Post on 24-Oct-2021
transcript
Kaufverhalten und Kundenloyalität im E-Commerce –
zwei empirische Untersuchungen
Inauguraldissertation
zur Erlangungen des akademischen Grades
eines Doktors der Philosophie
der Philosophischen Fakultät der Ernst-Moritz-Arndt-Universität
Greifswald
vorgelegt von
Isabell Mentzel
II
Dekan: Prof. Dr. Karl-Heinz Spieß
Erstgutachter: Prof. Dr. Manfred Bornewasser
Zweitgutachter: Prof. Dr. Rainer Westermann
Tag der Disputation: 03. April 2003
III
INHALTSVERZEICHNIS
Abbildungsverzeichnis .......................................................................................................VII
Tabellenverzeichnis .............................................................................................................. X
Abkürzungsverzeichnis ......................................................................................................XII
1. Einleitung.......................................................................................................................... 1
1.1. Problemstellung und Relevanz der Arbeit ................................................................ 1
1.2. Zielsetzung und Struktur der Arbeit.......................................................................... 2
2. Theoretische Grundlagen .................................................................................................. 5
2.1. Kaufverhalten im E-Commerce................................................................................. 5
2.1.1. Definition E-Commerce.................................................................................. 5
2.1.2. Internet – Grundlage für E-Commerce ........................................................... 6
2.1.3. Entwicklung des E-Commerce ....................................................................... 7
2.1.4. Vor- und Nachteile des E-Commerce ............................................................. 8
2.1.5. Entwicklung zum E-Commerce-Kunden...................................................... 10
2.1.6. Psychologische Determinanten des Online-Kaufs ........................................ 11
2.2. Ansätze aus der Käuferverhaltensforschung zur Erklärung von Kaufverhalten ..... 14
2.2.1. Käuferverhaltensforschung ........................................................................... 14
2.2.2. Definition Käufer/ Konsument ..................................................................... 20
2.2.3. Arten der Kaufentscheidung ......................................................................... 22
2.2.3.1. Extensive Kaufentscheidungen........................................................ 27
2.2.3.2. Limitierte Kaufentscheidungen........................................................ 29
2.2.3.3. Habitualisierte Kaufentscheidungen ................................................ 30
2.2.3.4. Impulsive Kaufentscheidungen........................................................ 32
2.2.4. Kaufentscheidungsmodelle ........................................................................... 34
2.2.4.1. Modell von Howard und Sheth ........................................................ 36
2.2.4.2. Modell von Engel, Blackwell und Miniard...................................... 40
2.3. Sozialpsychologische Ansätze zur Erklärung von (Kauf-)Verhalten...................... 44
2.3.1. Einstellungskonzept ...................................................................................... 45
2.3.2. Theorie des überlegten Handelns (TORA) ................................................... 48
IV
2.3.3. Theorie des geplanten Verhaltens (TOPB) ................................................... 52
2.4. E-Commerce-Kaufverhaltensmodell unter Anwendung der TOPB........................ 58
2.5. Kundenzufriedenheit als Determinante des Kaufverhaltens ................................... 60
2.5.1. Begriff der Kundenzufriedenheit .................................................................. 60
2.5.2. Das Confirmation/Disconfirmation-Paradigma und seine Komponenten .... 63
2.5.2.1. Soll-Komponente ............................................................................. 64
2.5.2.2. Ist-Komponente................................................................................ 67
2.5.2.3. Soll-Ist-Vergleich............................................................................. 70
2.5.2.4. Bewertung des Soll-Ist-Vergleichs .................................................. 72
2.5.3. Konsequenzen von Kundenzufriedenheit ..................................................... 76
2.5.3.1. Positive Konsequenzen von Kundenzufriedenheit .......................... 77
2.5.3.2. Negative Konsequenzen von Kundenunzufriedenheit ..................... 78
2.6. Kundenloyalität und Kundenbindung ..................................................................... 81
2.6.1. Erklärende Theorien...................................................................................... 81
2.6.2. Definitorische Abgrenzung von Kundenloyalität und Kundenbindung........ 83
2.6.3. Der Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit, Kundenloyalität
und Kundenbindung in der Literatur............................................................. 92
2.6.4. Kundenbindungsmodell auf Basis der TOPB ............................................... 97
2.6.5. Kundenloyalität und Kundenbindung im E-Commerce................................ 99
2.7. E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell auf Basis der TOPB................................. 101
3. Empirische Untersuchungen zur Erklärung und Prognose des Kaufverhaltens
im E-Commerce............................................................................................................ 104
3.1. Darstellung des Untersuchungsdesigns der Gesamtstudie .................................... 104
3.1.1. Qualitative Vorstudie .................................................................................. 105
3.1.2. Hauptuntersuchungen ................................................................................. 106
3.1.2.1. Konstruktion der Fragebögen......................................................... 106
3.1.2.2. Telefonische Befragung an zwei Messzeitpunkten........................ 107
3.1.2.3. Kontinuierliche Online-Befragung über fünf Monate.................... 109
3.2. Empirische Überprüfung des E-Commerce-Kaufverhaltensmodells .................... 111
3.2.1. Darstellung des Modells ............................................................................. 111
3.2.2. Operationalisierung der Konstrukte ............................................................ 113
3.2.2.1. Einstellung ..................................................................................... 115
V
3.2.2.2. Subjektive Norm ............................................................................ 116
3.2.2.3. Wahrgenommene Verhaltenskontrolle .......................................... 117
3.2.2.4. Intention ......................................................................................... 118
3.2.2.5. Tatsächliche Ausführung des Verhaltens....................................... 119
3.2.3. Analyse der empirischen Daten über beide Messzeitpunkte....................... 119
3.2.4. Darstellung der Ergebnisse ......................................................................... 124
3.2.5. Diskussion der Ergebnisse .......................................................................... 135
3.3. Empirische Überprüfung des E-Commerce-Kundenloyalitätsmodells ................. 151
3.3.1. Darstellung des Modells ............................................................................. 151
3.3.1.1. Determinanten der Kundenloyalität ............................................... 152
3.3.1.2. Kundenloyalität.............................................................................. 154
3.3.1.3. Überblick über die beiden Gesamtmodelle.................................... 155
3.3.2. Operationalisierung der Konstrukte ............................................................ 157
3.3.2.1. Kundenzufriedenheit...................................................................... 157
3.3.2.2. Verbundenheit................................................................................ 161
3.3.2.3. Sicherheitsbedenken ...................................................................... 161
3.3.2.4. Wahrgenommene Verhaltenskontrolle .......................................... 161
3.3.2.5. Kundenloyalität.............................................................................. 162
3.3.3. Analyse der empirischen Daten .................................................................. 162
3.3.3.1. Zufriedenheit.................................................................................. 162
3.3.3.2. Verbundenheit................................................................................ 164
3.3.3.3. Sicherheitsbedenken ...................................................................... 165
3.3.3.4. Wahrgenommene Verhaltenskontrolle .......................................... 166
3.3.3.5. Kundenloyalität.............................................................................. 167
3.3.4. Darstellung der Ergebnisse ......................................................................... 168
3.3.4.1. Evaluierung des Modells anhand der ersten Stichprobe ................ 168
3.3.4.2. Validierung des Modells anhand einer zweiten Stichprobe........... 178
3.3.5. Diskussion der Ergebnisse .......................................................................... 187
4. Schlussbetrachtung ....................................................................................................... 204
4.1. Zusammenfassung und Diskussion der Ergebnisse beider Studien ...................... 204
4.2. Fazit und Ausblick ................................................................................................ 209
Literaturverzeichnis .......................................................................................................... 211
VI
Anhang............................................................................................................................... 239
VII
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
Abbildung 1: Struktur der Arbeit ......................................................................................... 4
Abbildung 2: Phasenmodell der Entwicklung zum E-Commerce-Kunden ....................... 11
Abbildung 3: Gebiete der Käuferverhaltensforschung....................................................... 15
Abbildung 4: Einflussfaktoren beim organisationalen Einkauf von Bürobedarf ............... 17
Abbildung 5: Ausmaß kognitiver Steuerung bei unterschiedlichen Kaufentscheidungs-arten.............................................................................................................. 24
Abbildung 6: Grundstruktur von S-O-R-Modellen............................................................ 35
Abbildung 7: Modell von Howard und Sheth (1969) ........................................................ 37
Abbildung 8: Modell von Engel, Blackwell und Miniard (1990) ...................................... 41
Abbildung 9: Das Dreikomponentenmodell der Einstellung von Rosenberg und Hovland (1960) ............................................................................................ 46
Abbildung 10: Überblick über die Theorie des überlegten Handelns (TORA)................... 50
Abbildung 11: Überblick über die Theorie des geplanten Verhaltens (TOPB)................... 54
Abbildung 12: Anwendung der TOPB auf das Verhalten „Einkaufen im Internet“............ 59
Abbildung 13: Grundstruktur des Confirmation/Disconfirmation-Paradigmas .................. 63
Abbildung 14: Modell der Zufriedenheit von Hofstätter (1986) ......................................... 73
Abbildung 15: Kundenzufriedenheit als kognitiv-emotionales Konstrukt.......................... 74
Abbildung 16: Konsequenzen von Kundenzufriedenheit und Kundenunzufriedenheit ...... 77
Abbildung 17: Zweidimensionales Kundenbindungskonzept nach Homburg und Faßnacht (1998), in der Interpretation von Braunstein (2001)..................... 86
Abbildung 18: Schichtenmodell der Kundenloyalität nach Stahl (1999) ............................ 87
Abbildung 19: Konzept der Kundenloyalität nach Dick und Basu (1994).......................... 90
Abbildung 20: Definition von Kundenloyalität für die vorliegende Arbeit ........................ 91
Abbildung 21: Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit, Verbundenheit und Weiterempfehlung nach Eggert und Helm (2000) ....................................... 96
Abbildung 22: Kundenbindungsmodell nach Braunstein (vereinfacht) .............................. 98
VIII
Abbildung 23: Grundstruktur des E-Commerce-Kundenloyalitätsmodells....................... 101
Abbildung 24: E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell ...................................................... 103
Abbildung 25: Untersuchungsdesign der Telefonbefragung ............................................. 107
Abbildung 26: Darstellung der beiden Hauptuntersuchungen........................................... 111
Abbildung 27: E-Commerce-Kaufverhaltensmodell unter Anwendung der TOPB.......... 113
Abbildung 28: Polaritätenprofil: Einstellung gegenüber dem Einkauf im Internet (Februar 2001)............................................................................................ 120
Abbildung 29: Subjektive Norm (Februar 2001)............................................................... 121
Abbildung 30: Wahrgenommene Verhaltenskontrolle (Februar 2001)............................. 121
Abbildung 31: Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Intention ...................... 122
Abbildung 32: Anteil des über Internet bestellten Büromaterials Vergleich Februar/Juni ............................................................................................... 123
Abbildung 33: Korrelationen zwischen allen Modellvariablen......................................... 124
Abbildung 34: Überblick über die Ergebnisse der Regressionsanalysen .......................... 134
Abbildung 35: Definition der Kundenloyalität im E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell155
Abbildung 36: Modellvariante A....................................................................................... 156
Abbildung 37: Modellvariante B....................................................................................... 156
Abbildung 38: Überblick über Verfahren zur Messung der Kundenzufriedenheit ........... 158
Abbildung 39: Globalzufriedenheit der Online-Kunden (Beispiel Juli)............................ 164
Abbildung 40: Verbundenheit der Online-Kunden (Beispiel Juli).................................... 165
Abbildung 41: Sicherheitsbedenken der Online-Kunden (Beispiel Juli) .......................... 166
Abbildung 42: Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Wiederkaufabsicht (erste Stichprobe) ....................................................................................... 169
Abbildung 43: Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Weiterempfehlungs absicht (erste Stichprobe)........................................................................... 170
Abbildung 44: Einfluss der einzelnen Zufriedenheitsdimensionen auf die Globalzufriedenheit (erste Stichprobe) ...................................................... 171
Abbildung 45: Interkorrelationen zwischen den Prädiktoren (erste Stichprobe) .............. 172
IX
Abbildung 46: Ergebnisse der ordinalen Regression der Modellvariante A (erste Stichprobe)................................................................................................. 174
Abbildung 47: Ergebnisse der ordinalen Regression der Modellvariante B (erste Stichprobe)................................................................................................. 176
Abbildung 48: Wichtigkeit der einzelnen Leistungsparameter für die Beurteilung der Globalzufriedenheit (erste Stichprobe) ...................................................... 178
Abbildung 49: Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Wiederkaufabsicht (zweite Stichprobe) .................................................................................... 179
Abbildung 50: Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Weiterempfehlungs- absicht (zweite Stichprobe)........................................................................ 180
Abbildung 51: Einfluss der einzelnen Zufriedenheitsdimensionen auf die Globalzufriedenheit (zweite Stichprobe) ................................................... 181
Abbildung 52: Interkorrelationen zwischen den Prädiktoren (zweite Stichprobe)............ 182
Abbildung 53: Ergebnisse der ordinalen Regression der Modellvariante A (zweite Stichprobe)................................................................................................. 183
Abbildung 54: Ergebnisse der ordinalen Regression der Modellvariante B (zweite Stichprobe)................................................................................................. 185
Abbildung 55: Vergleich der Sicherheitsbedenken der Online-Kunden im Hinblick auf Bestellungen bei dem untersuchten Anbieter und Bestellungen im Internet allgemein ................................................................................. 194
Abbildung 56: Zusammenfassende Ergebnisse der Regressionsanalysen der Modell- variante A (beide Stichproben) .................................................................. 199
Abbildung 57: Zusammenfassende Ergebnisse der Regressionsanalysen der Modell-variante B (beide Stichproben) .................................................................. 199
X
TABELLENVERZEICHNIS
Tabelle 1: Teilbereiche des E-Commerce............................................................................ 6
Tabelle 2: Vor- und Nachteile des E-Commerce aus Anbietersicht .................................... 9
Tabelle 3: Vor- und Nachteile des E-Commerce aus Nachfragersicht ................................ 9
Tabelle 4: Dimensionen des wahrgenommenen Kaufrisikos beim Online-Kauf .............. 13
Tabelle 5: Grundtypen von Kaufentscheidungsträgern ..................................................... 16
Tabelle 6: Dominante psychische Prozesse und Entscheidungsverhalten ......................... 25
Tabelle 7: Die fünf Typen des Qualitativen Zufriedenheitsmodells nach Stauss und Neuhaus (1999)................................................................................................. 76
Tabelle 8: Formen der Loyalität nach Oliver (1999) ......................................................... 93
Tabelle 9: Entsprechungen der TOPB-Variablen im Kundenbindungsmodell von Braunstein ......................................................................................................... 97
Tabelle 10: Darstellung des Untersuchungsdesigns .......................................................... 105
Tabelle 11: Kreuztabelle Einstellung (Summenscore) / Intention..................................... 126
Tabelle 12: Kreuztabelle subjektive Norm / Intention ...................................................... 128
Tabelle 13: Kreuztabelle Bestellhäufigkeit im Internet / Intention ................................... 129
Tabelle 14: Prognose des tatsächlichen Verhaltens bei unterschiedlichen Ausprägungen der unabhängigen Variablen „Intention“ ........................................................ 130
Tabelle 15: Prognose des tatsächlichen Verhaltens bei unterschiedlichen Ausprägungen der unabhängigen Variablen „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ .......... 131
Tabelle 16: Prognose des tatsächlichen Verhaltens bei unterschiedlichen Ausprägungen der unabhängigen Variablen „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ (Betrachtung Heavy User) .............................................................................. 133
Tabelle 17: Übersicht über die Ergebnisse der Hypothesenprüfung ................................. 135
Tabelle 18: Entwicklung der Zufriedenheit über fünf Monate (Mittelwerte).................... 163
Tabelle 19: Entwicklung der Verbundenheit über fünf Monate (Mittelwerte).................. 164
Tabelle 20: Entwicklung der Sicherheitsbedenken über fünf Monate (Mittelwerte) ........ 165
Tabelle 21: Entwicklung der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle über fünf Monate.. 166
XI
Tabelle 22: Entwicklung der Wiederkaufabsicht über fünf Monate.................................. 167
Tabelle 23: Entwicklung der Weiterempfehlungsabsicht über fünf Monate..................... 167
Tabelle 24: Vergleich der standardisierten Regressionskoeffizienten der ersten und zweiten Stichprobe ......................................................................................... 186
Tabelle 25: Übersicht über die Ergebnisse der Hypothesenprüfung beider Stichproben .. 187
Tabelle 26: Kreuztabelle Verbundenheit/Wiederkaufabsicht (Beispiel Juli) .................... 191
Tabelle 27: Kreuztabelle Verbundenheit/Weiterempfehlungsabsicht (Daten Juli) ........... 192
Tabelle 28: Kreuztabelle Sicherheitsbedenken/Wiederkaufabsicht (Daten Juli) .............. 193
Tabelle 29: Kreuztabelle Sicherheitsbedenken/Weiterempfehlungsabsicht (Daten Juli).. 195
Tabelle 30: Kreuztabelle wahrgenommene Verhaltenskontrolle/Wiederkaufabsicht (Daten Juli) ..................................................................................................... 197
Tabelle 31: Kreuztabelle wahrgenommene Verhaltenskontrolle/ Weiterempfehlungs-absicht (Daten Juli) ......................................................................................... 198
XII
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS
2LL-Wert doppelter Wert des Logarithmus der Likelihood-Funktion
ACTA Allensbacher Computer- und Telekommunikationsanalyse
aktual. aktualisiert(e)
Aufl. Auflage
Aug. August
B2B Business-to-Business
B2C Business-to-Consumer
BE behavioral expectation
Betr. Betreff
BI behavioral intention
ca. circa
d.h. das heißt
DBW Die Betriebswirtschaft
Dt. Deutsch(e/r)
E-Commerce Electronic Commerce
ebd. ebenda
ed. edition
eds. editors
E-Mail Electronic Mail
erw. erweitert(e)
et al. et alteri
etc. et cetera
f. folgende [Seite]
ff. folgende [Seiten]
Frankfurt a.M. Frankfurt am Main
Freiburg i.Br. Freiburg im Breisgau
GfK Gesellschaft für Konsumforschung
gfmt Gesellschaft für Management und Technologie
ggf. gegebenenfalls
XIII
GmbH Gesellschaft mit beschränkter Haftung
H Hypothese
H. Heft
Hrsg. Herausgeber
Inc. Incorporated
IT Informationstechnologie
Jg. Jahrgang
Jr. Junior
KG Kommanditgesellschaft
KGaA Kommanditgesellschaft auf Aktien
KKV Komparativer Konkurrenzvorteil
KLI Kundenloyalitätsindex
LAE Leseranalyse Entscheidungsträger
Ltd. Limited
Marketing ZFP Marketing - Zeitschrift für Forschung und Praxis
N.J. New Jersey
n.s. nicht signifikant
neubearb. neubearbeitet(e)
No. Number
Nr. Nummer
o.V. ohne Verfasser
ORM Online Reichweiten Monitor
Pers. Personen
QZM Qualitatives Zufriedenheitsmodell
S. Seite
Sig. Signifikanz
sog. so genannte(r/s)
SPSS Statistical Package for the Social Sciences
TARP Technical Assistent Research Program
TOPB theory of planned behavior
TORA theory of reasoned action
t.s. teilweise signifikant
XIV
überarb. überarbeitet(e)
u. und
unveränd. unverändert(e)
unwes. unwesentlich(e)
USA United States of America
verb. verbessert(e)
vgl. vergleiche
Vh. Verhalten(s)
Vh.-kontrolle Verhaltenskontrolle
Vol. Volume
vollst. vollständig(e)
v. von/vom
wahrg. wahrgenommen(e)
Washington D.C. Washington Destrict of Columbia
Westdt. Westdeutsche(r)
WISU Das Wirtschaftsstudium
WWW World Wide Web
z.B. zum Beispiel
1
1. Einleitung
1.1. Problemstellung und Relevanz der Arbeit
Das Internet gewann in den letzten Jahren immer stärker an Bedeutung. Seine Nutzung
stieg kontinuierlich über alle Altersgruppen und soziale Schichten hinweg an. Im Zuge
dieser Entwicklung begannen immer mehr Unternehmen, Waren und Dienstleistungen
auch über das Internet anzubieten. Parallel dazu schossen reine E-Commerce-Anbieter wie
Pilze aus dem Boden. Jedoch zeigte sich schon nach kurzer Zeit, dass beim Handel im
Internet spezifische Hürden überwunden werden müssen. So muss eine neue Internet-Seite
zunächst einmal im riesigen Angebot des World Wide Web gefunden und für attraktiv
befunden werden. Eine zweite wichtige Voraussetzung für die Bestellung bei einem
Online-Anbieter ist das Vertrauen, das ein Nutzer in den Anbieter hat. Der Einkauf im Netz
birgt für den Käufer ein deutlich größeres Risiko als der im traditionellen Handel. Viele
Kunden haben Angst, ihre persönlichen Daten, insbesondere ihre Kreditkartennummer,
einem völlig unbekannten Unternehmen preiszugeben und sind unsicher, ob die bestellte
Ware tatsächlich geliefert wird und die versprochene Qualität bietet. Ein dritter Aspekt
besteht darin, dass Unternehmen durch die Entwicklung des Internet nicht mehr nur lokal
konkurrieren, sondern global. Dies führt zu einer ungeahnten Wettbewerbsintensität. Diese
wird zusätzlich dadurch verstärkt, dass die Erwartungen der Kunden durch den E-
Commerce-Boom stark gewachsen sind, insbesondere hinsichtlich günstiger Preise. All
diese Gründe trugen dazu bei, dass viele neu gegründete Internet-Anbieter ebenso schnell
wieder von der Bildfläche des World Wide Web verschwanden wie sie gekommen waren.
Was also zeichnet ein erfolgreiches E-Commerce-Unternehmen aus? Welche Parameter be-
stimmen seinen Markterfolg? An erster Stelle steht hierbei, wie auch im traditionellen
Handel, der Kunde. Oberstes Ziel ist die Gewinnung neuer und die Erhaltung bereits
bestehender Kunden. Da ersteres gerade im E-Commerce einen extrem hohen Kostenfaktor
darstellt, sollten Online-Unternehmen vor allem letzteres ins Zentrum ihres Handelns
stellen. Eine umfassende Neuorientierung in Bezug auf Marketing und Vertrieb sowie
hinsichtlich der Wettbewerbsstrategien ist dabei unabdingbar. Das neue Medium hat zu
einem tiefgreifenden Wandel im Verbraucherverhalten geführt. Der Online-Kunde kann zu
2
jeder Tages- und Nachtzeit im Internet von Anbieter zu Anbieter „surfen“. Er kann ohne
großen Aufwand Preise und Angebote vergleichen und den Anbieter mit einem einzigen
„Klick“ wechseln. Eine langfristige Bindung der Kunden an das Unternehmen ist deshalb
für den E-Commerce von zentraler Bedeutung. Es stellt sich also die Frage, wie Kunden-
loyalität und Kundenbindung in einem so dynamischen Medium wie dem Internet erreicht
werden können. Eine zentrale Rolle spielt dabei, wie auch im traditionellen Handel, die
Kundenzufriedenheit. Zufriedene Kunden werden zu einem immer wichtigeren Wett-
bewerbsvorteil. Wie Kundenzufriedenheit im E-Commerce entsteht, aus welchen Faktoren
sie sich zusammensetzt und welche weiteren psychologischen Komponenten dabei eine
Rolle spielen, sind derzeit in der Forschung noch weitgehend ungeklärte Fragen. Eine um-
fassende wissenschaftliche Auseinandersetzung mit dem Kaufverhalten im E-Commerce
und seinen Determinanten scheint daher insbesondere aus Sicht der Psychologie geboten.
Obwohl in der betriebswirtschaftlichen Forschung eine sehr intensive Diskussion der
Themenbereiche Kundenzufriedenheit, Kundenloyalität und Kundenbindung auf der Basis
psychologischer Theorien geführt wird, werden diese in der Psychologie selbst stark
vernachlässigt. Die vorliegende Arbeit möchte diesem Mangel Abhilfe verschaffen.
1.2. Zielsetzung und Struktur der Arbeit
Die einführenden Bemerkungen zeigen die Notwendigkeit auf, das Verhalten der
Konsumenten im Medium Internet zu analysieren und neue Modelle über das Zusammen-
wirken der einzelnen Bestimmungsparameter zu entwickeln. Dies hat sich die vorliegende
Arbeit zur Aufgabe gemacht.
Das zentrale Forschungsanliegen besteht in der Konzeptualisierung und empirischen
Überprüfung zweier Modelle. Beim ersten handelt es sich um ein E-Commerce-
Kaufverhaltensmodell, das eine Anwendung der Theorie des geplanten Verhaltens (Ajzen,
1985) auf den organisationalen Einkauf im Internet darstellt. Das zweite Modell baut
ebenfalls auf dieser Theorie auf und bezieht zusätzlich weitere Erkenntnisse zu E-
Commerce und Kundenloyalität mit ein. Das Ergebnis ist ein E-Commerce-Kunden-
loyalitätsmodell zur Analyse der Determinanten von Kundenloyalität, zur Klärung der
Zusammenhänge zwischen den einzelnen Einflussfaktoren und zur Prognose von
3
Kundenloyalität, die eine Voraussetzung für langfristige Kundenbindung darstellt.
Praxisrelevantes Ziel der Arbeit ist es, ein umfassendes Verständnis der psychologischen
Prozesse der Kundenzufriedenheit und der Kundenloyalität im E-Commerce zu erreichen,
um entsprechende Handlungsempfehlungen für Unternehmen, die Produkte oder Dienst-
leistungen im Internet anbieten, ableiten zu können.
Im Einzelnen liegt der Arbeit folgender Aufbau zugrunde: Nach diesem einleitenden, zum
Thema hinführenden Kapitel werden die theoretischen Grundlagen der Arbeit dargestellt
(Kapitel 2). Ausgehend von grundlegenden Informationen zum Thema E-Commerce
(Kapitel 2.1) werden verschiedene Ansätze zur Erklärung von Kaufverhalten (Kapitel 2.2
und 2.3) vorgestellt. Dabei kristallisiert sich die Theorie des geplanten Verhaltens von
Ajzen (TOPB; 1985) als geeignetes Basismodell für die vorliegende Arbeit heraus. Sie
dient daher als Grundlage der Entwicklung eines E-Commerce-Kaufverhaltensmodells, das
in Kapitel 2.4 vorgestellt wird. In Kapitel 2.5 wird die Kundenzufriedenheit als Determi-
nante des Kaufverhaltens näher beleuchtet und ein umfassender theoretischer Bezugs-
rahmen gegeben. Als wichtige positive Konsequenzen der Kundenzufriedenheit gelten die
Kundenloyalität und die Kundenbindung, denen Kapitel 2.6 gewidmet ist. Kapitel 2.7 führt
alle vorangegangenen Themen zusammen, indem es ein eigens entwickeltes E-Commerce-
Kundenloyalitätsmodell vorstellt, dessen Basis wiederum die Theorie des geplanten
Verhaltens bildet (Kapitel 2.7).
An die beschriebenen theoretischen Ausführungen schließt sich der empirische Teil an
(Kapitel 3), der zwei verschiedene Studien umfasst. In einem einführenden Kapitel wird
das Untersuchungsdesign des gesamten Forschungsprojekts aufgezeigt (Kapitel 3.1). Daran
anschließend werden die beiden Hauptuntersuchungen separat dargestellt.
Im ersten Untersuchungsschritt (Kapitel 3.2) wird die Theorie des geplanten Verhaltens
(Ajzen, 1985) auf das Kaufverhalten im Internet angewandt. Hierbei werden anhand
empirischer Daten, die durch eine Telefonbefragung erhoben wurden, die Prozesse
analysiert, die der individuellen Kaufentscheidung zugrunde liegen. In einem zweiten
Schritt (Kapitel 3.3) wird versucht, ebenfalls aufbauend auf dem Modell von Ajzen und
unter Einbeziehung weiterer, im Theorieteil diskutierter Erkenntnisse ein integriertes
4
Untersuchungsmodell zur Erklärung und Prognose der Kundenloyalität im Internet zu
entwickeln und unter Anwendung online erhobener Daten zu überprüfen.
Eine Schlussbetrachtung, die die Ergebnisse beider Untersuchungen zusammenfasst und
diskutiert sowie weiteren Forschungsbedarf aufzeigt, schließt die Arbeit ab (Kapitel 4).
Abbildung 1 gibt einen Überblick über die soeben skizzierte Struktur der Arbeit.
1. Einleitung
1. Einleitung1.1. Problemstellung und Relevanz der Arbeit1.2. Zielsetzung und Struktur der Arbeit
2. Theorie
2.1. Kaufverhalten im E-Commerce 2.5. Kundenzufriedenheit als Determinante des Kaufverhaltens
2.7. E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell auf Basis der TOPB
2.4. E-Commerce-Kaufverhaltensmodell unter Anwendung der TOPB
4. Schlussbetrachtung1. Einleitung4.1. Zusammenfassung und Diskussion der Ergebnisse beider Studien
4.2. Fazit und Ausblick
3.1. Untersuchungsdesign Gesamtstudie
3.2. Empirische Prüfung des E-Commerce-Kaufverhaltensmodells (Telefon-Befragung)
3.3. Empirische Prüfung des E-Commerce-Kundenloyalitätsmodells (Online-Befragung)
2.2. Ansätze aus der Käuferverhaltensforschung zur Erklärung von Kaufverhalten 2.6. Kundenloyalität und Kundenbindung
2.3. Sozialpsychologische Ansätze zur Erklärung von (Kauf-)Verhalten
3. Empirie
Abbildung 1: Struktur der Arbeit
5
2. Theoretische Grundlagen
2.1. Kaufverhalten im E-Commerce
Die vorliegende Arbeit untersucht das Kaufverhalten und die Kundenloyalität im E-
Commerce. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Business-to-Business-Bereich. Die
empirische Überprüfung der beiden Modelle wird am Beispiel der organisationalen
Bürobedarfsbeschaffung vollzogen.
Im Folgenden wird daher zunächst der Begriff E-Commerce geklärt, kurz die Entwicklung
des E-Commerce dargestellt und die Vor- und Nachteile des E-Commerce für Anbieter und
Nachfrager aufgezeigt. Abschließend wird ein Modell der Entwicklung zum E-Commerce-
Kunden vorgestellt sowie die psychologischen Determinanten des Online-Kaufs erörtert.
2.1.1. Definition E-Commerce
Unter E-Commerce verstehen Kuß und Tomczak (2000, S. 155f.) „die Vermarktung und
Distribution von Unternehmensleistungen mit Hilfe eines umfassenden Einsatzes neuer
Informations- und Kommunikationstechnologien. [...] Vereinfachend kann man E-
Commerce [...] als ‚alle Formen der elektronischen Geschäftsabwicklung über öffentliche
oder private Computernetzwerke’ definieren“. Im E-Commerce lassen sich verschiedene
Bereiche hinsichtlich Anbieter und Nachfrager der Leistung differenzieren. Tabelle 1 gibt
einen Überblick über die Teilbereiche des E-Commerce (nach Kuß & Tomczak, 2000, S.
156).
Für die vorliegende Arbeit ist der Business-to-Business-Sektor relevant. Schwerpunkte in
diesem Bereich sind die Abwicklung von organisationalen Beschaffungsvorgängen sowie
der Austausch von Produkt- und Wirtschaftsdaten zwischen Unternehmen (vgl. Kuß &
Tomczak, 2000, S. 156).
6
Nachfrager der Leistung
Consumer Business Administration
Consumer Consumer-to-Consumer
(z.B. Internet-Kleinanzeigenmarkt)
Consumer-to-Business
(z.B. Jobbörsen mit Anzeigen von Arbeits-suchenden)
Consumer-to-Administration
(z.B. Steuerabwicklung von Privatpersonen)
Business Business-to-Consumer
(z.B. Bestellung von Konsumgütern)
Business-to-Business
(z.B. Beschaffung von Bürobedarf durch Unternehmen)
Business-to-Administration
(z.B. Steuerabwicklung von Unternehmen)
Anbieter
der
Leistung
Administration Administration-to-Consumer
(z.B. Abwicklung von Unterstützungsleistun-gen)
Administration-to-Business
(z.B. Beschaffung von Bürobedarf durch öffentliche Institutionen)
Administration-to-Administration
(z.B. Transaktionen zwischen öffentlichen Institutionen)
Themenbereich der vorliegenden Arbeit
Tabelle 1: Teilbereiche des E-Commerce
2.1.2. Internet – Grundlage für E-Commerce
Das Internet ist eine globale Netzstruktur, über die E-Commerce abgewickelt werden kann.
Interessant ist, dass das Internet in seiner heutigen Form nie geplant war. Ursprünglich ging
es der amerikanischen Regierung um die Entwicklung eines katastrophensicheren Compu-
ternetzes für militärische Zwecke (vgl. Hosseini-Khorassani, 2001, S. 26). Ein einschnei-
dender Fortschritt war 1962 die Erfindung eines auf gleichberechtigten Knoten
bestehenden Computernetzes, das die Daten „paketvermittelt“ versendet. Das bedeutet,
dass die zu übertragenden Informationen in „Pakete“ zerlegt und unabhängig voneinander
über das Netz verschickt werden (vgl. ebd.). Diese Art der Übertragung ist zum einen
weniger störanfällig als die herkömmliche Methode der leitungsvermittelten Übertragung,
zum anderen ist sie ökonomischer, da die vorhandenen Übertragungskapazitäten besser
ausgenutzt werden (vgl. Döring, 1999, S. 17). Das erste Experimentalnetzwerk dieser Art
wurde 1968 in England eingesetzt.
Neben dem Militär waren es dann in den 80er Jahren vor allem Hochschulen und wissen-
schaftliche Institute, die das Internet nutzten (vgl. Hanson, 2000, S. 4). Dank der Erfindung
7
des World Wide Web1, einer Anwendung (Applikation), die den Austausch und die
Verbreitung multimedialer Informationen erlaubt, trat das Internet ab 1993 einen
weltweiten Siegeszug an (vgl. Krempl, 1998, S. 208). Erste Unternehmen begannen, Infor-
mationen ins World Wide Web zu stellen und 1995 wurden die ersten Waren über das
Internet angeboten (vgl. Korb, 2000, S. 67). Die Faszination des WWW besteht
insbesondere in seiner globalen Reichweite. Menschen aus unterschiedlichen Zeitzonen
können problemlos und zeitnah via E-Mail miteinander kommunizieren. Unabhängig von
Ort und Zeit kann weltweit auf die Informationen des WWW zugegriffen werden. „Das
Medium Internet verbindet schneller und billiger mehr Menschen untereinander und
versorgt sie mit mehr Informationen als jedes andere Medium zuvor“ (Dholakia, Dholakia,
Zwick & Laub, 2001, S. 75).
Mittlerweile befindet sich das Internet auf dem Weg zu einem Alltagsmedium. 35,1 % der
Bevölkerung zwischen 14 und 64 Jahren zählen zu den regelmäßigen Internet-Nutzern mit
einer Nutzungs-Frequenz von mindestens zwei- bis dreimal pro Woche (vgl. www.wuv-
studien.de, Zugriff: 01.08.2002). Im Frühjahr 2001 waren dies 28,8 % und im Frühjahr
2000 noch 19,9 %. Insgesamt sind heute 45,7 % der Deutschen zwischen 14 und 64 Jahren
„im Netz“, das entspricht 23,2 Mio. Menschen. 2001 waren es 40 %, 2000 erst 28,6 % und
1999 lag der Anteil noch bei 16,9 % (vgl. ebd.). Bezüglich der Soziodemographie findet
nach und nach eine Nivellierung statt. Waren es früher primär die höheren Bildungs- und
Einkommensgruppen, die das Internet in Anspruch nahmen, verteilen sich die Nutzer
mittlerweile zunehmend auch auf die übrigen Bildungs- und Einkommensschichten (vgl.
www.acta-online.de, Zugriff: 01.08.2002). Auch der Anteil an Frauen ist in den letzten 5
Jahren von 19 % auf 52 % angestiegen (vgl. ebd.). Hinsichtlich des Alters besteht zwar
nach wie vor ein Schwerpunkt in den jüngeren Altersgruppen, jedoch ist der Anteil in den
älteren stark steigend. Prognosen zufolge werden sich die beschriebenen Tendenzen mit
zunehmender Popularität des Internet weiter fortsetzen (vgl. ebd.).
2.1.3. Entwicklung des E-Commerce
Das größte Wachstum im E-Commerce wurde und wird durch Geschäftsabwicklungen
zwischen Unternehmen, dem Business-to-Business, generiert (vgl. Kotler & Bliemel, 2001,
1 Definitorisch ist festzuhalten, dass es sich bei dem Begriff Internet um eine Netzwerk-Infrastruktur
handelt und das World Wide Web (WWW) eine von zahlreichen im Internet angebotenen Applikationen
8
S. 387). 2001 entfielen ca. 77 % des gesamten europäischen Handelsvolumens über das
Internet auf den Business-to-Business-Bereich, 2002 sind es ca. 80 % und für 2003 wird
der Anteil auf 85 % prognostiziert (www.accenture.de, Zugriff: 01.08.2002). Eine
besondere Rolle spielt dabei die elektronische Beschaffung von Betriebsmitteln, das heißt
von Materialien, die zur Betriebs- oder Geschäftsausstattung gehören oder für Reparatur
und Wartung benötigt werden (vgl. Hosseini-Khorassani, 2001, S. 67). Dazu zählen auch
Büromaterialien, die der Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit sind. Die
Prozesse, die mit der (herkömmlichen) Beschaffung solcher geringwertiger Güter wie
Büromaterial verbunden sind, generieren oft Kosten, die in keinem Verhältnis zu dem
geringen Wert der benötigten Materialien stehen (insbesondere die Arbeitszeit des Einkäu-
fers). Durch elektronische Beschaffung wird der Bestellprozess automatisiert und beschleu-
nigt (vgl. Hosseini-Khorassani, 2001, S. 67). Der Einkäufer hat dadurch mehr Zeit für
andere Aufgaben, z.B. Preisvergleiche und Aushandlung besserer Konditionen, was wiede-
rum den wirtschaftlichen Interessen des Unternehmens zugute kommt. Außerdem wird so-
wohl der Papierverbrauch als auch der Aufwand für traditionelle Bestell- und Liefer-
prozesse reduziert (vgl. Kotler & Bliemel, 2001, S. 388). So konnte beispielsweise ein
amerikanisches Unternehmen (National Semiconductor) durch Einführung eines elektroni-
schen Bestellsystems die Kosten für den Einkaufsprozess von 75 - 250 $ auf 3 $ senken
(vgl. ebd.).
2.1.4. Vor- und Nachteile des E-Commerce
Wie die bisherigen Ausführungen zum E-Commerce gezeigt haben, bringt der Handel via
Internet viele Vorteile, sowohl für Anbieter als auch für Nachfrager. Allerdings existieren
nach wie vor einige Probleme, die es – insbesondere seitens der Anbieter – zu lösen gilt
(vgl. Bliemel & Fassott, 2000, S. 19). An erster Stelle ist hier die Angst vor Sicherheits-
mängeln zu nennen. So stimmen 39,8 % der Internet-Nutzer der Aussage „Der Zahlungs-
verkehr über das Internet ist noch zu unsicher“ „voll und ganz“ zu (vgl. ORM 2002/I),
ebenso pflichten 31,2 % der Nutzer der Aussage „Der Schutz der persönlichen Daten ist im
Internet nicht genügend gewährleistet“ bei („voll und ganz“). Internet-Anbieter müssen
also weiter daran arbeiten, die Nutzer von der Sicherheit ihrer Website zu überzeugen.
Aufgrund ihrer hohen Bedeutung für den Einkauf im Internet wurden Sicherheitsbedenken
(Anwendungen) des Internet ist (vgl. Hosseini-Khorassani, 2001, S. 28). Eine weitere Anwendungen ist
9
auch in die Online-Untersuchung der vorliegenden Arbeit aufgenommen (vgl. Kapitel
3.3.1). Bei anderen Nachteilen, wie z.B. langen Ladezeiten oder schlechter Benutzer-
führung, ist davon auszugehen, dass sie mit zunehmender Reife des Mediums und
wachsender Erfahrung der Anbieter wegfallen werden.
Im Folgenden werden die Besonderheiten des Kaufverhaltens im E-Commerce anhand der
bestehenden Vor- und Nachteile dieser Form der Geschäftsabwicklung zusammenfassend
dargestellt. Dabei wird zwischen Anbieter- und Nachfragersichtweise unterschieden.
Vorteile Nachteile
Nutzerverhalten auf Website kann verfolgt und analysiert werden, z.B. durch so genannte „Cookies2“ (vgl. Dholakia, Dholakia, Zwick & Laub, 2001, S. 84)
Sinkende Gewinnspannen aufgrund der besseren Preisvergleichsmöglichkeit der Nachfrager (vgl. Dholakia, Dholakia, Zwick & Laub, 2001, S. 69)
Reduzierung der Transaktionskosten (vgl. Kotler & Bliemel, 2001, S. 388)
Kunde kann durch wenige „Klicks“ den Anbieter wechseln
Möglichkeit des One-to-One-Marketing (vgl. Wirtz & Vogt, 2001, S. 120)
Tabelle 2: Vor- und Nachteile des E-Commerce aus Anbietersicht
Vorteile Nachteile
Einkauf und Informationen unabhängig von Zeit und Ort Angst vor Sicherheitsmängeln, v.a. bei Angabe persönlicher Daten, z.B. Kreditkarten
Erhöhte Markttransparenz, bessere Preisvergleichsmög-lichkeit (vgl. Wirtz & Vogt, 2001, S. 117)
Kein direktes Erleben, Anschauen der Produkte
Geringere Informations- und Transaktionskosten (vgl. Wirtz & Vogt, 2001, S. 117)
Gefahr des „gläsernen Kunden“, Schutz der Privatsphäre fraglich
Geringere Beschaffungs- und Lagerkosten Lieferkosten, Online-Kosten
Potenziell günstigere Preise teilweise lange Ladezeiten
Bequem vom Büro bzw. von zu Hause aus teilweise schlechte Benutzerführung
Tabelle 3: Vor- und Nachteile des E-Commerce aus Nachfragersicht
z.B. E-Mail. WWW und E-Mail werden auch als Internet-Basisdienste bezeichnet (vgl. ebd., S. 64). 2 Cookies sind „kleine Dateien, mit deren Hilfe auf dem Rechner des Nutzers Informationen hinterlegt
werden können, bspw. in Form von ID-Codes, die zur Nutzeridentifikation herangezogen werden können“ (Buxel, 2002, S. 12). Sie können Aufschluss über Interessen der Nutzer geben.
10
2.1.5. Entwicklung zum E-Commerce-Kunden
Im Folgenden wird ein von der IBM Consulting Group entwickeltes Phasenmodell vor-
gestellt (vgl. Abbildung 2), das den Weg eines Kunden vom ersten Kontakt mit dem
Medium Internet zum E-Commerce-Kunden beschreibt (nach Kuß & Tomczak, 2000, S.
159). Es handelt sich hierbei um ein idealtypisches Modell, dessen einzelne Stufen nicht
zwangsläufig chronologisch durchlaufen werden müssen. Auch der Einstieg ist prinzipiell
auf jeder Stufe denkbar.
Zu Beginn der Internet-Nutzung steht zunächst meist die „e-leisure“-Phase. In dieser
Phase steht die Nutzung des Internet zur Unterhaltung und zum Zeitvertreib im
Vordergrund (vgl. Kuß & Tomczak, 2000, S. 159). Der Internet-Neuling (auch Webnovize
genannt) verhält sich in dieser Phase ähnlich dem „Zappen“ im Fernsehen. Er wechselt von
Website zu Website, je nachdem, was ihm gefällt und was seine Aufmerksamkeit auf sich
zieht. Sein treibendes Motiv ist die Neugier und das Entdecken der Möglichkeiten des
neuen Mediums. Den nächsten Schritt stellt die „e-information“-Phase dar. In diesem
Stadium hat der User bereits Erfahrungen mit dem Internet und nutzt Hilfsmittel, wie z.B.
Suchmaschinen. Sein Umgang mit dem Medium ist deutlich professioneller. In dieser
Phase der Informationssuche werden verstärkt Urteile über die einzelnen Anbieter gebildet,
die der Kunde in den anschließenden Phasen des Kaufprozesses abruft. Die „e-contact“-
Phase steht im Zeichen der Interaktion mit anderen Nutzern in so genannten „Affinity
Groups“ oder „Chat Rooms“. Dies sind quasi „Diskussionsforen“, in denen ein Austausch
zwischen Nutzern mit gleichen Interessen stattfindet, und zwar ohne Zeitverzögerung und
weltweit. Mit dem Eintritt in die „e-shopping“-Phase beginnt der eigentliche E-
Commerce. Hier ist das primäre Ziel der Kauf selbst. Vorgeschaltet ist dabei jedoch die
Suche nach relevanten Informationen, die sich der E-Commerce-Kunde möglichst effizient
wünscht (vgl. Kuß & Tomczak, 2000, S. 160). Dies setzt eine übersichtliche und schnell
ladende Website voraus. Darüber hinaus ist für E-Commerce-Kunden die Einfachheit des
Warenbezugs, die Zuverlässigkeit bei der Bestellung und Abwicklung sowie die Sicherheit
im Daten- und Zahlungsverkehr von besonders hoher Bedeutung (vgl. ebd.). In der Phase
des „e-service“ werden nicht mehr nur Produkte über das Internet erworben, sondern auch
Dienstleistungen nachgefragt.
11
Phase 1:e-leisurePhase 1:e-leisure
Phase 2:e-information
Phase 2:e-information
Phase 3:e-contactPhase 3:
e-contact
Phase 4:e-shoppingPhase 4:
e-shopping
Phase 5:e-servicePhase 5:e-service
Nutzungsdauer des Internet
Kom
plex
ität /
Fun
ktio
nalit
ätsv
ielf
alt
… … … …
… = Nutzungsbarrieren
Abbildung 2: Phasenmodell der Entwicklung zum E-Commerce-Kunden
Bis es zum E-Commerce, also zu den Phasen des „e-shopping“ und „e-service“ kommt,
werden also je nach Individuum die vorangehenden Phasen mehr oder weniger ausführlich
durchlaufen. Der Kaufprozess selbst, der erst in den Phasen „e-shopping“ und „e-service“
eintritt, lässt sich analog zum „traditionellen“ Kaufprozess anhand extensiver, limitierter,
habitualisierter und impulsiver Kaufentscheidungen beschreiben, wie in Kapitel 2.2.3 zu
sehen sein wird.
