaufen. Diese Stufe ist stärker als die affektive Loyalität; dennoch kann diese Bindung des Kunden insbesondere durch wiederholte Fehler bei der Leistungserstellung gefährdet werden. Kunden werden wahrscheinlich alternative Angebote ausprobieren, sofern sie regelmäßig negative Erfahrungen machen. Obgleich der Konsument auf dieser Stufe konativ loyal ist, hat er noch nicht die Entschlossenheit entwickelt, keine alternativen Angebote beim Folgekauf zu berücksichtigen. Der Kunde beabsichtigt und ist motiviert, eine bestimmte Leistung erneut in Anspruch zunehmen; ob diese Absicht aber tatsächlich im Verhalten mündet, bleibt auf dieser Stufe jedoch unklar. Hinsichtlich der Wirkung der affektiven Loyalität auf die konative Loyalität ist anzuführen, dass in zahlreichen Studien die Kundenzufriedenheit als wesentliche Determinante langfristiger Kundenbeziehungen diskutiert wird.328 Trotz teilweise widersprüchlicher Ergebnisse zur Wirkung der Kundenzufriedenheit auf die konative Loyalität bestätigen die meisten Studien diesen positiven Einfluss.329 So wird in diesen 324

Vgl. Lam, S. Y. et al. (2004), S. 296.

325

Vgl. Weiner, B. (1986).

326

Vgl. Oliver, R. L. (1993), S. 419 ff.

327

Vgl. Oliver, R. L. (1999), S. 35.

328

Vgl. Andreassen, T. W./ Lindestad, B. (1998); Chenet, P. et al. (1999); Cronin Jr., J. J. et al. (2000); Ennew, C. T./ Binks, M. R. (1999); Fornell, C. et al. (1996); Geyskens, I. et al. (1999); Kim, M.-K. et al. (2004); Oliver, R. L. (1999); Olsen, S. O. (2002); Zins, A. H. (2001).

329

Vgl. Jones, T. O./ Sasser Jr., W. E. (1995), S. 88 ff. Ferner zeigt auch die Metaanalyse von SZYMANSKI und HENARD, dass weitere Einflussgrößen die Wiederkaufabsicht der Kunden bestimmen müssen; Szymanski, D. M./ Henard, D. H. (2001), S. 24.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

65

Arbeiten nachgewiesen, dass die Kundenzufriedenheit Variablen beeinflusst,330 welche Indikatoren für die konative Loyalität darstellen.331 So ist ein zufriedener Kunde eher bereit treu zu bleiben, mehr Produkte zu kaufen sowie den Anbieter an andere Kunden weiterzuempfehlen.332 Auch die Einstellungstheorien unterstellen, dass affektive Komponenten die konativen beeinflussen, weshalb anzunehmen ist, dass die affektive Loyalität einen positiven Einfluss auf die konative Loyalität ausübt. Somit ist die folgende Hypothese abzuleiten: HKON2: Je höher die affektive Loyalität ist, desto höher ist die konative Loyalität. Während die ersten drei Stufen der Loyalität zur Bereitschaft des Kunden zum Folgekauf führen, erfolgt die Transformation in tatsächliches (Kauf-)Verhalten erst auf der vierten Stufe. Die Umsetzung der Verhaltensabsicht in die Realisierung des Treueverhaltens bezeichnet OLIVER als aktionale Loyalität.333 Um dieses Treueverhalten entwickeln zu können, muss es dem Kunden gelingen, sämtliche Hindernisse zu überwinden, die der Realisierung der Handlung im Wege stehen.334 So zeigen – wie bereits beschrieben – Studien der Einstellungs-Verhaltensforschung, dass nicht sämtliche Intentionen in einem Verhalten münden.335 In der Metaanalyse von SHEPPARD ET AL. beträgt die Korrelation für diesen Zusammenhang lediglich 0,53.336 Während die meisten darin enthaltenen Studien eine signifikante positive Beziehung zwischen den Intentionen und dem Verhalten nachweisen,337 kennzeichnet dieser Zusammenhang dennoch eine hohe Varianz.338 Als Grund hier-

330

Neben der Multikausalität der Kundenbindung werden auch nicht-lineare Effekte in der Literatur und diverse Moderatoren bspw. in Form von Kunden- sowie Wettbewerbscharakteristika diskutiert; vgl. Mittal, V./ Kamakura, W. (2001), S. 140; Seiders, K. et al. (2005), S. 28 ff.

331

Vgl. Ganesan, S. (1994), S. 10 ff.; Mittal, V./ Kamakura, W. (2001), S. 140; Mittal, V. et al. (1998), S. 44.

332

Vgl. Lam, S. Y. et al. (2004), S. 296.

333

Während OLIVER die aktionale Loyalität lediglich als das tatsächliche Kaufverhalten versteht, kann diese jedoch weitere Indikatoren der Kundenbindung wie das tatsächliche Weiterempfehlungsverhalten der Kunden oder deren tatsächliche Preissensitivität umfassen; vgl. Zeithaml, V. A. et al. (1996), S. 36; Evanschitzky, H./ Wunderlich, M. (2006), S. 330 ff.

334

Vgl. Braunstein, C. (2001), S. 31 f.

335

Vgl. Kuhl, J./ Beckmann, J. (1985), S. 267 ff.; Morwitz, V. et al. (1997), S. 5.

336

Vgl. Sheppard, B. H. et al. (1988), S. 325 ff.

337

Vgl. Bemmaor, A. C. (1995); Clawson, C. J. (1971); Ferber, R./ Piskie, R. A. (1965); Newberry, C. R. et al. (2003); Taylor, J. W. et al. (1975).

338

Vgl. Morwitz, V. et al. (1997), S. 5.

66

Kap. C

für ist anzuführen, dass nicht sämtliches Verhalten unter der vollständigen Kontrolle des Individuums steht, wie die Theorie des geplanten Verhaltens besagt. Dennoch ist anzunehmen, dass die Verhaltensintention entsprechend dieser Theorie den Zusammenhang zwischen der Zufriedenheit und dem Verhalten mediiert, weshalb folgende Hypothese aufzustellen ist: HKON3: Je höher die konative Loyalität ist, desto höher ist die aktionale Loyalität. 2.1.2

Erweiterung des Konvergenzmodells zum Divergenzmodell

Das Konvergenzmodell unterstellt einen sequenziellen Zusammenhang zwischen den kognitiven, affektiven, und aktionalen Variablen dieser Untersuchung. Dieser wurde mit den etablierten Theorien der Einstellungsforschung begründet.339 Zu Beginn der Nettonutzenforschung wurde allerdings diskutiert, ob nicht der Nettonutzen die wesentliche Determinante der Kundenbindung darstellt,340 weshalb neben den bisher unterstellten Zusammenhängen zwischen den einzelnen Variablen weitere Zusammenhänge in der Literatur diskutiert werden.341 So sind derzeit in der Kundenbindungsforschung zwei Strömungen zu erkennen: (1) Ist der zentrale Gegenstand der Studie die Kundenzufriedenheit, so stellt diese den primären Mediator zwischen dem Nettonutzen und der Loyalität dar. (2) Demgegenüber wird in Studien, die sich explizit dem Konstrukt des Nettonutzens widmen, vielfach ein direkter Einfluss des Nettonutzens auf diverse Indikatoren der Loyalität untersucht (vgl. Tab. C-2). Damit ist das Konvergenzmodell um diese Zusammenhänge zwischen den Variablen zu ergänzen, womit vom sequenziellen Zusammenhang zwischen den Variablen Abstand genommen wird.342 Aus diesem Grund wird das nachfolgend zu erweiternde Untersuchungsmodell als Divergenzmodell bezeichnet und dem Konvergenzmodell rivalisierend gegenübergestellt.

339

Vgl. hierzu Kap. C.1.2.1.

340

Vgl. Eggert, A./ Ulaga, W. (2002).

341

Vgl. Cronin Jr., J. J. et al. (2000), S. 195 ff.

342

Vgl. Yang, Z./ Peterson, R. T. (2004), S. 801 ff.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

Quelle

Konstrukte

67

Erfolgsdeterminante

Empirisch

Kundenzufriedenheit als Erfolgsdeterminante Cronin Jr., J. J./ Taylor, S. A. (1992)

SQ, SAT, BI

SAT

Ja

Anderson, E./ Fornell, C. (1994)

SQ, SAT

SAT

Nein

Ostrom, A./ Iacobucci, D. (1995)

SAC, SQ, SAT, SV, BI

SAT

Ja

SQ, SAT, SV, BI

SAT

Ja

Fornell, C. et al. (1996) Patterson, P. G./ Spreng, R. A. (1997)

SAT, SV, BI

SAT

Ja

Hallowell, R. (1996)

SAT, BI

SAT

Ja

Andreassen, T. W./ Lindestad, B. (1998)

SQ, SAT, SV, BI

SAT

Ja

Chenet, P. et al. (1999)

SQ, SV, SAT, BI

SAT

Nein

Garbarino, E./ Johnson, M. S. (1999)

SAT, BI

SAT

Ja

Bolton, R. N./ Lemon, K. N. (1999)

SAT, BI

SAT

Ja

Bernhardt, K. L. et al. (2000)

SAT, BI

SAT

Ja

Nettonutzen als Erfolgsdeterminante Zeithaml, V. A. (1988)

SAC, SQ, SV, BI

SV

Nein

Bolton, R. N./ Drew, J. H. (1991)

SQ, SAT, SV, BI

SV

Nein

Gale, B. T. (1994)

SQ, SV, BI

SV

Nein

Chang, T.-Z./ Wildt, A. R. (1994)

SAC, SQ, SV, BI

SV

Ja

Hartline, M. D./ Jones, K. C. (1996)

SQ, SV, BI

SV

Ja

Wakefield, K. L./ Barnes, J. H. (1996)

SQ, SV, BI

SV

Ja

Cronin Jr., J. J. et al. (1997)

SAC, SQ, VAL, BI

SV

Ja

Sirohi, N. et al. (1998)

SAC, SQ, SV, BI

SV

Ja

Sweeney, J. C. et al. (1999)

SAC, SQ, SV, BI

SV

Ja

Anmerkungen: BI = Verhaltensabsicht SAC = Kostenkomponente des Nettonutzen SAT = Kundenzufriedenheirt SQ = Dienstleistungsqualität SV = Dienstleistungsnutzen

Tab. C-2: Empirische Studien zum Divergenzmodell Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Cronin Jr., J. J. et al. (2000), S. 197.

68

Kap. C

Bisher wurde mit dem Konvergenzmodell angenommen, dass der Nettonutzen die Kundenzufriedenheit beeinflusst und diese wiederum die Verhaltensintention und das Verhalten der Kunden. Diese mediierende Rolle der Zufriedenheit zwischen dem Nettonutzen und der Kundenbindung ist mit den Einstellungstheorien zu begründen,343 wonach die kognitiven Variablen die affektiven Variablen beeinflussen. Allerdings wird vielfach angenommen, dass der Nettonutzen die Verhaltensintention und das Verhalten der Kunden direkt beeinflusst.344 So wurde zu Beginn der Nettonutzenforschung diskutiert, ob der Nettonutzen ein Substitut der Kundenzufriedenheit darstellt. Während EGGERT und ULAGA die Überlegenheit des Modells mit der Zufriedenheit als Mediator zwischen dem Nettonutzen und der Verhaltensabsicht empirisch belegen,345 zeigen CRONIN ET AL. die Überlegenheit des Modells mit der Zufriedenheit als Mediator und einem zusätzlichen direkten Effekt des Nettonutzens auf die Verhaltensabsicht.346 ZINS argumentiert, dass die Kundenzufriedenheit den Zusammenhang insbesondere dann mediiert, wenn der Konsument bereits Erfahrungen mit dem Anbieter gesammelt hat.347 Neben dem direkten Einfluss des Nettonutzens auf die Verhaltensabsichten des Kunden diskutiert ZEITHAML ebenfalls einen direkten Einfluss auf das Verhalten.348 So können nach der sozialen Austauschtheorie Situationen bestehen, in denen Kunden bei einem Anbieter aufgrund eines hohen Nettonutzens und gleichzeitig nur niedriger Kundenzufriedenheit verbleiben (wollen). Dementsprechend sind die beiden Hypothesen zu formulieren: HDIV1: Je höher die kognitive Loyalität ist, desto höher ist die konative Loyalität. HDIV2: Je höher die kognitive Loyalität ist, desto höher ist die aktionale Loyalität. Neben dem mediierenden Effekt der Kundenzufriedenheit zwischen dem Nettonutzen und den Verhaltensintentionen wird ferner ein direkter Effekt der Kundenzufriedenheit auf das Verhalten der Kunden in der Literatur diskutiert.349 Diese Unterscheidung ist insofern von Bedeutung, als dass sich die Wirkung der Kundenzufriedenheit auf das 343

Vgl. Ajzen, I./ Fishbein, M. (1980).

344

Vgl. Bolton, R. N./ Drew, J. H. (1991); Chang, T.-Z./ Wildt, A. R. (1994); Cronin Jr., J. J. et al. (1997); Gale, B. T. (1994); Hartline, M. D./ Jones, K. C. (1996); Sirohi, N. et al. (1998); Sweeney, J. C. et al. (1999); Wakefield, K. L./ Barnes, J. H. (1996); Zeithaml, V. A. (1988).

345

Vgl. Eggert, A./ Ulaga, W. (2002), S. 114.

346

Vgl. Cronin Jr., J. J. et al. (2000), S. 207 ff.

347

Vgl. Zins, A. H. (2001), S. 421.

348

Vgl. Zeithaml, V. A. (1988), S. 4.

349

Vgl. Bolton, R. N. et al. (2000); Fornell, C. (1992); Lemon, K. N. et al. (2002); Nacif, R. C. (2003); Reichheld, F. F./ Sasser Jr., W. E. (1990); Rust, R. T./ Zahorik, A. J. (1993); Verhoef, P. C. (2003).

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

69

Kaufverhalten bzw. die Verhaltensabsicht unterscheiden kann, wie die Studie von SEIDERS ET AL. belegt.350 So zeigen die Autoren, dass der Einfluss der Kundenzufriedenheit auf die konative bzw. aktionale Loyalität in Abhängigkeit unterschiedlicher Moderatoren variiert. Dementsprechend stellt die konative Loyalität kein Substitut für die aktionale Loyalität dar. Die Annahme, die konative Loyalität fungiere als Surrogat des beobachtbaren Verhaltens der Kunden, kann zur Fehleinschätzung der tatsächlichen Bedeutung der Kundenzufriedenheit für die Kundenbindung führen, weshalb es diesen Zusammenhang zu überprüfen gilt. So stellen BOLTON und LEMON empirisch fest, dass ein hoher Grad an Kundenzufriedenheit eine höhere aktionale Loyalität in der nachfolgenden Periode bedingt.351 Demgegenüber kommen LEMON ET AL. zu dem Ergebnis, dass die Zufriedenheit keinen Einfluss auf die Entscheidung zum Folgekauf besitzt.352 Begründen lässt sich der mögliche Zusammenhang zwischen der affektiven und der aktionalen Loyalität mit der Dissonanztheorie. Diese geht davon aus, dass Konsumenten nach einem dauerhaften Gleichgewicht ihres kognitiven Systems streben. Ist der Kunde zufrieden, so beweist er sich durch den Wiederkauf, dass der vorhergehende Kauf richtig war. Damit sichert er die Konsistenz seines kognitiven Systems und vermeidet Dissonanzen durch mögliche Unzufriedenheit bei anderen Anbietern. Dementsprechend ist die folgende Hypothese zu formulieren: HDIV3: Je höher die affektive Loyalität ist, desto höher ist die aktionale Loyalität. 2.1.3

Zusammenführung der Hypothesen im Divergenzmodell

Nachdem das Konvergenzmodell theoretisch fundiert und auf Basis eines umfassenden Literaturüberblicks erweitert wurde, wird aufbauend auf den theoretisch hergeleiteten Untersuchungshypothesen das Divergenzmodell in Abbildung C-8 dargestellt. Dieses umfasst sechs Hypothesen zu den Wirkungsbeziehungen zwischen den vier Kundenbindungszuständen. Dabei repräsentiert die kognitive Loyalität den vom Kunden wahrgenommenen Nettonutzen und die affektive Loyalität die Kundenzufriedenheit. Die konative Loyalität entspricht der Verhaltensabsicht des Kunden treu zu bleiben sowie die aktionale Loyalität dem tatsächlichen Treuverhalten.

350

Vgl. Seiders, K. et al. (2005), S. 36 ff.

351

Vgl. Bolton, R. N./ Lemon, K. N. (1999), S. 181 ff.

352

Vgl. Lemon, K. N. et al. (2002), S. 10 f.

70

Kap. C

Kognitive Loyalität

HDIV2(+) HDIV1(+)

HKON1(+)

Konative Loyalität

HKON3(+)

Aktionale Loyalität

HKON2(+) Affektive Loyalität

HDIV3(+)

Abb. C-8: Divergenzmodell als erweiterter Bezugsrahmen Quelle:

Eigene Darstellung.

2.2

Wirkung der Wechselkosten im Divergenzmodell

Innerhalb des noch empirisch zu überprüfenden Bezugsrahmens können die Wechselkosten zwei Wirkungen aufweisen. Einerseits können sie einen direkten Einfluss sowohl auf die kognitive, affektive, konative als auch die aktionale Loyalität ausüben, andererseits können sie die Zusammenhänge zwischen den vier Variablen im Divergenzmodell moderieren. Eine Übersicht über die bisherigen empirischen Untersuchungen sowie deren Ergebnisse zu den direkten Wirkungen der Wechselkosten und deren Interaktionseffekten353 gibt zusammenfassend Tabelle C-3.

353

Während der Begriff des Moderators bereits festlegt, welche Variable die Stärke eines Zusammenhangs beeinflusst, liegt diese Konkretisierung beim Auftreten eines Interaktionseffektes noch nicht vor, und hat aufgrund inhaltlicher Überlegungen erfolgen. Da in dieser Untersuchung die theoretischen Grundlagen eindeutig die Moderatorvariable bestimmen, werden im Folgenden die Begriffe „Interaktionseffekt“ und „Moderator“ synonym verwendet.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

Quelle

Betrachteter Zusammenhang

71

Ergebnis

Kontext

Direkte Effekte der Wechselkosten auf die Kundenbindungsstufen Gremler, D. D. (1995)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Tlw. bestätigt

Banken

Peter, S. I. (1997)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Tlw. bestätigt

Automobil

Jones, M. A. (1998)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Nicht bestätigt

Banken

Methlie, L. B./ Nysveen, H. (1999)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Nicht bestätigt

Banken

Direkter Effekt auf affektive Loyalität

Bestätigt

Jones, M. A. et al. (2000)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Nicht bestätigt

Banken

Wangenheim von, F./ Bayón, T. (2001)

Direkter Effekt auf affektive Loyalität

Bestätigt

Energiedienstleistung

Bansal, H. S./ Taylor, S. F. (2002)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Bestätigt

Banken

Direkter Effekt auf aktionale Loyalität

Nicht bestätigt

Jones, M. A. et al. (2002)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Bestätigt

Banken

Burnham, T. A. et al. (2003)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Bestätigt

Kreditkarten

Holloway, B. B. (2003)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Nicht bestätigt

Handel

Julander, C.-R./ Söderlund, M. (2003)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Tlw. bestätigt

Diverse

Direkter Effekt auf affektive Loyalität

Bestätigt

Patterson, P. G./ Smith, T. (2003)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Bestätigt

Diverse

Ranaweera, C./ Prabhu, J. (2003)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Bestätigt

Telekommunikation

Kim, M.-K. et al. (2004)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Bestätigt

Mobilfunk

Lam, S. Y. et al. (2004)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Bestätigt

B2BKurierdienst

Aydin, S. et al. (2005)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Bestätigt

Mobilfunk

Bell, S. J. et al. (2005)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Bestätigt

Finanzdienstleistung

Chiu, H.-C. et al. (2005)

Direkter Effekt auf kognitive Loyalität

Tlw. bestätigt

Banken

Balabanis, G. et al. (2006)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Bestätigt

Online-Handel

Henseler, J. (2006)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Bestätigt

Direkter Effekt auf aktionale Loyalität

Bestätigt

Energiedienstleistung

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Bestätigt

Friseur

Zahnmedizin Großhandel

Ibanez, V. A. et al. (2006)

Friseur

Friseur

Friseur Telekomm.

72

Kap. C

Quelle

Betrachteter Zusammenhang

Ergebnis

Kontext

Vazquez-Carrasco, R./ Foxall, G. R. (2006)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Bestätigt

Friseur

Direkter Effekt auf affektive Loyalität

Nicht bestätigt

Wan-Ling Hu, A./ Hwang, I.-S. (2006)

Direkter Effekt auf konative Loyalität

Tlw. bestätigt

Mobilfunk

Interaktionseffekte der Wechselkosten mit den Kundenbindungsstufen Jones, M. A. (1998)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Bestätigt

Jones, M. A. et al. (2000)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Bestätigt

Lee, J. et al. (2001)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Bestätigt

Mobilfunk

Patterson, P. G. et al. (2001)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Bestätigt

Diverse

Burnham, T. A. et al. (2003)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Nicht bestätigt

Kreditkarten

Holloway, B. B. (2003)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Nicht bestätigt

Handel

Julander, C.-R./ Söderlund, M. (2003)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Tlw. bestätigt

Diverse

Patterson, P. G./ Smith, T. (2003)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Nicht bestätigt

Diverse

Ranaweera, C./ Prabhu, J. (2003)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Bestätigt

Telekommunikation

Wangenheim von, F./ Bayón, T. (2003)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Tlw. bestätigt

Energiedienstleistung

Kim, M.-K. et al. (2004)

Interaktion mit affektiver Loyalität. auf konative Loyalität

Bestätigt

Mobilfunk

Lam, S. Y. et al. (2004)

Interaktion mit affektiver Loyalität. auf konative Loyalität

Nicht bestätigt

B2BKurierdienst

Yang, Z./ Peterson, R. T. (2004)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Tlw. bestätigt _

Banken

Interaktion mit kognitiver Loyalität auf konative Loyalität

Tlw. bestätigt

Aydin, S. et al. (2005)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Bestätigt

Mobilfunk

Balabanis, G. et al. (2006)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Nicht bestätigt

Online-Handel

Henseler, J. (2006)

Interaktion mit affektiver Loyalität auf konative Loyalität

Tlw. bestätigt _

Energiedienstleistung

Interaktion mit affektiver Loyalität auf aktionale Loyalität

Bestätigt

Banken Friseur

Telekomm.

Tab. C-3: Empirische Studien zu ausgewählten Effekten der Wechselkosten Quelle:

Banken Friseur

Eigene Darstellung in Anlehnung an Lim, H.-J. (2005), S. 21.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

73

Hinsichtlich der direkten Effekte der Wechselkosten auf die konative Loyalität ist zu konstatieren, dass diese bereits vielfach untersucht wurden. Demgegenüber werden die Effekte auf die aktionale Loyalität in der Literatur nahezu überhaupt nicht betrachtet. Vielmehr erfolgt die vereinfachende Annahme, dass Kunden mit einer positiven Verhaltensdisposition auch das Verhalten ausüben, weshalb die Ergebnisse dieser Studien hinsichtlich deren Gültigkeit kritisch zu bewerten sind.354 Ferner werden auch die direkten Effekte der Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit empirisch weitgehend vernachlässigt, obgleich der negative Einfluss der Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit in der Literatur vielfach angeführt wird.355 Auch der direkte Einfluss der Wechselkosten auf den Nettonutzen bleibt in den meisten Studien unberücksichtigt, obwohl einzelne Theorien, wie die soziale Austauschtheorie nach PLINKE, den Nettonutzen als Funktion der Wechselkosten beschreiben (vgl. Kap. C.2.2.1). Die Untersuchung von Interaktionseffekten wird in den meisten Studien damit begründet, dass in vielen Branchen der Einfluss der Kundenzufriedenheit auf die Kundenbindung variiert. Dementsprechend wird nahezu ausschließlich der Interaktionseffekt der Wechselkosten mit der Kundenzufriedenheit betrachtet, obgleich auch der Nettonutzen die Kundenbindung direkt beeinflusst und dieser Einfluss entsprechend variieren kann (vgl. Kap. C.2.2.2). Der Literaturüberblick umfasst lediglich zwei Studien, und zwar die Arbeiten von BURNHAM ET AL. sowie JONES ET AL., die eine ebenso umfassende Konzeptualisierung der Wechselkosten wie die vorliegende Arbeit vornehmen.356 Dabei leiten die beiden Studien ihre Hypothesen für sämtliche betrachteten Wechselkosten gleichermaßen einheitlich ab. Dennoch können zwischen den einzelnen Wirkungen der Wechselkostenarten Unterschiede sowohl hinsichtlich der Stärke als auch der Richtung der Zusammenhänge bestehen.357 Diese Vermutung wird auch durch die Theorie des geplanten Verhaltens gestützt, die zwischen verschiedenen Formen der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle und damit verschiedenen Formen von Wechselkosten differenziert.358 Dementsprechend sind diese Wirkungsunterschiede in einem eigenen Abschnitt zu betrachten (vgl. Kap. C.2.2.3). 354

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 351.

355

Eine Ausnahme stellen die Untersuchungen von JULANDER und SÖDERLUND sowie WANGENHEIM und BAYÓN dar; vgl. Julander, C.-R./ Söderlund, M. (2003), S. 8; Wangenheim von, F./ Bayón, T. (2001), S. 14.

356

Vgl. hierzu Kap. B.2.3.3.3.

357

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 115; Jones, M. A. et al. (2002), S. 447.

358

Vgl. Ajzen, I. (2002), S. 1 ff.

74

Kap. C

2.2.1

Direkte Wirkung der Wechselkosten

Die Wechselkosten können auf sämtliche Variablen des Bezugsrahmens einen direkten Einfluss ausüben. Dabei unterscheiden sich die Wechselkosten in ihrer Wirkung hinsichtlich einzelner Variablen. Somit ist zu diskutieren, welchen Einfluss sie auf den vom Kunden wahrgenommenen Nettonutzen (vgl. Kap. C.2.2.1.1), die Kundenzufriedenheit (vgl. Kap. C.2.2.1.2), die Verhaltensabsicht des Kunden (vgl. Kap. C.2.2.1.3) sowie auf das tatsächliche Verhalten nehmen (vgl. Kap. C.2.2.1.4). 2.2.1.1

Wirkung auf die kognitive Loyalität

Das Konstrukt des Nettonutzens wurde definiert als ein Trade-off zwischen sämtlichen Komponenten, die der Kunde „erhält“, und denen, die er „gibt.“359 Vor diesem Hintergrund besagt die soziale Austauschtheorie in der von PLINKE360 weiterentwickelten Form, dass der Nettonutzen u. a. eine Funktion der Wechselkosten darstellt. Danach beurteilt der Kunde den Nettonutzen seines derzeitigen Anbieters durch Gegenüberstellung der Nutzen-Kosten-Differenz aus der aktuellen Geschäftsbeziehung mit der Nutzen-Kosten-Differenz alternativer Geschäftsbeziehungen. Dabei umfasst die Kostenkomponente der Wettbewerber auch die Kosten eines Anbieterwechsels. Für eine etablierte Geschäftsbeziehung gilt somit, dass der Nettonutzen des derzeitigen Anbieters durch das Vorliegen von Wechselkosten steigt. Diese üben somit einen positiven Einfluss auf die Höhe des Nettonutzens aus.361 Einen entsprechenden empirischen Nachweis für diesen direkten Effekt der Wechselkosten auf den Nettonutzen geben CHIU ET AL.362 Dementsprechend ist die folgende Hypothese zu formulieren: HDIR1: Je höher die Wechselkosten sind, desto höher ist die kognitive Loyalität. 2.2.1.2

Wirkung auf die affektive Loyalität

Der Aufbau von Wechselkosten wird in der Literatur als „Lock in“-Strategie der Anbieter bezeichnet. Entsprechend wird in den meisten Studien davor gewarnt, allzu hohe Wechselkosten zu etablieren, da diese zwar den Kunden zu binden vermögen, aller-

359

Vgl. Holbrook, M. B. (1994), S. 21 ff.; Oliver, R. L./ DeSarbo, W. S. (1988), S. 495 ff.

360

Vgl. Plinke, W. (1989), S. 309 ff.

361

Vgl. Rams, W. (2001), S. 47 ff.

362

Vgl. Chiu, H.-C. et al. (2005), S. 1683 f.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

75

dings davon auszugehen ist, dass der Kunde diese Zwangsbindung negativ bewertet.363 So weisen auch BURNHAM ET AL. auf mögliche negative Wirkungen von Wechselkosten hin.364 Gleichzeitig diskutieren sie in ihrem Ausblick, dass die negative Wirkung der Wechselkosten zwar vielfach diskutiert wird, eine empirische Überprüfung dieses Effekts dagegen zumeist ausbleibt. Erst in den neueren Arbeiten werden der Einfluss der Wechselkosten bzw. die daraus entstehenden negativen Emotionen überprüft.365 So bestätigen auch METHLIE und NYSVEEN, dass sich Wechselkosten negativ auf die affektive Loyalität auswirken. Eine theoretische Fundierung dieser Wirkung bleibt in ihrer Arbeit jedoch aus.366 VAZQUEZ-CARRASCO und FOXALL sowie WANGENHEIM und BAYÓN konnten diesen negativen direkten Effekt der Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit bestätigen,367 wobei letztere die negative Wirkung der Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit mittels der Reaktanztheorie theoretisch fundieren.368 Danach führt die Zwangsbindung der Kunden durch die Einschränkung von dessen Freiheitsgraden zu negativen Emotionen. Aufgrund dieses negativen Einflusses der Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit wird somit die Bindungswirkung der Wechselkosten relativiert. Dementsprechend ist die folgende Hypothese zu formulieren: HDIR2: Je höher die Wechselkosten sind, desto niedriger ist die affektive Loyalität. 2.2.1.3

Wirkung auf die konative Loyalität

Wie die Diskussion um die vom Kunden wahrgenommenen Dimensionen der Wechselkosten gezeigt hat, umfassen diese eine Vielzahl monetärer und nicht-monetärer Aufwendungen, welche mit dem Wechsel eines Anbieters verbunden sind.369 Wenn die wahrgenommenen Kosten einer Aktivität c. p. steigen, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden dieses Verhalten ausführen bzw. ausführen wollen. Entsprechend zeigen auch Studien im Bereich der Informationsökonomie, dass steigende Kosten

363

Vgl. Wangenheim von, F. (2005), S. 76.

364

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 120.

365

Vgl. Jones, M. A. et al. (2000), S. 269; Jones, M. A. et al. (2007), S. 337. JONES und SASSER bezeichnen diese Kunden auch als Terroristen; vgl. Jones, T. O./ Sasser Jr., W. E. (1995), S. 96.

366

Vgl. Methlie, L. B./ Nysveen, H. (1999), S. 381.

367

Vgl. Vazquez-Carrasco, R./ Foxall, G. R. (2006), S. 370; Wangenheim von, F./ Bayón, T. (2001), S. 14.

368

Vgl. Blut, M./ Woisetschläger, D. (2008).

369

Vgl. hierzu Kap. B.2.3.3.3.

76

Kap. C

der Informationssuche das Ausmaß der tatsächlichen Suche nach Informationen senkt.370 Dieser Zusammenhang zwischen den Wechselkosten und der konativen Loyalität lässt sich auch mit der Theorie des geplanten Verhaltens begründen. So stellen die Wechselkosten einen Spezialfall der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle dar.371 Diese Wechselkosten schränken den Kunden in seiner Handlungsfreiheit in der Form ein, dass er hinsichtlich eines Anbieterwechsels bei Vorliegen von Wechselkosten davon absieht, eine entsprechende Handlungsabsicht zu entwickeln und damit dem Unternehmen gegenüber „treu“ zu bleiben beabsichtigt. Die Wirkung der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf die Verhaltensabsichten des Kunden wird in einer Vielzahl von Studien zur Theorie des geplanten Verhaltens diskutiert und bestätigt.372 Auch im Kontext der Kundenbindungsforschung konnte diese Wirkung der Wechselkosten auf die konative Loyalität empirisch belegt werden.373 Dementsprechend ist die folgende Hypothese zu formulieren: HDIR3: Je höher die Wechselkosten sind, desto höher ist die konative Loyalität. 2.2.1.4

Wirkung auf die aktionale Loyalität

Während die Wirkung der Wechselkosten auf die Wiederkaufabsicht des Kunden bereits vielfach empirisch überprüft wurde, betrachten die wenigsten empirischen Untersuchungen deren Einfluss auf das tatsächliche Wiederkaufverhalten der Kunden.374 Als Grund hierfür ist anzuführen, dass den wenigsten empirischen Untersuchungen eine entsprechende Datenbasis vorliegt. Dementsprechend argumentieren die meisten Arbeiten in ihrem Ausblick auch, dass insbesondere die Verwendung von Verhaltensdaten zu Überprüfung der Bindungswirkung von Wechselkosten weitere Einblicke in die Wirkungsweise dieses Konstrukts gibt.375

370

Vgl. Urbany, J. E. (1986), S. 266 f.

371

Vgl. Bansal, H. S./ Taylor, S. F. (2002), S. 411.

372

Eine Übersicht über die Literatur gibt die Metaanalyse von ARMITAGE und CONNOR sowie die dort aufgeführten Studien; vgl. Armitage, C. J./ Conner, M. (2001).

373

Vgl. Anderson, E. W. (1994); Burnham, T. A. et al. (2003); Julander, C.-R./ Söderlund, M. (2003); Kim, M.-K. et al. (2004); Lam, S. Y. et al. (2004).

374

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 121; Gwinner, K. P. et al. (1998), S. 101 ff.; Jones, M. A. et al. (2000), S. 271; Patterson, P. G./ Smith, T. (2003), S. 116; Ping, R. A. (1993), S. 329.

375

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 352.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

77

Auch EGGERT fasst die Wechselkosten als eine Komponente auf, die nicht in der Handlungsmacht des Kunden liegt, und demnach eine Art von Verhaltenskontrolle im Sinne der Theorie des geplanten Verhaltens darstellt.376 Entsprechend dieser Auffassung dürften die Wechselkosten insbesondere das tatsächliche Verhalten der Kunden beeinflussen.377 So kann die Existenz von Wechselkosten einen Kunden in der Ausführung eines Verhaltens einschränken. Dies kann mit der Theorie des geplanten Verhaltens begründet werden, nach der die wahrgenommene Verhaltenskontrolle einen direkten Einfluss auf das Verhalten der Kunden ausübt.378 Somit ist die folgende Hypothese zu formulieren: HDIR4: Je höher die Wechselkosten sind, desto höher ist die aktionale Loyalität. 2.2.2

Moderierende Wirkung der Wechselkosten

Nachdem die Hypothesen zu den direkten Effekten der Wechselkosten herausgearbeitet wurden, sind im Folgenden mögliche Interaktionseffekte der Wechselkosten zu diskutieren. In Bezug auf die Wirkungsweise der Wechselkosten haben die einschlägigen Arbeiten diese bisher als einen möglichen Moderator der Beziehung zwischen der Kundenzufriedenheit und der konativen Loyalität betrachtet.379 Dementsprechend werden zunächst mögliche Interaktionen der Wechselkosten auf die konative Loyalität (vgl. Kap. C.2.2.2.1) sowie anschließend auf die aktionale Loyalität diskutiert (vgl. Kap. C.2.2.2.2). 2.2.2.1

Interaktionen auf die konative Loyalität

Wie bereits im Kapitel C.2.2.1 dargestellt, haben sowohl die kognitive als auch affektive Loyalität einen direkten Einfluss auf die konative Loyalität. Dabei werden neben anderen Größen die Wechselkosten als wesentliche Moderatoren dieser Zusammenhänge diskutiert.380 JONES ET AL. argumentieren hinsichtlich der Wirkung der Wechselkosten für den Zusammenhang zwischen der Kundenzufriedenheit und der Kundenbindung: „… when perceived switching costs are low, dissatisfied consumers

376

Vgl. Eggert, A. (1999), S. 73 ff.

377

Vgl. Rams, W. (2001), S. 39.

378

Vgl. Henseler, J. (2006), S. 71.

379

Vgl. Yang, Z./ Peterson, R. T. (2004), S. 805.

380

Vgl. Fornell, C. (1992), S. 7 ff.; Lee, J. et al. (2001), S. 40 f.; Seiders, K. et al. (2005), S. 29; Yang, Z./ Peterson, R. T. (2004), S. 805 f.

78

Kap. C

should be more likely to defect than are satisfied customers. Alternatively, when perceived switching costs are high, customers may remain despite their dissatisfaction due to the perception that switching costs outweigh switching benefits.“381 Wenn demnach die Kunden unter hohen Wechselkosten – unabhängig von ihrer Zufriedenheit – beim Anbieter verbleiben, so ist anzunehmen, dass der Zusammenhang zwischen der affektiven und der konativen Loyalität nur gering ist.382 Einen entsprechenden negativ moderierenden Effekt weisen JONES ET AL. empirisch nach.383 Demgegenüber konnte dieser Interaktioneffekt weder von BURNHAM ET AL. noch von LAM ET 384 AL. nachgewiesen werden. Eine Erklärung hierfür gibt NIELSON, der argumentiert, dass dieser moderierende Effekt von zahlreichen situativen Variablen wie der Branche, dem Kunden oder dem Produkt abhängt.385 Entsprechend der Argumentation von JONES ET AL. legt auch die Theorie des geplanten Verhaltens einen solchen Interaktionseffekt nahe, indem die Stärke des Zusammenhangs zwischen der Einstellung des Kunden und dessen Verhaltensintentionen vom Umfang der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle abhängt.386 Dementsprechend wird angenommen, dass in einer Situation, in der die Kunden eine positive Einstellung (i. S. der Theorie des geplanten Verhaltens) gegenüber einem Anbieterwechsel zeigen und gleichzeitig die vollständige Kontrolle über ihr Handeln besitzen, die positive Einstellung zu einer hohen Wechselbereitschaft führt. Demgegenüber werden Kunden, die aufgrund von Wechselkosten nicht die vollständige Kontrolle über ihr Verhalten besitzen, trotz der positiven Einstellung zum Anbieterwechsel eine niedrigere Wechselbereitschaft zeigen, da sie die geringe Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen Wechsels antizipieren.387 Dieser Interaktionseffekt wird vermehrt in einzelnen Studien zur Theorie des geplanten Verhaltens formuliert und empirisch bestätigt.388

381

Jones, M. A. et al. (2000), S. 262.

382

Vgl. Lam, S. Y. et al. (2004), S. 298.

383

Vgl. Jones, M. A. et al. (2000), S. 266.

384

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 117; Lam, S. Y. et al. (2004), S. 302.

385

Vgl. Nielson, C. C. (1996), S. 53.

386

Vgl. Bansal, H. S./ Taylor, S. F. (2002), S. 411 f.

387

Vgl. Ajzen, I. (1985); Ajzen, I./ Driver, B. L. (1992); Eagly, A. H./ Chaiken, S. (1993).

388

Vgl. Ajzen, I./ Driver, B. L. (1992); Ajzen, I./ Madden, T. J. (1986); Bansal, H. S./ Taylor, S. F. (2002); Beck, L./ Ajzen, I. (1991); Doll, J./ Ajzen, I. (1992); Schifter, D. E./ Ajzen, I. (1985).

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

79

Da das Einstellungskonstrukt innerhalb der Theorie des geplanten Verhaltens zwar primär aus affektiven Komponenten besteht, jedoch ebenso kognitive Elemente umfasst und der Nettonutzen als kognitives Konstrukt die konative Loyalität direkt beeinflusst, ist anzunehmen, dass auch der Zusammenhang zwischen dem Nettonutzen und der konativen Loyalität von den Wechselkosten moderiert wird.389 Einen empirischen Nachweis für diesen Zusammenhang erbringen YANG und PETERSON.390 Dementsprechend werden die folgenden Hypothesen formuliert: HMOD1:

Je niedriger die Wechselkosten sind, desto stärker ist der Zusammenhang zwischen kognitiver und konativer Loyalität.

HMOD2:

Je niedriger die Wechselkosten sind, desto stärker ist der Zusammenhang zwischen affektiver und konativer Loyalität.

2.2.2.2

Interaktionen auf die aktionale Loyalität

In Anlehnung an die von SEIDERS ET AL. geführte Diskussion, kann sich die Stärke des Zusammenhangs zwischen der Kundenzufriedenheit und der Kundenbindung unterscheiden, je nachdem ob die konative oder aktionale Loyalität als abhängige Variable betrachtet wird.391 Inwieweit die Verhaltensabsicht und das Verhalten gleichzusetzen sind, hängt u. a. von der Art der Kaufentscheidung ab. So sind Konsumenten bei regelmäßigen Routinekäufen (z. B. im Bereich des Einzelhandels) eher in der Lage, ihr Verhalten akkurat vorherzusagen als bei Kaufentscheidungen, die unregelmäßig und komplexer Natur sind (z. B. der Kauf eines Computers oder von Automobilen), weshalb die Unterscheidung zwischen den Intentionen und dem Verhalten der Kunden von hoher Bedeutung ist.392 Wird nun angenommen, dass die Kundenzufriedenheit essentiell für den Unternehmenserfolg ist, indem zufriedene Kunden öfter und mehr kaufen, so ist es für das Management notwendig zu wissen, unter welchen Umständen die Kundenzufriedenheit tatsächlich zu dem gewünschten Verhalten führt. So bestätigen SEIDERS ET AL., dass sich die moderierenden Effekte zahlreicher kunden-, beziehungs- und markt-

389

Vgl. Blut, M. et al. (2007b).

390

Vgl. Yang, Z./ Peterson, R. T. (2004), S. 816 f.

391

Vgl. Seiders, K. et al. (2005), S. 36 ff.

392

Vgl. Chandon, P. et al. (2005), S. 1 ff.; Seiders, K. et al. (2005), S. 26 f.

80

Kap. C

spezifischer Charakteristika für die Zusammenhänge zwischen der Kundenzufriedenheit und der Intention bzw. dem Verhalten grundlegend unterscheiden.393 Da für die Kundenzufriedenheit sowohl ein direkter Einfluss auf die konative als auch auf die aktionale Loyalität anzunehmen ist, gilt es zu überprüfen, ob die Wechselkosten als Moderatoren in diesem Untersuchungskontext sowohl für den Zusammenhang zwischen affektiver und konativer Loyalität, als auch für den Zusammenhang zwischen affektiver und aktionaler Loyalität gelten. Entsprechend ist ebenso auch die Interaktion der Wechselkosten mit dem Nettonutzen auf die aktionale Loyalität zu überprüfen, da auch für diese direkte Effekte auf beide Loyalitätsdimensionen diskutiert wurden.394 Dementsprechend lauten die beiden Hypothesen: HMOD3:

Je niedriger die Wechselkosten sind, desto stärker ist der Zusammenhang zwischen kognitiver und aktionaler Loyalität.

HMOD4:

Je niedriger die Wechselkosten sind, desto stärker ist der Zusammenhang zwischen affektiver und aktionaler Loyalität.

Neben den Interaktionen der Wechselkosten mit der Kundenzufriedenheit bzw. dem Nettonutzen ist ein letzter Interaktionseffekt aus der Theorie des geplanten Verhaltens abzuleiten. So formuliert AJZEN, dass „... strictly speaking, intentions can only be expected to predict a person’s attempt to perform a behavior, not necessarily its actual performance.“395 Damit unterstellt er, dass ein Individuum nicht unbedingt ein Verhalten ausübt, sofern Faktoren außerhalb seiner Kontrolle ihn davon abhalten, seine Absichten auszuführen. Das bedeutet, dass aufgrund der fehlenden Kontrolle über das eigene Handeln selbst bei starken individuellen Intentionen kein signifikanter Zusammenhang zwischen der Intention und dem Verhalten vorliegen muss. Damit unterstellt AJZEN einen Interaktionseffekt zwischen der Intention und der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle.396 Dementsprechend ist die folgende Hypothese zu formulieren: HMOD5:

Je niedriger die Wechselkosten sind, desto stärker ist der Zusammenhang zwischen konativer und aktionaler Loyalität.

393

Die Ergebnisse von SEIDERS ET AL. zeigen für den Zusammenhang zwischen der Kundenzufriedenheit und der Wiederkaufabsicht bei fünf von sechs Interaktionen keinen Effekt, wohingegen sieben von zwölf Interaktionen für den Zusammenhang zwischen der Kundenzufriedenheit und dem Verhalten zu bestätigen waren; vgl. Seiders, K. et al. (2005), S. 36 ff.

394

Vgl. Blut, M. et al. (2007a).

395

Ajzen, I. (1985), S. 29.

396

Vgl. Bansal, H. S./ Taylor, S. F. (2002), S. 410 f.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

2.2.3

81

Wirkungsunterschiede zwischen den Wechselkosten

Die bisher formulierten Untersuchungshypothesen nehmen die einheitliche Wirkung sämtlicher Wechselkosten an. Diese Vorgehensweise entspricht den meisten empirischen Studien und empfiehlt sich bei einer eindimensionalen Betrachtung dieses Konstrukts.397 Wird dagegen argumentiert, dass die Wechselkosten mehrdimensionaler Natur sind, können Wirkungsunterschiede zwischen den einzelnen Dimensionen vorliegen, die es theoretisch zu fundieren gilt. Diese Wirkungsunterschiede können sowohl die Richtung der direkten Effekte der Wechselkosten, ihre Stärke und die Stärke der moderienden Effekte betreffen. Der Literaturüberblick über die bisherigen Konzeptualisierungen der Wechselkosten in Kapitel B.2.3.3.3 ergab sechs in der vorliegenden Untersuchung zu betrachtende Wechselkosten. Diese lassen sich zu zwei Kategorien von Wechselkosten zusammenfassen, den prozessbezogenen und den ökonomischen Wechselkosten.398 Obgleich einzelne Studien eine Differenzierung der Wechselkosten vornehmen, erfolgte bisher weitgehend keine Unterscheidung zwischen den positiven und den negativen Wechselkosten.399 Eine der wenigen Arbeiten, die eine mehrdimensionale Betrachtung der Wechselkosten vornehmen und gleichzeitig differenzierte Aussagen für verschiedene Wechselkosten treffen, ist die Studie von JONES ET AL.400 Diese argumentieren, dass die prozessbezogenen Wechselkosten ihren Ursprung in negativen Formen der Bindung haben (z. B. Zeit und Aufwand bei der Suche nach einem neuen Anbieter). Demgegenüber resultieren die mit einem Wechsel verbundenen Verluste aus positiven Formen der Bindung (z. B. Vorteile aus einem Bonusprogramm). Diese Unterscheidung ist insofern bedeutend, als dass anhand dieser die unterschiedliche Wirkung von Wechselkosten festzumachen ist. In den meisten Studien wird eine grundsätzlich negative Wirkung der Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit angenommen, aber vielfach nicht empirisch überprüft.401 Daher wurde auch in dieser Arbeit zunächst die negative Wirkung der Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit angenommen und mittels der Reaktanztheorie begründet. Diese Hypothese ist jedoch aufgrund der Differenzierung zwischen positiven und negativen Wechselkosten zu relativieren. So argumentieren HENNING-THURAU ET AL., 397

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 115.

398

Vgl. hierzu Kap. B.2.3.3.3.

399

Ausnahmen stellen die Arbeiten von JONES ET AL. sowie JULANDER und SÖDERLUND dar; vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 336 f.; Julander, C.-R./ Söderlund, M. (2003), S. 6 ff.

400

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 336 f.

401

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 121.

