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Eigene empirische Untersuchung

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Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität

Part of the book series: Innovatives Markenmanagement ((INMA,volume 38))

Zusammenfassung

Ziel des vorliegenden Abschnittes ist es, den in den Abschnitten B und C theoretisch hergeleiteten Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität an unterschiedlichen Marken über mehrere Jahre hinweg zu untersuchen und die Untersuchungshypothesen zu überprüfen. Hierfür werden im ersten Schritt die Grundlagen der empirischen Untersuchung dargelegt. Anschließend wird der unterstellte Zusammenhang zwischen Zufriedenheit und Loyalität hinsichtlich seiner Existenz im Marken- und Jahresvergleich untersucht. Dabei werden die im Abschnitt A vorgestellten Automobilmarken (A, B, C, D, E und F) über die Jahre von 2000 bis 2007 berücksichtigt. Im dritten Schritt wird die Art des Zusammenhangs zwischen den beiden Konstrukten im Jahres- und Markenvergleich analysiert. Hierbei wird der Einfluss der Kundenzufriedenheit auf die Kundenloyalität bezüglich seiner Richtung und Intensität untersucht. Im vierten Schritt wird die funktionale Form des Zusammenhangs zwischen Zufriedenheit und Loyalität im Jahres- und Markenvergleich analysiert.

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Notes

  1. 1.

    Die Unternehmensmarken werden sowohl jahresspezifisch (von 2000 bis 2007) als auch im Durchschnitt (über die Jahre von 2000 bis 2007) betrachtet und im Anschluss gegenübergestellt und markenübergreifend analysiert.

  2. 2.

    Aus Datenschutzgründen wird der Name der Studie nicht genannt.

  3. 3.

    Ebenfalls als Gemeinschaftsstudie, Clubstudie oder Syndikatstudie bezeichnet.

  4. 4.

    Vgl. Volkswagen AG (2005). Zum gegenwärtigen Zeitpunkt beteiligen sich 15 Automobilhersteller an der Studie I.

  5. 5.

    Zum gegenwärtigen Zeitpunkt ist die Studie I in 30 Ländern etabliert.

  6. 6.

    Der Fragebogen der Studie I mit den für diese Arbeit relevanten und gekennzeichneten Items wird aus Datenschutzgründen nicht veröffentlicht.

  7. 7.

    Ausgeschlossen von der Befragung sind somit Käufer von Gebrauchtwagen, Mietwagen, Vorführwagen und Tageszulassungen.

  8. 8.

    Befragt werden ausschließlich Privatpersonen; von der Befragung ausgeschlossen sind somit Großkunden, KFZ-Händler bzw. KFZ-Verkäufer, Mitarbeiter von Automobilherstellern, Fahrschulen, Taxi-Unternehmen, Autoverleihfirmen, soziale Einrichtungen und Großunternehmen.

  9. 9.

    Vgl. Volkswagen AG (2005) und Experten befrag ung (Konzern-Marktforschung).

  10. 10.

    Vgl. Abschnitt A 1.

  11. 11.

    Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S.45.

  12. 12.

    Die Grundgesamtheit wird durch die Angaben des Kraftfahrt-Bundesamtes repräsentiert.

  13. 13.

    Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S.107.

  14. 14.

    Vgl. Volkswagen AG (2005) und Expertenbefragung (Konzern-Marktforschung).

  15. 15.

    Vgl. Abschnitt A 2.

  16. 16.

    Vgl. Abschnitt A 2.

  17. 17.

    Vgl. Bauer (1983), Bernemann (1989), Bloemer/Lemmink (1992), Dichtl/Peter (1996), Gering (2000), Gierl/Helm/Stumpp (2002), GROßKURTH (2004), Gustafsson/Johnson (2002), Lapersonne/Laurent/Legoff (1995). In den makroökonomischen Untersuchungen wurden zwischen 9.876 (Auh/Johnson (1997)) und 25.000 (Fornell (1992)) Probanden verwendet. Vgl. ebenfalls Herrmann/Johnson (1999) und Anderson/Sullivan (1993).