2.1.6. Psychologische Determinanten des Online-Kaufs
Hinsichtlich der psychologischen Determinanten, die einen Einkauf im Internet
begünstigen, werden in der Literatur folgende Faktoren diskutiert:
Preisorientierung
„Gerade die beim Online-Shopping deutlich geringeren Informationskosten bewirken eine
höhere Preistransparenz auf Seiten der Konsumenten mit der Folge, dass die bessere
Informationssituation die Preisorientierung aufrechterhält oder gar forciert [...]. Dies
spricht dafür, dass vor allem preisorientierte Konsumenten das Internet nutzen, um ihr
Bedürfnis nach preisgünstigen Einkäufen zu befriedigen“ (Lingenfelder, 2001, S. 377).
12
Convenienceorientierung
Unter Convenienceorientierung lässt sich (in Anlehnung an den angelsächsischen Begriff
convenience: Annehmlichkeit, Bequemlichkeit) das Streben des Kunden nach einer
möglichst bequemen Art des Einkaufens und Ge- bzw. Verbrauchens von Produkten
verstehen (vgl. Swoboda, 1999, S. 95). Im Kontext der vorliegenden Untersuchung liegt
der Fokus auf der Bequemlichkeit im Hinblick auf den Erwerb der gewünschten Produkte.
Erfolgt dieser über das Internet, können Zeit-, Informations- und Planungsaufwand seitens
des Kunden stark reduziert werden (vgl. Dach, 2000, S. 192).
Die Absicht, im Internet einzukaufen, müsste also umso größer sein, je stärker die
Convenienceorientierung eines Kunden ist (vgl. Lingenfelder, 2001, S. 377). Dies belegt
auch eine Studie von Li, Kuo und Russell. Internet-Vielkäufer hatten hier eine signifikant
höhere Convenienceorientierung als Nicht- bzw. Wenig-Käufer (vgl. Li, Kuo & Russell,
1999).
Wahrgenommenes Kaufrisiko
Grundsätzlich birgt jede Form des Distanzhandels, so auch der Online-Handel, größere
Risiken als der Kauf im stationären Einzelhandel. Welche Dimensionen des
wahrgenommenen Kaufrisikos beim Einkauf im Internet eine Rolle spielen und wie diese
aussehen, ist in Tabelle 4 dargestellt (nach Lingenfelder, 2001, S. 379f.).
Insbesondere das Übertragungs- und das Datenrisiko spielen beim E-Commerce eine
besonders große Rolle, wie auch die Vorstudie und die telefonische Befragung der
vorliegenden Arbeit zeigten. In letzterer bekundeten 43,8 % der Befragten genau diese
Sicherheitsbedenken bei Bestellungen im Internet. Allerdings berichten nur 6,8 % der
Befragten von persönlichen negativen Erfahrungen.
13
Risikoart Beschreibung
Funktionales Risiko Risiko, dass das Produkt nicht die gewünschten Eigenschaften aufweist oder nur bedingt funktionstüchtig ist. Gerade beim Internetkauf nimmt diese Risiko-dimension eine besondere Rolle ein, weil der Konsument vor dem Kauf die Quali-tät des Produkts nicht überprüfen kann.
Finanzielles Risiko Gefahr finanzieller Einbußen, falls das Produkt bei einem anderen Anbieter güns-tiger gewesen wäre oder die in einen Fehlkauf investierten Geldmittel nicht mehr für den Erwerb anderer Güter zur Verfügung stehen. Ersteres Risiko ist aufgrund der guten Preisvergleichmöglichkeiten im Internet niedriger als im stationären Handel.
Physisches Risiko Risiko, dass vom Produkt eine Gefahr für die Gesundheit ausgeht, wenn z.B. Online-Anbieter auf die Angabe von Inhaltsstoffen (z.B. bei Lebensmitteln und Körperpflegemitteln) verzichten.
Soziales Risiko Umstand, dass entweder das erworbene Produkt oder das Online-Shopping selbst von der sozialen Bezugsgruppe des Konsumenten nicht akzeptiert wird.
Psychologisches Risiko Risiko, dass das Produkt oder das Einkaufen über das Internet nicht mit der eigenen Selbsteinschätzung übereinstimmt und hieraus eine Unzufriedenheit des Konsumenten mit dem Produkt bzw. dem Kauf resultiert.
Übertragungsrisiko Risiko, dass bei der Bestell- und Zahlungsabwicklung persönliche Daten aufgrund von Sicherheitsmängeln an unberechtigte Dritte gelangen können.
Datenrisiko Risiko, dass Online-Anbieter sensible Kundendaten erfassen, speichern und ggf. an andere Unternehmen veräußern.
Tabelle 4: Dimensionen des wahrgenommenen Kaufrisikos beim Online-Kauf
Es ist davon auszugehen, dass Konsumenten eher dazu neigen, im Internet einzukaufen, je
geringer ihr wahrgenommenes Risiko bezüglich des Online-Kaufes ist. Eine Studie von
Dholakia und Dholakia bestätigt diesen Zusammenhang. Erfahrene Online-Käufer wiesen
systematisch geringere Bedenken gegenüber dem Internet im Hinblick auf Sicherheit,
Kriminalität und Privatsphäre auf als Nicht-Käufer (vgl. Dholakia & Dholakia, 2001, S.
429). Die Autoren schließen daraus, dass Online-Shopping die Bedenken abbaut. Diese
Interpretation muss jedoch bezweifelt werden. Es ist ebenso denkbar, dass Personen, die
weniger Bedenken haben, eher zu Online-Käufern werden als Personen, die starke
Bedenken gegenüber dem Einkauf in diesem Medium haben.
Die Theorie des wahrgenommenen Risikos geht davon aus, dass Konsumenten ab einer
bestimmten Toleranzschwelle Risikoreduzierungsstrategien einsetzen, um das Risiko zu
14
mindern (vgl. Lingenfelder, 2001, S. 380). Silberer und Yom untersuchten derartige
Risikoreduzierungsmaßnahmen bei Internet-Neulingen und stellten fest, dass die Bekannt-
heit der Marke eine große Rolle spielt (vgl. Silberer & Yom, 2001, S. 442). Webnovizen
beginnen ihre ersten Erfahrungen meist bei Anbietern, deren Name ihnen vertraut ist (z.B.
aus Werbung in klassischen Medien oder aus dem stationären Einzelhandel). Kennen sie
den Anbieter nicht oder nur wenig, gewinnen folgende Kriterien das Vertrauen der
Internet-Neulinge (vgl. Silberer & Yom, 2001, S. 443):
��gute Benutzerführung,
��gut aufbereitete Produktinformationen,
��leicht auffindbare Kontaktadressen und
��die Möglichkeit per Rechnung zu bezahlen.
Zufriedenheit mit dem stationären Einzelhandel
Empirische Befunde belegen, dass die Zufriedenheit von Konsumenten mit dem gesamten
wahrgenommenen Leistungsangebot des stationären Einzelhandels ihrer Umgebung
entscheidenden Einfluss auf die Nutzung des Online-Einkaufs hat (vgl. Lingenfelder, 2001,
S. 380). Die Ergebnisse sprechen dafür, dass eine bestehende Unzufriedenheit mit den
umgebenden Geschäften die Bereitschaft, im Internet einzukaufen, stärkt.
Die psychologischen Determinanten des Einkaufens im Internet wurden nun ausführlich
aufgezeigt. Im Folgenden werden verschiedene Ansätze aus der Käuferverhaltensforschung
zur Erklärung von Kaufverhalten im Allgemeinen vorgestellt, anschließend wird das
(Kauf-)Verhalten aus der Sicht der Sozialpsychologie dargelegt. In Kapitel 2.4 werden alle
genannten Themen in einem E-Commerce-Kaufverhaltensmodell zusammengeführt.
2.2. Ansätze aus der Käuferverhaltensforschung zur Erklärung von Kaufverhalten
2.2.1. Käuferverhaltensforschung
Bei der Betrachtung von Käuferverhalten muss zunächst zwischen Kaufentscheidungen
privater Haushalte und denen von Unternehmungen unterschieden werden: „Käufer oder
Konsument eines Gutes können zum einen die so genannten Endverbraucher sein, zum an-
deren gewerbliche Nachfrager, also insbesondere Industrie-, Handels- oder Dienstleis-
tungsunternehmungen. Das Verhalten beider Käufergruppen unterscheidet sich vielleicht
15
nicht grundsätzlich, aber einzelne Faktoren können von unterschiedlicher Bedeutung sein“
(Müller-Hagedorn, 1986, S. 40). Dies zeigt sich in einer Differenzierung der Käuferverhal-
tensforschung in Theorien des Konsumentenverhaltens privater Nachfrager und Theorien
des Beschaffungsverhaltens gewerblicher Nachfrager (vgl. Abbildung 3 nach Müller-Hage-
dorn, 1986, S. 39). Grundsätzlich wird jedoch davon ausgegangen, dass die Kaufprozesse
privater und gewerblicher Abnehmer eine ähnliche Struktur aufweisen, die sich in komple-
xen Kaufverhaltensmodellen abbilden lässt (vgl. Herrmann, 1992, S. 26). Trotz der Ähn-
lichkeiten in der Grundstruktur der Modelle dieser beiden Teilbereiche der Käuferverhal-
tensforschung müssen einige Besonderheiten des organisationalen Beschaffungsverhaltens
hervorgehoben werden.
Käuferverhaltens-forschung
Konsumenten-verhalten
(private Nachfrager)
organisationalesBeschaffungsverhalten
(gewerbliche Nachfrager)
Abbildung 3: Gebiete der Käuferverhaltensforschung
Das klassische organisationale Beschaffungsverhalten (im Sinne der Investitionsgüterbe-
schaffung) zeichnet sich aus durch
��hohe Spezifität und Komplexität der zu beschaffenden Güter,
��Mehr-Personen-Entscheidungen (oft Personen mit unterschiedlicher fachlicher
Ausrichtung) sowie
��Einflüsse aufgrund der organisationalen Einbindung.
Ob der Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit, die organisationale Beschaffung
von Büromaterial via Internet, dem klassischen Beschaffungsverhalten zuzuordnen ist oder
16
eher dem Konsumentenverhalten nahe steht, soll im Folgenden anhand dieser Kriterien
diskutiert werden.
Spezifität und Komplexität der zu beschaffenden Güter
Die Gegenstände gewerblicher Käufe lassen sich unterteilen in (vgl. Bänsch, 1998, S. 9):
��Roh-, Hilfs- und Betriebsstoffe,
��Investitionsgüter und
��Handelswaren.
Bei Büromaterial handelt es sich um (meist geringwertige) Güter, die in die Gruppe der
Roh-, Hilfs- und Betriebsstoffe fallen und keinen besonders hohen Entscheidungsaufwand
erfordern wie etwa die Beschaffung sehr kostenaufwendiger Investitionsgüter, bei denen es
der Kompetenz unterschiedlich ausgerichteter Fachleute bedarf. Zudem handelt es sich um
Produkte, die auch für private Haushalte gekauft werden. Es liegt also keine besondere
Spezifität oder Komplexität der zu beschaffenden Güter vor.
Mehr-Personen-Entscheidungen
An jeder Kaufentscheidung, sei sie im privaten oder im gewerblichen Kontext, können eine
oder mehrere Personen beteiligt sein. Man differenziert deshalb nach individuellen und
kollektiven Entscheidungen.
Betrachtet man die Anzahl der Personen, die eine Entscheidung treffen, und das Umfeld, in
dem sie dies tun (privat vs. gewerblich), so ergeben sich vier mögliche Kombinationen von
Kaufentscheidungssituationen:
1. individuelle Entscheidungen in einem privaten Haushalt,
2. individuelle Entscheidungen in einem Unternehmen,
3. kollektive Entscheidungen in einem privaten Haushalt und
4. kollektive Entscheidungen in einem Unternehmen.
Tabelle 5 gibt einen Überblick über die sich daraus ergebenden Träger von Kaufentschei-
dungen (in Anlehnung an Meffert, 1991, S. 138).
Haushalt Unternehmen/Institution
Individuum Konsument Einkäufer
Kollektiv Familie bzw. Lebensgemeinschaft Einkaufsgremium
Tabelle 5: Grundtypen von Kaufentscheidungsträgern
17
Beim organisationalen Einkauf von Büromaterial handelt es sich um individuelle Ent-
scheidungen eines Einkäufers in einem Unternehmen. Diese Form der Entscheidung wurde
in Theorie und Forschung bisher weitgehend vernachlässigt. Dies dürfte unter anderem
daran liegen, dass individuelle Kaufentscheidungen in Unternehmen denen in Haushalten
in vielerlei Hinsicht sehr ähnlich sind, insbesondere darin, dass die Kaufentscheidung letzt-
endlich von einer Person getroffen wird, diese jedoch verschiedenen Einflüssen ihres Um-
felds, sei es die Familie (bzw. Lebensgemeinschaft) oder das Unternehmen, ausgesetzt ist.
Im Hinblick auf die Anzahl beteiligter Personen entspricht die Bestellung von
Büromaterial damit eher der individuellen Kaufentscheidung in einem Haushalt als der in
den Beschaffungstheorien üblichen Mehr-Personen-Entscheidung.
Einflüsse aufgrund der organisationalen Einbindung
Kotler und Bliemel (vgl. 2001, S. 384) unterscheiden bei organisationalen Kaufentschei-
dungen grundsätzlich vier wesentliche Einflussfaktoren: umweltbedingte, organisationsspe-
zifische, interpersonelle und intrapersonelle Faktoren, die in Abbildung 4 wiedergegeben
werden.
Einkäufer
• Organisationsziele
• Grundsätze
• Verfahren
• betriebliche Strukturen
• Systeme
• Organisationsziele
• Grundsätze
• Verfahren
• betriebliche Strukturen
• Systeme
• allgemeine wirt-schaftliche Lage
• technologischer Wandel
• Wettbewerbs-entwicklung
• soziale Verantwort-lichkeit
• allgemeine wirt-schaftliche Lage
• technologischer Wandel
• Wettbewerbs-entwicklung
• soziale Verantwort-lichkeit
• Alter
• Einkommen
• Ausbildung
• Position
• Persönlichkeit
• Risikobereitschaft
• kulturelle Herkunft
• Alter
• Einkommen
• Ausbildung
• Position
• Persönlichkeit
• Risikobereitschaft
• kulturelle Herkunft
• Interessen
• Autorität
• Status
• Empathie
• Überzeugungskraft
• Interessen
• Autorität
• Status
• Empathie
• Überzeugungskraft
Organisationsspe-zifische Faktoren:
Organisationsspe-zifische Faktoren:
Umweltbedingte Faktoren:
Umweltbedingte Faktoren:
Intrapersonelle Faktoren:
Intrapersonelle Faktoren:
Interpersonelle Faktoren:
Interpersonelle Faktoren:
Abbildung 4: Einflussfaktoren beim organisationalen Einkauf von Bürobedarf
18
Zunächst ist der Einkäufer natürlich umweltbedingten Faktoren, wie der allgemeinen
wirtschaftlichen Lage, dem technologischen Wandel, der Wettbewerbsentwicklung sowie
sozialen Verantwortlichkeiten ausgesetzt. Ist die wirtschaftliche Lage schlecht, so muss er
beim Einkauf noch stärker auf die Kosten achten. Der technologische Wandel ist gerade im
Zusammenhang der vorliegenden Arbeit besonders hervorzuheben. Die neu entstandene
Möglichkeit, über das Internet zu bestellen, beeinflusst die Einkaufsgewohnheiten
tiefgreifend.
Des Weiteren muss der Einkäufer bei seiner Tätigkeit organisationsspezifische Faktoren
wie Organisationsziele und Grundsätze berücksichtigen, betriebliche Strukturen beachten,
eventuell bestimmte Verfahren einsetzen und vorgegebene Systeme nutzen. Wenn ein
Unternehmensgrundsatz beispielsweise Preissensibilität ist, so wird er bei seinem Einkauf
insbesondere auf den Preis achten und anderen Aspekten weniger Gewicht beimessen.
Wickelt ein Unternehmen seine Einkäufe über ein bestimmtes System ab, so wird sich der
Einkäufer an diese Vorgaben halten müssen.
Im Hinblick auf interpersonelle Faktoren spielen Interessen, Autorität, Status, Empathie
und Überzeugungskraft eine Rolle. So muss sich der Einkäufer beispielsweise in die
Situation derer versetzen, für die er Büromaterial bestellt, und ihre Interessen verstehen.
Sind die gewünschten Produkte jedoch z.B. zu teuer, kommen wiederum die genannten
Organisationsziele und Unternehmensgrundsätze ins Spiel, und er muss seine Kollegen von
günstigeren Varianten der gewünschten Produkte überzeugen.
Der Einkäufer ist also verschiedenen Konflikten ausgesetzt. Die Ziele der Organisation und
der einzelnen Mitarbeiter können sich unterscheiden. Es hängt von den intrapersonellen
Faktoren des Einkäufers, z.B. Alter, Position, Persönlichkeit und kulturelle Herkunft ab,
wie er diese Konflikte löst.
Einflüsse aufgrund der organisationalen Einbindung müssen also beim Einkauf von
Büromaterial durchaus angenommen werden, was für eine Einordnung zum Beschaffungs-
verhalten spräche. Allerdings spielen einige der genannten Faktoren auch beim Einkauf für
eine Familie (Konsumentenverhalten) eine Rolle. So könnte man eine Familie auch als
kleine „Organisation“ mit bestimmten Grundsätzen auffassen (z.B. „Süßes ist schlecht für
19
die Gesundheit“ u.Ä.), die das Kaufverhalten der einkaufenden Person beeinflussen.
Ebenso spielen interpersonelle Faktoren eine Rolle. Auch hier müssen die
unterschiedlichen Interessen der Familienmitglieder berücksichtigt werden. Es muss mit
Empathie und manchmal auch mit Überzeugungskraft agiert werden. Auch intrapersonelle
Faktoren der einkaufenden Person spielen dabei eine Rolle (Alter, Persönlichkeit,
kulturelle Herkunft).
Definitorische Festlegung für die vorliegende Arbeit
Im Hinblick auf die organisationale Beschaffung von Bürobedarf muss unterschieden
werden zwischen
�� der Entscheidung, bei welchem Anbieter das Büromaterial gekauft wird und
�� der Entscheidung, welche Produkte gekauft werden.
Es wird hiermit definitorisch festgelegt, dass erstere Wahl alleine beim Einkäufer liegt
(abgesehen davon, dass die von den Mitarbeitern benötigten Produkte bei dem Anbieter
verfügbar sein müssen), letztere Entscheidung von den Verbrauchern, also den anderen
Mitarbeitern des Unternehmens insofern mitbestimmt wird, als dem Einkäufer eventuell
bestimmte Wünsche bezüglich der Marke und der Qualität der Materialien mitgeteilt
werden.
Des Weiteren wird davon ausgegangen, dass die Disposition, das heißt, die Entscheidung,
wie viel eingekauft wird, allein beim Einkäufer liegt.
Diese Situation ist der dem Einkauf für eine Familie (Konsumentenverhalten) sehr ähnlich:
Die Entscheidung, wo eingekauft wird, liegt in der Regel bei der einkaufenden Person, was
einzukaufen ist, wird von den einzelnen Familienmitgliedern mitbestimmt. Auch das „Wie
viel“ wird meist von der einkaufenden Person bestimmt, in Abhängigkeit von ihrer
Disposition, wann der nächste Einkauf erfolgt.
Im Mittelpunkt des Interesses der vorliegenden Arbeit steht die Entscheidung eines Einkäu-
fers, bei welchem Anbieter er das Büromaterial kauft, das heißt, es wird im Sinne der
vollzogenen Definition eine individuelle Kaufentscheidung betrachtet. Da diese
Entscheidung, wie die vorangegangene Diskussion gezeigt hat, nicht die für eine
organisationale Beschaffung spezifischen Merkmale aufweist, und damit den Theorien des
20
Konsumentenverhaltens näher steht als denen des Beschaffungsverhaltens, wird im
weiteren Verlauf der Arbeit auf die Theorien der Konsumentenforschung zurückgegriffen.
2.2.2. Definition Käufer/ Konsument
In der Literatur der Käuferverhaltensforschung werden die Begriffe Käufer und Konsument
sehr häufig synonym verwendet. Im Folgenden werden zunächst verschiedene Definitionen
und Abgrenzungen vorgestellt, anschließend wird die Position der vorliegenden Arbeit
dargelegt.
Im Duden-Fremdwörterlexikon findet man unter dem Begriff „Konsument“ die
Bedeutungen „Käufer“ und „Verbraucher“ (vgl. Müller, Köster & Trunk, 1982, S. 418).
Folgt man der wörtlichen Übersetzung des Fremdwortes „Konsument“ aus dem
Lateinischen „consumere“ = „gebrauchen, verbrauchen“, so ist damit derjenige gemeint,
der das Produkt ge- bzw. verbraucht. Derjenige kann – muss aber nicht – gleichzeitig der
Käufer sein.
Deshalb soll zunächst betrachtet werden, in welchen Kaufsituationen Verwender und
Käufer in einer Person vereint sind und in welchen nicht. Dabei können grundsätzlich vier
Möglichkeiten unterschieden werden (nach Pepels, 1995, S. 7):
1. Der Käufer ist zugleich Verwender. Dies ist z.B. beim Einpersonen-Haushalt der
Fall. Es gilt aber auch partiell beim organisationalen Einkauf von Büromaterial, da
der Einkäufer einen Teil des bestellten Büromaterials auch selbst verwendet.
2. Ein Nichtkäufer ist Verwender. Dies ist beim organisationalen Einkauf von
Büromaterial hauptsächlich der Fall. Der Einkäufer bestellt das Büromaterial in der
Regel für das gesamte Unternehmen, zumindest aber für einen größeren Kreis von
Verwendern.
3. Der Käufer ist Nichtverwender. Dies ist bei Auftragskäufen, sowohl im privaten als
auch im gewerblichen Bereich der Fall. Es trifft insofern auch auf den
organisationalen Einkauf von Büromaterial zu, als der Einkäufer nicht alle
bestellten Produkte auch selbst benutzt.
4. Ein Nichtkäufer ist Nichtverwender. Diese Konstellation findet sich z.B., wenn ein
Unternehmen externe Berater beauftragt. Sie ist für die vorliegende Untersuchung
nicht relevant.
21
Diese Differenzierung soll aufzeigen, wie vielfältig die – wörtlich genommene – Käufer-
Verwender-Beziehung sein kann. Dennoch werden die Begriffe Käufer und Konsument
meist synonym verwendet. So schreibt zum Beispiel Müller-Hagedorn (1986, S. 39f.): „Im
vorliegenden Teil [...] wird nicht zwischen Konsumenten und Käufern unterschieden. Zwar
treten nicht immer die Verwender eines Gutes auch als Käufer auf (z.B.
Familienangehörige, Beschenkte, Kantinenbesucher), die Begriffe Käuferverhalten und
Konsumentenverhalten finden sich jedoch oft nebeneinander und sollen die gleichen
Fragestellungen anzeigen. [...] Der Begriff ‚Konsument’ wird so auch hier in gleicher
Bedeutung wie der Begriff ‚Käufer’ im Sinn von Kaufentscheider verwendet“.
Eine ähnliche Auffassung vertreten Wiendieck, Bungard und Lück, deren Begrifflichkeit
auch in der vorliegenden Arbeit gefolgt wird: „Der Konsument im Sinne der
Konsumentenpsychologie muss nicht notwendigerweise derjenige sein, der Güter und
Dienstleistungen ‚(ver)braucht’. Gemeint ist [...] vielmehr derjenige, der Güter bzw.
Dienstleistungen zum Zwecke der Befriedigung seiner oder anderer Bedürfnisse kauft bzw.
kaufen kann. [...] Zahlreiche lehrbuchartige Darstellungen der Konsumentenpsychologie
beschränken sich auf das Verhalten von Konsumenten in oder für Privathaushalte. Diese
Einschränkung halten wir für unangemessen. Es muss vielmehr gesehen werden, dass
Industrie, Handel und Verwaltung in ganz erheblichem Maße als Konsumenten in Er-
scheinung treten. Güter und Dienstleistungen werden hier entweder ähnlich wie in einem
Haushalt ge-/ verbraucht (z.B. Büromaterial) oder be-/ verarbeitet oder unbearbeitet
weiterverkauft“ (Wiendieck, Bungard & Lück, 1983, S. 3f.).
Konsument wird also definiert als derjenige, der die Güter bzw. Dienstleistungen – sei es
im privaten Haushalt oder in einem Unternehmen – kauft, das heißt die letztendliche
Kaufentscheidung trifft. Der Ge- bzw. Verbrauch kann, ebenso wie der Auftrag, ein
bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Marke zu kaufen, durch andere Personen
erfolgen.
Konsumentenverhalten definiert sich dementsprechend als „Auswahl eines von mehreren
Angeboten von Sachgütern, Dienstleistungen, Rechten und Vermögenswerten durch
Individuen, Gruppen und Organisationen [...], einschließlich der zu dieser Entscheidung
22
hinführenden und der auf diese Entscheidung folgenden Prozesse und Tätigkeiten, die
künftige Käufe beeinflussen können“ (Kuß & Tomczak, 2000, S. 12).
In den weiteren theoretischen Ausführungen liegt der Schwerpunkt der Betrachtung in der
Kaufentscheidung selbst sowie in den darauf folgenden Bewertungsprozessen (Zufrieden-
heit bzw. Unzufriedenheit) und deren Konsequenzen (Kundenloyalität, Kundenbindung,
Beschwerdeverhalten usw.).
2.2.3. Arten der Kaufentscheidung
Kuß und Tomczak (2000, S. 88) definieren eine Kaufentscheidung als die „Auswahl eines
von mehreren vergleichbaren Angeboten von Sachgütern, Dienstleistungen, Rechten oder
Vermögenswerten zum freiwilligen Austausch gegen Geld“. In der vorliegenden Arbeit soll
der Begriff auf den Einkauf von Bürobedarf über das Internet angewandt werden. In diesem
Zusammenhang impliziert der erste Teil der Definition („Auswahl eines von mehreren ver-
gleichbaren Angeboten“) zunächst zweierlei:
1. die Entscheidung zwischen den Alternativen, Bürobedarf per Fax, Telefon, Internet
oder im Geschäft zu kaufen und
2. die Wahl eines bestimmten Anbieters.
Dabei kann die Entscheidung zum einen zuerst für einen bestimmten Anbieter fallen,
woraus sich – je nach Bestellmöglichkeiten beim jeweiligen Händler – bereits eine
Einschränkung in der Wahl der Art der Bestellung (Fax, Telefon, Internet oder Geschäft)
ergeben kann, da nicht jeder Händler über alle Möglichkeiten verfügt. Zum anderen kann
die Wahl aber auch umgekehrt erfolgen, das heißt, der Käufer entscheidet sich zunächst für
die von ihm präferierte Bestellmethode und schränkt dadurch die Anzahl der Anbieter ein.
Aufgrund des thematischen Rahmens der Arbeit wird im Folgenden davon ausgegangen,
dass die Entscheidung, das Büromaterial über das Medium Internet zu bestellen, bereits
gefallen ist.
Dabei ist zu beachten, dass die Bestellung von Büromaterial über das Internet ebenfalls
zwei Entscheidungen umfasst:
1. die Wahl eines Anbieters und
2. die Wahl der zu bestellenden Produkte.
23
Dass der Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit in der Analyse der Wahl des Anbieters liegt,
wurde bereits in Kapitel 2.2.1 dargelegt.
Grundsätzlich können Kaufentscheidungen sehr unterschiedlich ablaufen. Um dem stark
differierenden Charakter von Kaufentscheidungen gerecht zu werden, wurde bereits 1960
von Katona eine grobe Unterscheidung zwischen zwei Arten von Kaufentscheidungen
eingeführt („habituelles Verhalten“ und „echte Entscheidungen“, vgl. Katona, 1960, S. 57),
die mit zunehmendem Forschungsstand sukzessive auf vier Arten erweitert wurde, zuletzt
von Weinberg (vgl. 1981, S. 13) in seinem grundlegenden Werk „Das
Entscheidungsverhalten von Konsumenten“:
�� extensive,
�� limitierte,
�� habitualisierte und
�� impulsive Kaufentscheidungen.
Kroeber-Riel und Weinberg charakterisieren diese Arten von Kaufentscheidungen gemäß
der angelsächsischen Tradition danach, in welchem Ausmaß sie der kognitiven Kontrolle
unterliegen (1999, S. 359). Dementsprechend unterteilen sie in Kaufentscheidungen mit
�� stärkerer kognitiver Kontrolle (z.B. extensive und limitierte Kaufentscheidungen)
und mit
�� schwächerer kognitiver Kontrolle (z.B. habitualisierte Kaufentscheidungen und
Impulskäufe).
Grundsätzlich sind die unterschiedlichen Arten von Kaufentscheidungen nicht immer klar
voneinander abgrenzbar, sondern gehen teilweise fließend ineinander über. Um dies zu
veranschaulichen, bilden Kuß und Tomczak (vgl. 2000, S. 97) alle vier Typen auf einem
Kontinuum ab:
24
sehrgroß
sehrgeringAusmaß kognitiver Steuerung
extensive Kaufentscheidung
limitierte Kaufentscheidung
habitualisiertesKaufverhalten
Impulskäufe
Abbildung 5: Ausmaß kognitiver Steuerung bei unterschiedlichen Kaufentscheidungsarten
Die extensiven, limitierten und habitualisierten Kaufentscheidungen können auch als
aufeinanderfolgende Kaufentscheidungsphasen auf einem Zeitkontinuum im Rahmen
wiederkehrender Kaufprozesse aufgefasst werden. So kann eine Entscheidung beim ersten
Mal extensiv getroffen werden, mit zunehmender Erfahrung limitiert und schließlich
habitualisiert.
Außer der kognitiven Kontrolle spielen auch noch emotionale und reaktive Prozesse eine
entscheidende Rolle für die Erklärung des Entscheidungsverhaltens, weshalb Kroeber-Riel
und Weinberg diese beiden Kriterien in ihre Charakterisierung der einzelnen Arten von
Kaufentscheidungen mit aufnehmen. Dabei beschreiben sie kognitive Prozesse als die
„gedankliche Steuerung der Kaufentscheidung“, emotionale Prozesse als die „Aktivierung
und ihre Interpretation“ und reaktive Prozesse als „automatisches Reagieren in der
Handlungssituation“ (vgl. Kroeber-Riel & Weinberg, 1999, S. 359). Einen Überblick über
die Beteiligung emotionaler, kognitiver und reaktiver Prozesse an den verschiedenen
Kaufentscheidungen gibt Tabelle 6 (vgl. ebd.).
25
Dominante Prozesse
Art der Entscheidung emotional (Aktivierung) kognitiv (gedankliche Steuerung)
reaktiv (automatische Reaktion)
extensiv x x
limitiert x
habitualisiert x
impulsiv x x
Tabelle 6: Dominante psychische Prozesse und Entscheidungsverhalten
Wie die einzelnen Kaufentscheidungen nach den beschriebenen Kriterien charakterisiert
werden, wird in den folgenden Unterkapiteln (Kapitel 2.2.3.1 bis 2.2.3.4) ausführlich
erörtert. Darüber hinaus werden die verschiedenen Arten von Kaufentscheidungen auf den
Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit, den Einkauf von Büromaterial über das Internet,
bezogen und exemplarisch veranschaulicht.
Dabei muss im Auge behalten werden, dass es sich hier um idealtypische Beschreibungen
der Kaufentscheidungen handelt. Wie die Kaufentscheidung in einer konkreten Situation
ausfällt, wird von vielen weiteren Faktoren beeinflusst, unter anderem von den
Persönlichkeitseigenschaften des Käufers, seinem sozialen Umfeld, seinen finanziellen
Möglichkeiten, dem interessierenden Produkt und weiteren situativen Bedingungen beim
Kauf. „Eine Typologie des Entscheidungsverhaltens von Konsumenten kann nicht
erschöpfend sein und muss sich pragmatisch an den empirischen Möglichkeiten
orientieren. Die hier gewählte Typologie schafft zwar eine sprachliche Ordnung, sie legt
aber nicht die Grenzen zwischen einzelnen Verhaltenstypen fest. So bleibt es der Zweck-
mäßigkeit im Einzelfalle überlassen, konkrete Kaufentscheidungen nach dem Ausmaß
affektiver, kognitiver und reaktiver Prozesse nach [...] [Anmerkung der Verfasserin:
diesem] Muster einzuordnen“ (Weinberg, 1981, S. 16).
Vor der detaillierten Darstellung der verschiedenen Arten von Kaufentscheidungen soll
jedoch zunächst ein neuer Ansatz der Einordnung von (Kauf-)Entscheidungsverhalten
vorgestellt werden, der ebenfalls kognitive und emotionale Aspekte verknüpft: das
Reflective Impulsive Model von Strack und Deutsch (2002). Die Autoren beschreiben
Verhalten als ein Zusammenspiel reflektiver und impulsiver Prozesse. Diese spielen sich in
26
zwei unterschiedlich funktionierenden Systemen ab. „While the Reflective System
generates behavioral decisions that are based on knowledge about facts and values, the
Impulsive System elicits behavior through associative links and motivational orientations”
(Strack & Deutsch, 2002, S. 1). Im Reflektiven System findet also eine echte
Entscheidungsfindung statt, die auf dem Wissen über die Bedeutung und die
Wahrscheinlichkeit möglicher Konsequenzen beruht. Das Impulsive System hingegen
reagiert auf Reize aus der Umgebung, indem assoziative Prozesse in Gang kommen, die ein
motorisches Schema auslösen, das bei Überschreiten einer bestimmten Schwelle in
tatsächliches Verhalten umgesetzt wird. Dementsprechend wird im Reflektiven System ein
starker kognitiver Aufwand benötigt, wohingegen das Impulsive System einer geringen
kognitiven Steuerung bedarf.
Strack und Deutsch (2002, S. 28) beziehen ihr entwickeltes Modell auch auf das in Kapitel
2.2.3.4 dargestellte impulsive Kaufverhalten: „The present Reflective Impulsive Model
offers a framework in which impulsive buying is understood as a special case of behaviors
that are impulsively determined. Thus, mechanisms described [...] can be directly applied
to this variant of consumer behavior.” Wie diese Anwendung auf das impulsive
Kaufverhalten jedoch genau aussieht, lassen die Autoren offen. Es ist davon auszugehen,
dass im Falle dieses Kaufentscheidungsverhaltens die impulsiven (reaktiven) Prozesse
dominieren, während die reflektiven (kognitiven) Prozesse eine untergeordnete Rolle
spielen. Der Vorteil dieses Modells gegenüber der Weinberg’schen Konzeptualisierung
impulsiver Kaufentscheidungen (vgl. Kapitel 2.2.3.4) besteht in der Allgemeingültigkeit
für verschiedenste Verhaltensbereiche sowie in der Integration des ökonomischen und des
biologischen Prinzips. Das ökonomische Prinzip bezieht sich dabei nach Strack und
Deutsch auf die Annahme, dass ein Verhalten allein aus dem Wissen um die Bedeutung
und die subjektive Wahrscheinlichkeit potentieller Konsequenzen vorhergesagt werden
kann (Reflektives System), was der Theorie des überlegten Handelns (vgl. Kapitel 2.3.2)
entspricht. Das biologische Prinzip hingegen leitet sich aus instinktivem und gelerntem
Verhalten ab (Impulsives System). Das RIM bietet also ein umfassendes Erklärungsmodell
menschlichen Verhaltens im Allgemeinen und impulsiven Kaufverhaltens im Speziellen.
Die klassische Unterscheidung von Kaufentscheidungsverhalten nach Weinberg (1981),
wie sie auch im Hinblick auf die in Kapitel 2.2.4 vorzustellenden
27
Kaufentscheidungsmodelle angewandt wird, wird in den folgenden Unterkapiteln
beschrieben.
2.2.3.1. Extensive Kaufentscheidungen
Der extensive Entscheidungsprozess ist vor allem in innovativen Entscheidungssituationen
anzutreffen. Der Käufer ist stark emotional involviert, da in der Regel relativ hohe Kauf-
risiken bestehen. Besonders charakteristisch ist daher ein hoher Informationsbedarf, eine
lange Entscheidungsdauer und die Notwendigkeit, Bewertungskriterien zu erarbeiten und
Kaufrisiken abzubauen (vgl. Kroeber-Riel & Weinberg, 1999, S. 372). Wendet man die
oben dargestellten Differenzierungskriterien (emotional, kognitiv, reaktiv) an, so liegt hier
eine starke Beteiligung kognitiver sowie emotionaler Prozesse vor, wohingegen reaktive
Prozesse keine Rolle spielen, da bei extensiven Kaufentscheidungen die bloße Reizwahr-
nehmung noch keine Kaufhandlung auslöst. Im Gegenteil: Zwischen Stimulus und
Reaktion steht ein umfassender („extensiver“) Informationsverarbeitungsprozess, der durch
die emotionale Beteiligung vorangetrieben wird.
Charakteristisch für die extensive Kaufentscheidung ist, dass der Käufer keine oder sehr
geringe Kauferfahrungen hat und noch nicht genau weiß, was er will und wie er es
bekommt. Darüber entwickelt er erst im Laufe des Entscheidungsprozesses konkrete
Vorstellungen. Dies geschieht durch den wechselseitigen Einfluss kognitiver und emotio-
naler Prozesse. Letztere werden hier im Sinne einer psychischen Aktivierung verstanden
(vgl. Kroeber-Riel & Weinberg, 1999, S. 373). Diese psychische Aktivierung zeigt sich im
so genannten Anspruchsniveau, das definiert wird als „ein vom Individuum als verbindlich
erlebter Standard der Zielerreichung“ (Kroeber-Riel & Weinberg, 1999, S. 384). Die Bil-
dung des Anspruchsniveaus (emotionaler Prozess) steuert also die Informationsaufnahme
und –verarbeitung (kognitive Prozesse) und erfährt dadurch wiederum selbst eine Konkre-
tisierung. Die emotionalen und kognitiven Prozesse beeinflussen sich also wechselseitig.
Außer in den oben genannten innovativen Entscheidungssituationen finden extensive Kauf-
entscheidungen auch dann statt, wenn es um den Kauf hochwertiger, langlebiger Ge-
brauchsgüter geht (vgl. Meffert, 1992, S. 39).
In Bezug auf die Entscheidung, organisationalen Bürobedarf über das Internet zu decken,
wird diese Art der Kaufentscheidung nur in seltenen Ausnahmefällen anzutreffen sein. Sie
28
liegt dann vor, wenn ein Einkäufer noch neu in seinem Job ist und keine Erfahrung hat, wie
er seine Aufgabe der Bürobedarfsbeschaffung optimal erfüllt (innovative Entscheidungs-
situation). In einem solchen Fall wird der Einkäufer zunächst Informationen darüber einho-
len, welche Anbieter es gibt und wie diese sich hinsichtlich Preis, Service, Bestell-
modalitäten etc. unterscheiden. Diese Informationen kann er entweder aus dem Gedächtnis
abrufen, z.B. wenn er privat schon im Internet „gesurft“ und dabei zufällig auf einen Büro-
bedarfsanbieter gestoßen ist, an den er sich in der akuten Kaufsituation erinnert. Oder er
kann sie über externe Quellen aufnehmen, z.B. über Kollegen oder über Werbung (vgl.
Kuß & Tomczak, 2000, S. 98). Die externe Informationsaufnahme wiederum kann ent-
weder eher passiv erfolgen, z.B. im Rahmen der Einarbeitung durch einen Kollegen, oder
durch aktive Informationssuche, z.B. durch Verwendung eines Branchen-Verzeichnisses
oder einer Internet-Suchmaschine. Wobei Letzteres deutlich macht, dass auch hier
Erfahrungen aus dem Gedächtnis abgerufen werden, die in anderen Kontexten gemacht
wurden (als z.B. ein Anbieter anderer Produkte gesucht wurde) und nun auf das
vorliegende Problem übertragen werden.
Sowohl die Informationsaufnahme als auch die Informationsverarbeitung sind dabei stark
von den persönlichen Eigenschaften und Fähigkeiten des Käufers geprägt: Ist der Käufer
ein geübter Internet-Nutzer, wird er eine Bestellung über dieses Medium in Erwägung
ziehen. Hat er jedoch keine Internet-Nutzungserfahrung, wird er entweder verstärkt
Informationen über Bestellmöglichkeiten per Telefon oder Fax aufnehmen – das Ergebnis
wäre dann kein Kauf über das Internet und von daher für die vorliegende Untersuchung per
definitionem nicht relevant – oder sich im Rahmen der Informationsaufnahme zusätzlich
Kenntnisse über die Anwendung des Internet aneignen.
Im Laufe des Informationsverarbeitungsprozesses werden dann die einzelnen Alternativen
bewertet und miteinander verglichen. Wie intensiv dies geschieht, hängt vom Anspruchs-
niveau des Käufers ab. Bei einem niedrigen Anspruchsniveau wird er sich relativ zügig für
eine Alternative entscheiden, bei einem hohen Anspruchsniveau wird er sehr ausführliche
Vergleiche hinsichtlich Preis und Leistung der einzelnen Anbieter anstellen.
Am Ende des Informationsverarbeitungsprozesses hat der Käufer die für ihn relevanten
Kaufkriterien herausgearbeitet, trifft eine Entscheidung für einen bestimmten Anbieter und
tätigt dort seine Bestellung.
29
2.2.3.2. Limitierte Kaufentscheidungen
Die limitierte Kaufentscheidung stellt eine vereinfachte Form der extensiven dar. Diese
Vereinfachung kann entweder das Ergebnis eigener oder übernommener Erfahrungen sein.
Im ersten Fall erreicht ein Käufer dieses Stadium, nachdem er ein Entscheidungsproblem
schon mehrfach erfolgreich gelöst hat. Er verfügt bereits über die relevanten Bewertungs-
kriterien und hat sein Anspruchsniveau weitgehend definiert. Emotionale Prozesse im
Sinne einer Aktivierung spielen also bei der Kaufentscheidung keine große Rolle, sie ist
hauptsächlich durch kognitive Prozesse geprägt. Bei der Informationsaufnahme bevorzugt
der limitiert entscheidende Käufer interne Informationen, das heißt solche, die in seinem
Gedächtnis abgespeichert sind und die er nur abzurufen braucht. Erst wenn er feststellt,
dass diese Informationen nicht ausreichen, beginnt er, aktiv nach externen Informationen
zu suchen. Da sein Entscheidungsproblem bereits vorstrukturiert ist und er über die für ihn
wichtigen Bewertungskriterien verfügt, konzentriert er sich auf so genannte Schlüssel-
informationen. Dies sind Informationen, die sich mit zunehmender Erfahrung als für den
Käufer besonders entscheidungsrelevant herausgestellt haben und auf die der Käufer im
Hinblick auf die Kaufentscheidung besonderen Wert legt. Dies kann z.B. der Preis, der
Markenname oder die Herkunftsbezeichnung sein (zur Wirkung der Produktherkunft vgl.
Schweiger & Fiederes, 1994, S. 157ff.). Aber auch die Bündelung vieler Einzel-
informationen, wie z.B. in einem Testurteil der Stiftung Warentest, stellt eine Schlüssel-
information dar, die zur Vereinfachung der Kaufentscheidung herangezogen werden kann
(vgl. Kuß & Tomczak, 2000, S. 117f.).
In der Phase der limitierten Kaufentscheidung hat der Käufer bereits diejenigen
Alternativen eliminiert, die für ihn nicht in Frage kommen. Er präferiert zwar noch keine
bestimmte Marke, wohl aber verfügt er über eine klar eingegrenzte Anzahl kaufrelevanter
Alternativen, ein so genanntes „evoked set“. „Bedingungen zur Bildung eines ‚evoked set’
sind vor allem Markenkenntnis, Prädispositionen und Produkterfahrungen (tatsächliche
und symbolische), was bei limitierten Kaufentscheidungen auch vorausgesetzt werden
kann“ (Kroeber-Riel & Weinberg, 1999, S. 375).
Das „evoked set“ sowie Schlüsselinformationen dienen der Vereinfachung des Entschei-
dungsprozesses und sind typische Kennzeichen der limitierten Kaufentscheidung. Reaktive
Prozesse spielen bei der limitierten Kaufentscheidung keine Rolle.
30
Bezogen auf die organisationale Bürobedarfsbeschaffung über das Internet kommt es dann
zu einer limitierten Kaufentscheidung, wenn ein Einkäufer bereits einige Erfahrungen im
Bereich der Bürobedarfsbeschaffung gesammelt hat. Das heißt, er hat entweder schon
einige Male Bürobedarf, und zwar auch über das Internet, bestellt, oder aber er besitzt
genügend Internet-Kenntnisse, so dass die Bestellung an sich für ihn kein Problem darstellt.
Zudem ist er ausreichend über die zur Wahl stehenden Anbieter informiert, z.B. durch
Kollegen oder durch Werbung.
Nehmen wir beispielhaft an, ein Einkäufer übt seine Tätigkeit schon längere Zeit aus, hat
schon mehrfach Bürobedarf über das Internet bestellt und weiß, welche Anbieter es
grundsätzlich gibt. Er verfügt also über ein „evoked set“, das die für ihn relevanten
Bürobedarfsanbieter im Internet enthält, sowie über Entscheidungskriterien, die sich für ihn
im Laufe der Zeit als wichtig herausgestellt haben. Nehmen wir weiter an, die für ihn
kaufrelevanten Schlüsselinformationen seien der Preis, die Sicherheit und eine schnelle
Lieferung. Bei der Kaufentscheidung wird er also die einzelnen Alternativen nach
folgenden Kriterien vergleichen:
�� Wie ist das Preisniveau der verschiedenen Anbieter?
�� Welche persönlichen Daten verlangen die einzelnen Anbieter (z.B. Angabe der
Kreditkartennummer oder Bezahlung per Rechnung)? Welches Vertrauen habe ich
zu den einzelnen Anbietern, was die Sicherheit der Internet-Seite und den Umgang
mit den persönlichen Daten betrifft?