82

Kap. C

dass die Vorteile aus einem Bonusprogramm die Kundenzufriedenheit erhöhen.402 Demnach üben lediglich die prozessbezogenen Wechselkosten einen negativen Einfluss auf die Kundenzufriedenheit aus. Die ökonomischen Wechselkosten haben ihren Ursprung in positiven Formen der Bindung, weshalb sie dem Kunden einen Nutzen stiften. Dementsprechend ist eine positive Wirkung der ökonomischen Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit anzunehmen. Somit gilt es zwischen den folgenden Hypothesen zu differenzieren: HMULT1a: Je höher die prozessbezogenenen Wechselkosten sind, desto niedriger ist die affektive Loyalität. HMULT1b: Je höher die ökonomischen Wechselkosten sind, desto höher ist die affektive Loyalität. Neben den unterschiedlichen affektiven Konsequenzen können die beiden Kategorien von Wechselkosten sich auch hinsichtlich der Stärke der direkten und der moderierenden Effekte unterscheiden. Bisher wurden die direkten Effekte der Wechselkosten mit der Theorie des geplanten Verhaltens begründet, welche sich von der Theorie des überlegten Handels durch den Einbezug der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle unterscheidet.403 Die wahrgenommene Verhaltenskontrolle bezieht sich darauf, als wie einfach oder schwierig ein Individuum es wahrnimmt, ein bestimmtes Verhalten auszuüben.404 In der Literatur wird die Erweiterung dieser Theorie durch die Differenzierung zwischen verschiedenen Formen der Kontrolle diskutiert. Ein der wahrgenommen Verhaltenskontrolle sehr ähnliches Konstrukt stellt der Glauben des Individuums an seine eigenen Fähigkeiten („self-efficacy“) dar.405 Obwohl AJZEN anfangs argumentiert, dass dieser mit der wahrgenommen Verhaltenskontrolle gleichzusetzen ist,406 empfehlen zahlreiche Autoren die Unterscheidung dieser Konstrukte.407 So argumentiert BANDURA, dass die Kontrolle und der Glaube an die eigenen Fähigkeiten stärker auf internen Kontrollfaktoren basieren, und daher ein eigenständiges Konstrukt darstellt. Demgegenüber beinhaltet die wahrgenommene Verhaltenskontrolle die Wahr402

Vgl. Hennig-Thurau, T. et al. (2002), S. 235 ff.

403

Vgl. Ajzen, I. (1991), S. 181 ff.

404

Vgl. Eagly, A. H./ Chaiken, S. (1993), S. 186.

405

Vgl. Armitage, C. J./ Conner, M. (2001), S. 74 f. Dieses Konstrukt wird auch unter dem Begriff der Selbstwirksamkeit diskutiert.

406

Vgl. Ajzen, I. (1991), S. 179 ff.

407

Vgl. Armitage, C. J./ Conner, M. (1999a); Armitage, C. J./ Conner, M. (1999b); Manstead, A. S. R./ Eekelen v., S. A. M. (1998); Sparks, P. et al. (1997); Terry, D. J. (1993).

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

83

nehmung allgemeiner und externer Faktoren.408 In späteren Publikationen nimmt auch AJZEN diese Unterscheidung vor, indem er die beiden Konstrukte in einem hierarchischen Modell vereint.409 Diese Unterscheidung ist von Bedeutung, da die beiden Konstrukte das Verhalten auf verschiedene Weisen beeinflussen.410 So übt die wahrgenommene Verhaltenskontrolle einen direkten Einfluss auf das Verhalten aus. Ein Individuum mag zwar die Absicht habe sich in bestimmter Weise zu verhalten; es wird jedoch durch externe Faktoren außerhalb des eigenen Einflussbereichs davon abgehalten. Demgegenüber beeinflusst der Glaube an die eigenen Fähigkeiten insbesondere die Verhaltensabsicht des Individuums.411 Zu ähnlichen Ergebnissen kommt u. a. auch die Metaanalyse von ARMITAGE und CONNER.412 Da die prozessbezogenen Wechselkosten in besonderem Maße vom Individuum und dessen Fähigkeiten bestimmt werden, ist anzunehmen, dass diese stärker die konative Loyalität beeinflussen.413 Demgegenüber weisen die ökonomischen Wechselkosten einen stärkeren Einfluss auf die aktionale Loyalität aus, da diese eher externen unternehmensseitigen bzw. situationsspezifischen Ursprungs sind,414 weshalb die folgenden Hypothesen zu formulieren sind: HMULT2a: Die prozessbezogenen Wechselkosten üben einen stärkeren Einfluss auf die konative Loyalität aus als die ökonomischen Wechselkosten. HMULT2b: Die ökonomischen Wechselkosten üben einen stärkeren Einfluss auf die aktionale Loyalität aus als die prozessbezogenen Wechselkosten. Die wahrgenommene Verhaltenskontrolle sowie der Glaube an die eigenen Fähigkeiten üben einen unterschiedlich starken direkten Einfluss auf die Verhaltensintentionen bzw. das Verhalten aus. Entsprechend der Argumentation zu den Interaktionseffekten sind demnach auch die Interaktionen der kognitiven und der affektiven Loyalität mit den Wechselkosten auf die konative bzw. aktionale Loyalität unterschiedlich stark.415 Damit sind die beiden folgenden Hypothesen zu formulieren:

408

Vgl. Bandura, A. (1986).

409

Vgl. Ajzen, I. (2002), S.665 ff.

410

Vgl. Terry, D. J./ O’Leary, J. E. (1995); Manstead, A. S. R./ Eekelen v., S. A. M. (1998); Sparks, P. et al. (1997).

411

Vgl. Ajzen, I. (2002), S. 672.

412

Vgl. Armitage, C. J./ Conner, M. (2001), S. 476 ff.

413

Vgl. Jones, M. A. (1998), S. 30 f.

414

Vgl. Braunstein, C. (2001), S. 132 f.

415

Vgl. hierzu Kap. C.2.2.2.

84

Kap. C

HMULT3a: Die prozessbezogenen Wechselkosten weisen stärkere Interaktionseffekte auf die konative Loyalität aus als die ökonomischen Wechselkosten. HMULT3b: Die ökonomischen Wechselkosten weisen stärkere Interaktionseffekte auf die aktionale Loyalität aus als die prozessbezogenen Wechselkosten. Die Überprüfung dieser Klassifikation erfolgt aufgrund der vorliegenden Datenbasis einzig in der zweiten Studie. Es wäre allerdings zu erwarten, dass in der ersten Studie nicht sämtliche Dimensionen in gleichem Maße ausgeprägt wären. So weist die Existenz von Wechselkosten starken Kontextbezug auf.416 Einen zusammenfassenden Überblick über die Klassifikation der Wechselkosten gibt Abbildung C-9.

Klassifikation

Bindung

Prozess

Intern

(1) Pre-switching search and evaluation costs (2) Uncertainty costs (3) Setup costs (4) Post-switching behavioral and cognitive costs

(5) Lost performance costs (6) Sunk costs Positiv

Abb. C-9: Klassifikation der Wechselkosten Quelle:

416

Dimensionen

Ökonomisch

Negativ

Ursprung

Eigene Darstellung.

Vgl. Henseler, J. (2006), S. 74.

Extern

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

2.3

85

Zusammenführung der Hypothesen im Gesamtmodell

Die potenziellen Wirkungsbeziehungen zwischen den Konstrukten lassen sich in fünf Gruppen einteilen. Die Überprüfung des grundlegenden Bezugsrahmens (HKON1-3), die Erweiterung des Bezugsrahmens (HDIV1-3), die direkten Effekte der Wechselkosten (HDIR1-4) sowie die Interaktionseffekte der Wechselkosten mit den anderen Variablen (HMOD1-5). Darüber hinaus werden bei mehrdimensionaler Betrachtung der Wechselkosten einzelne Hypothesen hinsichtlich der Richtung sowie der Stärke der Zusammenhänge differenziert (HMULT1-3). Einen zusammenfassenden Überblick über die formulierten Untersuchungshypothesen gibt Tabelle C-4. Hyp.

Beschreibung

Studie

Konvergenzmodell HKON1

Je höher die kognitive Loyalität ist, desto höher ist die affektive Loyalität.

HKON2

Je höher die affektive Loyalität ist, desto höher ist die konative Loyalität.

HKON3

Je höher die konative Loyalität ist, desto höher ist die aktionale Loyalität.

Studie 1 und 2

Divergenzmodell HDIV1

Je höher die kognitive Loyalität ist, desto höher ist die konative Loyalität.

HDIV2

Je höher die kognitive Loyalität ist, desto höher ist die aktionale Loyalität.

HDIV3

Je höher die affektive Loyalität ist, desto höher ist die aktionale Loyalität.

Studie 1 und 2

Direkte Effekte der Wechselkosten HDIR1

Je höher die Wechselkosten sind, desto höher ist die kognitive Loyalität.

HDIR2

Je höher die Wechselkosten sind, desto niedriger ist die affektive Loyalität.

HDIR3

Je höher die Wechselkosten sind, desto höher ist die konative Loyalität.

HDIR4

Je höher die Wechselkosten sind, desto höher ist die aktionale Loyalität.

Studie 1 und 2

Moderierende Effekte der Wechselkosten HMOD1

Je niedriger die Wechselkosten sind, desto stärker ist der Zusammenhang kognitive-konative Loyalität.

HMOD2

Je niedriger die Wechselkosten sind, desto stärker ist der Zusammenhang affektive-konative Loyalität.

HMOD3

Je niedriger die Wechselkosten sind, desto stärker ist der Zusammenhang kognitive-aktionale Loyalität.

HMOD4

Je niedriger die Wechselkosten sind, desto stärker ist der Zusammenhang affektive-aktionale Loyalität.

HMOD5

Je niedriger die Wechselkosten sind, desto stärker ist der Zusammenhang konative-aktionale Loyalität.

Studie 1 und 2

86

Hyp.

Kap. C

Beschreibung

Studie

Wirkungsunterschiede zwischen den Wechselkosten HMULT1a

Je höher die prozessbezogenenen Wechselkosten sind, desto niedriger ist die affektive Loyalität.

HMULT1b

Je höher die ökonomischen Wechselkosten sind, desto höher ist die affektive Loyalität.

HMULT2a

Die prozessbezogenen Wechselkosten üben einen stärkeren Einfluss auf die konative Loyalität aus als die ökonomischen Wechselkosten.

HMULT2b

Die ökonomischen Wechselkosten üben einen stärkeren Einfluss auf die aktionale Loyalität aus als die prozessbezogenen Wechselkosten.

HMULT3a

Die prozessbezogenen Wechselkosten weisen stärkere Interaktionseffekte auf die konative Loyalität aus als die ökonomischen Wechselkosten.

HMULT3b

Die ökonomischen Wechselkosten weisen stärkere Interaktionseffekte auf die aktionale Loyalität aus als die prozessbezogenen Wechselkosten.

Studie 2

Tab. C-4: Zusammenführung der Hypothesen Quelle:

Eigene Darstellung.

Aufbauend auf der konzeptionellen Herleitung des Gesamtmodells wird in Abbildung C-10 zusammenfassend das dieser Arbeit zu Grunde liegende Hypothesengerüst dargestellt. Dieses Modell umfasst dabei sowohl das Konvergenzmodell, das erweiterte Divergenzmodell, die direkten und moderierenden Effekte der Wechselkosten, sowie die damit verbundenen Wirkungsunterschiede zwischen den einzelnen Dimensionen von Wechselkosten.

Theoretische und konzeptionelle Grundlagen

87

Dimensionen der Wechselkosten (1) Pre-switching search and evaluation costs (2) Uncertainty costs (3) Setup costs (4) Post-switching behavioral and cognitive costs (5) Lost performance costs (6) Sunk costs

prozessbedingt

ökonomisch

Moderierende Effekte HMOD1(-) HMOD2(-) HMOD3(-) HMOD4(-) HMOD5(-)

Direkte Effekte HDIR1(+) HDIR2(-) HDIR3(+) HDIR4(+) Kognitive Loyalität HDIV1(+) HKON1(+)

HDIV2(+) Konative Loyalität

HKON2(+)

HKON3(+) HDIV3(+)

Affektive Loyalität

Wirkungsunterschiede der Wechselkosten (1) Richtung: HMULT1a(-) HMULT1b(+) (2) Stärke: HMULT2a(+) HMULT2b(+) HMULT3a(+) HMULT3b(+)

Abb. C-10: Gesamtmodell der Untersuchung Quelle:

Eigene Darstellung.

Aktionale Loyalität

D.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

Zur Überprüfung des aus den theoretischen Überlegungen hergeleiteten Untersuchungsmodells gilt es zunächst, das Design der empirischen Untersuchung sowie die zur Überprüfung erforderlichen methodischen Grundlagen darzustellen (vgl. Kap. D.1), bevor anschließend die empirische Überprüfung des Gesamtmodells erfolgt (vgl. Kap. D.2). 1.

Design der empirischen Untersuchung

Die Überprüfung der Untersuchungshypothesen erfolgt anhand zweier Studien. Diese Vorgehensweise bietet sich an, da in den jeweiligen Studien ein besonderer Betrachtungsschwerpunkt gelegt wird. Die erste Studie findet im DIY-Kontext statt, in der die Verhaltenswirksamkeit der Wechselkosten untersucht wird. Damit werden die methodisch-operationellen Defizite bisheriger Arbeiten durch die Operationalisierung der aktionalen Loyalität mittels des realen Kaufverhaltens adressiert (vgl. Kap. D.1.1). Demgegenüber betrachtet die zweite Studie im Finanzdienstleistungskontext die Wirkungsunterschiede zwischen den Wechselkostenarten und berücksichtigt so die theoretisch-konzeptionellen Defizite bisheriger Untersuchungen (vgl. Kap. D.1.2). Die Betrachtung zweier Studien empfiehlt sich zudem, da diese Vorgehensweise die Generalisierbarkeit der Ergebnisse erhöht.417 So werden die Wechselkosten wesentlich von den Dienstleistungscharakteristika bestimmt,418 weshalb für die beiden Studien Extrema auf dem Kontinuum zwischen Dienstleistungen mit vornehmlich Sucheigenschaften (Search Services) bzw. Erfahrungs- und Vertrauenseigenschaften (Experience/Credence Services) gewählt wurden.419 Auf diese Weise wird die Gültigkeit des vorliegenden Untersuchungsmodells für das gesamte Spektrum an Dienstleistungen auf diesem Kontinuum überprüft. Diese Vorgehensweise wird von JONES ET AL. in ihrer jüngsten Veröffentlichung perspektivisch empfohlen, wobei sie explizit auf die beiden dieser Untersuchung zu Grunde liegenden Branchen verweisen.420

417

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 120.

418

Vgl. Jones, M. A. (1998), S. 30 f.

419

Vgl. Arnold, D. R. et al. (1989); Darbi, M. R./ Karni, E. (1973); Guiltinan, J. P. (1987); Mitra, K. et al. (1999); Nelson, P. (1970); Nelson, P. (1974); Ostrom, A./ Iacobucci, D. (1995); Zeithaml, V. A. (1981).

420

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 352.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

89

1.1

Dienstleistungsstudie: Search Services

1.1.1

Untersuchungskontext

Den Gegenstand der ersten Studie stellt ein Unternehmen der Baumarktbranche dar. Diese Branche ist durch einen zunehmenden Konsumrückgang sowie schwierige strukturelle Rahmenbedingungen geprägt.421 Dafür verantwortlich sind vor allem die niedrigen Wachstumsraten in Deutschland, die steigende Arbeitslosigkeit der vergangenen Jahre sowie das damit verbundene negative Konsumklima im Handel.422 So stagniert der Umsatz im deutschen Bau- und Heimwerkermarkt seit sechs Jahren auf einem Niveau von 36 Mrd. Euro. Den tatsächlichen Zustand der Branche spiegeln allerdings weniger die absoluten Umsätze, sondern vielmehr der Umsatz pro Quadratmeter Verkaufsfläche wider, der im Jahre 1985 noch bei 2.250 Euro lag und seither kontinuierlich auf das aktuelle Niveau von etwa 1.500 Euro abgenommen hat. Dieser Indikator lässt vermuten, dass auch die Profitabilität in den vergangenen Jahren rückläufig ist (vgl. Abb. D-1).423 40 36,4 35

36,6

2.500

33,1 2.000

30 25

1.500 18,4

20

10

1.000

13,3

15

7,2

500

5 0

0 1980

1985

1990

Umsatz (in Mrd. Euro)

1995

2000

2003

Umsatz/m² (in Euro)

Abb. D-1: Search Services: Entwicklungen in der Baumarktbranche Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Ernst&Young (2004), S. 6.

421

Vgl. Ahlert, D. et al. (2006), S. 289 ff.

422

Vgl. Ahlert, D./ Borchert, S. (2000), S. 54 ff.

423

Vgl. Ernst&Young (2004), S. 5 f.

90

Kap. D

Die Anbieter reagieren auf diese Situation durch eine zunehmende Konzentration sowie einen aggressiven Preiswettbewerb, weshalb der deutsche Markt als der wettbewerbintensivste Europas gilt.424 Die 20 größten Anbieter in Deutschland vereinen auf sich mittlerweile einen Umsatz von 24,03 Mrd. Euro.425 Die stete Gewinnung von Marktanteilen dieser 20 Unternehmen in der Vergangenheit hat allerdings bislang nicht zur Steigerung der Profitabilität beigetragen. Unter diesen Bedingungen müssen die Unternehmen zunehmend um eine nur begrenzte Anzahl von Konsumenten im Markt konkurrieren. Erschwerend wirken die zeitgleich fortschreitende Fragmentierung der Märkte sowie die Individualisierung und Inflation der Kundenbedürfnisse, womit auch das zunehmende Interesse der meisten Unternehmen an der Kundenbindung zur Marktanteilssicherung zu erklären ist.426 1.1.2 Erhebungsmethode und Datenbasis Zur Überprüfung des Untersuchungsmodells wurde eine standardisierte, schriftliche Befragung von 24.014 Kunden eines Unternehmens dieser Branche durchgeführt.427 Die schriftliche Befragung als Erhebungsmethode ist geeignet, da mit geringem Zeitaufwand eine große Anzahl an Personen kostengünstig befragt werden kann und gleichzeitig der mögliche Einfluss des Interviewers minimiert wird.428 Die Befragung basierte auf einer nach dem Umsatz der Kunden geschichteten Stichprobe. Die Stichprobe wurde auf Basis der Bebachtungsdaten von 200.000 Kunden zur Befragung selektiert. Mit einem personalisierten Anschreiben wurden die Kunden auf die Befragung hingewiesen, wobei ein Incentive zur Erhöhung des Rücklaufs diente. Insgesamt betrug die Rücklaufquote 23,71 %, was aufgrund des vergleichsweise umfassenden Fragebogens als durchschnittlich zu beurteilen ist.429 Neben den Befragungsgrößen bezieht diese Untersuchung das Kaufverhalten der Probanden mit ein, indem neben den Einstellungsgrößen auch Kaufverhaltensdaten auf Individualniveau berücksichtigt werden.430

424

Vgl. Tenbusch, A. (2002), S. 51 ff.

425

Vgl. Vogel, V. (2006), S. 134 ff.

426

Vgl. Bennett, R. (1996), S. 417 f.

427

Vgl. Vogel, V. (2006), S. 137 ff.

428

Vgl. Berekoven, L. et al. (2004), S. 118 ff.; Homburg, C./ Krohmer, H. (2003), S. 199 ff.

429

In der vorliegenden Arbeit liegt die Anzahl fehlender Werte bei den Befragungsdaten unter 4 %, weshalb die fehlenden Informationen in der Stichprobe zufallsverteilt sind.

430

Die Verbindung von Befragungs- mit Beobachtungsdaten wird in der Literatur vielfach gefordert, da auf diese Weise der „Common-Method Bias“ umgangen wird; vgl. Giering, A. (2000), S. 34 ff.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

91

Zur Überprüfung etwaiger Verzerrungen bei der Auswahl der Probanden wurde das Verfahren von ARMSTRONG und OVERTON verwendet.431 Demnach liegt ein „NonResponse-Bias“ vor, sofern die Antworten sich für sehr früh und sehr spät antwortende Probanden signifikant unterscheiden. Zu diesem Zweck wurde ein t-Test hinsichtlich des Antwortverhaltens dieser Gruppen durchgeführt. Annahme dabei ist, dass die spät antwortenden Kunden diejenige Gruppe repräsentieren, die nicht an der Befragung teilgenommen hat. Dieser Test zeigte auf einem zehnprozentigen Signifikanzniveau keine signifikanten Unterschiede, weshalb zu vermuten ist, dass keine systematischen Verzerrungen vorliegen. Hinsichtlich der räumlichen Verteilung der Stichprobe liegen ebenfalls keine Verzerrungen vor (vgl. Abb. D-2).

Abb. D-2: Search Services: Regionale Verteilung der Stichprobe Quelle:

431

Vogel, V. (2006), S. 141.

Vgl. Armstrong, J. S./ Overton, T. S. (1977).

92

Kap. D

1.1.3

Operationalisierung der Konstrukte

Wie in der Literatur üblich, werden zur Messung der latenten Konstrukte Multi-ItemSkalen verwendet, da diese die komplexen Sachverhalte zumeist besser zu erfassen in der Lage sind, als es einzelne Indikatoren vermögen.432 Obgleich in der jüngeren Literatur die Verwendung von Single-Items erneut diskutiert wird,433 werden diese in der folgenden Untersuchung nicht verwendet, da diese Vorgehensweise sich bislang nicht durchgesetzt hat. Die Mehrzahl der im Fragebogen enthaltenen Variablen wurden mittels einer fünfstufigen, bipolaren Ratingskala erhoben („1“ = trifft voll zu, „5“ = trifft gar nicht zu). Während die Beobachtungsdaten in dieser Arbeit intervallskaliert sind, liegen die Befragungsdaten streng genommen nur ordinalskaliert vor. Damit kann zwar eine Aussage über die Reihenfolge der Bewertungen getroffen werden, nicht aber über die Abstände zwischen den einzelnen Ausprägungen.434 Da die hier verwendeten Methoden jedoch intervallskalierte Daten verlangen und in der empirischen Sozialforschung vielfach ordinalskalierte Daten als „quasi-metrisch“ interpretiert werden, soll dies auch für die vorliegende Arbeit gelten.435 Die zentralen Konstrukte dieser Arbeit sind wie folgt operationalisiert: Die kognitive Loyalität wurde als der vom Kunden wahrgenommene Nettonutzen definiert und gemessen. Er umfasst dabei sämtliche Leistungen, die der Kunde „erhält“ bzw. „gibt“.436 Der vom Kunden wahrgenommene Nettonutzen stellt damit einen Trade-off der eher rationalen Kriterien dar, der aus der Bewertung des Nutzens im Vergleich zu den Kosten resultiert. Zur direkten Operationalisierung des reflektiven Messmodells des Nettonutzens wird einerseits eine Skala von SIRDESHMUK ET AL. verwendet.437 Anderseits werden zweit Items zum tangiblen Umfeld und dem PreisLeistungs-Verhältnis der Artikel aufgenommen, da somit die Einkaufserfahrung des Kunden sowie die „give versus get“-Komponente abgebildet werden können. Beide Komponenten sind auch in zahlreichen anderen Operationalisierungen enthalten.438

432

Vgl. Churchill Jr., G. A. (1979), S. 66; Peter, J. P. (1981), S. 133 ff.

433

Vgl. Bergkvist, L./ Rossiter, J. R. (2007).

434

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 4 ff.

435

Vgl. Doorn v., J. (2004), S. 106 f.; Green, P. E. et al. (1988), S. 287; Homburg, C./ Krohmer, H. (2003), S. 220; Kumar, V. et al. (2002), S. 251.

436

Vgl. Holbrook, M. B. (1994), S. 21 ff.; Oliver, R. L./ DeSarbo, W. S. (1988), S. 495 ff.

437

Vgl. Sirdeshmukh, D. et al. (2002), S. 34.

438

Vgl. Rust, R. T. et al. (2000), S. 268; Sirohi, N. et al. (1998), S. 241; Sweeney, J. C. et al. (1999), S. 90; Vogel, V. (2006), S. 92 f.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

93

Zur Operationalisierung der affektiven Loyalität wird auf die Differenzierung zwischen einer Soll- und Ist-Komponente entsprechend der Argumentation von BETZ und KRAFFT verzichtet.439 Der Soll-Ist-Vergleich stellt lediglich das Zwischenergebnis dar, dessen nachträgliche Bewertung erst zur Zufriedenheit führt. Somit wird die Kundenzufriedenheit als Resultat der beiden Komponenten direkt gemessen. Dabei wird eine adaptierte Skala von BETTENCOURT verwendet440 sowie das Item „Liking“ von OLIVER zur Messung dieser Form der Loyalität hinzugezogen,441 wie es auch in anderen Studien vorgenommen wurde.442 In der Literatur werden zahlreiche Indikatoren der konativen Loyalität diskutiert. Die in dieser Arbeit verwendete Skala zur Erhebung des reflektiven Messmodells wurde in Anlehnung an die von ZEITHAML ET AL. entwickelten Indikatoren zur Messung der konativen Loyalität adaptiert. In diesem Kontext umfasst diese die Weiterempfehlungsabsicht des Kunden sowie dessen Cross-buying- und Wiederkaufabsicht.443 In dieser Studie fokussiert die aktionale Loyalität auf das Wiederkaufverhalten der Kunden. Demnach werden nicht Einstellungen wie die Absicht des Kunden, wiederzukaufen oder die Absicht, Hemmnisse zu überwinden, betrachtet. Vielmehr erfolgt die Operationalisierung der aktionalen Loyalität durch die vom Kunden tatsächlich getätigten Umsätze. Sie wird als der aggregierte Wert der Transaktionen in einen bestimmten Zeitraum operationalisiert.444 So wurden die kumulierten Umsätze des Kunden innerhalb von fünf Monaten nach der Befragung betrachtet. Die Wechselkosten stellen die mit einem Anbieterwechsel verbundenen Kosten dar.445 Da der Schwerpunkt dieser ersten Studie auf der Betrachtung der Verhaltenswirksamkeit der Wechselkosten liegt, werden die Wechselkosten nicht ausdifferenziert. Dazu werden die Wechselkosten mittels einer adaptierten Skala von JONES ET AL. gemessen, wobei ein Item aufgrund des Kontexts nicht aufgenommen wurde. Eine zusammenfassende Übersicht über die Operationalisierung der Konstrukte ist in Tabelle D-1 dargestellt.

439

Vgl. Betz, J./ Krafft, M. (2003), S. 179.

440

Vgl. Bettencourt, L. A. (1997), S. 383 ff.; Vogel, V. (2006), S. 114.

441

Vgl. Oliver, R. L. (1997), S. 392 ff.

442

Vgl. Evanschitzky, H./ Wunderlich, M. (2006), S. 336.

443

Vgl. Zeithaml, V. A. et al. (1996), S. 38; Vogel, V. (2006), S. 116.

444

Vgl. Bolton, R. N. et al. (2000); Nacif, R. C. (2003); Seiders, K. et al. (2005).

445

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 110.

94

Kap. D

Messmodell

Indikatoren

Quelle

Kognitive Loyalität KOG1: Wenn ich den Anbieter insgesamt betrachte, ist es die richtige Entscheidung, dort einzukaufen. KOG2: Ich kann meine Einkäufe bei dem Anbieter stets in angemessener Zeit erledigen. KOG3: Ich kann meine Einkäufe bei dem Anbieter immer mühelos erledigen.

reflektiv

Sirdeshmukh, D. et al. (2002)

KOG4: Insgesamt bekomme ich bei dem Anbieter äußerst viel für mein Geld. KOG5: Das Preis-Leistungs-Verhältnis des Anbieters ist sehr gut.

Rust, R. T. et al. (2000)

KOG6: Ich finde die Märkte des Anbieters sehr ansprechend.

Grewal, D. et al. (2003)

Affektive Loyalität AFF1: Ich bin mit den Erfahrungen, die ich mit dem Anbieter gemacht habe, sehr zufrieden. AFF2: Meine Einkäufe bei dem Anbieter waren immer angenehm. reflektiv

Bettencourt, L. A. (1997)

AFF3: Verglichen mit anderen Anbietern bin ich mit dem Anbieter sehr zufrieden. AFF4: Ich mag den Anbieter.

Oliver, R. L. (1997)

Konative Loyalität KON1: Ich würde bei dem Anbieter wieder kaufen. KON2: Ich würde bei dem Anbieter auch Produkte kaufen, die ich üblicherweise nicht kaufe.

reflektiv

Zeithaml, V. A. et al. (1996)

KON3: Ich würde den Anbieter weiterempfehlen. Aktionale Loyalität Beobachtung

AKT1: Wiederkaufverhalten

Bolton, R. N. et al. (2000)

Wechselkosten reflektiv

WK1: Ich finde es schwierig, den Anbieter zu wechseln. WK2: Es ist mühsam, bei einem anderen Anbieter einzukaufen.

Tab. D-1: Search Services: Operationalisierung der Konstrukte Quelle:

Eigene Darstellung.

Jones, M. A. et al. (2000)

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

95

1.2

Dienstleistungsstudie: Experience/Credence Services

1.2.1

Untersuchungskontext

Den Gegenstand der zweiten Studie stellt ein Unternehmen der Finanzdienstleistungsbranche dar. In dieser Branche kommt ebenso der Kundenbindung zunehmend mehr Bedeutung zu. So ist die Finanzdienstleistungsbranche derzeit durch den Eintritt neuer Wettbewerber in den Markt gekennzeichnet, wie auch durch eine erhöhte Transparenz der angebotenen Leistungen sowie gestiegene Ansprüche der Kunden.446 Der Kunde hat sich in den vergangenen Jahren von einem passiven Konsumenten zu einem aktiven und aufgeklärten Geschäftspartner entwickelt. Diese Entwicklung geht mit der zunehmenden Erwartung individueller und zugleich kostengünstiger Angebote einher.447 Gleichzeitig sind jedoch in den letzten Jahren, getrieben durch die technologische Entwicklung bspw. im Bereich des Online-Banking und die gestiegene Wettbewerbsintensität, radikale Veränderungen hinsichtlich der Kundenbindung festzustellen. So konstatiert TNS EMNID, dass derzeit 71 % der Kunden von Großbanken als gefährdet (wechselbereit) einzustufen sind (vgl. Abb. D-3). Sichere Kunden Gefährdete Kunden Sparkassen V&R Banken

63

37

57

26

34

SEB

41

Postbank

40

Großbanken

30 verbunden

27

10

25

30

verwurzelt

22

31

Citibank

23

15

21

18

9

12

schwankend

14

16

37 43

27

31

25

35

22

59 60 70

48

32

39

71

wechselbereit

Abb. D-3: Experience/Credence Services: Wechselbereitschaft im Bankenmarkt Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Keller, B. et al. (2002), S. 549 f.

446

Vgl. Heitmüller, H.-M. (1998), S. 597 f.; Kundisch, D./ Steck, W. (2005), S. 2.

447

Vgl. Kundisch, D./ Steck, W. (2005), S. 2.

96

Kap. D

Diese Entwicklung hin zu zunehmend wechselbereiten Kunden lässt das Beziehungsmarketing in dieser Branche an Bedeutung gewinnen. Insbesondere im Bereich des Retail-Banking haben die Unternehmen in den vergangenen Jahren erhebliche Investitionen in Kundenbindungsaktivitäten getätigt, die vielfach jedoch nicht den gewünschten Erfolg aufweisen konnten. Die Gründe für diese Umsetzungsschwierigkeiten des Beziehungsmarketings lassen sich u. a. mit den Besonderheiten der Finanzdienstleistungsbranche begründen.448 So weisen Finanzdienstleistungen die typischen Charakteristika von Dienstleistungen in besonderem Maße auf. Bankgeschäfte sind insofern grundsätzlich immaterieller Natur, als dass sie weder gelagert noch auf Vorrat produziert werden können. Überdies ist der Kunde aufgrund seiner persönlichen Präferenzen und Risikoneigung oft zwangsläufig in den Leistungserstellungsprozess zu integrieren, weshalb die angebotenen Bankleistungen gleichzeitig sehr individualisiert sind. Bedingt durch die Immaterialität der Dienstleistung sowie die Integration des externen Faktors, kommt es zu einer Produktion, die synchron zum Absatz verläuft. Da Bank- und Finanzdienstleistungen, aufgrund des hohen Abstraktionsgrads der Leistung und der Komplexität der vertraglichen Gestaltung zumeist stark erklärungsbedürftig sind, besteht ein Informationsungleichgewicht zu Lasten des Kunden.449 Diese Charakteristika prädestinieren die Branche für die Bindung von Kunden durch Wechselkosten, da die Wechselkosten wesentlich von besagten Dienstleistungscharakteristika bestimmt werden.450 1.2.2

Erhebungsmethode und Datenbasis

Zur Überprüfung des Untersuchungsmodells wurde auch in der zweiten Studie mittels eines standardisierten Fragebogens eine Befragung von insgesamt 474 Personen durchgeführt.451 Dabei wurde auf Wunsch des Praxispartners, im Gegensatz zur ersten Studie, die Methode der E-Mail-Befragung gewählt, da diese als kostengünstig gilt und mit geringem Aufwand eine große Anzahl an Personen befragt werden kann.452 Auch hier wird der Bias des Interviewers vermieden, und den Probanden

448

Vgl. Griese, K. M. (2002), S. 27; Swoboda, U. (1998), S. 64.

449

Vgl. Mogicato, R. (2000), S. 16; Süchting, J. (1998), S. 5.

450

Vgl. Jones, M. A. (1998).

451

In der vorliegenden Arbeit liegt die Anzahl fehlender Werte bei den Befragungsdaten unter 2 %, weshalb die fehlenden Informationen in der Stichprobe zufallsverteilt sind. Diese Fälle wurden aufgrund der geringen Anzahl von der Untersuchung

452

Als Nachteile dieser Form der Befragung wird die Selbstselektion der Probanden angeführt; vgl. Welker, M. et al. (2005), S. 54. Ein Vergleich der Stichprobe mit der Grundgesamtheit hat hinsichtlich der soziodemographischen Kriterien keine nennenswerten Unterschiede ergeben.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

97

wird Zeit zur Beantwortung der Fragen gegeben. Die Befragung erfolgte in Zusammenarbeit mit einem deutschen Unternehmen der Finanzdienstleistungsbranche, aus deren Kundendatenbank Kunden nach einer repräsentativen Stichprobe ausgewählt wurden. Diese wurden mit einem personalisierten Mailing zur Teilnahme an der Befragung eingeladen. Zur Erhöhung des Rücklaufs diente ein Incentive, was zu einem Rücklauf von 2,37 % führte. Analog zur ersten Studie wurde mittels des Verfahrens von ARMSTRONG und OVERTON überprüft, inwieweit ein „Non-Response-Bias“ vorliegt.453 Nach diesem Test konnten auf einem zehnprozentigen Signifikanzniveau keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen festgestellt werden, weshalb zu vermuten ist, dass keine systematischen Verzerrungen vorliegen. Hinsichtlich der räumlichen Verteilung der Stichprobe liegen ebenfalls keine Verzerrungen vor (vgl. Abb. D-4).

Abb. D-4: Experience/Credence Services: Regionale Verteilung der Stichprobe Quelle:

453

Eigene Darstellung.

Vgl. Armstrong, J. S./ Overton, T. S. (1977).

98

Kap. D

1.2.3

Operationalisierung der Konstrukte

In Anlehnung an den Fragebogen der ersten Studie wurden auch in dieser Erhebung zur Messung der Konstrukte Multi-Item-Skalen verwendet. Im Gegensatz zur ersten Studie standen in der zweiten Studie die Wirkungsunterschiede zwischen den Wechselkosten im Fokus, weshalb die aktionale Loyalität mittels des abgefragten Verhaltens der Kunden operationalisiert wurde. Die meisten der im Fragebogen enthaltenen Variablen wurden mittels einer fünfstufigen, bipolaren Ratingskala erhoben („1“ = trifft voll zu, „5“ = trifft gar nicht zu). Zur Operationalisierung der kognitiven Loyalität wurde auf eine Skala zur Messung des Nettonutzens von YANG und PETERSON zurückgegriffen.454 Diese bildet in besonderem Maße die „give versus get“-Komponenten des Nettonutzens ab. Die affektive Loyalität wurde dagegen mittels der adaptierten Skalen von BETTENCOURT und OLIVER gemessen.455 Auch an dieser Stelle wurde auf eine Differenzierung der Zufriedenheitskomponenten in eine Soll- und eine Ist-Komponente aus denselben Gründen wie in der ersten Studie verzichtet.456 Entsprechend der ersten Studie wurde die konative Loyalität mittels der von ZEITHAML ET AL. adaptierten Verhaltensbatterie (Weiterempfehlungs-, Cross-buying- und Wiederkaufabsicht) operationalisiert.457 Während die Operationalisierung der aktionalen Loyalität mittels des beobachtbaren Verhaltens aus methodisch-operationeller Sichtweise wünschenswert ist, stellt die Operationalisierung mittels abgefragtem Kaufverhalten die zweitbeste Alternative dar. Somit wird der Forderung von OLIVER Rechnung getragen, das tatsächliche Verhalten zu messen, auch wenn es nur abgefragt ist. Dementsprechend wird dieses Konstrukt mittels einer adaptierten Skala von DE WULF ET AL. gemessen (vgl. Tab. D2).458

454

Vgl. Yang, Z./ Peterson, R. T. (2004), S. 811.

455

Vgl. Bettencourt, L. A. (1997), S. 383 ff.; Oliver, R. L. (1997), S. 392 ff.

456

Vgl. Betz, J./ Krafft, M. (2003), S. 179.

457

Vgl. Zeithaml, V. A. et al. (1996), S. 38.

458

Vgl. De Wulf, K. et al. (2001), S. 38 ff.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

Messmodell

Indikatoren

99

Quelle

Kognitive Loyalität KOG1: Im Vergleich zu anderen Anbietern gibt es bei meinen Anbieter attraktive Angebote. KOG2: Im Vergleich zu anderen Anbietern ist das Preis-/ Leistungsverhältnis meines Anbieters fair. reflektiv

KOG3: Im Vergleich zu anderen Anbietern bietet mein Anbieter mehr kostenlose Angebote.

Yang, Z./ Peterson, R. T. (2004)

KOG4: Verglichen mit anderen Anbietern bietet meiner ein gutes Preis-/ Leistungsverhältnis. KOG5: Auch in der Vergangenheit hatte mein Anbieter ein gutes Preis-/ Leistungsverhältnis. Affektive Loyalität AFF1: Aufgrund meiner Erfahrungen mit meinem Anbieter, bin ich mit ihm zufrieden.

reflektiv

AFF2: Meine Erfahrungen mit meinem Anbieter waren stets angenehm.

Bettencourt, L. A. (1997)

AFF3: Im Vergleich zu anderen Anbietern bin ich mit meinem Anbieter sehr zufrieden. AFF4: Ich mag meinen Anbieter.

Oliver, R. L. (1997)

Konative Loyalität KON1: Ich würde zukünftig weiterhin die Angebote des Anbieters nutzen. reflektiv

KON2: Ich würde zukünftig auch zusätzliche Angebote des Anbieters nutzen.

Zeithaml, V. A. et al. (1996)

KON3: Ich würde den Anbieter weiterempfehlen. Aktionale Loyalität AKT1: Wie oft nutzen Sie die Angebote des Anbieters im Vergleich zu anderen Anbietern? reflektiv

AKT2: Wie viel Prozent Ihrer Ausgaben für Bank- und Finanzgeschäfte entfallen auf diesen Anbieter? AKT3: Wie viele von 10 Bank- und Finanzgeschäften entfallen auf diesen Anbieter?

Tab. D-2: Experience/Credence Services: Operationalisierung des Basismodells Quelle:

Eigene Darstellung.

De Wulf, K. et al. (2001)

100

Kap. D

Der Mangel an validen Skalen zur Messung von Wechselkosten ist zugleich auch ein Grund für die nur geringe Anzahl von empirischen Studien in diesem Bereich.459 Im Gegensatz zur ersten Studie wird das Konstrukt der Wechselkosten mehrdimensional operationalisiert, was in Anlehnung an JONES ET AL. erfolgt.460 Die Dimensionen der Wechselkosten umfassen gemäß der vorgestellten Konzeptualisierung im Einzelnen: (1) pre-switching search and evaluation costs; (2) uncertainty costs; (3) setup costs; (4) post-switching behavioral and cognitive costs; (5) costs of lost performance sowie (6) sunk costs (vgl. Tab. D-3). Messmodell

Indikatoren

Quelle

Pre-switching search and evaluation costs SEAR1: Eine neuen Anbieter zu finden, bedeutet eine Menge Zeit und Aufwand. SEAR2: Würde ich den Anbieter wechseln, so müsste ich nicht lange nach Alternativen suchen. reflektiv

SEAR3: Es nimmt eine Menge Zeit in Anspruch, um einen anderen Anbieter zu finden.

Jones, M. A. et al. (2002)

SEAR4: Um den Anbieter zu wechseln, müsste ich mich erst informieren. SEAR5: Würde ich den Anbieter nicht mehr nutzen, müsste ich lange nach Alternativen suchen. Uncertainty costs RISK1: Ich weiß nicht, wie der Service wäre, würde ich den Anbieter wechseln. reflektiv

RISK2: Würde ich den Anbieter wechseln, so könnte der Service dort schlechter werden.

Jones, M. A. et al. (2002)

RISK3: Der Service eines anderen Anbieters könnte schlechter als der aktuelle sein. Setup costs SETUP1: Es kostet viel Zeit und Aufwand, eine neue Anbieterbeziehung zu beginnen. reflektiv

SETUP2: Würde ich meinen Anbieter wechseln, müsste ich dem Neuen erst einige Dinge erklären. SETUP3: Würde ich meinen Anbieter wechseln, kostet es viel Zeit und Aufwand um zu erklären, was ich wünsche.

459

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 9.

460

Vgl. Jones, M. A. et al. (2002), S. 442 ff.

Jones, M. A. et al. (2002)

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

Messmodell

Indikatoren

101

Quelle

Post-switching behavioral and cognitive costs POST1: Würde ich den Anbieter wechseln, müsste ich erst lernen, wie dort alles „funktioniert“. POST2: Mir wären die Gegebenheiten bei dem Anbieter unbekannt. reflektiv

POST3: Würde ich den Anbieter wechseln, müsste ich lernen, wie dort der „Ablauf“ funktioniert.

Jones, M. A. et al. (2002)

POST4: Würde ich den Anbieter wechseln, müsste ich mich erst auf die Bedingungen dort einstellen. Costs of lost performance LOST1: Mein Anbieter bietet mir bestimmte Privilegien, die mir kein anderer Anbieter bietet. LOST2: Wenn ich bei meinem Anbieter bleibe, habe ich Vorteile, die es woanders nicht gibt. LOST3: Würde ich den Anbieter wechseln, verliere ich die Vorteile die ich aktuell erhalte.

reflektiv

Jones, M. A. et al. (2002)

LOST4: Würde ich den Anbieter wechseln, würde ich nicht mehr bevorzugt behandelt werden. LOST5: Mein Anbieter bietet mir bestimmte Privilegien, die mir kein anderer Anbieter bietet. Sunk costs SUNK1: Es kostete eine Menge Zeit und Aufwand, diese Anbieterbeziehung aufzubauen. SUNK2: Ich habe eine Menge in diese Anbieterbeziehung investiert. reflektiv

SUNK3: Insgesamt habe ich bei diesem Anbieter eine Menge in bisherige Bank- und Finanzgeschäfte investiert.

Jones, M. A. et al. (2002)

SUNK4: Ich habe bereits eine Menge Zeit und Geld für meine Anbieterbeziehung ausgegeben. SUNK5: Ich habe viel in die Beziehung zu meinem Anbieter investiert. Tab. D-3: Experience/Credence Services: Operationalisierung der Kosten Quelle:

Eigene Darstellung.

1.3

Methodische Ansätze

Zur Überprüfung des Untersuchungsmodells bedarf es zunächst der Vorstellung der Ansätze zur Bewertung des Messmodells (vgl. Kap. D.1.3.1). Anschließend werden die Verfahren zur Überprüfung der Hypothesen diskutiert (vgl. Kap. D.1.3.2), bevor auf die methodischen Ansätze zur Identifikation der vermuteten Interaktionseffekte eingegangen wird (vgl. Kap. D.1.3.3).

102

Kap. D

1.3.1

Methoden zur Beurteilung des Messmodells

Die im Gesamtmodell dargestellten Variablen stellen latente Konstrukte dar, die sich einer direkten Messung entziehen, wohl aber über Indikatoren zu erfassen sind. Um die Güte solcher Konstrukte zu beurteilen, bedienen sich die Sozialwissenschaften der Kriterien der Objektivität, der Reliabilität und der Validität.461 Während die Objektivität die Unabhängigkeit der Ergebnisse vom Anwender des Verfahrens adressiert, bezeichnet die Reliabilität den formalen Grad der Genauigkeit der Merkmalserfassung. So gilt ein Verfahren als reliabel, sofern eine unter den gleichen Vorraussetzungen durchgeführte Messung zu den gleichen Ergebnissen führt.462 Als letztes Kriterium wird die Validität von Messverfahren diskutiert, mit Hilfe derer das Ausmaß geprüft wird, in dem ein Indikator das Konstrukt misst, für das er entwickelt wurde. Die Beurteilung der Reliabilität und Validität einer Messung erfolgt in der deutschsprachigen Literatur zumeist nach der von HOMBURG und GIERING vorgeschlagenen Vorgehensweise.463 Danach wird die Kombination exploratorischer sowie als konfirmatorischer Ansätze sinnvoll.464 So besitzt die endgültige Auswahl der in dem Untersuchungsmodell betrachteten Variablen insofern exploratorische Züge, als dass diejenigen Faktoren konfirmatorisch überprüft werden, die den Faktor am besten repräsentieren. Die Verfahren der ersten Generation umfassen das Cronbach’s Į, die Item-to-Total-Korrelation sowie die explorative Faktorenanalyse: ƒ

Cronbach’s Į: Zunächst wird zur Überprüfung der internen Konsistenz der Messskalen der Alpha-Koeffizient (Cronbach’s Į) ermittelt.465 Der mögliche Wertebereich liegt zwischen 0 und 1, wobei bei einem Niveau von 0,7 von einer hinreichenden Zuverlässigkeit der Messung eines Faktors auszugehen ist.466 Die Ausprägungshöhe dieses Maßes hängt jedoch entscheidend von der Anzahl der Indikatoren ab, weshalb bei der Operationalisierung von Konstrukten mit weniger Indikatoren geringere Werte akzeptiert werden.467

ƒ

Item-to-Total-Korrelation: Ein weiterer Ansatz stellt in diesem Zusammenhang die Item-to-Total-Korrelation dar, welche die Beziehung eines Items mit sämtli-

461

Vgl. Berekoven, L. et al. (2004), S. 88 ff.

462

Vgl. Churchill Jr., G. A./ Iacobucci, D. (2002), S. 4 f.; Hildebrandt, L. (1984), S. 41 f.

463

Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1998), S. 8 ff.

464

Vgl. Aaker, D. A./ Bagozzi, R. P. (1979), S. 150.

465

Vgl. Cronbach, L. J. (1951), S. 297 ff.

466

Vgl. Churchill Jr., G. A. (1979), S. 68; Nunnally, J. C. (1978), S. 245.

467

Vgl. Cortina, J. M. (1993), S. 101.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

103

chen einem Faktor zugeordneten Items angibt.468 Dieses Verfahren kann zur Verbesserung des Cronbach’s Į eingesetzt werden, indem Items mit niedrigen Werten der Item-to-Total-Korrelation aus dem Messmodell genommen werden. ƒ

Explorative Faktorenanalyse: Zur Überprüfung der Validität eines Messinstruments kann weiterhin die explorative Faktorenanalyse eingesetzt werden. Mittels dieses Verfahrens kann eine Gruppe von Items hinsichtlich ihrer Faktorstruktur untersucht sowie ggf. reduziert werden.469 Auf diese Weise lassen sich erste Aussagen hinsichtlich der Konvergenz- bzw. Diskriminanzvalidität treffen. Es gilt, dass sich sämtliche Items eindeutig einem Faktor zuordnen lassen müssen und eine ausreichend hohe Faktorladung vorliegt.470 Ferner sollten die exploratorisch extrahierten Faktoren zumindest 50 % der Varianz der Indikatoren erklären.471

Auf diesen Gütekriterien der ersten Generation aufbauend werden die leistungsstärkeren Verfahren der zweiten Generation angewandt.472 Diese knüpfen an der konfirmatorischen Faktorenanalyse an und umfassen sowohl Maße für die Güte einzelner Modellkomponenten (Detailkriterien) als auch für die Qualität des Gesamtmodells (Globalkriterien).473 Die Teilstrukturen der Modelle werden anhand der Detailkriterien der Indikatorreliabilität, der Faktorreliabilität sowie des Fornell-Larcker-Kriteriums überprüft: ƒ

Indikatorreliabilität: Die Indikatorreliabilität zeigt auf, wie gut die Items den jeweiligen Faktor messen, indem für einzelne Items der Anteil der durch den zugehörigen Faktor erklärten Varianz an der Gesamtvarianz geprüft wird.474 Die meisten Autoren fordern für diese Prüfgröße einen Mindestwert von 0,4.475

ƒ

Faktorreliabilität: Die Faktorreliabilität zeigt dagegen – zusammen mit der durchschnittlich erfassten Varianz – an, wie gut der jeweilige Faktor durch sämtliche ihm zugeordneten Items gemessen wird.476 Für die Faktorreliabilität hat sich

468

Vgl. Homburg, C. (2000), S. 86.