  18. 18.

    Vgl. Bauer/Huber/Bräutigam (1997), Dichtl/Peter (1996), Peter (1997, 1999), Sambandam/Lord (1995) und Yoon/Kim (2000).

  19. 19.

    Vgl. Körte (1995), Burmann (1991), Müller/Riesenbeck (1991), Mittal/Kamakura (2001).

  20. 20.

    Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2006), S.203.

  21. 21.

    Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2006), S.202ff. Bei den bivariaten Analyseverfahren wird der Zusammenhang zwischen zwei Variablen untersucht. Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2006), S.203.

  22. 22.

    Vgl. Dreier (1994) S.197.

  23. 23.

    Vgl. u. a. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2006), S.203.

  24. 24.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.238 und Dreier (1994), S.199 Allerdings lässt sich aus einer ungleichen Verteilung der Merkmalsausprägungen nicht grundsätzlich ein Zusammenhang zwischen den Merkmalen schließen. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber zufolge muss ggf. dieser scheinbare Zusammenhang durch die Einbeziehung einer dritten Variable revidiert werden. Vgl. BACKHAUS/EricHson/PLiNKE/WEiBER (2006), S.238.

  25. 25.

    Vgl. Brosius (2006), S.416.

  26. 26.

    Vgl. Wirtz /Nachtigall (2006), S.146ff.

  27. 27.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.231. Der χ2-Test, der hierzu das bekannteste Instrument darstellt, prüft die Unabhängigkeit zweier Merkmale und orientiert sich dazu an den beobachteten und erwarteten Häufigkeiten. Je größer die Abweichung der beobachteten von den erwarteten Häufigkeiten ist, desto höher wird der χ2-Wert. Je höher wiederum derx2-Wert ausfällt, desto eher wird die Unabhängigkeit der Merkmale widerlegt. Eine Ablehnung der Nullhypothese liefert allerdings noch keinen Beweis für eine Abhängigkeit der Merkmale. Vielmehr beweist eine abgelehnte Nullhypothese, dass die Merkmale nicht unabhängig sind, woraus eine Abhängigkeit der Merkmale anzunehmen ist. Vgl. BacKhaus/ERiCHSON/PLiNKE/WEiBER (2006), S.231ff. Neben der Höhe des χ2-Wertes ist allerdings das Testniveau, d. h. die Signifikanz, von zentraler Bedeutung um die Prüf- bzw. Nullhypothese (H0: Variable x und Variable y sind voneinander unabhängig) zu belegen oder zu widerlegen. Überwiegend wird in der Wissenschaft ein Signifikanzniveau (a) von fünf Prozent zu Grunde gelegt, welches auch in dieser Arbeit berücksichtigt wird. Vgl. Brosius (2006), S.420. In Abhängigkeit von dem Untersuchungsziel wird der χ2-Test unterschiedlich interpretiert und angewandt. Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2006), S.232f. und Bühner/Ziegler (2009), S.284. Voraussetzung des χ2-Tests ist, dass maximal 20% der erwarteten Häufigkeiten einen geringeren Wert als fünf aufweisen, d. h. die dem χ2-Test zugrunde liegende Kreuztabelle darf in mehr als 20% der Felder nicht eine erwartete (nicht beobachtete) Häufigkeit kleiner fünf annehmen. Zusätzlich sollte die Kreuztabelle nach Möglichkeit mehr als fünf Felder umfassen und die Variablen möglichst nominales Skalenniveau besitzen. Vgl. Brosius (2006), S.421. Diesen Anforderungen wird in dieser Arbeit Rechnung getragen. Von Nachteil ist an dem χ2-Test, dass er keine Anhaltspunkte zur Stärke des Zusammenhangs zwischen den Variablen liefert und keine Rückschlüsse auf eine Kausalität zulässt. Vgl. Brosius (2006), S.420 und Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.240. Da der x2-Wert von der Anzahl der Ausprägungen der einzelnen Merkmale und der Stichprobengröße abhängig ist, ist eine Vergleichbarkeit der χ2-Werte über unterschiedliche Marken und/oder Jahre nicht sinnvoll. Wirtz/Nachtigall vertreten die Meinung, dass mit zunehmender Zellenanzahl in der Kontingenztabelle — die in Abhängigkeit von der Anzahl an berücksichtigten Ausprägungen der Merkmale variiert — der χ2-Wert größer ausfällt. Vgl. Wirtz/Nachtigall (1998), S.152f. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber weisen wiederum darauf hin, dass der χ2 u a- eine Funktion des Stichprobenumfangs darstellt und mit zunehmender Stichprobe der x2-Wert proportional steigt. Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.243f..