�� Welche Lieferzeiten sagen die verschiedenen Anbieter zu und wie sehr vertraue ich
dieser Zusage?
In Abhängigkeit davon, in welchem Ausmaß die einzelnen Anbieter diese Kriterien
erfüllen und wie der Einkäufer die einzelnen Bewertungskriterien priorisiert, wird am Ende
des Informationsverarbeitungsprozesses die Entscheidung für einen der Anbieter gefällt
und die Bestellung dort getätigt.
2.2.3.3. Habitualisierte Kaufentscheidungen
Der habitualisierten Kaufentscheidung ist in der Regel einmal ein komplexerer Entschei-
dungsprozess (extensiv oder limitiert) vorangegangen (vgl. Pepels, 1995, S. 8). Der Käufer
verfügt nun über ausreichend Erfahrung und fällt seine Entscheidung unter sehr geringer
Beteiligung kognitiver und emotionaler Prozesse.
31
Die beiden zentralen Charakteristika habitualisierter Kaufentscheidungen sind (vgl. Kuß &
Tomczak, 2000, S. 131):
1. wenig bis gar keine Informationssuche und -verarbeitung sowie
2. der wiederholte Kauf der gleichen Produkte.
Anzutreffen ist habituelles Verhalten insbesondere bei Gütern des täglichen Bedarfs.
Die Ursachen für die Entstehung habituellen Kaufverhaltens liegen auf der Hand:
�� positive Erfahrungen (Zufriedenheit) mit einem Produkt,
�� Vermeidung von Kaufrisiken,
�� Wunsch nach Komplexitätsreduktion und
�� geringe Entscheidungszeit.
Da auf die Suche nach neuen Alternativen verzichtet wird, ist das Ergebnis habitueller
Kaufentscheidungen Marken- bzw. Händlertreue, das heißt, die Entscheidung fällt für eine
bestimmte Marke bzw. einen bestimmten Anbieter, zumindest aber innerhalb des „evoked
set“.
Trotz der eindeutigen Vorteile der habituellen Kaufentscheidung gibt es drei Bedingungen,
unter denen es zur Rückkehr auf eine komplexere Entscheidungsstufe (extensiv oder
limitiert) kommen kann (vgl. Kuß & Tomczak, 2000, S. 132f.):
1. Das Produkt ist nicht verfügbar.
2. Es wurden negative Erfahrungen gemacht, es ist also Unzufriedenheit entstanden.
3. Marketing-Aktivitäten für eine andere Alternative (z.B. Sonderangebot) überlagern
die Vorteile des habitualisierten Verhaltens (Bequemlichkeit, Vermeidung von
Kaufrisiken).
Im Hinblick auf die organisationale Beschaffung von Bürobedarf über das Internet, stellt
sich die habituelle Kaufentscheidung wie folgt dar: Der Einkäufer hat viel Erfahrung mit
der Bestellung von Büromaterial über das Internet. Er kennt die verschiedenen Anbieter
und weiß, welche seinen eigenen Bewertungskriterien genügen („evoked set“). Alle
anderen Anbieter werden gar nicht in die Überlegungen mit einbezogen. Die eigenen
Bewertungskriterien des Einkäufers sind dabei durchaus von den Anforderungen des Un-
ternehmens und der Kollegen mitbestimmt, so z.B. der preisliche Rahmen (über das zur
32
Verfügung stehende Budget) oder die Schnelligkeit der Lieferung (durch Druck der
Kollegen). Der Einkäufer kennt den Bedarf des Unternehmens im Hinblick auf Menge und
Qualität sowie die Präferenzen der Verwender hinsichtlich bestimmter Produkte.
Ein großer Vorteil der habitualisierten Kaufentscheidung besteht darin, dass der Einkäufer
direkt auf einen anderen Anbieter innerhalb seines „evoked set“ zurückgreifen kann, falls
die Internet-Seite des präferierten Anbieters gerade Performance-Probleme hat (wenn z.B.
die Verbindung sehr langsam ist oder gar nicht zustande kommt) oder eines der zu
bestellenden Produkte nicht verfügbar ist. Der Kauf kann, selbst bei auftretenden
Schwierigkeiten, relativ zügig und effizient erledigt werden. Die Entwicklung
habitualisierten Kaufverhaltens stellt also für einen Einkäufer eine erhebliche
Arbeitserleichterung dar.
2.2.3.4. Impulsive Kaufentscheidungen
Weinberg definiert die impulsive Kaufentscheidung gemäß der beteiligten emotionalen,
kognitiven und reaktiven Prozesse folgendermaßen (vgl. Weinberg, 1981, S. 165):
�� starke affektive Aufladung des Konsumenten, d.h. starke Aktivierung (emotional),
�� sehr geringe gedankliche Steuerung des Kaufverhaltens (kognitiv) und
�� automatisches Reagieren auf eine Reizsituation (reaktiv).
Es findet also keine Informationssuche und –verarbeitung statt. Der Käufer reagiert in der
Kaufsituation spontan auf die ihm gebotenen Reize. Der Kauf ist nicht geplant und erfolgt
sehr schnell und ohne bewusste Steuerung. Pepels spricht deshalb von einer „unmittelbaren
und situationsbedingten, quasi automatisch ablaufenden Reaktion“ (1995, S. 8).
Grundsätzlich werden vier Arten impulsiven Kaufverhaltens unterschieden (vgl. Assael,
1992, S. 627):
��„Reiner Impuls“ (pure impulse): Dabei geht es dem Kunden um Abwechslung von
den Produkten bzw. Marken, die er normalerweise kauft.
��„Erinnerungseffekt“ (reminder effect): Hier erinnert sich der Kunde beim Anblick
eines Produkts daran, dass er es benötigt.
��„Empfehlungseffekt“ (suggestion effect): Hier wird durch Präsentation eines neuen
Produkts (z.B. durch Vorführung oder Gratisproben) beim Kunden ein Bedürfnis
33
geweckt, das vorher in der Art nicht bestanden hat, da der Kunde das Produkt nicht
kannte.
��„Geplanter Impuls“ (planned impuls): In diesem Fall hat der Kunde die Intention,
etwas einzukaufen, hat aber noch keine Vorstellung davon, was er einkaufen wird.
Dieses Verhalten tritt z.B. bei Schlussverkäufen auf. Es wird umgangssprachlich
auch als „Shopping“ bezeichnet.
Beim organisationalen Einkauf von Büromaterial spielen Impulskäufe für die Wahl des
Anbieters eine eher untergeordnete Rolle. Man könnte sich etwa folgenden Sonderfall
vorstellen: Der Einkäufer ist aufgrund anderer Tätigkeiten sowieso gerade im Internet und
stößt dabei auf einen Banner (Werbefeld auf einer Internet-Seite), der einen Büromaterial-
Anbieter bewirbt. Dies könnte die spontane Idee auslösen, eine (ohnehin fällige) Bestellung
zu tätigen. Weitaus wahrscheinlicher ist eine solche Art des Kaufverhaltens, wenn es um
die Auswahl der Produkte geht. Hier kann es durchaus zu Impulskäufen kommen, z.B.
wenn der Einkäufer auf der Suche nach den zu bestellenden Produkten auf andere Artikel
stößt, die vom Unternehmen auch regelmäßig benötigt werden und z.B. gerade im Angebot
sind. Er reagiert (reaktives Verhalten) also ohne lange zu überlegen (geringe gedankliche
Steuerung) auf die ihm gebotenen Reize (z.B. Sonderangebot), was einem impulsiven
Kaufverhalten entspricht. Die Wahl der zu bestellenden Produkte (und deren Marken) ist
jedoch nicht Thema dieser Arbeit.
Die vorstehenden Ausführungen zeigen, dass im Kontext der organisationalen Bürobedarf-
Beschaffung via Internet die limitierte und die habitualisierte Kaufentscheidung die am
häufigsten anzutreffenden Entscheidungsarten sind.
In den vorangegangenen Abschnitten wurden die verschiedenen Arten von Kaufentschei-
dungen erörtert. Im Folgenden werden Modelle vorgestellt, die die Kaufentscheidung in
einen größeren Zusammenhang einbetten und die ihr vor- und nachgeschalteten Prozesse
mit einbeziehen.
34
2.2.4. Kaufentscheidungsmodelle
Grundsätzlich wird zwischen drei Ansätzen zur Modellbildung des Kaufentscheidungs-
prozesses unterschieden (vgl. Kroeber-Riel & Weinberg, 1999, S. 363):
�� Simulationsmodelle,
�� stochastische Modelle und
�� Strukturmodelle.
Simulationsmodelle dienen der Anwendung von computergestützten Techniken zur
numerischen Auswertung quantitativer Modelle (vgl. Pepels, 1995, S. 111). Dabei werden
durch systematische experimentelle Variation der Input-Daten unterschiedliche System-
zustände erzeugt. Simuliert werden können stochastische und Strukturmodelle, sowie
solche, die Elemente beider Modelltypen neu verbinden. Die Einordnung der Simulations-
modelle als eigene Modellkategorie ist daher umstritten (vgl. Bänsch, 1998, S. 3f.).
Stochastische Modelle betrachten ausschließlich die Zusammenhänge zwischen Stimulus
(Input) und Reaktion (Output) des Kaufentscheidungsprozesses und folgen damit dem
behavioristischen S-R-Paradigma (zum behavioristischen S-R-Paradigma vgl. Rosenstiel &
Neumann, 2002, S. 73ff. sowie Kroeber-Riel & Weinberg, 1999, S. 29f.). Alle nicht
beobachtbaren Einflussfaktoren werden vernachlässigt und gehen nur als Zufallskompo-
nenten in die Modellbildung ein (vgl. Bänsch, 1998, S. 6). Stochastische Modelle dienen
von daher weniger der Erklärung, wie eine Kaufhandlung zustande kommt, als vielmehr
der Prognose, wie wahrscheinlich eine bestimmte Kaufhandlung ist.
Strukturmodelle hingegen, um die es im Folgenden geht, stehen in der Tradition des neobe-
havioristischen S-O-R-Paradigmas und interessieren sich daher in besonderem Maße für
die psychischen Vorgänge im Organismus (O), die einer Kaufentscheidung zugrunde
liegen. S-O-R-Modelle gehen davon aus, dass ein beobachtbarer (und dadurch messbarer)
äußerer Reiz (S = Stimulus) innere Vorgänge in der Person bzw. im Organismus auslöst,
die nicht beobachtbar sind und nur über theoretische Konstrukte erfasst werden können.
Die sich anschließende Reaktion (R) ist wiederum beobachtbar (messbar).
35
Abbildung 6 gibt das Grundschema solcher S-O-R-Modelle wieder (vgl. Rosenstiel & Neu-
mann, 2002, S. 73ff.).
O(Organismus)
a) aktivierende Prozesse, z.B. Emotionen
b) kognitive Prozesse, z.B. Kaufabsicht
S(Stimuli)
z.B. Werbeplakat
R(Reaktionen)
z.B. Kauf
beobachtbare Sachverhalte
beobachtbare Sachverhalte
hypothetische Konstrukte
Abbildung 6: Grundstruktur von S-O-R-Modellen
In Strukturmodellen zur Kaufentscheidung werden hypothetische Konstrukte wie Ein-
stellungsbildung, Wahrnehmungsprozesse, Lernprozesse, Motivaktivierung und kognitive
Verarbeitungsprozesse in die Modellbildung aufgenommen und mit verschiedenen Input-
und Outputvariablen in Zusammenhang gesetzt. Meist handelt es sich um Erklärungen ex-
tensiven Kaufverhaltens.
Ein wichtiges Differenzierungskriterium von Strukturmodellen besteht in der Einteilung in
Partial- und Totalmodelle. Partialmodelle beschreiben nur Ausschnitte der Kaufentschei-
dung, wie z.B. die Beziehung von Einstellung und Kaufabsicht, wobei häufig weitere
Variablen hinzugezogen werden, wie z.B. Markenkenntnis, Produktvertrauen und
Zufriedenheit (vgl. Weinberg, 1981, S. 69). Totalmodelle hingegen versuchen, den
gesamten Kaufentscheidungsprozess abzubilden, was zu großer Komplexität und starker
Abstraktion führt (vgl. Meffert, 1992, S. 28). Die bekanntesten Totalmodelle stammen von
Howard und Sheth (1969), von Nicosia (1966) sowie von Engel, Kollat und Blackwell
(1968), deren Modell ständig fortentwickelt wurde, zuletzt von Engel, Blackwell und
Miniard (1995). Der Vorteil solcher umfassender Strukturmodelle liegt darin, „dass sie
36
verhaltenswissenschaftliche Konzeptionen und Theorien, die sonst unverbunden
nebeneinander stehen, integrieren und Bezüge zu den empirischen Ergebnissen der
Konsumentenforschung herstellen“ (Kroeber-Riel & Weinberg, 1999, S. 366). Von daher
ist ihnen ein großer heuristischer Wert zuzuschreiben. Die praktische Relevanz ist jedoch
aufgrund der Unmöglichkeit, solche komplexen Modelle empirisch zu überprüfen, eher
eingeschränkt.
In den folgenden Abschnitten werden exemplarisch die beiden Totalmodelle von Howard
und Sheth sowie von Engel, Blackwell und Miniard dargestellt, da sie einen sehr um-
fassenden Überblick über die einem Kauf vor- und nachgelagerten Prozesse geben.
2.2.4.1. Modell von Howard und Sheth
Howard und Sheth unterscheiden zwischen drei Kaufentscheidungsphasen, die eine zuneh-
mende Vereinfachung des Kaufentscheidungsprozesses widerspiegeln:
1. extensives Problemlösen (extensive problem solving),
2. limitiertes Problemlösen (limited problem solving) und
3. gewohnheitsmäßiges Reaktionsverhalten (routinized response behavior).
Grundsätzlich ist das Modell dazu geeignet, alle drei Kaufentscheidungsphasen abzubilden
(vgl. Howard & Sheth, 1969, S. 46f.). Zudem wurde das Modell bewusst auf einem mittle-
ren Abstraktionsniveau gehalten, so dass sein Erklärungspotenzial sowohl privates als auch
institutionelles und industrielles Kaufverhalten einschließt (vgl. ebd., S. 391).
Bei den Inputvariablen unterscheiden Howard und Sheth zwischen Stimuli, die aus dem
sozialen Umfeld des Kunden stammen und Stimuli, die von der kommerziellen Umwelt
ausgehen. Letztere werden bestimmt durch die Produkte und Marketingaktivitäten der am
Markt teilnehmenden Unternehmen. Sie lassen sich unterteilen in signifikative und
symbolische Informationen. Howard und Sheth bezeichnen solche Stimuli als signifikativ,
die vom Produkt selbst ausgehen, z.B. die Präsentation eines Produkts beim Einzelhändler
oder die Gestaltung und Performance einer Internet-Seite. Als symbolisch werden solche
Stimuli aufgefasst, die über die Werbung vermittelt werden und eine Marke symbolisch
repräsentieren, sei es verbal, schriftlich oder bildlich (vgl. Howard & Sheth, 1969, S. 418).
Die Stimuli aus dem sozialen Umfeld beziehen sich insbesondere auf Familie und
Bekannte, die vom eigenen Kauf oder Gebrauch einer Produktklasse oder einer Marke
37
berichten. Weitere wichtige Einflussfaktoren, die sich aus der Situation des Käufers sowie
dem umfassenderen Umfeld, in dem der Kauf stattfindet, ergeben (wie die Bedeutung des
Kaufs, die Kultur, die soziale Klasse, Persönlichkeitsmerkmale, soziale und organisationa-
le Einflüsse, Zeitdruck und Kaufkraft), finden im Howard/Sheth-Modell als so genannte
„exogene Faktoren“ Beachtung (vgl. Howard & Sheth, 1969, S. 92). Bei den hypo-
thetischen Konstrukten differenzieren Howard und Sheth zwischen Wahrnehmungs- und
Lernkonstrukten. Auf die Zusammenhänge zwischen diesen hypothetischen Konstrukten
wird weiter unten eingegangen. Als Outputvariablen definieren Howard und Sheth die
Aufmerksamkeit*, die Markenkenntnis*, die Einstellung*, die Kaufabsicht* und den Kauf
(vgl. Howard & Sheth, 1969, S. 31). Dabei ist zu beachten, dass die mit Sternchen (*) ge-
kennzeichneten Variablen ihr Pendant in den hypothetischen Konstrukten haben (vgl.
Abbildung 7). Der entscheidende Unterschied besteht darin, dass die hypothetischen Kon-
strukte eine weit umfassendere Bedeutung haben und nicht messbar sind, wohingegen die
Outputvariablen durch entsprechende Messmethoden erfassbar sind. Einen Überblick über
das Modell gibt Abbildung 7 (vereinfacht, ohne exogene Faktoren):
Significativea. Qualityb. Pricec. Distinctivenessd. Servicee. Availability
Input Variables Perceptual Constructs Output Variables
Symbolica. Qualityb. Pricec. Distinctivenessd. Servicee. Availability
Sociala. Familyb. Reference
Groupsc. Social Class
Stimulus DisplayPurchase
Intention*
Attitude*
Attention*
Learning Constructs
Brand Comprehension*
OvertSearch
StimulusAmbiguity
AttentionPerceptual
Bias
MotivesChoiceCriteria
BrandComprehension
Satisfaction
Intention
Attitude
Confidence
Informationsfluss Feedback-Effekte
Abbildung 7: Modell von Howard und Sheth (1969)
Die Wahrnehmung der signifikativen Informationen wird von einem Suchverhalten aus-
gelöst, und zwar dann, wenn der Konsument noch Informationsbedarf hat. Die Aufnahme
38
symbolischer Informationen kann zu Stimulus-Unklarheiten führen, wenn die über die
Werbung vermittelten Informationen unzureichend sind (vgl. Howard & Sheth, 1969, S.
36). Ist dies der Fall, kommt es zu erneutem Suchverhalten und zu einer Erhöhung der
Aufmerksamkeit. Die Aufmerksamkeit spiegelt die Bereitschaft zur Aufnahme von Reizen
wider und ist von der Einstellung sowie von den Motiven des Konsumenten abhängig.
Letztere wiederum können – in Abhängigkeit von der Einstellung – die Aufmerksamkeit
steuern. Außerdem bewirken sie eine Wahrnehmungsverzerrung im Sinne einer Anpassung
der empfangenen Informationen in Richtung der eigenen Einstellung (vgl. ebd., S. 415).
Nach dieser Phase der Informationsaufnahme anhand der Wahrnehmungskonstrukte
werden die Informationen anhand der Lernkonstrukte weiter verarbeitet, um eine
Entscheidung herbeizuführen. Die wahrgenommene – und in Richtung der eigenen Motive
und Einstellungen angepasste – Information wird nun mit den Motiven, den
Entscheidungskriterien sowie dem Markenverständnis abgeglichen. Dabei stellt das
Markenverständnis das Wissen um die Existenz der einzelnen Marken sowie die
Vorstellung von deren Eigenschaften bereit (vgl. Howard & Sheth, 1969, S. 33). Die
einzelnen (im Markenverständnis abgebildeten) Marken werden mit Hilfe der
Entscheidungskriterien unter Berücksichtigung der Motive beurteilt. Bevor die Kaufabsicht
endgültig gebildet wird, wird das Vertrauen in die Entscheidung überprüft. Ist es stark
ausgeprägt, wird es die Kaufentscheidung endgültig auslösen, ist es schwach ausgeprägt,
kommt es zu erneutem Suchverhalten (vgl. ebd., S. 144).
Der Kauf beendet den Entscheidungsprozess. Er hat Auswirkungen auf die Zufriedenheit,
die die Erfüllung der Erwartungen durch den Kauf bzw. Konsum widerspiegelt (vgl.
Howard & Sheth, 1969, S. 36). Hohe Zufriedenheit stabilisiert eine positive Einstellung
und ein starkes Vertrauen in die Entscheidung und ist damit ein wesentlicher Faktor für den
Wiederkauf. Niedrige Zufriedenheit oder Unzufriedenheit bewirken eine negative Ein-
stellung und geringes Vertrauen in die Entscheidung und lösen erneutes Suchverhalten aus.
Im Rahmen einer kritischen Würdigung des Modells von Howard und Sheth muss zunächst
der hohe Wert des Modells im Hinblick auf eine Erhellung der am Kaufentscheidungs-
prozess beteiligten Variablen und deren Zusammenwirken hervorgehoben werden.
39
Dennoch muss an einigen Punkten Kritik ansetzen: Eine empirische Überprüfung ist – wie
im Übrigen bei allen Totalmodellen – aufgrund der Operationalisierungs- und Mess-
probleme im Hinblick auf einen Großteil der enthaltenen Variablen nicht möglich. Eine
sehr harte Kritik kommt in diesem Zusammenhang von Hunziker sowie von Wiswede: „Da
bereits die einzelnen Konstrukte theoretische Gebilde sind, stellen die Aussagen über den
Zusammenhang der Konstrukte gewissermaßen Theorien zweiten Grades dar“ (Hunziker,
1972, S. 65). „Es handelt sich daher um eine (im Übrigen untaugliche) Theorie über den
Zusammenhang von Konstrukten, eine Art Meta-Theorie; etwaige Versuche zur
empirischen Bestätigung [...] müssen daher schon wegen der Multivalenz und Mehr-
deutigkeit der Konstrukte und der fehlenden Zuordnung zu Beobachtungsgrößen scheitern“
(Wiswede, 1995, S. 321). Mit der von Wiswede daraus gefolgerten Untauglichkeit der
Theorie stimmt die Verfasserin nicht überein. Die Theorie gibt zwar tatsächlich den
Zusammenhang von Konstrukten wieder, „die selbst theoretische Gebilde sind“, das
allerdings ist bei vielen, insbesondere bei psychologischen Modellen der Fall (z.B. bei allen
S-O-R-Modellen), da es sich sehr oft um Zusammenhänge zwischen nicht direkt
beobachtbaren Variablen, also um „theoretische Gebilde“ im Sinne Hunzikers, handelt.
Eine solche Bewertung ist der psychologischen Forschung sicherlich nicht zuträglich, da
sie der Forschung eine wertvolle Basis für die Entwicklung überprüfbarer Modelle entzieht.
Das Problem des Howard/Sheth-Modells liegt vielmehr in der Komplexität und der damit
verbundenen Operationalisierungs- und Messproblematik.
Weitere Kritikpunkte betreffen die einzelnen Variablen oder deren postulierte Zusammen-
hänge:
��Es ist anzunehmen, dass die Entscheidungskriterien auch maßgeblich durch die
Einstellung beeinflusst sind, nicht nur die Einstellung durch die Entscheidungs-
kriterien.
��Die Outputvariablen Kaufabsicht*, Einstellung*, Markenverständnis* und Auf-
merksamkeit* werden als “erhebbare“ (beobachtbare oder erfragbare) Aspekte der
hypothetischen Konstrukte betrachtet. Es bleibt völlig unklar, warum nur diese vier
Aspekte als „erhebbar“ gesehen werden, obwohl auch einige andere hypothetischen
Konstrukte „beobachtbar“ wären. Manche von ihnen werden sogar sehr häufig in
Forschung und Praxis abgefragt, so z.B. die Zufriedenheit. Gerade sie könnte
berechtigterweise als ein Output der Kaufentscheidung betrachtet werden.
40
��Weiterhin stellt sich die Frage, ob es überhaupt Sinn macht, (scheinbar wahllos)
einige hypothetische Konstrukte als Outputvariablen zu definieren, da die relevante
Reaktion (Output) im Prinzip nur der Kauf ist. Die anderen Variablen sind lediglich
„beobachtbare Ergebnisse der inneren Prozesse“ und „lassen sich als operationali-
sierte Ausdrücke der beteiligten psychischen Prozesse auffassen“ (Weinberg, 1981,
S. 74), weshalb Weinberg, sie in seiner vereinfachten Version des Howard/Sheth-
Modells weglässt (vgl. Weinberg, 1981, S. 73).
��Zudem scheint die Zuordnung der Persönlichkeitseigenschaften unter die exogenen
Variablen fragwürdig (vgl. Rosenstiel & Neumann, 1991, S. 45).
Abschließend muss aber trotz aller Kritik hervorgehoben werden, dass Howard und Sheth
mit diesem Modell eine umfassende forschungsleitende Basis für weitere theoretische
Entwicklungen geschaffen haben und von daher einen wichtigen Beitrag zur Strukturierung
von Aussagen zum Käuferverhalten geleistet haben.
2.2.4.2. Modell von Engel, Blackwell und Miniard
Bei dem Modell von Engel, Blackwell und Miniard (1995) handelt es sich um eine Fort-
entwicklung des Modells von Engel, Kollat und Blackwell von 1968. Die Autoren
unterscheiden zwei grundsätzliche Möglichkeiten des Entscheidungsverhaltens (vgl. Engel,
Blackwell & Miniard, 1990, S. 31):
��wiederholtes Problemlösen (repeated problem solving) und
��habituelles Entscheidungsverhalten (habitual decision making).
Im Falle des wiederholten Problemlösens wird ein Kontinuum postuliert, dessen Extreme
durch die extensive Kaufentscheidung einerseits und die limitierte Kaufentscheidung
andererseits definiert sind (vgl. Engel, Blackwell & Miniard, 1990, S. 28). Entscheidungen
im mittleren Bereich des Kontinuums bezeichnen die Autoren als mid-range problem
solving. Impulskäufe werden als eine extreme Variante des limitieren Entscheidens
betrachtet. Auch habituelles Entscheidungsverhalten lässt sich nach Engel, Blackwell und
Miniard auf einem Kontinuum abbilden. Die Enden sind hier gekennzeichnet durch
Markenloyalität (brand loyalty) auf der einen Seite und Bequemlichkeit (inertia) auf der
anderen Seite (vgl. Engel, Blackwell & Miniard, 1990, S. 472).
41
Im Folgenden wird exemplarisch die extensive Kaufentscheidung vorgestellt, wobei die
limitierte Kaufentscheidung nach dem selben Schema abläuft. Es besteht lediglich ein
Unterschied im Ausmaß und in der Genauigkeit, mit der die einzelnen Stadien durchlaufen
werden (vgl. Engel, Blackwell & Miniard, 1990, S. 475). Bei der habituellen Entscheidung
hingegen entfällt die externe Informationssuche und die Alternativenbewertung. Die Wahr-
nehmung eines Bedürfnisses löst quasi automatisch den Kauf des gleichen Produkts aus.
Abbildung 8 stellt das Modell für extensive und limitierte Kaufentscheidungen von Engel,
Blackwell und Miniard graphisch dar (nach Engel, Blackwell & Miniard, 1990, S. 482):
Exposure
Attention
Comprehension
Acceptance
Retention
Stimuli• Marketer
Dominated• Other
External Search
Memory
Internal Search
Search
Need Recognition
Environmental Influences:
• Culture• Social Class• Personal
Influence• Family• Situation
IndividualDifferences:
• Consumer Resources
• Motivation, Involvement
• Knowledge• Attitudes• Personality• Lifestyle• Demographics
Alternative Evaluation
Beliefs
Attitude
Intention
Purchase
Outcomes
Satisfaction Dissatisfaction
Input Information Processing
Variables Influencing Decision Process
Decision Process
Abbildung 8: Modell von Engel, Blackwell und Miniard (1990)
Initiiert wird der Kaufentscheidungsprozess dadurch, dass die Person Reizen aus der
Umwelt ausgesetzt ist (exposure), seien es solche, die vom Vermarkter ausgehen (marketer
dominated stimuli, z.B. Kaufobjekt, Werbung für Kaufobjekt) oder solche, die von
Massenmedien oder Personen des persönlichen Umfelds vermittelt werden (other stimuli,
z.B. Werbung, Mund-zu-Mund-Propaganda). Diese Reize gehen in einen Informations-
verarbeitungsprozess ein. Dieser setzt mit dem Kontakt zum Reiz ein (exposure), der wie-
derum Aufmerksamkeit (attention) auslöst. Aufmerksamkeit wird dabei definiert als „the
allocation of processing capacity to the incoming stimulus“ (vgl. Engel, Blackwell &
Miniard, 1990, S. 363), also die „’Zuteilung’ von Informationsverarbeitungs-Kapazität an
42
den eingehenden Reiz“. Nach Abgleich mit den Gedächtnisinhalten wird die
Verarbeitungsstufe Verständnis (comprehension) erreicht. Ein weiterer Vergleich mit den
im Gedächtnis gespeicherten Überzeugungen, Erfahrungen und anderen Informationen
bestimmt über die Akzeptanz (acceptance) und anschließend über die Aufnahme
(retention) in das Langzeitgedächtnis (nach Engel, Blackwell & Miniard, 1990, S. 480).
Auf diese Weise kommt es zur Feststellung einer Abweichung des Ist-Zustands vom Ideal-
Zustand. Dies geschieht aufgrund verschiedenster Umwelteinflüsse wie der Kultur, der
sozialen Schicht, Einflüssen von Personen, der Familie und der Situation, in Abhängigkeit
von den individuellen Unterschieden zwischen Konsumenten wie ihre Ressourcen, ihre
Motivationen, ihr Wissen, ihre Einstellungen, ihre persönlichen Werte und ihr Lebensstil.
Es kommt zur Wahrnehmung eines Bedürfnisses (need recognition). Daraufhin setzt die
Suche nach Informationen ein. Diese kann entweder intern stattfinden, das heißt, das
Gedächtnis wird danach untersucht, ob genügend Informationen zur Verfügung stehen, um
die Entscheidung, wie das Bedürfnis befriedigt wird, treffen zu können. Ist dies nicht der
Fall, wird eine externe Suche initiiert. Dabei nimmt die Person erneute Reize, das heißt
neue Informationen auf, anhand derer die Bedürfniswahrnehmung präzisiert wird.
Sowohl die Informationssuche als auch die anschließende Alternativenbewertung sind
durch die Persönlichkeitsmerkmale des Käufers sowie durch Umwelteinflüsse geprägt. Bei
der Bewertung der einzelnen Alternativen greift der Käufer auf Überzeugungen (beliefs)
zurück, die er im Laufe der Zeit über ein Produkt ausgebildet hat. Diese beeinflussen seine
Einstellung (attitude) gegenüber den verschiedenen Alternativen und formen letztlich die
Kaufintention (intention). Sind alle in Frage kommenden Alternativen gegeneinander
abgewogen worden, kommt es zum Kauf (purchase). Der anschließende Ge- bzw.
Verbrauch des Produkts führt zu Folgen (outcomes), die sich entweder in Zufriedenheit
(satisfaction) oder Unzufriedenheit (dissatisfaction) äußern. Der jeweilige Grad der
Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit hat wiederum Rückwirkungen auf Überzeugungen hin-
sichtlich des Produkts und dadurch auf die Alternativenbewertung beim nächsten Kauf:
Hohe Zufriedenheit verstärkt eine positive Einstellung gegenüber dem gewählten Produkt
und erhöht die Wahrscheinlichkeit für einen Wiederkauf (vgl. Engel, Blackwell & Miniard,
1990, S. 481). Unzufriedenheit hingegen bewirkt eine negativere Einstellung gegenüber
dem Produkt, kann eine erneute externe Informationssuche auslösen (vgl. gestrichelter Pfeil
in Abbildung 8) und verringert die Wahrscheinlichkeit für einen Wiederkauf, sofern ihr
43
nicht durch Maßnahmen der Person (z.B. Höherbewertung der gewählten Alternative im
Nachhinein oder Rechtfertigung des Kaufs durch Suche nach Informationen, die die
Entscheidung stützen) oder des Vermarkters (z.B. durch Nachkauf-Marketing und
Beschwerdemanagement) entgegengewirkt wird.
Zusammenfassend ist zum Ansatz von Engel, Blackwell und Miniard zu sagen, dass er
trotz seiner Komplexität ein sehr anschauliches Denkmodell bietet, das einen Einblick in
die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Variablen im Kaufentscheidungsprozess gibt.
Leider lassen sich diese Zusammenhänge, wie im Howard/Sheth-Modell, aufgrund von
Operationalisierungs- und Messbarkeitsproblemen nicht empirisch fundieren. Zudem
bleiben auch in diesem Modell die Einflüsse externer Faktoren sehr unpräzise. Der Vorteil
dieses Modells liegt in dem Anspruch, durch Vereinfachungen innerhalb des Informations-
verarbeitungsprozesses auch für mittelaufwendiges (mid-range), limitiertes, habitualisiertes
und impulsives Verhalten einen Erklärungsansatz zu bieten.
Die in den beiden vorangehenden Kapiteln beschriebenen Modelle versuchen, das Kaufver-
halten unter Einbeziehung aller erdenklichen psychologischen Konstrukte in all seinen
Phasen der Informationsaufnahme und -verarbeitung, der Einstellungsbildung und -
veränderung sowie im Hinblick auf die Bedürfnisse des Käufers, seine persönlichen
Merkmale und die auf ihn wirkenden Umwelteinflüsse zu erfassen. Hinzu kommt, dass
sich die meisten der in diesen Modellen beteiligten Variablen wiederum – sei es direkt oder
indirekt – gegenseitig beeinflussen, wodurch die Komplexität zusätzlich erhöht wird (vgl.
Ajzen & Fishbein, 1980, S. 150).
Um das Kaufverhalten empirisch untersuchen zu können, ist es jedoch nötig, die
Komplexität zu reduzieren und sich auf die wesentlichen Einflussfaktoren, die letztendlich
zur Realisierung des Kaufs führen, zu beschränken. Dazu ist es sinnvoll, ein Partialmodell
zu wählen, das – wie oben beschrieben – nur einen Ausschnitt des Entscheidungsprozesses
betrachtet. Da Kaufverhalten eine spezifische Form menschlichen Verhaltens darstellt,
können für seine Erklärung auch sozialpsychologische Ansätze herangezogen werden. Das
folgende Kapitel soll daher die Grundlagen der Erklärung und Prognose von Verhalten aus
Sicht der Sozialpsychologie vermitteln, die anschließend auf das Kaufverhalten,
insbesondere im E-Commerce, übertragen werden.
44
2.3. Sozialpsychologische Ansätze zur Erklärung von (Kauf-)Verhalten
Die Sozialpsychologie beschäftigt sich bereits seit vielen Jahrzehnten mit der Vorhersage
von Verhalten. Zentraler Ansatzpunkt ist dabei die Einstellungstheorie. Sie gehört zu den
am meisten untersuchten Forschungsbereichen der Psychologie (vgl. Lord & Lepper, 1999,
S. 265 sowie Schub v. Bossiazky, 1992, S. 23). Die hohe Bedeutung sozialer Einstellungen
lässt sich unter anderem darauf zurückführen, dass man ihnen Verhaltensrelevanz
zuschreibt (vgl. Olson & Zanna, 1993, S. 131). Obwohl diese Vermutung in den 60er
Jahren stark in Frage gestellt wurde (vgl. Six, 1975, S. 270ff. sowie Stroebe, Eagly &
Ajzen, 1996, S. 242), zeigen viele neuere Untersuchungen, dass Einstellungen gute
Prädiktoren für zukünftiges Verhalten sein können (für einen Überblick vgl. die Meta-
Studie von Kraus, 1995). Aus diesem Grunde hat die Einstellungstheorie auch die
Konsumforschung nachhaltig beeinflusst (vgl. Wiendieck, Bungard & Lück, 1983, S. 18).
Einstellungen von Konsumenten spielen eine wesentliche Rolle bei der Produktwahl, aber
auch bei der Wahl, wo Produkte gekauft werden (vgl. Petty, Unnava & Strathman, 1991, S.
241), und sind daher für die vorliegende Arbeit von großer Relevanz.
Die im Rahmen der Sozialpsychologie empirisch am häufigsten getesteten Theorien zu
Erklärung von Verhalten sind die Theorie des überlegten Handelns (TORA, Fishbein &
Ajzen, 1975) und ihre Erweiterung, die Theorie des geplanten Verhaltens (TOPB, Ajzen,
1985). Letztere wurde zur Analyse des Kaufverhaltens im Internet herangezogen (vgl.
Kapitel 3.2) und diente als Basis für die Entwicklung des E-Commerce-
Kundenloyalitätsmodells, das in Kapitel 2.7 vorgestellt und in Kapitel 3.3 empirisch
überprüft wird.
Im Folgenden wird zunächst das beiden Theorien zugrunde liegende Konzept der
Einstellung dargelegt. Anschließend wird die TORA näher erläutert und darauf aufbauend
die TOPB ausführlich vorgestellt.
45
2.3.1. Einstellungskonzept
Eagly und Chaiken (1993, S. 1) definieren Einstellungen in ihrem grundlegenden Werk
„The Psychology of Attitudes“ folgendermaßen: „Attitude is a psychological tendency that
is expressed by evaluating a particular entity with some degree of favor or disfavor“. Diese
Definition umfasst drei wesentliche Bestandteile: eine psychologische Tendenz, den
kognitiven Prozess der Bewertung und das Vorhandensein eines Einstellungsgegenstands.
Der Ausdruck “psychological tendency” bezeichnet nach Eagly und Chaiken einen inneren
Zustand der Person, der mindestens eine kurze Zeit andauert. Der Begriff „evaluating“
bezieht sich auf jede Art bewertender Reaktion, sei sie positiv oder negativ, offen oder
verdeckt, kognitiv, affektiv oder verhaltensbezogen. Einstellungsgegenstand („entity“)
„kann alles sein, was eine Person wahrnehmen oder sich vorstellen kann“ (Bohner, 2002,
S. 267), seien es unbelebte Gegenstände (z.B. PCs), Personen (z.B. der eigene Vater),
Gruppen (z.B. Parteien), Verhaltensweisen (z.B. Rauchen), abstrakte Ideen (z.B. Freiheit)
oder Ideologien (z.B. Kommunismus). Weitgehend übereinstimmend wird davon ausge-
gangen, dass Einstellungen durch direkte oder indirekte Lernprozesse entstehen (vgl. Eagly
& Chaiken, 1993, S. 14ff.).
Bezüglich der Struktur des Einstellungskonstrukts besteht in der modernen Einstellungs-
forschung nach wie vor Uneinigkeit. Die Vorstellungen reichen vom eindimensionalen
Konzept, das die (subjektive) Bewertung eines Objekts in den Vordergrund stellt (vgl.
Ajzen & Krebs, 1994, S. 251) über eine zweidimensionale Definition, die Affekt und
Kognition berücksichtigt (vgl. Fischer & Wiswede, 2002, S. 222) bis hin zum so genannten
Dreikomponentenmodell von Rosenberg und Hovland (1960). Letzteres geht davon aus,
dass das Konzept der Einstellung eine kognitive, eine affektive und eine konative
(verhaltensbezogene) Komponente beinhaltet. Die kognitive Komponente umfasst Gedan-
ken der Person über den Einstellungsgegenstand, die affektive Komponente bezieht sich
auf Gefühle der Person, die vom Einstellungsobjekt ausgelöst werden, und die konative
Komponente beinhaltet Handlungen sowie Verhaltensabsichten im Zusammenhang mit
dem Einstellungsgegenstand. Auch dem Dreikomponentenmodell liegt damit eine so
genannte S-O-R-Struktur zugrunde (vgl. Kapitel 2.2.4), wie aus Abbildung 9 ersichtlich.
46
Reize aus der Umwelt
kognitive Reaktionen
beobachtbare Sachverhalte
beobachtbare Sachverhalte
hypothetische Konstrukte
emotionale Reaktionen
konative Reaktionen
kognitive Prozesse
Kognitionen
emotionale Prozesse Emotionen
konative Prozesse Verhalten
Einstellungen
Abbildung 9: Das Dreikomponentenmodell der Einstellung von Rosenberg und Hovland (1960)
Einstellungen sind demnach das Ergebnis aus kognitiven, affektiven und konativen
Prozessen, die durch Reize aus der Umwelt ausgelöst werden. Sie entstehen damit aus
kognitivem Lernen bzw. Modell-Lernen (vgl. Fischer & Wiswede, 2002, S. 237),
emotionalen Erfahrungen (erworben durch klassische Konditionierung) und dem Streben
nach Konsistenz mit dem eigenen vergangenen Verhalten (vgl. Eagly & Chaiken, 1993, S.
14ff.). Sichtbar werden die drei Komponenten von Einstellungen in kognitiven Meinungen
(z.B. Äußerungen), affektiven Reaktionen (z.B. Gefühlen, Stimmungen, Reaktionen des
affektiven Nervensystems) und im Verhalten bzw. in Verhaltensabsichten (vgl. Stroebe,
Eagly & Ajzen, 1996, S. 242).
Nachdem nun die Struktur von Einstellungen beschrieben wurde, stellt sich die Frage, wie
Einstellungen entstehen. Erklärungen dazu stammen aus den Forschungsbereichen der
Lerntheorien, der Konsistenzansätze, der Attributionstheorien und der Erwartungs-mal-
Wert-Modelle (vgl. Bornewasser, Hesse, Mielke & Schmidt, 1976, S. 70ff. sowie Fishbein
& Ajzen, 1975), wobei letztere die sozialpsychologische Einstellungsforschung am stärks-
ten beeinflusst haben (vgl. Eagly & Chaiken, 1993, S. 106).
47
Das bekannteste Erwartungs-mal-Wert-Modell stammt von Fishbein (1967a). Er konzipiert
Einstellungen als eine Funktion aus a) den Überzeugungen einer Person bezüglich eines
Einstellungsobjekts, operationalisiert als subjektiv empfundene Wahrscheinlichkeit, dass
das Einstellungsobjekt bestimmte Eigenschaften besitzt, und b) der subjektiven Bewertung
dieser Eigenschaften.
Formal lässt sich dies folgendermaßen darstellen:
(1)
wobei:
EO: Einstellung gegenüber dem Einstellungsobjekt O
Üi: subjektive Überzeugung, dass das Einstellungsobjekt O die Eigenschaft i besitzt
Bi: Bewertung der Eigenschaft i
n: Anzahl der salienten Eigenschaften
Die Einstellung gegenüber einem Objekt (EO) setzt sich folglich zusammen aus der Summe
der Überzeugungen bezüglich bestimmter Eigenschaften des Einstellungsobjekts (Üi),
gewichtet mit der subjektiven Bewertung jeder einzelnen Eigenschaft (Bi).
Analog berechnet Fishbein auch die Einstellung gegenüber einem Verhalten. Diese spielt
eine entscheidende Rolle bei der Prognose von Verhalten. Will man ein Verhalten
prognostizieren, so muss man die Einstellung gegenüber diesem Verhalten erfassen, nicht
die Einstellung gegenüber dem mit diesem Verhalten verbundenen Objekt. Ajzen und
Fishbein (1977) formulieren deshalb das Prinzip der Korrespondenz (später von Ajzen als
Prinzip der Kompatibilität bezeichnet, vgl. Ajzen, 1988, S. 92). Es besagt, dass
Korrelationen zwischen Einstellungen und Verhalten relativ hoch ausfallen, wenn die
Operationalisierung der beiden Konstrukte eine hohe Korrespondenz hinsichtlich der
Aspekte Handlung, Ziel, Kontext und Zeit aufweisen (vgl. Ajzen & Fishbein, 1977, S.
890f.). Das heißt, Einstellung und Verhalten müssen über die gleiche Handlung definiert
sein (z.B. Rauchen), sich auf das gleiche Objekt beziehen (z.B. Zigaretten), den gleichen
Zusammenhang betreffen (z.B. in Gesellschaft von Freunden) und auf den gleichen
Zeitraum ausgerichtet sein (z.B. in den nächsten zwei Monaten). Besteht keine oder eine
geringe Kompatibilität zwischen den Operationalisierungen der beiden Konstrukte, sind die
Korrelationen gering. Eine Einstellung gegenüber einem Objekt (z.B. Internet) wird also
mit Handlungen im Hinblick auf dieses Objekt nur geringe Korrelationen aufweisen.
Erfasst man hingegen die Einstellung gegenüber der spezifischen Handlung mit diesem
ii
n
iO BÜE �
=
=1
48
Objekt (z.B. Einkauf im Internet), müsste sich die gemessene Einstellung als guter
Prädiktor für das Verhalten erweisen. Zahlreiche empirische Untersuchungen stützen diese
Hypothese (vgl. Ajzen, 1993, S. 48). Theorien, die zur Überprüfung der Einstellungs-
Verhaltens-Relation herangezogen wurden, sind insbesondere die Theorie des überlegten
Handelns und ihre Erweiterung, die Theorie des geplanten Verhaltens. Beide werden
deshalb in den folgenden Abschnitten dargestellt.
2.3.2. Theorie des überlegten Handelns (TORA)
Die Theorie des überlegten Handelns, die von Ajzen und Fishbein (1980) entwickelt
wurde, bezieht sich auf Verhalten, dessen Ausführung vollständig willentlich beeinflusst
wird. Externe und interne Faktoren, die die Ausführung eines Verhaltens begünstigen oder
behindern könnten, werden hier nicht berücksichtigt. Als unmittelbares Antezedens von
Verhalten wird die Intention einer Person, das jeweilige Verhalten zu realisieren,
angesehen. Darunter verstehen Fishbein und Ajzen die „subjektive Wahrscheinlichkeit
einer Person, mit der sie annimmt, das Verhalten zu einem späteren Zeitpunkt
auszuführen“ (Jonas & Doll, 1996, S. 22). Im Falle willentlich kontrollierten Handelns ist
also die Ausführung eines Verhaltens eine direkte Folge der Intention, dieses Verhalten zu
zeigen. Die Vorhersagevalidität der Intention für das Verhalten ist somit sehr hoch. Jedoch
können sich Intentionen über den Zeitverlauf hinweg verändern. Die Genauigkeit der
Verhaltensvorhersage ist dann umso größer, je geringer der zeitliche Abstand zwischen der
Messung einer Intention und der Beobachtung bzw. Messung des jeweiligen Verhaltens ist,
da sich die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten unvorhergesehener Ereignisse, die die
Intention beeinflussen können, mit zunehmendem zeitlichen Abstand erhöht (vgl. Ajzen,
1985, S. 12).
Die Intention, ein Verhalten auszuführen, wird nach Ajzen und Fishbein (1980, S. 6) durch
zwei Konstrukte bestimmt: zum einen durch die Einstellung einer Person gegenüber dem
spezifischen Verhalten, zum anderen durch ihre Wahrnehmung des sozialen Drucks
wichtiger Bezugspersonen oder Personengruppen, das Verhalten zu zeigen oder zu
unterlassen, die so genannte subjektive Norm. Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person
eine Verhaltensintention realisiert, nimmt zu, je positiver sie selbst das Verhalten bewertet
und je stärker sie davon überzeugt ist, dass Personen, deren Urteil ihr wichtig ist, das
Verhalten befürworten.