469

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 260 ff.

470

Dabei sollte die Faktorladung eines Items auf einen Faktor mindestens 0,4 betragen; vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1998), S. 8.

471

Vgl. Peter, S. I. (2001), S. 179.

472

Vgl. Gerbing, D. W./ Anderson, J. C. (1988); S. 188 ff.; Homburg, C. (2000), S. 81.

473

Vgl. Bollen, K. A./ Long, J. S. (1993); Homburg, C./ Baumgartner, H. (1995a), S. 162 ff.; Homburg, C./ Giering, A. (1998).

474

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 372; Bagozzi, R. P. (1982).

475

Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1998), S. 6; Nunnally, J. C. (1978), S. 245.

476

Vgl. Bagozzi, R. P./ Baumgartner, H. (1994), S. 404.

104

Kap. D

ein Grenzwert von 0,6 etabliert. Der Mindestwert für die durchschnittlich erfasste Varianz beträgt 0,5. Diese fordert, dass die gemeinsame Varianz der Items größer sein sollte als der durch Messfehler bedingte Varianzanteil.477 ƒ

Fornell-Larcker-Kriterium: Ferner ist die Diskriminanzvalidität zu prüfen und damit inwiefern sich ein Konstrukt von den anderen Konstrukten unterscheidet. Ein restriktives Maß hierzu stellt das Fornell-Larcker-Kriterium dar, wonach die durchschnittlich erfasste Varianz eines Faktors größer sein muss als die quadrierte Korrelation dieses Faktors mit sämtlichen anderen Faktoren.478 Weniger restriktiv dagegen ist die Überprüfung der Diskriminanz mittels der Korrelationskoeffizienten, wonach Diskriminanzvalidität dann als gegeben betrachtet wird, wenn zwei Konstrukte nicht vollständig miteinander korrelieren. Der Korrelationskoeffizient sollte also kleiner als Eins bzw. nach gängiger Praxis kleiner als 0,9 sein.479

Während die Detailkriterien der Beurteilung der Güte einzelner Modellkomponenten dienen, wird im Rahmen der globalen Gütekriterien getestet, inwiefern sich das gesamte Messmodell an die empirischen Daten anpasst. Als globale Anpassungskriterien zur Beurteilung der Modellgüte sollen der Comparative-Fit-Index (CFI), der Tucker-Lewis-Index (TLI), der Root-Mean-Square-Error-of-Approximation (RMSEA) sowie der Standardized-Root-Mean-Square-Residual (SRMR) verwendet werden: ƒ

Comparative-Fit-Index (CFI): Der CFI drückt das Verhältnis zwischen dem Anpassungswert des untersuchten Modells und dem entsprechenden Wert des Basismodells aus, um zu überprüfen, ob das Modell eine entscheidende Verbesserung gegenüber dem Basismodell darstellt.480 Eine gute Anpassung liegt vor, wenn der CFI einen Wert größer als 0,9 (bzw. 0,95) aufweist.481

ƒ

Tucker-Lewis-Index (TLI): Wie der CLI stellt auch der TLI eine Variante des auf BENTLER und BONETT zurückgehenden Normed-Fit-Index (NFI) dar,482 weshalb

477

Vgl. Bagozzi, R. P./ Yi, Y. (1988), S. 74 ff.; Fornell, C./ Larker, D. F. (1981), S. 46 ff.

478

Diesem Kriterium liegt die Annahme zu Grunde, dass sich ein Konstrukt nur dann ausreichend von anderen Konstrukten unterscheidet, sofern die gemeinsame Varianz zwischen dem Konstrukt und seinen Items größer ist als die mit anderen Konstrukten geteilte Varianz; vgl. Fornell, C./ Larker, D. F. (1981), S. 46.

479

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 372; Bagozzi, R. P./ Foxall, G. R. (1996), S. 205 f.

480

Vgl. Reinecke, J. (2003), S. 25 ff.

481

Vgl. Byrne, B. M. (2001), S. 79 ff.

482

Vgl. Bentler, P. M./ Bonett, D. G. (1980).

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

105

der TLI auch als Non-Normed-Fit-Index (NNFI) bezeichnet wird.483 Dieser berücksichtigt die Komplexität des Modells und sollte größer als 0,9 sein. ƒ

Root-Mean-Square-Error-of-Approximation (RMSEA): Beim RMSEA vermindern eine hohe Diskrepanz zwischen dem Modell und den Daten als auch eine geringe Sparsamkeit bei der Modellbestimmung dessen Wert. Das Modell wäre bei einem RMSEA von 0 perfekt angepasst. Weiterhin gilt ein Wert von 0,05 als gute Anpassung, 0,08 als akzeptable Anpassung und Modelle mit einem RMSEA größer als 0,1 sollten verworfen werden.484

ƒ

Standardized-Root-Mean-Square-Residual (SRMR): Der SRMR betrachtet den Anteil der in der Stichprobe nicht enthaltenen Varianzen und Kovarianzen, welche nicht durch das Modell zu erklären sind. Dabei sollte der SRMR wie auch der RMSEA möglichst niedrige Werte aufweisen. Ein Wert von unter 0,1 zeigt bereits eine gute Anpassung des Modells.485

Einen Überblick über die weitere Vorgehensweise nach HOMBURG und GIERING zur Beurteilung der Detail- und Globalkriterien des Messmodells gibt Abbildung D-5.486

483

Vgl. Bentler, P. M. (1990).

484

Vgl. Byrne, B. M. (2001), S. 79 ff.; Arbuckle, J. L./ Wothke, W. (1999), S. 77 ff.

485

Vgl. Arbuckle, J. L./ Wothke, W. (1999), S. 77; Browne, M./ Cudeck, R. (1993), S. 136 ff.

486

Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1998), S. 8 ff.

106

Kap. D

Gütekriterien der ersten Generation Faktorladung (explorative Faktorenanalyse) Erklärte Varianz (explorative Faktorenanalyse) Cronbach‘s Į

> 0,4 > 50 % > 0,7

Gütekriterien der zweiten Generation Globalkriterien Comparative-Fit-Index

> 0,9

Tucker-Lewis-Index

> 0,9

Root-Mean-Square-Error-of-Approximation

< 0,1

Standardized-Root-Mean-Square-Residual

< 0,1

Detailkriterien Korrelationskoeffizient

< 0,9

Fornell-Larcker-Kriterium

erfüllt

Faktorreliabilität

> 0,6

Durchschnittlich erfasste Varianz

> 0,5

Indikatorreliabilität

> 0,4

Abb. D-5: Gütekriterien zur Beurteilung von Messmodellen Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Evanschitzky, H. (2003), S. 193.

1.3.2

Methoden zur Überprüfung der Untersuchungshypothesen

Zur gezielten Beeinflussung der Konstrukte bedarf es der Kenntnis von deren Wechselwirkungen. Dazu ist es erforderlich, ein empirisches Verfahren zu verwenden, das die komplexen hypothetisch formulierten Beziehungen zwischen den Variablen im Rahmen der Analyse berücksichtigt. Grundsätzlich lassen sich in der Ökonometrie zwei Gruppen von Modellen unterscheiden: Lineare Eingleichungsmodelle untersuchen den Einfluss einer oder mehrerer erklärender (exogener) Variablen auf eine zu erklärende (endogene) Variable. Bei diesen Modellen handelt es sich um eine einfache oder aber multiple Regression.487 Dagegen besteht ein lineares Mehrgleichungsmodell aus mehreren Einzelgleichungen, wobei jede Gleichung isoliert betrachtet eine zu erklärende, eine

487

Vgl. Auer, L. v. (2005), S. 13 ff.; Gujarati, D. N. (1995), S. 32 ff.; Vogel, V. (2006), S. 151 ff.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

107

oder mehrere erklärende Variablen, eine Konstante sowie einen Störterm umfasst.488 Innerhalb eines komplexen Systems von Gleichungen kann dann eine Variable in einer Gleichung endogener sowie gleichzeitig in einer anderen Gleichung exogener Natur sein.489 Dabei wird im Rahmen von Mehrgleichungsmodellen unterstellt, dass dieses Gleichungsmodell insofern vollständig ist, als dass die Anzahl der Gleichungen der Anzahl der endogenen Variablen entspricht.490 Dieser Zusammenhang wird zu Veranschaulichung in den nachfolgenden Gleichungen dargestellt: (1-1) Y1

E 1  E 11 * X 1  E 21 * X 2  e1

(1-2)

E 2  E 12 * Y 1  E 22 * Y 2  e2

Z1

Anmerkungen: Y1

Endogene Variable in Gleichung (1-1)

Xi

I-te exogene Variable in Gleichung (1-1)

ȕi1

Koeffizient der i-ten exogenen Variablen in Gleichung (1-1)

Z1

Endogene Variable in Gleichung (1-2)

Yi

I-te exogene Variable in Gleichung (1-2)

ȕi2

Koeffizient der i-ten exogenen Variablen in Gleichung (1-2)

ȕi

Konstante in Gleichung (1-1) und (1-2)

ei

Störgröße in Gleichung (1-1) und (1-2)

Während in Gleichung (1-1) die endogene Variable Y1 von den exogenen Variablen X1 sowie X2 beeinflusst wird, stellt Y1 zusammen mit Y2 die exogene Variable in Gleichung (1-2) zur Erklärung der endogenen Variable Z1 dar. Ferner bedarf es eines geeigneten Schätzalgorithmus zur Abbildung der Dependenzen der Variablen innerhalb eines auf Regressionen basierenden interdependenten Mehrgleichungsmodells. Dementsprechend kommt die dreistufige Kleinste-QuadrateSchätzung (3SLS: Three-Stage-Least-Squares) zur Anwendung,491 welche konsistent und asymptotisch effizient ist.492 Diese schätzt sämtliche Strukturparameter in den Gleichungen eines Modells direkt und gleichzeitig, weshalb sie als „Methode bei voller Information“ (full information method) bezeichnet wird.493 Aufgrund der gleichzeitigen Schätzung der Parameter ist mit der 3SLS-Methode ein Effizienzvorteil gegenüber Verfahren bei beschränkten Informationen zu erwarten. Neben diesem Effi-

488

Vgl. Schlichthorst, M. (2006), S. 224 f.

489

Vgl. Gujarati, D. N. (1995), S. 635 f.; Hackl, P. (2005), S. 336; Studenmund, A. H. (2006), S. 475 f.

490

Vgl. Seddighi, H. R. et al. (2000), S. 164 ff.

491

Vgl. Assenmacher, W. (2002), S. 312.

492

Vgl. Skiera, B./ Albers, S. (2000), S. 221; Vogel, V. (2006), S. 151 ff.

493

Vgl. Assenmacher, W. (2002), S. 312; Eckey, H.-F. et al. (2001), S. 341 ff.; Intriligator, M. D. et al. (1996), S. 374 ff.

108

Kap. D

zienzvorteil ist sie überdies hinsichtlich etwaiger Prämissenverletzungen, z. B. bei nicht-normalverteilten Daten, sehr robust.494 Zur Beurteilung der Güte des Mehrgleichungsmodells stehen verschiedene Kriterien zur Verfügung, die wiederum in Global- und Detailkriterien zu unterteilen sind.495 Die globalen Gütekriterien umfassen das (korrigierte) Bestimmtheitsmaß (R²) sowie die F-Statistik. ƒ

Bestimmtheitsmaß (R²): Das Bestimmtheitsmaß beschreibt die Güte der Darstellung der tatsächlichen Gegebenheiten durch den in der Regressionsgleichung formulierten Zusammenhang zwischen den exogenen und den endogenen Variablen.496 Es ergibt sich aus dem Verhältnis der quadrierten erklärten Streuung sowie der quadrierten Gesamtstreuung. Der Wertebereich ist normiert zwischen Null und Eins.497 Mit der Zunahme des R² erhöht sich der Anteil der erklärten Streuung an der Gesamtstreuung; die Anpassung der Regressionsfunktion an die empirischen Daten verbessert sich. Die Höhe des R² wird insofern durch die Anzahl der Regressoren beeinflusst, als dass durch Aufnahme weiterer Variablen der Erklärungsanteil des Modells steigt. Das korrigierte Bestimmtheitsmaß (korrigiertes R²) berücksichtigt diesen Aspekt, weshalb es im Gegensatz zum einfach R² mit Zunahme der Regressorenanzahl abnehmen kann.498 Empirische Untersuchungen zeigen, dass insbesondere bei der Verwendung von Verhaltensdaten ein niedrigeres R² zu erwarten ist.499

ƒ

F-Statistik: Weiterhin ist die Güte des Regressionsmodells mittels der F-Statistik zu überprüfen. Dabei wird die Nullhypothese getestet, dass kein Zusammenhang zwischen den exogenen und den endogenen Variable besteht. Wird die Nullhypothese aufgrund eines hinreichend hohen F-Werts verworfen, ist die Beziehung zwischen den Variablen signifikant.500

494

Vgl. Greene, W. H. (2003), S. 409 ff.; Woolridge, J. M. (2002), S. 194 ff.

495

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 53 ff.; Greene, W. H. (2003), S. 31 ff.; Skiera, B./ Albers, S. (2000), S. 13 ff.

496

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 63 ff.

497

Vgl. Greene, W. H. (2003), S. 36; Skiera, B./ Albers, S. (2000), S. 209.

498

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 67 f.; Greene, W. H. (2003), S. 35; Skiera, B./ Albers, S. (2000), S. 209 f.

499

Vgl. Greene, W. H. (2003), S. 37; Morwitz, V. et al. (1997), S. 1 ff.

500

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 63 ff.; Skiera, B./ Albers, S. (2000), S. 211.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

109

Neben der Beurteilung der globalen Güte des Mehrgleichungsmodells ist es notwendig, die Güte einzelner Koeffizienten zu überprüfen. Im Rahmen dessen wird zumeist die t-Statistik als Detailkriterium eingesetzt. ƒ

t-Statistik: Analog zum F-Test untersucht die t-Statistik die Nullhypothese, dass der betrachtete Koeffizient sich nicht signifikant von Null unterscheidet.501

Lineare Mehrgleichungsmodelle weisen in der Summe weniger Gütekriterien als die Kausalanalyse auf. Auch kommen in der Kausalanalyse Multi-Item-Skalen zur Messung der latenten exogenen und endogenen Variablen zum Einsatz, wobei die Messungen über Indikatoren als nicht fehlerfrei angenommen werden.502 Allerdings bestehen nur eingeschränkte Möglichkeiten, Aussagen über die Stärke eines Zusammenhangs zwischen latenten Variablen zu treffen. Denn die Kausalanalyse verwendet nicht die originären Daten, sondern schätzt das Modell vielmehr auf Basis der reproduzierten Kovarianzmatrix. Damit gehen Informationen über die Skalierung der originären Daten verloren.503 Diese Nachteile werden allerdings explizit von den linearen Mehrgleichungsmodellen berücksichtigt, weshalb sich diese Methode im Rahmen der Untersuchung anbieten. Zur Anwendung der linearen Mehrgleichungsmodelle sind deren Prämissen zu überprüfen. Nur wenn gegen die Annahmen des Modells nicht verstoßen wird, kann von einer unverzerrten und effizienten Schätzung der Parameter ausgegangen werden.504 Sollten dennoch Verletzungen einzelner Prämissen vorliegen, können Maßnahmen wie die Transformation von Variablen oder die Verwendung alternativer Schätzalgorithmen in Betracht gezogen werden. Eine wesentliche Annahme linearer Mehrgleichungsmodelle ist, dass zwischen den Regressoren keine exakte lineare Abhängigkeit vorliegt und sich dementsprechend eine unabhängige Variable nicht als lineare Funktion der anderen unabhängigen Variablen darstellen lassen darf. Wäre das hier doch der Fall, läge perfekte Multikollinearität vor.505 Obwohl eine solche Multikollinearität zumeist die Ausnahme darstellt, kann auch eine nicht perfekte, aber dennoch hohe Multikollinearität die Schätzung des Modells beeinflussen. Damit wird deutlich, dass Multikollinearität graduell zu betrachten ist und deren Ausmaß sich in einem noch zu tolerierenden Rahmen

501

Vgl. Doorn v., J. (2004), S. 111.

502

Vgl. Homburg, C./ Baumgartner, H. (1995b), S. 1092 f.; Vogel, V. (2006), S. 151 ff.

503

Vgl. Assenmacher, W. (2002), S. 148; Backhaus, K. et al. (2003), S. 347 ff.

504

Vgl. Doorn v., J. (2004), S. 111.

505

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 79 ff.; Assenmacher, W. (2002), S. 148.

110

Kap. D

vorliegen sollte.506 Als erster Indikator für das Vorliegen von Multikollinearität können die bivariaten Korrelationskoeffizienten zwischen den Variablen dienen. Diese sollten einen Grenzwert von 0,8 nicht überschreiten, obgleich keine Einigkeit hinsichtlich der exakten Höhe dieses Grenzwerts in der Literatur herrscht.507 Mittels der bivariaten Korrelationskoeffizienten kann nur die paarweise Abhängigkeit zwischen Variablen getestet werden. Zur Überprüfung, inwieweit sich Variablen als Linearkombination anderer Variablen darstellen lassen, wird zusätzlich die Toleranz einer Variable in die Betrachtung einbezogen.508 Dazu wird für jede exogene Variable ein Regressionsmodell mit sämtlichen anderen exogenen Variablen geschätzt. Das Bestimmtheitsmaß ist dann ein Indikator für die wechselseitige Abhängigkeit. Ein Bestimmtheitsmaß von Eins zeigt an, dass die Variable als Linearkombination der anderen Variablen darstellbar ist und vollkommene Multikollinearität vorliegt. Die Toleranz stellt nun die Differenz zwischen dem Bestimmtheitsmaß und Eins dar, weshalb diese umso kritischer ist, je kleinere Werte der Indikator annimmt.509 Des Weiteren wird auch der Variance Inflation Factor (VIF) zur Überprüfung der Multikollinearität verwendet, welcher sich aus dem Kehrwert der Toleranz ergibt. Analog deutet ein VIF von deutlich über Eins auf Multikollinearität hin.510 Auch bezüglich dieses Kriteriums liegen keine eindeutigen Grenzwerte fest. Einige Autoren betrachten einen Wert von über zehn als nicht tolerabel, teilweise werden aber auch schon Werte von vier bzw. 2,5 als kritisch erachtet.511 Eine weitere Annahme linearer Mehrgleichungsmodelle ist die Normalverteilung der Störgrößen. Diese Annahme muss erfüllt sein, um Tests wie den F-Test oder den tTest durchführen und damit die Detail- und Globalkriterien von Mehrgleichungsmodellen beurteilen zu können. Hinsichtlich dieser Prämisse wird jedoch in der Literatur zumeist einschränkend angemerkt, dass die Signifikanztests bei großen Stichproben auch unabhängig von der Verteilung der Störgrößen gültig sind.512

506

Vgl. Assenmacher, W. (2002), S. 153 ff.

507

Vgl. Berry, W. D./ Feldman, S. (1985), S. 43; Krafft, M. (1995), S. 300.

508

Vgl. Eckey, H.-F. et al. (2001), S. 90.

509

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 89 f.

510

Vgl. Sen, A./ Srivasta, M. (1990), S. 223; Skiera, B./ Albers, S. (2000), S. 222 f.

511

Vgl. Fickel, N. (2001), S. 41 f.; Fox, J. (1991), S. 11 f.; Gunst, R. F. (1983), S. 2243.

512

Als Grenzwert für die Gültigkeit der Signifikanztests unabhängig von der Stichprobengröße werden zumeist 40 Beobachtungsfälle diskutiert; vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 91 ff.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

111

Die Nicht-Autokorrelation stellt eine weitere Prämisse dar, welche fordert, dass die Residuen zeitlich aufeinander folgender Beobachtungen unkorreliert sind. Die Annahme besitzt insbesondere für Zeitreihendaten einen hohen Stellenwert.513 Eine weitere Annahme hinsichtlich der Störgröße stellt die Prämisse der Homoskedastizität dar. Heteroskedastische Störgrößen kennzeichnet eine nicht-konstante Streuung der Residuen. Heteroskedastizität ist mittels einer visuellen Inspektion der Residuenplots aufzudecken. Liegen hier keine charakteristischen Muster vor, ist von Homoskedastizität auszugehen.514 Wurde bisher vereinfachend die Linearität des zu überprüfenden Untersuchungsmodells unterstellt, so können auch nicht-lineare Beziehungen zwischen den Variablen vorliegen.515 Da dieser Prämisse eine besondere Bedeutung beigemessen wird, erfolgt deren ausführliche Überprüfung in den Kapiteln D.2.1.2.2 bzw. D.2.2.2.2. 1.3.3

Interaktionseffekte und Vorgehensweise zur Identifikation

Methodisch beschäftigt sich die vorliegende Untersuchung sowohl mit direkten Effekten im Untersuchungsmodell als auch mit Interaktionseffekten zwischen den einzelnen Konstrukten (vgl. Kap. C.2.2.2). Grundsätzlich liegt ein moderierender Effekt bzw. Interaktionseffekt vor, wenn die Stärke oder die Richtung eines Zusammenhangs zwischen einer exogenen und einer endogenen Variable vom Wert einer dritten (moderierenden) Variable abhängt.516 Ein positiv (negativ) moderierender Effekt liegt dann vor, wenn der Zusammenhang zwischen der exogenen und der endogenen Variable bei hohen (niedrigen) Werten des Moderators stärker (schwächer) ist als bei niedrigen (hohen) Werten. Beide Fälle – sowohl der eines positiv als auch der eines negativ moderierenden Effekts – sind in Abbildung D-6 dargestellt. Aus Gründen der Vereinfachung stellt die Abbildung lediglich lineare Beziehungen zwischen den Variablen dar. Ein positiv moderierender Effekt drückt sich in der Abbildung in Form einer stärkeren Steigung aus, wohingegen diese im Falle eines negativ moderierenden Effekts schwächer ist.

513

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 101; Greene, W. H. (2003), S. 270; Krafft, M. (1995), S. 299.

514

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 84 ff.; Greene, W. H. (2003), S. 215 ff.; Skiera, B./ Albers, S. (2000), S. 229 f.

515

Vgl. LaBarbera, P. A./ Mazursky, D. (1983), S. 400 f.; Krafft, M./ Albers, S. (2000), S. 519; Mittal, V./ Kamakura, W. (2001), S. 138; Shapiro, B. P. et al. (1988), S. 88.

516

Vgl. Arnold, H. J. (1982), S. 170; Darrow, A. L./ Kahl, D. R. (1982), S. 46; Giering, A. (2000), S. 94; Sharma, S. et al. (1981), S. 298.

112

Kap. D

Y

Y

Hoher Wert des Moderators

Niedriger Wert des Moderators

Niedriger Wert des Moderators

Hoher Wert des Moderators

X

X

positiv moderierender Effekt

negativ moderierender Effekt

Abb. D-6: Grafische Darstellung moderierender Effekte Quelle:

Giering, A. (2000), S. 94.

Zur Überprüfung moderierender Effekte stellt die moderierte Regressionsanalyse die am weitesten verbreitete Methode dar.517 Diese geht auf SAUNDERS zurück518 und erlaubt durch die Integration von Interaktionstermen in die Regressionsgleichung eine Prüfung der Signifikanz der moderierenden Effekte.519 Der Interaktionseffekt wird ausgehend von einer linearen Regressionsgleichung durch Erweiterung des einfachen additiven Modells (1-3) um einen Interaktionsterm (1-4) erweitert, welche die in Interaktion zueinander stehenden Variablen miteinander verbindet. Demnach beeinflussen die exogenen Variablen X1 und X2 die endogene Variable Y. Der Interaktionsterm ergibt sich aus dem Produkt der beiden Variablen. Um Multikollinearitätsprobleme zu mindern, werden die exogenen Variablen zumeist zentriert,520 obgleich eine solche Zentrierung des Mittelwerts nicht unumstritten ist, da einzelne Studien die Vernachlässigbarkeit der Zentrierung belegen.521 In größeren Modellen können zudem mehrere Interaktionsterme in die Gleichung integriert werden (1-5).522

517

Dieses gilt insbesondere, sofern es sich um eine kontinuierliche unabhängige Variable sowie eine kontinuierliche Moderatorvariable handelt. Zur Vorgehensweise bei kategorialen Variablen vgl. Müller, D. (2006), S. 262.

518

Vgl. Saunders, D. R. (1956).

519

Vgl. Darrow, A. L./ Kahl, D. R. (1982).

520

Vgl. Aiken, L. S./ West, S. G. (1991), S. 28 ff.; Cohen, J. et al. (2003), S. 261.

521

Vgl. Gatignon, H./ Vosgerau, J. (2005).

522

Vgl. Müller, D. (2006), S. 259 ff.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

(1-3) Y

E 0  E 1* X 1  E 2 * X 2  e

(1-4) Y

E 0  E 1* X 1  E 2 * X 2  E 3 * X 1* X 2  e

(1-5) Y

E 0  E 1 * X 1  E 2 * X 2  ...  Ek * Xk  E 12 * X 1 * X 2  ...  E ( k  1) k * Xk  1 * Xk  e

113

Anmerkungen: Y

Endogene Variable

Xi

I-te von k exogenen Variablen

ȕ0

Konstante

ȕi

Koeffizient der i-ten von k exogenen Variablen

ei

Störgröße

Die Interpretation der Interaktionseffekte erfolgt auf Basis der den Hypothesen zu Grunde liegenden Theorien, da der Interaktionseffekt nicht ausdrückt, welche der beiden im Interaktionsterm enthaltenen Variablen X1 bzw. X2 den Moderator darstellt. Umfasst eine Gleichung mehrere Moderatoren erfolgt deren schrittweise Aufnahme in das lineare Gleichungssystem, sofern sich dadurch die Anpassungsgüte des Modells verbessert. Die Güte der Anpassung orientiert sich am R2. Übersteigt dieses das R2 in der Gleichung ohne Interaktionseffekt, ist die Signifikanz mittels eines F-Tests (1-6) zu überprüfen.523 (1-6)

F

R  R /k  k 1  R /N  k  1 2 2

2 1

2 2

2

1

2

Anmerkungen: 2

2

R der Regressionen ohne Interaktionsterm

2

R der Regressionen mit Interaktionsterm

R1 R2

2

k1

Anzahl der Prädiktoren in der Gleichung ohne Interaktionsterm

k2

Anzahl der Prädiktoren in der Gleichung mit Interaktionsterm

N

Anzahl der Untersuchungseinheiten

Überdies kann der Modellvergleich mittels eines Likelihood Ratio-Tests erfolgen. Dabei wird der Trade-off zwischen der Anpassung des Modells an die Daten und der gestiegenen Komplexität des Modells durch die Aufnahme zusätzlicher zu schätzender Parameter bewertet.524 So wird die Nullhypothese getestet, dass die Aufnahme zusätzlicher Parameter keine signifikante Verbesserung der Anpassung des Modells bewirkt. Ebenso kann das Akaike-Information-Criterion (AIC) zur Beurteilung der Modellanpassung verwendet werden, da es ebenfalls die Aufnahme weiterer Variablen wertend berücksichtigt. Obgleich kein Richtwert für das AIC vorliegt, gilt dennoch, dass niedrigere Werte besser zu beurteilen sind.525 523

Vgl. Aiken, L. S./ West, S. G. (1991), S. 106; Jaccard, J. et al. (1990), S. 18.

524

Vgl. Fischer, J. (2001), S. 228.

525

Vgl. Akaike, H. (1981), S. 3 ff.

114

Kap. D

Y

Hoher Wert des QuasiModerators

Niedriger Wert des Quasi-Moderators

X

negativ moderierend und positiv direkt

Abb. D-7: Grafische Darstellung eines quasi-moderierenden Effekts Quelle:

Giering, A. (2000), S. 98.

Neben der Überprüfung reiner Moderatoren liegen vielen Untersuchungen auch Quasi-Moderatoren zu Grunde, obgleich nicht explizit zwischen diesen beiden Arten moderierender Effekte unterschieden wird. Quasi-Moderatoren üben neben dem moderierenden Effekt zugleich auch einen direkten Effekt auf die endogene Variable aus. Dieser quasi-moderierende Effekt beeinflusst somit gleichzeitig neben der Steigung der Geraden auch die Lage der Achsenabschnitte (vgl. Abb. D-7).526 Obwohl die Mehrgruppenkausalanalyse zur Überprüfung von Interaktionseffekten diskutiert und oftmals verwendet wird, werden in dieser Untersuchung dennoch die Interaktionseffekte mittels linearer Ein- und Mehrgleichungsmodelle getestet.527 Neben der breiten Akzeptanz dieser Vorgehensweise spricht hierfür insbesondere, dass durch die Dichotomisierung eigentlich kontinuierlicher Variablen im Rahmen der Mehrgruppenkausalanalyse Informationen verloren gehen.528

526

Vgl. Arnold, H. J./ Evans, M. G. (1979), S. 58; Sharma, S. et al. (1981), S. 293.

527

Diese Untersuchung betrachtet lediglich Interaktionen, welche die Steigung der Zusammenhänge betrifft, weshalb Interaktionen in Form einer Richtungsänderung nicht betrachtet werden. Auch die vorgestellten Theorien legen lediglich Interaktionseffekte der erstgenannten Form nahe; vgl. hierzu Kap. C.2.2.2.

528

Vgl. Anderson, C. H. (1986); Sharma, S. et al. (1981).

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

2.

Ergebnisse der empirischen Untersuchung

2.1

Dienstleistungsstudie: Search Services

115

Die Literatur empfiehlt, vor der Aufstellung des vollständigen Modells zunächst eine isolierte Überprüfung des Messmodells,529 da die Verwendung inadäquater Messmodelle mit der Gefahr verbunden ist, fehlerhafte Ergebnisse zu erhalten.530 Bevor also das Divergenzmodell als Bezugsrahmen sowie die direkten und moderierenden Wirkungen der Wechselkosten überprüft werden, sollen zunächst die operationalisierten Konstrukte hinsichtlich ihrer Reliabilität und Validität getestet werden. Nach der Bewertung des Messmodells (vgl. Kap. D.2.1.1) erfolgt die Überprüfung der Untersuchungshypothesen (vgl. Kap. D.2.1.2). Anschließend werden die Ergebnisse der ersten Studie zusammenfassend dargestellt und hinsichtlich der Untersuchungsziele kritisch bewertet (vgl. Kap. D.2.1.3). 2.1.1

Überprüfung des Messmodells

Die Überprüfung der Reliabilität und Validität des Messmodells erfolgt nach dem beschriebenen Vorgehen von HOMBURG und GIERING.531 Wie bereits in Kapitel D.1.3.1 dargestellt, erfolgt zunächst die Validierung mittels einer explorativen Faktorenanalyse, wodurch die Indikatoren hinsichtlich der zu Grunde liegenden Faktorenstruktur verdichtet werden sollen.532 Auf diese Weise kann die unterstellte Zuordnung der Indikatoren zu den entsprechenden Faktoren überprüft werden. In diesem Fall sollten die Indikatoren eines Konstrukts hohe Faktorladungen zu diesem Konstrukt und gleichzeitig niedrige gegenüber den anderen Konstrukten aufweisen. Die in Kapitel C.2 herausgearbeiteten Dimensionen der Kundenloyalität sowie die Wechselkosten werden somit im Folgenden zunächst mittels der explorativen Faktorenanalyse überprüft (vgl. Tab. D-4).

529

Vgl. Hair, J. F. et al. (1998), S. 599 f.; Homburg, C./ Baumgartner, H. (1995a), S. 171 ff.

530

Vgl. Fritz, W. (1995), S. 142.

531

Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 5 ff.

532

Vgl. Krafft, M. (1995), S. 260.

116

Kap. D

Indikator

KOG

KOG1

0,710

KOG5

0,864

KOG6

0,837

AFF

AFF1

0,806

AFF2

0,839

KON

KON1

0,880

KON3

0,709

WK

WK1

0,871

WK2

0,911

Anmerkungen: Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung. Die Rotation ist in 5 Iterationen konvergiert.

Tab. D-4: Search Services: Faktorenanalyse der latenten Konstrukte Quelle:

Eigene Darstellung.

In der explorativen Faktorenanalyse zeigt sich für das Messmodell, dass vier Faktoren extrahiert werden können, die als „Kognitive Loyalität“ (KOG), „Affektive Loyalität“ (AFF), „Konative Loyalität“ (KON) und „Wechselkosten“ (WK) zu interpretieren sind. Die Faktorladungen der Indikatoren liegen zwischen 0,709 und 0,911. Bis auf die Indikatoren KOG2-4, AFF3-4 KON2 können sämtliche Indikatoren den vier Faktoren eindeutig zugeordnet. Da die einzelnen Indikatoren zwar noch mit Faktorladungen von über 0,4 auf den jeweiligen Faktor laden, die nachfolgenden Detail- und Globalkriterien jedoch die Eliminierung dieser Indikatoren empfehlen,533 werden diese für die Messung nicht herangezogen. Die wiederholte explorative Faktorenanalyse ohne diese Indikatoren führt zur vollständigen Zuordnung sämtlicher Indikatoren zu den vier genannten Faktoren. Nach der Durchführung der explorativen Faktorenanalyse werden die ermittelten Faktoren, welche auf bereits getesteten Skalen basieren, durch eine konfirmatorische Faktorenanalyse überprüft. Als Schätzalgorithmus kommt der Maximum Likelihood with Robust Standard Errors (MLR) zum Einsatz, da dieser unempfindlich gegenüber nicht normal verteilten Stichproben ist.534 Die Ergebnisse der finalen Zusammensetzung der Konstrukte sowie der Global- und Detailkriterien des Messmodells werden in Tabelle D-5 skizziert.

533

Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 8.

534

Vgl. Köster, L. (2006), S. 225.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

Faktor

Item

FL

Sign.

IR

117

KISK

Cronbach’s Į

FR

DEV

Messmodell der Loyalität KOG

AFF KON

KOG1

0,77

n. m.

0,59

0,67

KOG5

0,85

48,156

0,72

0,77

KOG6

0,83

45,257

0,70

0,75

AFF1

0,90

n. m.

0,81

0,78

AFF2

0,87

69,881

0,76

0,78

KON1

0,76

n. m.

0,58

0,67

KON3

0,89

47,175

0,78

0,67

0,85

0,86

0,67

0,88

0,88

0,78

0,80

0,81

0,68

0,86

0,86

0,76

Messmodell der Wechselkosten WK

WK1

0,92

n. m.

0,85

0,75

WK2

0,81

47,468

0,66

0,75

CFI = 0,986; TLI = 0,976; RMSEA = 0,046; SRMR = 0,024; Schätzer: MLR Tab. D-5: Search Services: Überprüfung des Messmodells Quelle:

Eigene Darstellung.

Sämtliche Gütekriterien weisen zufriedenstellende Werte auf. Die gute Anpassung der Indikatoren zeigt sich in den Cronbach’s Į von über 0,80 (FL > 0,4), sowie in den Detailkriterien der zweiten Generation (FR > 0,6, IR > 0,4, DEV > 0,5). Das Messmodell erfüllt somit sämtliche Mindestanforderungen. Auch die globalen Gütemaße weisen gute Werte auf (CFI = 0,986 > 0,9, TLI = 0,976 > 0,9, RMSEA = 0,046 < 0,1, SRMR = 0,024 <0,1). Die Überprüfung der Diskriminanzvalidität der Konstrukte ist in Tabelle D-6 dargestellt. Es wird ersichtlich, dass die Variablen dem strengeren Kriterium nach FORNELL und LARCKER gerecht werden, da die quadrierten Korrelationskoeffizienten der latenten Variablen kleiner als deren durchschnittliche erklärte Varianz ist.535 Anzumerken ist, dass die Korrelation zwischen der affektiven und der konativen Loyalität höher ist als die anderen Korrelationen, wobei das Kriterium immer noch knapp erfüllt wurde. KOG

AFF

KON

WK

KOG

1

AFF

0,70

1

KON

0,69

0,82

WK

0,53

0,54

0,50

1

DEV

0,67

0,78

0,68

0,76

Tab. D-6: Search Services: Diskriminanzvalidität Quelle:

535

Eigene Darstellung.

Vgl. Fornell, C./ Larker, D. F. (1981), S. 372.

1

118

Kap. D

Die Reliabilitäts- und Validitätsprüfung zeigt, dass sich die aus der Literatur entwickelten Konstrukte mit den vorliegenden Daten bestätigen lassen. Vereinzelte Indikatoren mussten entfernt werden, so dass sich das Messmodell für die Überprüfung des Hypothesensystems qualifiziert. 2.1.2

Überprüfung der Untersuchungshypothesen

Dieser Abschnitt widmet sich der empirischen Überprüfung des Untersuchungsmodells und folgt dabei einer vierstufigen Vorgehensweise. Zunächst wird das Divergenzmodell als Bezugsrahmen dieser Untersuchung betrachtet und gleichzeitig die Existenz möglicher mediierender Effekte der affektiven und der konativen Loyalität geprüft (vgl. Kap. D.2.1.2.1).536 Im zweiten Schritt werden die mit dem linearen Mehrgleichungsmodell verbundenen Prämissen diskutiert (vgl. Kap. D.2.1.2.2), bevor in einem dritten Schritt die direkten Wirkungen, welche die Wechselkosten ausüben, untersucht werden (vgl. Kap. D.2.1.2.3). Im vierten Schritt erfolgt die Überprüfung der moderierenden Effekte der Wechselkosten (vgl. Kap. D.2.1.2.4). Eine Übersicht über dieses Vorgehen zur Überprüfung der Untersuchungshypothesen ist in Abbildung D-8 zusammenfassend dargestellt.

D.2.1.2.1 Divergenzmodell

Kognitive Loyalität HDIV2(+)

HDIV1(+)

Konative Loyalität

HKON1(+)

HKON2(+)

D.2.1.2.2 Prämissen

D.2.1.2.3 Direkte Effekte

Direkte Effekte HDIR1(+) HDIR2(-) HDIR3(+) HDIR4(+)

Abb. D-8: Search Services: Vorgehen der Hypothesenprüfung

536

Eigene Darstellung.

Vgl. hierzu Kap. C.2.1.1.

Aktionale Loyalität

HDIV3(+)

Affektive Loyalität

D.2.1.2.4 Moderierende Effekte

Quelle:

HKON3(+)

Moderierende Effekte HMOD1(-) HMOD2(-) HMOD3(-) HMOD4(-) HMOD5(-)

Eindimensionale Betrachtung der Wechselkosten

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

2.1.2.1

119

Prüfung des Divergenzmodells

Entsprechend dieser Vorgehensweise gilt es zunächst die Hypothesen des Bezugsrahmens empirisch zu überprüfen. Hierzu wird zunächst das Konvergenz- dem Divergenzmodell gegenübergestellt, um mögliche mediierende Effekte aufzudecken. Mediierende Effekte entstehen dadurch, dass eine unabhängige Variable über eine oder mehrere Zwischenvariable(n) auf eine abhängige Variable wirkt.537 Besteht ein Effekt ausschließlich über die Mediatorvariable, so wird von vollständiger bzw. totaler Mediation gesprochen. Besteht dagegen zusätzlich noch ein direkter Effekt der unabhängigen Variable auf die letztlich abhängige Variable wird von teilweiser bzw. partieller Mediation gesprochen. Zur Aufdeckung solcher mediierender Effekte wird der Vorgehensweise von BARON und KENNY gefolgt, deren Ansatz hierzu insbesondere in der Psychologie und den Wirtschaftswissenschaften weite Verbreitung gefunden hat (vgl. Tab. D-7).538 Schritt

Bedingung und Analyse

Gleichung

Schritt 1

Signifikanz der einfachen Regression von X auf Y.

Y

Schritt 2

Signifikanz der einfachen Regression von X auf M.

M

Schritt 3

Multiple Regression von X und M auf Y. Signifikanz von M auf Y.

Y

E 0  E1* X  E 2 * M  e

Schritt 4

ȕ 1 = 0 ĺ totale Mediation ȕ 1  0 ĺ partielle Mediation

Y

E 0  E1* X  E 2 * M  e

E 0  E1* X  e E 0  E1* X  e

Anmerkungen: Y

Endogene Variable

X

Exogene Variable

M

Mediator

ȕ0

Konstante

ȕi

Koeffizient der i-ten Variablen

e

Störgröße

Tab. D-7: Search Services: Überprüfung der mediierenden Effekte Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Baron, R. M./ Kenny, D. A. (1986), S. 1176 f.; Müller, D. (2006), S. 268.

Nach diesem Vorgehen ist zunächst der Einfluss der unabhängigen Variable X auf die abhängige Variable Y zu überprüfen, wobei dieser Zusammenhang signifikant sein muss. Darüberhinaus sollte die Variable X auch einen signifikanten Einfluss auf

537

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 399 f.

538

Vgl. Baron, R. M./ Kenny, D. A. (1986), S. 1176 f.

120

Kap. D

den Mediator M besitzen. Werden sowohl X als auch M auf die abhängige Variable regressiert, so muss zumindest der Einfluss des Mediators signifikant sein. Ist nunmehr der Regressionskoeffizient ȕ1 annähernd Null, so liegt eine totale Mediation vor. Für eine partielle Mediation muss der Koeffizient von Y in der Gleichung mit Mediator kleiner als in der Gleichung ohne Mediator sein.539 Die Ergebnisse der Überprüfung mediierender Effekte entsprechend dieser Vorgehensweise zeigen, dass sich das Divergenzmodell in dieser Studie nur teilweise bestätigen lässt. Während sich die affektive Loyalität für den Zusammenhang kognitivekonative Loyalität als partiell mediierend erweist, üben sowohl die affektive als auch die kognitive Loyalität keinen signifikanten direkten Einfluss auf die aktionale Loyalität aus. Somit mediiert die konative Loyalität sowohl den Zusammenhang kognitiveaktionale Loyalität, als auch den Zusammenhang affektive-aktionale Loyalität vollständig. Dementsprechend ist der direkte Effekt der kognitiven Loyalität auf die konative Loyalität dem Konvergenzmodell hinzuzufügen. Inwiefern allerdings die Betrachtung dieses zusätzlichen Zusammenhangs im Konvergenzmodell einen zusätzlichen Erklärungsbeitrag liefert, ist durch einen Modellvergleich zu prüfen (vgl. Tab. D-8). Konative Loyalität R

2

¨ R2

Konvergenzmodell

Divergenzmodell

47,27 %

51,95 %

0,047++

¨ AIC

-0,093

¨ LogLikelihood

+480.36++

Anmerkungen: +

Signifikanzniveau des F- bzw. Likelihood Ratio-Tests < 5 %-Niveau

++

Signifikanzniveau des F- bzw. Likelihood Ratio-Tests < 1 %-Niveau

Tab. D-8: Search Services: Vergleich von Konvergenz- und Divergenzmodell Quelle:

Eigene Darstellung.

Sämtliche Gütekriterien des vorgenommenen Modellvergleichs weisen auf die Überlegenheit des Konvergenzmodell inklusive dieser Erweiterung (= reduziertes Divergenzmodell) hin. So ist der Erklärungsgehalt dieses Modells auf der Stufe der konativen Loyalität über dem Erklärungswert des reinen Konvergenzmodells (¨ R2 = 0,047). Zudem verbessern sich sowohl der AIC (¨ AIC = -0,093) als auch der LogLikelihood (¨ LogLikelihood = 480,36) durch die Modellerweiterung deutlich. Dementsprechend findet dieses erweiterte Modell im Folgenden Anwendung zur Überprüfung der Untersuchungshypothesen. Dabei erfolgt die simultane Überprüfung der

539

Vgl. Müller, D. (2006), S. 267 f.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

121

vermuteten Wirkbeziehungen innerhalb des Divergenzmodels mittels eines linearen Mehrgleichungsmodells (vgl. Tab. D-9). Hypothese

Vermuteter Zusammenhang

Koeffizient

Aktionale Loyalität HKON3

Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

16,040**

Vergangenes Verhalten Æ Aktionale Loyalität (+)

0,261****

R2 = 14,60 %; AIC = 12,337; LogLikelihood = -39.033,45 Konative Loyalität HKON2

Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,542****

HDIV1

Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,249****

2

R = 51,95 %; AIC = -0,736; LogLikelihood = -5.403,442 Affektive Loyalität Kognitive Loyalität Æ Affektive Loyalität (+)

HKON1

0,617****

R2 = 37,92 %; AIC = -0,484; LogLikelihood = -6.052,974 Anmerkungen: * 0,9-Niveau signifikant ** 0,95-Niveau signifikant *** 0,99-Niveau signifikant **** 0,999-Niveau signifikant

Tab. D-9: Search Services: Überprüfung des reduzierten Divergenzmodells Quelle:

Eigene Darstellung.

Als Ergebnis dieser Hypothesenprüfung540 ist festzustellen, dass sowohl das vergangene Verhalten mit einem Koeffizienten von 0,261 (p = 0,000)541 als auch die konative Loyalität mit einem Koeffizienten von 16,040 (p = 0,016) einen signifikant positiven Einfluss auf die aktionale Loyalität ausüben. Dementsprechend ist die Hypothese HKON3 nicht zu verwerfen. Weder die kognitive noch die affektive Loyalität üben auf dieser Stufe einen signifikanten Einfluss aus, weshalb die Hypothesen HDIV5 und HDIV6 abzulehnen sind. Insgesamt erklären die konative Loyalität, das vergangene Verhalten und die Regressionskonstante der Gleichung (1-7) 14,60 % der Varianz

540

Zur Schätzung dieses sowie der weiteren Modelle wurde das Programmpaket LIMDEP 8.0 verwendet.

541

Die Aufnahme des vergangenen Verhaltens (operationalisiert als Umsätze der vergangenen fünf Monate) in das Model ist mit der Erweiterung der Theorie des geplanten Verhaltens um diese Größe zu begründen. Auf diese Weise werden die Gewohnheit und Automatismen abgebildet, die das gegenwärtige Verhalten beeinflussen; vgl. Ajzen, I. (2001), S. 45 f.; Bentler, P. M./ Speckart, G. (1979), S. 454 ff; Eagly, A. H./ Chaiken, S. (1993), S. 178 ff. Da der Fokus der vorliegenden Untersuchung auf den Wirkungen der Wechselkosten liegt, wurde keine Hypothese zum direkten Effekt des vergangenen Verhaltens formuliert.