  28. 28.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.230f.

  29. 29.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.231.

  30. 30.

    Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2006), S.204 und Brosius (2006), S.411.

  31. 31.

    Vgl. Rohrlack (2007), S.199. Streng genommen kann zwischen einer binär logistischen Regression, die durch eine kategorial skalierte abhängige Variable mit nur zwei Ausprägungen charakterisiert ist, und einer multinominal logistischen Regression, die durch eine nominal bzw. quasi-ordinal skalierte abhängige Variable mit mehr als zwei Ausprägungen gekennzeichnet ist, unterschieden werden. Vgl. Backhaus/ERICHSON/PLINKE/WEIBER (2006), S.428, Rohrlack (2007), S.199

  32. 32.

    Vgl. Schendera (2008), S.140 und Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.9 die sich auf die der logistischen Regression übergeordneten (klassischen) Regressionsanalyse beziehen.

  33. 33.

    Vgl. Krafft (1997), S.626, Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.426 und 428. Im Rahmen der klassischen Regressionsanalyse wird dieser Analyseschwerpunkt auch als Untersuchung von Kausalbeziehungen (Ursache-Wirkungs-Beziehungen) bzw. Je-DestoBeziehungen bezeichnet (Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.9 und 46). In diesem Zusammenhang ist allerdings von Bedeutung, dass eine Regressionsanalyse nur Korrelationen (keine Kausalität) zwischen Variablen nachweisen kann. Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.46ff.

  34. 34.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.426

  35. 35.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.430ff.

  36. 36.

    Der Regressionskoeffizient wird in der Wissenschaft ebenfalls als Logit-Koeffizient bezeichnet.

  37. 37.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.57 und 430ff. Die Residualvariable wird ebenfalls als Störterm bezeichnet. Vgl. Rohrlack (2007), S.200.

  38. 38.

    Die Wahrscheinlichkeitsfunktion stellt die logistische Funktion dar.

  39. 39.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.430ff.

  40. 40.

    Vgl. Abschnitt C 1.2.3.

  41. 41.

    Unter Berücksichtigung der Freiheitsgrade bzw. der Anzahl der unabhängigen Variablen und der χ2-Tabelle hat die unabhängige Variable einen bedeutenden Einfluss auf die abhängige Variable, sofern der Likelihood-Ratio-Wert größer als der tabellierte χ2-Wert ist. Vgl. Backhaus/ Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.447.

  42. 42.

    Vgl. Krafft (1997), S.630f. und Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.447ff.

  43. 43.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.448 und Schendera (2008), S.155

  44. 44.

    Vgl. Rudolf/Müller (2004), S.248f.

  45. 45.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.456.

  46. 46.

    Vgl. Schendera (2008) S.170, Krafft (1997), S.630

  47. 47.

    Vgl. Abschnitt C 1.2.3.

  48. 48.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.454, Schendera (2008), S.155f. und Krafft (1997), S.630.

  49. 49.

    Vgl. Schendera (2008), S.170.

  50. 50.

    Vgl. Schendera (2008), S.170.

  51. 51.

    Vgl. Schendera (2008), S.170.

  52. 52.

    Vgl. Schendera (2008), S.155.

  53. 53.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.450ff. und Krafft (1997), S.631.

  54. 54.

    Vgl. Krafft (1997), S.631 und Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.453ff.