Formal lässt sich dies folgendermaßen darstellen (nach Ajzen & Fishbein, 1978, S. 407):
49
(2)
wobei:
V: Verhalten
I: Intention, dieses Verhalten zu zeigen
EV: Einstellung gegenüber dem Verhalten
SN: subjektive Norm, d.h. der soziale Druck, den eine Person empfindet, das Verhalten auszuführen
oder nicht auszuführen
β0, β1: empirisch bestimmte Gewichtungsparameter, die die relative Wichtigkeit der einzelnen Konstrukte
wiedergeben
Die beiden Konstrukte Einstellung und subjektive Norm wiederum sind nach Ajzen eine
Funktion der jeweils zugrunde liegenden verhaltensrelevanten Überzeugungen (im Sinne
des in Kapitel 2.3.1 beschriebenen Erwartungs-mal-Wert-Modells von Fishbein). Der
Einstellung liegen verhaltensbezogene Überzeugungen (behavioral beliefs) zugrunde, die
wiedergeben, inwieweit eine Person davon ausgeht, dass die Ausführung des Verhaltens
zum gewünschten Ergebnis führt. Der subjektiven Norm liegen so genannte normative
Überzeugungen (normative beliefs) zugrunde, die den von der Person empfundenen
sozialen Druck hinsichtlich der Ausführung des Verhaltens widerspiegeln. Diese beiden
Arten von Überzeugungen stellen quasi eine den Konstrukten vorgelagerte Ebene dar.
Ajzen und Fishbein gehen davon aus, dass Personen gegenüber einem Verhalten viele
verschiedene Überzeugungen haben können. Allerdings glauben sie, dass in einer
bestimmten Entscheidungssituation ihre Einstellung und ihre subjektive Norm nur von
einer relativ geringen Anzahl an Überzeugungen beeinflusst wird. „Although a person may
hold a large number of beliefs about any given object, it appears that he can attend to only a
relatively small number of beliefs – perhaps five to nine – at any given moment” (Ajzen &
Fishbein, 1980, S. 63). Ajzen und Fishbein nennen diese in früheren Arbeiten „salient
beliefs“ (1980, S. 63), in neueren Veröffentlichungen „accessible beliefs“ (2000, S. 5). Es
handelt sich dabei um Überzeugungen, die eine besondere Rolle hinsichtlich der
Einstellung bzw. der subjektiven Norm einer Person spielen und von daher besonders
schnell gedanklich verfügbar sind. Die besondere Bedeutung dieser Verfügbarkeit von
Einstellungsüberzeugungen heben Doll und Ajzen hervor: „Attitude accessibility is said to
determine the extent to which an attitude is automatically activated on exposure to the
attitude object, and hence the extent to which the attitude is likely to guide behavior in the
presence of the object“ (1992, S. 754). Wie bereits Fazio et al. (1982, S. 339ff.) weisen
10 ββ ⋅+⋅=≈ SNEIV V
50
auch sie in ihren Experimenten nach, dass die gedankliche Verfügbarkeit stärker ist, wenn
die Erfahrungen gegenüber dem Einstellungsobjekt direkt, also persönlich gemacht
wurden, als wenn sie indirekt (durch Lernen am Modell) erworben wurden (vgl. Doll &
Ajzen, 1992, S. 758ff.).
Abbildung 10 fasst die beschriebenen Zusammenhänge zusammen:
beliefs about the consequences of
performing the behavior
beliefs about the normative expectations
of relevant referents
attitude toward the behavior
(personal factor)
subjective norm(perception of the social pressure to perform the
behavior)
intention behavior
Abbildung 10: Überblick über die Theorie des überlegten Handelns (TORA)
Nach der Theorie des überlegten Handelns kann die Einstellung gegenüber dem Verhalten
geschätzt werden durch Multiplikation der Überzeugungen, inwieweit das Verhalten zu
dem gewünschten Ergebnis führt, mit der subjektiven Bewertung dieses Ergebnisses (vgl.
Ajzen, 1985, S. 13). Dies entspricht der Vorgehensweise des in Kapitel 2.3.1
beschriebenen Erwartungs-mal-Wert-Modells von Fishbein.
51
Formal lässt sich dieser Sachverhalt folgendermaßen ausdrücken:
(3)
wobei:
EV: Einstellung gegenüber dem Verhalten
ÜErg,i: verhaltensbezogene Überzeugungen, inwieweit das Verhalten zu dem gewünschten Ergebnis führt
BErg,i: Bewertung des Ergebnisses
n: Anzahl der salienten verhaltensbezogenen Überzeugungen
i: Zählvariable
Analog kann die subjektive Norm geschätzt werden durch Multiplikation der normativen
Überzeugungen bezüglich einer Bezugsperson/Personengruppe mit der Motivation, den
Erwartungen dieser Person oder Personengruppe zu entsprechen (vgl. Ajzen, 1985, S. 14).
jSNjSN
m
j
MÜSN ,,1�
=
= (4)
wobei:
SN: subjektive Norm
ÜSN,j: normative Überzeugungen, die den von einer Person empfundenen sozialen Druck widerspiegeln
MSN,j: Motivation der Person, den Erwartungen anderer Personen oder Personengruppen zu entsprechen
m: Anzahl der salienten normativen Überzeugungen
j: Zählvariable
Formel 2 lässt sich dementsprechend folgendermaßen erweitern:
(5)
wobei:
V: Verhalten
I: Intention, dieses Verhalten zu zeigen
ÜErg,i: verhaltensbezogene Überzeugungen, inwieweit das Verhalten zu dem gewünschten Ergebnis führt
BErg,i: Bewertung des Ergebnisses
ÜSN,j: normative Überzeugungen, die den von einer Person empfundenen sozialen Druck widerspiegeln
MSN,j: Motivation der Person, den Erwartungen anderer Personen oder Personengruppen zu entsprechen
β0, β1: empirisch bestimmte Gewichtungsparameter (relative Wichtigkeit der einzelnen Konstrukte)
n: Anzahl der salienten verhaltensbezogenen Überzeugungen
m: Anzahl der salienten normativen Überzeugungen
i, j: Zählvariablen
1,,1
0,,1
ββ ⋅���
����
�+⋅�
�
���
�=≈ ��==
jSNjSN
m
jiErgiErg
n
i
MÜBÜIV
iErgiErg
n
iV BÜE
,,1�
==
52
Die Theorie des überlegten Handelns wurde in zahlreichen Studien und in Bezug auf
verschiedenste Verhaltensweisen (Wahl des Präsidenten, Blutspenden, Kondom- bzw.
Antibabypillen-Benutzung, Markenwahl, Gewichtsreduktion u.v.m.) empirisch untersucht
(vgl. Ajzen, 1988, S. 114 und 119). Einen sehr umfangreichen Überblick über Unter-
suchungen zur TORA geben Sheppard, Hartwick und Warshaw (1988, S. 332ff.). In ihren
beiden Meta-Analysen kommen sie zu dem Schluss, dass das Modell von Fishbein und
Ajzen eine hohe Vorhersagevalidität hat (vgl. ebd., S. 338).
Anders beurteilen dies Wiendieck, Bungard und Lück (1983, S. 20): „Trotz seiner Kom-
plexität und mathematischen Präzision und trotz seiner Überlegenheit gegenüber anderen
Modellen ist die prognostische Validität des Modells – außer in den selten einfachen Fällen
der Gleichrichtung aller Faktoren – mit durchschnittlich ca. 35 % (statistisch) erklärter
Varianz als mäßig zu bezeichnen“.
Zudem muss an der Theorie des überlegten Handelns kritisiert werden, dass ihr
Anwendungsbereich sehr begrenzt ist, da alle Aktivitäten, die nicht unter vollständiger
willentlicher Kontrolle des Handelnden liegen, von der Überprüfung durch die TORA
ausgeschlossen sind. Sobald die Ausführung eines Verhaltens bestimmte Fähigkeiten
voraussetzt, die Kooperation anderer erfordert oder etwaige Hindernisse überwunden
werden müssen, werden die Voraussetzungen für die Anwendung der TORA nicht erfüllt.
Da dies jedoch bei sehr vielen Verhaltensweisen der Fall ist, hat Ajzen die Theorie des
überlegten Handelns um diesen Aspekt erweitert und die Theorie des geplanten Verhaltens
entwickelt, die im nächsten Kapitel vorgestellt wird.
2.3.3. Theorie des geplanten Verhaltens (TOPB)
Die Theorie des überlegten Handelns kann – wie eben ausführlich beschrieben – nur auf
solches Verhalten angewandt werden, dessen Realisierung ausschließlich von rationalen
Faktoren abhängt. Externe und interne Faktoren, die die Ausführung des Verhaltens
begünstigen bzw. behindern können, werden vernachlässigt. Deshalb erweiterte Ajzen die
Theorie des überlegten Handelns um ein zusätzliches Konstrukt, die so genannte
wahrgenommene Verhaltenskontrolle (perceived behavioral control, vgl. Ajzen, 1985, S.
30f.). Darunter versteht Ajzen das Ausmaß, in dem eine Person annimmt, Kontrolle über
die Ausführung eines Verhaltens zu haben (vgl. Ajzen & Madden, 1986, S. 457). Hierzu
53
zählen sowohl interne Faktoren, wie ihr Informationsstand, ihre Fähigkeiten, ihr Wille und
ihre Selbstdisziplin als auch externe Faktoren, wie die Verfügbarkeit notwendiger Hilfs-
mittel, die Gelegenheit zur Ausführung des Verhaltens sowie die Kooperation anderer
Personen. Hier wird deutlich, dass den situativen Gegebenheiten eine bedeutende Rolle für
die Umsetzung des Verhaltens zukommt.
Unter Berücksichtigung dieser situationsspezifischen Faktoren, die großenteils nicht
willentlich beeinflusst werden können, wird die Intention in der TOPB interpretiert als
„intention to try performing a certain behavior“ (Ajzen, 1988, S. 132). Dieses Konstrukt
umfasst sowohl die Wirkung vergangener Erfahrungen als auch die antizipierter Hinder-
nisse.
Die Theorie geht davon aus, dass die Intention einer Person, ein Verhalten auszuführen,
umso stärker ist, je positiver sie ihm selbst gegenüber steht, je erstrebenswerter sie die
Bewertung des Verhaltens durch bedeutsame Personen einschätzt und je stärker sie glaubt,
ihr Verhalten kontrollieren zu können. Dabei geht es nicht um die real möglichen oder
existierenden Hindernisse, sondern um die subjektive Beurteilung dieser Einflussfaktoren
durch die Person. Je besser diese jedoch die realen Verhältnisse widerspiegelt, desto
präziser ist die Verhaltensvorhersage (vgl. Ajzen, 1988, S. 133).
Neben dem Einfluss der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf die Intention kann man
unter bestimmten Bedingungen auch einen direkten Einfluss auf die Ausführung des
Verhaltens annehmen. Das ist dann der Fall, wenn eine weitgehende Übereinstimmung
zwischen realer und wahrgenommener Kontrolle besteht (vgl. Ajzen, 1991, S. 184). Auch
Bamberg und Lüdemann (1996, S. 33f.) betonen diesen Sachverhalt, wenn sie ausführen:
„Dieser direkte Effekt der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf das Verhalten hängt
[...] davon ab, inwieweit die subjektiv wahrgenommene Verhaltenskontrolle die in einer
Situation tatsächlich vorhandene Verhaltenskontrolle zutreffend widerspiegelt. Nicht die
wahrgenommene Verhaltenskontrolle selbst beeinflusst also direkt das Verhalten, sondern
sie beeinflusst das Verhalten nur in ihrer Funktion als subjektive Indikatorvariable für das
Ausmaß der nicht direkt gemessenen tatsächlichen Verhaltenskontrolle“. Streng genommen
ist es also nicht die wahrgenommene, sondern die tatsächliche Verhaltenskontrolle, die
einen direkten Einfluss auf das Verhalten ausübt (vgl. dazu auch Frey, Stahlberg & Goll-
witzer, 1993, S. 381).
54
Analog zur Theorie des überlegten Handelns wird auch in der TOPB davon ausgegangen,
dass den Konstrukten „Einstellung“, „subjektive Norm“ und „wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle“ letztlich verhaltensrelevante Überzeugungen zugrunde liegen. Abbildung 11 gibt
einen Überblick über die Zusammenhänge der TOPB-Variablen:
beliefs about the consequences of
performing the behavior
control beliefs
attitude toward the behavior
perceived behavioral control
intention behaviorbeliefs about the
normative expectations of relevant referents
subjective norm
Abbildung 11: Überblick über die Theorie des geplanten Verhaltens (TOPB)
Die im Zusammenhang mit der TORA diskutierten verhaltensbezogenen und normativen
Überzeugungen, die die Einstellung bzw. die subjektive Norm beeinflussen, werden in der
TOPB um den Aspekt der Kontrollüberzeugungen erweitert. Diese basieren zum Teil auf
eigenen Erfahrungen, zum Teil auf solchen, die bei anderen beobachtet wurden, sowie auf
Informationen über die Konsequenzen des Verhaltens aus verschiedenen anderen Quellen.
Kontrollüberzeugungen beinhalten die Einschätzung einer Person über die ihr zur
Verfügung stehenden Ressourcen und Gelegenheiten sowie über ihre eigenen Fähigkeiten,
das Verhalten erfolgreich auszuführen (vgl. Ajzen, 1988, S. 128ff.). Je besser die
Bewertung dieser Faktoren ausfällt und je unwahrscheinlicher sie das Auftreten von
Hindernissen beurteilt, desto größer ist ihre wahrgenommene Verhaltenskontrolle.
Formal lässt sich das Konstrukt der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle analog zu den
Formeln 3 und 4 im Kapitel 2.3.2 folgendermaßen beschreiben:
55
kWKkWK
l
k
BÜWK ,,1�
=
= (6)
wobei:
WK: wahrgenommene Verhaltenskontrolle
ÜWK,k: Kontrollüberzeugungen
BWK,k: Bewertung der Person, inwieweit die Kontrollüberzeugungen die Ausführung des Verhaltens
erschweren oder erleichtern
l: Anzahl an salienten Kontrollüberzeugungen
k: Zählvariable
Für die gesamte Darstellung der TOPB ergibt sich also die folgende Formel:
(7)
wobei:
V: Verhalten
I: Intention, dieses Verhalten zu zeigen
ÜErg,i: verhaltensbezogene Überzeugungen, inwieweit das Verhalten zu dem gewünschten Ergebnis führt
BErg,i: Bewertung des Ergebnisses
ÜSN,j: normative Überzeugungen, die den von einer Person empfundenen sozialen Druck widerspiegeln
MSN,j: Motivation der Person, den Erwartungen anderer Personen oder Personengruppen zu entsprechen
ÜWK,k: Kontrollüberzeugungen
BWK,k: Bewertung der Person, inwieweit jede einzelne Kontrollüberzeugung die Ausführung des
Verhaltens erschwert oder erleichtert
β0, β1, β2: empirisch bestimmte Gewichtungsparameter, die die relative Wichtigkeit der einzelnen Konstrukte
wiedergeben
n: Anzahl der salienten verhaltensbezogenen Überzeugungen
m: Anzahl der salienten normativen Überzeugungen
l: Anzahl an salienten Kontrollüberzeugungen
i, j, k: Zählvariablen
Die Theorie des geplanten Verhaltens wurde in zahlreichen Studien und in Bezug auf die
unterschiedlichsten Verhaltensweisen (z.B. Verkehrmittelwahl, Mülltrennung, AIDS-Prä-
vention, Arbeitssuche, Alkoholismus, Wahlbeteiligung bei politischen Wahlen, Gewichts-
reduktion, Gute-Noten-Bekommen) empirisch überprüft (vgl. Bamberg & Lüdemann,
1996; Plies & Schmidt, 1996 sowie für einen Überblick Ajzen, 1991, S. 187). Eine verglei-
chende Studie von Madden, Ellen und Ajzen (1992), in der sowohl die TORA als auch die
2,,1
1,,1
0,,1
βββ ⋅��
���
�+⋅���
����
�+⋅�
�
���
�=≈ ���===
kWKkWK
l
kjSNjSN
m
jiErgiErg
n
i
BÜMÜBÜIV
56
TOPB auf zehn verschiedene Verhaltensweisen mit unterschiedlichem Ausmaß
willentlicher Kontrollierbarkeit angewandt wurden, zeigte, dass die Einbeziehung der
Variablen wahrgenommene Verhaltenskontrolle die Vorhersage sowohl der Intention als
auch des tatsächlichen Verhaltens verbessert. Dies gilt jedoch nur dann, wenn der Handeln-
de die wahrgenommene Verhaltenskontrolle realistisch einschätzen kann, und wenn das
Verhalten nicht unter vollständiger willentlicher Kontrolle ist. Für Verhaltensweisen, die
vom Handelnden vollständig kontrolliert werden können, erweist sich die Theorie des
überlegten Handelns der Theorie des geplanten Verhaltens überlegen. Unabhängig vom
Grad der Kontrolle erklärte die Theorie des geplanten Verhaltens jedoch auch einen
größeren Anteil der Varianz der Intention. Insofern erscheint es in jedem Fall sinnvoll, die
wahrgenommene Verhaltenskontrolle als zusätzliche Variable aufzunehmen.
Die Theorie des geplanten Verhaltens wurde in der Literatur vielfach diskutiert und
kritisiert. So bemängeln Warshaw und Davis (1985, S. 214), dass Fishbein und andere
Forscher in ihren Untersuchungen die Intention messen, indem sie die Personen teilweise
fragen, ob sie vorhaben, ein Verhalten auszuführen (intend to perform a behavior),
teilweise, ob sie ein Verhalten ausführen werden (will perform a behavior). Warshaw und
Davis empfinden dies als Vermischung zweier unterschiedlicher Konstrukte, nämlich der
Intention (behavioral intention) einerseits und der Vorhersage des eigenen Verhaltens (self-
prediction) andererseits. Fishbein und Stasson greifen diese Kritik in zwei eigenen
Untersuchungen auf, fügen jedoch hinzu, dass diese Unterscheidung nur bei solchem
Verhalten relevant ist, das nicht vollständig unter willentlicher Kontrolle steht:
„Unfortunately, Warshaw and Davis (1985) fail to recognize that the distinction between
self-prediction and intention is only meaningful when one is dealing with nonvolitional
behaviors, goals, or outcomes. That is, when one is asked about performing a behavior that
is completely under one’s own volitional control, one typically believes that one can, and
will, do whatever one intends or tries to do. Thus, for behaviors under volitional control,
measures of what one intends, will try, or will do are all valid indicants of the same latent
variable, namely intention” (Fishbein & Stasson, 1990, S. 177). In einer Studie, die nicht-
willentliches Verhalten untersuchte (nämlich die Anwesenheit von Angestellten bei einer
Telefon-Schulung), definierten Fishbein und Stasson dementsprechend Verhaltensabsicht
über die Operationalisierung “I want…” und Verhaltenserwartung durch “I will…” (vgl.
Fishbein & Stasson, 1990, S. 178 und 182). In einer weiteren, zeitgleich veröffentlichten
57
Studie bestätigten sie jedoch auch ihre oben genannte Hypothese, dass in Bezug auf
willentlich kontrolliertes Verhalten eine Differenzierung zwischen Verhaltensabsicht und
Verhaltenserwartung überflüssig ist. Die unterschiedlichen Formulierungen „will“, „try“,
„want“ und „intend“ luden auf einem einzelnen, gemeinsamen Faktor (vgl. Stasson &
Fishbein, 1990, S. 1546).
Eine weitere Kritik stammt von Ajzen selbst (vgl. 1991, S. 198): Trotz umfassender
empirischer Bestätigungen der Theorie des geplanten Verhaltens bemängelt er den
schwachen Zusammenhang zwischen den direkten Maßen (Einstellung, subjektive Norm
und wahrgenommene Verhaltenskontrolle) und den indirekten Maßen (den jeweils
zugrunde liegenden Überzeugungen). Er ruft deshalb zu weiteren Forschungs-
anstrengungen auf, um alternative Modelle zu entwickeln (vgl. ebd.). In Folge kam es zu
verschiedenen Erweiterungen der Theorie des geplanten Verhaltens. So nahmen Bamberg
und Lüdemann (vgl. 1996, S. 41), Eagly und Chaiken (vgl. 1993, S. 178ff.) sowie Ouellette
und Wood (vgl. 1998, S. 54) den Einfluss von Habit (im Sinne vergangenen Verhaltens,
das mit zunehmender Ausführungshäufigkeit automatisch abläuft) in ihr Modell auf. Doll,
Petersen und Rudolf erweiterten das Modell um das Konzept der Rollenidentität, die sie als
zusätzliche Einflussvariable auf die Intention postulieren (vgl. Doll, Petersen & Rudolf,
2000, S. 8). Ein umfassender Überblick über weitere Modifikationen der Theorie des
geplanten Verhaltens findet sich bei Braunstein (vgl. 2001, S. 140ff.). Einen Einblick in
weiterführende Modelle sowie Anregungen im Hinblick auf zusätzliche Diskussionspunkte
geben Frey, Stahlberg und Gollwitzer (vgl. 1993, S. 385ff.).
Eine weitere Problematik für die Prognose tatsächlichen Verhaltens stellen Phänomene wie
Habitualisierung und Automatisierung dar. So gibt es Handlungen, bei denen die
Gewohnheit die unabhängigen Variablen der TOPB (Einstellung, subjektive Norm,
wahrgenommene Verhaltenskontrolle) überlagern kann. So kann z.B. bei einem starken
Raucher, der zwar seine Einstellung hinsichtlich des Rauchens verändert hat, damit
aufhören möchte, und auch seine Umwelt das Rauchen verurteilt, dennoch die Macht der
Gewohnheit dazu führen, dass er in Stresssituationen zur Zigarette greift. Diese Handlung
läuft dann quasi automatisch und ohne rationale Beteiligung ab. Habitualisiertes Verhalten
spielt gerade auch bei Kaufentscheidungen eine große Rolle (vgl. Kapitel 2.2.3.3).
58
Ein weiteres Phänomen, das für den schwachen Zusammenhang verantwortlich gemacht
werden kann, sind Impulshandlungen. Hier wird eine Handlung alleine durch eine
Reizsituation ausgelöst und läuft dann quasi automatisch ab. Meist besteht eine hohe
emotionale Beteiligung. Auch impulsives Verhalten findet sich in Kaufsituationen sehr
häufig und wurde daher an entsprechender Stelle (Kapitel 2.2.3.4) ausführlich diskutiert.
Auch können, wie eine Studie zeigt (vgl. Solomon, Bamossy & Askegaard, 2001, S. 173),
unerwartete Ereignisse wie Überraschungsgäste oder Wetterwechsel einen starken Einfluss
auf das tatsächliche Verhalten haben.
Da das TOPB-Modell sich trotz teilweise geringer Zusammenhänge über verschiedene
Anwendungsbereiche hinweg bewährt hat, wird es als Grundlage für die vorliegende Arbeit
eingesetzt. Auch Ajzen und Fishbein (1980, S. 149) betonen: „The ubiquity of acts falling
within this category, however, makes it clear that there is really nothing particularly
unusual about consumer behavior. It is human action involving a choice among various
alternatives, and there is little reason to assume that novel and unique processes will have
to be invoked in order to account for such action”.
Dem Schwerpunkt der Arbeit folgend wurde ein Kaufverhaltensmodell entwickelt, dass die
TOPB-Variablen auf den Einkauf im Internet überträgt. Dieses wird im folgenden Kapitel
vorgestellt und im empirischen Teil der Arbeit überprüft (Kapitel 3.2).
2.4. E-Commerce-Kaufverhaltensmodell unter Anwendung der TOPB
Gemäß der Theorie des geplanten Verhaltens ist die Einstellung einer Person gegenüber
einem Objekt eine Funktion ihrer salienten Überzeugungen, dass das Objekt über
bestimmte Eigenschaften verfügt, und ihrer Bewertung dieser Eigenschaften (vgl. Kapitel
2.3.3). In Bezug auf das Kaufverhalten handelt es sich bei dem Objekt um ein Produkt, eine
Marke, einen Anbieter oder eine Dienstleistung3. Die Einstellung einer Person gegenüber
einem Produkt kann dementsprechend bestimmt werden über die Summe aller salienten
Eigenschaften des Produkts, wobei jede Eigenschaft über die Multiplikation der
Überzeugung, dass das Produkt diese Eigenschaft besitzt, und der subjektiven Bewertung
dieser Eigenschaft berechnet wird.
3 Im Folgenden wird exemplarisch nur von Produkten gesprochen. Alle Aussagen beziehen sich jedoch in
gleicher Weise auf Marken, Anbieter und Dienstleistungen.
59
Abbildung 12 gibt die Übertragung der TOPB auf das Kaufverhalten im E-Commerce
wieder. Das dargestellte Modell wird in Kapitel 3.2 anhand empirischer Daten über den
Einkauf von Büromaterial via Internet überprüft.
Überzeugungen über die Folgen des
Einkaufens im Internet
Kontrollüberzeugungen
Einstellung gegenüber „Einkaufen im Internet“
wahrgenommene Verhaltenskontrolle
Intention, im Internet
einzukaufen
Überzeugungen über die Erwartungen relevanter
Personen
subjektive NormKauf im Internet
Abbildung 12: Anwendung der TOPB auf das Verhalten „Einkaufen im Internet“
Bereits Anwendungen der Theorie des überlegten Handelns (TORA) auf das Kaufverhalten
hatten eine hohe Vorhersagevalidität der Kaufintention anhand der Einstellung gegenüber
dem Kauf und der subjektiven Norm ergeben (vgl. Ajzen & Fishbein, 1980, S. 169). Die
Anwendung auf die Theorie des geplanten Verhaltens (TOPB) erscheint daher eine
sinnvolle Fortführung, insbesondere aufgrund der Einbeziehung der wahrgenommenen
Verhaltenskontrolle, die beim Einkauf im Internet z.B. dann eine besondere Rolle spielt,
wenn das gewünschte Produkt nicht verfügbar ist oder die Internet-Seite Performance-
Probleme hat.
Für die Anwendung im Bereich Kaufverhaltensforschung wurden von Ajzen und Fishbein
(1980, S. 153) einige Anpassungen des TORA-Modells vorgenommen. So wurde teilweise
anstelle der Überzeugung, dass ein Produkt bestimmte Attribute besitzt, das Ausmaß
erfasst, in dem der Käufer mit dem Produkt zufrieden ist. Des Weiteren wurde anstelle der
Bewertung der Eigenschaften des Produkts die subjektive Wichtigkeit der einzelnen
60
Attribute des Produkts für den Käufer gemessen. Auf eine ähnliche Adaption greift auch
Braunstein in ihrem Kundenbindungsmodell auf Basis der TOPB, das in Kapitel 2.6.4
beschrieben wird, zurück. Auch das in der vorliegenden Arbeit entwickelte E-Commerce-
Kundenloyalitätsmodell (vgl. Kapitel 2.7) baut auf solchen Anpassungen des TOPB-
Modells auf. Bevor jedoch diese Adaptionen und Erweiterungen der Theorie des geplanten
Verhaltens vorgestellt werden, ist es nötig, das Konzept der Kundenzufriedenheit sowie die
Konzepte Kundenbindung und Kundenloyalität vorzustellen.
2.5. Kundenzufriedenheit als Determinante des Kaufverhaltens
2.5.1. Begriff der Kundenzufriedenheit
In einer Gesellschaft, in der Produkte und Dienstleistungen austauschbar geworden sind
und durch zunehmenden Wettbewerb das Anspruchsniveau der Konsumenten gestiegen ist,
gewinnt die Zufriedenheit der Kunden eine immer größere Bedeutung (vgl. Ludwig, 1998,
S. 130 sowie Müller & Riesenbeck, 1991, S. 67). Zufriedene Kunden werden mit erhöhter
Wahrscheinlichkeit Wiederkäufe tätigen, ihre guten Erfahrungen mit einem Unternehmen
auf andere Produkte oder Dienstleistungen des Unternehmens übertragen (Generalisierung)
und durch Mitteilung ihrer positiven Erfahrungen an Freunde und Bekannte potenziell neue
Kunden generieren (Mund-zu-Mund-Werbung) (vgl. Gruber, 1998, S. 384; Simon &
Homburg, 1998, S. 19f. sowie Weinke, 1998, S. 83). Auch das Fazit einer Studie, die in
Zusammenarbeit von Forschung und Praxis entstand, unterstreicht dies: „Strategien zur
Steigerung der Kundenzufriedenheit zahlen sich aus: Firmen, die dabei besonders
konsequent vorgingen, konnten ihre Gewinne und Renditen weit drastischer erhöhen als
ihre nur branchendurchschnittlichen Mitbewerber“ (Griffin, Gleason, Preiss &
Shevenaugh, 1995, S. 65).
Wie stark das Interesse an Erkenntnissen über die Zufriedenheit von Kunden ist, zeigt auch
die Entwicklung branchenübergreifender, bevölkerungsrepräsentativer Kundenbarometer in
den USA, Schweden, Norwegen, Deutschland, der Schweiz und Österreich. Diese Studien
ermöglichen durch ihre jährliche Durchführung einen kontinuierlichen Überblick über die
Entwicklung der Kundenzufriedenheit sowie deren Determinanten und Konsequenzen über
verschiedene Branchen hinweg (einen guten Überblick über die einzelnen Kundenbaro-
61
meter geben Ertl, 2001, S. 13ff. und Bruhn, 2000b, S. 390ff.; zum Kundenmonitor
Deutschland vgl. Dornach & Metje, 2001, S. 6ff. sowie Meyer & Dornach, 2001).
In den folgenden Abschnitten wird zunächst der Begriff der Kundenzufriedenheit definiert,
alternative Modellierungsrahmen werden vorgestellt. Anschließend werden die Konsequen-
zen von Kundenzufriedenheit sowie die postulierten Zusammenhänge diskutiert. Darauf
aufbauend wird ein eigenes Modell entwickelt, das die behandelten Konstrukte mit Blick
auf den E-Commerce integriert. Die Überprüfung dieses Modells anhand empirischer
Daten erfolgt in Kapitel 3.3.
Trotz einer Vielzahl an Veröffentlichungen zum Konzept der Kundenzufriedenheit, fehlt
bis heute eine einheitliche Definition sowie eine allgemein anerkannte Theorie der
Kundenzufriedenheit (vgl. Burmann, 1991, S. 250; Homburg & Rudolph, 1998, S. 35;
Jung, 1999, S. 32; Matzler, 1997, S. 1 sowie Rapp, 1995, S. 25). Der amerikanische
Kundenzufriedenheitsforscher Oliver (1997, S. 13) skizziert die Situation mit den Worten:
„Was Kundenzufriedenheit ist, weiß mittlerweile jeder, es sei denn, man bittet ihn um eine
Definition. Dann, so scheint es, wissen es die wenigsten“.
Es wird daher zunächst ein Überblick über verschiedene Definitionen der
Kundenzufriedenheit gegeben:
��Kundenzufriedenheit ist „das Ergebnis eines komplexen Informationsverarbeitungs-
prozesses [...], in dessen Zentrum im Sinne eines psychischen Soll/Ist-Vergleichs die
Bewertung aktueller Erfahrungen (Ist-Komponente) mit den Leistungen eines Anbieters
anhand der Erwartungen bzw. eines Anspruchsniveaus (Soll-Komponente) durch den
Kunden erfolgt. Zufriedenheit als das Ergebnis des Soll/Ist-Vergleichs ist die nach
Nutzung/Erfahrung wahrgenommene Eignung eines Objekts, vorhandene Bedürfnisse
zu befriedigen“ (Schütze, 1992, S. 129).
��„Zufriedenheit (bzw. Unzufriedenheit) ist das Ergebnis eines komplexen psychischen
Soll-Ist-Vergleichs. Sie bezeichnet die emotionale Reaktion auf das wahrgenommene
Ausmaß, in dem die gewählte Alternative die Soll-Leistung erfüllt (Grad der
Bestätigung)“ (Gierl & Höser, 1992, S. 78).
62
��„Kundenzufriedenheit ist eine individuelle Einstellung, die durch den permanenten
Vergleich der tatsächlich wahrgenommenen Unternehmensleistung und den
Erwartungen bezüglich dieser Unternehmensleistung entsteht“ (Rapp, 1995, S. 6).
��Kundenzufriedenheit ist „das Ergebnis individueller Abgleichprozesse zwischen den
Erwartungen und Ansprüchen der Nachfrager an bestimmte Leistungen mit den
tatsächlich erhaltenen Leistungen, wie sie der einzelne Kunde subjektiv wahrgenommen
hat“ (Meyer & Dornach, 1998, S. 182).
��Kundenzufriedenheit wird „als Nachkaufphänomen verstanden, in dem sich
widerspiegelt, wie der Kunde Produkte oder Dienstleistungen beurteilt, mit denen er
zuvor Erfahrungen gesammelt hat. Insofern stellt Zufriedenheit das Ergebnis einer ex
post-Beurteilung dar und setzt ein konkretes, selbsterfahrenes Konsumerlebnis voraus“
(Stauss & Seidel, 1998, S. 204).
��„Zufriedenheit entsteht als Empfindung des Kunden durch seinen Vergleich von wahr-
genommenem Wertgewinn (als Resultat des Kaufs) und erwartetem Wertgewinn (vor
dem Kauf)“ (Kotler & Bliemel, 2001, S. 61).
��Kundenzufriedenheit wird verstanden „als eine Einstellung, die sich aus dem
abwägenden Vergleich zwischen der erwarteten Leistung (Soll) und der tatsächlich
wahrgenommenen Leistung (Ist) ergibt“ (Homburg & Stock, 2001, S. 791).
Trotz des von vielen Autoren beklagten Mangels eines einheitlichen Kundenzufriedenheits-
Konzepts (vgl. Burmann, 1991, S. 250; Jung, 1999, S. 32 sowie Rapp, 1995, S. 25), ist
dennoch eine starke Tendenz in Richtung des Confirmation/Disconfirmation-Paradigmas
festzustellen (vgl. Gierl & Bartikowski, 2002, S. 50 sowie Homburg, Giering & Hentschel,
1999, S. 175), die sich auch in den vorliegenden Definitionen widerspiegelt. Dieses Modell
wird daher in den folgenden Kapitel eingehend diskutiert.
63
2.5.2. Das Confirmation/Disconfirmation-Paradigma und seine Komponenten
Das Confirmation/Disconfirmation-Paradigma (C/D-Paradigma) spielt in der wissen-
schaftlichen Diskussion die weitaus größte Rolle (vgl. Krafft, 1999, S. 516 sowie Stauss,
1999a, S. 6) und kann als Basismodell der Kundenzufriedenheit betrachtet werden (vgl.
Homburg & Rudolph, 1998, S. 38). Es geht davon aus, dass Zufriedenheit und Unzufrie-
denheit das Ergebnis eines komplexen Informationsverarbeitungsprozesses sind. Ausgangs-
punkt ist der kognitive Vergleich eines Ist-Zustands mit einem Soll-Zustand. Der Kunde
hat im Laufe der Zeit konkrete Erwartungen an ein Produkt oder eine Dienstleistung
ausgebildet, die sein Anspruchsniveau bestimmen (Soll-Zustand). Diese Erwartungen stellt
er den bei der Nutzung des Produkts oder der Dienstleistung gemachten Erfahrungen (Ist-
Zustand) gegenüber. Dieser Vergleichsprozess kann grundsätzlich entweder zu einer
Bestätigung (Confirmation) oder zu einer Nicht-Bestätigung (Disconfirmation) führen. Das
Ergebnis der Bestätigung kann entweder positiv (Ist > Soll), neutral (Ist = Soll) oder
negativ (Ist < Soll) sein. In Abhängigkeit von Ausmaß und Richtung der Bestätigung
entsteht Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit. Abbildung 13 gibt diese Grundstruktur des
Modells wieder (nach Homburg & Rudolph, 1998, S. 39):
Soll-Leistung(Vergleichs-
standard)
Ist-Leistung(wahrgenommenes Leistungsniveau)
Bestätigung bzw. Nicht-Bestätigung
Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit
Abbildung 13: Grundstruktur des Confirmation/Disconfirmation-Paradigmas
64
Bezüglich der Grundstruktur C/D-Paradigmas besteht weitgehende Übereinstimmung. Im
Hinblick auf die einzelnen Elemente des Konzepts finden sich in der Literatur jedoch
teilweise sehr unterschiedliche Vorstellungen (vgl. Homburg, Giering & Hentschel, 1999,
S. 176 sowie Stauss, 1999a, S. 6). Die wichtigsten Komponenten des Modells werden
daher im Folgenden aus verschiedenen Sichtweisen diskutiert.
2.5.2.1. Soll-Komponente
Für die Soll-Komponente finden sich in der Literatur nicht nur viele verschiedene Begriffe
(u.a. Vergleichsstandard, Soll-Leistung, Soll-Wert, Leistungsniveau), es herrschen auch
sehr divergierende Meinungen über deren inhaltliche Definition (vgl. z.B. Gierl & Höser,
1992, S. 79; Homburg & Rudolph, 1998, S. 39; Schütze, 1992, S.156 sowie Stauss &
Seidel, 1998, S. 204).
So unterscheiden beispielsweise Homburg und Rudolph (vgl. 1998, S. 39) folgende vier
Vergleichsstandards:
�� Erwartungen,
�� Erfahrungsnormen,
�� Ideale und
�� wahrgenommene Wertedifferenzen.
Schütze (1992, S. 157) erweitert diese Alternativen auf acht mögliche Standards, „die in
mehr oder minder großem Ausmaß in die Bildung des individuellen Vergleichsstandards
einfließen“:
�� das Erwartete,
�� das Normale,
�� das Ideale,
�� das minimal Tolerierbare,
�� das Gerechte,
�� das Verdiente,
�� das mit angemessenen Mitteln Erreichbare und
�� die beste Alternative.
Grundsätzlich spiegelt die Soll-Komponente ein Anspruchsniveau wider (vgl. Kroeber-Riel
& Weinberg, 1999, S. 386), das an unterschiedlichen Maßstäben orientiert sein kann, wie
65
die oben genannten Definitionen zeigen. In der Literatur am weitesten verbreitet ist die
Gleichsetzung der Soll-Komponente mit Erwartungen (vgl. Bauer, 2000, S. 25; Meyer,
2001, S. 36 sowie Stauss, 1999a, S. 6), obwohl diese Sichtweise die Wünsche des Käufers
nicht berücksichtigt und zu dem paradoxen Schluss führt, dass ein Kunde, der eine
schlechte Leistung erwartet hat und eine solche erhält, zufrieden ist (vgl. Spreng,
MacKenzie und Olshavsky, 1996, S. 15). Die Operationalisierung des Vergleichsstandards
als Erwartungen wird im C/D-Paradigma auch als Expectation-Disconfirmation-Modell
bezeichnet (vgl. Homburg & Rudolph, 1998, S. 39).
Erwartung wird dabei definiert als die Gesamtheit der Meinungen und Kenntnisse über die
Leistungsfähigkeit eines Produkts bzw. einer Dienstleistung vor Inanspruchnahme dieses
Produkts bzw. der Dienstleistung. Das erwartete Leistungsniveau ergibt sich zum einen aus
dem Durchschnitt aller bisherigen Erfahrungen (vgl. Bauer, 2000, S. 25), und zwar sowohl
eigener als auch beobachteter bzw. übernommener Erfahrungen im Sinne der sozial-
kognitiven Lerntheorie Banduras (1976), zum anderen spielen weitere Faktoren, wie z.B.
der Preis und die Marke eine Rolle. „Vor der konkreten Leistungserfahrung wird dann das
für am wahrscheinlichsten gehaltene Leistungsergebnis als Vergleichsmaßstab
herangezogen“ (Bauer, 2000, S. 25).
Differenzierter betrachtet werden Erwartungen vor allem von fünf Faktoren beeinflusst (in
Anlehnung an Rapp, 1995, S. 31f.):
1. Die persönlichen Bedürfnisse des Kunden
Ein Einkäufer von Büromaterial, in dessen Firma nur einfache Schreibwaren gebraucht
werden, wird andere Anforderungen an einen Anbieter von Bürobedarf haben als ein
Einkäufer eines Unternehmens mit sehr spezifischen Bedürfnissen, wie z.B. eines
Architekturbüros.
2. Die Quantität an bisherigen Erfahrungen
Ein unerfahrener Internet-Einkäufer wird vor allem eine sehr einfache Benutzerführung
erwarten, ein erfahrener wird mehr Wert auf andere Kriterien legen, z.B. auf spezielle
Sonderleistungen, wie ein automatisches Controlling aller von ihm bisher bei diesem
Anbieter bestellten Produkte oder eine Erleichterung bei der Nachbestellung.
66
3. Die Qualität der bisherigen Erfahrungen
Ein Einkäufer, der bisher sehr gute und benutzerfreundliche Internet-Seiten kennen
gelernt hat, wird diese als Standard voraussetzten und dadurch höhere Erwartungen an
einen Internet-Anbieter haben als jemand, der bisher sehr schlechte Erfahrungen mit
Internet-Seiten gemacht hat.
4. Die direkte Kommunikation über die Unternehmensleistung
Leistungs- und Qualitätsmerkmale, die ein Anbieter in seinen Marketingaktivitäten ver-
spricht, prägen in hohem Maße die Erwartungen des Kunden. Verspricht ein
Bürohändler die Lieferung für den nächsten Tag, so wird der Kunde dies auch erwarten.
5. Die indirekte Kommunikation über die Unternehmensleistung
Zur indirekten Kommunikation, die im Gegensatz zur direkten Kommunikation nicht
vom Unternehmen gesteuert werden kann, gehört vor allem Mund-zu-Mund-Werbung
sowie Berichterstattung durch die Medien (z.B. Fachzeitschriften oder
Veröffentlichungen der Stiftung Warentest). Hat ein Einkäufer Gutes über einen
Anbieter gehört, so wird er eine dementsprechende Leistung erwarten.
Grundsätzlich beziehen sich die Erwartungen eines Kunden auf das gesamte Spektrum
einer Unternehmensleistung, das heißt, sie reichen von Vorstellungen über den Kauf bzw.
die Inanspruchnahme der Dienstleistung (z.B. Freundlichkeit, Beratung, Preis, Verfüg-
barkeit; vgl. Töpfer & Wieder, 1999, S. 245) bis hin zu allen Erwartungen im Hinblick auf
den Umgang mit dem Produkt im Laufe des gesamten Produktlebenszyklus (z.B. Leistung
des Produkts, Haltbarkeit, Serviceleistungen bei Problemen usw.) bzw. den Resultaten
einer Dienstleistung (z.B. Umsetzbarkeit einer Beratungsleistung, „Haltbarkeit“ einer
Reparatur, Gefallen einer Frisur).
Aufgrund der Determinierung der Erwartungen durch die individuellen Erfahrungen eines
Käufers variieren die Vorstellungen über das Leistungsniveau eines Produkts bzw. einer
Dienstleistung sowohl interindividuell (von Kunde zu Kunde) als auch intraindividuell (in
unterschiedlichen Kaufsituationen oder zu unterschiedlichen Zeitpunkten im Leben). Die
gleiche Leistung kann also bei einem Kunden Zufriedenheit erzeugen, bei einem anderen
Unzufriedenheit. Ebenso kann ein und dieselbe Leistung die Erwartungen eines Kunden zu
einem Zeitpunkt erfüllen, zu einem anderen Zeitpunkt kann sie aufgrund neuer
67
Erfahrungen und eines dadurch veränderten Anspruchsniveaus zu Unzufriedenheit führen.
Für den Anbieter ist es daher wichtig zu berücksichtigen, dass Konsumenten sich an das –
sei es von ihm selbst oder von der Konkurrenz – angebotene Leistungsniveau gewöhnen.
Bruhn (vgl. 2000, S. 1032) spricht in diesem Zusammenhang sogar von „Anspruchsinfla-
tionierung“. Selbst eine sehr hohe Produkt- und/oder Servicequalität wird schnell zur
Selbstverständlichkeit und damit zur Soll-Leistung. Insofern ist Kundenzufriedenheit
immer ein dynamischer, progressiver Prozess (vgl. Meyer & Davidson, 2001, S. 241).
Die meisten Autoren gehen davon aus, dass ein Kunde in der Regel mehrere der oben
genannten Vergleichsstandards parallel heranzieht, um zu seinem Zufriedenheitsurteil zu
gelangen (vgl. Müller, 1998a, S. 199; Schütze, 1992, S. 159; Stauss, 1999a, S. 7 sowie
Stauss & Seidel, 1998, S. 205). So zeigen z.B. die Untersuchungen von Parasuraman, Berry
und Zeithaml (1991, S. 42) „that customers’ service expectations have two levels: desired
and adequate. The desired service level is the service the customer hopes to receive. It is a
blend of what the customer believes ‘can be’ and ‘should be’. The adequate service level is
that which the customer finds acceptable. It is in part based on the customer’s assessment
of what the service ‘will be’, that is, the customer’s ‘predicted service’.”
Die Komplexität des Erwartungskonstrukts sowie dessen sehr divergierende Operationali-
sierungen in den unterschiedlichen Studien bedingen eine Nicht-Vergleichbarkeit der
Forschungsergebnisse und erschweren den Weg zu einem einheitlichen
Zufriedenheitskonzept.
2.5.2.2. Ist-Komponente
Die Ist-Komponente wird in der Literatur deutlich einheitlicher definiert als die Soll-Kom-
ponente. Sie wird weitgehend übereinstimmend verstanden als die individuell wahrgenom-
mene Leistung eines Produkts oder einer Dienstleistung (vgl. u.a. Homburg & Rudolph,
1998, S. 41; Schütze, 1992, S. 160 sowie Stauss, 1999a, S. 7). „Somit geht es nicht um die
objektive Wirklichkeit, sondern um die Wahrnehmung des Kunden, welche durch einen
subjektiven und selektiven Prozess gekennzeichnet ist. Dies bedeutet, dass objektiv gleiche
Reize unterschiedlich auf- bzw. wahrgenommen werden, und dass alle Reize gefiltert
sowie in mehreren Stufen verarbeitet werden“ (Bauer, 2000, S. 28). Auf derartige Filter-
und Selektionsmechanismen ist das menschliche Gehirn aufgrund seiner begrenzten
68
Informationsverarbeitungskapazität angewiesen (vgl. Behrens, 1991, S. 153). Eingehende
Informationen werden mit früheren Erfahrungen abgeglichen und nach Möglichkeit in die
vorhandenen Strukturen eingeordnet. Dabei kann es zu verschiedenen Verzerrungseffekten
kommen, die im Folgenden näher erläutert werden.