122

Kap. D

der aktionalen Loyalität. Sowohl der AIC als auch der LogLikelihood werden an dieser Stelle nicht interpretiert, da sie erst für nachfolgende Modellvergleiche heranzuziehen sind. Entgegen den Ergebnissen auf der Stufe der aktionalen Loyalität üben auf der Stufe der konativen Loyalität sowohl die affektive als auch die kognitive Loyalität einen signifikanten positiven Einfluss aus. Dabei ist der Effekt der affektiven Loyalität mit einem Koeffizienten von 0,542 (p = 0,000) stärker als der Effekt der kognitiven Loyalität mit einem Koeffizienten von 0,249 (p = 0,000). Dementsprechend sind auch die Hypothesen HKON2 sowie HDIV4 nicht abzulehnen. Der erklärte Anteil der Varianz der konativen Loyalität wird von der affektiven und der kognitiven Loyalität bestimmt und weist einen Wert von 51,95 % auf, womit das R2 dieser Stufe den Wert auf der Stufe der aktionalen Loyalität deutlich übersteigt. Hinsichtlich der vermeintlichen Diskrepanz in der Erklärungsgüte der kognitiven und der affektiven Loyalität in Abhängigkeit von der betrachteten Stufe ist anzumerken, dass die Verhaltensabsichten kein Surrogat des tatsächlichen Verhaltens darstellen. Auch auf der Stufe der affektiven Loyalität liegt ein signifikant positiver Effekt der kognitiven Loyalität mit einem Koeffizienten von 0,617 (p = 0,000) vor, weshalb die Hypothese HKON1 nicht abgelehnt werden kann. Erneut wird die Varianz der affektiven Loyalität nicht von der Regressionskonstante beeinflusst sondern vielmehr einzig von der kognitiven Loyalität bestimmt. Das R2 beträgt 37,92 % und weist damit im Vergleich zur aktionalen Loyalität ebenfalls einen höheren Wert auf. Damit können auf Basis des linearen Mehrgleichungsmodells vier von sechs Hypothesen des Bezugsrahmens dieser Untersuchung bestätigt werden, wobei auch die Regressionskoeffizienten sämtlicher signifikanten Variablen das erwartete Vorzeichen hatten. Neben der tabellarischen Darstellung der Ergebnisse kann dieses Mehrgleichungsmodell auch in Form der Gleichungen (1-7) bis (1-9) zusammengefasst werden. (1-7)

AKT

228,641****  16,040 * KON **  0,261 * VV ****

(1-8)

KON

0,001n.s.  0,249 * KOG ****  0,542 * AFF ****

(1-9)

AFF

0,001n.s.  0,617 * KOG ****

Anmerkungen: AFF

Affektive Loyalität

AKT

Aktionale Loyalität

KOG

Kognitive Loyalität

KON

Konative Loyalität

VV

Vergangenes Verhalten

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

123

Da die vorliegende Untersuchung die Wirkung der Kundenbindungsdeterminanten der Kundenzufriedenheit, des Nettonutzens und der Wechselkosten untersucht, sind diese Gleichungen zur Berechnung des Gesamteffekts der einzelnen Bindungsdeterminanten unter der Prämisse der Konstanz sämtlicher anderen Variablen zu verwenden. Demnach beträgt der Gesamteffekt der kognitiven Loyalität auf die aktionale Loyalität 9,358 sowie für die affektive Loyalität 8,693. Auch der direkte Effekt der konativen Loyalität auf die aktionale Loyalität ist der Gleichung (1-7) zu entnehmen; dieser beträgt 16,040. Damit ist der Einfluss der kognitiven Loyalität stärker als der Effekt der affektiven Loyalität. Konkret geht mit einer Verbesserung der kognitiven Loyalität um eine Einheit eine Verbesserung der aktionalen Loyalität um 9,358 Euro einher. Äquivalent steigt die aktionale Loyalität bei einer Verbesserung der affektiven Loyalität um eine Einheit um 8,693 Euro. Zusammenfassend ist zu konstatieren, dass abgesehen von zwei vermuteten Wirkbeziehungen die Mehrzahl der Hypothesen im Bezugsrahmen bestätigt werden konnten. Sowohl die affektive als auch die kognitive Loyalität stellen wesentliche Determinanten der konativen Loyalität dar. Diese besitzt wiederum einen positiven Einfluss auf die aktionale Loyalität. Eine Übersicht über sämtliche direkten Effekte im Bezugsrahmen dieser Untersuchung und ihrer entsprechenden Koeffizienten ist in Abbildung D-9 dargestellt.

Verg. Verhalten Kognitive Loyalität

0,261**** 0,249****

0,617****

Konative Loyalität

16,040**

Aktionale Loyalität

0,542**** Affektive Loyalität R2 = 37,92 %

R2 = 51,95 %

R2 = 14, 60 % Alle außer mit ** (0,95-Niveau) bezeichneten Pfade sind auf dem 0,999-Niveau (p<0,001) signifikant.

Abb. D-9: Search Services: Darstellung des Divergenzmodells Quelle:

Eigene Darstellung.

124

2.1.2.2

Kap. D

Prüfung der Prämissen

Obgleich sich das reduzierte Divergenzmodell als Bezugsrahmen dieser Untersuchung soweit empirisch bewährt hat, ist dieses nur dann zu verwenden, wenn dabei nicht gegen die grundsätzlichen Anwendungsvoraussetzungen linearer Mehrgleichungsmodelle verstoßen wird. Andernfalls kann nicht von einer unverzerrten und effizienten Schätzung der Parameter ausgegangen werden.542 Dabei ist eine wesentliche Anwendungsvoraussetzung, dass die Beziehungen zwischen den endogenen sowie den exogenen Variablen linear ist.543 Sofern ein linearer Zusammenhang zwischen den Variablen besteht ist diese Vorraussetzung erfüllt.544 Daher gilt es zu überprüfen, ob neben den linearen Effekten der Variablen, wie sie bisher vereinfachend angenommen wurden, auch nicht-lineare Effekte zwischen der affektiven, der konativen sowie der aktionalen Loyalität vorliegen.545 Diese können sowohl degressiver, progressiver als auch sattelförmiger Natur sein, da in der Literatur kein Konsens über den letztlich gültigen Verlauf dieser Zusammenhänge besteht.546 Dementsprechend sind sämtliche dieser drei alternativen Verläufe zu überprüfen. Das Vorliegen von Nicht-Linearitäten kann in linearen Ein- oder Mehrgleichungsmodellen durch die Modellierung quadratischer sowie kubischer Terme getestet werden. Im Falle eines degressiven bzw. progressiven Verlaufs der Zusammenhänge wird das lineare Modell durch Aufnahme eines quadratischen Terms erweitert (1-10). Dabei stellt ein signifikanter und positiver Koeffizient einen progressiven Verlauf dar, wohingegen ein negativer Koeffizient einen degressiven Verlauf wiedergibt. Ist der Verlauf zwischen den Variablen dagegen sattelförmig, so ist ein kubischer Term zusätzlich in die Gleichungen aufzunehmen (1-11).547

542

Vgl. Doorn v., J. (2004), S. 111.

543

Vgl. Doorn v., J. (2004), S. 120.

544

Das Vorliegen von nicht-linearen Effekten bedeutet allerdings nicht, dass lineare Mehrgleichungsmodelle dann nicht mehr einzusetzen sind. Vielmehr können die Variablen in eine lineare Beziehung transformiert werden; vgl. Doorn v., J. (2004), S. 120.

545

Vgl. Vogel, V. (2006), S. 191 ff.

546

Vgl. Auh, S./ Johnson, M. D. (1997), S. 145 f.; Oliva, T. A. et al. (1992), S. 83; Herrmann, A./ Johnson, M. D. (1999), S. 590 ff.; Heskett, J. L. et al. (1994), S. 169; Homburg, C. et al. (2005a), S. 107 ff. In den meisten empirischen Studien konnte ein sattelförmiger Verlauf zwischen der Zufriedenheit und der konativen Loyalität nachgewiesen werden; vgl. Krafft, M./ Götz, O. (2006), S. 341.

547

Zur hier gewählten Vorgehensweise vgl. Bauer, M. (2000), S. 145 ff.; Keiningham, T. L. et al. (2003), S. 40 ff.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

(1-10) Y

E 0  E 1 * X  E 2 *  X 2  e

(1-11) Y

E 0  E 1 * X  E 2 *  X 2  E 3 *  X 3  e

125

Anmerkungen: Y

Endogene Variable

X

Exogene Variable

ȕ0

Konstante

ȕi

I-te Koeffizient der Variablen

e

Störgröße

Die hier nicht weiter im Detail dargestellten Ergebnisse der Modellierung dieser Verläufe zeigt, dass bei keinem der möglichen Zusammenhänge ein sattelförmiger Verlauf festzustellen ist; weder für den Zusammenhang zwischen der Zufriedenheit und der konativen Loyalität noch für den Zusammenhang zwischen der konativen und der aktionalen Loyalität. Ferner wurden mögliche degressive bzw. progressive Verläufe mit dem Ergebnis getestet, dass für den Zusammenhang konative-aktionale Loyalität ein schwach degressiver Verlauf mit einem Koeffizienten von -9,304 (p = 0,030) festgestellt werden konnte. Demgegenüber erweist sich der Zusammenhang zwischen affektiver und konativer Loyalität als schwach progressiv verlaufend mit einem Wert von 0,0199 (p = 0,003). Die Gegenüberstellung des linearen Modells mit den um die quadratischen Terme erweiterten Modellen zeigt, dass auf den einzelnen Stufen Zuwächse im R2 zu verzeichnen sind. Zur Beurteilung der Güte der erweiterten Modelle sind ergänzend der F-Test, der Likelihood Ratio-Test sowie der AIC zu verwenden (vgl. Tab. D-10). Kon. Loyalität Æ Akt. Loyalität

Lineares Modell

Quadratisches Modell

R2

14,60 %

14,66 %

¨ R2

0,000608+

¨ AIC

-0,00071

¨ LogLikelihood

+5,66+

Aff. Loyalität Æ Kon. Loyalität

Lineares Modell

Quadratisches Modell

R2

51,95 %

52,03 %

¨ R2

0,00076++

¨ AIC

-0,00158

¨ LogLikelihood

+10,12++

Anmerkungen: +

Signifikanzniveau des F- bzw. Likelihood Ratio-Tests < 5 %-Niveau

++

Signifikanzniveau des F- bzw. Likelihood Ratio-Tests < 1 %-Niveau

Tab. D-10: Search Services: Überprüfung von Nicht-Linearitäten Quelle:

Eigene Darstellung.

126

Kap. D

Durch Aufnahme eines quadratischen Terms verbessert sich das R2 für den Zusammenhang zwischen der affektiven und der konativen Loyalität (¨ R2 = 0,00076). Zudem verbessern sich durch die Modellerweiterung der AIC (¨ AIC = -0,00158) und auch der LogLikelihood um 10,12. Allerdings ist diese Verbesserung sowohl des R2, des AIC als auch des LogLikelihood im Vergleich zu deren absoluten Niveau als nur gering einzuschätzen (R2 = 51,95 %; AIC = -0,736; LogLikelihood = -5.403,442). Ein ebenso schwacher Effekt ist für den Zusammenhang zwischen der konativen und der aktionalen Loyalität festzustellen. Zwar steigen sowohl das R2 (¨ R2 = 0,000608) als auch der AIC (¨ AIC = -0,00071) und der LogLikelihood (¨ LogLikelihood = 5,66), allerdings sind die Verbesserungen der Kriterien wiederum relativ zu deren absoluten Werten zu beurteilen. Für diesen Zusammenhang betragen das absolute R2 14,60 %, der absolute AIC 12,337 sowie der LogLikelihood 39.033,45. Die vergleichsweise niedrigen Koeffizienten deuten auf nur schwach degressive bzw. progressive Verläufe hin, was sich in den nur geringfügig besseren Erklärungswerten der Modellerweiterungen widerspiegelt. Auf Basis dieses Ergebnis ist es durchaus gerechtfertigt, von linearen Beziehungen zwischen den Variablen auszugehen, da das lineare Modell in der Lage ist, die vorliegenden Strukturen adäquat wiederzugeben.548 Auch VAN DOORN und RUDOLPH sehen bei solchen niedrigen Zuwächsen des R2 den zusätzlichen Erklärungsbeitrag als niedrig an und empfehlen, unter diesen Bedingungen auf eine lineare Modellierung zurückzugreifen.549 Dementsprechend werden nachfolgend lineare Beziehungen unterstellt und es erfolgt keine Transformation der Variablen. Neben der Linearitätsprämisse, welche den Mehrgleichungsmodellen zu Grunde liegt, gilt es, die weiteren Anwendungsvoraussetzungen wie die Multikollinearität, die Normalverteilung der Störgrößen, die Nicht-Autokorrelation sowie die Homoskedastizität zu überprüfen. Hinsichtlich der Multikollinearität zeigt die in Kapitel D.2.1.1 durchgeführte bivariate Korrelationsanalyse, dass bis auf einen Fall (affektivekonative Loyalität: 0,82) die Korrelationskoeffizienten unterhalb des in der Literatur diskutierten Grenzwerts von 0,8 liegen.550 Da diese Korrelationskoeffizienten lediglich einen ersten Hinweis auf das Vorliegen von Multikollinearität geben, ist das Ausmaß an Multikollinearität mittels der Variance Inflation Factors zu beurteilen. Nahezu sämtliche berechneten Variance Inflation Factors weisen Werte unterhalb des stren-

548

Vgl. Doorn v., J. (2004), S. 129.

549

Vgl. Doorn v., J. (2004), S. 127; Rudolph, B. (1998), S. 185. Die Zuwächse der Erklärungswerte lagen bei RUDOLPH zwischen 0,003 und 0,02424.

550

Vgl. Eckey, H.-F. et al. (2001), S. 90; Krafft, M. (1995), S. 300.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

127

gen Kriteriums von 2,5 auf.551 Einzelne Werte überhalb dieses Kriteriums liegen dennoch deutlich unter dem in der Literatur weitgehend akzeptierten Grenzwerts von 10,552 weshalb das Ausmaß an Multikollinearität als unbedenklich einzuschätzen ist. Hinsichtlich der Normalverteilung der Störgrößen ist anzumerken, dass die Stichprobengröße deutlich über dem in der Literatur empfohlenen Grenzwert liegt, so dass die Tests wie der F-Test oder der t-Test durchgeführt werden dürfen.553 Auch kann eine Betrachtung der Nicht-Autokorrelationsannahme unterbleiben, da in dieser Untersuchung die Beobachtungen nicht zeitlich aufeinander folgen. Hinsichtlich der Homoskedastizitätsprämisse ist zu konstatieren, dass der hier verwendete auf dem Generalized-Least-Squares (GLS)-Schätzer basierende 3-SLS-Schätzer robust gegenüber etwaigen Verletzungen der Homoskedastizität ist.554 2.1.2.3

Prüfung der direkten Effekte

Nachdem sich das reduzierte Divergenzmodell empirisch bewährt hat und die Anwendungsvoraussetzungen linearer Mehrgleichungsmodelle erfüllt sind, erfolgt nunmehr die Überprüfung der direkten Effekte der Wechselkosten. Dabei kann die Bindungswirkung der Wechselkosten sowohl direkt über deren Einfluss auf das tatsächliche Verhalten der Kunden, als auch indirekt über die anderen Kundenbindungsstufen entstehen, weshalb es der simultanen Überprüfung der Bindungswirkung der Wechselkosten mittels eines linearen Mehrgleichungsmodells bedarf. Dementsprechend wird in diesem Abschnitt analog zu den vorhergehenden Modellbetrachtungen in zwei Schritten vorgegangen: Im ersten Schritt werden die direkten Effekte der Wechselkosten betrachtet (vgl. Tab. D-11); im zweiten Schritt erfolgt der Modellvergleich mit dem Divergenzmodell zur Bewertung der zusätzlichen Erklärungskraft der Wechselkosten.

551

Vgl. Doorn v., J. (2004), S. 129.

552

Vgl. Gunst, R. F. (1983), S. 2243.

553

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 91 ff.

554

Vgl. Kennedy, P. (1992), S. 410.

128

Hypothese

Kap. D

Vermuteter Zusammenhang

Koeffizient

Aktionale Loyalität HDIR4

Wechselkosten Æ Aktionale Loyalität (+)

26,826****

R2 = 14,80 %; AIC = 12,339; LogLikelihood = -3.8740,74 Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

17,724*

Vergangenes Verhalten Æ Aktionale Loyalität (+)

0,260****

Konative Loyalität HDIR3

Wechselkosten Æ Konative Loyalität (+)

0,060****

R2 = 51,97 %; AIC = -0,739; LogLikelihood = -5.355,650 Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,524****

Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,232****

Affektive Loyalität HDIR2

Wechselkosten Æ Affektive Loyalität (-)

0,238****

2

R = 42,12 %; AIC = -0,556; LogLikelihood = -5.821,961 Kognitive Loyalität Æ Affektive Loyalität (+)

0,507****

Kognitive Loyalität HDIR1

Wechselkosten Æ Kognitive Loyalität (+)

0,447****

2

R = 20,26 %; AIC = -0,240; LogLikelihood = -6.630,961 Anmerkungen: * 0,9-Niveau signifikant ** 0,95-Niveau signifikant *** 0,99-Niveau signifikant **** 0,999-Niveau signifikant

Tab. D-11: Search Services: Überprüfung der direkten Effekte Quelle:

Eigene Darstellung.

Die Ergebnisse des linearen Mehrgleichungsmodells zeigen hinsichtlich der Einflussgrößen der aktionalen Loyalität, dass die Wechselkosten einen signifikanten positiven Einfluss auf das tatsächliche Kaufverhalten ausüben (Koeff. = 26,826; p = 0,001), weshalb die Hypothese HDIR4 nicht abzulehnen ist. Diese Bindungswirkung der Wechselkosten ist zudem stärker als der Einfluss der konativen Loyalität (Koeff. = 17,724; p = 0,067). Weiterhin kann der positive Einfluss des vergangenen Verhaltens bestätigt werden (Koeff. = 0,260; p = 0,000). Diese Determinanten der aktionalen Loyalität erklären zusammen 14,80 % der Varianz. Obgleich der direkte Effekt der Wechselkosten auf die aktionale Loyalität vergleichsweise stark ist, üben die Wechselkosten zwar auch auf der Stufe der konativen Loyalität einen direkten positiv signifikanten Einfluss aus, dieser Effekt ist allerdings mit einem Wert von 0,060 (p = 0,000) deutlich schwächer als die Einflüsse der kognitiven (Koeff. = 0,232; p = 0,000) sowie der affektiven Loyalität (Koeff. = 0,524; p = 0,000).

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

129

Auf der Stufe der konativen Loyalität beträgt der durch die Determinanten erklärte Anteil an der Varianz damit 51,97 %. Hinsichtlich der Differenzierung zwischen der Kundenbindung als Verhaltensdisposition und der Kundenbindung als Verhalten ist zu konstatieren, dass der indirekte Effekt der Wechselkosten eher als gering zu bewerten ist. Daher wird die Hypothese HDIR3 zwar nicht abgelehnt, dennoch wird mit diesem Ergebnis deutlich, dass die tatsächliche Bindungswirkung der Wechselkosten einzig durch die Betrachtung des tatsächlichen Kaufverhaltens der Kunden offenzulegen ist. Dementsprechend sind die Ergebnisse der meisten Studien zur Wirkung von Wechselkosten zu hinterfragen, da diese in ihren Untersuchungen zumeist auf Beobachtungsgrößen verzichten.555 Die beiden Bindungswirkungen der Wechselkosten – sowohl der direkte Effekt auf die aktionale Loyalität als auch der indirekte Effekt über die konative Loyalität – sollen entsprechend der formulierten Untersuchungshypothesen, vom negativen Effekt der Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit relativiert werden. So wird in der Literatur vielfach argumentiert, dass ein zu hohes Niveau der Wechselkosten zur Reaktanz der Kunden führt und dieser dementsprechend unzufrieden ist.556 Entgegen dieser Vermutung üben die Wechselkosten auf der Stufe der affektiven Loyalität keinen negativen sondern einen signifikanten positiven Einfluss aus (Koeff. = 0,238; p = 0,000). Damit ist die grundsätzliche, den meisten Untersuchungen zu Grunde liegende Annahme bzgl. stets vom Kunden negativ wahrgenommener Wechselkosten zu hinterfragen. Gleichzeitig wird damit die Argumentation von JONES ET AL. in ihrer jüngsten Veröffentlichung unterstützt, in der die Autoren die Differenzierung zwischen positiven und negativen Wechselkosten empfehlen.557 Abgesehen von dieser Veröffentlichung erfolgt eine solche Differenzierung in der Literatur bisher nicht und auch die erste Studie der vorliegenden Arbeit, welche eine eindimensionale Betrachtung der Wechselkosten vornimmt, kann dieses nicht leisten. Daher wird die Hypothese HDIR2 abgelehnt und gleichzeitig auf die in der vorliegenden Arbeit betrachtete zweite Studie verwiesen, da diese eine solche Unterscheidung vornimmt. Hinsichtlich der Stärke des positiven Effekts der Wechselkosten zeigt sich, dass deren Einfluss schwächer ist als der der kognitiven Loyalität (Koeff. = 0,507; p = 0,000). Zusammen erklären die beiden Determinanten 42,12 % der Varianz auf der Stufe der affektiven Loyalität.

555

Vgl. Kap. C.1.2.1.2.

556

Vgl. Jones, M. A. et al. (2000), S. 269.

557

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 336 f.

130

Kap. D

Wurde für die Stufe der affektiven Loyalität ein negativer Effekt der Wechselkosten angenommen und ein positiver Effekt nachgewiesen, so wird auf der Stufe der kognitiven Loyalität sowohl ein positiver Einfluss der Wechselkosten vermutet als auch empirisch nachgewiesen (Koeff. = 0,447; p = 0,000), weshalb Hypothese HDIR1 nicht abzulehnen ist. Der erklärte Anteil an der Varianz umfasst 20,26 %. Aufgrund der teilweise nur schwachen Effekte der Wechselkosten bspw. auf die konative Loyalität ist zur Überprüfung, inwiefern die Aufnahme der Wechselkosten in das Kundenbindungsmodell einen zusätzlichen Erklärungsbeitrag liefert, im Folgenden ein Modellvergleich zwischen dem Divergenzmodell und dem um Wechselkosten erweiterten Modell durchzuführen (vgl. Tab. D-12). Aktionale Loyalität R

2

¨ R2

Divergenzmodell

Modell (Wechselkosten)

14,60 %

14,80 %

0,00199++

¨ AIC

-0,002430

¨ LogLikelihood

+585,42++

Konative Loyalität

Divergenzmodell

Modell (Wechselkosten)

51,95 %

51,97 %

R

2

¨ R2

0,000203

¨ AIC

-0,00276

¨ LogLikelihood

+95,58++

Affektive Loyalität

Divergenzmodell

Modell (Wechselkosten)

R2

37,92 %

42,12 %

¨ R2

0,04207++

¨ AIC

-0,07212

¨ LogLikelihood

+462,03++

Anmerkungen: +

Signifikanzniveau des F- bzw. Likelihood Ratio-Tests < 5 %-Niveau

++

Signifikanzniveau des F- bzw. Likelihood Ratio-Tests < 1 %-Niveau

Tab. D-12: Search Services: Modellvergleich der direkten Effekte Quelle:

Eigene Darstellung.

Der Vergleich der beiden Modelle bestätigt die Vermutung, dass sich das R2 zwar auf sämtlichen Stufen durch Aufnahme der Wechselkosten verbessert, sich aber insbesondere auf der Stufe der aktionalen Loyalität das R2 (¨R2 = 0,00199), der AIC (¨ AIC = -0,002430) sowie der LogLikelihood (¨ LogLikelihood = 585,42) verbessern. Auf der Stufe der konativen Loyalität steigt das R2 (¨R2 = 0,000203) dagegen schwächer und auch der AIC (¨ AIC = -0,00276) sowie der LogLikelihood (¨ Log-Likelihood = 95,58) verbessern sich nur vergleichsweise gering. Auf der Stufe der affektiven Loyalität verbessert sich der Erklärungsgehalt des Modells wiederum deutlich, indem

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

131

das R2 (¨R2 = 0,04207) stärker steigt. Auch der AIC (¨ AIC = -0,07212) sowie der LogLikelihood (¨ LogLikelihood = 462,03) verbessern sich deutlich. Diese Ergebnisse des um Wechselkosten erweiterten linearen Mehrgleichungsmodells lassen sich in Form der folgenden Gleichungen (1-13) bis (1-16) darstellen. (1-13)

AKT

229,26****  17,724 * KON *  26,826 *WK ****  0,260 *VV ****

(1-14)

KON

0,001n.s.  0,232 * KOG ****  0,524 * AFF ****  0,060 * WK ****

(1-15)

AFF

0,001n.s.  0,507 * KOG ****  0,238 *WK ****

(1-16)

KOG

0,0003n.s.  0,447 * WK ****

Anmerkungen: AFF

Affektive Loyalität

AKT

Aktionale Loyalität

KOG

Kognitive Loyalität

KON

Konative Loyalität

VV

Vergangenes Verhalten

WK

Wechselkosten

Auf die aktionale Loyalität üben die Wechselkosten damit sowohl einen direkten als auch einen indirekten Einfluss über die kognitive, affektive und konative Loyalität aus. Zur Beurteilung der Bindungswirkung der Wechselkosten im Vergleich zu den weiteren Bindungsdeterminanten ist mittels dieser Gleichungen der Gesamteffekt der Wechselkosten zu berechnen. Unter der Prämisse der Konstanz sämtlicher anderen Variablen weist der Gesamteffekt für die Wechselkosten einen Wert von 34,043 auf, so dass konkret mit einer Erhöhung der Wechselkosten um eine Einheit eine Erhöhung der aktionalen Loyalität um 34,043 Euro einhergeht. Beim Vergleich dieser Effektstärke mit denen der kognitiven (8,821) und der affektiven Loyalität (9,287) ist damit ein stärkerer Bindungseffekt festzustellen. Dieser zeigt sich insbesondere in der direkten Wirkung der Wechselkosten auf die aktionale Loyalität und weniger in deren indirekten Effekten. Zusammenfassend ist für die direkten Effekte der Wechselkosten zu konstatieren, dass, abgesehen von einer vermuteten direkten Wirkungsbeziehung, die meisten Hypothesen zur Wirkung der Wechselkosten bestätigt werden konnten. Die Wechselkosten üben entgegen der formulierten Hypothese einen positiven Einfluss auf die Kundenzufriedenheit aus. Einen zusammenfassenden Überblick über die direkten Effekte der Wechselkosten gibt Abbildung D-10.

132

Kap. D

Verg. Verhalten Kognitive Loyalität

Konative Loyalität

Aktionale Loyalität

0,447**** Affektive Loyalität

0,060****

26,826****

0,238**** Wechselkosten Alle Pfade sind auf dem 0,999-Niveau (p<0,001) signifikant.

Abb. D-10: Search Services: Direkte Effekte Quelle:

2.1.2.4

Eigene Darstellung.

Prüfung der moderierenden Effekte

Bisher umfasst das betrachtete Untersuchungsmodell die direkten Wirkeffekte des Nettonutzens und der Kundenzufriedenheit auf die konative Loyalität sowie deren indirekte Wirkung auf die aktionale Loyalität. Ferner wurden diese Determinanten der Kundenbindung zur Beurteilung der relativen Stärke der Bindungswirkung den Wechselkosten gegenübergestellt. Somit stellt das Untersuchungsmodell eine Durchschnittsbetrachtung über sämtliche Kunden dar, und unterstellt die Gültigkeit dieser Zusammenhänge für sämtliche Kunden in gleichem Maße.558 Da allerdings sowohl die Wechselkostenliteratur559 als auch die in dieser Arbeit betrachtete Theorie des geplanten Verhaltens nahelegen,560 dass die Zusammenhänge für die Kunden mit hohen wahrgenommenen Wechselkosten im Vergleich zu den Kunden mit niedrigern Wechselkosten differieren, werden nachfolgend die moderierenden Effekte der Wechselkosten überprüft. 558

Vgl. Jaccard, J. et al. (1990), S. 14 f.

559

Vgl. hierzu Kap. B.2.3.3.2.

560

Vgl. hierzu Kap. C.1.2.1.2.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

133

Hierzu wird im ersten Schritt ein um Interaktionseffekte erweitertes lineares Mehrgleichungsmodell aufgestellt (vgl. Tab. D-13). Im zweiten Schritt erfolgt zur Überprüfung des zusätzlichen Erklärungsbeitrags der moderierenden Effekte der Vergleich des um Interaktionseffekte erweiterten Modells mit dem um Wechselkosten erweiterten Divergenzmodells. Hypothese

Vermuteter Zusammenhang

Koeffizient

Aktionale Loyalität (Interaktion Konative Loyalität) HMOD5

Wechselkosten X Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (-)

-13,262*

R2 = 14,84 %; AIC = 12,339; LogLikelihood = -38.738,62 Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

25,549**

Wechselkosten Æ Aktionale Loyalität (+)

23,562****

Vergangenes Verhalten Æ Aktionale Loyalität (+)

0,260****

Konative Loyalität (Interaktion Kognitive Loyalität) HMOD1

Wechselkosten X Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (-)

0,049****

R2 = 52,20 %; AIC -0,743; LogLikelihood = -5.342,303 Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,220****

Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,523****

Wechselkosten Æ Konative Loyalität (+)

0,069****

Konative Loyalität (Interaktion Affektive Loyalität) HMOD2

Wechselkosten X Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (-)

0,044****

R2 = 52,14 %; AIC = -0,742; LogLikelihood = -5.345,731 Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,236****

Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,505****

Wechselkosten Æ Konative Loyalität (+)

0,071****

Anmerkungen: * 0,9-Niveau signifikant ** 0,95-Niveau signifikant *** 0,99-Niveau signifikant **** 0,999-Niveau signifikant

Tab. D-13: Search Services: Überprüfung der Interaktionen Quelle:

Eigene Darstellung.

Wenn Kunden unter hohen Wechselkosten unabhängig von ihrer Verhaltensdisposition bei dem Unternehmen verbleiben, so ist anzunehmen, dass unter diesen Bedingungen der Zusammenhang zwischen der konativen und der aktionalen Loyalität nur gering ist.561 Entsprechend dieser Vermutung kann ein solcher negativ moderieren561

Vgl. hierzu Kap. C.2.2.2.1. sowie Kap. C.2.2.2.2.

134

Kap. D

der Effekt der Wechselkosten für den Zusammenhang konative-aktionale Loyalität nachgewiesen werden (Koeff. = -13,262; p = 0,072), weshalb Hypothese HMOD5 nicht abzulehnen ist. Konkret bedeutet dies, dass dieser Zusammenhang unter niedrigen wahrgenommenen Wechselkosten stärker ist als unter hohen Wechselkosten. Obgleich die theoretischen Überlegungen dieser Arbeit auch einen negativ moderierenden Effekt der Wechselkosten für den Zusammenhang zwischen der kognitiven und der konativen Loyalität vermuten lassen, kann dieser nicht nachgewiesen werden. Vielmehr wird dieser Zusammenhang signifikant positiv von den Wechselkosten moderiert (Koeff. = 0,049; p = 0,000), weshalb die Hypothese HMOD1 abzulehnen ist. Ebenso deuten die Ergebnisse des Mehrgleichungsmodells für den Zusammenhang affektive-konative Loyalität auf einen den Hypothesen entgegengesetzten moderierenden Effekt hin. Auch für diesen Zusammenhang besitzen die Wechselkosten einen positiv moderierenden Effekt (Koeff. = 0,044; p = 0,000), weshalb die Hypothese HMOD2 abzulehnen ist. Da grundsätzlich in den Sozialwissenschaften bei der Aufdeckung von Interaktionseffekten zumeist nur mittlere Effektstärken nachzuweisen sind,562 gilt es im Folgenden den zusätzlichen Erklärungsbeitrag zu überprüfen, den die Aufnahme der Interaktionseffekte in das Modell stiftet. Dementsprechend wird im Folgenden ein Modellvergleich zwischen dem um Interaktionseffekte erweiterten Divergenzmodell mit dem um die direkten Effekte erweiterten Modell durchgeführt (vgl. Tab. D-14).

562

Vgl. Baltes-Götz, B. (2006), S. 16.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

135

Aktionale Loyalität (Kon. Loy.)

Divergenzmodell

Modell (Interaktionseff.)

R2

14,80 %

14,84 %

¨ R2

0,000374

¨ AIC

-0,00044

¨ LogLikelihood

+4,24+

Konative Loyalität (Kog. Loy.)

Divergenzmodell

Modell (Interaktionseff.)

R2

51,97 %

52,20 %

¨ R2

0,002++

¨ AIC

-0,005

¨ LogLikelihood

+26,69++

Konative Loyalität (Aff. Loy.)

Divergenzmodell

Modell (Interaktionseff.)

R2

51,97 %

52,14 %

¨ R2

0,002++

¨ AIC

-0,003

¨ LogLikelihood

+19,84++

Anmerkungen: +

Signifikanzniveau des F- bzw. Likelihood Ratio-Tests < 5 %-Niveau

++

Signifikanzniveau des F- bzw. Likelihood Ratio-Tests < 1 %-Niveau

Tab. D-14: Search Services: Erklärungsgehalt der Interaktionen Quelle:

Eigene Darstellung.

Der Vergleich der beiden Modelle zeigt, dass sich das R2 durch Aufnahme der Interaktionen sowohl auf der Stufe der konativen Loyalität als auch der aktionalen Loyalität verbessert, wobei auf der letzteren der Zuwachs nicht signifikant ist. So steigt auf der Stufe der aktionalen Loyalität das R2 um 0,000374 für die Interaktion der Wechselkosten mit der konativen Loyalität; der AIC verbessert sich um -0,00044 sowie der LogLikelihood um 4,24. Dagegen steigt auf der Stufe der konativen Loyalität das R2 stärker mit einem Wert von 0,002 für die Interaktion der Wechselkosten mit der kognitiven Loyalität (affektive Loyalität: 0,002), auch der AIC verbessert sich um 0,005 (affektive Loyalität: 0,003) sowie der LogLikelihood um 26,69 (affektive Loyalität: 19,84). Somit weist der moderierende Effekt der Wechselkosten für den Zusammenhang konative-aktionale Loyalität den geringsten zusätzlichen Erklärungsbeitrag auf. Zusammenfassend lässt sich konstatieren, dass auf sämtlichen Stufen Interaktionseffekte der Wechselkosten nachzuweisen sind. Dabei verbessern die Wechselkosten für den Zusammenhang konative-aktionale Loyalität die Erklärungskraft des Modells nur geringfügig. Dagegen nimmt auf der Stufe der konativen Loyalität der Erklärungsgehalt des Modells stärker zu, allerdings üben die Wechselkosten auf dieser Stufe entgegen den formulierten Hypothesen einen positiv moderierenden Einfluss aus (vgl. Abb. D-11).

136

Kap. D

Verg. Verhalten Kognitive Loyalität

Konative Loyalität

Affektive Loyalität 0,044****

Aktionale Loyalität

-13,262****

0,049**** Wechselkosten Alle Pfade sind auf dem 0,999-Niveau (p<0,001) signifikant.

Abb. D-11: Search Services: Moderierende Effekte Quelle:

2.1.3

Eigene Darstellung.

Zusammenfassung der Untersuchungsergebnisse

Als Gesamtfazit der ersten Studie ist festzuhalten, dass die aus den verhaltenswissenschaftlichen Theorien der Kundenbindung abgeleiteten Untersuchungshypothesen in der empirischen Analyse überwiegend bestätigt werden konnten. Werden die Ergebnisse der empirischen Hypothesenprüfung in einer Übersicht zusammengefasst, ergibt sich das in Tabelle D-15 dargestellte Gesamtbild. Es wird ersichtlich, dass von 13 getesteten Hypothesen insgesamt 8 nicht falsifiziert werden konnten. Die erste Studie der vorliegenden Arbeit hatte das Ziel, die Verhaltenswirksamkeit der Wechselkosten zu untersuchen, da in den meisten Untersuchungen der Wechselkostenforschung keine Unterscheidung zwischen der Kundenbindung als Verhaltensdisposition und der Kundenbindung als Verhalten erfolgt. Auf diese Weise wurden die methodisch-operationellen Defizite bisheriger Arbeiten adressiert. Gleichzeitig erfolgte dabei die Überprüfung des Bezugsrahmens dieser Untersuchung und der Wirkung der Wechselkosten innerhalb dieses Kundenbindungsmodells, da mehrere dieser Effekte der Wechselkosten in der Literatur diskutiert, jedochr nicht empirisch überprüft werden.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

Hypothese

Vermuteter Zusammenhang

137

Ergebn.

Kapitel

Konvergenzmodell HKON1

Kognitive Loyalität Æ Affektive Loyalität (+)

9

HKON2

Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

9

HKON3

Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

9

D.2.1.2.1

Divergenzmodell HDIV1

Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

9

HDIV2

Kognitive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

8

HDIV3

Affektive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

8

D.2.1.2.1

Direkte Effekte der Wechselkosten HDIR1

Wechselkosten Æ Kognitive Loyalität (+)

9

HDIR2

Wechselkosten Æ Affektive Loyalität (-)

8

HDIR3

Wechselkosten Æ Konative Loyalität (+)

9

HDIR4

Wechselkosten Æ Aktionale Loyalität (+)

9

D.2.1.2.3

Moderierende Effekte der Wechselkosten HMOD1

Wechselkosten X Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (-)

8

HMOD3

Wechselkosten X Kognitive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (-)

n .m.

HMOD2

Wechselkosten X Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (-)

8

HMOD4

Wechselkosten X Affektive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (-)

n .m.

HMOD5

Wechselkosten X Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (-)

9

D.2.1.2.4

Anmerkungen: 9 Hypothese bestätigt 8 Hypothese widerlegt

Tab. D-15: Search Services: Zusammenfassung der Ergebnisse Quelle:

Eigene Darstellung.

Dementsprechend ist als Ergebnis dieser Studie zunächst festzuhalten, dass sich das Konvergenzmodell der Loyalität nach OLIVER empirisch bewährt hat.563 Gleichzeitig ist dieses jedoch um einzelne Zusammenhänge zwischen den Konstrukten zum Divergenzmodell zu erweitern, da die Kundenzufriedenheit zwischen dem Nettonutzen und der konativen Loyalität lediglich einen partiell mediierenden Effekt aufweist. Dagegen erweist sich die konative Loyalität als vollständiger Mediator zwischen den Kundenbindungsdeterminanten der Kundenzufriedenheit, dem Nettonutzen und der aktionalen Loyalität. Damit konnte eine direkte Wirkung der Kundenzufriedenheit sowie des Nettonutzens auf die aktionale Loyalität nicht bestätigt wer-

563

Vgl. hierzu Kap. C.2.1.1.

138

Kap. D

den. Vor diesem Hintergrund interessieren insbesondere die Größen, welche das tatsächliche Verhalten der Kunden direkt beeinflussen. Einen solchen direkten Effekt auf die aktionale Loyalität üben neben der konativen Loyalität die Wechselkosten aus. Vor diesem Hintergrund wird auch die Bedeutung der Wechselkosten zur Kundenbindung offensichtlich, da diese deutlich stärker zur Bindung der Kunden beitragen als die Kundenzufriedenheit oder aber der Nettonutzen. Die Stärke dieser Bindung resultiert insbesondere aus der direkten Wirkung der Wechselkosten auf die aktionale Loyalität. Die Unterscheidung zwischen der Verhaltensintention und dem tatsächlichen Verhalten des Kunden ist somit zwingend, um die tatsächliche Bindungswirkung der Wechselkosten beurteilen zu können. Dementsprechend sind die bisherigen Forschungsarbeiten zu hinterfragen, in denen die Kundenbindung einzig über die Verhaltensdispositionen der Kunden operationalisiert wird. Damit sind die nachfolgenden Untersuchungen im Bereich der Wechselkostenforschung angehalten, dass tatsächliche Verhalten des Kunden an Stelle von Einstellungen zu betrachten. Obgleich die Wechselkosten das tatsächliche Verhalten der Kunden in besonderem Maße beeinflussen, so ist deren Wirkung auf die übrigen Stufen der Loyalität lediglich moderat. Gleichzeitig wird auf diesen Stufen deutlich, dass es einer differenzierten Betrachtung der Wechselkosten zur Aufdeckung der Pfade, über welche die Wechselkosten das tatsächliche Verhalten der Kunden beeinflussen, bedarf.564 So besitzen die Wechselkosten auf sämtlichen Stufen einen direkten positiven Effekt, und die pauschale Annahme stets negativ auf die Kundenzufriedenheit wirkender Wechselkosten konnte in dieser Studie nicht bestätigt werden. Vielmehr bedarf es der Differenzierung, bspw. zwischen positiven und negativen Wechselkosten, um die Ursachen der nicht den Hypothesen entsprechenden Untersuchungsergebnisse zu erklären. Die in dieser Studie vorgenommene eindimensionale Konzeptualisierung der Wechselkosten ist auch dafür verantwortlich, dass die nicht den Untersuchungshypothesen entsprechenden positiven Interaktionseffekte der Wechselkosten mit der kognitiven und der affektiven Loyalität nicht erklärt werden können. Die kritische Bewertung der ersten Studie verdeutlicht die Notwendigkeit, die theoretisch-konzeptionellen Defizite der Wechselkostenforschung in einer zweiten Studie dezidiert zu betrachten. Dabei erfolgt eine mehrdimensionale Konzeptualisierung der Wechselkosten, wie sie in dieser Arbeit herausgearbeitet wurde.565

564

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 337.

565

Vgl. hierzu Kap. C.2.2.3.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

2.2

139

Dienstleistungsstudie: Experience/Credence Services

Während die erste Studie sich der Verhaltenswirksamkeit der Wechselkosten widmet, betrachtet die zweite Studie die Wirkunterschiede zwischen den einzelnen Dimensionen der Wechselkosten. Entsprechend der Vorgehensweise der ersten Studie gilt es daher zunächst, das Messmodell der latenten Konstrukte zu bewerten (vgl. Kap. D.2.2.1), bevor die Überprüfung der Untersuchungshypothesen erfolgt (vgl. Kap. D.2.2.2). Anschließend werden die Ergebnisse der zweiten Fallstudie zusammenfassend dargestellt und kritisch hinsichtlich der mit ihr verbundenen Untersuchungsziele bewertet (vgl. Kap. D.2.2.3). 2.2.1

Überprüfung des Messmodells

Ausgehend von der explorativen Faktorenanalyse für die latenten Konstrukte des Bezugsrahmens ist hinsichtlich des Messmodells festzustellen, dass vier Faktoren extrahiert werden können, die als „Kognitive Loyalität“ (KOG), „Affektive Loyalität“ (AFF), „Konative Loyalität“ (KON) und „Aktionale Loyalität“ (AKT) zu interpretieren sind. Dabei liegen die Faktorladungen zwischen 0,454 und 0,855, und bis auf die Indikatoren KOG1, KON1,3 und AKT1 können sämtliche Indikatoren den vier Faktoren eindeutig zugeordnet werden. Da die ersten drei Indikatoren mit Faktorladungen von über 0,4 auf den jeweiligen Faktor laden und auch die weiteren Gütekriterien ein solches Vorgehen rechtfertigen,566 werden diese Indikatoren nicht eliminiert. Einzig der Indikator AKT1 wurde aufgrund der weiteren Prüfkriterien entfernt, so dass sich die nachfolgend dargestellte Zuordnung der Indikatoren zu den Faktoren ergibt (vgl. Tab. D-16).

566

Zu den Anforderungen an die Werte der Faktorladungen vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 8.

140

Kap. D

Indikator

KOG

KOG1

0,475

KOG2

0,694

KOG3

0,775

KOG4

0,812

KOG5

0,791

AFF

KON

AFF1

0,855

AFF2

0,870

AFF3

0,702

KON1

0,555

KON2

0,849 0,523

KON3

AKT

0,537

0,505

0,454

AKT2

0,835

AKT3

0,771

Anmerkungen: Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung. Die Rotation ist in 5 Iterationen konvergiert.

Tab. D-16: Experience/Credence Services: Faktorenanalyse des Basismodells Quelle:

Eigene Darstellung.

Auch die explorative Faktorenanalyse für die latenten Konstrukte der Wechselkosten deuten auf fünf eindeutig extrahierte Faktoren hin,567 die als „Uncertainty costs“ (RISK), „Setup costs“ (SETUP), „Post-switching behavioral and cognitive costs“ (POST), „Lost performance costs“ (LOST) und „Sunk costs“ (SUNK) zu bezeichnen sind. Die Faktorladungen der Indikatoren liegen zwischen 0,672 und 0,884, wobei die Indikatoren der „Pre-switching search and evaluation costs“ (SEAR) keinem eigenständigen und auch keinem weiteren Faktor eindeutig zugeordnet werden können. Entsprechend wurden diese Indikatoren aus dem Messmodell entfernt, so dass die wiederholte explorative Faktorenanalyse zur vollständigen Zuordnung sämtlicher Indikatoren zu den fünf angesprochenen Faktoren führt (vgl. Tab. D-17).

567

Vgl. hierzu Kap. C.2.2.1.4.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

Indikator

RISK

RISK1

0,773

RISK2

0,841

RISK3

0,672

SETUP

SETUP1

0,751

SETUP2

0,789

SETUP3

0,808

141

POST

POST1

0,830

POST2

0,819

POST3

0,884

POST4

0,827

LOST

LOST1

0,854

LOST2

0,846

LOST3

0,857

LOST4

0,715

SUNK

SUNK1

0,729

SUNK2

0,849

SUNK3

0,793

SUNK4

0,851

SUNK5

0,864

Anmerkungen: Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung. Die Rotation ist in 5 Iterationen konvergiert.

Tab. D-17: Experience/Credence Services: Faktorenanalyse der Kosten Quelle:

Eigene Darstellung.

Nach Durchführung der explorativen Faktorenanalyse zur Aufdeckung der grundsätzlichen Struktur der Messmodelle werden die Faktoren durch eine konfirmatorische Faktorenanalyse überprüft. Die Ergebnisse der finalen Zusammensetzung der Konstrukte sowie der Global- und Detailkriterien des Messmodells sind in Tabelle D-18 dargestellt.

142

Faktor

Kap. D

Item

FL

Sign.

IR

KISK

Cronbach’s Į

FR

DEV

Messmodell der Loyalität

KOG

AFF

KON

AKT

KOG1

0,70

n. m.

0,49

0,63

KOG2

0,84

14,835

0,70

0,77

KOG3

0,72

11,762

0,52

0,68

KOG4

0,89

13,396

0,79

0,83

KOG5

0,72

10,643

0,52

0,67

AFF1

0,92

n. m.

0,85

0,83

AFF2

0,87

30,121

0,75

0,78

AFF3

0,76

17,114

0,58

0,69

KON1

0,85

n. m.

0,72

0,75

KON2

0,65

17,336

0,42

0,61

KON3

0,87

22,489

0,76

0,71

AKT2

0,90

n. m.

0,81

0,79

AKT3

0,88

22,133

0,78

0,79

0,88

0,88

0,60

0,88

0,89

0,73

0,83

0,83

0,63

0,89

0,89

0,79

0,87

0,87

0,69

0,90

0,91

0,76

0,94

0,94

0,79

0,91

0,91

0,72

0,87

0,90

0,66

Messmodell der Wechselkosten RISK

SETUP

POST

LOST

SUNK

RISK1

0,75

n. m.

0,56

0,69

RISK2

0,88

19,185

0,78

0,83

RISK3

0,86

13,685

0,74

0,72

SETUP1 0,77

n. m.

0,60

0,72

SETUP2 0,88

19,799

0,77

0,80

SETUP3 0,96

22,735

0,92

0,88

POST1

0,90

n. m.

0,81

0,84

POST2

0,85

26,233

0,72

0,83

POST3

0,95

47,854

0,91

0,91 0,83

POST4

0,86

24,586

0,73

LOST1

0,90

n. m.

0,82

0,84

LOST2

0,91

35,535

0,83

0,83

LOST3

0,85

23,562

0,72

0,82 0,69

LOST4

0,71

15,974

0,50

SUNK1

0,58

n. m.