  55. 55.

    Die Klassifizierungstabellen über alle Unternehmensmarken und Jahre sind im Anhang aufgeführt.

  56. 56.

    Vgl. Morrison (1969), S.158.

  57. 57.

    Eine detaillierte Erläuterung der Gütekriterien des Gesamtmodells und seiner Anpassung liefern Krafft (1997), S.629ff., Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.445ff., Schendera (2008), S.148ff. und Rohrlack (2007), S.202ff.

  58. 58.

    Vgl. Krafft (1997) S.633.

  59. 59.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.460.

  60. 60.

    Vgl. Schendera (2008), S.158.

  61. 61.

    Vgl. Rudolf/Müller (2004), S.248.

  62. 62.

    Vgl. Krafft (1997), S.633.

  63. 63.

    Eine detaillierte Erläuterung der Gütekriterien der Merkmalsvariablen bzw. Regressionsgewichte bietet Schendera (2008), S.148ff. und Rudolf/Müller (2004), S.239ff.

  64. 64.

    Vgl. Schendera (2008), S.158.

  65. 65.

    Vgl. Schendera (2008), S.158.

  66. 66.

    Vgl. Schendera (2008), S.158.

  67. 67.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.476 und Rudolf/Müller (2004), S.240

  68. 68.

    Vgl. Rudolf/Müller (2004), S.258.

  69. 69.

    Vgl. Rudolf/Müller (2004), S.258f.

  70. 70.

    Störgrößen werden auch als Residuen bezeichnet.

  71. 71.

    Vgl. Krafft (1997), S.626 und Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S. 9,46, 426ff. und 480. Rohrlack (2007), S.199 zufolge sollte die Stichprobe N > 100 sein.

  72. 72.

    Siehe Abschnitt C 1.1.

  73. 73.

    Die von Aldrich/Nelson geforderte Stichprobengröße von mindestens 100 Probanden wird in dieser Arbeit für jede Unternehmensmarke erfüllt. Vgl. Aldrich/Nelson (1984).

  74. 74.

    Vgl. Krafft (1997), S.625, Schendera (2008), S.142f. und Bortz (2005), S.463.

  75. 75.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006) S.426 und Schendera (2008) S.143.

  76. 76.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.750.

  77. 77.

    Vgl. Zhang/Singer (1999), S.38.

  78. 78.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.428ff.

  79. 79.

    Vgl. Krafft (1997), S.626 und 639.

  80. 80.

    Vgl. Schendera (2008), S.10, Eckstein (2008), S.327.

  81. 81.

    Vgl. Schendera (2008), S.8.

  82. 82.

    Vgl. Schendera (2008), S.13 und Ledvij (2003), S.24.

  83. 83.

    Ledvij (2003), S.24.

  84. 84.

    Vgl. Schendera (2008), S.13.

  85. 85.

    Vgl. Schendera (2008), S.13, Ledvij (2003), S.26.

  86. 86.

    Vgl. Brosius (2006), S.601.

  87. 87.

    Vgl. Schendera (2008), S.13.

  88. 88.

    Vgl. Schendera (2008), S.13.

  89. 89.

    Auf das Programmsystem SPSS (Statistical Product and Service Solution) wird zurückgegriffen, da es in der Wissenschaft und Unternehmenspraxis eine sehr weite Verbreitung gefunden hat und unter vielen Betriebssystemen verfügbar ist.

  90. 90.

    Eine Beschreibung der Methodik findet sich im Abschnitt D 1.2.1.

  91. 91.

    Eine Beschreibung der Methodik findet sich im Abschnitt D 1.2.1.

  92. 92.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.238.

  93. 93.

    Eine Ablehnung der Nullhypothese (H0: Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität sind voneinander unabhängig) beweist allerdings noch nicht eine Abhängigkeit der Kundenzufriedenheit und der Kundenloyalität. Vielmehr kann eine Abhängigkeit der Kundenzufriedenheit und der Kundenloyalität angenommen werden. Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.24.

  94. 94.