Stereotypenbildung
„Bei der Stereotypenbildung wird von der Ausprägung bei einem dominanten Merkmal auf
die Ausprägung eines anderen Merkmals geschlossen“ (Bauer, 2000, S. 28). Als
klassisches Beispiel nennt Bauer den Rückschluss vom Preis auf die Qualität.
Halo-Effekt
Eine weitere wesentliche Ursache von Wahrnehmungsverzerrungen ist der so genannte
Halo-Effekt. Er bezeichnet im Rahmen der Konsumentenforschung das Phänomen, dass
eine globale Einstellung gegenüber einem Produkt bzw. einer Dienstleistung auf andere
Merkmale des Produkts bzw. der Dienstleistung ausstrahlt und deren Wahrnehmung beein-
flusst (zum Halo-Effekt in der Sozialpsychologie vgl. Fischer & Wiswede, 2002, S. 210).
So können z.B. Produkte von bekannten Markenartikelherstellern als qualitativ besonders
hochwertig empfunden werden, wenn ein Halo-Effekt vom Herstellerimage auf die
Qualität der Produkte stattfindet (zur Bedeutung des Halo-Effekts vgl. die Untersuchung
von Beckwith & Lehmann, 1975, S. 265ff.).
Irradiation
Das Phänomen der Irradiation beschreibt die Tatsache, dass „objektiv unveränderte Reize
unterschiedlich wahrgenommen werden, wenn sich die Reizbedingungen im Umfeld än-
dern“ (Rosenstiel & Neumann, 2002, S. 148). So können z.B. die gleichen Produkte in
einem ansprechend gestalteten Verkaufsraum völlig anders wahrgenommen werden als in
einer Fabrikhalle (z.B. bei so genannten Fabrikverkäufen).
Primacy- und Recency-Effekt
Hier kommt es darauf an, in welcher Reihenfolge die Informationen aufgenommen werden.
Beim Primacy-Effekt beeinflusst die zuerst wahrgenommene Information das Gesamturteil
über ein Produkt bzw. eine Dienstleistung, beim Recency-Effekt ist die zuletzt wahrge-
nommene Information entscheidend für das Gesamturteil (vgl. dazu Bierhoff, 2000, S.
218f.; Fiedler & Bless, 2002, S. 136 sowie Fischer & Wiswede, 2002, S. 204).
69
Gesetz von Homans
Ebenfalls eine Rolle bei der Wahrnehmung der Leistung eines Produkts oder einer
Dienstleistung können Verzerrungen spielen, die aufgrund des Gesetzes von Homans
zustande kommen. Das Gesetz besagt, dass die Sympathie proportional zur Anzahl der
Kontakte steigt. Daraus schließen Rosenstiel und Neumann (2002, S. 188) mit dem Ver-
weis auf entsprechende empirische Forschungsergebnisse von Engel, Kollat und Blackwell
(1968), „dass bei Angeboten, für die häufig geworben wird, nicht nur der Bekanntheits-
grad, sondern auch der Sympathiegrad steigt“. So kann eine Marke, für die häufig gewor-
ben wurde, alleine durch die Häufigkeit der Werbekontakte positive Gefühle (Sympathie)
auslösen und ein Produkt der Marke dadurch positiver beurteilt werden.
Welches Wahrnehmungsphänomen jeweils auftritt, bzw. ob es überhaupt zu derartigen
Verzerrungen kommt, hängt von vielen verschiedenen Faktoren sowohl der Person als auch
der Situation ab. Da Wahrnehmung ein komplexer kognitiver Vorgang ist, „der mit
anderen kognitiven Vorgängen wie Aufmerksamkeit, Denken und Gedächtnis verknüpft ist
[...], ist es kaum möglich, die Wahrnehmung als einen eigenständigen Vorgang
abzugrenzen und zu untersuchen“ (Kroeber-Riel & Weinberg, 1999, S. 268f.).
Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass es sich bei der Ist-Komponente um eine
subjektiv wahrgenommene Leistung handelt, die mehr oder weniger stark mit der
objektiven Leistung übereinstimmt (vgl. Carstens, 1991, S. 121 sowie Schneider, 2000, S.
39), da aufgrund der menschlichen Informationsverarbeitungsmechanismen verschiedene
Verzerrungseffekte eintreten können. Wichtig ist deshalb für die Praxis, dass Unternehmen
die subjektive Bewertung ihrer Kunden ins Zentrum der Zufriedenheitsanalysen stellen
(vgl. Frankenberger, 1991, S. 139). In diesem Sinne kann man mit Homburg (1998, S. 253)
sagen: „Qualität wird durch den Kunden definiert und bestimmt“. Das Unternehmen muss
also die Kundenerwartungen und -bedürfnisse aufspüren, kontinuierlich auf ihre Aktualität
hin überprüfen (im Sinne eines Kundenzufriedenheits-Controlling, vgl. Weber, 1998, S.
269), seine Produkte und Dienstleistungen danach ausrichten (vgl. Hauser & Clausing,
1998, S. 66ff. sowie Mei-Pochtler, 1999, S. 242ff.) und dabei vor allem besser sein als die
Konkurrenz (vgl. Handlbauer, 1999, S. 135). Backhaus (vgl. 1999, S. 34) spricht in diesem
Zusammenhang vom so genannten komparativen Konkurrenzvorteil (KKV), wobei er be-
tont, dass ein Produktvorteil erst dann zu einem KKV wird, wenn er vom Kunden auch als
70
„signifikant nutzenstiftend“ wahrgenommen wird. Doch selbst ein KKV bietet heute nur
noch einen kurzfristigen Vorteil, da immer mehr Unternehmen aufgrund einer maximalen
Flexibilisierung ihres Geschäftssystems und einer Verkürzung der Reaktionszeiten durch
technologische Fortschritte die Vorsprünge der Konkurrenz relativ schnell ausgleichen
können (vgl. Backhaus & Baumeister, 2000, S. 203).
2.5.2.3. Soll-Ist-Vergleich
Der Soll-Ist-Vergleich ist ein subjektiver Bewertungsprozess zweier ebenfalls subjektiver,
sehr komplexer Komponenten, die sich zusätzlich gegenseitig beeinflussen können. Wie
dies im einzelnen geschehen kann, wird in verschiedenen verhaltenswissenschaftlichen,
insbesondere sozialpsychologischen Theorien erklärt. Im Vordergrund stehen hier:
��die Konsistenztheorien,
��die Kontrasttheorie sowie
��die Assimilations-Kontrast-Theorie.
Die Konsistenztheorien gehen davon aus, dass Menschen eine interne psychische
Konsistenz zwischen ihren Eindrücken, ihren Einstellungen und ihrem Verhalten anstreben
(vgl. Bornewasser, Hesse, Mielke & Schmidt, 1976, S. 76). Lassen sich neue Eindrücke
oder ein Verhalten nicht mit den Einstellungen in Einklang bringen, entsteht ein Zustand,
der als unangenehm empfunden wird. Dies löst im Individuum die Motivation zur
Wiederherstellung von kognitiver Konsistenz aus.
Konsistenztheorien, die hohe theoretische und empirische Beachtung fanden, sind (vgl.
Bornewasser, Hesse, Mielke & Schmidt, 1976, S. 76):
��die Theorie der kognitiven Dissonanz (Festinger, 1957),
��die Balance-Theorie (Heider, 1958),
��die Theorie der symmetrischen Orientierungen (Newcomb, 1953),
��die Kongruenztheorie (Osgood & Tannenbaum, 1955) sowie
��die Theorie der affektiv-kognitiven Konsistenz (Rosenberg, 1960).
Bezieht man die Grundannahmen der Konsistenztheorien auf das C/D-Paradigma, so
können nicht bestätigte Erwartungen die kognitive Konsistenz stören, das heißt, der Kunde
erlebt ein unangenehmes Gefühl. Er wird also versuchen, diese Inkonsistenzen abzubauen,
um sein kognitives Gleichgewicht wiederherzustellen. Im Kontext der Kundenzufrieden-
71
heit bedeutet dies, dass ein Kunde Diskrepanzen zwischen Soll- und Ist-Leistung durch
eine Veränderung der Wahrnehmung des Produkts bzw. der Dienstleistung dahingehend
angleichen wird, dass er die Leistungswahrnehmung seiner Erwartung anpasst (vgl. Bauer,
2000, S. 29). Dies bedeutet, dass die Nichterfüllung eines Anspruchsniveaus nicht
zwangsläufig zu Unzufriedenheit führt, sondern durch Wahrnehmungsverzerrung korrigiert
werden kann.
Bei der Kontrasttheorie hingegen erfolgt die Anpassung in genau entgegengesetzter
Richtung (vgl. Homburg & Rudolph, 1998, S. 45): Stimmt die erwartete Leistung nicht mit
der wahrgenommenen Leistung überein, geht die Kontrasttheorie davon aus, dass der
Kunde polarisieren wird, das heißt, bei positiver Abweichung der Ist-Leistung von der
Erwartung wird er die Leistung besser beurteilen als sie tatsächlich ist und zufrieden sein.
Fällt die Ist-Leistung schlechter aus als erwartet, wird dieser Unterschied subjektiv größer
wahrgenommen als er tatsächlich ist, und es entsteht Unzufriedenheit.
Eine Kombination der beiden beschriebenen Theorien stellt die Assimilations-Kontrast-
Theorie nach Sherif und Hovland (1961) dar. Je nach Größe der wahrgenommenen
Diskrepanz zwischen Ist- und Soll-Leistung kommt es zu Assimilation (Konsistenztheorie)
oder zu Kontrasteffekten (Kontrasttheorie): Bei geringfügigen Abweichungen zwischen
wahrgenommener und erwarteter Leistung, wird der Ist-Wert dem Soll-Wert angeglichen,
das heißt, innerhalb eines gegebenen Toleranzbereichs tritt die Konsistenztheorie in Kraft.
Ist die Erwartung also nur geringfügig höher (innerhalb der Toleranzzone) als die Ist-
Leistung, wird die Ist-Leistung der Erwartung angeglichen – Zufriedenheit entsteht. Wird
der Toleranzbereich überschritten, kommt es zur Polarisierung, das heißt, die
Abweichungen von der erwarteten Leistung werden stärker wahrgenommen als sie tatsäch-
lich sind. Ist die Leistung deutlich besser als die Erwartung, kommt es zu einer positiven
Überraschung und damit verbunden zu hoher Zufriedenheit. Liegt die Leistung unter dem
erwarteten Niveau, kommt es zu einer Enttäuschung und damit zu Unzufriedenheit.
Auch beim Soll-Ist-Vergleich finden also Wahrnehmungsverzerrungen statt, die die
Entstehung von Zufriedenheit und Unzufriedenheit nachhaltig beeinflussen können.
72
2.5.2.4. Bewertung des Soll-Ist-Vergleichs
Zur Bewertung des Soll-Ist-Vergleichs sei zunächst das Modell zur Zufriedenheit von
Hofstätter (1986) vorgestellt. Er definiert die Zufriedenheit einer Person als Quotienten aus
der subjektiven Bewertung der Person und ihren Erwartungen, wobei beide Aspekte von
der individuellen Lage abhängen (1986, S. 123). Um ein zu starkes Absinken der
Zufriedenheit zu verhindern, führt Hofstätter zum einen ein äußeres Regulativ (soziale
Normen), zum anderen zwei mögliche Rückkoppelungsschleifen ein, die sowohl auf die
Erwartung als auch auf die subjektive Bewertung einwirken. Die sozialen Normen, die
insofern von der individuellen Lage abhängen als diese die gesellschaftliche Position
determiniert, verhindern ein zu starkes Ansteigen der Erwartungen, indem sie „ein rechtes
Maß in allen Dingen“ (Hofstätter, 1986, S. 128) vorgeben. Das heißt, eine Person weiß
nach Hofstätter aufgrund ihres sozialen Status, was sie erwarten kann und was außerhalb
ihrer Möglichkeiten bzw. außerhalb dessen, was gesellschaftlich von ihr erwartet wird,
liegt. Je nach Ergebnis des Erwartungs-Bewertungs-Quotienten kommt es zu Rück-
koppelungseffekten. Fällt die Bewertung niedriger aus als die Erwartung, ist die Zufrieden-
heit gering und es kommt entweder zur Anpassung der Erwartung auf ein niedrigeres
Niveau oder zur Anpassung der Bewertung auf ein höheres Niveau (gestrichelte Linien).
Liegt das Ergebnis des Ist-Soll-Vergleichs unter einer kritischen Grenze, wird die Motiva-
tion, die individuelle Lage zu verändern, aktiviert. Abbildung 14 gibt das beschriebene
Modell schematisch wieder.
Überträgt man das skizzierte Modell auf die Kundenzufriedenheit mit einem Produkt, so
führt der Abgleich der Erwartungen und der Bewertung entweder zur Zufriedenheit mit
dem Produkt, oder es kommt über Rückkoppelung zur Anpassung der Erwartung nach
unten oder der Bewertung nach oben. Unterschreitet das Ergebnis die kritische Marke,
kommt es zu motivationalen Prozessen, die eine Veränderung, das heißt einen Produkt-
wechsel hervorrufen. Die Erwartungen der Person werden dabei von den sozialen Normen
beeinflusst.
73
individuelle Lage: L
Erwartung: E
Bewertung: B
soziale Normen: N
Motivation: M
Zufriedenheit:
B >> E
B > E
B < E
B << Egering
groß
B = EZ = B
E
E = f(Z)
B = f(Z)
M = f(Z)
Abbildung 14: Modell der Zufriedenheit von Hofstätter (1986)
Während das Modell von Hofstätter von einem rein kognitiven Vergleich zwischen Soll-
(Erwartung) und Ist-Komponente (Bewertung) ausgeht (vgl. dazu auch Schnippe, 2000, S.
107), postuliert das Confirmation/Disconfirmation-Modell einen zweistufigen Prozess aus
kognitiver und emotionaler Bewertung. Danach kommt es bei der Entstehung von
Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit zunächst zu einem kognitiven Vergleich von Ist- und
Soll-Komponente. Dieser kann zu einer Bestätigung oder einer Nicht-Bestätigung von
Erwartungen führen. Erst die emotionale Bewertung dieser Bestätigung bzw. Nicht-Bestäti-
gung bewirkt – in Abhängigkeit von der Stärke der Ist-Soll-Differenz – Zufriedenheit bzw.
Unzufriedenheit. Neuere Arbeiten gehen deshalb von Kundenzufriedenheit als einem zwei-
dimensionalen, kognitiv-emotionalen Konstrukt aus (vgl. Homburg, Giering & Hentschel,
1999, S. 176; Mano & Oliver, 1993, S. 451; Müller, 1998b, S. 240f. sowie Stauss, 1999a,
S. 9). Abbildung 15 stellt die Entstehung von Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit im
Rahmen des Confirmation/Disconfirmation-Paradigmas als kognitiv-emotionales Modell
dar (nach Scharnbacher & Kiefer, 1998, S. 11):
74
Soll-Komponente Ist-KomponenteSoll-Ist-Vergleich
positiveNicht-Bestätigung Bestätigung
progressiveKunden-
unzufriedenheit
negativeNicht-Bestätigung
stabilisierende
kognitiver Vergleich
emotionale Bewertung
Kundenzufriedenheit
Abbildung 15: Kundenzufriedenheit als kognitiv-emotionales Konstrukt
Zufriedenheit entsteht demnach durch Erfüllung oder Übertreffen der Erwartungen, also
durch Bestätigung oder positive Nicht-Bestätigung. Unzufriedenheit dagegen entsteht
durch Nicht-Erfüllung der Erwartungen im Sinne einer negativen Nicht-Bestätigung. In
Abhängigkeit davon, ob die Zufriedenheit durch Bestätigung oder durch positive Nicht-
Bestätigung entstanden ist, unterscheidet Rapp (1995, S. 33f.) in Anlehnung an das
Konzept der Arbeitszufriedenheit von Bruggemann (1976, S. 71ff.) zwischen progressiver
und stabilisierender Kundenzufriedenheit:
Progressive Kundenzufriedenheit entsteht demnach, wenn die Erwartungen des Kunden
übertroffen wurden. Diese positive Erfahrung fließt wiederum in den Erfahrungsschatz des
Kunden ein und bestimmt dadurch seine zukünftigen Erwartungen. In der Regel kommt es
durch ein Übertreffen der Soll-Komponente zu einer Erhöhung des Anspruchsniveaus
(„progressive“ Kundenzufriedenheit), das heißt, der Kunde hat bei seinem nächsten Kauf
höhere Erwartungen. Stabilisierende Kundenzufriedenheit wird hervorgerufen, wenn
Erwartungen und wahrgenommene Leistung identisch sind. Es kommt zu einer
Stabilisierung des Anspruchsniveaus.
Die im C/D-Paradigma postulierte Annahme, dass sowohl bei Bestätigung als auch bei po-
sitiver Nicht-Bestätigung Zufriedenheit entsteht und bei negativer Nicht-Bestätigung Unzu-
75
friedenheit, ist jedoch umstritten. In der Literatur existieren kontroverse Diskussionen
darüber, ob Zufriedenheit bereits aus einer bloßen Bestätigung resultiert oder erst bei einer
positiven Diskrepanz zwischen Soll- und Ist-Leistung entsteht (vgl. Meyer &
Westerbarkey, 1998, S. 449f.). Einige Autoren gehen davon aus, dass eine bloße
Bestätigung von Erwartungen noch nicht zu Zufriedenheit führt, sondern zu einem Gefühl
von Indifferenz (vgl. Gierl & Bartikowski, 2002, S. 49; Stauss & Seidel, 1998, S. 204
sowie Stauss, 1999a, S. 8). Gierl und Höser (1992, S. 79) sprechen hier von einem
„neutralen Gefühlszustand“, der keine emotionale Reaktion auslöst. Nach dieser Auf-
fassung führt erst eine Leistung oberhalb der Indifferenz, die nicht als Punktwert, sondern
als „Indifferenzzone“ betrachtet wird (vgl. Woodruff, Cadotte & Jenkins, 1983, S. 300), zu
Zufriedenheit.
In analoger Weise postulieren Parasuraman, Berry und Zeithaml (1991, S. 42) eine
Toleranzzone, die sie als Erwartungsspanne zwischen der gewünschten und der gerade
noch akzeptierbaren Leistung definieren. Eine Bestätigung innerhalb dieser Toleranzzone
wird ihrer Ansicht nach als zufriedenstellend empfunden, wobei Schwankungen innerhalb
dieser Zone sich kaum auswirken. Ein hoher Grad an Zufriedenheit („delight“) wird
demnach erst dann erreicht, wenn die wahrgenommene Leistung die obere Grenze der
Toleranzzone („desired service“) überschreitet. Unzufriedenheit tritt ein, wenn die untere
Grenze der Toleranzzone („adequate service“) unterschritten wird (vgl. dazu auch Schütze,
1992, S. 162 sowie Stauss & Seidel, 1998, S. 205).
Eine ähnliche Auffassung vertreten Meyer und Dornach (1998, S. 185). Sie gehen von drei
unterschiedlichen Zufriedenheitsniveaus des Kunden aus: Der „überzeugte Kunde“, dessen
Erwartungen übertroffen wurden, der „zufriedengestellte Kunde“, der in etwa (auch hier
wird eine Toleranzzone angenommen) das erhalten hat, was er erwartet hat, und der
„enttäuschte Kunde“, dessen Erwartungen nicht erfüllt wurden.
Stauss und Neuhaus gehen über das zweidimensionale, kognitiv-emotionale Konzept von
Kundenzufriedenheit hinaus und entwickeln, ebenfalls in Anlehnung an das Arbeitszufrie-
denheitsmodell von Bruggemann, das „Qualitative Zufriedenheitsmodell“. Sie betrachten
Kundenzufriedenheit als dreidimensionales Konstrukt mit emotionaler, kognitiver und
intentionaler Komponente (vgl. Stauss & Neuhaus, 1999, S. 30). Damit beziehen sie die
Frage nach der Wiederwahl eines Anbieters, die sonst erst in der Kundenbindungs- und
76
Kundenloyalitätsforschung gestellt wird (vgl. Kapitel 2.5.3), bereits in das Kunden-
zufriedenheitskonzept mit ein. Je nach Kombination der drei Komponenten unterscheiden
sie fünf verschiedene Zufriedenheitstypen (nach Stauss & Neuhaus, 1999, S. 31):
der fordernd Zufriedene
der stabil Zufriedene
der resigniert Zufriedene
der stabil Unzufriedene
der fordernd Unzufriedene
emotional Optimismus/ Zuversicht
Beständigkeit/ Vertrauen
Gleichgültig-keit/Anpassung
Enttäuschung/ Ratlosigkeit
Protest/ Einflussnahme
kognitiv (Erwartung)
... muss in Zu-kunft mit mir Schritt halten
... soll alles so bleiben wie bis-her
... mehr kann man nicht erwar-ten
... erwarte ei-gentlich mehr, aber was soll man schon machen
... muss sich in einigen Punkten erheblich verbes-sern
intentional (Wieder-wahl?)
Ja, da bisher meinen ständig neuen Anforde-rungen ge-wachsen.
Ja, da bisher alles meinen An-forderungen entsprach.
Ja, denn andere sind auch nicht besser.
Nein, aber kann keinen konkreten Grund angeben.
Nein, denn trotz eigener Bemüh-ungen wurde nicht auf mich eingegangen.
Tabelle 7: Die fünf Typen des Qualitativen Zufriedenheitsmodells nach Stauss und Neuhaus (1999)
Eine gute Übersicht über empirische Studien zur Mehrdimensionalität des Kundenzufrie-
denheitskonstrukts findet sich bei Matzler (1999, S. 102ff.).
Was unter Kundenzufriedenheit verstanden wird, und wie sie entsteht, wurde nun ausführ-
lich dargestellt. Im Folgenden werden die Konsequenzen von Kundenzufriedenheit näher
beleuchtet.
2.5.3. Konsequenzen von Kundenzufriedenheit
Grundsätzlich muss zwischen den positiven Konsequenzen von Kundenzufriedenheit und
den negativen Folgen von Kundenunzufriedenheit unterschieden werden. Abbildung 16
fasst die möglichen Kundenreaktionen zusammen (in Anlehnung an Matzler & Stahl, 2000,
S. 631 sowie Homburg & Rudolph, 1998, S. 51, ein Überblick über Studien zu Folgen von
Kundenzufriedenheit findet sich bei Rudolph, 1998, S. 29f.):
77
Produktnutzung bzw.Wahrnehmung der
Dienstleistung
Weiterempfehlung
Zufriedenheit
Wiederkauf
Cross BuyingBeschwerde
negative Mund-zu-Mund-Propaganda
keine Reaktion
Abwanderung
Unzufriedenheit
niedrige Preissensibilität
Abbildung 16: Konsequenzen von Kundenzufriedenheit und Kundenunzufriedenheit
Hierbei handelt es sich um eine idealtypische Betrachtungsweise der Konsequenzen von
Kunden(un)zufriedenheit. Vernachlässigt wird sowohl die Abwanderung trotz erlebter
Zufriedenheit (z.B. wenn ein anderes Produkt die gleiche Zufriedenheit hervorruft oder der
Kunde Abwechslung sucht) als auch der Wiederkauf trotz erlebter Unzufriedenheit (z.B.
bei hohen Wechselkosten oder Mangel an zufriedenstellenderen Alternativen) (vgl.
Matzler, 1997, S. 15). Im Folgenden werden die positiven Konsequenzen von Kundenzu-
friedenheit und die negativen Folgen von Kundenunzufriedenheit getrennt betrachtet.
2.5.3.1. Positive Konsequenzen von Kundenzufriedenheit
Hinter allem Bemühen um Kundenzufriedenheit steht letztlich das Streben nach den posi-
tiven wirtschaftlichen Konsequenzen von Kundenzufriedenheit für das Unternehmen (vgl.
Herrmann, Huber & Braunstein, 2000, S. 293 sowie Rapp, 1995, S. 81). Nach Stauss (vgl.
1999a, S. 17) hat die Kundenzufriedenheit in Theorie und Praxis insbesondere deshalb so
große Beachtung gefunden, weil man ihr Verhaltensrelevanz zuschreibt. Diese zeigt sich
vor allem in Folgekäufen, Weiterempfehlungen und Cross-Buying-Verhalten4 (vgl. Hom-
burg, Giering & Hentschel, 1999, S. 175 sowie Kuß & Tomczak, 2000, S. 146). Kundenzu-
78
friedenheit ist also kein Selbstzweck, sondern stellt ein Mittel zur Erreichung öko-
nomischer Ziele dar. Ein zufriedener Kunde tätigt Folgekäufe, die er gegebenenfalls auch
auf weitere Produkte und/oder Dienstleistungen des Anbieters ausweitet, spricht gegenüber
Dritten positiv über den Anbieter, ist weniger anfällig gegenüber Marketingmaßnahmen
der Konkurrenz und zudem weniger preisempfindlich (vgl. Reichheld, 1997, S. 65f.).
Die positiven Konsequenzen von Kundenzufriedenheit (Wiederkauf, Weiterempfehlung,
Cross Buying, niedrige Preissensibilität) werden in der Literatur meist in den Begriffen
Kundenbindung und Kundenloyalität zusammengefasst (vgl. Braunstein, 2001, S. 33;
Homburg & Rudolf, 1998, S. 51 sowie Rapp, 1995, S. 13), wobei je nach Autor sehr
unterschiedliche theoretische Zusammenhänge sowie divergierende Konzeptionalisierun-
gen der beiden Konstrukte unterstellt werden. Die verschiedenen begrifflichen Abgrenzun-
gen zu systematisieren und zu diskutieren sowie die daraus abgeleiteten theoretischen
Modellierungsansätze vorzustellen, ist das Ziel von Kapitel 2.6. Vorher wird jedoch auch
auf die möglichen Konsequenzen von Kundenunzufriedenheit eingegangen.
2.5.3.2. Negative Konsequenzen von Kundenunzufriedenheit
Wenn ein Kunde mit der Leistung eines Unternehmens oder eines Produkts unzufrieden ist,
sind folgende Reaktionen möglich (vgl. Abbildung 16):
�� negative Mund-zu-Mund-Propaganda,
�� Beschwerde,
�� Abwanderung sowie
�� keine Reaktion.
Welche Konsequenz eintritt, hängt u.a. von den Persönlichkeitsmerkmalen des Kunden, der
Größe des Problems, dem Wert des Produkts und den Erwartungen an die Ergebnisse einer
Beschwerde ab (vgl. Homburg & Rudolf, 1998, S. 54). Grundsätzlich schließen sich die
verschiedenen Reaktionsmöglichkeiten jedoch nicht aus, das heißt, ein Kunde kann sich
z.B. beim Unternehmen beschweren, seine negativen Erfahrungen anderen mitteilen und
anschließend abwandern (insbesondere bei unbefriedigendem Umgang mit seiner Be-
schwerde). Es sind quasi verschiedenste Kombinationen denkbar. In den folgenden Ab-
4 = Kauf weiterer Produkte des Anbieters
79
schnitten werden die einzelnen Möglichkeiten erörtert, wobei auf die Möglichkeit „keine
Reaktion“ nicht eingegangen wird, da dieser Fall per definitionem keine Diskussionsgrund-
lage liefert.
Negative Mund-zu-Mund-Propaganda
In einer repräsentativen Studie, die in den 70er und 80er Jahren in den USA durchgeführt
wurde (TARP-Studie: Technical Assistance Research Program, 1979 sowie 1986), wurde
empirisch nachgewiesen, dass zufriedene Kunden ihre positiven Erfahrungen im
Durchschnitt drei weiteren Personen mitteilen, unzufriedene Kunden hingegen ihre
negativen Erfahrungen ca. neun bis zehn Personen weitergeben. Ein vereinfachtes
Rechenbeispiel verdeutlicht die gravierende Bedeutung dieser Zahlen (vgl. Scharioth,
1994, S. 182):
Annahme: 100 Kunden, davon 70% zufrieden, 30% unzufrieden
70 zufriedene Kunden: ca. 70 x 3 = 210 positive Empfehlungen
30 unzufriedene Kunden: ca. 30 x 10 = 300 negative Empfehlungen
Alleine bei der kleinen hypothetischen Anzahl von 100 Kunden stehen also bei einer Unzu-
friedenheit von 30% 300 negativen Empfehlungen nur 210 positive Empfehlungen
gegenüber, obwohl die Zufriedenheit mit 70 % deutlich höher liegt als die Unzufriedenheit.
„In vielen Unternehmen arbeitet der Vertrieb vor allem gegen diese selbstproduzierte
negative Mund-Propaganda. Nicht zuletzt ist dies der Grund, warum die Spitzenunter-
nehmen darum kämpfen, nicht nur 95 % zufriedene Kunden, sondern 97 % oder 98 % zu
haben“ (Scharioth, 1994, S. 180).
Beschwerde
Die genannten Befunde unterstreichen die Bedeutung eines kompetenten Beschwerde-
managements. Denn der konstruktive Umgang mit Beschwerden und eine kulante Haltung
bei Reklamationen können aus einem unzufriedenen Kunden wieder einen sehr zufriedenen
Kunden machen und sogar seine Bindung an das Unternehmen erhöhen (vgl. Homburg,
Giering & Hentschel, 1999, S. 177). Zudem kann negative Mund-zu-Mund-Propaganda auf
diese Weise reduziert oder sogar in positive umgewandelt werden (vgl. Meffert & Bruhn,
1997, S. 95). Beschwerden können außerdem wertvolle Informationen über Defizite
sowohl der Service- als auch der Produktqualität liefern und dadurch zur Verbesserung der
80
Produkte bzw. Dienstleistungen (vgl. Günter, 1998, S. 288 sowie Zink & Bäuerle, 1999, S.
309) sowie in Folge zu einer höheren Kundenzufriedenheit beitragen. In der Unterneh-
menspraxis ist die Beschwerde jedoch leider die seltenste Reaktion auf Unzufriedenheit
(vgl. Hinterhuber, 1999, S. 6). Dies macht auch folgendes Zitat von Scharioth (1994, S.
184) deutlich: „Nur vier Prozent der unzufriedenen Kunden beschweren sich bei den
Unternehmen. Leider sind aber weder die sich beschwerenden Kunden noch deren
Beschwerden in irgendeiner Weise repräsentativ für die Stärken und Schwächen eines
Unternehmens. Der Kunde beschwert sich vornehmlich über solche Dinge, bei denen er
einen Anspruch auf Wandel oder Minderung zu haben glaubt, die Unternehmen verlieren
aber ihre Kunden wegen all der Unzulänglichkeiten, von denen sie nie gehört haben“.
In jüngster Zeit wird daher nicht nur die Kundenzufriedenheit im Sinne der Zufriedenheit
mit einem Produkt bzw. einer Dienstleistung diskutiert, sondern auch die so genannte
Beschwerdezufriedenheit als „Zufriedenheit des Kunden mit der Antwort des Unter-
nehmens auf seine Beschwerde“ aufgrund von Unzufriedenheit mit der vorher erbrachten
Leistung (vgl. Stauss, 1999b, S. 222). Die Konzeption der Beschwerdezufriedenheit
entspricht dabei dem um die Annahme einer Indifferenzzone erweiterten
Confirmation/Disconfirmation-Paradigma: Ein Kunde, der sich beschwert, hat bestimmte
Erwartungen im Hinblick auf den Umgang mit seiner Beschwerde. Werden diese Erwar-
tungen durch die wahrgenommene Beschwerdeantwort übertroffen, entsteht Beschwerde-
zufriedenheit, werden sie genau erfüllt, entsteht Indifferenz. Gestaltet sich die wahr-
genommene Reaktion negativer als erwartet, entsteht Beschwerdeunzufriedenheit (vgl.
Stauss, 1999b, S. 223). Je nachdem, wie das Ergebnis des Vergleichsprozesses ausfällt, er-
geben sich wiederum Rückwirkungen auf die Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit mit der
vorher erbrachten Leistung (vgl. Bruhn, 1985, S. 303). Eine bestehende Unzufriedenheit
kann auf diese Weise verstärkt, abgebaut oder sogar in Zufriedenheit umgewandelt werden
(vgl. Stauss, 2000, S. 298f.).
Abwanderung
Die Abwanderung ist, wie Untersuchungen gezeigt haben, die häufigste Kundenreaktion
auf Unzufriedenheit (vgl. Matzler, 1997, S. 15 sowie Homburg & Rudolf, 1998, S. 53). Ist
der Kunde erst einmal zu einem Konkurrenten abgewandert, ist es sehr schwer, ihn
zurückzugewinnen. In Märkten mit starker Wettbewerbsintensität und einem großen
81
Angebot gleichwertiger Güter und Dienstleistungen ist der Kunde nicht darauf angewiesen,
seine Wünsche im Hinblick auf ein Produkt oder eine Dienstleistung von einem
bestimmten Anbieter erfüllen zu lassen. Für ihn ist Abwanderung die einfachste
Alternative mit der Chance, beim nächsten Kauf Zufriedenheit zu erreichen.
Die ökonomische Bedeutung der Abwanderung für ein Unternehmen ist jedoch enorm. So
berichten Reichheld und Sasser (vgl. 2000, S. 139) von einer Bank, die durch eine
fünfprozentige Verringerung der Kundenabwanderungsrate den Gewinn um 85 % erhöhen
konnte.
2.6. Kundenloyalität und Kundenbindung
Insbesondere in Märkten mit starker Wettbewerbsintensität und hohen Akquisitionskosten
gewinnen Kundenbindung und Kundenloyalität immer stärker an Bedeutung (vgl. Tomczak
& Dittrich, 1999, S. 64). Dies ist gerade im E-Commerce der Fall. Die durchschnittlichen
Akquisitionskosten pro Kunden sind hoch, und dennoch kann der Kunde mit einem
einzigen „Klick“ den Anbieter sofort wieder wechseln. Ein E-Commerce-Unternehmen
muss dem Kunden Gründe bieten, aus denen heraus es sich lohnt, dem Anbieter treu zu
bleiben.
Im Folgenden werden zunächst einige Theorien zur Erklärung von Kundenbindung und
Kundenloyalität (Kapitel 2.6.1) vorgestellt, anschließend werden die beiden Begriffe
voneinander abgegrenzt (Kapitel 2.6.2) und der Zusammenhang zwischen Kunden-
zufriedenheit, Kundenloyalität und Kundenbindung in der Literatur aufgezeigt (Kapitel
2.6.3). Anschließend wird ein Modell vorgestellt, das die oben beschriebene Theorie des
geplanten Verhaltens auf die genannten Konstrukte überträgt (Kapitel 2.6.4). Kapitel 2.6.5
zeigt den bisherigen Forschungsstand zum Thema Kundenloyalität und Kundenbindung im
E-Commerce auf.
2.6.1. Erklärende Theorien
Im Wesentlichen werden drei verhaltenswissenschaftliche Theorien zur Erklärung von
Kundenbindung und Kundenloyalität herangezogen (vgl. Krafft, 1999, S. 519):
�� die Theorie der kognitiven Dissonanz,
�� die Lerntheorie und
�� die Risikotheorie.
82
Die Theorie der kognitiven Dissonanz geht auf Festinger zurück und gehört zu den in
Kapitel 2.5.2.3 beschriebenen Konsistenztheorien. Festinger geht davon aus, dass
Individuen nach kognitivem Gleichgewicht, also nach einer Konsistenz der einzelnen
kognitiven Elemente streben (vgl. Frey & Benning, 1997, S. 147). Unter kognitiven
Elementen versteht er „jedes Wissen, jede Meinung oder Überzeugung über die Umwelt,
über sich selbst, über sein eigenes Verhalten“ (Festinger, 1978, S. 3). Entsteht Ungleich-
gewicht im kognitiven System, kommt es zu Dissonanzen in Form von psychischen
Spannungen. Überschreiten diese eine individuell festgelegte Toleranzschwelle, die sich
nach der Wichtigkeit der beteiligten Kognitionen und der relativen Anzahl dissonanter zu
konsonanter kognitiver Elemente richtet (vgl. Frey & Benning, 1997, S. 147), werden
entsprechende dissonanzreduzierende Verhaltensweisen ausgelöst, z.B. eine Veränderung
der Kognitionen oder eine selektive Aufnahme neuer, konsonanter Kognitionen (vgl.
Bornewasser, Hesse, Mielke & Schmidt, 1976, S. 87). In Bezug auf die Folgen von
Kundenzufriedenheit bedeutet dies: Ein zufriedener Kunde befindet sich in einem
psychischen Gleichgewicht. Dieses kann er erhalten, indem er das gleiche Produkt bzw. die
gleiche Dienstleistung erneut nachfragt, indem er sich also loyal verhält.
Im Rahmen der Lerntheorien ist zur Erklärung von Kundenbindung und Kundenloyalität
vor allem das Lernen nach dem Verstärkungsprinzip (instrumentelles Konditionieren,
operantes Konditionieren) relevant. Diese Lerntheorie geht davon aus, dass Verhaltens-
weisen eines Individuums, die mit positiven Konsequenzen verbunden sind, eine Verstär-
kung erfahren, das heißt, sie werden in Zukunft in ähnlichen Situationen mit erhöhter
Wahrscheinlichkeit auftreten. Verhaltensweisen hingegen, auf die keine oder gar eine
negative Konsequenz folgt, werden abgeschwächt, verändert oder bleiben ganz aus (vgl.
Rosenstiel & Neumann, 2002, S. 195). Im Hinblick auf die Kundenbindung bedeutet dies:
Ein Kunde, der nach einem Kauf durch positive Erfahrungen „belohnt“ wird und dadurch
Zufriedenheit erlebt, wird in seinem Verhalten, ein bestimmtes Produkt zu kaufen, ver-
stärkt. Dadurch erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dieses Produkt erneut zu erwerben.
Werden auch diese Folgekäufe kontinuierlich durch das Erleben von Zufriedenheit belohnt,
wird das Verhalten gefestigt und die Wahrscheinlichkeit für loyales Verhalten steigt (vgl.
Braunstein, 2001, S. 65).
83
Folgt man der Risikotheorie, so wird „das Kaufverhalten von Kunden wesentlich durch
Versuche zur Reduzierung des subjektiv wahrgenommenen kaufspezifischen Risikos
bestimmt“ (Homburg & Rudolph, 1998, S. 47). Kunden können aus Effizienzgründen bei
einem Kauf nicht alle Informationen einholen, die sie für eine risikofreie Entscheidung
benötigen würden. Dadurch kommt es zu Abweichungen zwischen ihren Ansprüchen und
den möglichen Folgen des Kaufs. Die Risikotheorie geht nun davon aus, dass Käufer ab
einer individuell unterschiedlichen Toleranzschwelle Risikoreduktionsstrategien einsetzen.
Eine Möglichkeit besteht darin, einem Anbieter bzw. Produkt, mit dem man zufrieden ist,
treu zu bleiben, um das Risiko der Unzufriedenheit weitgehend auszuschließen (vgl.
Homburg, Giering & Hentschel, 1999, S. 180f.).
Verhaltenstheoretisch betrachtet gibt es also drei verschiedene Gründe, warum Kunden
sich loyal verhalten:
1. Sie wollen kognitive Dissonanzen, die bei Unzufriedenheit auftreten würden,
vermeiden (Theorie der kognitiven Dissonanz).
2. Sie streben Zufriedenheit als „Belohnung“ an und wollen Unzufriedenheit als
„Bestrafung“ umgehen (Lerntheorien).
3. Sie wollen das Risiko, das aus einem Produkt- bzw. Anbieterwechsel resultieren
würde, vermeiden (Risikotheorie).
2.6.2. Definitorische Abgrenzung von Kundenloyalität und Kundenbindung
In Zeiten weitgehender Homogenisierung von Produkten und Dienstleistungen und zuneh-
mendem internationalen Wettbewerb, wird Kundenbindung zu einem entscheidenden
Erfolgsfaktor für Unternehmen (vgl. Gierl, 1999, S. 28 sowie Höcht, 2000, S. 677).
Hintergrund der strategischen Zielsetzung, einen Kunden langfristig an ein Unternehmen
zu binden, sind ökonomische Erwägungen: Zum einen ist es bis zu fünfmal teurer, einen
neuen Kunden zu gewinnen als einen alten zu halten (Töpfer, 1999c, S. 3), zum anderen
amortisieren sich die Akquisitionskosten erst ab einer bestimmten Dauer der Kunden-
beziehung (vgl. Stauss, 1999b, S. 221).
Einer Untersuchung von Reichheld und Sasser zufolge hat eine Erhöhung der Kunden-
bindungsquote um nur 5% eine Steigerung der Gewinne um 25 % bis 85 % zur Folge. Die
Autoren konnten nachweisen, dass die hohen Akquisitionskosten einen Großteil der
Kundenbeziehungen in den ersten Jahren unrentabel machen (vgl. Reichheld, 1993, S. 71).
84
Diese große Bedeutung der Kundenbindung führte insbesondere in den letzten zehn Jahren
zu einer Vielzahl an Untersuchungen und Veröffentlichungen (vgl. z.B. Braunstein, 2001;
Diller, 1996; Dittrich, 2000; Eggert, 1999; Gerpott, 2000; Homburg, Giering & Hentschel,
1999; Krafft, 1999; Meyer & Oevermann, 1995; Müller & Strothmann, 1998 sowie Peter,
1997). In Bezug auf eine einheitliche Konzeptionalisierung herrscht jedoch noch größere
Unstimmigkeit als in der Kundenzufriedenheitsforschung.
Die Konzepte Kundenbindung und Kundenloyalität werden je nach Autor teilweise sehr
unterschiedlich, teilweise als ein und dasselbe Phänomen konzeptualisiert (vgl.
Föhrenbach, 1995, S. 7 sowie Homburg, Faßnacht und Werner, 2000, S. 513, die schrei-
ben: „[...], die Kundenbindung [wird] durch den Kundenloyalitätsindex (KLI) angegeben“)
bzw. oft auch ohne klare Abgrenzung nebeneinander gestellt. So geben Homburg, Giering
und Hentschel (vgl. 1999, S. 181ff.) in ihrer Studie über den Zusammenhang zwischen
Kundenzufriedenheit und Kundenbindung einen Forschungsüberblick, in dem sie nicht
zwischen Studien zur Kundenbindung und Studien zur Kundenloyalität differenzieren.
Ebenso fasst Braunstein (vgl. 2001, S. 6ff.) in ihrem umfassenden Überblick über Kunden-
bindungskonzeptionen Arbeiten zur Kundenbindung und Arbeiten zur Kundenloyalität
zusammen. Auch Praktiker verwenden die beiden Begriffe sehr häufig synonym (vgl. Böse,
1998, S. 335; Gruber, 1998, S. 388 sowie Wieder, 1999, S. 358).
In den folgenden Abschnitten werden verschiedene Sichtweisen von Kundenbindung und
Kundenloyalität vorgestellt, um einen Überblick über die unterschiedlichen Konzeptionen
zu geben. Dabei wird zunächst vom Begriff der Kundenbindung ausgegangen,
Überschneidungen mit dem Kundenloyalitätsbegriff werden aufgezeigt. Abschließend wird
der Fokus auf Kundenloyalität gelegt.
Grundsätzlich kann der Begriff Kundenbindung aus drei verschiedenen Blickwinkeln
betrachtet werden: dem des Anbieters, dem des Kunden und dem der Geschäftsbeziehung.
Im weiteren Verlauf wird – der bisherigen Perspektive der Arbeit folgend – die nachfrager-
orientierte Sichtweise gewählt. Diller (vgl. 1996, S. 82f.) verweist im Zusammenhang mit
einer solchen nachfragerbezogenen Betrachtung der Kundenbindung auf deren kognitive,
affektive sowie intentionale Komponente und definiert sie als „Einstellung eines Kunden
zur Geschäftsbeziehung mit einem Anbieter [...], die sich in dessen Bereitschaft zu Folge-
85
transaktionen niederschlägt“ (zur anbieter- sowie zur beziehungsorientierten Konzeption
vgl. ebd.).
Nachfragerorientierte Kundenbindungskonzepte lassen sich unterteilen in behavioristische
und neobehavioristische Ansätze. Erstere folgen dem S-R-Paradigma, betrachten also nur
beobachtbare Phänomene, letztere stehen in der Tradition des S-O-R-Paradigmas und
berücksichtigen neben den beobachtbaren Variablen auch die Vorgänge innerhalb der
Person (vgl. Kapitel 2.2.4).
Betrachtet man Kundenbindung rein behavioristisch, so wird bereits ein konsistentes
Marken- bzw. Anbieterwahlverhalten als Kundenbindung aufgefasst (vgl. Braunstein,
2001, S. 14), wobei dies nach Auffassung einiger Autoren mit Kundenloyalität gleichge-
setzt wird (vgl. Herrmann, Huber & Braunstein, 2000, S. 296 sowie Homburg, Giering &
Hentschel, 1999, S. 178). Behavioristische Forscher verwenden als Maße für Kunden-
loyalität z.B. den Anteil einer Marke am gesamten Einkaufsvolumen innerhalb einer Pro-
duktgruppe, die Wiederkaufsequenz, die Kaufreihenfolge oder die Anzahl erworbener
Marken. In jüngerer Zeit wird insbesondere die Wiederkaufwahrscheinlichkeit als Opera-
tionalisierungsgröße herangezogen. Das heißt, die Kundenloyalität wird als stochastische
Größe interpretiert, die die Wahrscheinlichkeit wiedergibt, mit der eine Person ein
bestimmtes Produkt in Zukunft kauft, wenn sie dieses Produkt in der Vergangenheit bereits
ein- oder mehrmals gekauft hat (vgl. Braunstein, 2001, S. 15). Die Ursachen für den
Wiederkauf bleiben dabei völlig unberücksichtigt (vgl. Dick & Basu, 1994, S. 100). Diese
können in der Person liegen, z.B. eine positive Einstellung zum Produkt. Der Wiederkauf
kann aber auch auf situative Gründe zurückzuführen sein, z.B. auf die Nicht-Verfügbarkeit
eines anderen Produkts. Aufgrund der fehlenden Einbeziehung der Verhaltensmotive wird
die behavioristische Auffassung in der Verhaltensforschung von vielen Forschern kritisiert
(vgl. Braunstein, 2001, S. 15 sowie Müller, 1989, S. 21) oder gar abgelehnt (vgl. Kroeber-
Riel & Weinberg, 1999, S. 29).