0,33

0,56

SUNK2

0,86

11,977

0,73

0,82

SUNK3

0,80

10,076

0,63

0,73

SUNK4

0,86

10,616

0,73

0,81

SUNK5

0,92

10,120

0,85

0,84

CFI = 0,942; TLI = 0,933; RMSEA = 0,053; SRMR = 0,053; Schätzer: MLR Tab. D-18: Experience/Credence Services: Überprüfung des Messmodells Quelle:

Eigene Darstellung.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

143

Nahezu sämtliche Gütekriterien weisen zufriedenstellende Werte auf, lediglich die Indikatorreliabilität des Indikators „SUNK1“ stellt davon eine Ausnahme dar. Die dennoch gute Anpassung der Indikatoren zeigt sich durchgehend sowohl in den Cronbach’s Į von über 0,83 (FL > 0,4), als auch in den Detailkriterien der zweiten Generation (FR > 0,6, IR > 0,4, DEV > 0,5). Das Messmodell erfüllt somit sämtliche Mindestanforderungen. Auch die globalen Gütemaße weisen gute Werte auf (CFI = 0,942 > 0,9, TLI = 0,933 > 0,9, RMSEA = 0,053 < 0,1, SRMR = 0,053 < 0,1). Die Überprüfung der Diskriminanzvalidität der Konstrukte (Korrelationskoeffizienten < 1 bzw. < 0,9) bestätigt die Güte des Messmodells. Wie Tabelle D-19, zeigt sind beide Kriterien für sämtliche Variablen erfüllt. Überdies wird deutlich, dass die Variablen selbst dem strengeren Kriterium nach FORNELL und LARCKER gerecht werden.568 KOG

AFF

KON

WK

LOST

RISK

POST

SUNK

SETUP

KOG

1

AFF

0,63

1

KON

0,76

0,79

AKT

0,62

0,58

0,78

1

LOST

0,57

0,44

0,56

0,51

1

RISK

0,41

0,38

0,45

0,49

0,60

1

POST

0,31

0,23

0,28

0,30

0,42

0,67

1

SUNK

0,16

0,01

0,06

0,01

0,41

0,28

0,31

SETUP

0,27

0,21

0,27

0,27

0,52

0,57

0,67

0,48

1

DEV

0,60

0,73

0,63

0,79

0,72

0,69

0,79

0,66

0,76

1

1

Tab. D-19: Experience/Credence Services: Diskriminanzvalidität Quelle:

Eigene Darstellung.

Somit ist für die Messmodelle der zweiten Studie nach der erfolgten Reliabilitäts- und Validitätsprüfung zusammenfassend zu konstatieren, dass sich die aus der Literatur entlehnten Konstrukte mit den vorliegenden Daten bestätigen lassen. Lediglich eine Dimension der Wechselkosten und dessen Indikatoren mussten entfernt werden, so dass sich nunmehr das Messmodell für die Überprüfung des Hypothesensystems qualifiziert. 2.2.2

Überprüfung der Untersuchungshypothesen

Nachdem die Messmodelle evaluiert wurden, erfolgt die empirische Überprüfung des Untersuchungsmodells für die Experience/Credence Services in einer fünfstufigen

568

Vgl. Fornell, C./ Larker, D. F. (1981), S. 372.

144

Kap. D

Vorgehensweise. Analog zur ersten Studie wird zunächst der Bezugsrahmen dieser Untersuchung und die Existenz möglicher mediierender Effekte der affektiven und der konativen Loyalität betrachtet (vgl. Kap. D.2.2.2.1). Im zweiten Schritt werden für diese Studie die mit dem linearen Mehrgleichungsmodell verbundenen Prämissen getestet (vgl. Kap. D.2.2.2.2). Im dritten Schritt wird die differenzierte Betrachtung der von den Wechselkosten ausgehenden Bindungswirkung vorgenommen (vgl. Kap. D.2.2.2.3). Im vierten Schritt werden die moderierenden Effekte der Wechselkosten überprüft (vgl. Kap. D.2.2.2.4), bevor im fünften und letzten Schritt die Wirkungsunterschiede zwischen den Wechselkosten betrachtet werden (vgl. Abb. D-12).

D.2.2.2.1 Divergenzmodell

Kognitive Loyalität HDIV2(+)

HDIV1(+)

Konative Loyalität

HKON1(+)

HKON2(+)

D.2.2.2.2 Prämissen

D.2.2.2.3 Direkte Effekte

HKON3(+)

Aktionale Loyalität

HDIV3(+)

Affektive Loyalität

Direkte Effekte HDIR1(+) HDIR2(-) HDIR3(+) HDIR4(+)

Moderierende Effekte HMOD1(-) HMOD2(-) HMOD3(-) HMOD4(-) HMOD5(-)

Dimensionen der Wechselkosten

D.2.2.2.4 Moderierende Effekte

(1) Uncertainty costs (2) Setup costs (3) Post-switching behavioral and cognitive costs (4) Lost performance costs (5) Sunk costs

prozessbed. ökonomisch

Wirkunterschiede der Wechselkosten

D.2.2.2.5 Wirkunterschiede

(1) Richtung: HMULT1a(-) HMULT1b(+) (2) Stärke: HMULT2a(+) HMULT2b(+) HMULT3a(+) HMULT3b(+)

Abb. D-12: Experience/Credence Services: Vorgehen der Hypothesenprüfung Quelle:

2.2.2.1

Eigene Darstellung.

Prüfung des Divergenzmodells

Entsprechend dieser Vorgehensweise gilt es zunächst das Konvergenzmodell dem Divergenzmodell gegenüberzustellen, um mögliche mediierende Effekte aufzudecken. Der Vorgehensweise von BARON und KENNY folgend ist zusammenfassend zu konstatieren,569 dass sich das Divergenzmodell vollständig bestätigen lässt, da sich 569

Vgl. hierzu Kap. D.2.1.2.1.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

145

die direkten Effekte der kognitiven und der affektiven Loyalität sowohl auf die konative als auch die aktionale Loyalität als signifikant erweisen. Damit wirken die affektive und konative Loyalität partiell mediierend. Die direkten Effekte auf die aktionale Loyalität sind in dieser Studie im Vergleich zur vorherigen mit der Operationalisierung der aktionalen Loyalität durch das abgefragte Kundenverhalten zu begründen. Somit ist zu überprüfen, ob zwischen der konativen sowie der aktionalen Loyalität Unterschiede hinsichtlich deren Determinanten bestehen und damit diese Differenzierung gerechtfertigt ist. Das Konvergenzmodell wird um die direkten Effekte der kognitiven und affektiven Loyalität sowohl auf die konative als auch aktionale Loyalität erweitert, da auch die Gütekriterien auf die Überlegenheit des vollständigen Divergenzmodells im Vergleich zum Konvergenzmodell hinweisen. Dementsprechend findet dieses Modell auch Anwendung zur Überprüfung der Untersuchungshypothesen mittels eines linearen Mehrgleichungsmodells (vgl. Tab. D-20). Hypothese

Vermuteter Zusammenhang

Koeffizient

Aktionale Loyalität HKON3

Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,509****

H DIV2

Kognitive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,159***

H DIV3

Affektive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,114**

2

R = 48,92 %; AIC = -0,637; LogLikelihood = -400,982 Konative Loyalität HKON2

Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,445****

HDIV1

Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,419****

2

R = 57,65 %; AIC = -0,844; LogLikelihood = -363,828 Affektive Loyalität HKON1

Kognitive Loyalität Æ Affektive Loyalität (+)

0,609****

R2 = 36,57 %; AIC = -0,473; LogLikelihood = -433,215 Anmerkungen: * 0,9-Niveau signifikant ** 0,95-Niveau signifikant *** 0,99-Niveau signifikant **** 0,999-Niveau signifikant

Tab. D-20: Experience/Credence Services: Überprüfung des Divergenzmodells Quelle:

Eigene Darstellung.

Als Ergebnis des linearen Mehrgleichungsmodells ist festzustellen, dass die konative Loyalität mit einem Koeffizienten von 0,509 (p = 0,000) den stärksten Einfluss auf die aktionale Loyalität ausübt, gefolgt von der kognitiven Loyalität mit einem Koeffizienten von 0,159 (p = 0,003) sowie der affektiven Loyalität mit einem Koeffizienten von 0,114 (p = 0,035). Obgleich die affektive Loyalität den geringsten Einfluss auf die aktionale Loyalität ausübt, können dennoch die Hypothesen HKON3, HDIV2 und HDIV3 nicht

146

Kap. D

falsifiziert werden. Der durch diese Konstrukte erklärte Anteil an der Varianz beträgt auf dieser Stufe 48,92 %. Im Gegensatz zur aktionalen Loyalität ist der Einfluss sowohl der kognitiven Loyalität mit einem Koeffizienten von 0,419 (p = 0,000) als auch der affektiven Loyalität mit einem Koeffizienten von 0,445 (p = 0,000) auf der Stufe der konativen Loyalität deutlich stärker. Daher sind einerseits die Hypothesen HKON2 bzw. HDIV4 nicht abzulehnen, andererseits erklärt dieses auch das höhere R2 auf der Stufe der konativen Loyalität mit einem Wert von 57,65 %. Gleichzeitig ist damit auch die vorgenommene Differenzierung zwischen der Verhaltensabsicht und dem Verhalten des Kunden zu rechtfertigen. Darüber hinaus wirkt die kognitive Loyalität nicht nur direkt auf die konative Loyalität, diese hat vielmehr auch einen indirekten Einfluss über die affektive Loyalität. Dieser direkte Effekt weist einen Koeffizienten von 0,609 (p = 0,000) auf und bestimmt 36,57 % der Varianz auf dieser Stufe. Damit ist auch die letzte Hypothese HKON1 des Divergenzmodells nicht abzulehnen. Diese durch das lineare Mehrgleichungsmodell bestätigten Zusammenhänge lassen sich entsprechend in Form der Gleichungen (1-17) bis (1-19) darstellen. (1-17)

AKT

0,039n.s.  0,509 * KON ****  0,159 * KOG***  0,114 * AFF **

(1-18)

KON

0,015n.s.  0,419 * KOG****  0,445 * AFF ****

(1-19)

AFF

0,007 n.s.  0,609 * KOG****

Anmerkungen: AFF

Affektive Loyalität

AKT

Aktionale Loyalität

KOG

Kognitive Loyalität

KON

Konative Loyalität

Auf Basis der Gleichungen lässt sich erneut der Gesamteffekt der Kundenbindungsdeterminanten zur Beurteilung der relativen Bindungswirkung berechnen. Demnach beträgt der Gesamteffekt der kognitiven Loyalität 0,366, wohingegen die affektive Loyalität einen Wert von 0,341 aufweist. Der tendenziell stärkere Einfluss der kognitiven Loyalität ist mit dessen direkten Effekt auf die affektive Loyalität zu begründen. Obgleich damit sowohl die kognitive als auch die affektive Loyalität einen stärkeren Einfluss auf die aktionale Loyalität ausüben als die Gleichung (1-17) zunächst vermuten lässt, wird diese dennoch deutlich stärker von der konativen Loyalität mit einem Wert von 0,509 bestimmt. Konkret geht mit einer Verbesserung der kognitiven Loyalität um eine Einheit eine Verbesserung der aktionalen Loyalität um 0,366 Einheiten einher. Äquivalent dazu steigt die aktionale Loyalität bei einer Verbesserung der affektiven Loyalität um eine Einheit um 0,341 Einheiten. Diese Ergebnisse zeigen zusammenfassend, dass sämtliche dem Divergenzmodell zu Grunde liegenden Hypothesen bestätigt werden konnten, und die affektive sowie die kognitive Loyalität wesentliche Determinanten sowohl der konativen als auch der

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

147

aktionalen Loyalität darstellen. Eine Übersicht über sämtliche Wirkeffekte und ihrer entsprechenden Koeffizienten ist in Abbildung D-13 dargestellt. Kognitive Loyalität

0,159*** 0,419**** Konative Loyalität

0,609****

0,509****

Aktionale Loyalität

0,445**** Affektive Loyalität R2 = 36,6 %

0,114**

R2 = 57,7 %

R2 = 48,9 % Alle außer mit ** (0,95-Niveau) und mit *** (0,99-Niveau) bezeichneten Pfade sind auf dem 0,999-Niveau (p<0,001) signifikant.

Abb. D-13: Experience/Credence Services: Darstellung des Divergenzmodells Quelle:

2.2.2.2

Eigene Darstellung.

Prüfung der Prämissen

Die Anwendung linearer Mehrgleichungsmodelle ist nur dann gerechtfertigt, wenn auch dessen Prämissen erfüllt sind. Daher gilt es zunächst die Linearität des Untersuchungsmodells durch die Modellierung von quadratischen und kubischen Termen zu überprüfen.570 Dabei ist festzustellen, dass bei keinem der möglichen Zusammenhänge ein sattelförmiger Verlauf zu erkennen ist; weder für den Zusammenhang zwischen der affektiven und der konativen Loyalität, der affektiven und der aktionalen Loyalität, noch der konativen und der aktionalen Loyalität. Demgegenüber zeigt die Überprüfung möglicher degressiver bzw. progressiver Verläufe, dass für sämtliche Zusammenhänge schwach progressive Verläufe festzustellen sind. So sind die quadratischen Koeffizienten sowohl für den Zusammenhang zwischen der affektiven und der konativen Loyalität (Koeff. = 0,041; p = 0,044), der affektiven und der aktionalen Loyalität (Koeff. = 0,050; p = 0,025) als auch der konativen und der aktionalen Loyalität (Koeff. = 0,105; p = 0,000) signifikant.

570

Vgl. hierzu Kap. D.2.1.2.2.

148

Kap. D

Die Aufnahme der quadratischen Terme in das Mehrgleichungsmodell verbessert für den Zusammenhang zwischen der affektiven und der konativen Loyalität das R2 (¨ R2 = 0,005). Zudem verbessern sich auch der AIC (¨ AIC = -0,008) bei einem absoluten Niveau von -0,844 und der LogLikelihood (¨ LogLikelihood = 4,96) bei einem Niveau von -364. Ebenso verbessern sich die Werte für den Zusammenhang zwischen der affektiven und der aktionalen Loyalität (¨ R2 = 0,005; ¨ AIC = -0,011; ¨ LogLikelihood = 6,00). Auch der Zusammenhang zwischen der konativen und der aktionalen Loyalität verbessert sich geringfügig (¨ R2 = 0,026; ¨ AIC = -0,052; ¨ LogLikelihood = 21,15). Die vergleichsweise niedrigen Koeffizienten deuten erneut auf nur schwach progressive Verläufe hin, wie auch die nur geringfügig besseren Erklärungswerte der Modellerweiterungen widerspiegeln. Dementsprechend wird im weiteren Verlauf auf eine lineare Modellierung der Zusammenhänge zurückgegriffen und auf eine Transformation der Variablen wird verzichtet.571 Hinsichtlich der weiteren Prämissen ist festzuhalten, dass die Korrelationsanalyse Korrelationskoeffizienten unterhalb des Grenzwerts von 0,8 zeigt und sämtliche berechneten Variance Inflation Factors unterhalb des strengen Kriteriums von 2,5 liegen, womit das Ausmaß an Multikollinearität als unbedenklich einzuschätzen ist. Erneut ist die Normalverteilung der Störgrößen anzunehmen, da aufgrund der Stichprobengröße über dem in der Literatur empfohlenen Grenzwert die Gültigkeit der Signifikanztests zu unterstellen ist.572 Auch bedarf es keiner Betrachtung der NichtAutokorrelationsannahme, da die Beobachtungen dieser Untersuchung nicht zeitlich aufeinander folgen. Ebenso ist hinsichtlich möglicher Heteroskedastizität erneut auf den 3-SLS-Schätzer zu verweisen.573 2.2.2.3

Prüfung der direkten Effekte

Nachdem sich das Divergenzmodell qualifiziert hat, erfolgt in einem ersten Schritt die Erweiterung des Modells um die direkten Effekte der Wechselkosten (vgl. Tab. D-21). Dabei wird dieses Modell hierarchisch um nicht-signifikante Wirkeffekte bereinigt und im zweiten mit dem Divergenzmodell verglichen.

571

Vgl. Doorn v., J. (2004), S. 129; Rudolph, B. (1998), S. 185.

572

Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 91 ff.

573

Vgl. Kennedy, P. (1992), S. 410.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

Hypothese

Vermuteter Zusammenhang

149

Koeffizient

Aktionale Loyalität Wechselkosten Æ Aktionale Loyalität (+)

HDIR4

1. Lost performance costs

0,077n.s.

2. Uncertainty costs

0,148***

3. Post-switching behavioral and cognitive costs

0,041n.s.

4. Setup costs

0,040n.s.

5. Sunk costs

-0,154****

R2 = 52,46 %; AIC = -0,719; LogLikelihood = -360,787 Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,458****

Affektive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,047n.s.

Kognitive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,126**

Konative Loyalität Wechselkosten Æ Konative Loyalität (+) 1. Lost performance costs HDIR3

0,116**

2. Uncertainty costs

0,092*

3. Post-switching behavioral and cognitive costs

-0,060n.s.

4. Setup costs

0.060n.s.

5. Sunk costs

-0,028n.s.

2

R = 61,58 %; AIC = -0,957; LogLikelihood = -320,158 Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,412****

Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,342****

Affektive Loyalität Wechselkosten Æ Affektive Loyalität (-/+) HMULT1a

HMULT1b

1. Setup costs

0,046n.s.

2. Uncertainty costs

0,168***

3. Post-switching behavioral and cognitive costs

-0,016n.s.

4. Lost performance costs

0,122**

5. Sunk costs

-0,189****

R2 = 41,01 %; AIC = -0,517; LogLikelihood = -397,916 Kognitive Loyalität Æ Affektive Loyalität (+)

0,495****

150

Kap. D

Hypothese

Vermuteter Zusammenhang

Koeffizient

Kognitive Loyalität Wechselkosten Æ Kognitive Loyalität (+)

HDIR1

1. Lost performance costs

0,445****

2. Uncertainty costs

0,165****

3. Post-switching behavioral and cognitive costs

0,044n.s.

4. Setup costs

-0,021n.s.

5. Sunk costs

-0,044n.s.

2

R = 30,71 %; AIC = -0,392; LogLikelihood = -420,844 Anmerkungen: n.s.

nicht signifikant

* 0,9-Niveau signifikant ** 0,95-Niveau signifikant *** 0,99-Niveau signifikant **** 0,999-Niveau signifikant

Tab. D-21: Experience/Credence Services: Überprüfung der direkten Effekte Quelle:

Eigene Darstellung.

Die Ergebnisse des Mehrgleichungsmodells zeigen auf der Stufe der aktionalen Loyalität, dass lediglich uncertainty sowie sunk costs einen direkten Einfluss ausüben. Sowohl für die lost performance costs, die post-switching behavioral and cognitive costs als auch die setup costs kann kein signifikanter Einfluss nachgewiesen werden. Dagegen kennzeichnet die Stufe der konativen Loyalität ein signifikanter Einfluss der lost performance costs sowie der uncertainty costs. Erneut kann für die postswitching behavioral and cognitive costs kein Einfluss festgestellt werden, wie auch für die setup und sunk costs. Auch auf der der Stufe der konativen Loyalität üben sowohl die lost performance als auch die uncertainty costs einen direkten positiven Einfluss auf die affektive Loyalität aus, wohingegen die sunk costs einen direkten negativen Einfluss besitzen. Sowohl für die post-switching behavioral and cognitive costs als auch die setup costs konnte kein signifikanter Einfluss nachgewiesen werden. Letztlich ist auch auf der Stufe der kognitiven Loyalität erneut ein Einfluss der lost performance sowie der uncertainty costs festzustellen. Da nicht sämtliche Wechselkosten einen direkten Einfluss auf die Stufen ausüben, geht dieses Ergebnis mit der dieser Untersuchung zu Grunde liegenden Vermutung konform, dass es einer Differenzierung zwischen den einzelnen Dimensionen der Wechselkosten bedarf. Zur Identifikation eines Modells, das mit wenigen Variablen einen großen Anteil an der Varianz der abhängigen Variablen erklärt, sowie zur Überprüfung der Untersuchungshypothesen, wird dieses vollständige Modell stufenweise um die nicht signifikanten Effekte bereinigt (vgl. Tab. D-22).

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

Hypothese

Vermuteter Zusammenhang

151

Koeffizient

Aktionale Loyalität Wechselkosten Æ Aktionale Loyalität (+) HDIR4

1. Lost performance costs

0,091*

2. Uncertainty costs

0,188****

3. Sunk costs

-0,140****

R2 = 52,27 %; AIC = -0,729; LogLikelihood = -370,431 Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,482****

Kognitive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,137**

Konative Loyalität Wechselkosten Æ Konative Loyalität (+) HDIR3

1. Lost performance costs

0,113***

2. Uncertainty costs

0,073*

R2 = 61,23 %; AIC = -0,967; LogLikelihood = -329,010 Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,423****

Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,334****

Affektive Loyalität HMULT1a

Wechselkosten Æ Affektive Loyalität (-/+)

HMULT1b

1. Uncertainty costs

0,173****

2. Lost performance costs

0,133**

3. Sunk costs

-0,181****

R2 = 41,40 %; AIC = -0,538; LogLikelihood = -405,567 Kognitive Loyalität Æ Affektive Loyalität (+)

0,495****

Kognitive Loyalität Wechselkosten Æ Kognitive Loyalität (+) HDIR1

1. Lost performance costs

0,426****

2. Uncertainty costs

0,182****

2

R = 31,37 %; AIC = -0,415; LogLikelihood = -429,476 Anmerkungen: * 0,9-Niveau signifikant ** 0,95-Niveau signifikant *** 0,99-Niveau signifikant **** 0,999-Niveau signifikant

Tab. D-22: Experience/Credence Services: Reduzierte direkte Effekte Quelle:

Eigene Darstellung.

152

Kap. D

Die Ergebnisse des reduzierten Mehrgleichungsmodells zeigen auf der Stufe der aktionalen Loyalität, dass die lost performance (Koeff. = 0,091; p = 0,078) und uncertainty costs (Koeff. = 0,188; p = 0,000) eine positive Bindungswirkung ausüben, weshalb die Hypothese HDIR4 nicht abzulehnen ist. Der Einfluss der uncertainty costs auf das Verhalten der Kunden ist zudem stärker als der Einfluss der kognitiven Loyalität (Koeff. = 0,137; p = 0,011), aber schwächer als der Einfluss der konativen Loyalität (Koeff. = 0,482; p = 0,000). Entgegen den Ergebnissen des Divergenzmodells ohne Wechselkosten erweist sich die affektive Loyalität als nicht signifikant und wurde deshalb aus dem reduzierten Modell mit Wechselkosten auf dieser Stufe entfernt. Auch wirken die sunk costs im Gegensatz zu den formulierten Hypothesen negativ auf die aktionale Loyalität (Koeff. = -0,140; p = 0,000). Der durch diese Determinanten erklärte Anteil an der Varianz beträgt 52,27 %. Erneut wird damit die Notwendigkeit der Differenzierung zwischen den Wechselkosten offensichtlich, da diese sich nicht nur in der Wirkungsstärke sondern auch in der Wirkungsrichtung unterscheiden. Mittels einer eindimensionalen Betrachtung der Wechselkosten hätten diese unterschiedlichen Wirkeffekte nicht aufgedeckt werden können. Neben dem direkten Effekt einzelner Wechselkosten auf die aktionale Loyalität üben diese auch einen indirekten Einfluss über die konative Loyalität aus. So erweisen sich sowohl die lost performance (Koeff. = 0,113; p = 0,009) als auch die uncertainty costs (Koeff. = 0,073; p = 0,070) als signifikant positiv, weshalb die Hypothese HDIR3 nicht abzulehnen ist. Im Gegensatz zur aktionalen Loyalität wirken auf dieser Stufe die lost performance costs stärker als die uncertainty costs, und auch die kognitive Loyalität zeigt eine stärkere Wirkung als auf der vorherigen Stufe (Koeff. = 0,334; p = 0,000). Hatte die affektive Loyalität hinsichtlich der aktionalen Loyalität lediglich einen indirekten Einfluss auf das Verhalten der Kunden, so übt sie an dieser Stelle einen direkten Einfluss aus (Koeff. = 0,423; p = 0,000), der deutlich über den Effektstärken der anderen Bindungsdeterminanten liegt. Der durch diese Variablen erklärte Anteil der Varianz der aktionalen Loyalität beträgt 61,23 % und weist damit den höchsten Wert über sämtliche Stufen auf. Wurde in der ersten Studie der Annahme pauschal negativ auf die Kundenzufriedenheit wirkender Wechselkosten gefolgt, so zeigt die zweite Studie differenziertere Ergebnisse. So üben lediglich die sunk costs einen negativen Einfluss auf die affektive Loyalität aus (Koeff. = -0,181; p = 0,000), wobei dieses Ergebnis nicht der vermuteten Differenzierung zwischen den positiven und den negativen Wechselkosten entspricht. Dagegen üben sowohl die lost performance (Koeff. = 0,113; p = 0,009) als auch die uncertainty costs (Koeff. = 0,073; p = 0,070) einen positiven direkten Einfluss auf die affektive Loyalität aus. Somit sind die Hypothese HDIR2 und HMULT1a abzulehnen sowie die Hypothese HMULT1b teilweise zu bestätigen. Da JONES ET AL. die sunk costs als Wechselkosten positiven und die uncertainty costs als Wechselkosten

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

153

negativen Ursprungs klassifizieren, ist festzuhalten, dass diese Einteilung zu hinterfragen ist.574 Hinsichtlich der Stärke der Effekte zeigt der Vergleich, dass der Einfluss der Wechselkosten schwächer als der Einfluss der kognitiven Loyalität ist (Koeff. = 0,495; p = 0,000). Der durch sämtliche Determinanten erklärte Anteil an der Varianz beträgt auf der Stufe der affektiven Loyalität 41,40 %. Wie auch auf den meisten anderen Stufen wirken insbesondere die beiden Wechselkostenarten der lost performance (Koeff. = 0,426; p = 0,000) und uncertainty costs (Koeff. = 0,182; p = 0,000) auf die kognitive Loyalität. Dabei ist der Effekt der lost performance costs deutlich stärker als der Effekt der uncertainty costs. Beide Wirkungen entsprechen den formulierten Hypothesen, weshalb die Hypothese HDIR1 nicht abzulehnen ist. Der erklärte Anteil an der Varianz ist im Gegensatz zu den anderen Stufen mit einem Wert von 31,37 % am niedrigsten. Damit ist zu vermuten, dass die Bindungswirkung der Wechselkosten sich erneut insbesondere in deren direkten Effekten auf die aktionale Loyalität zeigt. Aktionale Loyalität R

2

¨ R2

Divergenzmodell

Modell (Wechselkosten)

48,92 %

52,27 %

0,034++

¨ AIC

-0,092

¨ LogLikelihood

+61,10++

Konative Loyalität

Divergenzmodell

Modell (Wechselkosten)

57,56 %

61,23 %

R

2

¨ R2

0,036++

¨ AIC

-0,122

¨ LogLikelihood

+69,64++

Affektive Loyalität

Divergenzmodell

Modell (Wechselkosten)

R2

36,57 %

41,40 %

¨ R2

0,048++

¨ AIC

-0,065

¨ LogLikelihood

+134,02++

Anmerkungen: + Signifikanzniveau des F- bzw. Likelihood Ratio-Tests < 5 %-Niveau ++ Signifikanzniveau des F- bzw. Likelihood Ratio-Tests < 1 %-Niveau

Tab. D-23: Experience/Credence Services: Modellvergleich der direkten Effekte Quelle:

574

Eigene Darstellung.

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 336 f.

154

Kap. D

Auch der Modellvergleich deutet aufgrund der teilweise starken Effekte, welche die Wechselkosten auf die einzelnen Stufen ausüben, auf die Überlegenheit des um Wechselkosten erweiterten Modells im Vergleich zum Divergenzmodell hin (vgl. Tab. D-23). Hinsichtlich des zusätzlichen Erklärungsgehalts zeigt der Modellvergleich, dass sich die Kriterien auf sämtlichen Stufen durch die Aufnahme der Wechselkosten deutlich verbessern, sowohl auf der Stufe der aktionalen Loyalität (¨ R2 = 0,034; ¨ AIC = -0,092; ¨ LogLikelihood = 61,10), der konativen Loyalität (¨ R2 = 0,036; ¨ AIC = -0,122; ¨ LogLikelihood = 69,64) als auch der affektiven Loyalität (¨ R2 = 0,048; ¨ AIC = -0,065; ¨ LogLikelihood = 134,02). Das lineare Mehrgleichungsmodell besitzt dadurch die in den Gleichungen (1-20) bis (1-23) dargestellte Form. (1-20)

AKT 0,03n.s.  0,482 * KON ****  0,137 * KOG **  0,091 * LOST *  0,188 * RISK ****  0,140 * SUNK ****

(1-21)

KON

(1-22)

AFF 0,01n.s.  0,495 * KOG ****  0,133 * LOST **  0,173 * RISK ****  0,181* SUNK ****

(1-23)

KOG

0,01n.s.  0,334 * KOG****  0,423 * AFF ****  0,113 * LOST ***  0,073 * RISK *

0,03n.s.  0,426 * LOST ****  0,182 * RISK ****

Anmerkungen: AFF

Affektive Loyalität

AKT

Aktionale Loyalität

KOG

Kognitive Loyalität

KON

Konative Loyalität

LOST

Lost performance costs

RISK

Uncertainty costs

SUNK

Sunk costs

Damit weist der Gesamteffekt der lost performance costs einen Wert von 0,343 auf, dessen Stärke vergleichbar zum Gesamteffekt der uncertainty costs mit einem Wert von 0,331 ist. Die sunk costs erweisen sich mit einem Gesamteffekt von -0,177 auf ausgewählten Stufen als negativ wirkend. Konkret geht mit einer Erhöhung der lost performance costs um eine Einheit geht eine Verbesserung (Verschlechterung) der aktionalen Loyalität um 0,343 (uncertainty costs: 0,331; sunk costs: -0,177) Einheiten einher. Beim Vergleich der Effektstärken mit denen der kognitiven (0,366) und der affektiven Loyalität (0,341) sind nahezu ebenso starke Effekte festzustellen. Demnach zeigt sich die Wirkung der Wechselkosten in dieser Studie nicht nur in Form der direkten Effekte, vielmehr sind auch die indirekten Effekte zu berücksichtigen, um deren Bindungswirkung beurteilen zu können. Dieses Ergebnis kann auf die Operationalisierung der aktionalen Loyalität durch das abgefragte Verhalten der Kunden zu-

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

155

rückzuführen sein; würde das tatsächliche Verhalten der Kunden betrachtet werden, ist zu vermuten, dass der direkte Effekt der Wechselkosten im Vergleich zu den weiteren Kundenbindungsdeterminanten deutlich stärker ausfällt. Als Fazit ist festzuhalten, dass es der Differenzierung zwischen den einzelnen Wechselkosten bedarf, da nicht sämtliche Formen einen Einfluss auf die Kundenbindung ausüben und auch die Wirkungsrichtung nicht für sämtliche Wechselkosten einheitlich ist. So haben einzig die lost performance, uncertainty und sunk costs einen direkten oder aber indirekten Einfluss auf die Kundenbindung, wobei die sunk costs negativ auf einzelne Stufen wirken. Einen zusammenfassenden Überblick über die direkten Effekte der Wechselkosten gibt Abbildung D-14.

Kognitive Loyalität

Konative Loyalität

Affektive Loyalität LOST: 0,173**** RISK: 0,133** SUNK: -0,181**** LOST: 0,426**** RISK: 0,182****

LOST: 0,113*** RISK: 0,073*

Aktionale Loyalität

LOST: 0,091* RISK: 0,188**** SUNK: -0,140****

Wechselkosten Die Pfade sind auf dem * (0,9Niveau), ** (0,95-Niveau), *** (0,99Niveau) sowie **** (0,999-Niveau) signifikant.

Abb. D-14: Experience/Credence Services: Direkte Effekte Quelle:

2.2.2.4

Eigene Darstellung.

Prüfung der moderierenden Effekte

Da die Differenzierung zwischen den Wechselkosten Einsichten in die unterschiedliche Wirkungsweise gegeben hat, ist anzunehmen, dass diese sich auch hinsichtlich der Interaktionseffekte unterscheiden. Dementsprechend wird das lineare Mehrgleichungsmodell im ersten Schritt um sämtliche Interaktionseffekte der Wechselkosten

156

Kap. D

erweitert (vgl. Tab. D-24) und anschließend um die nicht signifikanten Interaktionen bereinigt.575 Im zweiten Schritt erfolgt der Modellvergleich mit dem um die direkten Effekte der Wechselkosten erweiterten Divergenzmodell. Hypothese

Vermuteter Zusammenhang

Koeffizient

Aktionale Loyalität (Interaktion Konative Loyalität) Wechselkosten X Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (-)

HMOD5

1. Lost performance costs

0,089*

2. Uncertainty costs

0,076n.s.

3. Post-switching behavioral and cognitive costs

0,050n.s.

4. Setup costs

0,039n.s.

5. Sunk costs

-0,065**

R2 = 56,84 %; AIC = -0,816; LogLikelihood = -341,888 Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,384****

Kognitive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,176****

Lost performance costs Æ Aktionale Loyalität (+)

0,118**

Uncertainty costs Æ Aktionale Loyalität (+)

0,184****

Sunk costs Æ Aktionale Loyalität (+)

-0,151****

Aktionale Loyalität (Interaktion Kognitive Loyalität) Wechselkosten X Kognitive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (-) 1. Lost performance costs HMOD3

0,042n.s.

2. Uncertainty costs

0,134***

3. Post-switching behavioral and cognitive costs

0,052n.s.

4. Setup costs

0,010n.s.

5. Sunk costs

-0,116***

R2 = 56,51 %; AIC = -0,808; LogLikelihood = -343,214

575

Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,433***

Kognitive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,127**

Lost performance costs Æ Aktionale Loyalität (+)

0,150***

Uncertainty costs Æ Aktionale Loyalität (+)

0,195****

Sunk costs Æ Aktionale Loyalität (+)

-0,193****

Vgl. hierzu Kap. D.2.2.2.3.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

Hypothese

Vermuteter Zusammenhang

157

Koeffizient

Konative Loyalität (Interaktion Kognitive Loyalität) Wechselkosten X Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (-)

HMOD1

1. Lost performance costs

-0,000n.s.

2. Uncertainty costs

0,067n.s.

3. Post-switching behavioral and cognitive costs

0,042n.s.

4. Setup costs

-0,069n.s.

5. Sunk costs

-0,045n.s.

2

R = 61,83 %; AIC = -0,964; LogLikelihood = -316,941 Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,325****

Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,412****

Lost performance costs Æ Konative Loyalität (+)

0,123***

Uncertainty costs Æ Konative Loyalität (+)

0,082**

Konative Loyalität (Interaktion Affektive Loyalität) Wechselkosten X Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (-)

HMOD2

1. Lost performance costs

0,115**

2. Uncertainty costs

-0,047n.s.

3. Post-switching behavioral and cognitive costs

0,004n.s.

4. Setup costs

0,005n.s.

5. Sunk costs

-0,026n.s.

2

R = 61,76 %; AIC = -0,962; LogLikelihood = -317,282 Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,358****

Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,390****

Lost performance costs Æ Konative Loyalität (+)

0,149***

Uncertainty costs Æ Konative Loyalität (+)

0,055n.s.

Anmerkungen: n.s.

nicht signifikant

* 0,9-Niveau signifikant ** 0,95-Niveau signifikant *** 0,99-Niveau signifikant **** 0,999-Niveau signifikant

Tab. D-24: Experience/Credence Services: Überprüfung der Interaktionen Quelle:

Eigene Darstellung.

Die Ergebnisse des erweiterten linearen Mehrgleichungsmodells deuten darauf hin, dass der Einfluss der kognitiven, affektiven und konativen Loyalität abhängig von der Höhe der einzelnen wahrgenommenen Wechselkosten variiert. So moderieren lediglich die lost performance sowie die sunk costs den Zusammenhang zwischen konativer und aktionaler Loyalität. Dieser Effekt kann dagegen nicht für die uncertainty

158

Kap. D

costs, die post-switching behavioral and cognitive costs sowie die setup costs nachgewiesen werden. Auch der Zusammenhang kognitive-aktionale Loyalität wird lediglich von einzelnen Wechselkosten, nämlich den uncertainty costs sowie den sunk costs, moderiert. Während sich für den Zusammenhang kognitive-konative Loyalität keine Interaktionseffekte als signifikant erweisen, ist für den Zusammenhang affektive-konative Loyalität ein solcher Effekt für die lost performance costs als einzige Dimension der Wechselkosten festzustellen. Damit korrespondieren diese Ergebnisse mit denen des Abschnitts zu den direkten Effekten, und die Vermutung unterschiedlich moderierender Wechselkosten kann bestätigt werden. Hinsichtlich der abschließenden Bewertung der Untersuchungshypothesen wird erneut das nunmehr für die zweite Studie vollständige Untersuchungsmodell um die nicht signifikanten Determinanten reduziert (vgl. Tab. D-25). Hypothese

Vermuteter Zusammenhang

Koeffizient

Aktionale Loyalität (Interaktion Konative Loyalität) Wechselkosten X Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (-) HMOD5

1. Lost performance costs

0,103**

2. Uncertainty costs

0,120***

3. Sunk costs

-0,053*

2

R = 56,50 %; AIC = -0,822; LogLikelihood = -350,827 Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,394****

Kognitive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,167***

Lost performance costs Æ Aktionale Loyalität (+)

0,117**

Uncertainty costs Æ Aktionale Loyalität (+)

0,180****

Sunk costs Æ Aktionale Loyalität (+)

-0,153****

Aktionale Loyalität (Interaktion Kognitive Loyalität) Wechselkosten X Kognitive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (-) HMOD3

1. Uncertainty costs

0,194****

2. Sunk costs

-0,089**

R2 = 0,564 %; AIC = -0,819; LogLikelihood = -352,306 Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,430****

Kognitive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

0,127**

Lost performance costs Æ Aktionale Loyalität (+)

0,132***

Uncertainty costs Æ Aktionale Loyalität (+)

0,201****

Sunk costs Æ Aktionale Loyalität (+)

-0,183****

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

Hypothese

Vermuteter Zusammenhang

159

Koeffizient

Konative Loyalität (Interaktion Kognitive Loyalität) Wechselkosten X Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (-) HMOD1

1. Uncertainty costs

0,079**

2. Setup costs

-0,069*

2

R = 61,58 %; AIC = -0,971; LogLikelihood = -324,430 Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,328****

Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,413****

Lost performance costs Æ Konative Loyalität (+)

0,111***

Uncertainty costs Æ Konative Loyalität (+)

0,078*

Konative Loyalität (Interaktion Affektive Loyalität) HMOD2

Wechselkosten X Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (-) 1. Lost performance costs

0,063*

R2 = 61,48 %; AIC = -0,973; LogLikelihood = -326,830 Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,344****

Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

0,398****

Lost performance costs Æ Konative Loyalität (+)

0,131***

Uncertainty costs Æ Konative Loyalität (+)

0,063n.s.

Anmerkungen: * 0,9-Niveau signifikant ** 0,95-Niveau signifikant *** 0,99-Niveau signifikant **** 0,999-Niveau signifikant

Tab. D-25: Experience/Credence Services: Reduzierte moderierende Effekte Quelle:

Eigene Darstellung.

Das bereinigte lineare Mehrgleichungsmodell zeigt, dass die lost performance costs (Koeff. = 0,103; p = 0,046) und uncertainty costs (Koeff. = 0,120; p = 0,008) einen moderierenden Einfluss auf den Zusammenhang konative-aktionale Loyalität ausüben. Allerdings liegen mit ihnen den Hypothesen entgegengesetzte, positive Interaktionseffekte vor. Demnach moderieren einzig die sunk costs (Koeff. = -0,053; p = 0,093) diesen Zusammenhang negativ, weshalb die Hypothese HMOD5 nicht abzulehnen ist. Damit ist der Zusammenhang konative-aktionale Loyalität unter hohen wahrgenommenen sunk costs schwächer als unter niedrigen sunk costs. Ähnliche Ergebnisse sind auch für den Zusammenhang kognitive-aktionale Loyalität festzustellen, da dieser erneut von den uncertainty costs (Koeff. = 0,194; p = 0,000) positiv und von den sunk costs negativ moderiert wird (Koeff. = -0,089; p = 0,016). Die Hypothese HMOD3 ist daher nicht abzulehnen.

160

Kap. D

Da die affektive Loyalität in diesem Modell keinen direkten Einfluss auf die aktionale Loyalität ausübt, kann die Hypothese HMOD4 zum Interaktionseffekt für diesen Zusammenhang nicht überprüft werden. Mit den uncertainty und setup costs liegen für den Zusammenhang kognitivekonative Loyalität wiederum divergente Interaktionseffekte vor. Währen die uncertainty costs (Koeff. = 0,079; p = 0,020) den Zusammenhang positiv moderieren, erweisen sich die setup costs als negativ moderierend (Koeff. = -0,069; p = 0,068); demnach ist die Hypothese HMOD1 nicht abzulehnen. Der Zusammenhang affektive-konative Loyalität wird einzig von den lost performance costs positiv moderiert (Koeff. = 0,063; p = 0,050), so dass Hypothese HMOD2 abzulehnen ist. Aktionale Loyalität (Kon. Loy.) R

2

¨ R2

Divergenzmodell

Modell (Interaktionseff.)

52,27 %

56,49 %

0,042++

¨ AIC

-0,093

¨ LogLikelihood

+39,21++

Aktionale Loyalität (Kogn. Loy.)

Divergenzmodell

Modell (Interaktionseff.)

R2

52,27 %

56,38 %

¨ R2

0,041++

¨ AIC

-0,090

¨ LogLikelihood

+36,25++

Konative Loyalität (Kog. Loy.)

Divergenzmodell

Modell (Interaktionseff.)

R2

61,23 %

61,58 %

¨ R2

0,004++

¨ AIC

-0,004

¨ LogLikelihood

+9,16++

Konative Loyalität (Aff. Loy.)

Divergenzmodell

Modell (Interaktionseff.)

R2

61,23 %

61,48 %

¨ R2

0,003++

¨ AIC

-0,007

¨ LogLikelihood

+4,36+

Anmerkungen: + Signifikanzniveau des F- bzw. Likelihood Ratio-Tests < 5 %-Niveau ++ Signifikanzniveau des F- bzw. Likelihood Ratio-Tests < 1 %-Niveau

Tab. D-26: Experience/Credence Services: Erklärungsgehalt der Interaktionen Quelle:

Eigene Darstellung.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

161

Diese divergenten Ergebnisse bestätigen einerseits die vorzunehmende Differenzierung der Wechselkosten, andererseits verdeutlichen sie, dass die bisher diskutierten Klassifikationen der Wechselkosten diese Wirkungsunterschiede nicht zu erklären vermögen. Eine abschließende Beurteilung ist jedoch erst nach der Überprüfung des zusätzlichen Erklärungsbeitrags, welchen diese Interaktionseffekte leisten, möglich (vgl. Tab. D-26). Hinsichtlich des zusätzlichen Erklärungsgehalts des um die Interaktionseffekte erweiterten Modells zeigt der Vergleich, dass sich durch die Aufnahme der Wechselkosten die Kriterien auf sämtlichen Stufen verbessern, nämlich sowohl auf der Stufe der aktionalen Loyalität für die Interaktionen der Wechselkosten mit der konativen Loyalität (¨ R2 = 0,042; ¨ AIC = -0,093; ¨ LogLikelihood = 39,21), als auch für die Interaktionen mit der kognitiven Loyalität (¨ R2 = 0,041; ¨ AIC = -0,090; ¨ LogLikelihood = 36,25). Ein schwächerer Anstieg ist dagegen auf der Stufe der konativen Loyalität für Interaktionen der Wechselkosten mit der kognitiven Loyalität (¨ R2 = 0,004; ¨ AIC = -0,004; ¨ LogLikelihood = 9,16), wie auch der affektiven Loyalität (¨ R2 = 0,003; ¨ AIC = -0,007; ¨ LogLikelihood = 4,36) festzustellen.

Kognitive Loyalität

Konative Loyalität

Affektive Loyalität RISK: 0,079** SUNK: -0,069*

LOST: 0,103** RISK: 0,120*** SUNK: -0,053*

Aktionale Loyalität RISK: 0,194**** SUNK: -0,089**

LOST: 0,063* Wechselkosten

Die Pfade sind auf dem * (0,9-Niveau), ** (0,95-Niveau), *** (0,99-Niveau) sowie **** (0,999-Niveau) signifikant.

Abb. D-15: Experience/Credence Services: Moderierende Effekte Quelle:

Eigene Darstellung.

162

Kap. D

Hinsichtlich der Ergebnisse der Überprüfung von Interaktionseffekten ist zusammenfassend zu konstatieren, dass diese Wirkungsunterschiede für einzelne Wechselkosten aufzeigen und die Effektstärken typisch für die meisten in den Sozialwissenschaften nachgewiesenen Interaktionen sind.576 Allerdings ist dabei auch deutlich geworden, dass die bisherigen Klassifikationen von Wechselkosten keine Hinweise zur positiv moderierenden Wirkung einzelner Wechselkosten geben. Einen zusammenfassenden Überblick über die moderierenden Effekte der Wechselkosten gibt Abbildung D-15. 2.2.2.5

Prüfung der Wirkungsunterschiede

Die bisher überprüften Untersuchungshypothesen nehmen mehrheitlich die einheitliche Wirkung sämtlicher Wechselkosten an. Dagegen wird aufgrund der hier gefundenen Untersuchungsergebnisse deutlich, dass die mehrdimensionale Natur der Wechselkosten Wirkungsunterschiede zwischen den einzelnen Dimensionen bedingt. Diesbzgl. wurde bei der Formulierung der Untersuchungshypothesen einerseits zwischen den positiven und negativen Wechselkosten sowie andererseits zwischen internen und externen Wechselkosten differenziert. Gleichzeitig können sich die Wirkungsunterschiede der Wechselkosten auf die Richtung und/oder die Stärke sowohl der direkten Zusammenhänge als auch der moderierenden Effekte beziehen. Die dieser Untersuchung zu Grunde liegenden Wechselkosten wurden in prozessbedingte und ökonomische Wechselkosten unterteilt, in der Annahme, dass die prozessbedingten Wechselkosten eher dem traditionellen Verständnis von Wechselkosten entsprechen und damit eher negative Wechselkosten darstellen. Ferner werden diese insbesondere vom Individuum und dessen Fähigkeiten bestimmt, so dass sie eher interne Wechselkosten darstellen.577 Die Wirkung der positiven und negativen Wechselkosten auf die affektive Loyalität wurde bereits im Kapitel D.2.2.2.3 zu den direkten Effekten behandelt, mit dem Ergebnis, dass die Hypothese HMULT1a abzulehnen ist und nur die Hypothese HMULT1b teilweise bestätigt wurde. Damit konnte der negative Effekt der prozessbedingten Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit nicht bestätigt werden, dagegen jedoch der positive Einfluss der ökonomischen Wechselkosten (vgl. Tab. D-22). Neben der Differenzierung zwischen den positiv und den negativ auf die Kundenzufriedenheit wirkenden Wechselkosten wurde ferner hinsichtlich Unterschieden in der

576

Vgl. Baltes-Götz, B. (2006), S. 16.

577

Vgl. hierzu Kap. C.2.2.3.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

163

Wirkungsstärke differenziert. Demnach sollten die prozessbezogenen Wechselkosten, da diese in besonderem Maße von den Fähigkeiten des Individuums bestimmt werden, die konative Loyalität stärker beeinflussen als die ökonomischen Wechselkosten.578 Umgekehrt sollten die ökonomischen Wechselkosten stärker die aktionale Loyalität beeinflussen, da sie externen Ursprungs sind. Da die aktionale Loyalität am stärksten von den uncertainty costs, den lost performance costs und den sunk costs direkt beeinflusst werden, und dabei die uncertainty costs den stärksten Einfluss ausüben, ist die Hypothese HMULT2b abzulehnen. Umgekehrt beeinflussen die lost performance costs deutlich stärker die konative Loyalität als die uncertainty costs, weshalb auch die Hypothese HMULT2a abzulehnen ist (vgl. Tab. D-22). Entsprechend dieser Argumentation wurde angenommen, dass die externen Wechselkosten die Interaktionen auf die aktionale Loyalität stärker moderieren als die internen Wechselkosten. Umgekehrt sollten die internen Wechselkosten stärkere Interaktionen auf die konative Loyalität aufweisen als die externen Wechselkosten. Da die uncertainty costs erneut auf der Stufe der aktionalen Loyalität die stärksten Interaktioneffekte aufweist, ist die Hypothese HMULT3b abzulehnen. Gleichzeitig zeigen die Interaktionen der uncertainty costs den stärksten moderierenden Einfluss auf die konative Loyalität, weshalb die HMULT3a nicht verworfen werden kann (vgl. Tab. D-25). 2.2.3

Zusammenfassung der Untersuchungsergebnisse

Als Fazit der zweiten Studie kann festgehalten werden, dass sowohl das Messmodell der Kundenbindung als auch das Messmodell der Wechselkosten eine gute Anpassungsgüte an die empirischen Daten aufweisen. Die aus den verhaltenswissenschaftlichen Theorien abgeleiteten Untersuchungshypothesen zur Wirkung der Wechselkosten haben sich hinsichtlich der direkten und moderierenden Effekte in der empirischen Analyse überwiegend bewährt. Dagegen differieren die Ergebnisse zu den Wirkungsunterschieden zwischen den Wechselkosten von den vermuteten Wirkungen. Eine zusammenfassende Übersicht zu den Ergebnissen der empirischen Hypothesenprüfung gibt das in Tabelle D-27 dargestellte Gesamtbild.