    Aus Datenschutzgründen wird die Quelle nicht ausgewiesen.

  95. 95.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.238.

  96. 96.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.238.

  97. 97.

    Eine Ablehnung der Nullhypothese (H0: Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität sind voneinander unabhängig) beweist allerdings noch nicht eine Abhängigkeit der beiden Konstrukte. Vielmehr kann eine Abhängigkeit der Kundenzufriedenheit und der Kundenloyalität angenommen werden. Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.24.

  98. 98.

    Auf diesen Aspekt wird im Abschnitt D 2.3 näher eingegangen.

  99. 99.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.238.

  100. 100.

    Eine Ablehnung der Nullhypothese (H0: Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität sind voneinander unabhängig) beweist allerdings noch nicht eine Abhängigkeit der Kundenzufriedenheit und der Kundenloyalität. Vielmehr kann eine Abhängigkeit der Kundenzufriedenheit und der Kundenloyalität angenommen werden. Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.24.

  101. 101.

    Siehe Abschnitt E 3.

  102. 102.

    Die Erforschung der zusätzlichen Einflussfaktoren der Loyalität ist nicht Gegenstand der Arbeit.

  103. 103.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.238.

  104. 104.

    Die 56,10% (aus dem Jahr 2000), 58,15% (aus dem Jahr 2002), 55,05% (aus dem Jahr 2004) und die 58,50% (aus dem Jahr 2006) ergeben sich aus dem ungewichteten Durchschnitt der überaus zufriedenen illoyalen Kunden mit dem Wert 9 und 10.

  105. 105.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.238.

  106. 106.

    Eine Ablehnung der Nullhypothese (H0: Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität sind voneinander unabhängig) beweist allerdings noch nicht eine Abhängigkeit zwischen den beiden Konstrukten. Vielmehr kann eine Abhängigkeit zwischen den beiden Konstrukten angenommen w00erden. Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.24.

  107. 107.

    Eine Zuordnung der Unternehmensmarken zu den Segmenten der Automobilindustrie findet sich im Abschnitte 1.

  108. 108.

    Vgl. Krafft (1997) S.629ff., Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.445ff., Rudolf/Müller (2004), S.248f.

  109. 109.

    Vgl. Krafft (1997), S.629.

  110. 110.

    Die Irrtumswahrscheinlichkeit, die auch als Signifikanzniveau bezeichnet wird, gibt über die Wahrscheinlichkeit Auskunft, dass die Nullhypothese abgelehnt wird, obwohl sie richtig ist. Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.71.

  111. 111.

    Die Vertrauenswahrscheinlichkeit bildet das Komplement der Irrtumswahrscheinlichkeit und informiert über die „Wahrscheinlichkeit (…), (mit der) man sich darauf verlassen (kann), dass der Test zu einer Annahme der Nullhypothese führen wird, wenn diese korrekt ist (…).“ Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.70f.

  112. 112.

    Siehe Tabelle 30, Tabelle 25 und Tabelle 26.

  113. 113.

    Siehe Tabelle 27.

  114. 114.

    Siehe Tabelle 28 und Tabelle 29.

  115. 115.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.448 und Schendera (2008), S.155.

  116. 116.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.456. Da allerdings die Kundenloyalität neben der Kundenzufriedenheit durch zusätzliche Variablen beeinflusst wird, verwundert es nicht, dass das in dieser Arbeit zu Grunde gelegte Modell die Varianz der Kundenloyalität nicht vollständig erklären kann.

  117. 117.

    Vgl. Abschnitt D 1.2.2.

  118. 118.

    Die Basis der durchschnittlichen χ2-Werte stellen die jahresspezifischen χ2-Werte über die Jahre von 2000 bis 2007 dar.

  119. 119.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.455.

  120. 120.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006), S.450ff. und Krafft (1997), S.631.

  121. 121.

    Vgl. Großkurth (2004), S.248f. GROßKURTH zufolge können die eindimensionalen Variablen Produktzufriedenheit und Händlerzufriedenheit lediglich 40% der Varianz der Zielgröße Markenloyalität erklären.