Bei den neobehavioristischen Ansätzen sind gerade die internen Vorgänge im Organismus
von Interesse. Eine solche Konzeptionierung wird z.B. von Homburg und Faßnacht (1998)
vertreten. Ihrer Auffassung nach ist das Konzept der Kundenbindung durch zwei Dimen-
sionen gekennzeichnet: „bisheriges Verhalten“ und „Verhaltensabsichten“ (vgl. Homburg
& Faßnacht, 2001, S. 451). Die Dimension „bisheriges Verhalten“ wird anhand der
86
Faktoren „bisheriges Kaufverhalten“ und „bisheriges Weiterempfehlungsverhalten“ erfasst,
die Dimension „Verhaltensabsichten“ anhand der Faktoren „Wiederkaufabsicht“, „Weiter-
empfehlungsabsicht“ sowie „Cross-Buying-Absicht“. Die genannten Faktoren entsprechen
den bereits von Meyer und Oevermann (1995, S. 1342) postulierten Determinanten von
Kundenbindung.
Braunstein verbindet in ihrer Arbeit das Kundenbindungskonzept von Homburg und
Faßnacht mit ihrer Begrifflichkeit von Kundenbindung und Kundenloyalität und setzt die
Dimension „bisheriges Verhalten“ mit ihrem Begriff der Kundenbindung (i.e.S.) und die
Dimension „Verhaltensabsicht“ mit ihrem Begriff von Kundenloyalität gleich (vgl.
Braunstein, 2001, S. 12f.). In dieser Interpretation stellt Kundenbindung ein übergeordnetes
Konstrukt dar, dem Kundenloyalität als spezifische Form der Kundenbindung
untergeordnet wird (vgl. Abbildung 17; nach Homburg und Faßnacht, 2001, S. 451 sowie
Braunstein, 2001, S. 13).
Kundenbindung
bisheriges Verhalten(nach Braunstein:
Kundenbindung i.e.S.)
bisherigesKauf-
verhalten
bisherigeWeiter-
empfehlungen
Verhaltensabsichten(nach Braunstein:Kundenloyalität)
Wieder-kauf-
absicht
Weiter-empfehlungs-
absicht
Cross-Buying-Absicht
Abbildung 17: Zweidimensionales Kundenbindungskonzept nach Homburg und Faßnacht (1998), in der Interpretation von Braunstein (2001)
Ein konzeptionell völlig anderes Modell von Kundenbindung und Kundenloyalität stammt
von Stahl. Sein Modell postuliert ebenfalls eine begriffliche Trennung zwischen Kunden-
bindung und Kundenloyalität. Auch er verknüpft beide Konstrukte miteinander (vgl. Stahl,
87
1999, S. 45). Sein Modell ist jedoch noch stärker an den inneren Vorgängen im Organis-
mus orientiert und ist eher als Kundenloyalitätskonzept aufzufassen, da Stahl von Kunden-
loyalität als übergeordnetem Konstrukt ausgeht und Kundenbindung darin unterordnet. Er
stellt sein Konzept in einem Drei-Schichten-Modell dar (Stahl, 1999, S. 44):
�� „einem inneren Kern, der die belastbare Form der Kundenloyalität darstellt und in
Anlehnung an die Beziehungsforschung ‚Commitment’ genannt werden soll;
�� einer mittleren Schicht, die eine an konkrete Bedingungen geknüpfte, also
‚bedingte’ Kundenloyalität beinhaltet und somit eine freiwillig eingegangene
‚Kundenbindung’ darstellt; und
�� einer äußeren Schicht, die dadurch entsteht, dass an die Kundenloyalität lediglich
der Maßstab des ‚Wiederkaufverhaltens’ angelegt wird, was einer ‚oberflächlichen’
oder gar ‚trügerischen’ Kundenloyalität entspricht“.
Abbildung 18 gibt einen Überblick über das Modell:
Commitment
Kundenbindung
Wiederkaufverhalten
„bedingte“ Kundenloyalität
„belastbare“
Kundenloyalität
„trügerische“
Kundenloyalität
Abbildung 18: Schichtenmodell der Kundenloyalität nach Stahl (1999)
Die „trügerische“ Kundenloyalität stellt den beobachtbaren Anteil des Kundenloyalitäts-
konzepts von Stahl dar. Sie ist eine statistisch messbare Größe, kann allerdings nur
nominal erfasst werden, das heißt, entweder der Kunde kauft, dann gilt er als „loyal“ oder
88
er kauft nicht, dann gilt er als „nicht loyal“ (vgl. Stahl, 1999, S. 45). Warum er kauft oder
nicht kauft, bleibt unbekannt.
„Bedingte“ Loyalität ist gekennzeichnet durch Zweiseitigkeit, das heißt, „der Kunde bindet
sich freiwillig an den Lieferanten, wenn die Bedingungen ‚stimmen’; und der Lieferant
kann den Kunden an sich binden, wenn er diese Bedingungen zu schaffen und erhalten
vermag“ (Stahl, 1999, S. 49). Hier liegt das vor, was nach Stahl Kundenbindung deter-
miniert: Der Kunde hat a) die Absicht, Folgekäufe zu tätigen, b) konkretes Wissen über die
Leistungsfähigkeit und Vorzüge des Anbieters und c) Emotionen gegenüber dem Anbieter,
wie z.B. Sympathie, Achtung u.ä. Der „bedingten“ Loyalität liegt immer ein
Verhandlungsprozess zwischen dem Kunden und dem Anbieter zugrunde. Sie wird solange
aufrecht erhalten, solange der Kunde davon überzeugt ist, dass ein anderer Anbieter keine
bessere Leistung erbringt.
Die „belastbare“ Loyalität stellt die engste Form der Loyalität dar und wird von Stahl
auch als „Commitment“ bezeichnet. Hier entscheidet sich der Kunde bewusst für die
Aufrechterhaltung der Geschäftsbeziehung, obwohl es objektiv günstigere Opportunitäten
gäbe (zu den hinter diesem Verhalten stehenden Motiven vgl. Stahl, 1999, S. 54ff.).
Letztere Betrachtung entspricht auch der Sichtweise von Oliver, der Kundenloyalität
definiert als „a deeply held commitment to rebuy or repatronize a preferred product/service
consistently in the future, thereby causing repetitive same-brand or same brand-set
purchasing, despite situational influences and marketing efforts having the potential to
cause switching behavior“ (Oliver, 1999, S. 34).
Auch Diller (1996, S. 88) sieht Loyalität als eine Ausdrucksform von Commitment, das er
als „innere Verpflichtung einer Person gegenüber einem Bezugsobjekt“ definiert. Loyalität
liegt nach Diller dann vor, wenn zur Aufrechterhaltung einer Geschäftsbeziehung sogar
kurzfristige Nachteile in Kauf genommen werden, wobei er eine Geschäftsbeziehung unab-
hängig davon definiert, ob persönliche Kontakte zwischen den Geschäftspartnern existieren
(vgl. ebd., S. 81).
Kundenloyalität kann daher verstanden werden als eine eher emotionale Bindung,
wohingegen Kundenbindung neben psychologischen Einflüssen auch faktische Ursachen
haben kann, z.B. ökonomische, technisch-funktionale oder vertragliche Faktoren (vgl.
Georgi, 2000, S. 234). „Die Stärke der Kundenbindung ist eine abhängige Variable
89
verschiedener Austrittsbarrieren. Der Kunde hat entweder ein Eigeninteresse am Wieder-
kauf (weil es für ihn vorteilhaft ist) oder er sieht sich aus bestimmten Gründen veranlasst
oder sogar mehr oder weniger gezwungen, den Austauschprozess mit dem Lieferanten fort-
zusetzen – ‚People stay in relations for two major reasons: because they want to and
because they have to’“ (Plinke & Söllner, 2000, S. 58). Ersteres entspricht eher der
Sichtweise von Kundenloyalität im Sinne eines „Commitments“, letzteres ist eine Form der
Kundenbindung, die auch entgegen der wahren Präferenzen des Kunden stattfinden kann.
Grundlage für ein „Nicht-Wechseln-Wollen“ ist sicherlich eine positive Einstellung zum
Produkt (bzw. der Dienstleistung/ dem Anbieter). Diesen Aspekt berücksichtigend stellen
Dick und Basu fest: „[...], both a favorable attitude that is high compared to potential
alternatives and repeated patronage are required for loyalty” (Dick & Basu, 1994, S. 100).
Sie konzeptionalisieren deshalb Loyalität als “relationship between the relative attitude
toward an entity (brand/ service/ store/ vendor) and patronage behavior” (ebd.). In
Anlehnung an Erkenntnisse aus der Einstellungstheorie beziehen sie die Faktoren soziale
Norm und situative Einflüsse als moderierende Variablen zwischen der Einstellung und
dem Wiederkaufverhalten mit ein. Kundenloyalität wird also definiert als das Verhältnis
von relativer Einstellung (gegenüber dem Gegenstand der Loyalität: Marke, Hersteller, An-
bieter) und Wiederkauf unter Berücksichtigung der subjektiven Norm und situativer
Einflüsse.
Abbildung 19 gibt diesen Teilbereich des Modells von Dick und Basu (1994, S. 100)
wieder:
90
social norm
situationalinfluence
relative
attitude
repeat
patronage
LOYALTY RELATIONSHIP
Abbildung 19: Konzept der Kundenloyalität nach Dick und Basu (1994)
Abschließend lässt sich zusammenfassen, dass in den meisten Kundenloyalitätskonzepten
(verstanden als Modellbildungen, bei denen die Kundenloyalität im Mittelpunkt der
Betrachtung steht) und -definitionen die inneren Vorgänge in der Person deutlich stärkere
Berücksichtigung finden als in den Kundenbindungskonzepten (verstanden als Modell-
bildungen, bei denen die Kundenbindung im Mittelpunkt der Betrachtung steht). Zudem
lässt sich – trotz vieler konzeptioneller Unstimmigkeiten in der Literatur – die Tendenz
feststellen, Kundenbindung mit tatsächlichem Verhalten (Wiederkauf, Weiterempfehlung,
Cross Buying) in Verbindung zu bringen, während Kundenloyalität eher mit der Absichts-
dimension verknüpft wird (Wiederkaufabsicht, Weiterempfehlungsabsicht, Cross-Buying-
Absicht) (vgl. z.B. Herrmann, Huber & Braunstein, 2000, S. 293; Homburg & Faßnacht,
2001, S. 451; Johnson, 2001, S. 151 sowie Rapp, 1995, S. 10).
Des Weiteren umfasst das Konstrukt Kundenloyalität ausschließlich die nachfragerorien-
tierte Perspektive (vgl. Giering, 2000, S. 19), während Kundenbindung aus der Sichtweise
des Anbieters, des Nachfragers und der Geschäftsbeziehung betrachtet werden kann.
Nachdem die unterschiedlichen Konzeptionierungen von Kundenbindung und Kunden-
loyalität dargestellt wurden, erfolgt nun eine definitorische Einordnung für die vorliegende
Arbeit:
91
�� Da in den empirischen Untersuchungen die inneren Vorgänge der Person im Mittel-
punkt stehen, handelt es sich um einen neobehavioristischen Ansatz.
�� Kundenbindung wird in der vorliegenden Arbeit ausschließlich aus Nachfragersicht
betrachtet.
�� Kundenloyalität gibt per definitionem ausschließlich eine nachfragerorientierte
Perspektive wieder (vgl. Homburg & Bruhn, 2000, S. 8).
�� Unter Kundenbindung wird tatsächliches Verhalten (Wiederkauf, Weiterempfeh-
lung sowie Cross Buying) verstanden.
�� Kundenloyalität wird als Verhaltensabsicht definiert und umfasst die drei Bereiche
Wiederkauf, Weiterempfehlung und Cross Buying (vgl. Abbildung 20).
Kundenloyalität
Wiederkaufabsicht Weiterempfehlungs-absicht
Cross-Buying-Absicht
Abbildung 20: Definition von Kundenloyalität für die vorliegende Arbeit
92
2.6.3. Der Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit, Kundenloyalität und Kundenbindung in der Literatur
Über die Zusammenhänge zwischen den Konstrukten Kundenzufriedenheit, Kundenbin-
dung und Kundenloyalität gibt es die unterschiedlichsten Theorien, die teilweise auch
empirisch geprüft wurden (für einen Überblick vgl. Giering, 2000, S. 22ff.). Ein großes
Problem stellt jedoch auch hier die uneinheitliche Definition und Operationalisierung von
Kundenbindung und Kundenloyalität dar. Da in den zahlreichen vorliegenden Studien die
beiden Konstrukte über die gleichen oder ähnliche Indikatoren operationalisiert wurden (in
der Regel über Wiederkauf bzw. Wiederkaufabsicht, Weiterempfehlung bzw. Weiter-
empfehlungsabsicht sowie Cross-Buying-Verhalten), die Studien aber teilweise von Kun-
denbindung, teilweise von Kundenloyalität sprechen, werden im folgenden Forschungs-
überblick beide Begriffe parallel verwendet, entsprechend der Definition des jeweiligen
Autors.
Grundsätzlich wird der Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kunden-
bindung bzw. Kundenloyalität durch verschiedene empirische Studien gestützt (vgl. Über-
blick bei Bruhn, 2000b, S. 396f.; Homburg, Giering & Hentschel, 1999, S. 184 sowie
Rudolph, 1998, S. 29f.). Neuere Studien belegen jedoch darüber hinaus, dass viele Kunden
trotz Zufriedenheit keine Folgekäufe tätigen (vgl. Meister & Meister, 1998, S. 8; Reich-
held, 1993, S. 71 sowie für eine Übersicht verschiedener Studien: Stauss & Neuhaus, 1999,
S. 28f.). Oliver spricht von einem „asymmetrischen“ Verhältnis von Kundenzufriedenheit
und Kundenbindung: „Although loyal consumers are most typically satisfied, satisfaction
does not universally translate into loyalty“ (Oliver, 1999, S. 33).
Es werden daher verschiedene weitere Faktoren angenommen, die zwischen Kundenzufrie-
denheit und Kundenbindung bzw. Kundenloyalität treten und deren Zustandekommen
sowie deren Ausmaß beeinflussen. Man spricht hier von moderierenden Variablen (vgl.
Homburg, Giering & Hentschel, 1999, S. 185). Als solche werden insbesondere ökonomi-
sche, psychische und soziale Wechselbarrieren (vgl. Meffert, 2000, S. 127ff.), Attraktivität
93
von Konkurrenzangeboten, Image des Anbieters bzw. der Marke, Variety Seeking5 (vgl.
Peter, 1997, S. 126) sowie Involvement6, Commitment7 und Vertrauen (vgl. Diller, 1996,
S. 87) postuliert. Nach Diller (vgl. 1996, S. 87) sind dabei jedoch die Ursachen und Wir-
kungen nicht eindeutig voneinander zu unterscheiden, da Kundenbindung ein dynamisches
Phänomen ist, und verschiedene selbstverstärkende Prozesse vermutet werden.
Eine sehr metaphorische Darstellung über den Zusammenhang zwischen Kundenzufrieden-
heit und Kundenloyalität stammt von Oliver: Er bezeichnet Kundenzufriedenheit als
Samen, der Sonne, Wasser und Nährstoffe braucht, um zu wachsen: „These are the
analogies to personal determination and social support. Without these additional factors,
satisfaction, similar to the seed, stays dormant. The consumer remains satisfied but does
not grow beyond that state. Even a flash of sun or water – such as the flash of delight – will
not begin the transformation process” (Oliver, 1999, S. 42). Kundenzufriedenheit alleine
führt also noch nicht zu Loyalität. Weitere persönliche und soziale Faktoren spielen dabei
eine entscheidende Rolle. In seinem Loyalitätskonzept unterscheidet er vier Formen der
Loyalität, die sich aus dem Ausmaß an „individual fortitude“ („persönlicher Standhaftig-
keit“) und „social support“ („sozialer Unterstützung“) ergeben (vgl. Oliver, 1999, S. 38):
community/social support
low high
low product superiority village envelopment individual fortitude
high determined self-isolation immersed self-identity
Tabelle 8: Formen der Loyalität nach Oliver (1999)
Im Modell sind jeweils nur die beiden Endpunkte „low“ und „high“ wiedergegeben. In der
Realität handelt es sich sowohl in der vertikalen (community/social support) als auch in der
horizontalen Dimension (individual fortitude) jeweils um ein Kontinuum, auf dem die
unterschiedlichsten Ausprägungen denkbar sind (vgl. Oliver, 1999, S. 37).
5 Verstanden als ein „Verhalten des Markenwechsels, das trotz Zufriedenheit mit bisher verwendeten
Produkten stattfindet und durch den Wunsch nach Abwechslung, Neugier und Langeweile beim bisherigen Konsumverhalten begründet ist“ (Diller, 1992, zitiert nach Stauss & Neuhaus, 1999, S. 29).
6 Verstanden als „Aktivierungsgrad bzw. Motivstärke zur objektgerichteten Informationssuche, -aufnahme, -verarbeitung und –speicherung“ (Diller, 1996, S. 87).
7 Verstanden als „innere Verpflichtung einer Person gegenüber einem Bezugsobjekt“ (Diller, 1996, S. 88).
94
Unter „individual fortitude“ versteht Oliver das Ausmaß, in dem ein Käufer den
Marketing-Aktivitäten des Wettbewerbs widersteht (vgl. ebd.). Bei der „product
superiority“ herrscht ein geringes Maß an „persönlicher Standhaftigkeit“, die Loyalität
resultiert ausschließlich aus der hohen Qualität des Produkts bzw. dem Wissen, dass dieses
Produkt die persönlichen Bedürfnisse bestmöglich befriedigt. Hier liegt die schwächste
Form der Loyalität vor. Findet der Konsument ein Produkt, das seinen Ansprüchen noch
besser gerecht wird, wandert er ab. Liegt ein hohes Maß an „individual fortitude“ vor,
spricht Oliver (1999, S. 38) von „determined self-isolation“. In diesem Fall ist die Vorliebe
für ein bestimmtes Produkt so groß, dass andere Marken erst gar nicht in Erwägung
gezogen werden. Der Konsument „isoliert“ sich quasi von anderen Einflüssen und nimmt
sie gar nicht bewusst wahr.
Die zweite, vertikale Dimension im Modell von Oliver ist „community/social support“.
Damit wird das Ausmaß an Integration des Konsumenten in ein – mit dem Konsumgut
verbundenes – soziales Umfeld bezeichnet (vgl. Oliver, 1999, S. 39). Basis der Loyalität ist
hier die Zugehörigkeit zu einer bestimmten Gruppe. Bei geringer Einbettung des Käufers in
ein solches soziales Netz spricht Oliver von „village envelopment“, dies wäre z.B. der Fall
beim Tragen einer bestimmten Jeans-Marke. Bei sehr starker Identifizierung mit den
Normen und Werten dieser sozialen Gruppe verwendet Oliver den Begriff „immersed self-
identity“. Beispiele hierfür wären Fan-Clubs, Chat Rooms im Internet oder Harley-
Davidson-Clubs.
In Abhängigkeit vom Ausmaß der Ausprägung in den beiden Dimensionen entsteht nach
Oliver jeweils eine andere Form von Loyalität (vgl. Tabelle 8). Kundenzufriedenheit
betrachtet er zwar als Voraussetzung für die Entstehung von Loyalität, ohne ein gewisses
Maß an „individual fortitude“ und „social support“ verharrt der Konsument jedoch im
Zustand der Zufriedenheit, Loyalität wird dadurch noch nicht erreicht (vgl. Oliver, 1999, S.
42).
Eine wichtige Differenzierung bei der Beurteilung des Einflusses der Kundenzufriedenheit
auf die Kundenbindung treffen Homburg und Faßnacht (vgl. 2001, S. 453): Sie postulieren,
dass die verschiedenen Faktoren der Kundenbindung (bisheriges Kaufverhalten, bisherige
Wieterempfehlungen, Wiederkaufabsicht, Weiterempfehlungsabsicht und Cross-Buying-
95
Absicht, vgl. Abbildung 17) unterschiedlich stark von der Kundenzufriedenheit beeinflusst
werden.
Eggert und Helm (vgl. 2000, S. 66) unterscheiden in ihrer empirischen Untersuchung zum
Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung zwei innere
Bindungszustände: die Verbundenheit, als deren zentrale Determinante sie die Kunden-
zufriedenheit vermuten, und die Gebundenheit, die durch technologische oder ökono-
mische Wechselbarrieren entsteht. In ihrer Untersuchung betrachten sie ausschließlich die
Verbundenheit, definieren sie als emotionale Komponente der Kundenbindung und
operationalisieren sie anhand sieben gefühlsbetonter Items, die sie als Indikatoren für den
inneren Zustand der Verbundenheit betrachten (vgl. Eggert & Helm, 2000, S. 70). Die
Weiterempfehlung, die in den meisten anderen Modellen (z.B. Homburg & Faßnacht,
2001) als Aspekt der Kundenbindung aufgefasst wird, trennen sie konzeptionell von der
Kundenbindung. Sie verstehen sie als eigenständiges Untersuchungsobjekt, das sie geson-
dert operationalisieren und als abhängige Variable in ihr Modell aufnehmen.
Sie kommen zu dem interessanten Ergebnis, dass bei Einbeziehung der Verbundenheit (im
Sinne emotionaler Kundenbindung) der Einfluss der Kundenzufriedenheit auf das Weiter-
empfehlungsverhalten, der ohne die zusätzliche Variable Verbundenheit noch sehr stark
war (r = 0,83; p <= 0,001), vernachlässigbar ist. Die Weiterempfehlung wird dann
hauptsächlich durch die Verbundenheit determiniert, der partielle Einfluss der
Kundenzufriedenheit geht gegen Null. Abbildung 21 gibt die Ergebnisse der Untersuchung
wieder (vgl. Eggert & Helm, 2000, S. 69).
96
Kundenzufriedenheitr = 0,01
r = 0,89*** r = 0,93***
*** = Signifikanzniveau von 0,001
Weiterempfehlung
Verbundenheit
Abbildung 21: Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit, Verbundenheit und Weiterempfehlung nach Eggert und Helm (2000)
Eggert und Helm kommen in ihrer Untersuchung, deren Gültigkeitsbereich aufgrund der
Fokussierung auf den Automobilmarkt als eingeschränkt betrachtet werden muss, zu dem
Schluss, dass Kundenzufriedenheit nicht ausreicht, um Weiterempfehlungsverhalten
auszulösen. Ihrer Untersuchung zufolge ist eine Verbundenheit des Kunden mit seinem
Anbieter eine wesentliche Voraussetzung für Weiterempfehlungen. Diese Einflussgröße
wurde deshalb auch in das im Rahmen der vorliegenden Arbeit entwickelte E-Commerce-
Kundenloyalitätsmodell aufgenommen (vgl. Kapitel 2.7).
Es wurden nun verschiedenste Untersuchungen zum Zusammenhang zwischen Kunden-
zufriedenheit, Kundenloyalität und Kundenbindung vorgestellt (für einen weiterführenden,
tabellarischen Forschungsüberblick vgl. Peter, 1997, S. 364ff.). Trotz der unterschiedlichen
Forschungsansätze der einzelnen Autoren und der Erkenntnis, dass Kundenzufriedenheit
nicht zwangsläufig Kundenloyalität und Kundenbindung garantiert (vgl. z.B. Reichheld,
1993, S. 71), besteht doch weitgehende Einigkeit darüber, dass sie eine zentrale Voraus-
setzung dafür ist (vgl. Bruhn, 2000b, S. 394; Giering, 2000, S. 191; Homburg, Giering &
Hentschel, 1999, S. 175 sowie Stock, 2002, S. 69).
97
Im folgenden Kapitel wird ein Modell vorgestellt, dass die weiter oben beschriebenen
Erkenntnisse der Einstellungsforschung (vgl. Kapitel 2.3.1, 2.3.2 und 2.3.3) mit denen der
Kundenbindungs- und Kundenloyalitätsforschung verknüpft.
2.6.4. Kundenbindungsmodell auf Basis der TOPB
Die in Kapitel 2.3.3 beschriebene Theorie des geplanten Verhaltens liefert die Basis für das
von Braunstein (2001) entwickelte Kundenbindungsmodell. Ihre Überlegungen gründen
auf der Feststellung, dass sowohl in der Kundenbindungs- als auch in der Einstellungsfor-
schung eine intentionale Größe zur Vorhersage des (Kauf-)Verhaltens dient (vgl. Braun-
stein, 2001, S. 169). Als solche intentionale Größe betrachtet sie in der Kundenbindungs-
forschung die Kundenloyalität (im Sinne von Wiederkaufabsicht, Weiterempfehlungs-
absicht usw.). Braunstein baut ihr Kundenbindungsmodell analog zur Theorie des
geplanten Verhaltens auf. Dem Einstellungskonzept entspricht in ihrem Modell das
Zufriedenheitskonzept (vgl. auch Anpassungen der TOPB auf das Kaufverhalten durch
Ajzen & Fishbein, 1980, S. 153), der Verhaltensintention die intentionale Größe Kunden-
loyalität und dem tatsächlichen Verhalten die Kundenbindung als realisiertes Treueverhal-
ten. Die subjektive Norm, die nach Ajzen auf der Einschätzung der handelnden Person, wie
andere ihr Verhalten beurteilen werden, beruht, wird in Braunsteins Modell umgewandelt
in die Zufriedenheit mit der subjektiven Norm, da der Käufer die Reaktion seines sozialen
Umfelds bereits erlebt hat. Insofern interessiert Braunstein, inwieweit er mit dieser
Reaktion zufrieden war (vgl. Braunstein, 2001, S. 183). Die wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle wird aus dem Modell von Ajzen übernommen.
Tabelle 9 gibt eine Übersicht über die TOPB-Variablen und ihren Entsprechungen im
Kundenbindungsmodell von Braunstein:
TOPB Kundenbindungsmodell
Einstellung ���� Kundenzufriedenheit
subjektive Norm ���� Zufriedenheit mit der subjektiven Norm
wahrgenommene Verhaltenskontrolle ���� wahrgenommene Verhaltenskontrolle
Intention ���� Kundenloyalität
tatsächliches Verhalten ���� Kundenbindung
Tabelle 9: Entsprechungen der TOPB-Variablen im Kundenbindungsmodell von Braunstein
98
In Anlehnung an Gollwitzer und Malzacher, die einen Verhaltensvorsatz zwischen Verhal-
tensintention und Verhalten annehmen, postuliert Braunstein zusätzlich einen Bindungs-
vorsatz zwischen Kundenloyalität und Kundenbindung (vgl. Braunstein, 2001, S. 171).
Abbildung 22 gibt das vereinfachte Modell von Braunstein wieder. (Das Gesamtmodell
bezieht zusätzlich die vorgeschalteten Determinanten der Variablen „Kundenzufrieden-
heit“, „subjektive Norm“ und „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ im Sinne von Erwar-
tungs-mal-Wert- bzw. Zufriedenheits-mal-Wert-Modellen sowie den Einfluss der Varia-
blen „Handlungs- versus Lageorientierung“ und „wahrgenommene Selbstrelevanz“ mit ein,
vgl. Braunstein, 2001, S. 188).
Kunden-zufriedenheit
Zufriedenheit mitsubjektiver Norm
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
Kundenloyalität KundenbindungBindungsvorsatz
Abbildung 22: Kundenbindungsmodell nach Braunstein (vereinfacht)
Der Braunstein’sche Ansatz der Übertragung der Theorie des geplanten Verhaltens auf die
Konzepte Kundenloyalität und Kundenbindung erwies sich in der empirischen Analyse als
sehr geeignet. Er beeinflusste daher auch die Konzeptualisierung des im Rahmen der vor-
liegenden Arbeit entwickelten E-Commerce-Kundenloyalitätsmodells, das in Kapitel 2.7
dargestellt wird. Zunächst werden die Konzepte Kundenloyalität und Kundenbindung im
Hinblick auf den Anwendungsbereich des Modells, den E-Commerce, näher beleuchtet.
99
2.6.5. Kundenloyalität und Kundenbindung im E-Commerce
Angesichts der Tatsache, dass der Konsument im Internet die Möglichkeit hat, innerhalb
von Sekunden anhand weniger „Klicks“ von einem Anbieter zum nächsten zu wechseln,
erscheint der Aufbau von Kundenloyalität und Kundenbindung im Internet besonders
schwierig. Verschiedene Studien belegen jedoch mittlerweile, dass gerade das Gegenteil
der Fall ist: Entgegen der langläufigen Meinung, die Loyalität von Internet-Kunden sei sehr
gering (vgl. z.B. Kracklauer & Seifert, 2001, S. 52) zeigt eine Studie von Bain &
Company, dass Loyalität gerade bei Internet-Kunden besonders ausgeprägt ist, v.a. im
Business-to-Business-Sektor (vgl. Reichheld & Schefter, 2001, S. 73). Dies hat verschie-
dene Gründe:
1. Internet-Kunden neigen dazu, ihre Einkäufe auf einen oder wenige bevorzugte Anbieter
zu vereinen (vgl. Reichheld & Schefter, 2000, S. 106). Dies zeigt auch eine Unter-
suchung von Infratest Burke: Drei Viertel aller befragten Online-Käufer hatten im
letzten Jahr vor dem Befragungszeitpunkt bei nicht mehr als vier verschiedenen Shops
bestellt (vgl. Infratest Burke, 2001, S. 20). Die Gründe hierfür liegen auf der Hand:
Macht ein Käufer bei seiner ersten Bestellung positive Erfahrungen mit einem Online-
Anbieter, so stellt das für ihn ein Erfolgserlebnis dar und er gewinnt Vertrauen zu dem
Anbieter. Hat er sich erst einmal an die Benutzerführung der Internet-Seite gewöhnt,
wird er immer wieder darauf zurückgreifen, ehe er sich mit einer neuen, anders
gestalteten Website auseinander setzt. Auf diese Weise entstehen bereits in diesem
frühen Stadium Wechselbarrieren (vgl. Silberer & Yom, 2001, S. 435).
2. Ein weiterer Aspekt, der die Loyalität im Internet begünstigt, ist die Tatsache, dass der
Effekt der Mund-zu-Mund-Werbung im Internet deutlich stärker ist. Durch die Affinität
zu diesem Medium und der Präsenz im Netz neigen die Internet-Kunden dazu, ihre
Empfehlungen per E-Mail zu versenden. Durch die Möglichkeit, dabei E-Mails an ganze
so genannte „Verteiler“ mit einer beliebigen Anzahl von Empfängern zu versenden,
werden Internet-Kunden zu unvergleichlichen Multiplikatoren. Dieses Potenzial kann
durch eine Funktion zur Weiterleitung von Empfehlungen innerhalb der Website
zusätzlich unterstützt werden. Da Kunden, die auf Empfehlung zu einem Anbieter
kommen, sehr häufig denjenigen um Rat fragen, der ihnen den Anbieter empfohlen hat,
können auf diese Weise nicht nur enorme Marketingkosten, sondern auch Servicekosten
(v.a. Call Center) eingespart werden. Durch die sehr geringen Akquisitionskosten der
100
Mund-zu-Mund-Werbung können mit solchen Kunden deutlich früher Gewinne erzielt
werden (vgl. Reichheld & Schefter, 2000, S. 107).
3. Das Internet bietet zudem unvergleichlich gute Bedingungen für eine starke Kundenbin-
dung. Im Gegensatz zu Ladenkunden hinterlassen Internet-Kunden ihren Namen und
ihre Adressen, teilweise sogar ihre Kreditkartennummern, so dass ihr Informations- und
Kaufverhalten über die Zeit hinweg verfolgt werden kann (zu entsprechenden Maß-
nahmen z.B. bei AOL vgl. Reichheld & Schefter, 2001, S. 78). Ebenso gibt es die Mög-
lichkeit, durch so genannte „Cookies“ sowie durch „Tracking Software“ das Nutzungs-
verhalten der Kunden auf der Website genau nachzuvollziehen und Informationen
darüber zu sammeln, welche Seiten wie lange und in welcher Reihenfolge besucht wer-
den (vgl. Dholakia, Dholakia, Zwick & Laub, 2001, S. 84 und 86). Komplexe Software-
programme können aus all diesen, in Datenbanken gespeicherten Informationen in Se-
kundenschnelle Kundenbeschreibungen produzieren, die sodann mit Hunderten weiterer
Kundenprofile verglichen werden können (vgl. Dholakia, Dholakia, Zwick & Laub,
2001, S. 86). Dies bietet hervorragende Möglichkeiten für so genanntes One-to-One-
Marketing, da die Angebote individuell auf die Kunden zugeschnitten werden können
(vgl. Stojek & Ulbrich, 2001, S. 46).
Die Erkenntnis, dass die meisten Web-Unternehmen ihre Kunden mindestens zwei bis drei
Jahre lang binden müssen, bevor sich die Anfangsinvestitionen (IT-Kosten, Akquisitions-
kosten) amortisiert haben, ein großer Teil der Kunden jedoch bereits vor dem dritten Jahr
verloren geht (vgl. Reichheld & Schefter, 2001, S. 75), macht die ökonomische Bedeutung
der Kundenbindung besonders deutlich (vgl. auch Rombach, 2001, S. 46). Zu Beginn des
Internet-Booms fand diese Tatsache jedoch kaum Beachtung. Die Internet-Unternehmen
konzentrierten sich vornehmlich auf die Akquisition von Neukunden (vgl. Venohr &
Zinke, 2000, S. 159). In Anbetracht der Neuartigkeit des Marktes war dieser Schwerpunkt
verständlich, da zunächst eine Kundenbasis aufgebaut werden musste. Langfristig ist
jedoch gerade im E-Commerce aufgrund der besonders hohen Wettbewerbsintensität und
der schnellen Kundenabwanderungsmöglichkeit Kundenloyalität von herausragender
Bedeutung.
Das folgende E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell bietet erste Ansätze, wie Kunden-
loyalität im Internet aufgebaut und erhalten werden kann.
101
2.7. E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell auf Basis der TOPB
In Kapitel 2.6.4 wurde das Modell von Braunstein (2001) vorgestellt, das die Komponenten
der TOPB auf die Konstrukte Kundenzufriedenheit, Kundenloyalität und Kundenbindung
überträgt (vgl. Tabelle 9). Diese grundsätzliche Übertragung der TOPB-Variablen dient
dem E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell als Basis. Es ergibt sich folgende Grundstruk-
tur, auf der das Modell im Folgenden aufgebaut wird:
Kunden-zufriedenheit
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
Kundenloyalität Kundenbindungsubjektive Norm
Abbildung 23: Grundstruktur des E-Commerce-Kundenloyalitätsmodells
Auf die Erfassung der subjektiven Norm musste jedoch verzichtet werden. Dies lag daran,
dass die Befragung im Rahmen eines Online-Kundenzufriedenheitsfragebogens stattfand,
der nach einer Bestellung bei dem untersuchten Anbieter ausgefüllt werden konnte.
Professionelle Einkäufer zu fragen, ob sie der Meinung sind, dass in ihrem Unternehmen
von ihnen erwartet wird, dass sie Büromaterial über das Internet bestellen, erschien in
diesem Kontext nicht adäquat, da ja die Beantwortung des Fragebogens bereits online
erfolgte. Zudem kann davon ausgegangen werden, dass ein Unternehmen, das seinem
Einkäufer einen Internet-Anschluss am Arbeitsplatz zur Verfügung stellt, auch erwartet,
dass dieser ihn in der täglichen Arbeit, das heißt auch für die Bestellung von Büromaterial,
einsetzt. Dies bestätigen auch die Ergebnisse der Telefonbefragung, die im Hinblick auf
102
den Einsatz des Internet in der täglichen Arbeit eine sehr hohe subjektive Norm bei
Einkäufern zeigen. Damit verbunden ist eine äußerst geringe Varianz in der Variablen
„subjektive Norm“ (vgl. Kapitel 3.2.3), die zu Problemen bei der statistischen Auswertung
führt (vgl. Kapitel 3.2.5). Dies wäre auch bei der Online-Befragung zu erwarten gewesen.
Auch die Variable Kundenbindung wurde nicht in das Modell aufgenommen, da aufgrund
des anonymen Online-Untersuchungsdesigns keine Follow-up-Befragung möglich war.
Einige Forscher greifen bei der Operationalisierung der Kundenbindung zwar auf das
bisherige Kaufverhalten zurück (vgl. 2.6.2), diese Auffassung wird jedoch von der
Verfasserin strikt abgelehnt, da bisheriges Kaufverhalten ein äußerst unzureichender
Indikator für zukünftiges (tatsächliches) Kaufverhalten ist. Dies wäre lediglich bei sehr
regelmäßigen und über einen langen Zeitraum gewachsenen Kundenbeziehungen, die mit
sehr stabilen Bindungsverhältnissen einhergehen, der Fall. Da der Internet-Anbieter, dessen
Daten im Rahmen der Untersuchung erhoben wurden, jedoch zum Zeitpunkt der Befragung
zu neu am Markt war, um solche jahrelangen Kundenbeziehungen aufzuweisen, wurde
diese Art der Operationalisierung nicht in Betracht gezogen. Die einzig valide Vorgehens-
weise zur Messung des Kundenbindungskonstrukts im Sinne eines tatsächlichen Wieder-
kauf-, Weiterempfehlungs- und Cross-Buying-Verhaltens wäre daher die Erhebung dieser
Verhaltensaspekte zu einem zweiten Messzeitpunkt, einer so genannten Follow-up-
Befragung, wie sie in der Telefonbefragung (vgl. 3.2) durchgeführt wurde. Dies war jedoch
aufgrund der oben genannten Argumente (Anonymität der Online-Fragebögen) nicht mög-
lich. Das Ergebnis war deshalb ein Kundenloyalitätsmodell.
Um das Modell für die Kundenloyalität im E-Commerce weiterentwickeln zu können,
mussten weitere Spezifikationen vorgenommen werden.:
In der Vorstudie wurden Sicherheitsbedenken als potenziell handlungshemmendes Moment
für einen Einkauf im Internet identifiziert. Dieser Aspekt bildet, wie in Kapitel 2.1.6
dargestellt, ein Spezifikum des E-Commerce, da neben die Risikofaktoren, die jeder
konventionelle Einkauf mit sich bringt (funktionales, finanzielles, physisches, soziales und
psychisches Risiko, vgl. Tabelle 4), die Unsicherheiten der Datenübertragung per Internet
treten. Aus diesem Grunde ist die Aufnahme einer sicherheitsbezogenen Variablen für ein
E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell unerlässlich. Sicherheitsbedenken können auch als
interne Faktoren der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle betrachtet werden, da sie
103
jedoch im Rahmen des E-Commerce eine so bedeutende Stellung einnehmen, gehen sie als
eigenständige Variable in das Modell ein.
In Anlehnung an die Ergebnisse von Eggert und Helm (vgl. Kapitel 2.6.3) wurde zusätzlich
die Variable Verbundenheit in das Modell mit aufgenommen, da der Aufbau emotionaler
Verbundenheit gegenüber einem Internet-Anbieter eine besondere Schwierigkeit darstellt,
die es empirisch zu untersuchen gilt. Erkenntnisse in diesem Bereich können wertvolle
Hinweise liefern, inwieweit ein Medium wie das Internet, das gemeinhin als eher unpersön-
lich betrachtet wird – insbesondere im Vergleich zu den im Business-to-Business-Bereich
üblichen persönlichen Kunde-Lieferanten-Beziehungen – Defizite in diesem Bereich
kompensieren bzw. durch spezielle Maßnahmen Loyalität aufbauen kann.
Zusätzlich wurde die Wichtigkeit der einzelnen Zufriedenheitsdimensionen, die der Global-
zufriedenheit zugrunde liegen, analysiert. Dazu wurde bei der Erfassung der Kunden-
zufriedenheit unterschieden zwischen der Globalzufriedenheit (Zufriedenheit der Kunden
mit der Gesamtleistung eines Anbieters) und den Einzelzufriedenheiten (Zufriedenheit der
Kunden mit bestimmten Leistungsdimensionen eines Anbieters). Dies ermöglicht eine
differenzierte Betrachtung aller Leistungsparameter, die einen Einfluss auf die Global-
zufriedenheit ausüben. Insgesamt ergibt sich das folgende Modell:
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
Kunden-loyalität
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
Einzel-zufriedenheiten
Abbildung 24: E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell
104
3. Empirische Untersuchungen zur Erklärung und Prognose des Kaufverhaltens
im E-Commerce
3.1. Darstellung des Untersuchungsdesigns der Gesamtstudie
Ziel der Untersuchung war zum einen die Anwendung der Theorie des geplanten Verhal-
tens von Ajzen auf das Kaufverhalten im Internet, zum anderen die Entwicklung eines
neuen, integrierten Untersuchungsmodells zur Erklärung und Prognose von Kunden-
loyalität im E-Commerce sowie die empirische Überprüfung der beiden Modelle. Das erste
Modell (E-Commerce-Kaufverhaltensmodell) zielt auf die Übertragung der TOPB auf das
Einkaufen im Internet ab, wobei in einer ersten Befragung die Einstellung, die subjektive
Norm, die wahrgenommene Verhaltenskontrolle sowie die Intention erhoben wurden und
in einer Follow-up-Befragung das tatsächliche Verhalten. Das zweite Modell (E-
Commerce-Kundenloyalitätsmodell) berücksichtigt stärker die Aspekte Kundenzufrieden-
heit und Kundenloyalität und bezieht spezielle, den E-Commerce betreffende Variablen mit
ein.
Die gesamte Untersuchung fand im Auftrag eines Business-to-Business-E-Commerce-
Unternehmens statt, dessen Produktsortiment hauptsächlich Bürobedarf umfasst. Aus
dieser Zusammenarbeit ergab sich der gewählte Untersuchungs-Fokus: das Bürobedarf-
Beschaffungsverhalten von Einkäufern kleiner und mittelständischer Unternehmen über
das Internet. Die konkrete Fragestellung sowie die Methodik wurden ausschließlich von der
Autorin bestimmt. Die Untersuchung fand in Deutschland statt.
In einem ersten Schritt wurde eine qualitative Vorstudie durchgeführt, um die
entscheidungsrelevanten Dimensionen und Elemente des organisationalen Bürobedarf-
Beschaffungsverhaltens zu ermitteln. Die Ergebnisse der Vorstudie dienten maßgeblich als
Grundlage für die beiden Hauptuntersuchungen.
Die erste Hauptuntersuchung wurde in Form einer Telefonbefragung anhand eines stan-
dardisierten Fragebogens durchgeführt. Sie erfolgte an zwei Messzeitpunkten im Abstand
von vier Monaten. In dieser Befragung wurde vor allem das Einkaufsverhalten in Bezug
auf Bürobedarf im Internet allgemein untersucht, nicht bezogen auf einen konkreten
Anbieter. Die zweite Hauptuntersuchung bestand in einem Online-Fragebogen, dessen
Daten über einen Zeitraum von fünf Monaten hinweg erhoben und nach einzelnen Monaten
ausgewertet wurden. Hierbei lag der Schwerpunkt auf der Analyse relevanter Einfluss-
105
faktoren auf die Kundenloyalität im E-Commerce. Dieser Teil der Untersuchung hatte
dementsprechend den Kauf bei einem konkreten Internet-Anbieter zum Gegenstand.
Tabelle 10 gibt einen Überblick über das Untersuchungsdesign der Gesamtstudie:
Erhebungs-instrument
Befragte Durchführungs-zeitraum
Umfang der Erhebung
Themen-schwerpunkt
Qualitative Vorstudie
Experten-interviews
Personen, die in ihrem Unterneh-men für Bürobe-darf-Beschaffung zuständig sind
September 2000 5 explorative Inter-views, Dauer: 1,5 – 2 Stunden
Dimensionen des Internet-Einkaufs (allgemein) sowie der Bürobedarf-Beschaffung (all-gemein und via Internet)
Telefon-befragung
Personen, die in ihrem Unterneh-men für Büro-bedarf-Beschaf-fung zuständig sind
1. Befragungs-welle: Februar 2001
2. Befragungs-welle: Juni 2001
1. Befragungs-welle: 250 Pers.
2. Befragungs-welle: 174 Pers.
Kaufverhalten im Internet (im Hin-blick auf Bürobe-darf-Beschaffung)
Hauptuntersuchungen
Online-Befragung
Kunden des un-tersuchten Inter-net-Anbieters
März – Juli 2001 insgesamt 6.176 Online-Fragebögen
Kundenloyalität im Internet
Tabelle 10: Darstellung des Untersuchungsdesigns
3.1.1. Qualitative Vorstudie
Zur Evaluation entscheidungsrelevanter Einflussgrößen beim Einkauf über das Internet,
insbesondere im Zusammenhang mit der organisationalen Bürobedarf-Beschaffung,
wurden zunächst Expertengespräche in Form von explorativen Interviews durchgeführt.
Bei der Exploration handelt es sich um eine persönliche, mündliche Befragung, die anhand
eines teilstrukturierten Interview-Leitfadens durchgeführt wird (vgl. Berekoven, Eckert &
Ellenrieder, 2001, S. 95f.). Charakteristisch für diese Form der Befragung ist, dass der
Interviewer den Befragten zum interessierenden Thema hinleitet und den Gesprächsverlauf
im Sinne des Untersuchungsgegenstands steuert, dabei jedoch dem Befragten möglichst
viel Freiraum gibt, so dass dieser seine Gedanken und Gefühle zum Ausdruck bringen kann
(vgl. Robson, 1993, S. 237ff.). Folgende Themenschwerpunkte wurden dabei behandelt:
��Bürobedarf-Beschaffungsverhalten,
��Internet-Nutzungs- und -Bestellverhalten,
��Einstellungsdimensionen zum Einkauf im Internet,
��Dimensionen der Kundenzufriedenheit sowie
��Kundenloyalität/Kundenbindung/Wechselbarrieren.