578

Vgl. Jones, M. A. (1998), S. 30 f.

164

Hypothese

Kap. D

Vermuteter Zusammenhang

Ergebn.

Kapitel

Konvergenzmodell HKON1

Kognitive Loyalität Æ Affektive Loyalität (+)

9

HKON2

Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

9

HKON3

Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

9

D.2.2.2.1

Divergenzmodell HDIV1

Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (+)

9

HDIV2

Kognitive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

9

HDIV3

Affektive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (+)

(9)

D.2.2.2.1

Direkte Effekte der Wechselkosten HDIR1

Wechselkosten Æ Kognitive Loyalität (+)

9

HDIR2

Wechselkosten Æ Affektive Loyalität (-)

8

HDIR3

Wechselkosten Æ Konative Loyalität (+)

9

HDIR4

Wechselkosten Æ Aktionale Loyalität (+)

(9)

D.2.2.2.3

Moderierende Effekte der Wechselkosten HMOD1

Wechselkosten X Kognitive Loyalität Æ Konative Loyalität (-)

(9)

HMOD2

Wechselkosten X Affektive Loyalität Æ Konative Loyalität (-)

9

HMOD3

Wechselkosten X Kognitive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (-)

(9)

HMOD4

Wechselkosten X Affektive Loyalität Æ Aktionale Loyalität (-)

n. m.

HMOD5

Wechselkosten X Konative Loyalität Æ Aktionale Loyalität (-)

(9)

D.2.2.2.4

D.2.2.2.4

Wirkungsunterschiede zwischen den Wechselkosten HMULT1a

Prozessb. Wechselkosten Æ Affektive Loyalität (-)

HMULT1b

Ökonomische Wechselkosten Æ Affektive Loyalität (+)

HMULT2a

Prozessb. Wechselkosten Æ Konative Loyalität > Ökonomische Wechselkosten Æ Konative Loyalität

8

HMULT2b

Ökonomische Wechselkosten Æ Aktionale Loyalität > Prozessb. Wechselkosten Æ Aktionale Loyalität

8

HMULT3a

Interaktion prozessb. Wechselkosten Æ Konative Loyalität > Interaktion ökonom. Wechselkosten Æ Konative Loyalität

8

HMULT3b

Interaktion ökonomische Wechselkosten Æ Aktionale Loyalität > Interaktion prozessb. Wechselkosten Æ Aktionale Loyalität

8 (9)

(9)

9 Hypothese bestätigt 8 Hypothese widerlegt

Tab. D-27: Experience/Credence Services: Zusammenfassung der Ergebnisse Quelle:

Eigene Darstellung.

D.2.2.2.5

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

165

Es wird ersichtlich, dass von 19 getesteten Hypothesen insgesamt vier eindeutig falsifiziert wurden. Hinsichtlich der bestätigten Hypothesen ist anzumerken, dass bei nahezu sämtlichen Hypothesen nur einzelne Wechselkosten einen Einfluss ausübten, wie auch zu Beginn dieser Untersuchung vermutet wurde. Ferner konnten sechs Hypothesen nur teilweise bestätigt werden, da bei diesen einzelne Wechselkosten nicht mit den Vermutungen konforme Ergebnisse aufwiesen. Die zweite Studie hatte das Ziel, die Wirkung der Wechselkosten auf Basis einer umfassenden Konzeptualisierung differenziert zu untersuchen. Dabei wurde sowohl zwischen deren direkten, indirekten und moderierenden Effekten der Wechselkosten als auch hinsichtlich deren Wirkungsunterschiede differenziert. Auf diese Weise wurden die theoretisch-konzeptionellen Defizite der bisherigen Arbeiten im Bereich der Wechselkostenforschung adressiert. Gleichzeitig erfolgte dabei die Überprüfung des Untersuchungsmodells im Kontext der „Experience/Credence Services“ um die Generalisierbarkeit dieses um Wechselkosten erweiterten Kundenbindungsmodells neben dessen Überprüfung in der Studie der „Search Services“ zu erhöhen. Mit Blick auf die Ergebnisse ist festzustellen, dass sich das Konvergenzmodell der Loyalität nach OLIVER erneut bewährt hat, obgleich dieses um einzelne Zusammenhänge zwischen den Bindungszuständen zum Divergenzmodell zu erweitern ist.579 So übt die kognitive Loyalität einen Einfluss auf die affektive Loyalität zusätzlich neben einem direkten Einfluss sowohl auf die konative als auch aktionale Loyalität aus. Dagegen kann der Einfluss der affektiven Loyalität auf die aktionale Loyalität nur im grundlegenden Modell nachgewiesen werden. Sobald die Wechselkosten als Bindungsdeterminanten der aktionalen Loyalität betrachtet werden, ist dieser nicht mehr signifikant. Hinsichtlich der direkten Effekte der Wechselkosten zeigen die Ergebnisse, dass die Wechselkosten sowohl auf die kognitive als auch die konative Loyalität der vermuteten Wirkungsweise entsprechen. Auf der Stufe der affektiven Loyalität hat sich dagegen die Differenzierung zwischen den positiven und den negativen Wechselkosten nur bedingt bewährt. So zeigte sich ein positiver Einfluss der negativen Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit, wohingegen die positiven Wechselkosten zumindest teilweise einen positiven Einfluss ausübten. Damit ist die Klassifizierung der Wechselkosten nach JONES ET AL. zu hinterfragen, da diese sich nicht als trennscharf erwiesen hat.580 Als Grund hierfür lässt sich vermuten, dass die Kunden entsprechend der Dissonanztheorie, Dissonanzen ignorieren, umdefinieren bzw. leugnen. Erst

579

Vgl. hierzu Kap. C.2.1.1.

580

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 336 f.

166

Kap. D

wenn die Wechselkosten ein entsprechendes Niveau annehmen, ist mit diesen negativen Wirkungen zu rechnen.581 Dennoch wurde die pauschale Annahme stets negativ auf die Kundenzufriedenheit wirkender Wechselkosten nicht bestätigt.582 Der Hinweis, nicht allzu hohe Wechselkosten zu etablieren, da diese zu Reaktanz auf Seiten der Kunden führen ist daher zu relativieren. Hinsichtlich des Einflusses der Wechselkosten auf die aktionale Loyalität erweisen sich die meisten der Wechselkosten als bindungswirksam. Abgesehen von den sunk costs, die einen negativen Einfluss auf die aktionale Loyalität ausüben, ist der Gesamteffekt der lost performance costs sowie der uncertainty costs ähnlich stark wie die Einflüsse der kognitiven als auch der affektiven Loyalität. Die Bindungswirkung der Wechselkosten zeigt sich in der zweiten Studie insbesondere in deren indirekten Effekten im Vergleich zur ersten Studie, die das tatsächliche Verhalten der Kunden betrachtet hat. Deshalb sind in zukünftigen Studien die auch indirekten Effekte zu berücksichtigen. Da nicht sämtliche Wechselkosten einen Einfluss auf die Kundenbindung ausüben, erweist es sich als vorteilhaft die Wechselkosten auszudifferenzieren. Ansonsten lassen sich kaum die tatsächlichen Beweggründe seitens der Kunden, die Beziehungen fortzuführen, erkennen. Die Differenzierung der Wechselkosten erweist sich ebenso für die Betrachtung der moderierenden Effekte als sinnvoll, da nicht sämtliche Wechselkosten einen moderierenden Einfluss zeigten. So konnten abgesehen von dem Zusammenhang affektive-aktionale Loyalität, der sich im Untersuchungsmodell mit den Wechselkosten als nicht signifikant erweist, für sämtliche Zusammenhänge moderierende Effekte der Wechselkosten nachgewiesen werden. Damit nimmt diese Untersuchung Abstand von einer Durchschnittsbetrachtung über sämtliche Kunden und differenziert die Wirkung der kognitiven und affektiven Loyalität für Kunden mit hohen bzw. niedrigen wahrgenommenen Wechselkosten. Diese Information hat somit neben der Möglichkeit, auf dieser Basis die Kundengruppen für eine individuelle Bearbeitung zu segmentieren, insbesondere Bedeutung zur Überprüfung der Theorie des geplanten Verhaltens. Diese Theorie legt die Existenz von Interaktionseffekten nahe, die in dieser Arbeit bestätigt wurden. Einzelne Wechselkosten üben dagegen einen positiv moderierenden Einfluss aus, der in dieser Theorie bisher nahezu keine Beachtung fand und dementsprechend in künftigen Weiterentwicklungen zu berücksichtigen ist. Ebenso legt diese Theorie die Differenzierung verschiedener Formen der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle nahe. Auf dieser Basis wurden die prozessbedingten und ökonomischen Wechselkosten in eher interne sowie externe Wechselkosten un581

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 121.

582

Vgl. Jones, M. A. et al. (2000), S. 269.

Methodische Grundlagen und empirische Ergebnisse

167

terschieden. Dabei legt die Metaanalyse von ARMITAGE und CONNER nahe, dass die externen Wechselkosten stärker die aktionale Loyalität beeinflussen als die internen Wechselkosten, und umgekehrt die internen Wechselkosten einen stärkeren Einfluss auf die konative Loyalität ausüben.583 Diese Effekte konnten allerdings mit der vorliegenden Untersuchung nicht bestätigt werden. Ebenso unterschieden sich die internen von den externen Wechselkosten in ihrer moderierenden Wirkung lediglich teilweise. Als Grund hierfür ist erneut die Klassifikation von JONES ET AL. anzuführen, die in ihren Ausführungen annehmen, dass insbesondere die prozessbedingten Wechselkosten interner Natur sind und auf das Individuum zurückgehen.584 Die kritische Bewertung der zweiten Studie verdeutlicht die Notwendigkeit die theoretisch-konzeptionellen Defizite der Wechselkostenforschung durch eine mehrdimensionale Betrachtung der Wechselkosten anzugehen. Gleichzeitig sollten allerdings die methodisch-operationellen Defizite insbesondere in Form des Verzichts auf die Verwendung realer Kaufverhaltensdaten Berücksichtigung finden, da zwischen den beiden Studien in Abhängigkeit der Operationalisierung der aktionalen Loyalität Wirkungsunterschiede aufgedeckt wurden.

583

Vgl. Armitage, C. J./ Conner, M. (2001), S. 476 ff.

584

Vgl. Jones, M. A. (1998), S. 30 f.

E.

Implikationen für Wissenschaft und Praxis

Nach Abschluss der empirischen Analyse zu den komplexen Wirkungsweisender Wechselkosten auf die Kundenbindung werden im Folgenden die Limitationen dieser Arbeit diskutiert sowie die daran anknüpfenden Ansatzpunkte für weiterführende Forschungsarbeiten aufgezeigt (vgl. Kap. E.1). Anschließend erfolgt in einem weiteren Schritt die Ableitung von Implikationen für die Unternehmenspraxis auf Basis der in dieser Arbeit gefundenen Untersuchungsergebnisse (vgl. Kap. E.2). 1.

Limitationen der Untersuchung und weiterer Forschungsbedarf

Wie sämtliche empirische Untersuchungen, weist auch diese Studie Limitationen auf. Zur kritischen Bewertung der vorliegenden Arbeit gilt es daher den gleichen Maßstab anzulegen, an dem die bisherigen Studien im Bereich der Wechselkostenforschung gemessen wurden.585 Hinsichtlich der methodisch-operationellen Defizite ist anzumerken, dass die erste Studie zwar die Befragungsgrößen mit dem tatsächlichen Kaufverhalten verbindet, dieses Vorgehen erfolgt allerdings nicht in der zweiten Studie. Dementsprechend wäre auch für diese Studie, welche im Gegensatz zur ersten eine mehrdimensionale Betrachtung der Wechselkosten vornimmt, die Verwendung von tatsächlichem Kaufverhalten zur Operationalisierung der aktionalen Loyalität wünschenswert.586 Vielmehr wurde die aktionale Loyalität mittels des abgefragten Kaufverhaltens der Kunden operationalisiert. Damit erfolgte die Betrachtung sämtlicher Daten zum gleichen Zeitpunkt, so dass kein Zeitabstand zwischen der Entstehung einer Einstellung seitens des Kunden und der dieser Einstellung nachgelagertem Verhalten besteht. Dementsprechend können Kausalitäten nur bedingt untersucht werden. Eine Longitudinalstudie würde Erkenntnisse darüber liefern, inwiefern Wechselkosten wahrgenommen werden, und wie diese die aktionale Loyalität über den Zeitablauf beeinflussen. Hinsichtlich der theoretisch-konzeptionellen Defizite ist für die erste Studie festzuhalten, dass in dieser keine Differenzierung der Wechselkosten erfolgte. Dabei bestehen Wirkungsunterschiede zwischen den Wechselkosten, wie die zweite Studie sie nachweist. In letzterer werden diese differenziert betrachtet, wobei sich die Unterscheidung zwischen positiven und negativen Wechselkosten nach JONES ET AL. nicht

585

Vgl. hierzu Kap. B.2.3.3.2.

586

Vgl. hierzu Kap. C.2.1.1.

Implikationen

169

bewährt hat.587 Dementsprechend ist deren kürzlich vorgenommene Klassifikation in positive und negative Wechselkosten in zukünftigen Forschungsarbeiten zu überprüfen.588 Eine Betrachtung der Wirkung dieser Arten von Wechselkosten im Kontext stark negativer Beziehungen, in der die Kunden einzig durch die Wechselkosten gebunden werden, würde weitere Einsichten in die Gültigkeit dieser Klassifikation geben.589 Neben der Klassifikation der Wechselkosten wurde in dieser Untersuchung die Wirkung der Wechselkosten auf die Kundenbindung untersucht. Als weitere abhängige Größen kommen allerdings ebenso das Weiterempfehlungsverhalten der Kunden oder aber deren Preissensitivität in Betracht, da ein Einfluss der Wechselkosten auf diese Größen ebenfalls in der Literatur diskutiert wird.590 Gleichzeitig wird zumeist die Wirkung der Wechselkosten im Rahmen der Kundenakquise vernachlässigt.591 Dementsprechend ist im Rahmen der Kundengewinnung eine ebenso differenzierte Betrachtung der Wirkungsweise der Wechselkosten vorzunehmen. Des Weiteren wurde für die Zusammenhänge im Divergenzmodell der moderierende Effekt der Wechselkosten betrachtet, um einerseits auf diese Weise differenziertere Aussagen für einzelne Kundensegmente zu treffen, sowie andererseits die Theorie des geplanten Verhaltens und die in ihr diskutierten Interaktionseffekte zu überprüfen. Allerdings können ebenso die direkten Effekte der Wechselkosten von weiteren Größen moderiert werden, die ein zukünftigen Studien zu identifizieren gilt. In diesem Kontext diskutieren BELL ET AL. die Expertise des Kunden als Moderator dieser Zusammenhänge.592 Darüber hinaus sollten weitere Moderatoren in Form von Kunden-, Branchen- oder Beziehungscharakteristika überprüft werden.593 Obgleich die Branchencharakteristika in dieser Arbeit insofern Beachtung finden, als dass die Extrema auf dem Kontinuum zwischen Dienstleistungen mit vornehmlich Sucheigenschaften (Search Services) sowie Erfahrungs- und Vertrauenseigenschaften (Experience/Credence Services) betrachtet werden,594 bedarf es insbesondere Querschnittsstudien zur Überprüfung des hier um Wechselkosten erweiterten Kun587

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 336 f.

588

Vgl. hierzu Kap. D.2.2.3.

589

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007).

590

Vgl. Farrell, J./ Shapiro, C. (1988), S. 134 ff.; Lam, S. Y. et al. (2004), S. 298.

591

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 120.

592

Vgl. Bell, S. J. et al. (2005), S. 173.

593

Vgl. Seiders, K. et al. (2005), S. 28 ff.

594

Vgl. hierzu Kap. D.1

170

Kap. E

denbindungsmodells. Diese Studien werden allerdings mit der Problematik konfrontiert, dass die Existenz von Wechselkosten starken Kontextbezug aufweist, und die Wechselkosten in anderen Branchen andere Dimensionen besitzen oder andere Wirkungen entfalten.595 Dennoch gilt es in weiteren Studien, die in dieser Arbeit gefundenen Wirkweisen der Wechselkosten zu validieren und miteinander zu vergleichen, da auf diese Weise die Generalisierbarkeit der Ergebnisse erhöht wird.596 2.

Implikationen für die Unternehmenspraxis

Die Ergebnisse der Untersuchung geben nicht nur Hinweise auf den weiteren Forschungsbedarf im Bereich der Wechselkostenforschung, sondern auch darauf, wie diese im Rahmen des Kundenmanagements zu berücksichtigen sind. Die Wechselkosten können dabei sowohl auf strategischer Ebene (vgl. Kap. E.2.1) als auch auf operativer Ebene Berücksichtigung finden (vgl. Kap. E.2.2). Einerseits kann die Kundenbasis mittels der Wechselkosten segmentiert und priorisiert werden, andererseits können Maßnahmen für die einzelnen Wechselkostendimensionen zur Bindung der Kunden abgeleitet werden (vgl. Abb. E-1). 1. Beobachtung

2. Auswahl

3. Bewertung

4. Priorisierung

Objektive Messgrößen

5. Maßnahmen Befragung

Kundensegmentierung und -auswahl

Kaufhistorie

Präferierte Kunden

Profitabilität

Break-Even Kunden

CLV Kaufanteil

Nicht-Präferierte Kunden

Soziodemographika

Markennutzen

Nettonutzen

2.

1.

4.

3.

6.

5.

Niedrig Hoch Wechselkosten

Zufriedenheit Beziehungsnutzen

Wechselkosten

Abb. E-1: Vorgehen zur differenzierten Bearbeitung der Kunden Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Keiningham, T. L. et al. (2005), S. 216.

595

Vgl. Henseler, J. (2006), S. 74.

596

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 120 f.

170

Kap. E

denbindungsmodells. Diese Studien werden allerdings mit der Problematik konfrontiert, dass die Existenz von Wechselkosten starken Kontextbezug aufweist, und die Wechselkosten in anderen Branchen andere Dimensionen besitzen oder andere Wirkungen entfalten.595 Dennoch gilt es in weiteren Studien, die in dieser Arbeit gefundenen Wirkweisen der Wechselkosten zu validieren und miteinander zu vergleichen, da auf diese Weise die Generalisierbarkeit der Ergebnisse erhöht wird.596 2.

Implikationen für die Unternehmenspraxis

Die Ergebnisse der Untersuchung geben nicht nur Hinweise auf den weiteren Forschungsbedarf im Bereich der Wechselkostenforschung, sondern auch darauf, wie diese im Rahmen des Kundenmanagements zu berücksichtigen sind. Die Wechselkosten können dabei sowohl auf strategischer Ebene (vgl. Kap. E.2.1) als auch auf operativer Ebene Berücksichtigung finden (vgl. Kap. E.2.2). Einerseits kann die Kundenbasis mittels der Wechselkosten segmentiert und priorisiert werden, andererseits können Maßnahmen für die einzelnen Wechselkostendimensionen zur Bindung der Kunden abgeleitet werden (vgl. Abb. E-1). 1. Beobachtung

2. Auswahl

3. Bewertung

4. Priorisierung

Objektive Messgrößen

5. Maßnahmen Befragung

Kundensegmentierung und -auswahl

Kaufhistorie

Präferierte Kunden

Profitabilität

Break-Even Kunden

CLV Kaufanteil

Nicht-Präferierte Kunden

Soziodemographika

Markennutzen

Nettonutzen

2.

1.

4.

3.

6.

5.

Niedrig Hoch Wechselkosten

Zufriedenheit Beziehungsnutzen

Wechselkosten

Abb. E-1: Vorgehen zur differenzierten Bearbeitung der Kunden Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an Keiningham, T. L. et al. (2005), S. 216.

595

Vgl. Henseler, J. (2006), S. 74.

596

Vgl. Burnham, T. A. et al. (2003), S. 120 f.

Implikationen

2.1

171

Implikationen für das strategische Marketing

Im Rahmen des Kundenmanagements sind segmentspezifisch strategische Stoßrichtungen festzulegen, so dass zunächst die Kundenbasis zu segmentieren ist. Dazu sind Kundeninformationen aus mehreren Datenbanken zusammenzuführen.597 Erst die Kombination von „… internal company information, customer survey data, and one-step-ahead purchase information gathered either from panel data (if available) or from a survey …“,598 erlaubt es, zuverlässige Aussagen über den Wert der Kunden zu treffen und darauf aufbauend mögliche Marketingmaßnahmen abzuleiten. So können solche Kundengruppen identifiziert, die für das Unternehmen profitabel sind und bei denen Investitionen in die Kundenbindung zur Wertsteigerung beitragen. Dem Unternehmen werden somit sowohl wertvolle Hinweise zur Priorisierung von Kundengruppen als auch zur Allokation von Marketingbudgets geben. Damit werden die begrenzten Mittel zielführender eingesetzt, womit sowohl die Effektivität der Instrumente zur Bindung der Kunden als auch deren Einsatz effizienter erfolgt. Die Kombination der Kriterien zur Segmentierung der Kunden ist insofern sinnvoll, als dass in der Literatur eine Vielzahl von Kriterien diskutiert werden,599 mit denen jeweils spezifische Vorteile hinsichtlich der Abgrenzung und Bearbeitung der Segmente verbunden sind.600 So lassen sich die Segmentierungskriterien zu drei Kategorien zusammenfassen:601 (1) Die Gruppe der demographischen, geographischen, sozialen und ökonomischen Kriterien kennzeichnet zwar eine kostengünstige Messung und Erreichbarkeit der Kundensegmente, allerdings charakterisiert diese Kriterien eine nur geringe Kaufverhaltensrelevanz. (2) Dagegen besitzen die psychographischen Kriterien eine höhere Erklärungskraft, weshalb sie Hinweise zur Gestaltung des Marketinginstrumentariums geben. Allein die Erhebung und Verwendung dieser Kriterien erweist sich in der Unternehmenspraxis vielfach als aufwändig und kostenintensiv. (3) Die verhaltensorientierten Kriterien richten sich nach den Ergebnissen von Kaufentscheidungen, so dass diese zwar einen Bezug zum Kaufverhalten der 597

Vgl. Keiningham, T. L. et al. (2005), S. 217 f.

598

Rust, R. T. et al. (2000), S. 54.

599

Vgl. Meffert, H./ Perrey, J. (1997), S. 19; Vogel, V. (2006), S. 196 ff.

600

Grundsätzlich sollten Segmentierungskriterien die folgenden Anforderungen erfüllen: (1) Die Segmentierungskriterien müssen einen Bezug zum Käuferverhalten herstellen und (2) sollten Hinweise für den gezielten Einsatz des Marketinginstrumentariums geben. (3) Die Kriterien sollten durch vorhandene Methoden messbar sein. (4) Die Kosten der Erhebung und Bearbeitung sollten den aus der Segmentierung zu erwarteten Erlöse gegenüber in einem angemessenen Verhältnis stehen. (5) Letztlich sollten die Kriterien auch eine gewisse Stabilität hinsichtlich der Segmentbildung besitzen; vgl. Homburg, C./ Krohmer, H. (2003), S. 314; Perrey, J. (1998), S. 24.

601

Vgl. Homburg, C./ Krohmer, H. (2003), S. 314 ff.; Perrey, J. (1998), S. 27 ff.

172

Kap. E

Kunden herstellen, aber keine Rückschlüsse auf die dahinterliegenden Motive der Kunden erlauben. Im Folgenden wird anhand der Kundenprofitabilität und des Bindungszustands der Kunden eine Segmentierung der Kundenbasis vorgenommen. Aufgrund der umfassenden Datenbasis erfolgt dies anhand der Daten der ersten Studie.602 Daraufhin können die gebildeten Kundengruppen anschließend mittels weiterer sowohl verhaltensorientierter, sozio-demographischer als auch psychographischer Kriterien beschrieben werden. Somit erfolgt die Segmentierung auf der ersten Stufe anhand der Profitabilität der Kunden und auf der zweiten Stufe anhand der Verhaltensabsicht der Kunden (= Verbundenheit) sowie der wahrgenommenen Wechselkosten (= Gebundenheit).603 Dadurch ergeben sich mit den „Verbundenen“, „Gebundenen“, „Ver- und Gebundenen“ sowie „latent Gebundenen“ insgesamt vier Segmente, die wiederum in Abhängigkeit des Differenzierungskriteriums „Profitabilität“ aufgeteilt werden (vgl. Tab. E1).604

602

Zur Segmentierung des Kundenstamms wurde die Profitabilität in einem Zeitraum von fünf Monaten nach der Befragung verwendet. Dabei korreliert diese in hohem Maße mit den Umsätzen der Kunden in dem gleichen Zeitraum.

603

Diese Einteilung in verbundene und gebundene Kunden entspricht nicht der Klassifikation in Kap. B.2.2. Da insbesondere die Kundenzufriedenheit und der Nettonutzen einen Einfluss auf die konative Loyalität ausüben und die Wechselkosten eher das Verhalten der Kunden beeinflussen, wird diese Differenzierung vereinfachend angenommen.

604

Vgl. Nießing, J. (2005), S. 196 ff.

Implikationen

173

Verbunden

Gebunden

Ge- und verbunden

Latent gebunden

Umsatz 24 Monate [€]****

3.660,52

3.409,40

3.606,78

3.294,35

DB 24 Monate [€]****

1.190,21

1.120,15

1.171,13

1.078,63

Kauftage 24 Monate [Anzahl]****

84,82

88,16

89,72

76,86

Kauffrequenz [Tage]****

8,61

8,28

8,14

9,50

Dauer Gesamt [Jahre]n.s.

10,94

11,42

11,55

11,11

Wechselwahrsch. [%]****

14,05

16,68

7,31

28,75

Weiterempfehlung [Anzahl]****

11,09

7,71

12,18

11,89

Mehrpreisbereitschaft [%]****

2,45

3,59

7,50

1,95

Attraktivität des Segments

++

+

++

+

Alter [Jahre]

47,79

50,84

49,54

48,61

Geschlecht ƒ Weiblich ƒ Männlich

26,0 74,0

24,6 75,4

26,0 74,0

20,8 79,2

2.277,11

2.301,19

1.921,31

2.458,44

10,32

9,44

9,86

9,87

Umsatz 24 Monate [€]****

978,58

880,27

978,29

850,89

DB 24 Monate [€]****

303,32

276,02

299,87

273,04

Kauftage 24 Monate [Anzahl]****

31,23

31,65

35,02

29,51

Kauffrequenz [Tage]****

23,37

23,06

20,85

24,74

Dauer Gesamt [Jahre]n.s.

11,38

11,71

11,42

11,13

Wechselwahrsch. [%]****

21,34

28,30

10,70

37,76

Weiterempfehlung [Anzahl]****

8,27

5,60

8,69

6,48

Mehrpreisbereitschaft [%]****

2,79

4,69

7,51

1,56

–

––

–

––

Alter [Jahre]****

46,67

50,97

50,29

48,72

Geschlecht ƒ Weiblich ƒ Männlich

35,9 64,1

26,8 73,2

34,0 66,0

26,7 73,3

2.139,42

1.970,29

1.807,49

2.305,45

11,46

10,50

10,16

10,29

Hoher Profit

Einkommen [€]**** Distanz zum Markt [km]**** Niedriger Profit

Attraktivität des Segments

Einkommen [€]**** Distanz zum Markt [km]**** Anmerkungen: n.s.

nicht signifikant

* 0,9-Niveau signifikant ** 0,95-Niveau signifikant *** 0,99-Niveau signifikant **** 0,999-Niveau signifikant

Tab. E-1: Verhaltensorientierte und psychographische Kundensegmentierung Quelle:

Eigene Darstellung.

174

Kap. E

Bei einer differenzierten Betrachtung des Segments „Hoher Profit“ zeigt sich, dass die Kunden im Zustand der Verbundenheit die höchsten Umsätze in einer Höhe von 3.660,52 € aufweisen und gleichzeitig auch die profitabelste Kundengruppe (1.190,21 €) darstellen. Dementsprechend sollte sich die Kundenbindungsstrategie darauf konzentrieren, kontinuierlich die Bedürfnisse dieses Segments zu erheben und versuchen diese in entsprechende Maßnahmenpläne umzusetzen. Diese Kundengruppe ist emotional an das Unternehmen zu binden, um bestehende Wertbeiträge abzuschöpfen. Nicht minder bedeutend sind die Kunden im Zustand der Gebundenheit aufgrund der annähernd hohen Umsätze (3.409,40 €) sowie Deckungsbeiträge (1.120,15 €). Charakteristisch für die gebundenen Kunden ist deren geringere Bereitschaft das Unternehmen weiterzuempfehlen, weshalb sie auch eine höhere Wechselwahrscheinlichkeit (16,68 %) aufweisen. Aufgrund ihrer überdurchschnittlichen Mehrpreisbereitschaft (3,59 %) bietet diese Kundengruppe dennoch Potenzial für Preiserhöhungen,605 weshalb versucht werden sollte diese Gruppe zusätzlich zu emotional gebundenen Kunden weiterzuentwickeln. Andernfalls würden diese Kunden, sofern sich die Gelegenheit bietet, das Unternehmen wechseln. Die Kombination der beiden Strategien ist insofern interessant, als dass die gleichzeitig ge- und verbundenen Kunden die absolut niedrigste Wechselwahrscheinlichkeit (7,31 %) sowie die höchste Anzahl an Kauftagen (89,72 Tage) und damit auch die höchste Kauffrequenz (8,14 Tage) der Kunden aufweisen. Gleichzeitig steigt auch die Weiterempfehlungsbereitschaft (12,18 Kunden) sowie die Bereitschaft, ein Preispremium zu bezahlen (7,50 %). Damit sind bei dieser Kundengruppe deutliche Umsatzpotenziale aufgrund der niedrigeren Preissensitivität zu vermuten. Im Gegensatz zu den ersten drei Kundengruppen ist die Wechselwahrscheinlichkeit der latent gebundenen Kunden relativ hoch (28,75 %) bei einer gleichzeitig nur geringen Bereitschaft ein Preispremium zu bezahlen (1,95 %). Für diese Kundengruppe kann vermutet werden, dass der Prozess der Einkaufsstättenwahl aufgrund einer sowohl nur niedrig ausgeprägten Verbundenheit als auch Gebundenheit habitualisiert erfolgt.606 Hinsichtlich des Segments „Niedriger Profit“ ist anzuführen, dass die Annahme einer grundsätzlich positiven Wirkung der Kundenbindung auf den Unternehmenserfolg häufig zu falschen Anstrengungen dahingehend führt, sämtliche Kunden an ein

605

Die Mehrpreisbereitschaft wurde mittels des folgenden Items erhoben: „Ich bin bereit, bei meinem derzeitigen Anbieter __% mehr als bei einem anderen Anbieter zu bezahlen“.

606

Habitualisierte Kaufentscheidungen kennzeichnet einen fehlenden aktivierenden oder analytischen Informationsverarbeitungsprozess, wodurch keine Entscheidungsstrategien angewendet werden, sondern vielmehr gelernte Reaktionen auf spezifische Reize automatisiert stattfinden; vgl. Kroeber-Riel, W./ Weinberg, P. (2003), S. 400 ff.

Implikationen

175

Unternehmen binden zu wollen.607 Dabei erscheint es vielmehr sinnvoll in jedem Segment die Kunden hinsichtlich ihres Erfolgsbeitrags zu bewerten, so dass eine Erfolgsrechnung hinsichtlich der erforderlichen Investitionen zur Wertsteigerung des Unternehmens angestellt werden kann.608 So weisen im Segment „Niedriger Profit“ die verbundenen Kunden erneut den höchsten Beitrag zum Umsatz (978,58 €) und gleichzeitig auch den höchsten Deckungsbeitrag (303,32 €) auf. Auch die Kunden im Zustand der Gebundenheit kennzeichnen ähnlich hohe Umsätze (880,27 €) und Deckungsbeiträge (276,02 €). Die niedrigsten Umsätze (850,89 €) und Deckungsbeiträge (273,04 €) weisen die latent gebundenen Kunden auf. Sofern überhaupt in eines dieser Segmente investiert werden sollte, wäre dies das Segment der ge- und verbundenen Kunden. Diese stellen insofern eine attraktive Kundengruppe dar, als dass sie eine relativ geringe Preissensibilität (7,51 %) aufweisen und dementsprechend Potenzia im Hinblick auf hohe Kundenprofitabilität besteht. 2.2

Implikationen für das operative Marketing

Nach der Ableitung grundsätzlicher strategischer Stoßrichtungen für einzelne Kundengruppen, anhand der Profitabilität sowie der Bindungszustände gilt es nun, die Bindung ausgewählter Kundensegmente durch die Etablierung von Wechselkosten zu erhöhen. Dieses erfordert spezifisches Wissen darüber, wie die verschiedenen Dimensionen der Wechselkosten vom Kunden wahrgenommen werden und in welchem Ausmaß diese die Kundenbindung beeinflussen. Auf Basis der empirisch überprüften Wirkungszusammenhänge zwischen den Wechselkosten und der Kundenbindung können Implikationen für den Einsatz von Maßnahmen hergeleitet werden,609 weshalb im Folgenden die sich aus den einzelnen Dimensionen ergebenden Maßnahmenbereiche zu diskutieren sind (vgl. Tab. E-2). 610

607

Vgl. Reichheld, F. F./ Sasser Jr., W. E. (1990), S. 105; Vogel, V. (2006), S. 198 f.

608

Vgl. Keiningham, T. L. et al. (2005), S. 217 ff.

609

Vgl. hierzu Kap. B.2.3.3.3.

610

Die hier dargestellten Handlungsempfehlungen sind vornehmlich effektivitätsorientiert, weshalb in zukünftigen Forschungsarbeiten auch eine Effizienzbetrachtung erfolgen sollte.

176

Kap. E

Dimension

Ökon. Wechselkosten

Prozessbezogene Wechselkosten

(1) Pre-switching search and evaluation costs

Beschreibung

Implikationen

Wahrnehmung der Zeit und des Aufwandes zur Informationsbeschaffung und Alternativenbewertung vor einem Wechsel

ƒ Erhöhung der Anzahl/Sichtbarkeit der Standorte ƒ Erhöhung der Verfügbarkeit von Informationen via versch. Kommunikationswege (z. B. Internet) ƒ Forcierung von positivem Weiterempfehlungsverhalten

(2) Uncertainty costs

Wahrnehmung der Wahrscheinlichkeit einer schlechteren Leistungserbringung des neuen Anbieters

ƒ Forcierung von positivem Weiterempfehlungsverhalten

(3) Setup costs

Wahrnehmung der Zeit, des Aufwandes und der Kosten, um die Bedürfnisse dem neuen Anbieter nach einem Wechsel mitzuteilen

ƒ Schaffung effizienter und effektiver Wege der Kommunikation zwischen dem Kunden und dem Kundenservice

ƒ Angebot von spez. Garantien

ƒ Nutzung der Informationstechnologie zur Förderung des Informationsaustauschs (4) Post-switching behavioral and cognitive costs

Wahrnehmung der Zeit und des Aufwandes, um neue Dienstleistungsprozesse im Anschluss an einen Wechsel zu erlernen

ƒ Schaffung effizienter und intuitiver Dienstleistungsprozesse

Wahrnehmung der Vorteile und Privilegien, die bei einem Wechsel verloren gingen

ƒ Fokus auf Zusatzleistungen

(5) Lost performance costs

ƒ Angebot adäquater Informationen über die die Abläufe und Prozesse

ƒ Gestaltung von Vorteilen, die beim Wechsel verloren gehen ƒ Preisgestaltung

(6) Sunk costs

Wahrnehmung bisheriger Investitionen und Kosten, die mit der Etablierung der bisherigen Beziehung verbunden waren

ƒ Schaffung schneller, einfacher und kostengünstiger Wechsel der Anbietern ƒ Herausstellung der spezifischen Investitionen als wenig bedeutend gegenüber dem Verlust von zukünftigen Vorteilen sofern der Anbieter nicht gewechselt wird

Tab. E-2: Maßnahmen zur Etablierung von Wechselkosten Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung Jones, M. A. et al. (2002), S. 442.

Implikationen

177

Die pre-switching search and evaluation costs umfassen die Zeit und den Aufwand für die Suche nach Informationen und der Bewertung alternativer Anbieter.611 Somit können sämtliche Maßnahmen, welche die Transparenz der am Markt verfügbaren Alternativen adressiert, diese Wechselkosten beeinflussen.612 Eine Maßnahme zur Erhöhung der Wechselkosten stellt die personalisierte Kommunikation mit dem Kunden auf Basis sämtlicher dem Unternehmen vorliegenden Informationen dar. Die Personalisierung erschwert es dem Kunden, sich gleichsam umfangreich über alternative Angebote zu informieren. Somit wird das Unternehmen gleichzeitig zur favorisierten Informationsquelle des Kunden. Darüber hinaus kann die Suche und Bewertung von Alternativen durch die Anzahl an Standorten bzw. der Verfügbarkeit von Informationen mittels verschiedener Kommunikationswege beeinflusst werden.613 Die uncertainty costs stellen eine weitere Kundenbindungsdeterminante dar, welche auf die mit einem Wechsel verbundene Unsicherheit bzw. das wahrgenommenen Risiko rekurrieren.614 Maßnahmen zur Beeinflussung der uncertainty costs stellen bspw. die Servicegarantien eines Anbieters oder aber eine leistungsabhängige Preisbildung dar. Auch der Verweis auf Zertifizierung der Leistung durch externe Institute welche die grundsätzliche Leistungsfähigkeit des Anbieters belegt, vermag diese Wechselkosten zu adressieren. Ebenso positiv wirkt die positive Mundpropaganda anderer Kunden auf die Wahrnehmung dieser Wechselkosten, insbesondere wenn diese Kunden Meinungsführer darstellen. Die setup costs entstehen im Rahmen der Anbahnung einer Geschäftsbeziehung.615 Sie umfassen sowohl den monetären als auch zeitlichen und psychischen Aufwand, die dem Kunden bei der Initiierung einer neuen Geschäftsbeziehung entstehen.616 Durch die Schaffung effizienter und effektiver Wege der Kommunikation zwischen dem Kunden und dem Kundenservice muss der Wettbewerb ebenso effektiv die Kunden in die Prozesse integrieren, damit der Aufwand relativ geringer ausfällt. Insbesondere durch die Verwendung neuer Informationstechnologien kann der Informationsaustausch mit dem Kunden gefördert werden.

611

Vgl. Aaker, D. A. (1991), S. 49; Gremler, D. D. (1995), S. 81 f.

612

Vgl. Capraro, A. J. et al. (2003), S. 171.

613

Vgl. Jones, M. A. et al. (2002), S. 442.

614

Vgl. Guiltinan, J. P. (1989), S. 216 ff.; Schmalensee, R. (1982), S. 360 f.

615

Vgl. Jones, M. A. (1998), S. 31.

616

Vgl. Gremler, D. D. (1995), S. 78 f.; Guiltinan, J. P. (1989), S. 219.

178

Kap. E

Diese post-switching behavioral and cognitive costs stellen die durch Umgewöhnung des Kunden an ein neues Angebot verursachten Kosten dar.617 Dabei unterliegen sie der Annahme, dass die Kunden die Spezifika eines Angebots im Laufe einer Geschäftsbeziehung zu erlernen haben.618 Als Ergebnis besitzt der Kunde spezifisches Wissen, das nicht auf die Angebote alternativer Anbieter zu übertragen ist.619 So sollten Maßnahmen zur Etablierung dieser Wechselkosten das spezifische Wissen der Kunden adressieren und dessen spezifische Kenntnisse aufbauen. Dabei ermöglichen insbesondere innovative, dem Kunden die Transaktion vereinfachende Technologien diesem die notwendigen Fähigkeiten schnell zu vermitteln. Dabei sollte der Kunde in effiziente und intuitive Dienstleistungsprozesse einbezogen werden und mit adäquaten Informationen über die Abläufe und Prozesse seitens des Unternehmens versorgt werden. Die lost performance costs sind auf die Ansammlung von Vorteilen innerhalb längerfristiger Beziehung zu einem Anbieter zurückzuführen, die verloren gingen sofern die Beziehung beendet wird.620 Maßnahmen in diesem Bereich stellen bspw. die zahlreichen Bonusprogramme, wie sie in der Unternehmenspraxis eingesetzt werden, aber auch umsatzbasierte Nachlässe, sowie die besondere Behandlung des Kunden aufgrund früherer Käufe dar. Diese Vorteile schaffen damit einen Anreiz, die Beziehung zum bisherigen Anbieter fortzuführen.621 Insbesondere sollten diese Zusatzleistungen derart gestaltet werden, dass diese bei einem neuen Anbieter erst nach längerer Zeit zu duplizieren sind. So bieten gerade, auf das Nutzungsverhalten der Kunden zugeschnittene Preismechanismen Möglichkeiten, diese Wechselkosten zu steigern. Im Einzelnen kann der Kunde durch Gewährung von Umsatz- oder Mengenrabatten motiviert werden seinen Kaufanteil bei einem Anbieter auszudehnen.622 Des Weiteren kann die Preisgestaltung sich auch an der Zeitdimension orientieren, so dass der Kunde entsprechend der Dauer seiner Zugehörigkeit Preisnachlässe oder Rabatte erfährt. Auch das Angebot von Produktpaketen mit Bündelpreisen ermöglicht den Aufbau von Wechselkosten. In diesem Zusammenhang bietet sich auch die Mehrpersonenpreisbildung an, da der Wettbewerb nunmehr eine ganze Kundengruppe zu einem Wechsel bewegen muss. 617

Vgl. Gremler, D. D. (1995), S. 82.

618

Vgl. Farrell, J./ Shapiro, C. (1988), S. 123; Klemperer, P. (1987), S. 375.

619

Vgl. Capraro, A. J. et al. (2003), S. 164 f.

620

Vgl. Maute, M. F./ Forrester, W. R. (1993), S. 239 f.; Turnbull, P. W./ Wilson, D. T. (1989), S. 233 ff.

621

Vgl. Beatty, S. E./ Lee, J. (1996), S. 239 ff.

622

Vgl. Rams, W. (2001), S. 270 ff.

Implikationen

179

Die sunk costs schließlich stellen die bereits vom Kunden getätigten Investitionen in die Geschäftsbeziehung dar.623 Diese umfassen die vom Kunden wahrgenommene Zeit, das Geld und den Aufwand in die Etablierung und Aufrechterhaltung der Beziehung zu seinem derzeitigen Anbieter. Insbesondere Maßnahmen, die dem Kunden ganzheitliche Lösungen versprechen und nicht in gleicher Form bei anderen Anbietern verfügbar wären, steigern diese Wechselkosten. Das Unternehmen kann zudem versuchen, den Kunden zu weiteren Investitionen zu bewegen, die sich erst mit einer zunehmenden Inanspruchnahme amortisieren.624 Dieser wird nach einer geleisteten Anfangsauzahlung aus wirtschaftlichen Gründen die Notwendigkeit verspüren, bei dem Anbieter zu verbleiben.625

623

Vgl. Jones, M. A. et al. (2002), S. 443.

624

Vgl. Peter, S. I. (1997), S. 246.

625

Das Prinzip, Kunden mittels Investitionen zu binden, die sich erst mit zunehmender Inanspruchnahme amortisieren, ist auch im Bereich des Investitionsgütersektors weit verbreitet, bspw. in Form eines Just in time-Kontrakts; vgl. Peter, S. I. (1997), S. 247.

F.

Schlussbetrachtung

In einer Vielzahl von Branchen sind nachhaltige Veränderungen der Markt- und Umweltbedingungen festzustellen, die zu einem Bedeutungszugewinn defensiver Unternehmensstrategien sowohl in der Marketingforschung als auch in der Unternehmenspraxis führen.626 In diesem Sinne zielt gerade die Erhöhung von Wechselkosten auf die Erhaltung des bestehenden Kundenstamms ab. Dennoch hat diese Determinante der Kundenbindung in der Literatur vergleichweise wenig Aufmerksamkeit erfahren, so dass bislang verhältnismäßig wenig gesicherte Erkenntnisse über die Wirkung der Wechselkosten vorliegen. Zu diesem Zweck wurde der Stand der Wechselkostenforschung mit dem Ergebnis aufgearbeitet, dass die bisherigen Arbeiten sowohl theoretisch-konzeptionelle als auch methodisch-operationelle Defizite kennzeichnen. Hinsichtlich der Konzeptualisierung der Wechselkosten ist festzustellen, dass diese ein mehrdimensionales Konstrukt darstellen und diese Mehrdimensionalität von den meisten Untersuchungen nicht berücksichtigt wird. Daher liegt dieser Arbeit eine umfassende Konzeptualisierung der Wechselkosten zu Grunde. Hinsichtlich der bisher betrachteten Wirkungen der Wechselkosten kennzeichnet die meisten Arbeiten ein direkter Effekt auf die Kundenbindung sowie ein Interaktionseffekt mit der Kundenzufriedenheit. Weitere Effekte werden häufig nicht betrachtet, obwohl vielfach diskutiert wird, dass die Wechselkosten einen negativen Einfluss auf die Kundenzufriedenheit ausüben. Methodisch-operationell ist weiterhin zu kritisieren, dass vielfach keine Betrachtung der Wirkung der Wechselkosten auf das tatsächliche Verhalten der Kunden erfolgt. Dabei unterscheiden sich die Wirkungen erheblich in Abhängigkeit der Operationalisierung der Kundenbindung. Vor diesem Hintergrund wurde in dieser Arbeit das vierstufige Kundenbindungsmodell nach OLIVER als Bezugsrahmen gewählt, da es einerseits den Nettonutzen und die Kundenzufriedenheit als wesentlichen Determinanten der Kundenbindung betrachtet, sowie andererseits eine explizite Unterscheidung zwischen der Verhaltensintention und dem Verhalten der Kunden vornimmt.627 Als theoretische Grundlage diente die Theorie des geplanten Verhaltens, welche die Bereitschaft zur Fortführung von Beziehungen mit der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle der Kunden und damit mittels der Wechselkosten begründet. Diese Theorie korrespondiert mit dem Kundenbindungsmodell nach OLIVER, indem diese vielfach zur Fundierung der Zusammenhänge innerhalb dieses Bezugsrahmens herangezogen wird. Gleichzeitig wird mit der in der Theorie diskutierten wahrgenom626

Vgl. Fornell, C. (1992), S. 7 ff.; Fornell, C./ Wernerfeld, B. (1987), S. 337.

627

Vgl. Oliver, R. L. (1999), S. 35 f.