  122. 122.

    Vgl. Großkurth (2004), S.254ff. Neben

  123. 123.

    Die Erforschung zusätzlicher Einflussfaktoren der Loyalität ist nicht Gegenstand der Arbeit.

  124. 124.

    In den Jahren 2000 und 2001, in welchen sich ein signifikanter Einfluss der Kundenzufriedenheit auf die Kundenloyalität nicht nachweisen ließ, wird die Stärke des Einflusses nicht weiter untersucht.

  125. 125.

    In den drei betrachteten Jahren (2002-2004), in welchen die Zufriedenheit einen signifikanten Einfluss auf die Loyalität hat, variiert die Einflussstärke der Zufriedenheit um 1,1%.

  126. 126.

    Aufgrund des nicht signifikanten Einflusses der Kundenzufriedenheit auf die Kundenloyalität im Jahr 2001 wird die Stärke des Einflusses in diesem Jahr nicht interpretiert.

  127. 127.

    Im Zeitvergleich variiert die Einflussstärke der Zufriedenheit der Marke E in den Jahren von 2000 bis 2007 um maximal 5,9%.

  128. 128.

    Eine Überprüfung der Annahme findet in dieser Arbeit nicht statt.

  129. 129.

    Vgl. Tabelle 17.

  130. 130.

    Vor diesem Hintergrund werden diese Jahre bei der Stärke des Einflusses der Kundenzufriedenheit auf die Kundenloyalität nicht berücksichtigt.

  131. 131.

    Siehe Tabelle 25, 26, 27, 28, 29, 30 und 31.

  132. 132.

    Aus Datenschutzgründen können diese Studien nicht ausgewiesen werden.

  133. 133.

    Inklusive des negativen Einflusses schwankt der Einfluss der Zufriedenheit auf die Loyalität um 23,1%.

  134. 134.

    Vgl. Tabellen 25 bis 31.

  135. 135.

    Siehe Tabelle 27, Tabelle 28 und Tabelle 29.

  136. 136.

    Ein nicht signifikanter Einfluss der Kundenzufriedenheit auf die Kundenloyalität ließ sich bei der Marke E im Jahr 2001, der Marke D in den Jahren 2000 und 2001 und bei der Marke F in den Jahren 2001, 2002, 2003 nachweisen.

  137. 137.

    Vgl. Großkurth (2004) S.215ff.

  138. 138.

    Vgl. Großkurth (2004) S.260. Den schwächsten direkten Einfluss auf die Markenloyalität übt das ‚Vertrauen in den Händler’ (AMOS-Koeffizient 0,01) aus.

  139. 139.

    Vgl. Großkurth (2004) S.215ff.

  140. 140.

    Eine Beschreibung dieser Methoden findet sich im Abschnitt D 1.2.1 und D 1.2.3.

  141. 141.

    Nähere Informationen zu diesem Vorgehen finden sich bei Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2006) S.256 und Everitt (1977) S.40.

  142. 142.

    In Anlehnung an die vorherrschende Meinung wird die Kundenzufriedenheit in dieser Arbeit als ordinal skalierte Variable verstanden. Vgl. u. a. Schnell/Hill/Esser (2005), S.143f. Eine Zuordnung im Abschnitt C 1.

  143. 143.

    Eine Zuordnung der Unternehmensmarken zu den Segmenten der Automobilindustrie findet sich im Abschnitt C 1.

  144. 144.

    Vgl. Schendera (2008), S.13.

  145. 145.

    Die jahresspezifische Darstellung des Zusammenhangs zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität (Kreuztabellierung und Kurvenanpassung) ist im Anhang ausgewiesen.

  146. 146.

    Diesen degressiven Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität konnten Jones/Sasser (1995) und Agustin/Singh (2005) in der Luftfahrtindustrie belegen. In der Telekommunikationsbranche konnten Jones/Sasser (1995) einen degressiven Zusammenhang zwischen den beiden Konstrukten nachweisen.