106
Die Interviews wurden auf Tonband aufgenommen, transkribiert und anschließend
qualitativ ausgewertet. Der Wert der Vorstudie lag in der Bereitstellung der relevanten
Dimensionen und Einflussfaktoren, die beim Einkauf im Internet, bei der Bürobedarf-
Beschaffung im Allgemeinen sowie speziell im Internet eine Rolle spielen. Die Ergebnisse
dienten insbesondere der Operationalisierung der einzelnen Konstrukte der zu prüfenden
Modelle und beeinflussten von daher in starkem Maße die Gestaltung der Fragebögen der
beiden Hauptuntersuchungen (vgl. Kapitel 3.2.2 und 3.3.2).
3.1.2. Hauptuntersuchungen
3.1.2.1. Konstruktion der Fragebögen
Beiden Hauptuntersuchungen liegen standardisierte Fragebögen zugrunde, die offene und
geschlossene Fragen beinhalten. Die offene Frageform ist dadurch gekennzeichnet, dass die
Formulierung der Antwort der Testperson überlassen wird, wohingegen bei geschlossenen
Fragen die Antwortkategorien vorgegeben sind (vgl. Hüttner, 1989, S. 66f.). Die offenen
Fragen dienten vor allem dazu, mehr über die Hintergründe und Motive der Verhaltens-
weisen der Testpersonen zu erfahren. Sie sind vor allem für die Interpretation der quantita-
tiven Ergebnisse von Bedeutung. Die für die durchgeführte Studie relevanten Items waren
jeweils in umfangreichere Fragebögen integriert, um auch dem Marktforschungsbedarf des
Auftraggebers gerecht zu werden. Aufgrund der thematischen Übereinstimmung war eine
harmonische Abfolge der Items gewährleistet.
Ein wichtiges Kriterium bei der Erstellung der Fragebögen war deren Länge. Einerseits
sollte die Möglichkeit der Informationsgewinnung weitestgehend ausgeschöpft werden,
andererseits musste in Anbetracht der Befragungssituation auf die mangelnde Zeit und
Geduld der Ansprechpartner Rücksicht genommen werden, da beide Befragungen am
Arbeitsplatz stattfanden. Beide Fragebögen wurden in Pretests auf ihre Verständlichkeit
und Praktikabilität hin geprüft. Dabei wurden die Testpersonen instruiert, alles mitzuteilen,
was ihnen bei der Bearbeitung des Fragebogens durch den Kopf ging (zu Pretests vgl.
Neumann, 1995, S. 37f.). Zusätzlich wurden die Fragebögen mit Marketing- sowie
Internet-Experten diskutiert. Auf diese Weise konnte die Formulierung der einzelnen
Fragen sowie deren Abfolge bestmöglich optimiert und im Hinblick auf die zu prüfenden
Modelle operationalisiert werden.
107
3.1.2.2. Telefonische Befragung an zwei Messzeitpunkten
Die telefonische Befragung wurde als Längsschnittstudie mit zwei Befragungswellen
konzipiert, das heißt, ein und dieselbe Stichprobe wurde zu zwei Messzeitpunkten befragt,
wobei jeweils die Konstrukte Einstellung, subjektive Norm, wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle und Intention durch dieselben Fragen erfasst wurden (vgl. Westermann, 2000, S.
25). In der Follow-up-Befragung wurde zusätzlich eine Frage zum zwischenzeitlichen
Verhalten gestellt. Abbildung 25 gibt einen Überblick über das der Telefonuntersuchung
zugrunde liegende Untersuchungsdesign.
Zielgruppe und Grundgesamtheit der Untersuchung waren alle Einkäufer von Büromaterial
in kleinen und mittelständischen Unternehmen in Deutschland. Diese Grundgesamtheit
umfasst laut LAE 2001 626.000 Personen (Allein-Entscheider Büromaterial, Beschäfti-
gungsgröße: 1 – 500 Mitarbeiter). Die genaue Vorgehensweise an den beiden Befragungs-
zeitpunkten wird im Folgenden ausführlich dargestellt.
Feb. März April Mai Juni
1. T
elef
on-
Bef
ragu
ng:
250
Bef
ragt
e
1. T
elef
on-
Bef
ragu
ng:
250
Bef
ragt
e
2. T
elef
on-
Bef
ragu
ng:
174
Bef
ragt
e
2. T
elef
on-
Bef
ragu
ng:
174
Bef
ragt
e
Abbildung 25: Untersuchungsdesign der Telefonbefragung
108
Erste Befragungswelle
Der Fragebogen für die Telefonbefragung wurde bewusst möglichst kurz gehalten, um die
Geduld der Befragten, die an ihrem Arbeitsplatz angerufen wurden, nicht übermäßig zu
strapazieren. Die Beantwortungszeit lag im Schnitt bei 10 bis 15 Minuten. Die Auswahl
der Firmen erfolgte mit Hilfe eines computergestützten Zufallsverfahrens aus einer 15.000
Adressen kleiner und mittelständischer Unternehmen umfassenden Datenbank. Die
Ansprechpartner (Einkäufer von Büromaterial) wurden über die Telefonzentrale ermittelt,
anschließend an ihrem Arbeitsplatz kontaktiert und entweder direkt oder zu einem
vereinbarten Zeitpunkt interviewt. Auf diese Weise wurden 250 Personen befragt. Einzige
Voraussetzung für die Teilnahme war das Verfügen über einen PC mit Internet-Anschluss
am Arbeitsplatz. Inhaltlich wurden solche Items abgefragt, die die Überprüfung der Theorie
des geplanten Verhaltens von Ajzen erlauben. Wie die jeweiligen Konstrukte
operationalisiert wurden, wird in Kapitel 3.2.2 ausführlich erläutert.
Zweite Befragungswelle
Ziel der zweiten Befragungswelle war es hauptsächlich, die Realisation der in der ersten
Befragung erhobenen Verhaltensintention zu überprüfen. Zum zweiten Messzeitpunkt
standen nur noch 174 der 250 Personen, die an der ersten Befragung teilgenommen hatten,
zur Verfügung. Diese so genannte Panelsterblichkeit (vgl. dazu Hammann & Erichson,
2000, S. 168) resultierte aus verschiedenen Gründen: Ein Teil der Befragten war zum Zeit-
raum der zweiten Befragung im Urlaub, ein Teil hatte im Untersuchungszeitraum keine
Zeit und einige Teilnehmer der ersten Befragung waren zum Zeitpunkt der zweiten
Befragung gar nicht mehr im betreffenden Unternehmen beschäftigt. Da Panelsterblichkeit
ein ubiquitäres Phänomen von Studien mit mehreren Messzeitpunkten ist, wurde dies
bereits bei der ersten Befragung berücksichtigt, indem eine ausreichende Anzahl an
Befragten (250) gewählt wurde (zur notwendigen Größe des Stichprobenumfangs vgl.
Rogge, 1992, S. 113ff. sowie Hammann & Erichson, 2000, S. 143f.).
Die Durchführung fand vier Monate nach der ersten Welle statt. Bei der Wahl des
zeitlichen Abstands zwischen den beiden Befragungswellen musste folgende Problematik
berücksichtigt werden: Zum einen sollte genug Zeit vergehen, so dass die Befragten das
untersuchte Verhalten auch zeigen können, zum anderen sollte der Abstand nicht zu groß
109
sein, da sonst zu viele intervenierende Variablen zwischen die Intention, das Verhalten zu
zeigen und die Beurteilung der tatsächlichen Realisation des Verhaltens treten können.
Grundsätzlich ist es im Rahmen der TOPB immer sinnvoll, die tatsächliche Realisation des
Verhaltens möglichst zeitnah zu erfassen, da die Intentions-Verhaltens-Relation andernfalls
zu leicht durch unvorhergesehene Ereignisse gestört werden kann (vgl. Ajzen, 1985, S. 12).
Jedoch war es aufgrund des Untersuchungsgegenstands nötig, den Befragten auch die
Möglichkeit einer Verhaltensveränderung zu geben. Denn es ging in der Prüfung der
Theorie darum, ob die Person plant, in Zukunft im gleichen, in größerem oder geringerem
Ausmaß Bürobedarf über das Internet zu bestellen. Um ein solches „Gesamt-Verhalten“,
das aus mehreren Einzelhandlungen besteht, zeigen zu können, musste genügend Zeit
zwischen der Beurteilung der Intention und der Äußerung der Verhaltens-Realisation zur
Verfügung stehen.
3.1.2.3. Kontinuierliche Online-Befragung über fünf Monate
Ziel der Online-Befragung war es, das Kaufverhalten nicht nur allgemein zu untersuchen
(wie in der Telefonbefragung), sondern darüber hinausgehende Aspekte wie die Absicht
zur Kaufwiederholung und zur Weiterempfehlung, sowie zusätzliche, internetspezifische
Merkmale mit einzubeziehen. Die Befragung fand kontinuierlich über fünf Monate statt.
Zielgruppe und Grundgesamtheit der Untersuchung waren alle Kunden des untersuchten
Internet-Anbieters. Die Teilnahme der Testpersonen erfolgte freiwillig im Anschluss an
eine Bestellung. Es handelte sich also – im Gegensatz zur Telefonbefragung – um eine
selbstselektierte Stichprobe (vgl. Theobald, 2000, S. 307), das heißt, Personen, die von der
Durchführung der Befragung erfahren, entscheiden sich selbst, ob sie daran teilnehmen
wollen oder nicht. Grundsätzlich war es jedem Kunden des Internet-Anbieters möglich,
nach jeder durchgeführten Bestellung den Fragebogen auszufüllen. Diese Wiederholungs-
möglichkeit wurde bewusst gewählt, da das Unternehmen zum Untersuchungszeitpunkt
noch relativ neu im Markt war und sonst hauptsächlich Erstkäufer befragt worden wären.
Kunden hingegen, die schon öfter eingekauft haben, wären nicht in die Untersuchung
eingegangen. Motiviert wurde die Teilnahme durch die Ankündigung einer Verlosung (vgl.
dazu Homburg, Rudolph & Werner, 1998, S. 335).
Bei der Gestaltung des Online-Fragebogens wurde auf eine klare Strukturierung der Fragen
sowie auf eine ansprechende optische Gestaltung geachtet, um die Betrachter zur
110
Teilnahme zu animieren (vgl. Homburg, Rudolph & Werner, 1998, S. 335). Zudem wurde
der Fragebogen so kurz wie möglich gehalten, um die Motivation und Konzentration der
Befragten während des gesamten Fragebogens aufrecht zu erhalten (vgl. Batinic, 2001, S.
55). Die Beantwortungszeit lag im Schnitt bei ca. 10 - 15 Minuten. Aus jedem ausgefüllten
Fragebogen wurde eine E-Mail generiert, deren Inhalt anschließend in SPSS übertragen
wurde. Die Auswertung der Daten erfolgte monatsweise, um Veränderungen erkennen zu
können. Im Rahmen der vorliegenden Untersuchung wurden Daten über den Verlauf von
fünf Monaten ermittelt (März bis Juli 2001). Pro Monat füllten zwischen 1002 und 1565
Kunden des Internet-Anbieters den Online-Fragebogen aus. Insgesamt standen damit Daten
von 6176 Kunden zur Verfügung.
Der Fragebogen war auf die Überprüfung des in Kapitel 2.7 dargestellten E-Commerce-
Kundenloyalitätsmodells ausgerichtet und umfasste insbesondere Fragen zur Kunden-
zufriedenheit und Kundenloyalität. Welche weiteren Konstrukte erfasst, und wie sie
operationalisiert wurden, wird im Kapitel 3.3.2 ausführlich erläutert. Zusätzlich zu den für
die vorliegende Untersuchung notwendigen Items wurden weitere Fragen, die für den
Auftraggeber von Interesse waren, aufgenommen. Auf diese wird im Weiteren nicht näher
eingegangen. Einen zusammenfassenden Überblick über das Untersuchungsdesign der
beiden Hauptuntersuchungen gibt Abbildung 26.
111
Empirie 2Empirie 2Empirie 1Empirie 1
E-Commerce-Kaufverhaltensmodell
unter Anwendung der TOPB
E-Commerce-Kaufverhaltensmodell
unter Anwendung der TOPB
Daten derOnline-
Befragung
Daten derOnline-
Befragung
Daten dertelefonischen
Befragung(erster Messzeit-
punkt)
Daten dertelefonischen
Befragung(erster Messzeit-
punkt)
theoretisches Modell
E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell
auf Basis der TOPB
E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell
auf Basis der TOPB
zur empirischen Überprüfung
herangezogene Daten
Daten dertelefonischen
Befragung(zweiter Messzeit-
punkt)
Daten dertelefonischen
Befragung(zweiter Messzeit-
punkt)
Abbildung 26: Darstellung der beiden Hauptuntersuchungen
3.2. Empirische Überprüfung des E-Commerce-Kaufverhaltensmodells
3.2.1. Darstellung des Modells
Die Theorie des geplanten Verhaltens sowie ihre Anwendung auf das Kaufverhalten im E-
Commerce wurden in den Kapiteln 2.3.3 und 2.4 bereits ausführlich beschrieben. Die
TOPB geht im Wesentlichen davon aus, dass die drei unabhängigen Variablen
„Einstellung“, „subjektive Norm“ und „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ die
Intention beeinflussen, die ihrerseits die unmittelbare Vorbedingung für die Ausführung
des Verhaltens ist. Zusätzlich wirkt die wahrgenommene Verhaltenskontrolle auch direkt
auf das Verhalten ein (unter der Bedingung einer realistischen Einschätzung der wahrge-
nommenen Verhaltenskontrolle).
Auf die vorliegende Untersuchung bezogen bedeutet dies: Die Intention, zukünftig in
einem bestimmten Ausmaß Büromaterial über das Internet zu bestellen, ist eine Funktion
aus a) der Einstellung gegenüber dem Einkaufen im Internet, b) dem sozialen Druck des
jeweiligen Unternehmens, das Internet in der täglichen Arbeit einzusetzen sowie c) der
bisherigen Bestellhäufigkeit im Internet. Die Bestellhäufigkeit wird dabei betrachtet als das
Resultat aus dem Wissen, den Fähigkeiten und den Erfahrungen einer Person, im Internet
112
Bestellungen durchzuführen sowie den Möglichkeiten und Gelegenheiten der Person zur
Ausführung des Verhaltens.
Es ergeben sich folgende Hypothesen:
Hypothese 1:
Je positiver die Einstellung gegenüber dem Einkauf von Bürobedarf über das Internet ist,
desto eher besteht die Intention, in Zukunft in erweitertem Umfang Büromaterial über das
Internet zu bestellen.
Hypothese 2:
Je stärker eine Person den sozialen Druck im Unternehmen empfindet (subjektive Norm),
das Internet in der täglichen Arbeit einzusetzen, desto eher besteht die Intention, in Zukunft
in erweitertem Umfang Büromaterial über das Internet zu bestellen.
Hypothese 3:
Je stärker die wahrgenommene Verhaltenskontrolle einer Person ist, desto eher besteht die
Intention, in Zukunft in erweitertem Umfang Büromaterial über das Internet zu bestellen.
Gemäß der Theorie des geplanten Verhaltens gilt die Intention als valide Vorhersage-
variable für das tatsächliche Verhalten. Dementsprechend wird Hypothese 4 formuliert:
Hypothese 4:
Es besteht ein positiver Zusammenhang zwischen der Intention, zukünftig in einem
bestimmten Ausmaß (mehr, gleich viel, weniger) Büromaterial über das Internet zu
bestellen, und dem tatsächlichen Bestellverhalten.
Zusätzlich wirkt die wahrgenommene Verhaltenskontrolle nicht nur auf die Intention,
sondern auch direkt auf das tatsächliche Verhalten. Hypothese 5 gibt diese Annahme
wieder:
113
Hypothese 5:
Je stärker die wahrgenommene Verhaltenskontrolle einer Person ist, desto wahrschein-
licher ist es, dass ihr Bestellverhalten im Juni im Vergleich zu Februar zugenommen hat.
Abbildung 27 gibt einen Überblick über das Hypothesensystem:
Einstellung gegenüber Einkauf
im Internet
subjektive Norm
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
Intention Einkauf im Internet
Hypothese 1
Hypothese 2
Hypothese 3Hypothese 5
Hypothese 4
Abbildung 27: E-Commerce-Kaufverhaltensmodell unter Anwendung der TOPB
3.2.2. Operationalisierung der Konstrukte
Für die Anwendung der Theorie des geplanten Verhaltens wurden von Ajzen (1988), wie
schon vorher von Fishbein und Ajzen für die Theorie des überlegten Handelns (1980),
konkrete Operationalisierungen vorgeschlagen (vgl. Ajzen, 1988, 122f.), an denen sich
auch die vorliegende Arbeit orientiert. Aus Gründen der Praktikabilität mussten jedoch
teilweise Anpassungen vorgenommen werden. Welche Operationalisierungen Ajzen
vorschlägt, und inwiefern davon abgewichen werden musste, wird in den folgenden
Abschnitten erläutert.
Bei der Operationalisierung der Einstellung ist es nach Ajzen und Fishbein (1977)
erforderlich, das Prinzip der Korrespondenz zu beachten (vgl. Kapitel 2.3.1). Demnach
müssen die Konstrukte „Einstellung“, „Intention“ und „Verhalten“ eine hohe Überein-
114
stimmung hinsichtlich der Aspekte Handlung, Ziel, Kontext und Zeit aufweisen. Das heißt,
Einstellung, Intention und Verhalten müssen über die gleiche Handlung definiert sein (hier:
Einkaufen im Internet), sich auf das gleiche Objekt beziehen (hier: Internet), den gleichen
Zusammenhang betreffen (hier: organisationale Beschaffung von Bürobedarf) und auf den
gleichen Zeitraum ausgerichtet sein. In der vorliegenden Untersuchung konnte der Aspekt
Zeit nicht – wie von Ajzen gefordert – näher konkretisiert werden (z.B. „Werden
Bestellungen von Bürobedarf per Internet bei Ihnen in den nächsten vier Monaten eher
zunehmen, gleich bleiben oder abnehmen?“), da bei der Befragung der Name des unter-
suchten Internet-Anbieters genannt wurde, und daher die Gefahr bestanden hätte, dass die
Befragten das Gefühl haben, man möchte sie zu einem Kauf „nötigen“. Dies kann zu
Reaktanz führen, das heißt zu einer Art „Trotzreaktion“. Reaktanz tritt auf, wenn Personen
sich in ihrer persönlichen Freiheit eingeschränkt oder in ihrem freien Willen beeinflusst
fühlen (vgl. Felser, 1997, S. 221ff. sowie Wiswede, 1979, S. 81ff.). Es kann dann zu einem
so genannten Bumerang-Effekt kommen, das heißt, wenn die Person glaubt, der
Interviewer möchte von ihr hören, dass sie in den nächsten vier Monaten mehr über das
Internet bestellen wird, würde sie genau diese Erwartung nicht erfüllen und eine andere
Antwort geben. Um die Validität der Ergebnisse zu gewährleisten, musste daher auf die
Konkretisierung des Zeit-Aspekts verzichtet werden. Es wurde daher die Verhaltens-
intention für „die Zukunft“ erhoben („Werden Bestellungen von Bürobedarf per Internet
bei Ihnen in Zukunft eher zunehmen, gleich bleiben oder abnehmen?“).
Wie in Kapitel 2.3.3 dargestellt, werden von Ajzen auf einer den drei Konstrukten
„Einstellung“, „subjektive Norm“ und „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ vorgelager-
ten Ebene so genannte „saliente Überzeugungen“ angenommen, die dem jeweiligen Kon-
strukt zugrunde liegen. Zur Überprüfung der Theorie ist es laut Ajzen (1985, S. 15) jedoch
nicht zwingend nötig, auch diese zugrunde liegenden Überzeugungen zu erfassen:
„Although complete applications of the theory require assessment of all variables form
beliefs to overt behavior, many questions can be answered by investigating a more limited
set of relationships. Thus, it is often sufficient to obtain direct measures of attitudes and
subjective norms without assessing the underlying beliefs”. In der vorliegenden Unter-
suchung wird ebenfalls die direkte Erfassung der Konstrukte gewählt, da der Fragebogen
andernfalls zu umfangreich geworden wäre. Die Operationalisierungen der einzelnen
Variablen werden im Folgenden dargestellt.
115
3.2.2.1. Einstellung
Die am häufigsten angewandte Methode der direkten Einstellungsmessung ist laut Ajzen
(1988, S. 10) das semantische Differenzial von Osgood, Suci und Tannenbaum (1957), das
aus bipolaren Rating-Skalen besteht. Für das zu überprüfende Modell wurden Items
gewählt, die die Einstellung gegenüber dem Einkaufen im Internet erfassen. Denn, dem
Prinzip der Korrespondenz folgend, ist im Rahmen der Theorie des geplanten Verhaltens
nicht die Einstellung gegenüber einem Einstellungsgegenstand, hier gegenüber dem
Internet, von Relevanz, sondern die Einstellung gegenüber dem spezifischen Verhalten, in
diesem Fall dem Einkaufen im Internet: „Such attitudes toward a behavior are found to
predict actual behavior very well and much better than attitudes toward the target at which
the behavior is directed“ (Ajzen & Fishbein, 2000, S. 17).
Die Auswahl der Items zur Einstellungserfassung erfolgte anhand der in den
Experteninterviews der qualitativen Vorstudie im Zusammenhang mit dem Einkaufen im
Internet von den befragten Entscheidern als relevant erachteten Dimensionen. Es wurden 6-
stufige Rating-Skalen verwendet, um den Befragten nicht die Möglichkeit einer
indifferenten Antwort zu geben. Die positiven Begriffe befanden sich jeweils auf der linken
Seite der Skala, die negativen auf der rechten Seite.
Eine Vermischung positiver und negativer Begriffe, wie sie oft aus Gründen der Vermei-
dung so genannter Reihenstellungseffekte8 empfohlen wird, wurde zwar erwogen, jedoch
aufgrund schlechter Erfahrungen anderer Autoren, wonach eine derartige Vorgehensweise
eher zu Verwirrung bei den Befragten als zu besseren Antwortergebnissen führt, verworfen
(vgl. Scharitzer, 1994, S. 148).
Es ergab sich das folgende semantische Differenzial:
8 Von Reihenstellungseffekten spricht man, wenn die Beantwortung einer Teilfrage die darauf folgende
Teilfrage beeinflusst. Beantwortet z.B. eine Person ein Item positiv, dann besteht die Gefahr, dass sie auch die folgenden Items positiver beurteilt, als wenn sie das erste Item negativ beurteilt hätte (vgl. Neumann, 1995, S. 41).
116
1 2 3 4 5 6
� bequem��---------�---------�---------�---------�---------� aufwendig
� gut��---------�---------�---------�---------�---------��schlecht
� preiswert��---------�---------�---------�---------�---------��teuer
� sicher��---------�---------�---------�---------�---------��unsicher
� sympathisch��---------�---------�---------�---------�---------��unsympathisch
� nützlich��---------�---------�---------�---------�---------��überflüssig
� zeitsparend��---------�---------�---------�---------�---------��zeitaufwendig
� persönlich��---------�---------�---------�---------�---------��unpersönlich
Obwohl die dargestellten Rating-Skalen im strengen Sinne ordinalskaliert sind, kann man
mit Hammann und Erichson (2000, S. 341) davon ausgehen, „dass die semantischen
Abstände entweder sämtlich gleich sind oder zumindest subjektiv so eingeschätzt und
interpretiert werden (können). Dies bedeutet, dass den einzelnen semantischen Ausprägun-
gen des Beurteilungskriteriums feste Zahlenwerte mit gleichbleibendem Intervall
zugeordnet werden, wodurch die Rating-Skala die Eigenschaften einer Intervallskala an-
nimmt und entsprechende Behandlung erfährt“. Auch Peter (1997, S. 157) betont, dass im
Rahmen sozialwissenschaftlicher Untersuchungen Daten, die auf der Basis von Rating-
Skalen mit mehr als drei Abstufungen erfasst werden, als intervallskaliert gelten (vgl. dazu
auch Koch, 1997, S. 172). Die unabhängige Variable „Einstellung“ kann damit als
intervallskaliert betrachtet werden (zur Messung der Einstellung auf Intervallskalenniveau
vgl. ausführlich Westermann, 1982).
3.2.2.2. Subjektive Norm
Das von Fishbein und Ajzen in ihrer Theorie des überlegten Handelns eingeführte
Konstrukt der subjektiven Norm bezieht sich auf den sozialen Druck, den eine Person im
Hinblick auf die Ausführung oder Nicht-Ausführung eines Verhaltens von wichtigen
Bezugspersonen oder Personengruppen empfindet. Im Falle der vorliegenden
Untersuchung interessiert das Bestellverhalten im Internet im Hinblick auf die
geschäftliche Nutzung. Daher wird als Bezugsgruppe für die subjektive Norm „das
Unternehmen“ im Sinne der durch die Unternehmensführung transportierten Unterneh-
mensphilosophie angenommen. Auch hier wurde die direkte Methode gewählt (vgl. 3.2.2),
wonach laut Ajzen gefragt wird, wie wahrscheinlich es ist, dass wichtige Bezugsgruppen
117
das Verhalten befürworten. Für die vorliegende Untersuchung erschien die Frage nach der
Wahrscheinlichkeit der Befürwortung des Verhaltens jedoch unpassend. Es wurde daher
eine noch konkretere Frageform eingesetzt: Es wurde eine Aussage vorgelesen („Der
Umgang mit dem Internet wird in unserem Unternehmen als selbstverständlich
vorausgesetzt.“), die auf einer 6-stufigen Rating-Skala mit den Polen „Ich stimme voll zu“
(1) und „Ich stimme überhaupt nicht zu“ (6) beurteilt werden sollte. Auch bei der
subjektiven Norm liegt damit Intervallskalierung vor.
3.2.2.3. Wahrgenommene Verhaltenskontrolle
Wie in Kapitel 2.3.3 beschrieben, werden unter dem Konstrukt „wahrgenommene Verhal-
tenskontrolle“ sowohl interne Faktoren wie Informationsstand und Fähigkeiten (vgl.
Glitsch, Bornewasser & Dünkel, 2000) als auch externe Faktoren wie Verfügbarkeit not-
wendiger Hilfsmittel und Gelegenheit zur Ausführung des Verhaltens subsumiert. Die Ver-
fügbarkeit notwendiger Hilfsmittel wurde in der vorliegenden Untersuchung dadurch
konstant gehalten, dass das Vorhandensein eines eigenen Computers sowie eines eigenen
Internet-Anschlusses am Arbeitsplatz Voraussetzungen für die Teilnahme an der Befragung
waren. Was den Informationsstand und die Fähigkeiten der Person, Bestellungen im
Internet durchzuführen, sowie die Gelegenheit zur Ausführung des Verhaltens betrifft, so
kann davon ausgegangen werden, dass sich alle drei Aspekte durch die Häufigkeit der
Bestellungen im Internet abbilden lassen. Die Operationalisierung der wahrgenommenen
Verhaltenskontrolle erfolgte deshalb über die Frequenz bisheriger Bestellungen im Internet,
die in sechs Abstufungen angegeben werden konnte: ca. 1-mal pro Woche, ca. 2-3-mal im
Monat, ca. 1-mal im Monat, ca. 1-2-mal im Vierteljahr, seltener oder nie. Da es sich dabei
um vergangenes Verhalten handelt, wurde auch hier nicht die von Ajzen (vgl. 1988, 122f.)
vorgeschlagene Frageform gewählt, wonach Wahrscheinlichkeiten abgefragt werden, da
das Verhalten ja bereits erfolgt war und nicht für die Zukunft eingeschätzt werden sollte.
Die Variable „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ ist damit ordinalskaliert, das heißt,
der Codierung der Ausprägungen kommt eine empirische Relevanz hinsichtlich ihrer
Ordnung zu. Das Skalenniveau spielt eine wichtige Rolle für die Auswahl des geeigneten
statistischen Verfahrens zur Modellprüfung.
118
3.2.2.4. Intention
Die Operationalisierung des Intentionsbegriffs stellt ein generelles Problem bei der
Anwendung der TOPB dar. Warshaw und Davis kritisieren bereits 1985 (S. 214), dass die
meisten Studien zur TORA9 in ihrer Definition der Intention Verhaltensabsichten und
Verhaltenserwartungen vermischen. „[…] Fishbein and others sometimes measure
intention by asking subjects whether they intend to perform a behavior and at other times
by asking them whether they will perform it. Warshaw et al. (in press) argue that the latter
is targeting behavioral expectation (BE), not behavioral intention (BI)”. Warshaw und
Davis postulieren daraufhin eine höhere Vorhersagevalidität der Verhaltenserwartung als
der Verhaltensabsicht. Die von ihnen durchgeführte empirische Studie stützt diese
Hypothese (vgl. ebd., S. 219ff.).
In der vorliegenden Untersuchung wurde die Intention deshalb als Verhaltenserwartung
aufgefasst, und zwar ob die Bestellungen von Büromaterial per Internet bei der
betreffenden Person zukünftig eher zunehmen, gleich bleiben oder abnehmen werden. Es
wurde bewusst nicht die von Ajzen (vgl. 1988, 122f.) vorgeschlagene Frageform gewählt,
wie wahrscheinlich es ist, dass der Anteil des Büromaterial-Bedarfs, der über das Internet
gedeckt wird, in Zukunft ansteigt (gleich bleibt/abnimmt), da für diese Art der
Fragestellung alle drei Optionen (Zunahme, Gleichbleiben, Abnahme) hätten einzeln nach
ihren Wahrscheinlichkeiten abgefragt werden müssen, was die Komplexität des
Fragebogens erheblich gesteigert hätte und aus Gründen der Praktikabilität nicht realisiert
wurde.
An dieser Stelle muss erwähnt werden, dass die Variable „Intention“ zwar in der Befragung
drei Ausprägungen umfasste (Zunahme, Gleichbleiben, Abnahme), jedoch für die Option
„Abnahme“ nur zwei Nennungen erfolgten. Die Variable „Intention“ wurde daher in eine
dichotome Variable (Zunahme, Nicht-Zunahme) umgewandelt, indem die Ausprägungen
„Gleichbleiben“ und „Abnahme“ zusammengefasst wurden. Dies hat Implikationen auf die
Wahl der statistischen Verfahren zur Modellprüfung (vgl. Kapitel 3.3.4).
9 Die TOPB – als erweiterte Fassung der TORA - wurde von Ajzen erst 1985 veröffentlicht, der Artikel von
Warshaw und Davis erschien ebenfalls 1985.
119
3.2.2.5.Tatsächliche Ausführung des Verhaltens
Zur Überprüfung, inwieweit die Intention, in einem bestimmten Ausmaß (mehr, weniger
oder gleich bleibend) über das Internet Bürobedarf zu bestellen, tatsächlich realisiert
wurde, diente die Follow-up-Befragung. Hier wurde die eigene Einschätzung der Person,
ob und in welche Richtung sich die Bestellhäufigkeit verändert hat, analog zur Intention
auf den drei vorgegebenen Stufen (Zunahme, Gleichbleiben, Abnahme) ermittelt. Die
Variable „tatsächliches Verhalten“ ist also ordinalskaliert.
3.2.3. Analyse der empirischen Daten über beide Messzeitpunkte
Im Folgenden werden zunächst die Ergebnisse zu den Variablen „Einstellung“, „subjektive
Norm“, „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ und „Intention“, die in der ersten Befra-
gung erhoben wurden, dargestellt. Anschließend werden die Resultate zum tatsächlichen
Verhalten, das in der Follow-up-Befragung gemessen wurde, aufgezeigt.
Einstellung (erster Messzeitpunkt)
Die Einstellung gegenüber dem Einkaufen im Internet kann insgesamt als eher positiv
beurteilt werden. Das errechnete Gesamturteil beträgt zwar nur bei 1,7 % der Befragten den
Wert 1, jedoch vergeben 87 % die Werte 2 oder 3. Der durchschnittliche Wert liegt bei 2,7.
Für die einzelnen Einstellungs-Items ergibt sich folgendes Bild:
�� 65 % der Befragten finden das Einkaufen im Internet „bequem“ (Wert 1 und 2).
�� 64,5 % beurteilen das Einkaufen im Internet als „gut“ (Wert 1 und 2).
�� Nur 38,9 % der Befragten empfinden das Einkaufen im Internet als preiswert (Wert
1 und 2). Das Internet wird damit zwar als tendenziell eher günstige, nicht aber als
extrem günstige Einkaufsquelle wahrgenommen.
�� Bei der Einschätzung der Sicherheit des Internet bewegt sich die Mehrheit (55,9 %)
im mittleren Bereich (Wert 3 und 4). Im Hinblick auf die von den Nutzern
wahrgenommene Sicherheit des Internet besteht also durchaus noch
Optimierungsbedarf.
�� 55,5 % der Befragten ist das Einkaufen im Internet sympathisch (Wert 1 und 2).
�� 80,2 % der Befragten finden das Internet zum Einkaufen nützlich (Wert 1 und 2).
�� 67,3 % empfinden das Einkaufen im Internet als zeitsparend (Wert 1 und 2).
120
�� Obwohl das Internet objektiv sehr unpersönlich ist, wird es nur von 44,4 % der
Befragten als solches bewertet (Wert 5 und 6).
Abbildung 28 gibt noch einmal einen Gesamtüberblick über die Einstellung gegenüber dem
Einkaufen im Internet anhand eines Polaritätenprofils (x = Mittelwerte der einzelnen
Items):
unbequem
schlecht
teuer
unsicher
unsympathisch
überflüssig
zeitaufwendig
unpersönlich
6521 43bequem
gut
preiswert
sicher
sympathisch
nützlich
zeitsparend
persönlich
x
x
x
x
x
x
x
x
Abbildung 28: Polaritätenprofil: Einstellung gegenüber dem Einkauf im Internet
(Februar 2001)
Subjektive Norm (erster Messzeitpunkt)
Wie Abbildung 29 zeigt, empfinden fast drei Viertel aller Befragten (73,2 %) den sozialen
Druck, dass der Umgang mit dem Internet in ihrem Unternehmen als selbstverständlich
vorausgesetzt wird (Werte 1 und 2).
121
52
21,219,2
4,80,8 2
0
10
20
30
40
50
60
ich stimmevoll zu
2 3 4 5 ich stimmeüberhauptnicht zu
n = 250Angaben in %
Abbildung 29: Subjektive Norm (Februar 2001)
Wahrgenommene Verhaltenskontrolle (erster Messzeitpunkt)
Die wahrgenommene Verhaltenskontrolle, operationalisiert über die Bestellhäufigkeit,
verteilt sich relativ gleichmäßig über die verschiedenen Nutzungsintensitäten. 18,8 % der
Befragten bestellen mindestens 1-mal pro Woche im Internet, allerdings haben 22 % noch
nie im Internet bestellt. Auch hier liegt also keine Normalverteilung der Daten vor.
Abbildung 30 gibt die Prozentzahlen für alle Nutzungsintensitäten wieder:
18,820
1412,4 12,8
22
0
5
10
15
20
25
hoch 2 3 4 5 niedrig
n = 250Angaben in %
Abbildung 30: Wahrgenommene Verhaltenskontrolle (Februar 2001)
122
Intention (erster Messzeitpunkt)
62,2 % der Befragten geben an, dass sie in Zukunft mehr Büromaterial per Internet
bestellen werden, 36,6 % gehen davon aus, dass der Anteil ihrer Büromaterial-Bestellungen
per Internet gleich bleiben wird, nur 0,8 % beabsichtigen, in Zukunft weniger Büromaterial
über das Internet zu bestellen.
Korrelationen zwischen den drei unabhängigen Variablen und der Intention (erster Messzeitpunkt)
Die nach Spearman berechneten Interkorrelationen zwischen den unabhängigen Variablen
„Einstellung“, „subjektive Norm“ und „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ erweisen
sich – wie in Abbildung 31 wiedergegeben – als statistisch signifikant, sind jedoch nur
gering bis sehr gering10. Die Einflüsse der Prädiktoren auf die Intention werden durch-
gängig nicht signifikant.
Einstellung
subjektive Norm
wahrgenommene Verhaltenskontrolle
r = 0,184**
r = 0,209**
r = 0,360**
r =Korrelationskoeffizient; ** = Signifikanzniveau von 0,01
Intention
r = 0,110
r = - 0,084
r = 0,018
Abbildung 31: Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Intention
10 Nach Bühl und Zöfel (2000, S. 320) werden Korrelationskoeffizienten mit Werten bis 0,2 als „sehr
geringe“, mit Werten bis 0,5 als „geringe“ Korrelationen bezeichnet.
123
Tatsächliches Verhalten (zweiter Messzeitpunkt)
Das tatsächliche Verhalten wurde ausschließlich in der zweiten Befragung abgefragt und
diente der Überprüfung, ob die Intention, die im Februar geäußert wurde, bis Juni auch
tatsächlich in ein Verhalten umgesetzt wurde. Abbildung 32 zeigt deutliche Differenzen
zwischen der Intention und dem tatsächlichen Verhalten. Während im Februar 62,2 % der
Befragten davon ausgingen, dass ihr Anteil an Büromaterial, das sie über das Internet
beziehen, ansteigen würde, hatten im Juni nur 21,4 % der Befragten dieses Verhalten
tatsächlich umgesetzt. Während 36,6 %, die im Februar vorhatten, weiterhin den gleichen
Anteil ihres Büromaterialbedarfs über das Internet zu decken, waren es im Juni 69,4 %, bei
denen der Anteil im Vergleich zu Februar konstant geblieben war. Eine Abnahme des über
Internet bestellten Büromaterial-Anteils, die im Februar von nur 0,8 % der Befragten
vorhergesagt wurde, hatte bis Juni bei 9,2 % der Untersuchungsteilnehmer stattgefunden.
Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass bei den meisten Personen der Anteil über
Internet bestellten Büromaterials gleich blieb, obwohl im Februar noch die Mehrheit der
Befragten die Intention geäußert hatte, in Zukunft mehr Büromaterial über das Internet zu
beziehen.
62,2
21,4
36,6
69,4
0,8
9,2
0
10
20
30
40
50
60
70
80
zugenommen gleich geblieben abgenommen
Intention Februar Verhalten Juni
n = 173Angaben in %
Abbildung 32: Anteil des über Internet bestellten Büromaterials Vergleich Februar/Juni
124
Korrelationen zwischen allen Modellvariablen (erster und zweiter Messzeitpunkt)
Abbildung 33 zeigt die nach Spearman berechneten Korrelationen zwischen allen
Modellvariablen. Im Vergleich zu Abbildung 31 sind nun die Einflüsse auf das tatsächliche
Verhalten hinzugekommen. Es zeigt sich ein sehr signifikanter (p <= 0,01; 2-seitig), jedoch
recht geringer (r = 0,230) positiver Zusammenhang zwischen der Intention und dem
tatsächlichen Verhalten. Zwischen der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle und dem
tatsächlichen Verhalten ergibt die Rangkorrelation nach Spearman keinen signifikanten Zu-
sammenhang (Sig.: 0,227 [2-seitig]; r = 0,092).
Einstellung
subjektive Norm
wahrgenommene Verhaltenskontrolle
r = 0,184**
r = 0,209**
r = 0,360**
Intention
r = 0,110
r = - 0,084
r = 0,018
tatsächliches Verhaltenr = 0,230**
r =Korrelationskoeffizient; ** = Signifikanzniveau von 0,01
r = 0,092
Abbildung 33: Korrelationen zwischen allen Modellvariablen
3.2.4. Darstellung der Ergebnisse
Die statistische Datenanalyse wurde mit dem in der psychologischen Forschung am
häufigsten angewandten Programmsystem SPSS in der Version 10.0 durchgeführt. Die
statistische Prüfung des Modells erfolgte in erster Linie anhand von Regressionsanalysen
(vgl. Ajzen, 1988, S. 136ff.). Je nach Skalenniveau der beteiligten abhängigen und
unabhängigen Variablen kommen verschiedene Arten der Regressionsanalyse zur
Anwendung. Im Folgenden werden die Ergebnisse der Modellprüfung in der Reihenfolge
der Hypothesenprüfung vorgestellt.
125
Gleichzeitiger Einfluss von Einstellung, subjektiver Norm und wahrgenommener Verhaltenskontrolle auf die Intention (Hypothesen 1-3)
Zur Analyse des gleichzeitigen Einflusses von Einstellung, subjektiver Norm und wahrge-
nommener Verhaltenskontrolle auf die Intention wurde eine binäre logistische Regression
durchgeführt, da die Intention, wie in Kapitel 3.2.2.4 beschrieben, in eine dichotome
Variable umgewandelt wurde und die unabhängigen Variablen verschiedene Skalenniveaus
aufweisen. Vor Durchführung der Regression wurden die acht Einstellungs-Items zu einem
Summenscore zusammengefasst (positive versus negative Einstellung gegenüber dem
Einkaufen im Internet). Das heißt, es wurde ein arithmetisches Mittel über alle acht
Einstellungs-Items gebildet. Der Median als zusammenfassende Maßzahl wurde in
Erwägung gezogen, er erschien jedoch keine sinnvolle Größe, da es aufgrund der zu
geringen Anzahl eingehender Werte zu einem zu großen Informationsverlust gekommen
wäre. Die interne Konsistenz des Summenscores aller Einstellungs-Items wurde anhand
des Cronbach’schen Alphas berechnet. Sie beträgt 0,7232, was für eine gute interne
Konsistenz der Items spricht (vgl. Braunstein, 2001, S. 226).
Das Ergebnis der durchgeführten binären logistischen Regression zeigt, dass keine der un-
abhängigen Variablen einen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable ausübt.
Keine der unabhängigen Variablen konnte in die Gleichung aufgenommen werden, da
keine mit der abhängigen Variablen korreliert. Weder die Einstellung noch die subjektive
Norm noch die wahrgenommene Verhaltenskontrolle haben einen signifikanten Einfluss
auf die Intention, in Zukunft mehr, weniger oder gleich bleibend Büromaterial über das
Internet zu beziehen. Wenn bei der binären logistischen Regression keine Variable in die
Gleichung aufgenommen werden kann, also keine unabhängige Variable einen Einfluss auf
die abhängige Variable ausübt, ist es üblich, zur Analyse der Zusammenhänge zwischen
den Variablen sowie zur Prognose die relativen Häufigkeiten zu verwenden. Aus diesem
Grunde wurden für jede unabhängige Variable Kreuztabellen berechnet und analysiert.
126
Einfluss der Einstellung auf die Intention (Hypothese 1)
Die Ergebnisse der Kreuztabelle sind in Tabelle 11 wiedergegeben.
4 4100,0% 100,0%
56 27 8367,5% 32,5% 100,0%
68 44 1 11360,2% 38,9% ,9% 100,0%
13 11 1 2552,0% 44,0% 4,0% 100,0%
1 1100,0% 100,0%
142 82 2 22662,8% 36,3% ,9% 100,0%
Anzahl% von EinstellungAnzahl% von EinstellungAnzahl% von EinstellungAnzahl% von EinstellungAnzahl% von EinstellungAnzahl% von Einstellung
sehrpositiv
positiv
eherpositiv
ehernegativ
negativ
Einstellung(Summenscore)
Gesamt
zunehmen gleich bleiben abnehmenIntention
Gesamt
Tabelle 11: Kreuztabelle Einstellung (Summenscore) / Intention
Zunächst ist festzuhalten, dass der Summenscore keine Beurteilung „sehr negativ“ (Wert 6)
enthält, das heißt, kein Befragter bewertet die einzelnen Einstellungsdimensionen so
schlecht, dass sich ein Summenscore von 6 ergeben würde. Außerdem geben nur zwei
Befragte an, dass sie in Zukunft weniger Büromaterial über das Internet bestellen werden.11
Die Tabelle bestätigt teilweise, was auch die binäre logistische Regressionsanalyse ergeben
hatte: Die Intention, in Zukunft zunehmend, gleich bleibend oder abnehmend Büromaterial
über das Internet zu bestellen, hängt nicht von der Einstellung gegenüber dem Einkaufen
im Internet ab: Selbst Befragte, die das Einkaufen im Internet insgesamt „eher negativ“
(Wert 4) oder „negativ“ (Wert 5) beurteilen, geben an, dass sie in Zukunft mehr (14
Befragte) oder zumindest gleich bleibend (elf Befragte) bestellen werden. Wobei eine
Kreuztabelle geschichtet nach dem Kriterium „Anteil an Büromaterial, der zum Zeitpunkt
der ersten Befragung über das Internet bestellt wird“ (6-stufige Skala von „0 %“ bis „über
90 %“) zeigt, dass neun dieser elf Befragten zum Zeitpunkt der ersten Befragung 0 % ihres
Büromaterial-Bedarfs über das Internet deckten, das heißt, „gleich bleiben“ bedeutet hier,
dass kein Kauf über das Internet stattfinden wird, wohingegen es bei den beiden anderen
11 Wie in Kapitel 3.2.2.4 ausführlich beschrieben, veranlasste diese Tatsache dazu, die Variable „Intention“
in eine dichotome Variable (Zunahme – Nicht-Zunahme) umzuwandeln und sie so der binären logistischen Regressionsanalyse zugänglich zu machen.
127
bedeutet, dass sie weiterhin im gleichen Ausmaß Büromaterial über das Internet beziehen
werden.
Zusammenfassend kann man feststellen, dass über alle Beurteilungskategorien hinweg der
Prozentsatz derer, die angeben, in Zukunft einen größeren Anteil ihres Büromaterial-Be-
darfs über das Internet zu bestellen, deutlich größer ist als derer, die davon ausgehen, dass
er gleich bleiben wird (Kategorie 2: 67,5 % zu 32,5 %; Kategorie 3: 60,2 % zu 38,9 %;
Kategorie 4: 52,0 % zu 44,0 %; für die Kategorien 1 und 5 sind die absoluten Werte zu
gering, um die prozentualen Werte sinnvoll heranziehen zu können; für Kategorie 6 liegt
kein Wert vor).
Hypothese 1: „Je positiver die Einstellung gegenüber dem Einkauf von Bürobedarf über
das Internet ist, desto eher besteht die Intention, in Zukunft in erweitertem Umfang
Büromaterial über das Internet zu bestellen“ kann nach regressionsanalytischer Prüfung
nicht bestätigt werden.
Einfluss der subjektiven Norm auf die Intention (Hypothese 2)
Die binäre logistische Regressionsanalyse ergibt, wie bereits oben ausführlich dargestellt,
auch für die Variable „subjektive Norm“ keinen signifikanten Einfluss auf die Intention.
