Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung von Low Involvement
E-Book, Deutsch, 326 Seiten, eBook
Reihe: Kundenmanagement & Electronic Commerce
ISBN: 978-3-8349-9732-6
Verlag: Betriebswirtschaftlicher Verlag Gabler
Format: PDF
Kopierschutz: Wasserzeichen (»Systemvoraussetzungen)
Dr. Sabine Jaritz promovierte bei Prof. Dr. Manfred Krafft am Institut für Marketing der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Sie ist Unternehmensberaterin bei The Boston Consulting Group in München.
Zielgruppe
Research
Weitere Infos & Material
1;Geleitwort;6
2;Vorwort;8
3;Inhaltsverzeichnis;10
4;Abbildungsverzeichnis;14
5;Tabellenverzeichnis;15
6;Abkürzungsverzeichnis;18
7;Symbolverzeichnis;22
8;1 Einführung;24
9;2 Definitorische Abgrenzungen und inhaltliche Eingrenzung;36
10;3 Theoretische und konzeptionelle Grundlagen;67
11;4 Empirische Grundlagen;112
12;5 Empirische Ergebnisse;207
13;6 Schlussbetrachtung;274
14;7 Anhang;285
15;8 Literaturverzeichnis;290
Einführung.- Definitorische Abgrenzungen und inhaltliche Eingrenzung.- Theoretische und konzeptionelle Grundlagen.- Empirische Grundlagen.- Empirische Ergebnisse.- Schlussbetrachtung.
4 Empirische Grundlagen (S. 89-90)
4.1 Bestandsaufnahme der bisherigen empirischen Erkenntnisse
Das theoretische und konzeptionelle Fundament der Arbeit wurde in Kapitel 3 gelegt. Dieses Kapitel widmet sich nunmehr den empirischen Grundlagen. Zunächst wird dazu eine Bestandsaufnahme einschlägiger empirischer Untersuchungen vorgenommen. Es wird dabei geprüft, welche Erkenntnisse die vorliegenden empirischen Untersuchungen für das Forschungsprojekt zum einen hinsichtlich der Operationalisierung des Involvement- Konstruktes und zum anderen hinsichtlich der Wirkung von Involvement (bzw. seiner unterschiedlichen Facetten) auf die Kundenbindung liefern können. Dabei werden Beiträge berücksichtigt, die den Einfluss von Involvement auf die Kundenbindung empirisch-quantitativ überprüfen.402 Zudem werden auch Beiträge betrachtet, die sich mit inhaltlich verwandten Konstrukten auseinander setzen.
Tabelle 10 bietet einen Überblick über die identifizierten 16 Beiträge: Bei diesen wird unterschieden, ob ein direkter Einfluss (DE) oder ein indirekter Einfluss (IE) von Involvement auf die Zielgröße getestet wurde, ob Involvement als Moderator (M) berücksichtigt wurde oder ob es zur Konsumentensegmentierung (Seg.) herangezogen wurde.404 Die in der Tabelle aufgeführten Studien sind nach den eben genannten Gruppen DE, IE, M und Seg. sortiert. Innerhalb der einzelnen Gruppen sind die Studien nach dem Erscheinungsjahr (in aufsteigender Reihenfolge) aufgelistet.
Bei der Bestandsaufnahme wird auf den Inhalt, die Datengrundlage (Stichprobengröße etc.) und auf die für diese Arbeit relevanten Befunde eingegangen. Ferner werden auch die jeweiligen Operationalisierungsansätze des Involvement-Konstruktes berücksichtigt, um Hinweise auf die Operationalisierung des Involvement-Konstukts in der vorliegenden Arbeit zu gewinnen. Die Konstrukte werden in der Tabelle wie folgt abgekürzt: „IV" für Involvement, „KB" für Kundenbindung und „KZ" für Kundenzufriedenheit.
Bei der Methodik werden folgende Abkürzungen verwendet: „RA" für Regressionsanalyse, „hier. RA" für hierarchische Regressionsanalyse und „LISREL" bzw. „AMOS" für entsprechend verwendete Softwareprogramme zur Analyse von Kovarianzstrukturmodellen. Bevor auf die Operationalisierungsansätze des Involvement-Konstruktes eingegangen wird, werden die Datengrundlagen zusammengefasst: Die Untersuchungen beziehen sich jeweils auf eine einzelne Branche: Die Konsumgüter- und Dienstleistungsbranche wurden am häufigsten ausgewählt (sieben bzw. fünf Beiträge), gefolgt von der Automobilbranche (drei Beiträge).
Die empirischen Untersuchungen wurden in Deutschland (sieben Beiträge), in den USA und den Niederlanden (jeweils drei Beiträge), in Australien (zwei Beiträge) und in der Schweiz (ein Beitrag) durchgeführt. In fünf Fällen wurden ausschließlich Studenten befragt. Die Stichprobengröße bewegt sich zwischen 190 und 1.939 Fällen. Da für die eigene empirische Studie ein Involvement-Operationalisierungsansatz zu entwickeln ist und kein „Standard-Messansatz" vorliegt, sollen die Beiträge auch im Hinblick auf die gewählte Operationalisierung diskutiert werden. Zuvor ist auf die eingeschränkte Vergleichbarkeit der Studien hinzuweisen, für die insbesondere drei Gründe verantwortlich gemacht werden können: Erstens verwenden einige Wissenschaftler keine etablierten Skalen. Zweitens, sofern sie etablierte Skalen nutzen, verwenden sie oft nur einzelne, ausgewählte Indikatoren.406 Drittens legen nicht alle Wissenschaftler die von ihnen eingesetzten Indikatoren offen.