  147. 147.

    Der in den Jahren 2004 und 2005 belegte degressive Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität (Kreuztabellierung und Kurvenanpassung) ist im Anhang ausgewiesen.

  148. 148.

    Die Bestimmtheitsmaße der in dieser Arbeit zu Grunde gelegten Funktionen (linear, logarithmisch, polynomisch) des Zusammenhangs zwischen Zufriedenheit und Loyaliltät sind in der Tabelle 26 zusammengefasst.

  149. 149.

    Vgl. Schendera (2008), S.13.

  150. 150.

    Die jahresspezifische Darstellung des Zusammenhangs zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität (Kreuztabellierung und Kurvenanpassung) ist im Anhang ausgewiesen.

  151. 151.

    Der in 2000 belegte degressive Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität (Kreuztabellierung und Kurvenanpassung) ist im Anhang ausgewiesen.

  152. 152.

    Die jahresspezifische Darstellung des Zusammenhangs zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität (Kreuztabellierung und Kurvenanpassung) ist im Anhang ausgewiesen.

  153. 153.

    Im Abschnitt C 2.2.3 werden die Charakteristika der degressiven Form erläutert.

  154. 154.

    Die Untersuchungsergebnisse, die nicht explizit im vorangegangenen Text vorgestellt worden sind, sind im Anhang aufgeführt.

  155. 155.

    Der ehemalige Vorstandsvorsitzende der Unternehmensmarke kündigte mit dem von ihm bezeichneten Produktfeuerwerk die Markteinführung von fünf bis zehn neuen Modellen der Marke C von 2005 bis 2008 an. Vgl. Rumpelt (2005), S.17.

  156. 156.

    Siehe Abschnitt E 3.

  157. 157.

    Diese grundlegenden Aspekte wurden bereits in den Abschnitten C 3 und C 4 beschrieben.

  158. 158.

    Die Emotionalisierung der Marke gelingt der Marke C z. B. durch die richtige Inszenierung der Marke (Erlebniswelt, die dem Kunden die Marke mit ihren Werten verdeutlicht), das vielfältige Engagement und die emotionale Werbung der Marke.

  159. 159.

    Siehe Abschnitt C 3.

  160. 160.

    Aus Datenschutzgründen werden diese Informationen nicht ausgewiesen.

  161. 161.

    Nähere Informationen finden sich bei Allianz Deutschland AG (2009).

  162. 162.

    Nähere Informationen finden sich bei Pendolaris (2011).

  163. 163.

    Die jahresspezifische Darstellung des Zusammenhangs zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität (Kreuztabellierung und Kurvenanpassung) ist im Anhang ausgewiesen.

  164. 164.

    Eine Überprüfung dieser Annahme ist nicht Gegenstand der Arbeit.

  165. 165.

    Die jahresspezifische Darstellung des Zusammenhangs zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität (Kreuztabellierung und Kurvenanpassung) ist im Anhang ausgewiesen.

  166. 166.

    Die ähnliche Loyalität dieser Kunden konnte bereits im Abschnitt D 2.1 belegt werden.

  167. 167.

    Die jahresspezifische Darstellung des Zusammenhangs zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität (Kreuztabellierung und Kurvenanpassung) ist im Anhang ausgewiesen.

  168. 168.

    Der im Jahr 2004 belegte progressive Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität (Kreuztabellierung und Kurvenanpassung) ist im Anhang ausgewiesen.

  169. 169.

    Siehe Tabelle 33.

  170. 170.

    Der in den Jahren 2005 und 2007 belegte bogenförmige Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität (Kreuztabellierung und Kurvenanpassung) ist im Anhang ausgewiesen.

  171. 171.

    Siehe Tabelle 32.

  172. 172.

    Vgl. Agustin/Singh (2005).

  173. 173.

    Die Untersuchungsergebnisse, die nicht explizit im vorangegangenen Text vorgestellt worden sind, sind im Anhang aufgeführt.

  174. 174.

    Vgl. Abschnitt D 2.3.2.2.