Schlussbetrachtung

181

menen Verhaltenskontrolle die Wirkung der Wechselkosten in das Untersuchungsmodell integriert. So wird die wahrgenommene Verhaltenskontrolle in der Dienstleistungsliteratur vielfach mittels der von den Kunden wahrgenommenen Wechselkosten operationalisiert. Auf diese Weise werden neben den direkten Effekten der Wechselkosten auf die Verhaltensintention und das tatsächliche Wiederkaufverhalten der Kunden auch deren moderierende Wirkungen fundiert. Die einzelnen Dimensionen der wurden ebenso mittels der Theorie des geplanten Verhaltens begründet. Da in den jüngsten Veröffentlichungen zudem zwischen positiven und negativen Wechselkosten differenziert wird, wurden ferner die direkten Effekte der Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit sowie den Nettonutzen mittels der Reaktanz- sowie der sozialen Austauschtheorie betrachtet. Damit wird ein umfassender Einblick über die Wirkungsweise der Wechselkosten gegeben, wobei bisherige Erkenntnisse in einem Modell integriert werden konnten. Auf dieser Basis wurden die Hypothesen abgeleitet und zu einem Hypothesensystem zusammenführt. Als statistisches Analysewerkzeug zur empirischen Überprüfung der hypothetisch formulierten Beziehungen zwischen den unabhängigen und abhängigen Konstrukten im Untersuchungsmodell wurde ein lineares Mehrgleichungsmodell eingesetzt, da sich dieses insbesondere zur Untersuchung von Beobachtungsdaten als auch von moderierenden Effekten eignet. Die Überprüfung der Untersuchungshypothesen erfolgte in zwei Studien. Diese Vorgehensweise bot sich an, da die erste Studien insbesondere wegen der ihr zu Grunde liegenden Datenbasis Einblicke hinsichtlich der Wirkung der Wechselkosten auf das tatsächliche Kaufverhalten gibt. Die zweite Studie dagegen findet in einer Branche statt, die aufgrund ihrer Charakteristika eine Vielzahl von Wechselkosten vermuten lässt. Als Ergebnis der ersten Studie wurde festgestellt, dass die Wechselkosten eine deutlich stärkere Bindungswirkung auf das tatsächliche Kaufverhalten aufweisen als die Kundenzufriedenheit und der Nettonutzen. Dabei ist die in dieser Untersuchung vorgenommene Unterscheidung zwischen den Verhaltensintentionen und dem tatsächlichen Verhalten der Kunden zwingend, um die tatsächliche Wirkweise der Wechselkosten beurteilen zu können. Entgegen den Vermutungen konnte in dieser Studie kein Beleg für eine negative Wirkung der Wechselkosten auf die Kundenzufriedenheit gefunden werden, hypothesenkonform lag dagegen ein positiver Effekt auf den Nettonutzen vor. Hinsichtlich der moderierenden Wirkung der Wechselkosten ist anzuführen, dass lediglich für den Zusammenhang zwischen der Verhaltensintention und dem Verhalten ein den Hypothesen entsprechender Effekt nachzuweisen war. Die Interaktionseffekte zwischen den übrigen Bindungsdeterminanten und der Kundenbindung zeigten vielmehr positive Interaktionen, die nicht mit einer eindimensionalen Betrachtung der Wechselkosten zu erklären sind. Somit ist limitierend für diese Stu-

182

Kap. F

die anzuführen, dass die Wechselkosten lediglich eindimensional konzeptualisiert und operationalisiert wurden und dementsprechend keine Wirkungsunterschiede zwischen einzelnen Wechselkosten nachweisbar waren. Diese Defizite aufgreifend, zeigte die zweite Studie, dass bei einer Operationalisierung der verhaltensorientierten Kundenbindung mittels des abgefragten Verhaltens der Kunden, die Bindungswirkung der Wechselkosten insbesondere in deren indirekten Wirkung lag. Gleichzeitig zeigt die Differenzierung der Wechselkosten, dass Wirkungsunterschiede zwischen einzelnen Dimensionen bestehen, die ohne eine mehrdimensionale Betrachtung nicht aufzudecken gewesen wären. Obgleich nur einzelne Wechselkosten einen negativen Einfluss auf die Kundenzufriedenheit ausüben und damit die pauschale Annahme der meisten normativen bzw. konzeptionellen Literatur zur grundsätzlich negativen Wirkung von Wechselkosten korrigiert wird, hat sich die Differenzierung in positive und negative Wechselkosten entsprechend JONES ET AL. empirisch nicht bewährt.628 Außerdem wirken einzelne Wechselkosten stärker im Bezugsrahmen in Abhängigkeit der Operationalisierung der Kundenbindung. Daher gilt es einerseits, die Kundenbindung umfassend zu konzeptualisieren und die vorgenommene Klassifikation in Wechselkosten, die stärker auf das tatsächliche Verhalten bzw. auf die Verhaltensdisposition der Kunden wirken, in weiteren Kontexten zu untersuchen. Anschließend wurden die Limitationen der beiden Studien herausgearbeitet sowie Implikationen für die Wechselkostenforschung abgeleitet. Limitationen sind einerseits in der gleichzeitigen Betrachtung sowohl der Wirkungen der Wechselkosten auf das tatsächliche Kaufverhalten der Kunden, als auch der Differenzierung der Wechselkosten zu sehen. Andererseits bedarf es der Replikation insbesondere der zweiten Studie hinsichtlich der Validierung der Wirkungsunterschiede zwischen den Wechselkosten, da sich die hier überprüften und in der Literatur diskutierten Klassifikationen der Wechselkosten nicht bewährt haben. Dementsprechend können zukünftige Querschnitts- als auch Longitudinalstudien weitere Einsichten in die Wirkung der Wechselkosten liefern. Dennoch lassen sich auf Basis der hier gefundenen Ergebnisse Hinweise für die Unternehmenspraxis geben: Einerseits sind Wechselkosten, neben der Profitabilität zur Segmentierung der Kundenbasis und damit zu differenzierten Bearbeitung der Kundengruppen geeignet. Andererseits konnten für die hier bestätigte mehrdimensionale Konzeptualisierung der Wechselkosten exemplarische Maßnahmenbereiche abgeleitet werden.

628

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 336 f.

Schlussbetrachtung

183

Abschließend ist mit dem hier aufgezeigten zukünftigen Forschungsbedarf erneut zu betonen, dass die Forschung zur Wirkungsweise der Wechselkosten auf die Kundenbindung bei weitem noch nicht abgeschlossen ist.629

629

Vgl. Jones, M. A. et al. (2007), S. 351 f.

Literaturverzeichnis Aaker, D. A. (1991): Managing Brand Equity: Capitalizing on the Value of a Brand Name, New York, NY: Free Press. Aaker, D. A. (1992): The Value of Brand Equity, Journal of Business Strategy, 13(4), 27-33. Aaker, D. A./ Bagozzi, R. P. (1979): Unobservable Variables in Structural Equation Models with an Application in Industrial Selling, Journal of Marketing Research, 16(2), 147-58. Abelson, R. P. (1972): Are Attitudes Necessary? in Attitudes, Conflict, and Social Change, King, B. T./ McGinnies, E., New York, NY: Academic Press, 9-32. Acock, A. C./ DeFleur, M. L. (1972): A Configurational Approach to Contingent Consistency in the Attitude-Behavior Relationship, American Sociological Review, 37(6), 714-26. Agustin, C./ Singh, J. (2005): Curvilinear Effects of Consumer Loyalty Determinants in Relational Exchanges, Journal of Marketing Research, 42(1), 96-108. Ahlert, D./ Blut, M./ Evanschitzky, H. (2006): Current Status and Future Evolution of Retail Formats, in Retailing in the 21st Century - Current and Future Trends, Krafft, M./ Mantrala, M., Berlin: Springer, 289-308. Ahlert, D./ Borchert, S. (2000): Prozessmanagement im vertikalen Marketing - Efficient Consumer Response (ECR) in Konsumgüternetzwerken, Berlin: Springer. Ahlert, D./ Evanschitzky, H. (2006): Multi-Channel-Management im Spannungsfeld von Kundenzufriedenheit und Organisation, Thexis, 23(4), 21-25. Ahlert, D./ Evanschitzky, H./ Hesse, J. (2004): Konsumentenverhalten im Internet: Die E-Zufriedenheit, in Konsumentenverhalten im Internet, Konzepte - Erfahrungen Methoden, Wiedmann, K.-P. / Buxel, H. / Frenzel, T./ Walsh, G., Wiesbaden: Gabler, 119-43. Ahlert, D./ Hesse, J. (2002): Relationship Management im Beziehungsnetz zwischen Hersteller, Händler und Verbraucher, in Customer Relationship Management im Handel: Strategien - Konzepte - Erfahrungen, Ahlert, D. / Becker, J. / Knackstedt, R./ Wunderlich, M., Berlin: Springer, 3-30. Ahlert, D./ Wunderlich, M. (2002): CRM in kooperativen Unternehmensnetzwerken, in Customer Relationship Management im Handel: Strategien - Konzepte - Erfahrungen, Ahlert, D. / Becker, J. / Knackstedt, R./ Wunderlich, M., Berlin: Springer, 45-70. Aijo, T. (1996): The Theoretical and Philosophical Underpinnings of Relationship Marketing: Environmental Factors behind the Changing Marketing Paradigm, European Journal of Marketing, 30(2), 8-18.

186

Literaturverzeichnis

Aiken, L. S./ West, S. G. (1991): Multiple Regression: Testing and Interpreting Interactions, Newbury Park, CA: Sage. Ajzen, I. (1985): From Intentions to Actions: A Theory of Planned Behavior, in Action Control: From Cognition to Behavior, Kuhl, J./ Beckmann, J., Heidelberg: Springer, 11-39. Ajzen, I. (1987): Attitudes, Traits, and Actions: Dispositional Prediction of Behavior in Personality and Social Psychology, Advances in Experimental Social Psychology, 20(1), 1-63. Ajzen, I. (1991): The Theory of Planned Behavior, Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. Ajzen, I. (2001): Nature and Operation of Attitudes, Annual Review of Psychology, 52(1), 27-58. Ajzen, I. (2002): Perceived Behavioral Control, Self-Efficacy, Locus of Control, and the Theory of Planned Behavior, Journal of Applied Social Psychology, 32(4), 66583. Ajzen, I./ Driver, B. L. (1992): Contingent Value Measurement: On the Nature and Meaning of Willingness to Pay, Journal of Consumer Psychology, 1(4), 297-316. Ajzen, I./ Fishbein, M. (1977): Attitude-Behavior Relations: A Theoretical Analysis and Review of Empirical Research, Psychological Bulletin, 84(5), 888-918. Ajzen, I./ Fishbein, M. (1980): Understanding Attitudes and Predicting Behavior, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. Ajzen, I./ Madden, T. J. (1986): Prediction of Goal Directed Behavior: Attitudes, Intentions and Perceived Behavioral Control, Journal of Experimental Social Psychology, 22(5), 453-74. Akaike, H. (1981): Likelihood of a Model and Information Criteria, Journal of Econometrics, 16(1), 3-14. Alba, J./ Hutchinson, J. W. (1987): Dimensions of Consumer Expertise, Journal of Consumer Research, 13(4), 411-54. Albert, H. (1980): Traktat über kritische Vernunft, Stuttgart: UTB. Anderson, C. H. (1986): Hierarchical Moderated Regression Analysis: A Useful Tool for Retail Management Decisions, Journal of Retailing, 62(2), 186-203. Anderson, E./ Fornell, C. (1994): A Customer Satisfaction Research Prospectus, in Service Quality: New Direction in Theory and Practice, Rust, R./ Oliver, R., Thousand Oaks, CA: Sage, 241-68.

Literaturverzeichnis

187

Anderson, E. W. (1994): Cross-Category Variation in Customer Satisfaction and Retention, Marketing Letters, 5(1), 19-30. Anderson, E. W./ Fornell, C./ Lehmann, D. R. (1994): Customer Satisfaction, Market Share, and Profitability: Findings from Sweden, Journal of Marketing, 58(7), 5366. Anderson, E. W./ Fornell, C./ Mazvancheryl, S. K. (2004): Customer Satisfaction and Shareholder Value, Journal of Marketing, 68(4), 172-85. Anderson, E. W./ Mittal, V. (2000): Strengthening the Satisfaction-Profit-Chain, Journal of Service Research, 3(2), 107-20. Anderson, E. W./ Sullivan, M. W. (1993): The Antecedents and Consequences of Customer Satisfaction for Firms, Marketing Science, 12(2), 125-43. Anderson, J. C./ Narus, J. A. (1984): A Model of the Distributor's Perspective of Distributor-Manufacturer Working Relationships, Journal of Marketing, 48(4), 62-74. Anderson, J. C./ Narus, J. A. (1998): Business Marketing: Understanding what Customer's Value, Harvard Business Review, 76(6), 53-65. Anderson, J. C./ Narus, J. A. (1999): Welchen Wert hat Ihr Angebot für den Kunden? Harvard Business Manager, 21(4), 97-107. Andreassen, T. W./ Lindestad, B. (1998): Customer Loyalty and Complex Services: The Significance of Quality, Image and Satisfaction on Customer Loyalty, International Journal of Service Industry Management, 9(1), 178-94. Arbuckle, J. L./ Wothke, W. (1999): Amos 4.0 User's Guide, Chicago, IL: Smallwaters. Armitage, C. J./ Conner, M. (1999a): Distinguishing Perceptions of Control from Self-Efficacy: Predicting Consumption of a Low-Fat Diet Using the Theory of Planned Behavior, Journal of Applied Social Psychology, 29(1), 72-90. Armitage, C. J./ Conner, M. (1999b): The Theory of Planned Behaviour: Assessment of Predictive Validity and 'Perceived Control', British Journal of Social Psychology & Marketing, 38(1), 35-54. Armitage, C. J./ Conner, M. (2001): Efficacy of the Theory of Planned Behavior: A Meta-Analytic Review, British Journal of Social Psychology, 40(4), 471-99. Armstrong, J. S./ Overton, T. S. (1977): Estimating Nonresponse Bias in Mail Surveys, Journal of Marketing Research, 14(3), 396-402. Arnold, D. R./ Hoffman, D. K./ McCormick, J. (1989): Services Pricing: A Differentiation Premium Approach, Journal of Services Marketing, 3(3), 25-33.

188

Literaturverzeichnis

Arnold, H. J. (1982): Moderator Variables: A Clarification of Conceptional, Analytic, and Psychometric Issues, Organizational Behavior and Human Performance, 29(2), 143-74. Arnold, H. J./ Evans, M. G. (1979): Testing Multiplicative Models does not Require Ratio Scales, Organizational Behavior and Human Performance, 24(1), 41-59. Assenmacher, W. (2002): Einführung in die Ökonometrie (6), München et al.: Oldenbourg. Athanassopoulos, A. D. (2000): Customer Satisfaction Cues to Support Market Segmentation and Explain Switching Behavior, Journal of Business Research, 47(3), 191-207. Auer, L. v. (2005): Ökonometrie: Eine Einführung, Berlin: Springer. Auh, S./ Johnson, M. D. (1997): The Complex Relationship between Customer Satisfaction and Loyalty for Automobiles, in Customer Retention in the Automotive Industry: Quality, Satisfaction, and Loyalty, Johnson, M. D. / Herrmann, A. / Huber, F./ Gustafsson, A., Wiesbaden: Gabler, 141-67. Aydin, S./ Özer, G. (2005): The Analysis of Antecedents of Customer Loyalty in the Turkish Mobile Telecommunication Market, European Journal of Marketing, 39(7/8), 910-25. Aydin, S./ Özer, G./ Arasil, O. (2005): Customer Loyalty and the Effect of Switching Costs as a Moderator Variable: A Case in the Turkish Mobile Phone Market, Marketing Intelligence & Planning, 23(1), 89-103. Backhaus, K. (1998): Relationship Marketing: Ein neues Paradigma im Marketing? in Marktorientierte Unternehmensführung Reflexion, Denkanstöße, Perspektiven, Bruhn, M./ Steffenhagen, H. 2, Wiesbaden: Gabler, 19-35. Backhaus, K./ Aufderheide, D./ Späth, G.-M. (1994): Marketing für Systemtechnologien, Stuttgart: Schäffer-Poeschel. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (2003): Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, Berlin: Springer. Backhaus, K./ Voeth, M. (2007): Industriegütermarketing, München: Vahlen. Bagozzi, R. P. (1982): An Examination of the Validity of Two Models of Attitude, in A Second Generation of Multivariate Analysis, Fornell, C. 2, New York, NY: Praeger, 145-84. Bagozzi, R. P. (1992): The Self-Regulation of Attitudes, Intentions and Behavior, Social Psychology Quarterly, 55(2), 178-204.

Literaturverzeichnis

189

Bagozzi, R. P./ Baumgartner, H. (1994): The Evaluation of Structural Equation Models and Hypothesis Testing, in Principles of Marketing Research, Bagozzi, R. P., Cambridge, MA: Blackwell, 386-422. Bagozzi, R. P./ Fornell, C. (1982): Canonical Correlation Analysis as a Special Case of a Structural Relation Model, Multivariate Behavioral Research, 16(4), 437-54. Bagozzi, R. P./ Foxall, G. R. (1996): Construct Validation of a Measure of AdaptiveInnovative Cognitive Styles in Consumption, International Journal of Research in Marketing, 13(3), 74-94. Bagozzi, R. P./ Schnedlitz, P. (1985): Social Contingencies in the Attitude Model: A Test of Certain Interaction Hypotheses, Social Psychology Quarterly, 48(4), 366-73. Bagozzi, R. P./ Yi, Y. (1988): On the Evaluation of Structural Equation Models, Journal of the Academy of Marketing Science, 16(1), 74-97. Bakay, Z. (2003): Kundenbindung von Haushaltsstromkunden: Ermittlung zentraler Determinanten, Wiesbaden: DUV. Balabanis, G./ Reynolds, N./ Simintiras, A. (2006): Bases of E-store Loyalty: Perceived Switching Barriers and Satisfaction, Journal of Business Research, 59(2), 214-24. Baltes-Götz, B. (2006): Moderatoranalyse per multipler Regression mit SPSS, Leinen, P., Trier: Universitäts-Rechenzentrum Trier. Bandura, A. (1986): Social Foundations of Thought and Action, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. Bansal, H. P./ Irving, G./ Taylor, S. F. (2004): A Three-Component Model of Customer Commitment to Service Providers, Journal of the Academy of Marketing Science, 32(3), 234-50. Bansal, H. S./ Taylor, S. F. (2002): Investigating Interactive Effects in the Theory of Planned Behavior in a Service-Provider Switching Context, Psychology & Marketing, 19(5), 407-25. Baron, R. M./ Kenny, D. A. (1986): The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations, Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173-82. Bauer, M. (2000): Kundenzufriedenheit in industriellen Geschäftsbeziehungen: kritische Ereignisse, nichtlineare Zufriedenheitsbildung und Zufriedenheitsdynamik, Wiesbaden: DUV. Baumgarth, C. (2003): Wirkungen des Co-Branding: Erkenntnisse durch Mastertechnikpluralismus, Wiesbaden: DUV.

190

Literaturverzeichnis

Bearden, W. O./ Teal, J. E. (1983): Selected Determinants of Consumer Satisfaction and Complaint Reports, Journal of Marketing Research, 20(1), 21-28. Beatty, S. E./ Lee, J. (1996): Customer-Sales Associate Retail Relationships, Journal of Retailing, 72(3), 223-47. Beatty, S. E./ Smith, S. M. (1987): External Search Effort: An Investigation Across Several Product Categories, Journal of Consumer Research, 14(1), 83-96. Beck, L./ Ajzen, I. (1991): Predicting Dishonest Actions Using the Theory of Planned Behavior, Journal of Research in Personality, 25(3), 285-301. Beggs, A./ Klemperer, P. (1992): Multi-Period Competition With Switching Costs, Econometrica, 60(3), 651-66. Bell, S. J./ Auh, S./ Smalley, K. (2005): Customer Relationship Dynamics: Service Quality and Customer Loyalty in the Context of Varying Levels of Customer Expertise and Switching Costs, Journal of the Academy of Marketing Science, 33(2), 169-83. Bemmaor, A. C. (1995): Predicting Behavior from Intention-to-Buy Measures: The Parametric Case, Journal of Marketing Research, 32(2), 176-91. Bennett, R. (1996): Relationship Formation and Governance in Consumer Markets: Transactional Analysis versus the Behaviourist Approach, Journal of Marketing Management, 12(12), 417-36. Bentler, P. M. (1990): Comparative Fit Indexes in Structural Models, Psychological Bulletin, 107(2), 238-46. Bentler, P. M./ Bonett, D. G. (1980): Significance Tests and Goodness of Fit in the Analysis of Covariance Structures, Psychological Bulletin, 88(3), 588-606. Bentler, P. M./ Speckart, G. (1979): Models of Attitude-Behavior Relations, Psychological Review, 86(5), 452-64. Berekoven, L./ Eckert, W./ Ellenrieder, P. (2004): Marktforschung: Methodische Grundlagen und Praktische Anwendung (10), Wiesbaden: Gabler. Bergkvist, L./ Rossiter, J. R. (2007): The Predictive Validity of Multiple-Item Versus Single-Item Measures of the Same Constructs, Journal of Marketing Research, 44(2), 175-84. Bernhardt, K. L./ Donthu, N./ Kennett, P. A. (2000): A Longitudinal Analysis of Satisfaction and Profitability, Journal of Business Research, 47(2), 161-71. Berry, L. L. (1983): Relationship Marketing, in Emerging Perspectives in Services Marketing, Berry, L. L. / Shostack, G. L./ Upah, G. D., Chicago, IL: American Marketing Association, 25-28.

Literaturverzeichnis

191

Berry, L. L. (1995): Relationship Marketing of Services: Growing Interest, Emerging Perspectives, Journal of the Academy of Marketing Science, 23(4), 236-46. Berry, W. D./ Feldman, S. (1985): Multiple Regression in Practice, Beverly Hills, CA: Sage. Bettencourt, L. A. (1997): Customer Voluntary Performance: Customers as Partners in Service Delivery, Journal of Retailing, 73(3), 383-406. Betz, J./ Krafft, M. (2003): Die Wirkungen informations- bzw. anbahnungsbezogener Leistungen im E-Commerce auf die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung, Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 73(2), 169-99. Bitner, M. J./ Booms, B. H./ Tetreault, M. S. (1990): The Service Encounter: Diagnosing Favorable and Unfavorable Incidents, Journal of Marketing, 54(1), 71-84. Bitner, M. J./ Hubbert, A. R. (1994): Encounter Satisfaction versus Overall Satisfaction versus Quality, in Service Quality: New Directions in Theory and Practice, Rust, R. T./ Oliver, R. L., Thousand Oaks, CA: Sage, 72-94. Blau, P. M. (1965): Exchange in Power in Social Life, New York: Wiley. Bliemel, F. W./ Eggert, A. (1998): Kundenbindung - Die neue Sollstrategie, Marketing - Zeitschrift für Forschung und Praxis, 20(1), 69-81. Blut, M./ Evanschitzky, H./ Backhaus, C./ Ahlert, D. (2007a): Customer Value, Customer Satisfaction, and Customer Loyalty: An Examination of the Impact and the Multidimensional Nature of Switching Costs, in Proceedings of the European Marketing Conference (36), Reykjavik. Blut, M./ Evanschitzky, H./ Vogel, V./ Ahlert, D. (2006a): Switching Barriers in the Four-Stage Loyalty Model, Advances in Consumer Research, 34(1), 726-34. Blut, M./ Evanschitzky, H./ Vogel, V./ Ahlert, D. (2007b): Investigating the Interrelationships among Switching Costs and the Four-Stages of Loyalty, in Proceedings of the AMA Winter Educators’ Conference, San Diego, CA. Blut, M./ Vogel, V./ Evanschitzky, H./ Ahlert, D. (2006b): An Examination of Switching Barriers as Moderators in the Four-Stage Loyalty Model, in Proceedings of the European Marketing Conference (35), Athens. Blut, M./ Woisetschläger, D. (2008): The Mediating Effect of Customer Satisfaction between Switching Costs and Customer Loyalty, in Proceedings of the AMA Winter Educators’ Conference, Austin, TX. Bollen, K. A./ Long, J. S. (1993): Testing Structural Equation Models, Newbury Park, CA: Sage.

192

Literaturverzeichnis

Bolton, R. N./ Drew, J. H. (1991): A Multistage Model of Customers' Assessments of Service Quality and Value, Journal of Consumer Research, 17(4), 375-84. Bolton, R. N./ Kannan, P. K./ Bramlett, M. D. (2000): Implications of Loyalty Program Membership and Service Experiences for Customer Retention and Value, Journal of the Academy of Marketing Science, 28(1), 95-108. Bolton, R. N./ Lemon, K. N. (1999): A Dynamic Model of Customers' Usage of Services: Usage as an Antecedent and Consequence of Satisfaction, Journal of Marketing Research, 36(2), 171-86. Bordeau, B. L. (2005): A New Examination of Service Loyalty: Identification of the Antecedents and Outcomes of an Attitudinal Loyalty Framework, Florida State University. Bortz, J./ Döring, N. (2002): Forschungsmethoden und Evaluation. Für Human- und Sozialwissenschaftler (3), Berlin: Springer. Boulding, W./ Kalra, A./ Staelin, R./ Zeithaml, V. A. (1993): A Dynamic Process Model of Service Quality: From Expectations to Behavioral Intentions, Journal of Marketing Research, 30(1), 7-27. Bowen, D. E. (1986): Managing Customers as Human Resources in Service Organizations, Human Resource Management, 25(3), 371-83. Braunstein, C. (2001): Einstellungsforschung und Kundenbindung: Zur Erklärung des Treueverhaltens von Konsumenten, Wiesbaden: Gabler. Brehm, J. W. (1966): Theory of Psychological Reactance, New York, NY: Academic Press. Brehm, S. S./ Brehm, J. W. (1981): Psychological Reactance: A Theory of Freedom and Control, New York, NY: Academic Press. Brodie, R. J./ Corviello, N. E./ Brookes, R. W./ Little, V. (1997): Towards a Paradigm Shift in Marketing? An Examination of Current Marketing Practices, Journal of Marketing Management, 13(5), 383-406. Browne, M./ Cudeck, R. (1993): Alternative Ways of Assessing Equation Model Fit, in Testing Structural Equation Models, Bollen, K. A./ Long, J. S., Newbury Park, CA: Sage, 136-62. Bruhn, M. (2001): Relationship-Marketing: Das Management von Kundenbeziehungen, München: Vahlen. Bruhn, M./ Bunge, B. (1994): Beziehungsmarketing - Neuorientierung für Marketingwissenschaft und -praxis? in Marktorientierte Unternehmensführung im Umbruch: Effizienz und Flexibilität als Herausforderungen des Marketing, Bruhn, M. / Meffert, H./ Wehrle, F., Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 41-84.

Literaturverzeichnis

193

Burnham, T. A. (1998): Measuring and Managing Customer Switching Costs to Improve Customer Retention in Continuous Services, University of Texas at Austin. Burnham, T. A./ Frels, J. K./ Mahajan, V. (2003): Consumer Switching Costs: A Typology, Antecedents, and Consequences, Journal of the Academy of Marketing Science, 31(2), 109-26. Büschken, J. (2004): Higher Profits Through Customer Lock-in: A Roadmap, New York, NY: Thomson. Butz Jr., H. E./ Goodstein, L. D. (1996): Measuring Customer Value: Gaining the Strategic Advantage, Organizational Dynamics, 24(3), 63-77. Byrne, B. M. (2001): Structural Equation Modeling with AMOS: Basic Concepts, Applications, and Programming, Mahwah, NJ: Erlbaum. Cadotte, E. R./ Woodruff, R. B./ Jenkins, R. L. (1987): Expectations and Norms in Models of Consumer Satisfaction, Journal of Marketing Research, 24(3), 305-14. Capraro, A. J./ Broniarczyk, S./ Srivastava, R. K. (2003): Factors Influencing the Likelihood of Customer Defection: The Role of Consumer Knowledge, Journal of the Academy of Marketing Science, 31(2), 164-75. Cardozo, R. N. (1965): An Experimental Study of Customer Effort, Expectation, and Satisfaction, Journal of Marketing Research, 2(3), 244-49. Carroll, P./ Rose, S. (1993): Revisiting Customer Retention, Journal of Retail Banking, 15(1), 5-13. Caruana, A. (2004): The Impact of Switching Costs on Customer Loyalty: A Study among Corporate Customers of Mobile Telephony, Journal of Targeting, Measurement & Analysis for Marketing, 12(3), 256-68. Chalmers, A. F. (2001): Wege der Wissenschaft: Einführung in die Wissenschaftstheorie (5), Berlin et al.: Springer. Chandon, P./ Morwitz, V. G./ Reinartz, W. J. (2005): Do Intentions Really Predict Behavior? Self-Generated Validity Effects in Survey Research, Journal of Marketing, 69(2), 1-14. Chang, T.-Z./ Wildt, A. R. (1994): Price, Product Information, and Purchase Intention: An Empirical Study, Journal of the Academy of Marketing Science, 22(1), 16-27. Chenet, P./ Tynan, C./ Money, A. (1999): Service Performance Gap: Re-Evaluation and Redevelopment, Journal of Business Research, 46(2), 133-47. Chiu, H.-C./ Hsieh, Y.-C./ Li, Y.-C./ Lee, M. (2005): Relationship Marketing and Consumer Switching Behavior, Journal of Business Research, 58(12), 1681-89.

194

Literaturverzeichnis

Chmielewicz, K. (1995): Forschungskonzeptionen der Wirtschaftswissenschaft (2), Stuttgart: Schäffer-Poeschel. Christopher, M./ Payne, A./ Ballantyne, D. (1991): Relationship Marketing: Bringing Quality, Customer Service and Marketing Together, Oxford, UK: ButterworthHeinemann. Churchill Jr., G. A. (1979): A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs, Journal of Marketing Research, 16(1), 64-73. Churchill Jr., G. A./ Iacobucci, D. (2002): Marketing Research: Methodological Foundations (8), Mason et al.: Dryden Press. Clawson, C. J. (1971): How Useful are 90 Day Purchase Probabilities? Journal of Marketing, 35(4), 43-47. Clee, M. A./ Wicklund, R. A. (1980): Consumer Behavior and Psychological Reactance, Journal of Consumer Research, 6(4), 389-405. Clow, K. E./ Beisel, J. L. (1995): Managing Consumer Expectations of Low-Margin, High Volume Service, Journal of Services Marketing, 9(1), 33-46. Cohen, J./ Cohen, P./ West, S. G./ Aiken, L. S. (2003): Applied Multiple Regression/Correlation Analyses for the Behavioral Sciences (3), Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. Colgate, M./ Lang, B. (2001): Switching Barriers in Consumer Markets: an Investigation of the Financial Services Industry, Journal of Consumer Marketing, 18(4/5), 33247. Colgate, M./ Tong, V. T.-U./ Lee, C. K.-C./ Farley, J. U. (2007): Back From the Brink - Why Customers Stay, Journal of Service Research, 9(3), 211-28. Cortina, J. M. (1993): What is Coefficient Alpha? An Examination of Theory and Applications, Journal of Applied Psychology, 78(1), 98-104. Crawford, V. P. (1990): Relationship-Specific Investment, Quarterly Journal of Economics, 105(2), 561-74. Cronbach, L. J. (1951): Coefficient Alpha and the Internal Structure of Tests, Psychometrika, 16(3), 297-335. Cronin Jr., J. J./ Brady, M. K./ Brand, R. R./ Hightower, R. J./ Shemwell, D. J. (1997): A Cross-Sectional Test of the Effect and Conceptualization of Service Value, The Journal of Services Marketing, 11(6), 375-91. Cronin Jr., J. J./ Brady, M. K./ Hult, G. T. M. (2000): Assessing the Effects of Quality, Value, and Customer Satisfaction on Consumer Behavioral Intentions in Service Environments, Journal of Retailing, 76(2), 193-218.

Literaturverzeichnis

195

Cronin Jr., J. J./ Taylor, S. A. (1992): Measuring Service Quality: A Reexamination and Extension, Journal of Marketing, 56(3), 55-68. Cronin Jr., J. J./ Taylor, S. A. (1994): SERVPERF versus SERVQUAL: Reconciling Performance Based and Perceptions-Minus-Expectations Measurement of Service Quality, Journal of Marketing, 58(1), 125-31. Czepiel, J. A./ Gilmore, R. (1985): Exploring the Concept of Loyalty in Services, in Services Marketing Challenge: Integrating for Competitive Advantage, Czepiel, J. A. / Congram, C. A./ Shanahan, J., Chicago, IL: Amercian Marketing Association, 91-94. Czepiel, J. A./ Rosenberg, L. J. (1977): Consumer Satisfaction: Concept and Measurement, Journal of the Academy of Marketing Science, 5(4), 403-11. Darbi, M. R./ Karni, E. (1973): Free Competition and the Optimal Amount of Fraud, Journal of Law and Economics, 16(1), 67-88. Darrow, A. L./ Kahl, D. R. (1982): A Comparison of Moderated Regression Techniques Considering Strength of Effect, Journal of Management, 8(2), 35-47. De Wulf, K./ Odekerken-Schroder, G./ Iacobucci, D. (2001): Investments in Consumer Relationships: A Cross-Country and Cross-Industry Exploration, Journal of Marketing, 65(4), 33-50. DeSarbo, W. S./ Jedidi, K. (2001): Customer Value Analysis in a Heterogenous Market, Strategic Management Journal, 22(9), 845-57. Dick, A. S./ Basu, K. (1994): Customer Loyalty: Toward an Integrated Conceptual Framework, Journal of the Academy of Marketing Science, 22(2), 99-113. Dick, A. S./ Lord, K. R. (1998): The Impact of Membership Fees on Consumer Attitude and Choice, Psychology & Marketing, 15(1), 41-58. Diller, H. (1995): Kundenbindung als Zielvorgabe im Beziehungsmarketing, Betriebswirtschaftliches Institut: Universität Erlangen-Nürnberg. Diller, H. (1996): Kundenbindung als Marketingziel, Marketing - Zeitschrift für Forschung und Praxis, 18(2), 81-94. Diller, H. (2004): Die Bedeutung des Beziehungsmarketing für den Unternehmenserfolg, in Grundlagen des CRM: Konzepte und Gestaltung, Hippner, K./ Wilde, K. D., Wiesbaden: Gabler, 43-66. Diller, H. (2006): Probleme der Handhabung von Strukturgleichungsmodellen in der betriebswirtschaftlichen Forschung, Die Betriebswirtschaft, 66(6), 611-18. Diller, H./ Bukhari, I. (1996): Die Etablierung einer Marke, in Markterfolg mit Marken, Dichtl, E./ Eggers, W., München, 27-50.

196

Literaturverzeichnis

Diller, H./ Kusterer, M. (1988): Beziehungsmanagement - Theoretische Grundlagen und explorative Befunde, Marketing - Zeitschrift für Forschung und Praxis, 10(3), 211-19. Doll, J./ Ajzen, I. (1992): Accessibility and Stability of Predictors in the Theory of Planned Behavior, Journal of Personality and Social Psychology, 63(5), 754-65. Doorn v., J. (2004): Zufriedenheitsdynamik: Eine Panelanalyse bei industriellen Dienstleistungen, Wiesbaden: DUV. Dowling, G. R./ Uncles, M. (1997): Do Customer Loyalty Programs Really Work? Sloan Management Review, 38(4), 71-82. Dwyer, R./ Schurr, P. H./ Oh, S. (1987): Developing Buyer-Seller Relationships, Journal of Marketing, 51(2), 11-28. Eagly, A. H./ Chaiken, S. (1993): The Psychology of Attitudes, Fort Worth, TX: Harcourt Brace Jovanovich. Eckey, H.-F./ Kosfeld, R./ Draeger, C. (2001): Ökonometrie: Grundlagen - Methoden - Beispiele (2), Wiesbaden: Gabler. Eggert, A. (1999): Kundenbindung aus Kundensicht: Konzeptualisierung - Operationalisierung - Verhaltenswirksamkeit, Wiesbaden: DUV. Eggert, A./ Ulaga, W. (2002): Customer Perceived Value: A Substitute for Satisfaction in Business Markets? Journal of Business & Industrial Marketing, 17(2/3), 10718. Eliashberg, J./ Robertson, T. S. (1988): New Production Preannouncing Behavior: A Market Signaling Study, Journal of Marketing Research, 25(3), 282-93. Ennew, C. T./ Binks, M. R. (1999): Impact of Participative Service Relationships on Quality, Satisfaction, and Retention: An Exploratory Study, Journal of Business Research, 46(2), 121-32. Erevelles, S./ Leavitt, C. (1992): A Comparison of Current Models of Consumer Satisfaction/Dissatisfaction, Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, 5, 104-14. Ernst&Young (2004): Baumärkte in der Strategiefalle, AG, E. Y., Stuttgart. Evanschitzky, H. (2003): Erfolg von Dienstleistungsnetzwerken - Ein Netzwerkmarketingansatz, Wiesbaden: DUV. Evanschitzky, H./ Iyer, G. R./ Hesse, J./ Ahlert, D. (2004): E-Satisfaction: A ReExamination, Journal of Retailing, 80(3), 239-47.

Literaturverzeichnis

197

Evanschitzky, H./ Iyer, G. R./ Plassmann, H./ Niessing, J./ Meffert, H. (2006): The Relative Strength of Affective Commitment in Securing Loyalty in Service Relationships, Journal of Business Research, 59(12), 1207-13. Evanschitzky, H./ Wunderlich, M. (2006): An Examination of Moderator Effects in the Four-Stage Loyalty Model, Journal of Service Research, 8(4), 330-45. Farrell, J./ Shapiro, C. (1988): Dynamic Competition with Switching Costs, RAND Journal of Economics, 19(1), 123-37. Ferber, R./ Piskie, R. A. (1965): Subjective Probabilities and Buying Intentions, Review of Economics and Statistics, 47(3), 322-25. Festinger, L. (1957): A Theory of Cognitive Dissonance, Stanford, CA: Stanford University Press. Festinger, L. (1978): Theorie der kognitiven Dissonanz, Bern: Huber. Feyerabend, P. (1965): Problems of Empiricism, in Beyond the Edge of Certainty, Colodny, R. G., Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 145-260. Feyerabend, P. (1976): Wider den Methodenzwang: Skizze einer anarchistischen Erkenntnistheorie, Frankfurt a. M.: Suhrkamp. Fickel, N. (2001): Sequenzialregression: Eine neodeskriptive Lösung des Multikollinearitätsproblems mittels stufenweise bereinigter und synchronisierter Variablen, Berlin: VWF. Fischer, J. (2001): Individualisierte Präferenzanalyse, Wiesbaden: Gabler. Fishbein, M./ Ajzen, I. (1975): Belief, Attitude, Intention and Behavior: An Introduction to Theory and Research, Reading, MA: Addison-Wesley. Flint, D. J./ Woodruff, R. B./ Gardial, S. F. (2002): Exploring the Phenomenon of Customers' Desired Value Change in a Business-to-Business Context, Journal of Marketing, 66(4), 102-17. Fornell, C. (1992): A National Customer Satisfaction Barometer: The Swedish Experience, Journal of Marketing, 56(1), 6-21. Fornell, C./ Johnson, M. D./ Anderson, E. W./ Jaesung, C./ Bryant, B. E. (1996): The American Customer Satisfaction Index: Nature, Purpose, and Findings, Journal of Marketing, 60(4), 7-18. Fornell, C./ Larker, D. F. (1981): Evaluating Structural Equation Models With Unobservable Variables and Measurement Error, Journal of Marketing Research, 18(3), 375-81.

198

Literaturverzeichnis

Fornell, C./ Wernerfeld, B. (1987): Defensive Marketing Strategy by Customer Complaint Management: A Theoretical Analysis, Journal of Marketing Research, 24(4), 337-47. Fortin, D. R. (2000): Clipping Coupons in Cyberspace: A Proposed Model of Behavior for Deal-Prone Consumers, Psychology & Marketing, 17(6), 515-34. Foscht, T. (2002): Kundenloyalität: Integrative Konzeption und Analyse der Verhaltens- und Profitabilitätswirkungen, Wiesbaden: Gabler. Fournier, S./ Mick, D. G. (1999): Rediscovering Satisfaction, Journal of Marketing, 63(4), 5-23. Fox, J. (1991): Regression Diagnostics, Beverly Hills, CA: Sage. Fredericks, J. O./ Salter, J. M. (1995): Beyond Customer Satisfaction, Management Review, 84(5), 29-32. Fritz, W. (1984): Die Idee des theoretischen Pluralismus und ihre Verwirklichung im Rahmen empirischer betriebswirtschaftlicher Forschung, Arbeitspapier der Forschungsgruppe Konsumenteninformation der Universität Mannheim, Mannheim: Universität Mannheim. Fritz, W. (1995): Marketing-Management und Unternehmenserfolg: Grundlagen und Ergebnisse einer empirischen Untersuchung (2), Frankfurt a. M.: Peter Lang. Fullerton, G. (2003): When does Commitment Lead to Loyalty? Journal of Service Research, 5(4), 333-45. Gale, B. T. (1994): Managing Customer Value. Creating Quality & Service That Customers Can See (1), New York, NY: The Free Press. Ganesan, S. (1994): Determinants of Long-Term Orientation in Buyer-Seller Relationships, Journal of Marketing, 58(2), 1-19. Garbarino, E./ Johnson, M. S. (1999): The Different Roles of Satisfaction, Trust, and Commitment in Customer Relationships, Journal of Marketing, 63(2), 70-87. Garver, M./ Gardial, S. F. (1996): The Role of The Salesperson in Delivering Customer Value: A Situational Analysis, in Expanding Marketing Horizons Into the 21stCentury.Association of Marketing Theory and Practice, Moore, D. L., Syracuse, NY: Association of Marketing Theory and Practice, 243-49. Gatignon, H./ Vosgerau, J. (2005): Moderating Effects: The Myth of Mean Centering, Fontainbleau Cedex: INSEAD. Gerbing, D. W./ Anderson, J. C. (1988): An updated Paradigm for Scale Development Incorporating Unidimensionality and its Assessments, Journal of Marketing Research, 25(2), 186-92.

Literaturverzeichnis

199

Gerpott, T. J./ Rams, W. (2000): Kundenbindung, -loyalität und -zufriedenheit im deutschen Mobilfunkmarkt: Ergebnisse einer empirischen Studie, Die Betriebswirtschaft, 60(6), 249-69. Geyskens, I./ Steenkamp, J.-B. E. M./ Kumar, N. (1999): A Meta-Analysis of Satisfaction in Marketing Channel Relationships, Journal of Marketing Research, 36(2), 223-38. Giering, A. (2000): Der Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität - Eine Untersuchung moderierender Effekte, Wiesbaden: Gabler. Gómez, M. I./ McLaughlin, E. W./ Wittink, D. R. (2004): Customer Satisfaction and Retail Sales Performance: An Empirical Investigation, Journal of Retailing, 80(4), 265-78. Görz, N./ Hildebrandt, L. (2001): Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen zur Analyse heterogener Daten, Berlin: Humboldt Universität Berlin. Gotlieb, J. B./ Grewal, D./ Brown, S. W. (1994): Consumer Satisfaction and Perceived Quality: Complementary or Divergent Constructs, Journal of Applied Psychology, 79(6), 875-85. Green, P. E./ Tull, D. S./ Albaum, G. (1988): Research for Marketing Decisions, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall. Greene, W. H. (2003): Econometric Analysis (5), Upper Saddle River, NJ: Pearson. Gremler, D. D. (1995): The Effect of Satisfaction, Switching Costs, and Interpersonal Bonds on Service Loyalty, Arizona State University. Grewal, D./ Baker, J./ Levy, M./ Voss, G. B. (2003): The Effects of Wait Expectations and Store Atmosphere Evaluations on Patronage Intentions in Service-Intensive Retail Stores, Journal of Retailing, 79(4), 259-68. Griese, K. M. (2002): Der Einfluss von Emotionen auf die Kundenzufriedenheit, Wiesbaden: DUV. Grönroos, C. (1990): Service Management and Marketing: Managing the Moments of Truth in Service Competition, Lexington, MA: Lexington Books. Grönroos, C. (1991): The Marketing Strategy Continuum: Towards a Marketing Concept for the 1990s, Management Decision, 29(1), 7-13. Grönroos, C. (1995): Relationship Marketing: The Strategy Continuum, Journal of the Academy of Marketing Science, 23(4), 252-54. Grönroos, C. (1996): Relationship Marketing: Strategic and Tactical Implications, Management Decision, 34(3), 5-14.

200

Literaturverzeichnis

Grönroos, C. (1997a): From Marketing Mix to Relationship Marketing: Towards a Paradigm Shift in Marketing, Management Decision, 35(2), 4-20. Grönroos, C. (1997b): Value-driven Relational Marketing: from Products to Resources and Competencies, Journal of Marketing Management, 13(5), 407-19. Grönroos, C. (2000): Relationship Marketing - The Nordic School Perspective, in Handbook of Relationship Marketing, Sheth, J. N./ Parvatiyar, A. Sage: Thousand Oaks, CA. Grube, J. W./ Morgan, M./ McGree, S. (1986): Attitudes and Normative Beliefs as Predictors of Smoking Intentions and Behaviors: A Test of Three Models, British Journal of Social Psychology, 25(2), 81-93. Guiltinan, J. P. (1987): The Price Bundling of Services: A Normative Framework, Journal of Marketing, 51(2), 74-85. Guiltinan, J. P. (1989): A Classification of Switching Costs with Implications for Relationship Marketing, AMA Winter Educators' Conference: Marketing Theory and Practice(1), 216-20. Gujarati, D. N. (1995): Basic Econometrics (3), New York, NY: McGraw-Hill. Gummesson, E. (1987): The New Marketing - Developing Long-Term Interactive Relationships, Long Range Planning, 20(4), 10-20. Gummesson, E. (1999): Total Relationship Marketing: from the 4Ps of traditional Marketing-Management to the 30Rs of the new Paradigm, Oxford, UK: ButterworthHeinemann. Gunst, R. F. (1983): Regression Analysis with Multicollinear Prediction Variables: Definition, Detection and Effects, Communications in Statistics: Theory and Methods, 12(19), 2217-60. Gupta, S./ Lehmann, D. R./ Stuart, J. A. (2004): Valuing Customers, Journal of Marketing Research, 41(1), 7-18. Gwinner, K. P./ Gremler, D. D./ Bitner, M. J. (1998): Relational Benefits in Services Industries: The Customer's Perspective, Journal of the Academy of Marketing Science, 26(2), 101-14. Hackl, P. (2005): Einführung in die Ökonometrie, München: Pearson. Hair, J. F./ Anderson, R. E./ Tatham, R. L./ Black, W. C. (1998): Multivariate Data Analysis (5), Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. Haistead, D./ Hartman, D./ Schmidt, S. L. (1994): Multisource Effects on the Satisfaction Formation Process, Journal of the Academy of Marketing Science, 22(2), 11429.

Literaturverzeichnis

201

Hallowell, R. (1996): The Relationships of Customer Satisfaction, Customer Loyalty, and Profitability: An Empirical Study, International Journal of Service Industry Management, 7(4), 27-42. Harris, L. C./ Goode, M. M. H. (2004): The Four Levels of Loyalty and the Pivotal Role of Trust: A Study of Online Service Dynamics, Journal of Retailing, 80(2), 13958. Hartline, M. D./ Jones, K. C. (1996): Employee Performance Cues in a Hotel Service Environment: Influence on Perceived Service Quality, Value, and Word-of-Mouth Intentions, Journal of Business Research, 35(3), 207-15. Hauser, J. R./ Wernerfelt, B. (1990): An Evaluation Cost Model of Considerations Sets, Journal of Consumer Research, 16(4), 393-408. Heide, J./ Weiss, A. M. (1995): Vendor Consideration and Switching Behavior for Buyers in High Technology Markets, Journal of Marketing, 59(3), 30-43. Heitmüller, H.-M. (1998): Standortbestimmung und künftige Entwicklungslinien im Bankmarketing, in Handbuch des Bankmarketing, Süchting, J./ Heitmüller, H.-M. 3, Wiesbaden: Gabler, 595-624. Hennig-Thurau, T./ Gwinner, K. P./ Gremler, D. D. (2002): Understanding Relationship Marketing Outcomes, Journal of Service Research, 4(3), 230-47. Hennig-Thurau, T./ Hansen, U. (2000): Relationship Marketing - Some Reflections on the State-of-the-Art of the Relational Concept, in Relationship Marketing: Gaining Competitive Advantage Through Customer Satisfaction and Customer Retention, Hennig-Thurau, T./ Hansen, U., Berlin: Springer, 3-27. Hennig-Thurau, T./ Klee, A. (1997): The Impact of Customer Satisfaction and Relationship Quality on Customer Retention: A Critical Reassessment and Model Development, Psychology & Marketing, 14(8), 737-64. Henseler, J. (2006): Das Wechselverhalten von Konsumenten im Strommarkt - Eine empirische Untersuchung direkter und moderierender Effekte, Kaiserslautern: DUV. Herrmann, A. (1995): Produktqualität, Kundenzufriedenheit und Unternehmensrentabilität: Eine branchenübergreifende Analyse, in Wege des Marketing: Festschrift zum 60. Geburtstag von Erwin Dichtl, Bauer, H./ Diller, H., Berlin: Duncker & Humblot, 237-47. Herrmann, A./ Huber, F./ Braunstein, C. (2000): Ein Erklärungsansatz der Kundenbindung unter Berücksichtigung der wahrgenommenen Handlungskontrolle, Die Betriebswirtschaft, 60(3), 293-313.