  175. 175.

    Die jahresspezifische Darstellung des Zusammenhangs zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität (Kreuztabellierung und Kurvenanpassung) ist im Anhang ausgewiesen.

  176. 176.

    Siehe Abschnitt D 1.2.3.

  177. 177.

    Die Untersuchungsergebnisse, die nicht explizit im vorangegangenen Text vorgestellt worden sind, sind im Anhang aufgeführt.

  178. 178.

    Vgl. Tietz (2009), S.158.

  179. 179.

    Tietz legte die Jahre 2000, 2002 und 2004 zu Grunde. Vgl. Tietz (2009), S.159.

  180. 180.

    Vgl. Tietz(2009), S.169 ff.

  181. 181.

    Vgl. Tietz (2009), S. 171.

  182. 182.

    Vgl. Kröger (2005).

  183. 183.

    Vgl. Tietz (2009), S.209ff.

  184. 184.

    Der bogenförmige Zusammenhang zwischen den beiden Konstrukten stellt eine Variation des degressiven Funktionsverlaufs dar, so dass im Folgenden von einem degressiven Funktionsverlauf gesprochen wird.

  185. 185.

    Siehe Abschnitt D 2.2.3.

  186. 186.

    Siehe ebenfalls Abschnitt E 3.

  187. 187.

    Die im Vergleich zu den Volumenmarken geringere Bedeutung der Zufriedenheit für die Loyalität bei den Premiummarken — die sich in der Loyalitätsspanne wiederspiegelt — wurde bereits in dem Abschnitt D 2.1 belegt.

  188. 188.

    Vgl. Sigma (2011).

  189. 189.

    Vgl. Abschnitt D 2.2.3.

  190. 190.

    In dem Jahr 2005 weist die Marke C einen degressiven Zusammenhang zwischen Zufriedenheit und Loyalität auf. In dem Jahr 2006 ist die Marke C durch einen sattelförmigen Zusammenhang zwischen den beiden Konstrukten gekennzeichet. Vgl. Abschnitt C 2.3.1 dieser Arbeit.

  191. 191.

    In dem Jahr 2001 ist die Marke D durch einen degressiven Zusammenhang zwischen Zufriedenheit und Loyalität gekennzeichet. Vgl. Abschnitt C 2.3.2 dieser Arbeit.

  192. 192.

    Eine Unterscheidung zwischen der Gebundenheit, die auf vertraglichen, technisch-funktionalen und/oder ökonomischen Ursachen basiert, und der Verbundenheit, die hingegen durch psychologische Ursachen der Bindung charakterisiert ist, findet sich bei Weinberg/Diehl (2001), S.29.

  193. 193.

    Siehe Abschnitt D 2.2.2 und D 2.3.1.

  194. 194.

    Es wurde angenommen, dass die Kunden aus dem Premiumsegment sich vorrangig aus affektiven Motiven an die Marke binden, wohingegen die Kunden aus dem Volumensegment der Marke vorrangig aus kognitiven Aspekten treu bleiben.

  195. 195.

    Vgl. Eichen (2010).

  196. 196.

    Weitere Determinanten der Kundenloyalität konnten mit dem zu Grunde gelegten Datensatz nicht analysiert werden.

  197. 197.

    Vgl. Diez (2003), S.130.

  198. 198.

    Aus Datenschutzgründen werden die Produktmarken nicht genannt.

  199. 199.

    Aus Datenschutzgründen werden die Produktmarken nicht genannt.

  200. 200.

    Zu Grunde gelegt wurde das Jahr 2007, das im Volumensegment 1.299 Probanden und im Premiumsegment 1.628 Probanden der Marke D umfasste.

  201. 201.

    Vgl. Abschnitt C 1.

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  1. Braunschweig, Deutschland

    Doris Skala-Gast

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  1. Doris Skala-Gast
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Skala-Gast, D. (2012). Eigene empirische Untersuchung. In: Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität. Innovatives Markenmanagement, vol 38. Gabler Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-4275-3_4

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