202

Literaturverzeichnis

Herrmann, A./ Huber, F./ Gustafsson, A./ Johnson, M. (1997): An Introduction to Quality, Satisfaction and Retention Implications for the Automotive Industry, in Customer Retention in the Automotive Industry, Johnson, M. / Herrmann, A. / Huber, F./ Gustafsson, A., Wiesbaden: Gabler, 3-27. Herrmann, A./ Johnson, M. D. (1999): Die Kundenzufriedenheit als Bestimmungsfaktor der Kundenbindung, Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 51(6), 579-98. Heskett, J. L./ Jones, T. O./ Loveman, G. W./ Sasser Jr., W. E./ Schlesinger, L. A. (1994): Putting the Service-Profit Chain to Work, Harvard Business Review, 72(2), 164-70. Heskett, J. L./ Sasser Jr., W. E./ Hart, C. W. L. (1990): Service Breakthroughs: Changing the Rules of the Game, New York, NY: Free Press. Heskett, J. L./ Sasser Jr., W. E./ Schlesinger, L. A. (1997): The Service Profit Chain, New York, NY: Free Press. Hildebrandt, L. (1984): Kausalanalytische Validierung in der Marketingforschung, Marketing - Zeitschrift für Forschung und Praxis, 6(1), 41-51. Holbrook, M. B. (1994): The Nature of Customer Value: An Axiology of Services in the Consumption Experience, in Service Quality: New Directions in Theory and Practice, Rust, R. T./ Oliver, R. L., London, UK: Sage, 21-71. Holbrook, M. B. (1996): Customer Value - A Framework for Analysis and Research, Advances in Consumer Research, 23(1), 138-42. Holloway, B. B. (2003): The Role of Switching Barriers in the Online Service Recovery Process, University of Alabama. Homans, G. C. (1968): Elementarformen sozialen Verhaltens, Opladen: Westdeutscher Verlag. Homburg, C. (1995): Kundennähe von Industriegüterunternehmen: Konzeption - Erfolgsauswirkungen - Determinanten, Wiesbaden: Gabler. Homburg, C. (2000): Kundennähe von Industriegüterunternehmen: Konzeption, Erfolgsauswirkungen, Determinanten (3), Wiesbaden. Homburg, C./ Baumgartner, H. (1995a): Beurteilung von Kausalmodellen: Bestandsaufnahme und Anwendungsempfehlungen, Marketing - Zeitschrift für Forschung und Praxis, 17(3), 162-76. Homburg, C./ Baumgartner, H. (1995b): Die Kausalanalyse als Instrument der Marketingforschung: Eine Bestandsaufnahme, Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 65(10), 1091-108.

Literaturverzeichnis

203

Homburg, C./ Becker, A./ Hentschel, F. (2005a): Der Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung, in Handbuch Kundenbindungsmanagement, Grundlagen - Konzepte - Erfahrungen, Bruhn, M./ Homburg, C. (5), Wiesbaden: Gabler, 94-123. Homburg, C./ Bruhn, M. (2005): Kundenbindungsmanagement - Eine Einführung in die theoretischen und praktischen Problemstellungen, in Handbuch Kundenbindungsmanagement: Strategien und Instrumente für ein erfolgreiches CRM, Bruhn, M./ Homburg, C. (4), Wiesbaden: Gabler, 3-37. Homburg, C./ Faßnacht, M. (2001): Kundennähe, Kundenzufriedenheit und Kundenbindung bei Dienstleistungsunternehmen, in Handbuch Dienstleistungsmanagement: Von der Strategischen Konzeption zur Praktischen Umsetzung, Bruhn, M./ Meffert, H. (2), Wiesbaden: Gabler, 441-63. Homburg, C./ Giering, A. (1996): Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte - Ein Leitfaden für die Marketingforschung, Marketing - Zeitschrift für Forschung und Praxis, 18(1), 5-24. Homburg, C./ Giering, A. (1998): Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte - Ein Leitfaden für die Marketingforschung, in Die Kausalanalyse, Hildebrandt, L./ Homburg, C., Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 111-48. Homburg, C./ Koschate, N./ Hoyer, W. D. (2005b): Do Satisfied Customers Really Pay More? A Study of the Relationship between Customer Satisfaction and Willingness to Pay, Journal of Marketing, 69(2), 84-96. Homburg, C./ Krohmer, H. (2003): Marketingmanagement, Wiesbaden: Gabler. Homburg, C./ Rudolph, B. (1998): Theoretische Perspektiven zur Kundenzufriedenheit, in Kundenzufriedenheit: Konzepte - Methoden - Erfahrungen, Simon, H./ Homburg, C. (3), Wiesbaden: Gabler, 29-55. Homburg, C./ Stock, R. (2003): Theoretische Perspektiven zur Kundenzufriedenheit, in Kundenzufriedenheit: Konzepte - Methoden - Erfahrungen, Homburg, C. (5), Wiesbaden: Gabler, 17-51. Huber, F./ Herrmann, A./ Morgan, R. E. (2001): Gaining Competitive Advantage through Customer Value Oriented Management, Journal of Consumer Marketing, 18(1), 41-53. Hundacker, S. (2005): Customer Equity Management bei kontinuierlichen Dienstleistungen, Konzeption, Modell und Anwendung, Wiesbaden. Hunt, S. D. (1984): Should Marketing Adopt Relativism? in Marketing Theory: Philosophy and Sociology of Science Perspectives, Anderson, P. F./ Ryan, M. J., Chicago, IL: American Marketing Association, 30-34.

204

Literaturverzeichnis

Hunt, S. D./ Morgan, R. M. (1995): Relationship Marketing in the Era of Network Competition, Marketing Management, 32(2), 19-28. Iacobucci, D./ Grayson, K. A./ Ostrom, A. L. (1994): The Calculus of Service Quality and Customer Satisfaction: Theoretical and Empirical Differentiation and Integration, Advances in Services Marketing and Management, 3(1), 1-67. Ibanez, V. A./ Hartmann, P./ Calvo, P. Z. (2006): Antecedents of Customer Loyalty in Residential Energy Markets: Service Quality, Satisfaction, Trust and Switching Costs, Service Industries Journal, 26(6), 633-50. Intriligator, M. D./ G., B. R./ Hsiao, C. (1996): Econometric Models, Techniques, and Applications (2), Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. Jaccard, J./ Turrisi, R./ Wan, C. K. (1990): Interaction Effects in Multiple Regression, Newbury Park, CA: Sage. Jackson, B. B. (1985a): Build Customer Relationships that Last, Harvard Business Review, 63(6), 120-28. Jackson, B. B. (1985b): Winning and Keeping Industrial Customers: The Dynamics of Customer Relations, Lexington, MA: Lexington Books. Jacoby, J./ Chestnut, R. W. (1978): Brand Loyalty: Measurement and Management, New York, NY: John Wiley & Sons. Jacoby, J./ Kaplan, L. B. (1972): The Components of Perceived Risk, in Conference of the Association for Consumer Research (3), College Park, MD: Association for Consumer Research. Jacoby, J./ Kyner, D. B. (1973): Brand Loyalty vs. Repeat Purchasing Behavior, Journal of Marketing Research, 10(1), 1-9. Johnson, M. D./ Anderson, E. W./ Fornell, C. (1995): Rational and Adaptive Performance Expectations in a Customer Satisfaction Framework, Journal of Consumer Research, 21(4), 695-707. Johnson, M. P. (1982): Social and Cognitive Features of the Dissolution of Commitment to Relationships, in Personal Relationships, Duck, S./ Gilmour, R. 4, New York, NY: Academic Press, 51-73. Jones, M. A. (1998): Satisfaction and Repurchase Intentions in the Service Industry: The Moderating Influence of Switching Barriers, University of Alabama. Jones, M. A./ Mothersbaugh, D. L./ Beatty, S. E. (2000): Switching Barriers and Repurchase Intentions in Services, Journal of Retailing, 76(2), 259-74.

Literaturverzeichnis

205

Jones, M. A./ Mothersbaugh, D. L./ Beatty, S. E. (2002): Why Customers Stay: Measuring the Underlying Dimensions of Services Switching Costs and Managing their Differential Strategic Outcomes, Journal of Business Research, 55(6), 441-51. Jones, M. A./ Reynolds, K. E./ Mothersbaugh, D. L./ Beatty, S. E. (2007): The Positive and Negative Effects of Switching Costs on Relational Outcomes, Journal of Service Research, 9(4), 335-55. Jones, T. O./ Sasser Jr., W. E. (1995): Why Satisfied Customers Defect, Harvard Business Review, 73(6), 88-91. Julander, C.-R./ Söderlund, M. (2003): Effects of Switching Barriers on Satisfaction, Repurchase Intentions and Attitudinal Loyalty, Stockholm: Stockholm School of Economics. Kaas, K. P./ Runow, H. (1984): Wie befriedigend sind die Ergebnisse zur Forschung der Verbraucherzufriedenheit? Die Betriebswirtschaft, 44(3), 451-60. Kalyanaram, G./ Little, J. D. C. (1994): An Empirical Analysis of Latitude of Price Acceptance in Consumer Package Goods, Journal of Consumer Research, 21(3), 408-19. Karakaya, F./ Stahl, M. J. (1989): Barriers to Entry and Market Entry Decisions in Consumer and Industrial Goods Markets, Journal of Marketing, 53(2), 80-91. Keiningham, T. L./ Perkins-Munn, T./ Evans, H. (2003): The Impact of Customer Satisfaction on Share-of-Wallet in a Business-to-Business Environment, Journal of Service Research, 6(1), 37-50. Keiningham, T. L./ Vavra, T. G./ Aksoy, L. (2005): Loyalty Myths: Hyped Strategies that will put you out of Business and Proven Tactics that Really Work, Hoboken, NJ: Wiley. Keller, B./ Krause, J./ Siek, M. (2002): Kundenbindung als Instrument des Marketing Controlling, Die Bank, 8(8), 548-53. Kelley, S. W./ Donnelly, J. H./ Skinner, S. J. (1992): Customer Participation in Service Production and Delivery, Journal of Retailing, 66(3), 315-35. Kennedy, P. (1992): A Guide to Econometrics, Oxford: Blackwell. Kim, M.-K./ Park, M.-C./ Jeong, D.-H. (2004): The Effects of Customer Satisfaction and Switching Barrier on Customer Loyalty in Korean Mobile Telecommunication Services, Telecommunications Policy, 28(2), 145-59. Klemperer, P. (1987): Markets with Consumer Switching Costs, Quarterly Journal of Economics, 102(2), 375-94.

206

Literaturverzeichnis

Klemperer, P. (1995): Competition when Consumers have Switching Costs: An Overview with Applications to Industrial Organization, Macroeconomics, and International Trade, Review of Economic Studies, 62(4), 515-24. Koch, G. (1995): Geschäftstreue im Konsumgütereinzelhandel unter besonderer Berücksichtigung der Kongruenzthese, Bochum. Köster, L. (2006): Markenstärkemessung unter besonderer Berücksichtigung von Konsumentenheterogenität - Dargestellt am Beispiel der deutschen Brauwirtschaft, Wiesbaden: Gabler. Kotler, P. (1992): Marketing’s New Paradigm: What’s really Happening out there, Planning Review, 20(5), 50-52. Krafft, M. (1995): Außendienstentlohnung im Licht der Neuen Institutionenlehre, Wiesbaden: Gabler. Krafft, M. (2002): Kundenbindung und Kundenwert, Heidelberg: Physica. Krafft, M./ Albers, S. (2000): Ansätze zur Segmentierung von Kunden - Wie geeignet sind herkömmliche Konzepte? Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 52(6), 515-36. Krafft, M./ Götz, O. (2006): Der Zusammenhang zwischen Kundennähe, Kundenzufriedenheit und Kundenbindung sowie deren Erfolgswirkungen, in Grundlagen des CRM - Konzepte und Gestaltung, Hippner, H./ Wilde, K. D. (2), Wiesbaden: Gabler, 325-56. Krech, D./ Cruchfield, R. S./ Livson, N. (1992): Grundlagen der Psychologie, Weinheim: Beltz. Kroeber-Riel, W./ Weinberg, P. (2003): Konsumentenverhalten (8), München: Vahlen. Krüger, S. M. (1997): Profitabilitätsorientierte Kundenbindung durch Zufriedenheitsmanagement, München: FGM. Kuhl, J. (1985): From Cognition to Behavior: Perspectives for Future Research on Action Control, in Action Control: From Cognition to Behavior, Kuhl, J./ Beckmann, J., Berlin: Springer, 267-75. Kuhl, J./ Beckmann, J. (1985): Historical Perspectives in the Study of Action Control, in Action Control: From Cognition to Behavior, Kuhl, J./ Beckmann, J., Berlin: Springer, 89-100. Kuhn, T. S. (2003): Die Struktur wissenschaftlicher Revolutionen (18), Frankfurt a. M.: Suhrkamp.

Literaturverzeichnis

207

Kumar, N./ Stern, L. W./ Achrol, R. S. (1992): Assessing Reseller Performance From the Perspective of the Supplier, Journal of Marketing Research, 29(2), 238-53. Kumar, V./ Aaker, D. A./ Day, G. S. (2002): Essentials of Marketing Research, New York, NY: Wiley and Sons. Kumar, V./ Shah, D. (2004): Building and Sustaining Profitable Customer Loyalty for the 21st Century, Journal of Retailing, 80(4), 317-30. Kundisch, D./ Steck, W. (2005): Langfristig ertragreiche Kundenbeziehungen im Finanzdienstleistungsbereich - Einflussfaktoren und Handlungsempfehlungen, in Integriertes Risiko- und Ertragsmanagement - Kunden- und Unternehmenswert zwischen Risiko und Ertrag, Keuper, F. / Roesing, D./ Schomann, M., Wiesbaden: Gabler, 441-64. Künzel, S. (2003): Das Bonusprogramm als Instrument zur Kundenbindung, Berlin: Logos. LaBarbera, P. A./ Mazursky, D. (1983): A Longitudinal Assessment of Consumer Satisfaction/Dissatisfaction: The Dynamic Aspect of the Cognitive Process, Journal of Marketing Research, 20(4), 393-404. Lai, A. W. (1995): Consumer Values, Product Benefits and Customer Value: A Consumption Behavior Approach, Advances in Consumer Research, 22 (1), 381-88. Lam, S. Y./ Shankar, V./ Erramilli, M. K./ Murthy, B. (2004): Customer Value, Satisfaction, Loyalty, and Switching Costs: An Illustration from a Business-to-Business Service Context, Journal of the Academy of Marketing Science, 32(3), 293-311. Lee, J./ Lee, J./ Feick, L. (2001): The Impact of Switching Costs on the Customer Satisfaction-Loyalty Link: Mobile Phone Service in France, Journal of Services Marketing, 15(1), 35-48. Lee, M./ Cunningham, L. F. (2001): A Cost/Benefit Approach to Understanding Service Loyalty, Journal of Services Marketing, 15(2/3), 113-30. Lemon, K. N./ White, T. B./ Winer, R. S. (2002): Dynamic Customer Relationship Management: Incorporating Future Considerations into the Service Retention Decision, Journal of Marketing, 66(1), 1-14. Leplin, J. (1981): Truth and Scientific Progress, Studies in History and Philosophy of Science, 12(4), 269-91. Levitt, T. (1993): After the Sale is over, in Keeping Customers, Sviokla, J. J./ Shapiro, B. P., Boston, MA: Harvard Business School Press, 39-52. Lewin, J. E./ Johnston, W. J. (1997): Relationship Marketing Theory in Practice: A Case Study, Journal of Business Research, 39(1), 23-31.

208

Literaturverzeichnis

Liao, S./ Shao, Y. P./ Wang, H./ Chen, A. (1999): The Adoption of Virtual Banking: An Empirical Study, International Journal of Information Management, 19(1), 63-74. Lim, H.-J. (2005): A Contingency Approach to a Consumer Loyalty Model: An Application to the Mobile Services Context, Purdue University. Madden, T. J./ Ellen, P. S./ Ajzen, I. (1992): A Comparison of the Theory of Planned Behavior and the Theory of Reasoned Action, Personality and Social Psychology Bulletin, 18(1), 3-9. Mano, H./ Oliver, R. L. (1993): Assessing the Dimensionality and Structure of the Consumption Experience: Evaluation, Feeling, and Satisfaction, Journal of Consumer Research, 20 (3), 451-66. Manstead, A. S. R./ Eekelen v., S. A. M. (1998): Distinguishing between Perceived Behavioral Control and Self-Efficacy in the Domain of Academic Intentions and Behaviors, Journal of Applied Social Psychology, 28(15), 1375-92. Marketing Science Institute (2005): MSI Research Priorities 2004-2006. A Guide to MSI Research Programs and Procedures, Cambridge, MA: Marketing Science Institute. Maute, M. F./ Forrester, W. R. (1993): The Structure and Determinants of Consumer Complaint Intentions and Behavior, Journal of Economic Psychology, 14(2), 219-47. McDougall, G. H. G./ Levesque, T. (2000): Customer Satisfaction with Services: Putting Perceived Value into the Equation, Journal of Services Marketing, 14(5), 392410. Meffert, H. (1999): Marketingwissenschaft im Wandel: Anmerkung zur Paradigmendiskussion, in Marktorientierte Unternehmensführung im Wandel: Retrospektive und Perspektive des Marketing, Meffert, H. (1), Wiesbaden: Gabler, 36-66. Meffert, H. (2003): Kundenbindung als Element moderner Wettbewerbsstrategien, in Handbuch Kundenbindungsmanagement: Strategien und Instrumente für ein erfolgreiches CRM, Bruhn, M./ Homburg, C. (4), Wiesbaden: Gabler, 125-45. Meffert, H./ Perrey, J. (1997): Nutzensegmentierung im Verkehrsdienstleistungsbereich - Theoretische Grundlagen und empirische Erkenntnisse am Beispiel des Schienenpersonenverkehrs, Tourismus Journal, 1(1), 13-40. Methlie, L. B./ Nysveen, H. (1999): Loyalty of On-Line Bank Customers, Journal of Information Technology, 14(4), 375-86. Miller, J. A. (1977): Exploring Satisfaction, Modifying Models, Eliciting Expectations, Posing Problems and Making Meaningful Measurements, in Conceptualization and Measurement of Consumer Satisfaction and Dissatisfaction, Hunt, H. K., Cambridge, MA: Marketing Science Institute, 72-91.

Literaturverzeichnis

209

Mills, P. K./ Morris, J. H. (1986): Clients as ‘Partial’ Employees of Service Organizations: Role Development in Client Participation, Academy of Management Review, 11(4), 726-35. Mitra, K./ Reiss, M. C./ Capella, L. M. (1999): An Examination of Perceived Risk, Information Search and Behavioral Intentions in Search, Experience and Credence Services, Journal of Services Marketing, 13(3), 208-28. Mittal, V./ Kamakura, W. (2001): Satisfaction, Repurchase Intent, and Repurchase Behavior: Investigating the Moderating Effect of Customer Characteristics, Journal of Marketing Research, 38(1), 131-42. Mittal, V./ Ross, W. T./ Baldasare, P. M. (1998): The Asymmetric Impact of Negative and Positive Attribute-level Performance on Overall Satisfaction and Repurchase Intentions, Journal of Marketing, 62(1), 33-47. Mogicato, R. (2000): Customer Relationship Management in Banken: Kundenorientierung mit modernster Informationstechnologie, Bern: Haupt. Molm, L. D. (1991): Affect and Social Exchange: Satisfaction in Power-Dependence Relations, American Sociological Review, 56(4), 475-93. Monroe, K. B./ Chapman, J. D. (1987): Framing Effects on Buyers' Subjective Product Evaluations, Advances in Consumer Research, 14(1), 193-97. Morgan, G. (1980): Paradigms, Metaphors, and Puzzle Solving in Organization Theory, Administrative Science Quarterly, 25(4), 605-22. Morgan, R. M./ Hunt, S. D. (1994): The Commitment-Trust Theory of Relationship Marketing, Journal of Marketing, 58(3), 20-38. Morwitz, V./ Steckel, J. H./ Gupta, A. (1997): When Do Purchase Intentions Predict Sales? in MSI Report, Cambridge, MA: Marketing Science Institute. Müller, D. (2006): Moderatoren und Mediatoren in Regressionen, in Methodik der empirischen Forschung, Sönke, A. / Klapper, D. / Konradt, U. / Walter, A./ Wolf, J., Wiesbaden: DUV, 257-74. Nacif, R. C. (2003): Online Customer Loyalty: Forecasting the Repatronage Behavior of Online Retail Customers, Wiesbaden: DUV. Naumann, E. (1994): Creating Customer Value: The Path to Sustainable Competitive Advantage, Cincinatti, OH: South-Western. Neal, W. D. (1999): Satisfaction is Nice, but Value Drives Loyalty, Marketing Research, 11(1), 20-23. Nelson, P. (1970): Information and Consumer Behavior, Journal of Political Economy, 78(2), 311-29.

210

Literaturverzeichnis

Nelson, P. (1974): Advertising as Information, Journal of Political Economy, 82(4), 729-54. Newberry, C. R./ Kleinz, B. R./ Boshoff, C. (2003): Managerial Implications of Predicting Purchase Behavior from Purchase Intentions: A Retail Patronage Case Study, Journal of Services Marketing, 17(6), 609-18. Nielson, C. C. (1996): An Empirical Examination of Switching Cost Investments in Business-to-Business Marketing Relationships, Journal of Business and Industrial Marketing, 11(6), 38-60. Nießing, J. (2005): Kundenbindung im Verkehrsdienstleistungsbereich - Ein Beitrag zum Verkehrsmittelwahlverhalten von Bahnreisenden, Frankfurt a. M.: Gabler. Nilssen, T. (1992): Two Kinds of Consumer Switching Costs, RAND Journal of Economics, 23(4), 579-89. Nunnally, J. C. (1978): Psychometric Theory, New York, NY: McGraw-Hill. Oliva, T. A./ Oliver, R. L./ MacMillan, I. C. (1992): A Catastrophe Model for Developing Service Satisfaction Strategies, Journal of Marketing, 56(3), 83-95. Oliver, R. L. (1977): Effects of Expectation and Disconfirmation on Postexposure Product Evaluations: An Alternative Interpretation, Journal of Applied Psychology, 62(4), 246-50. Oliver, R. L. (1980): A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions, Journal of Marketing Research, 17(4), 460-69. Oliver, R. L. (1981): Measurement and Evaluation of Satisfaction Processes in Retail Settings, Journal of Retailing, 57(3), 25-48. Oliver, R. L. (1993): Cognitive, Affective, and Attribute Bases of the Satisfaction, Journal of Consumer Research, 20(3), 418-30. Oliver, R. L. (1997): Satisfaction: A Behavioral Perspective on the Consumer, New York, NY: McGraw-Hill. Oliver, R. L. (1999): Whence Consumer Loyalty? Journal of Marketing, 63(4), 33-44. Oliver, R. L./ Bearden, W. O. (1985): Crossover Effects in the Theory of Reasoned Action: A Moderating Influence Attempt, Journal of Consumer Research, 12(3), 32440. Oliver, R. L./ DeSarbo, W. S. (1988): Response Determinants in Satisfaction Judgments, Journal of Consumer Research, 14(4), 495-507.

Literaturverzeichnis

211

Oliver, R. L./ Swan, J. E. (1989): Consumer Perceptions of Interpersonal Equity and Satisfaction in Transactions: A Field Survey Approach, Journal of Marketing, 53(2), 21-35. Olsen, S. O. (2002): Comparative Evaluation and the Relationship between Quality, Satisfaction, and Repurchase Loyalty, Journal of the Academy of Marketing Science, 30(3), 240-49. Olshavsky, R. W./ Miller, J. A. (1972): Consumer Expectations, Product Performance and Perceived Product Quality, Journal of Marketing Research, 9(1), 19–21. Ostrom, A./ Iacobucci, D. (1995): Consumer Trade-Offs and the Evaluation of Services, Journal of Marketing, 59(1), 17-28. Pachauri, M. (2002): Consumer Behavior: A Literature Review, Marketing Review, 2(3), 319-55. Parasuraman, A. (1997): Reflections on Gaining Competitive Advantage through Customer Value, Journal of the Academy of Marketing Science, 25(2), 154-61. Patterson, P. G. (1993): Expectations and Product Performance as Determinants of Satisfaction for a High-Involvement Purchase, Psychology & Marketing, 10(5), 44965. Patterson, P. G. (2004): A Contingency Model of Behavioural Intentions in a Services Context, European Journal of Marketing, 38(9/10), 1304-15. Patterson, P. G./ Mandhachitara A. R./ Smith, T. (2001): Switching Costs as a Moderator of Service Satisfaction Processes in Thailand, Journal of International Consumer Marketing, 14(1), 1-21. Patterson, P. G./ Smith, T. (2003): A Cross-Cultural Study of Switching Barriers and Propensity to Stay with Service Providers, Journal of Retailing, 79(2), 107-20. Patterson, P. G./ Spreng, R. A. (1997): Modelling the Relationship between Perceived Value, Satisfaction and Repurchase Intentions in a Business-to-Business Services Context: An Empirical Examination, International Journal of Service Industry Management, 8(5), 414-34. Payne, A. F. T. (1995): Relationship Marketing: A Broadened View of Marketing, in Advances in Relationship Marketing, Payne, A. F. T., London, UK: Kogan Page, 2938. Payne, A. F. T./ Holt, S. (2001): Diagnosing Customer Value: Integrating the Value Process and Relationship Marketing, British Journal of Management, 12(2), 159-82. Perrey, J. (1998): Nutzenorientierte Marktsegmentierung - Ein integrativer Ansatz zum Zielgruppenmarketing im Verkehrsdienstleitungsbereich, Wiesbaden: Gabler.

212

Literaturverzeichnis

Peter, J. P. (1981): Construct Validity: A Review of Basic Issues and Marketing Practices, Journal of Marketing Research, 18(5), 133-45. Peter, S. I. (1997): Kundenbindung als Marketingziel - Identifikation und Analyse zentraler Determinanten, Wiesbaden: Gabler. Peter, S. I. (2001): Kundenbindung als Marketingziel - Identifikation und Analyse zentraler Determinanten (2), Wiesbaden: Gabler. Peterson, R. A./ Wilson, W. R. (1992): Measuring Customer Satisfaction: Fact and Artifact, Journal of the Academy of Marketing Science, 20(1), 61-71. Petrick, J. F. (2002): Development of a Multi-Dimensional Scale for Measuring the Perceived Value of a Service, Journal of Leisure Research, 34(2), 119-34. Ping, R. A. (1990): Responses to Dissatisfaction in Buyer-Seller-Relationships, University of Cincinnatti: Cincinnatti. Ping, R. A. (1993): The Effects of Satisfaction and Structural Constraints on Retailer Exiting, Voice, Loyalty, Opportunism, and Neglect, Journal of Retailing, 69(3), 32052. Plassmann, H./ Kenning, P./ Ahlert, D. (2007): Why companies should make their customers happy: The neural correlates of customer loyalty, Advances in Consumer Research, 34(1), 735-39. Plinke, W. (1989): Die Geschäftsbeziehung als Investition, in MarketingSchnittstellen: Herausforderungen für das Management, Specht, G./ Abel, B., Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 305-25. Plinke, W. (1997): Grundlagen des Geschäftsbeziehungsmanagements, in Geschäftsbeziehungsmanagement, Kleinaltenkamp, M./ Plinke, W., Berlin: Springer, 161. Plinke, W./ Söllner, A. (1998): Kundenbindung und Abhängigkeitsbeziehungen, in Handbuch Kundenbindungsmanagement: Grundlagen - Konzepte - Erfahrungen, Bruhn, M./ Homburg, C. 57-79, Wiesbaden: Gabler. Podsakoff, P. M./ MacKenzie, S. B./ Jeong-Yeon, L./ Podsakoff, N. P. (2003): Common Method Biases in Behavioral Research: A Critical Review of the Literature and Recommended Remedies, Journal of Applied Psychology, 88(5), 879-903. Poggenpohl, M. (1994): Verbundanalyse im Einzelhandel auf der Grundlage von Kundenkarteninformationen, Frankfurt a. M.: Peter Lang. Ponsonby, S./ Boyle, E. (2004): The 'Value Of Marketing' and 'The Marketing Of Value' in Contemporary Times - A Literature Review and Research Agenda, Journal of Marketing Management, 20(3/4), 343-61.

Literaturverzeichnis

213

Popper, K. R. (2003): Logik der Forschung (10), Tübingen: Mohr. Porter, M. E. (1980): Competitive Strategy: Techniques for Analyzing Industries and Competitors (1), New York, NY: Free Press. Poser, H. (2001): Wissenschaftstheorie: Eine philosophische Einführung, Stuttgart: Reclam. Raffée, H./ Sauter, B./ Silberer, G. (1973): Theorie der kognitiven Dissonanzen und Konsumgütermarketing - Der Beitrag der Theorie der Kognitiven Dissonanz zur Erklärung und Gestaltung von Kaufentscheidungen bei Konsumgütern, Wiesbaden: Gabler. Rams, W. (2001): Kundenbindung im deutschen Mobilfunkmarkt: Determinanten und Erfolgsfaktoren in einem dynamischen Marktumfeld, Wiesbaden: DUV. Ranaweera, C./ Prabhu, J. (2003): The Influence of Satisfaction, Trust and Switching Barriers on Customer Retention on a Continuous Purchasing Setting, International Journal of Service Industry Management, 14(4), 374-95. Ravald, A./ Grönroos, C. (1996): The Value Concept and Relationship Marketing, European Journal of Marketing, 30(2), 19-30. Reichheld, F. F. (1996): Learning from Customer Defections, Harvard Business Review, 74(2), 56-69. Reichheld, F. F./ Sasser Jr., W. E. (1990): Zero Defections: Quality Comes to Services, Harvard Business Review, 68(5), 105-11. Reinartz, W./ Krafft, M. (2001): Überprüfung des Zusammenhangs von Kundenbindungsdauer und Kundenertragswert, Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 71(11), 126381. Reinartz, W./ Kumar, V. (2002): The Mismanagement of Customer Loyalty, Harvard Business Review, 80(7), 86-94. Reinartz, W. J./ Kumar, V. (2000): On the Profitability of Long-Life Customers in a Noncontractual Setting: An Empirical Investigation and Implications for Marketing, Journal of Marketing, 64(4), 17-35. Reinecke, J. (2003): Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen: Meßmodelle und konfirmatorische Faktorenanalyse, Trier: Universität Trier. Reinkemeier, C. (1998): Systembindungseffekte bei der Beschaffung von Informationstechnolgien, Wiesbaden: DUV. Rieker, S. A. (1995): Bedeutende Kunden: Analyse und Gestaltung von langfristigen Anbieter-Nachfrager-Beziehungen auf industriellen Märkten, Wiesbaden: DUV.

214

Literaturverzeichnis

Ringold, D. J. (1988): Consumer Response to Product Withdrawal: The Reformulation of Coca-Cola, Psychology & Marketing, 5(3), 189-210. Roest, H./ Pieters, R. (1997): The Nomological Net of Perceived Service Quality, The International Journal of Service Industry Management, 8(4), 336-51. Rosenberg, M. J./ Hovland, C. I. (1960): Cognitive, Affective, and Behavioral Components of Attitudes, in Attitude Organization and Change, Rosenberg, M. J./ Hovland, C. I. 1-14, New Haven, CT: Yale University Press. Rowley, J. (2005): Building Brand Webs: Customer Relationship Management through the Tesco Clubcard Loyalty Scheme, International Journal of Retail & Distribution Management, 33(3), 194-206. Rudolph, B. (1998): Kundenzufriedenheit im Industriegüterbereich, Wiesbaden: Gabler. Rust, R. T./ Oliver, R. L. (1994): Service Quality: Insights and Managerial Implications from the Frontier, in Service Quality - New Directions in Theory and Practice, Rust, R. T./ Oliver, R. L., Thousand Oaks, CA: Sage, 1-20. Rust, R. T./ Zahorik, A. J. (1993): Customer Satisfaction, Customer Retention, and Market Share, Journal of Retailing, 69(2), 193-215. Rust, R. T./ Zahorik, A. J./ Keiningham, T. L. (1995): Return on Quality (ROQ): Making Service Quality Financially Accountable, Journal of Marketing, 59(2), 58-70. Rust, R. T./ Zeithaml, V. A./ Lemon, K. N. (2000): Driving Customer Equity - How Customer Lifetime Value is Reshaping Corporate Strategy, New York, NY: Free Press. Sambandam, R./ Lord, K. A. (1995): Switching Behavior in Automobile Markets: A Consideration-Sets Model, Journal of the Academy of Marketing Science, 23(1), 5765. Samuelson, W./ Zeckhauser, R. (1988): Status Quo Bias in Decision Making, Journal of Risk and Uncertainty, 1(1), 7-59. Saunders, D. R. (1956): Moderator Variables in Prediction, Educational and Psychological Measurement, 16(1), 209-22. Schanz, G. (1973): Pluralismus in der Betriebswirtschaftslehre: Bemerkungen zu gegenwärtigen Forschungsprogrammen, Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 25(1), 131-54. Schifter, D. E./ Ajzen, I. (1985): Intention, Perceived Control, and Weight Loss: An Application of the Theory of Planned Behavior, Journal of Personality and Social Psychology Quarterly, 49(3), 843-51.

Literaturverzeichnis

215

Schlichthorst, M. (2006): Mehrgleichungsmodelle: Schätzmethoden und Anwendungsperspektiven, in Methodik der empirischen Forschung, Sönke, A. / Klapper, D. / Konradt, U. / Walter, A./ Wolf, J., Wiesbaden: DUV, 223-56. Schmalensee, R. (1982): Product Differentiation Advantages of Pioneering Brands, American Economic Review, 72(3), 349-65. Schneider, D. (2001): Geschichte und Methoden der Wirtschaftswissenschaften, München: Oldenbourg. Seddighi, H. R./ Lawler, K. A./ Katos, A. V. (2000): Econometrics: a Practical Approach, London, UK: Routledge. Seiders, K./ Voss, G. B./ Grewal, D./ Godfrey, A. L. (2005): Do Satisfied Customers Buy More? Examining Moderating Influences in a Retailing Context, Journal of Marketing, 69(4), 26-43. Seiffert, H. (2003): Einführung in die Wissenschaftstheorie, München: Beck. Sen, A./ Srivasta, M. (1990): Regression Analysis: Theory, Methods and Applications, New York, NY: Springer. Shankar, V./ Smith, A. K./ Rangaswamy, A. (2003): Customer Satisfaction and Loyalty in Online and Offline Environments, International Journal of Research in Marketing, 20(2), 153-75. Shapiro, B. P./ Rangan, V. K./ Moriarty, R. T./ Ross, E. B. (1988): Mehr Gewinn durch Käufersegmentierung, Harvard Business Manager, 10(2), 88-95. Sharma, N./ Patterson, P., G. (2000): Switching Costs, Alternative Attractiveness and Experience as Moderators of Relationship Commitment in Professional, Consumer Services, International Journal of Service Industry Management, 11(5), 47091. Sharma, S./ Durand, R. M./ Gur-Arie, O. (1981): Identification and Analysis of Moderator Variables, Journal of Marketing Research, 18(3), 291-300. Sheppard, B. H./ Hartwick, J./ Warshaw, P. R. (1988): The Theory of Reasoned Action: A Meta-Analysis of Past Research with Recommendations for Modifications and Future Research, Journal of Consumer Research, 15(3), 325-43. Sheth, J. N. (2000): Relationship Marketing: Paradigm Shift or Shaft? in Handbook of Relationship Marketing, Sheth, J. N./ Parvatiyar, A., Thousand Oaks, CA: Sage. Sheth, J. N./ Parvatiyar, A. (1995a): The Evolution of Relationship Marketing, International Business Review, 4(4), 397-418.

216

Literaturverzeichnis

Sheth, J. N./ Parvatiyar, A. (1995b): Relationship Marketing in Consumer Markets: Antecedents and Consequences, Journal of the Academy of Marketing Science, 23(4), 255-71. Shugan, S. M. (1980): The Cost Of Thinking, Journal of Consumer Research, 7(2), 99-112. Sirdeshmukh, D./ Singh, J./ Sabol, B. (2002): Consumer Trust, Value, and Loyalty in Relational Exchanges, Journal of Marketing, 66(1), 15-37. Sirohi, N./ McLaughlin, E. W./ Wittink, D. R. (1998): A Model of Consumer Perceptions and Store Loyalty Intentions for a Supermarket Retailer, Journal of Retailing, 74(2), 223-45. Sivakumar, K./ Raj, S. P. (1997): Quality Tier Competition: How Price Change Influences Brand Choice and Category Choice, Journal of Marketing, 61(3), 71-84. Six, B. (1980): Das Konzept der Einstellung und seine Relevanz für die Vorhersage des Verhaltens, in Einstellungsmessung: Einstellungsforschung, Petermann, F., Göttingen: Hogrefe, 55-84. Skiera, B./ Albers, S. (2000): Regressionsanalyse, in Marktforschung: Methoden, Anwendungen, Praxisbeispiele, Herrmann, A./ Homburg, C. (2), Wiesbaden: Gabler, 203-36. Slater, S. F. (1997): Developing a Customer Value-Based Theory of the Firm, Journal of the Academy of Marketing Science, 25(2), 162-67. Sparks, P./ Guthrie, C. A./ Shepherd, R. (1997): The Dimensional Structure of the Perceived Behavioral Control Construct, Journal of Applied Psychology, 27(5), 41838. Spiller, A./ Schramm, M. (2000): Theorienpluralismus und Praxisrelevanz der Marketinglehre, Duisburg: Gerhard-Mercator-Universität. Spreng, R. A./ MacKenzie, S. B./ Olshavsky, R. W. (1996): A Reexamination of the Determinants of Consumer Satisfaction, Journal of Marketing, 60(3), 15-32. Spreng, R. A./ MacKoy, R. D. (1996): An Empirical Examination of a Model of Perceived Service Quality and Satisfaction, Journal of Retailing, 72(2), 201-14. Stauss, B. (1999): Kundenzufriedenheit, Marketing - Zeitschrift für Forschung und Praxis, 12(1), 5-24. Steinmann, H./ Scherer, A. G. (1994): Zur Inkommensurabilität betriebswirtschaftlicher Theorien, Nürnberg: Universität Erlangen-Nürnberg. Stigler, G. J. (1961): The Economics of Information, Journal of Political Economy, 69(3), 213-25.

Literaturverzeichnis

217

Stojek, M. (2000): Mehr Profit durch Nähe zum Kunden, Cybiz, 1(6), 8-15. Stone, R./ Mason, J. (1995): Attitude and Risk: Exploring the Relationship, Psychology and Marketing, 12(2), 135-53. Studenmund, A. H. (2006): Using Econometrics. A Practical Guide (5), Boston, MA: Pearson. Süchting, J. (1998): Die Theorie der Bankloyalität - (immer noch) eine Basis zum Verständnis der Absatzbeziehungen von Kreditinstituten, in Handbuch des Bankmarketing, Süchting, J./ Heitmüller, H.-M. (3), Wiesbaden: Gabler, 1-25. Swan, J./ Trawick, F. (1981): Disconfirmation of Expectations and Satisfaction with a Retail Service, Journal of Retailing, 57(3), 49-67. Sweeney, J. C./ Soutar, G. N. (2001): Consumer Perceived Value: The Development of a Multiple Item Scale, Journal of Retailing, 77(2), 203-20. Sweeney, J. C./ Soutar, G. N./ Johnson, L. W. (1999): The Role of Perceived Risk in the Quality-Value Relationship: A Study in a Retail Environment, Journal of Retailing, 75(1), 77-105. Swoboda, U. (1998): Privatkundengeschäft der Kreditinstitute. Marketingstrategien und Managementprozesse (3), Frankfurt a. M.: Bank Akademie. Szymanski, D. M./ Henard, D. H. (2001): Customer Satisfaction: A Meta-Analysis of the Empirical Evidence, Journal of the Academy of Marketing Science, 29(1), 16-36. Taylor, J. W./ Houlahan, J. J./ Gabriel, A. C. (1975): The Purchase Intention Question in New Product Development, Journal of Marketing, 39(1), 90-92. Taylor, S./ Todd, P. A. (1995): Decomposition and Crossover Effects in the Theory of Planned Behavior: A Study of Consumer Adoption Intentions, Journal of Research in Marketing, 12(2), 137-55. Teas, R. K. (1993): Expectations, Performance Evaluation, and Consumers' Perceptions of Quality, Journal of Marketing, 57(4), 18-34. Tenbusch, A. (2002): Retailing in Germany: Another Year of Success for Discounters, European Retail Digest, 36, 51-55. Terry, D. J. (1993): Self-efficacy Expectancies and the Theory of Reasoned Action, in The theory of reasoned action: Its application to AIDs-preventive behaviour, Terry, D. J. / Gallois, C./ McCamish, M., Oxford: Pergamon, 135-51. Terry, D. J./ O’Leary, J. E. (1995): The Theory of Planned Behavior: The Effects of Perceived Behavioural Control and Self-Efficacy, British Journal of Social Psychology, 34(2), 199-220.

218

Literaturverzeichnis

Thibaut, J. W./ Kelly, H. H. (1959): The Social Psychology of Groups, New York, NY: John Wiley & Sons. Triandis, H. C. (1977): Interpersonal behavior, Monterey, CA: Brooks/Cole. Trommsdorff, V. (2003): Konsumentenverhalten (5), Stuttgart: Kohlhammer. Tsai, H.-T./ Huang, H.-C./ Jaw, Y.-L./ Chen, W.-K. (2006): Why On-Line Customers Remain with a Particular E-retailer: An Integrative Model and Empirical Evidence, Psychology & Marketing, 23(5), 447-64. Tse, D. K./ Wilton, P. C. (1988): Models of Consumer Satisfaction Formation: An Extensive, Journal of Marketing Research, 25(2), 204-12. Turnbull, P. W./ Wilson, D. T. (1989): Developing and Protecting Profitable Customer Relationships, Industrial Marketing Management, 18(3), 233-38. Uncles, M. D./ Dowling, G. R./ Hammond, K. (2003): Customer Loyalty and Customer Loyalty Programs, Journal of Consumer Marketing, 20(4), 294-316. Urbany, J. E. (1986): An Experimental Examination of the Economics of Information, Journal of Consumer Research, 13(2), 257-71. Vazquez-Carrasco, R./ Foxall, G. R. (2006): Positive vs. Negative Switching Barriers: The Influence of Service Consumers' Need for Variety, Journal of Consumer Behaviour, 5(4), 367-79. Verhoef, P. C. (2003): Understanding the Effect of Customer Relationship Management Efforts on Customer Retention and Customer Share Development, Journal of Marketing, 67(4), 30-45. Vogel, V. (2006): Kundenbindung und Kundenwert - Der Einfluss von Einstellungen auf das Kaufverhalten, Wiesbaden: DUV. Wakefield, K. L./ Barnes, J. H. (1996): Retailing Hedonic Consumption: A Model of Sales Promotion of a Leisure Service, Journal of Retailing, 72(4), 409-27. Walters, C. G./ Bergiel, B. J. (1989): Consumer Behavior, Cincinnati, OH: SouthWestern. Wan-Ling Hu, A./ Hwang, I.-S. (2006): Measuring the Effects of Consumer Switching Costs on Switching Intention in Taiwan Mobile Telecommunication Services, Journal of American Academy of Business, 9(1), 75-85. Wangenheim von, F. (2005): Postswitching Negative Word of Mouth, Journal of Service Research, 8(1), 67-78.

Literaturverzeichnis

219

Wangenheim von, F./ Bayón, T. (2001): Direct and Moderated Effects of Customer Satisfaction on Two Dimensions of Loyalty in a Business-to-Business Context, Bruchsal. Wangenheim von, F./ Bayón, T. (2003): Situational Characteristics as Moderators of The Satisfaction-Loyalty Link: An Investigation in A Business-to-Business Context, Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, 16(1), 145-65. Weinberg, P. (1981): Das Entscheidungsverhalten der Konsumenten, Paderborn: UTB. Weinberg, P./ Terlutter, R. (2005): Verhaltenswissenschaftliche Aspekte der Kundenbindung, in Handbuch Kundenbindungsmanagement, Bruhn, M./ Homburg, C. (5), Wiesbaden: Gabler, 42-65. Weiner, B. (1986): An Attribution Theory of Motivation and Emotion, New York, NY: Springer. Weiss, A. M./ Anderson, E. (1992): Converting from Independent to Employee Salesforces: The Role of Perceived Switching Costs, Journal of Marketing Research, 29(1), 101. Weiss, A. M./ Heide, J. B. (1993): The Nature of Organizational Search in High Technology Markets, Journal of Marketing Research, 30(2), 220-34. Welker, M./ Werner, A./ Scholz, J. (2005): Online-Research. Markt- und Sozialforschung mit dem Internet, Heidelberg: dpunkt. Wernerfeld, B. (1985): Brand Loyalty and User Skills, Journal of Economic Behavior and Organizations, 6(4), 381-85. Westbrook, R. A. (1987): Product/Consumption-Based Affective Responses and Postpurchase Processes, Journal of Marketing Research, 24(3), 258-70. Westbrook, R. A./ Cote, J. A. (1980): An Exploratory Study of Non-Product-Related Influences upon Customer Satisfaction, Advances in Consumer Research, 7(1), 57781. Westbrook, R. A./ Oliver, R. L. (1991): The Dimensionality of Consumption Emotion Patterns and Consumer Satisfaction, Journal of Consumer Research, 18(1), 84-91. Wicker, A. W. (1971): An Examination of the 'Other Variables' Explanation of Attitude-Behavior Inconsistency, Journal of Personality and Social Psychology, 19(1), 18-30. Williamson, O. E. (1975): Markets and Hierarchies: Analysis and Antitrust Implications, New York: Free Press.

220

Literaturverzeichnis

Williamson, O. E. (1985): The Economic Institutions of Capitalism, New York, NY: Free Press. Wilson, D. T. (1995): An Integrated Model of Buyer-Seller Relationships, Journal of the Academy of Marketing Science, 23(4), 335-45. Wiswede, G. (1995): Einführung in die Wirtschaftspsychologie, München: UTB. Woodruff, R. B. (1997): Customer Value: The Next Source for Competitive Advantage, Journal of the Academy of Marketing Science, 25(2), 139-53. Woodruff, R. B./ Gardial, S. F. (1996): Know Your Customer: New Approaches to Understanding Customer Value and Satisfaction, Cambridge, MA: Blackwell Publishers. Woolridge, J. M. (2002): Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, Cambridge, MA: MIT Press. Yang, Z./ Peterson, R. T. (2004): Customer Perceived Value, Satisfaction, and Loyalty: The Role of Switching Costs, Psychology & Marketing, 21(10), 799-822. Yi, Y. (1990): A Critical Review of Consumer Satisfaction, in Review of Marketing, Zeithaml, V. A., Chicago, IL: American Marketing Association, 68-123. Zeithaml, V. A. (1981): How Consumer Evaluation Processes Differ Between Goods and Services, in American Marketing Association, Donnelly, J. H./ George, W. R., Chicago, IL, 186-90. Zeithaml, V. A. (1988): Consumer Perceptions of Price, Quality, and Value: A Means-End Model and Synthesis of Evidence, Journal of Marketing, 52(3), 2-22. Zeithaml, V. A./ Berry, L. L./ Parasuraman, A. (1996): The Behavioral Consequences of Service Quality, Journal of Marketing, 60(2), 31-46. Zeithaml, V. A./ Parasuraman, A./ Berry, L. L. (1985): Problems and Strategies in Services Marketing, Journal of Marketing, 49(2), 33-46. Zins, A. H. (2001): Relative Attitudes and Commitment in Customer Loyalty Models, International Journal of Service Industry Management, 12(3), 269-94.