Daher erfolgt auch hier eine genauere Analyse der Kreuztabelle. Bei ihrer Betrachtung
muss zunächst darauf hingewiesen werden, dass die Varianz zwischen den Befragten im
Hinblick auf dieses Item sehr gering ist (vgl. Abbildung 29). Über 50 % der Befragten
(51,9 %) stimmen der Aussage, dass der Umgang mit dem Internet in ihrem Unternehmen
als selbstverständlich vorausgesetzt wird, voll zu (Wert 1). 21,8 % stimmen mit Wert 2 zu,
18,9 % der Befragten vergeben hier Wert 3. Nur 7,4 % vergeben die Werte 4, 5 und 6.
128
75 49 2 12659,5% 38,9% 1,6% 100,0%
31 22 5358,5% 41,5% 100,0%
34 12 4673,9% 26,1% 100,0%
10 1 1190,9% 9,1% 100,0%
1 1 250,0% 50,0% 100,0%
1 4 520,0% 80,0% 100,0%
152 89 2 24362,6% 36,6% ,8% 100,0%
Anzahl% von subjektive NormAnzahl% von subjektive NormAnzahl% von subjektive NormAnzahl% von subjektive NormAnzahl% von subjektive NormAnzahl% von subjektive NormAnzahl% von subjektive Norm
1
2
3
4
5
6
subjektiveNorm
Gesamt
zunehmen gleich bleiben abnehmenIntention
Gesamt
Tabelle 12: Kreuztabelle subjektive Norm / Intention
Bei der Betrachtung der Kreuztabelle wird sichtbar, dass die Intention, in Zukunft mehr
Büromaterial über das Internet zu beziehen, in keiner Weise von der subjektiven Norm
beeinflusst wird, sondern ein Vorhaben ist, dass über alle Beurteilungsgruppen hinweg
gleichermaßen verfolgt wird: Selbst 90,9 % derer, die nur Wert 4 vergeben haben, sagen,
dass sie in Zukunft mehr über das Internet bestellen werden. Ebenso 73,9 % derer, die Wert
3 vergeben haben, 58,5 % derer, die Wert 2 und 59,5 % derer, die Wert 1 vergeben haben.
Hypothese 2: „Je stärker eine Person den sozialen Druck im Unternehmen empfindet
(subjektive Norm), das Internet in der täglichen Arbeit einzusetzen, desto eher besteht die
Intention, in Zukunft in erweitertem Umfang Büromaterial über das Internet zu bestellen“
kann also ebenfalls nicht bestätigt werden.
Einfluss der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf die Intention (Hypothese 3)
Die binäre logistische Regressionsanalyse ergibt, wie bereits dargestellt, auch für die Varia-
ble „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ keinen signifikanten Einfluss auf die Intention.
Daher erfolgt auch hier eine genauere Analyse der Kreuztabelle. Bei ihrer Betrachtung wird
sofort deutlich, dass sich die 152 Personen, die angeben, in Zukunft einen größeren Anteil
ihres Büromaterials über das Internet zu bestellen (Intention: „zunehmen“), ausgesprochen
gleichmäßig (zwischen 12,5 % und 19,7 %) über alle Nutzergruppen verteilen (vgl. Tabelle
13).
129
27 19 4617,8% 21,3% 18,9%
30 18 1 4919,7% 20,2% 50,0% 20,2%
25 9 3416,4% 10,1% 14,0%
22 8 3014,5% 9,0% 12,3%
19 13 3212,5% 14,6% 13,2%
29 22 1 5219,1% 24,7% 50,0% 21,4%
152 89 2 243100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
Anzahl% von IntentionAnzahl% von IntentionAnzahl% von IntentionAnzahl% von IntentionAnzahl% von IntentionAnzahl% von IntentionAnzahl% von Intention
ca. 1-mal pro Woche
ca. 2-3-mal im Monat
ca. 1-mal im Monat
ca. 1-2-mal im Vierteljahr
seltener
nie
BestellhäufigkeitInternet
Gesamt
zunehmen gleich bleiben abnehmenIntention
Gesamt
Tabelle 13: Kreuztabelle Bestellhäufigkeit im Internet / Intention
Die Intention, in Zukunft in erweitertem Umfang Büromaterial über das Internet zu be-
ziehen, wird also überhaupt nicht von der bisherigen Bestellhäufigkeit einer Person beein-
flusst. Damit kann Hypothese 3: „Je stärker die wahrgenommene Verhaltenskontrolle einer
Person ist, desto eher besteht die Intention, in Zukunft in erweitertem Umfang
Büromaterial über das Internet zu bestellen“ ebenfalls nicht bestätigt werden.
Einfluss der Intention auf das tatsächliche Verhalten (Hypothese 4)
Da das tatsächliche Verhalten, das bei dieser Berechnung die Zielvariable ist, Ordinal-
skalenniveau aufweist, ist die ordinale Regression das Verfahren der Wahl (vgl. Bühl &
Zöfel, 2000, S. 373). Die unabhängige Variable muss hier kategorial (also nominal- oder
ordinalskaliert) sein, was auf die Variable „Intention“ zutrifft.
Die ordinale Regression bringt folgende Ergebnisse: Der negative 2LL-Wert (doppelter
Wert des Logarithmus der Likelihood-Funktion), der als Maß gilt, ob die Vorhersage-
variable eine signifikante Verbesserung der Modellinformation bedingt, beträgt anfänglich
25,491, sein Endwert ist 16,194. Die Differenz zwischen dem anfänglichen Wert und dem
Endwert ergibt den Chi-Quadrat-Wert, der hier bei 9,297 liegt und dem eine Signifikanz
von 0,002 zugeordnet wird. Das heißt, durch Heranziehen der Intention als
Vorhersagevariable für das tatsächliche Verhalten erfolgt eine sehr signifikante (p <=
0,01) Verbesserung.
130
Zusätzlich wurde anhand des Chi-Quadrat-Tests nach Pearson geprüft, ob sich die be-
obachteten Häufigkeiten signifikant von den aufgrund des Modells berechneten erwarteten
Häufigkeiten unterscheiden. Dass der berechnete Wert nicht signifikant ist (Sig.: 0,711),
spricht für die Anpassungsgüte des Modells (vgl. dazu Bühl & Zöfel, 2000, S. 380). Das
Bestimmtheitsmaß nach Nagelkerke ist mit 0,067 sehr niedrig. Durch das Modell werden
also nur 7 % der Varianz erklärt.
Das wesentliche Ergebnis der ordinalen Regression ist der Lageschätzer, der wiedergibt, ob
und in welcher Weise ein Einfluss der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable
besteht. „Positive Schätzer bedeuten, dass die betreffende Kategorie im Sinne einer
höheren Kategorie der abhängigen Variablen wirkt; negative Schätzer wirken im Sinne von
niedrigeren Kategorien der abhängigen Variablen“ (Bühl & Zöfel, 2000, S. 381). Im
vorliegenden Fall ist der Lageschätzer mit -1,105 negativ. Dies bedeutet gemäß der
verwendeten Codierung, dass die Intention „Zunahme“ auch eine höhere Wahrscheinlich-
keit für die tatsächliche Zunahme von Büromaterial-Bestellungen über das Internet bewirkt.
Dieser Einfluss der Intention auf das tatsächliche Verhalten ist mit 0,003 sehr signifikant (p
<= 0,01). Dies wird auch an Tabelle 14 sichtbar, die die Wahrscheinlichkeiten für das
tatsächliche Verhalten (Zunahme, Gleichbleiben, Abnahme) bei unterschiedlichen Ausprä-
gungen der unabhängigen Variablen „Intention“ (Zunahme, Nicht-Zunahme) wiedergibt.
Bei den Prozentwerten handelt es sich um geschätzte Wahrscheinlichkeiten, die anhand der
Parameterschätzer berechnet wurden.
n = 243 Wahrscheinlichkeit für die Umsetzung des Verhaltens
Ausprägung „Intention“ Zunahme Gleichbleiben Abnahme
1 (Zunahme) 27 % 67 % 6 %
2 (Nicht-Zunahme) 11 % 73 % 16 %
Tabelle 14: Prognose des tatsächlichen Verhaltens bei unterschiedlichen Ausprägungen der unabhängigen Variablen „Intention“
Hypothese 4: „Es besteht ein positiver Zusammenhang zwischen der Intention, zukünftig in
einem bestimmten Ausmaß (mehr, gleich viel, weniger) Büromaterial über das Internet zu
bestellen, und dem tatsächlichen Bestellverhalten“ kann also bestätigt werden und zwar in
dem Sinne, dass die Intention „Zunahme des Anteils des Büromaterial-Bedarfs, der über
131
das Internet gedeckt wird“ auch eine höhere Wahrscheinlichkeit für eine tatsächliche
Zunahme von Büromaterial-Bestellungen per Internet bewirkt.
Einfluss der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf das tatsächliche Verhalten (Hypothese 5)
Auch hier wurde eine ordinale Regression durchgeführt, da die Zielvariable (tatsächliches
Verhalten) ordinalskaliert ist. Das Ergebnis stellt sich wie folgt dar: Die Differenz
zwischen dem anfänglichen und dem finalen negativen 2LL-Wert ist zu gering (5,804) und
wird nicht signifikant (Sig.: 0,326). Des Weiteren liefert der Chi-Quadrat-Test nach
Pearson einen signifikanten Wert, ein Zeichen für eine schlechte Anpassungsgüte des
Modells. Die zur Interpretation des Einflusses der abhängigen Variablen relevanten Lage-
schätzer sind zu gering und werden nicht signifikant. Für die Prognose des tatsächlichen
Verhaltens wurden anhand der Parameterschätzer folgende Wahrscheinlichkeiten (vgl.
Tabelle 15) berechnet:
n = 250 Wahrscheinlichkeit für Umsetzung des Verhaltens
Ausprägung „wahrgenommene Ver-haltenskontrolle“
Zunahme Gleichbleiben Abnahme
1 (ca. 1-mal pro Woche) 36 % 60 % 4 %
2 (ca. 2-3-mal im Monat) 17 % 72 % 11 %
3 (ca. 1-mal im Monat) 16 % 72 % 12 %
4 (ca. 1-2-mal im Vierteljahr) 18 % 72 % 10 %
5 (seltener) 16 % 72 % 12 %
6 (nie) 22 % 70 % 8 %
Tabelle 15: Prognose des tatsächlichen Verhaltens bei unterschiedlichen Ausprägungen der unabhängigen Variablen „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“
Die Tabelle zeigt, dass Personen, die ca. einmal pro Woche im Internet bestellen, eine
deutlich höhere Wahrscheinlichkeit haben, in Zukunft einen größeren Anteil ihres Büro-
material-Bedarfs über das Internet zu decken als alle anderen Nutzergruppen.
Dennoch ist über alle Gruppen hinweg die Prognose für „Gleichbleiben“ mit Abstand am
höchsten. Die durchgeführte Analyse legt nahe, dass Hypothese 5 „Je stärker die wahrge-
132
nommene Verhaltenskontrolle einer Person ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass ihr
Bestellverhalten im Juni im Vergleich zu Februar zugenommen hat“ zumindest in Bezug
auf die Gruppe derer, die ca. einmal pro Woche im Internet bestellen, gelten könnte. Eine
Person dieser Gruppe hat eine deutlich höhere Wahrscheinlichkeit (36 %), dass ihr
Bestellverhalten im Juni im Vergleich zu Februar zugenommen hat, als eine Person einer
beliebigen anderen Kategorie (zwischen 16 % und 22 %).
Um diesen Einfluss genauer analysieren zu können, wurde die Variable „wahrgenommene
Verhaltenskontrolle“ umcodiert in die Gruppe derer, die einmal pro Woche im Internet
einkaufen (1, von nun an „Heavy User“ genannt), und allen, die seltener als einmal pro
Woche im Internet einkaufen (2). Diese umcodierte Variable „wahrgenommene
Verhaltenskontrolle“ wurde erneut einer ordinalen Regression unterzogen.
Hier ergibt die Rangkorrelation nach Spearman einen signifikanten (p <= 0,05; 2-seitig),
wenn auch sehr geringen (r = 0,174), positiven Zusammenhang zwischen der wahrge-
nommenen Verhaltenskontrolle und dem tatsächlichen Verhalten. Die anschließend durch-
geführte ordinale Regression bringt folgende Ergebnisse: Der negative 2LL-Wert beträgt
anfänglich 20,391, sein Endwert ist 15,210. Der Chi-Quadrat-Wert liegt somit bei 5,181.
Das entspricht einer Signifikanz von 0,023. Das heißt, durch Heranziehen der wahr-
genommenen Verhaltenskontrolle als Vorhersagevariable für das tatsächliche Verhalten
erfolgt eine signifikante Verbesserung (p <= 0,05). Zusätzlich wurde anhand des Chi-
Quadrat-Tests nach Pearson geprüft, ob sich die beobachteten Häufigkeiten signifikant von
den aufgrund des Modells berechneten erwarteten Häufigkeiten unterscheiden. Dass der
berechnete Wert nicht signifikant ist (Sig.: 0,731), spricht für die Anpassungsgüte des
Modells (vgl. Bühl & Zöfel, 2000, S. 380). Durch das Modell können allerdings nur 4 %
der Varianz erklärt werden (Bestimmtheitsmaß nach Nagelkerke: 0,037).
Der zur Interpretation des Einflusses der abhängigen Variablen relevante Lageschätzer ist
negativ (-0,942). Dies bedeutet gemäß der verwendeten Codierung, dass Heavy User eine
höhere Wahrscheinlichkeit dafür haben, das Verhalten „tatsächliche Zunahme von Büro-
material-Bestellungen über das Internet“ auch wirklich zu zeigen. Dieser Einfluss der
wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf das tatsächliche Verhalten ist mit 0,022 signifi-
kant (p <= 0,05). Dies verdeutlicht Tabelle 16, die die Wahrscheinlichkeiten für das tat-
sächliche Verhalten (Zunahme, Gleichbleiben, Abnahme) bei unterschiedlichen Ausprä-
133
gungen der unabhängigen Variablen „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ (Einkauf im
Internet ca. 1-mal pro Woche vs. seltener als 1-mal pro Woche) wiedergibt. Bei den Pro-
zentwerten handelt es sich um geschätzte Wahrscheinlichkeiten, die anhand der Parameter-
schätzer berechnet wurden.
n = 250 Wahrscheinlichkeit für Umsetzung des Verhaltens
Ausprägung „wahrgenommene Ver-haltenkontrolle“
Zunahme Gleichbleiben Abnahme
1 (Einkauf im Internet ca. einmal pro Woche)
36 % 60 % 4 %
2 (Einkauf im Internet seltener als einmal pro Woche)
18 % 72 % 10 %
Tabelle 16: Prognose des tatsächlichen Verhaltens bei unterschiedlichen Ausprägungen der unabhängigen Variablen „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“
(Betrachtung Heavy User)
Wenn man also die Nutzergruppen sehr differenziert betrachtet (Unterteilung von 1 = „ca.
1-mal pro Woche“ bis 6 = „nie“), ergibt sich kein signifikanter Einfluss der wahrgenomme-
nen Verhaltenskontrolle auf das tatsächliche Verhalten. Unterscheidet man jedoch
zwischen sehr häufigem Einkauf im Internet (Heavy User) und weniger häufigem bis gar
keinem Einkauf im Internet, also sehr viel Erfahrung versus sehr wenig bis keine Erfahrung
mit Bestellungen im Internet, und wandelt man dementsprechend die Variable „wahrge-
nommene Verhaltenskontrolle“ in eine dichotome Variable um (1 = Einkauf im Internet ca.
1-mal pro Woche; 2 = Einkauf im Internet seltener als 1-mal pro Woche), zeigt sich ein
signifikanter Einfluss der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf das tatsächliche Ver-
halten.12
Unter dieser Bedingung (Variable „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ codiert mit 1
und 2) kann Hypothese 5 „Je stärker die wahrgenommene Verhaltenskontrolle einer Person
ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass ihr Bestellverhalten im Juni im Vergleich zu Februar
zugenommen hat“ bestätigt werden.
12 Anmerkung: Durch diese Umcodierung ergibt sich nur ein signifikanter Einfluss der wahrgenommenen
Verhaltenskontrolle auf das tatsächliche Verhalten. Eine erneute Regressionsanalyse mit der Intention als abhängiger Variablen und den unabhängigen Variablen „Einstellung“, „subjektive Norm“ und „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ (Codierung 1;2) ergibt keinen signifikanten Einfluss der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf die Intention.
134
Gesamtmodell
Abbildung 34 gibt einen Überblick über die Ergebnisse der Regressionsanalysen. Dabei ist
zu berücksichtigen, dass es sich bei den auf den Pfeilen eingetragenen Werten aufgrund der
unterschiedlichen Regressionsanalysen teils um Regressionskoeffizienten, teils um Lage-
schätzer handelt. Die Einflüsse von Einstellung, subjektiver Norm und wahrgenommener
Verhaltenskontrolle auf die Intention wurden anhand der binären logistischen Regression
überprüft. Bei den auf den Pfeilen eingetragenen Werten handelt es sich dementsprechend
um Regressionskoeffizienten. Die Einflüsse der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle und
der Intention auf das tatsächliche Verhalten wurden mittels der ordinalen Regression be-
rechnet. Deren Ergebnis sind nicht Regressionskoeffizienten, sondern so genannte
Lageschätzer, die - wie Regressionskoeffizienten - die Art des Einflusses der unabhängigen
Variablen auf die abhängige Variable wiedergeben. Die auf den Pfeilen zum tatsächlichen
Verhalten hin eingetragenen Werte sind also Lageschätzer. Beim Einfluss der
wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf das tatsächliche Verhalten wird der Wert für die
Heavy User vs. die „Weniger-als-einmal-pro-Woche-Nutzer“ dargestellt.
Einstellung
subjektive Norm
wahrgenommene Verhaltenskontrolle
Intention
0,4511
-0,1311
-0,0451
tatsächliches Verhalten-1,105**2
* = Signifikanzniveau: 0,05; ** = Signifikanzniveau: 0,01
0,942*2
1 = Regressionskoeffizienten (binäre logistische Regression); 2 = Lageschätzer (ordinale Regression)
Abbildung 34: Überblick über die Ergebnisse der Regressionsanalysen
135
3.2.5. Diskussion der Ergebnisse
Eine Übersicht, welche Hypothesen anhand der empirischen Daten bestätigt werden
konnten und welche nicht, gibt Tabelle 17. Sie zeigt, dass nur zwei der fünf Hypothesen
durch die empirischen Daten gestützt werden konnten.
Hypothese Aussage Ergebnis
H1 Je positiver die Einstellung gegenüber dem Einkauf von Bürobedarf über das Internet ist, desto eher besteht die Intention, in Zukunft in erweitertem Umfang Büromaterial über das Internet zu bestellen.
nicht bestätigt
H2 Je stärker eine Person den sozialen Druck im Unternehmen empfindet, das Internet in der täglichen Arbeit einzusetzen (subjektive Norm), desto eher besteht die Intention, in Zukunft in erweitertem Umfang Büromaterial über das Internet zu bestellen.
nicht bestätigt
H3 Je stärker die wahrgenommene Verhaltenskontrolle einer Person ist, desto eher besteht die Intention, in Zukunft in erweitertem Umfang Büromaterial über das Internet zu bestellen.
nicht bestätigt
H4 Es besteht ein positiver Zusammenhang zwischen der Intention, zukünftig in einem bestimmten Ausmaß (mehr, gleich viel, weniger) Büromaterial über das Internet zu bestellen, und dem tatsächlichen Bestellverhalten.
bestätigt
H5 Je stärker die wahrgenommene Verhaltenskontrolle einer Person ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass ihr Bestellverhalten im Juni im Vergleich zu Februar zugenommen hat.
teilweise bestätigt
Tabelle 17: Übersicht über die Ergebnisse der Hypothesenprüfung
Es stellt sich die Frage, weshalb sich die TOPB nicht auf das organisationale Kaufverhalten
übertragen lässt, obwohl verschiedene Meta-Analysen (z.B. Eckes & Six, 1994; Farley,
Lehmann & Ryan, 1981; Randall & Wolff, 1994 sowie Sheppard, Hartwick & Warshaw,
1988) ihre Anwendbarkeit auf verschiedenste Verhaltenssituationen bestätigt haben. So
kommen Sheppard, Hartwick und Warshaw (1988, S. 338) zu folgendem Schluss: „Thus, it
would seem that the Fishbein and Ajzen model has strong predictive utility, even when
utilized to investigate situations and activities that do not fall within the boundary
conditions originally specified for the model“. Im Folgenden werden verschiedene
Begründungen für diese Abweichung der vorliegenden Ergebnisse diskutiert und
umfassende Erklärungsansätze geboten.
136
Einfluss von Einstellung, subjektiver Norm und wahrgenommener Verhaltenskontrolle auf die Intention (Hypothesen 1 –3)
Der erste Teil der Theorie des geplanten Verhaltens, der besagt, dass die Einstellung, die
subjektive Norm und die wahrgenommene Verhaltenskontrolle einen Einfluss auf die
Intention ausüben, konnte in der vorliegenden Untersuchung nicht nachgewiesen werden.
Hierfür gibt es eine Reihe von Gründen. Im Folgenden werden zunächst solche diskutiert,
die sich auf methodische Aspekte beziehen. Anschließend werden im Hinblick auf die
Frage der Einflüsse auf die Intention mögliche weitere, über die TOPB-Variablen hinaus
gehende Faktoren erörtert.
Methodische Aspekte
Zunächst muss auf ein sehr ernst zu nehmendes methodisches Problem bei der Anwendung
der TOPB hingewiesen werden, das sich aus ihrer Überprüfung durch Regressionsmodelle
ergibt. Da diesen Modellen Korrelationskoeffizienten zugrunde liegen, können sich
Variablen, die eine geringe Varianz aufweisen, bei einer regressionsanalytischen Über-
prüfung als irrelevant erweisen, obwohl die geringe oder nicht vorhandene Korrelation nur
auf die geringe Varianz innerhalb einer Variablen zurückzuführen ist. Das heißt, wenn eine
Variable für alle Befragten einen ähnlichen Wert aufweist, ergibt sich anhand der
Regression kein signifikanter Einfluss, obwohl die Variable durchaus von Relevanz sein
kann (vgl. Jonas & Doll, 1996, S. 26).
Die Varianz innerhalb der befragten Population ist im Hinblick auf die Einstellung, die
subjektive Norm und die Intention sehr eingeschränkt. Dies kann ein Grund dafür sein,
dass kein Einfluss dieser Variablen auf die Intention festgestellt werden konnte, obwohl
sich sowohl die Einstellung gegenüber einem Verhalten als auch die subjektive Norm in
zahlreichen Untersuchungen zur TOPB als relevant erwiesen haben (vgl. u.a. Ajzen &
Fishbein, 1980; Bamberg & Schmidt, 1993; Doll, Petersen & Rudolf, 2000; Madden, Ellen
& Ajzen, 1992 sowie Plies & Schmidt, 1996). Dieses Problem beschreiben auch Six und
Eckes (1996, S. 9): „Hier sind stark selegierte Stichproben mit relativ homogenem
Antwortverhalten, die also eher als hochkonsistent in ihren Einstellungs-Verhaltens-
Beziehungen eingestuft werden müssten, der ‚Natur’ der statistischen Maßzahl ausgeliefert,
die unter solchen Verhältnissen eher geringe Übereinstimmung indizierte“. Dies ist ein
generelles methodisches Problem der Überprüfung der TOPB anhand von Regressions-
137
modellen, das auch von Dawes und Smith (1985, S. 558) sowie von Jonas und Doll (1996,
S. 26) kritisiert wurde.
An dieser Stelle muss auch darauf hingewiesen werden, dass es sich bei den Befragten um
eine – im Hinblick auf den Untersuchungsgegenstand – sehr homogene Population handelt,
da das Vorhandensein eines Internet-Anschlusses am Arbeitsplatz Voraussetzung für die
Teilnahme an der Befragung war. Dies zeigen auch die übrigen Ergebnisse der Telefon-
untersuchung: Zum einen besteht in den befragten Unternehmen ein starker sozialer Druck
auf die Mitarbeiter, dieses neue Medium in ihre tägliche Arbeit einzubinden (zu den
genauen Ergebnissen vgl. Kapitel 3.2.3), zum anderen wurde zusätzlich zur Erfassung der
TOPB-Variablen die Frage gestellt, wie häufig das Internet generell genutzt wird, also
nicht nur für Bestellungen, sondern auch für Recherchen und Ähnliches. Hier zeigte sich,
dass fast 70 % der Befragten (69,6 %) das Internet täglich nutzen und 18,4 % immerhin
mehrmals pro Woche. Dieses Ergebnis verdeutlicht, dass es sich bei der Befragtengruppe
der „Einkäufer für Büromaterial mit Internet-Anschluss am Arbeitsplatz“ um eine Popu-
lation handelt, die das Internet überdurchschnittlich häufig nutzt. Der Bevölkerungsdurch-
schnitt (Basis: 14 bis 64jährige in Deutschland) für die tägliche Nutzung liegt bei 20 %
(vgl. ACTA, 2002).
Die Erkenntnisse der vorliegenden Studie dürfen also nicht ohne weiteres auf die Gesamt-
bevölkerung übertragen werden. Bei der Interpretation der gesamten Ergebnisse muss
sowohl der spezifische Befragungshintergrund, nämlich das Business-to-Business-Umfeld
sowie die Produktgruppe „Bürobedarf“, als auch die damit verbundene Population
„Einkäufer für Büromaterial mit Internet-Anschluss am Arbeitsplatz“ im Auge behalten
werden. Auch Six und Eckes (1996, S. 8) weisen darauf hin, dass es „in der Einstellungs-
Verhaltens-Forschung allzu häufig in Vergessenheit zu geraten [scheint], dass Korrelatio-
nen, wie jede andere statistische Kennzahl auch, nur auf dem Hintergrund der zugehörigen
Population interpretiert werden dürfen“.
Ein weiteres Problem bestand in der Operationalisierung der Items. Wie in Kapitel 3.2.2
ausführlich beschrieben, musste aus verschiedenen Gründen, insbesondere der Praktikabili-
tät, von den von Ajzen vorgeschlagenen Operationalisierungen abgewichen werden. Es ist
durchaus möglich, dass diese Modifizierungen ebenfalls zu den niedrigen bzw. nicht
vorhandenen Korrelationen beitrugen.
138
Mögliche weitere Einflussfaktoren auf die Intention
Zunächst muss festgestellt werden, dass der Trend, Bestellungen über das Internet
abzuwickeln, sowohl im Business-to-Consumer- als auch im Business-to-Business-Bereich
allgemein stark zunimmt (vgl. Kapitel 2.1.3). Gerade im geschäftlichen Bereich haben die
Verantwortlichen die Vorteile des Internet erkannt und wollen sie auch immer stärker
nutzen. Die vorliegende Untersuchung zeigt, dass dieses Vorhaben völlig unabhängig
davon ist, ob jemand eine positive oder negative Einstellung zum Einkauf im Internet hat,
ob jemand einen sozialen Druck seines Unternehmens verspürt, das Internet in der
täglichen Arbeit anzuwenden, oder wie stark seine wahrgenommene Verhaltenskontrolle
ist. Es müssen also andere Faktoren angenommen werden, die eine Rolle für die
Ausbildung der Intention, in Zukunft mehr Büromaterial über das Internet zu bestellen,
spielen.
Habit
Bei Personen, die bereits häufig über das Internet bestellen, kann ein starker Einfluss der
Gewohnheit („Habit“) angenommen werden. Das Konstrukt „Habit“ wurde unter anderem
von Bamberg (1996) als zusätzlicher Prädiktor in die Theorie des geplanten Verhaltens
integriert und empirisch nachgewiesen. Bamberg (1996, S. 295) geht davon aus, „dass bei
oft ausgeführten Verhaltensweisen nicht nur die Verhaltensausführung selbst zunehmend
automatisiert, sondern auch die Aktivierung der diesem Verhalten zugrunde liegenden
intentionalen Strukturen“.
Übertragen auf die vorliegende Untersuchung bedeutet dies: Je mehr die Bestellung per
Internet zur Gewohnheit wird, desto automatisierter wird auch die Intention, in Zukunft
über das Internet einzukaufen, ausgebildet. Ob das Konstrukt „Habit“ im Kontext der
organisationalen Büromaterial-Beschaffung per Internet als zusätzliche unabhängige
Variable einen statistisch signifikanten Einfluss auf die Intention ausüben würde, wäre in
weiteren Studien zu überprüfen.
Eine Erklärung der Intention über das Konstrukt „Habit“ ist jedoch nur für Personen gültig,
die das Internet sowieso schon häufig für Einkäufe nutzen. Interessanterweise gibt es
hingegen für Personen, die bislang noch wenig Bestellungen über das Internet getätigt
haben und von daher noch keinen Habit in Bezug auf Bestellungen im Internet entwickelt
haben können, eine Motivation, ihren Habit, nämlich auf andere Weise Büromaterial zu
139
beschaffen (per Telefon, Fax oder direkt im Geschäft), zu überwinden und die Intention
auszubilden, entgegen ihres Habits in Zukunft mehr Büromaterial über das Internet zu
beziehen. Es läge also die Hypothese nahe, dass Habit für die so genannten Heavy User
eine Rolle spielt, jedoch für Personen, die bislang noch recht wenig über das Internet
einkaufen, für die Ausbildung der Intention, Büromaterial über das Internet zu bestellen,
irrelevant ist. Auch diese Hypothese wäre in weiteren Studien zu überprüfen.
Antizipierte Vorstellung von den Vorteilen des Einkaufens per Internet
Eine weitere, sehr interessante Frage ist, warum Personen, die eine negative Einstellung
gegenüber dem Einkaufen im Internet haben, wenig sozialen Druck ihres Unternehmens im
Hinblick auf die Internet-Nutzung verspüren und/oder über eine geringe wahrgenommene
Verhaltenskontrolle verfügen, dennoch die Intention ausbilden, in Zukunft mehr Büro-
material über das Internet zu beziehen. Hier bieten sich Aussagen von Gesprächspartnern
aus den qualitativen Experten-Interviews der Vorstudie als Interpretationsmöglichkeit an:
So antwortete eine Einkäuferin eines mittelständischen Unternehmens auf die Frage,
warum sie denn das Internet in Zukunft verstärkt für ihre Büromaterial-Bestellungen
nutzen möchte, obwohl sie dem Internet sehr negativ gegenüber steht und wenig Erfahrung
mit dem Einkaufen in diesem Medium hat, dass sie es einfach lernen möchte, da es
heutzutage dazu gehöre und wenn man genug Übung darin habe, dann wäre es ja doch auch
schneller, einfacher und bequemer als über Telefon und Fax (Aussage einer befragten
Büromaterial-Einkäuferin, Vorstudie). Diese Aussage kann als exemplarisch betrachtet
werden13 und bietet eine gute Erklärung dafür, dass auch Personen, die hohe Werte in den
Variablen „Einstellung“14, „subjektive Norm“15 und „wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle“16 aufweisen, dieses Medium in Zukunft verstärkt zum Einkaufen nutzen wollen.
Offenbar besteht selbst bei Personen mit geringer Erfahrung und negativer persönlicher
Einstellung gegenüber dem Einkaufen im Internet eine Vorstellung von den Vorteilen
dieses Mediums (z.B. Bequemlichkeit, Schnelligkeit, Unabhängigkeit von Ladenöffnungs-
zeiten). Im semantischen Differenzial wurde die persönliche Einstellung abgefragt, also ob
die Person selbst, das Einkaufen im Internet als eher „bequem“ oder eher „aufwendig“, als
eher „zeitsparend“ oder eher „zeitaufwendig“ usw. empfindet. Diese Beurteilung ist
13 In weiteren Interviews der Vorstudie wurden ähnliche Aussagen getätigt. 14 hoher Wert = negative Einstellung 15 hoher Wert = wenig sozialer Druck durch das Unternehmen 16 hoher Wert = bisherige Bestellhäufigkeit gering
140
weitgehend unabhängig davon, ob der/die Befragte sich vorstellen kann, dass es für geübte
Internet-Nutzer durchaus sehr „bequem“ und sehr „zeitsparend“ etc. sein kann und von
daher auch für die Person selbst nützlich werden kann, wenn sie erst einmal genügend
Übung darin hat. Dass die Befragten in dieser Hinsicht zwischen sich und anderen differen-
zieren, zeigt sich auch in entsprechenden Bemerkungen während der Abfrage des seman-
tischen Differenzials: „Wenn man viel Übung im Umgang mit dem Internet hat, ist es
sicher sehr bequem, weil man alles direkt vom PC aus machen kann und nicht extra zum
Fax laufen muss und so. Aber für mich ist das alles noch sehr neu und dauert deshalb
immer recht lange. Für mich persönlich geht es da dann doch schneller mit dem Fax. Da
würde ich dann eher die 5 geben“ (Aussage einer befragten Büromaterial-Einkäuferin,
telefonische Befragung).
Diese Vorstellung von den Vorteilen des Internet bietet eine sehr plausible Erklärung für
die Ausbildung einer Intention, in Zukunft mehr über das Internet einzukaufen und dadurch
auch an Übung darin zu gewinnen. Für eine Prüfung dieser Hypothese müssten jedoch
weitere Untersuchungen vorgenommen werden.
Leistungsmotivation
Als weiterer Prädiktor für die Intention, in Zukunft mehr Büromaterial über das Internet zu
bestellen, könnte die Motivation, Neues zu lernen, Leistung zu erbringen und dadurch
beruflich und persönlich vorwärts zu kommen, herangezogen werden. Auch darauf weisen
Aussagen der befragten Personen hin: „Ich finde mich im Moment noch nicht so richtig im
Internet zurecht, aber ich möchte es unbedingt jetzt mal in Angriff nehmen, weil ich es
wichtig finde, sich im Job auch immer den neuen Entwicklungen anzupassen und sich
solche Kenntnisse anzueignen“ (Aussage einer befragten Büromaterial-Einkäuferin,
Vorstudie). Zur Erklärung einer solchen Motivation eignen sich Theorien zur Leistungs-
motivation (vgl. dazu grundlegend Heckhausen, 1989, S. 231ff.), insbesondere die
humanistischen Ansätze. Diese erklären menschliches Verhalten aus dem Sinn heraus,
„den es im Zuge individueller Selbstverwirklichung gewinnt. Selbstverwirklichung ist
damit das (normativ) vorgegebene Ziel, womit typisch menschliche Motivation zugleich
Wachstumsmotivation ist“ (Rosenstiel, 2000, S. 207). Wenn man diese Leistungs-
motivation im Kontext einer unternehmerischen Organisation betrachtet, lässt sich das
Unternehmen begreifen „als Struktur von Anreizen [...], durch die es mehr oder weniger
gelingt, die Motive der Organisationsmitglieder so zu aktivieren, dass daraus Verhaltens-
141
intentionen im Sinne vorgegebener Zielsetzungen resultieren“ (Rosenstiel, 2000, S. 356).
Die Bereitstellung von Internet-Anschlüssen (Voraussetzung für die Teilnahme am
Interview), kann sicherlich als ein solcher „Anreiz“ betrachtet werden. Dieser kann dann
die als intrinsisch aufzufassende17 Leistungsmotivation der Arbeitnehmer aktivieren und zu
der Intention führen, in Zukunft das Internet stärker in ihre Arbeit einzubeziehen, was für
einen Einkäufer von Büromaterial auch bedeutet, seine Bestellungen über das Internet
abzuwickeln. Inwieweit sich dieses als unabhängige Variable aufzunehmende Konstrukt
der Leistungsmotivation als statistisch signifikanter Einflussfaktor für die Intention erweist,
wäre in zukünftigen Studien zu überprüfen.
Einfluss der Intention auf das tatsächliche Verhalten (Hypothese 4)
Wie im Kapitel 3.2.4 beschrieben, besteht ein sehr signifikanter, aber recht geringer
Einfluss der Intention auf das tatsächliche Verhalten. Im Folgenden werden mögliche
Gründe für diese geringe Korrelation diskutiert.
Einzelverhaltenskriterien vs. Verhaltensziele
Eine methodisch begründete Ursache für die geringe Intentions-Verhaltens-Korrelation
nennen Jonas und Doll (1996, S. 22). Ihren Analysen zufolge ist die Theorie des geplanten
Verhaltens besser zur Prognose von Einzelverhaltenskriterien als von Verhaltenszielen
geeignet. Im Falle der Vorhersage, ob in Zukunft mehr, gleich viel oder weniger Büro-
material über das Internet bestellt wird, handelt es sich definitiv nicht um ein einzelnes,
konkretes, prinzipiell beobachtbares Verhalten, sondern um ein Verhaltensziel, das sich aus
vielen einzelnen Verhaltensweisen zusammensetzt. Für die Erreichung des Verhaltensziels
„Zunahme des Anteils über das Internet bestellten Büromaterials“ ist mehr als eine
Bestellung nötig18, das heißt, das Verhaltensziel setzt sich aus mehreren „Teilverhaltens-
weisen“ (jeweils eine Bestellung per Internet) zusammen. Dass konkrete Verhaltensweisen
sich durch die Theorie des geplanten Verhaltens besser vorhersagen lassen als Verhaltens-
ziele, zeigt auch eine Metastudie von Sheppard, Hartwick und Warshaw (1988, S. 336f.),
in der die durchschnittliche Intentions-Verhaltens-Korrelation für die Prognose konkreter
17 Rüttinger, Rosenstiel & Molt (1974, S. 84) verstehen unter intrinsischen Motiven solche, die „durch die
Arbeit selbst befriedigt werden“ (Sachmotivation), im Vergleich zu extrinsischen Motiven, die sich auf Ziele außerhalb der Arbeit beziehen (Belohnungsmotivation).
18 Zwei Ausnahmen sind hier zu nennen: 1) Wenn jemand vorher gar kein Büromaterial über das Internet bestellt hat, erhöht er den Anteil bereits durch eine einzige Bestellung. 2) Wenn der Anteil vorher sehr gering war, kann der Anteil ebenfalls durch eine einzige, sehr umfangreiche Bestellung erhöht werden.
142
Verhaltensweisen mit r = 0.58 höher lag als bei Verhaltenszielen (r = 0,45). Dieser Befund
bestätigt sich auch in der vorliegenden Studie.
Verhaltensalternativen
Dadurch, dass hier ein Verhaltensziel und nicht eine konkrete, einzelne Verhaltensweise
untersucht wird, spielen externe Hindernisse, die die Ausführung des einzelnen Verhaltens
verhindern könnten, wie z.B. ein Scheitern der Internet-Verbindung, eine eher unterge-
ordnete Rolle. Wenn nämlich eine entsprechende Intention vorliegt, das übergeordnete
Verhaltensziel zu verfolgen, kann zu einem anderen Zeitpunkt ein erneuter Versuch unter-
nommen und das Verhaltensziel dennoch erreicht werden. Es können allerdings unerwarte-
te, externe Ereignisse auftreten, die ein anderes Verhalten begünstigen (vgl. Ajzen &
Fishbein, 1980, S. 50). So kann beispielsweise, wenn ein Bürohändler gegenüber der Firma
des Büromaterial-Einkäufers eröffnet, die Verhaltensabsicht, über das Internet zu bestellen,
durch die als noch praktischer empfundene Verhaltensabsicht, gleich beim Händler gegen-
über einzukaufen, überlagert werden.
Um solche externen Störfaktoren identifizieren zu können, wurden sie in der vorliegenden
Studie durch eine qualitative Frage erfasst: Wenn in der zweiten Befragung angegeben
wurde, dass der Büromaterial-Anteil, der über das Internet bestellt wird, im Vergleich zu
Februar abgenommen hat, wurde gefragt, woran das läge. Dabei nannten die Befragten
folgende unvorhersehbaren Ereignisse als Gründe für die Abnahme des Büromaterial-
Anteils im Vergleich zu Februar:
��Gegenüber der Firma eröffnete ein Bürobedarfs-Händler (n = 2).
��Firma gewann einen Bürobedarfs-Händler als Neukunden und kauft deshalb in
Zukunft dort ein (n = 2).
��Person machte zwischen erster und zweiter Befragung schlechte Erfahrungen mit
dem Einkauf im Internet (n = 3).
��Büromaterial-Bedarf der Firma ging im betreffenden Zeitraum zurück (n = 1).
Durch solche oder ähnliche Ereignisse kann die Intention für ein alternatives Verhalten,
z.B. den direkten Einkauf beim Händler gegenüber, stärker werden als für das untersuchte
Verhalten, die Bestellung per Internet. Einen Kritikpunkt, der in diesem Zusammenhang
auch aus entscheidungstheoretischer Sicht geübt wurde, nennen Jonas und Doll (1996, S.
24): „In Situationen mit mehr als einer Handlungsalternative dürfte es zur Verhaltens-
143
vorhersage nicht ausreichen, lediglich die Einstellung zu einem einzigen Verhalten zu
bestimmen. Möglicherweise hat das Individuum zwar eine positive Einstellung zu dem
betreffenden Verhalten, führt es jedoch nicht aus, weil es aufgrund einer noch positiveren
Einstellung eine alternative Handlung bevorzugt. Aus entscheidungstheoretischer Sicht
sollten daher die Einstellungen zu allen relevanten Handlungsalternativen bestimmt
werden“.
Eckes und Six (vgl. 1994, S. 266) sprechen in diesem Zusammenhang von polytomen
Alternativen, das heißt Verhaltensweisen, bei denen es mehr als zwei Handlungsmöglich-
keiten gibt, die zum angestrebten Ziel führen (im Gegensatz zu dichotomen Alternativen,
bei denen es nur zwei Möglichkeiten gibt, nämlich das Verhalten auszuüben oder nicht,
z.B. das Anlegen oder Nicht-Anlegen von Sicherheitsgurten). Diese wären in der vorlie-
genden Untersuchung die Bestellung per Fax und per Telefon sowie der direkte Einkauf im
Geschäft. Aus Gründen der Praktikabilität wurden jedoch die Intentionen für diese
Verhaltensalternativen nicht gemessen (zur Überprüfung der TOPB in Wahlsituationen
mittels Differenz-Werten vgl. Bamberg & Lüdemann, 1996, S. 36ff.). Nach Jonas und Doll
(1996, S. 24) verringert „die fehlende Berücksichtigung von Handlungsalternativen [...] die
prognostische Leistung der [...] TOPB in Verhaltensbereichen, in denen eine Vielzahl
potentieller Verhaltensweisen mit teilweise recht ähnlichen Verhaltenskonsequenzen zur
Auswahl steht“. Dies muss auch für die vorliegende Untersuchung angenommen werden.
Länge des Intervalls zwischen den beiden Messzeitpunkten
Eine weitere wichtige Frage, die sich auf Veränderungen zwischen den beiden Messungen
bezieht, ist die der Wahl des zweiten Messzeitpunkts. Einerseits durfte der Abstand
zwischen erster und zweiter Befragung nicht zu groß sein, damit sich die einzelnen
Variablen („Einstellung“, „subjektive Norm“, „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ und
„Intention“) nicht zu stark verändern, andererseits musste den Probanden genügend Zeit
gegeben werden, ihre geäußerte Verhaltensintention auch in die Tat umzusetzen. Fishbein
und Ajzen (1980, S. 47) beschreiben diese Problematik folgendermaßen: „Since intentions
can change over time, it is important to measure the intention as close as possible to the
behavioral observation in order to obtain an accurate prediction. In many instances,
however, it may be neither feasible, nor of practical value to measure the intention in close
proximity to the behavior“. Gerade in der Marktforschung möchte man ja langfristige
Prognosen für ein bestimmtes Verhalten treffen. Deshalb ist es notwendig, einen
144
ausreichenden Zeitabstand zwischen den beiden Befragungen zu wählen, um Veränderun-
gen im Verhalten feststellen zu können. Dabei spielen individuelle Abweichungen eine
untergeordnete Rolle. Es steht die Vorhersage von Verhaltenstrends in weiten Teilen der
Population im Vordergrund.
In der befragten Stichprobe gab es, wie oben beschrieben, bei einzelnen Personen unvor-
hersehbare Ereignisse, die entgegen der geäußerten Intention einen Rückgang des über
Internet bestellten Büromaterials bewirkten. In der gesamten Population der Büromaterial-
Einkäufer gleicht sich das Auftreten solcher unvorhersehbaren Ereignisse, die die
intendierte Ausführung eines Verhaltens verhindern können, jedoch wieder aus. „The
distinction between predicting behavior at the level of the individual and at the aggregate
level is important because aggregate intentions are apt to be much more stable over time
than are individual intentions. […] In fact, there is considerable evidence that even when
individual predictions are relatively poor, prediction of behavior from intention at the
aggregate level is often remarkably accurate” (Ajzen & Fishbein, 1980, S. 48).
Ein weiteres Problem, das sich aus der Wahl des zweiten Messzeitpunkts ergibt, ist die
Tatsache, dass für einige Probanden der Zeitraum von vier Monaten zu kurz war, um sich
mit dem Internet ausreichend auseinander zu setzen und die Bestellungen über dieses
Medium zu steigern. Dies bestätigen Aussagen der Befragten, wie z.B. die folgende:
„Eigentlich wollte ich mich schon lange mal mit den verschiedenen Anbietern im Internet
befassen und auch die Preise vergleichen, aber sie wissen ja, wie das ist, man kommt bei
dem ganzen Stress immer nicht dazu, und wenn dann schnell was bestellt werden muss,
dann greift man halt wieder zum Telefon und bestellt wie gewohnt. Obwohl es im Internet
bestimmt billiger wäre, wenn man sich mal die Zeit nehmen würde, sich damit zu beschäf-
tigen“ (Aussage einer Einkäuferin eines mittelständischen Unternehmens, Vorstudie). Dies
spricht wiederum für einen Einfluss der Gewohnheit, wenn unter Zeitdruck gehandelt
werden muss. Obwohl – aufgrund der zu Beginn diesen Kapitels geführten Diskussion –
die Hypothese nahe liegt, dass für Personen, die wenig Erfahrungen mit dem Einkauf im
Internet haben, ihr Habit – nämlich über andere Kanäle, z.B. Telefon oder Fax, Büro-
material zu bestellen – keinen Einfluss auf ihre Intention hat (sie wollen trotzdem in
Zukunft mehr Büromaterial über das Internet bestellen), scheint dieser Habit dennoch als
intervenierende Variable zwischen die Intentions-Verhaltens-Relation zu treten. Dies wäre
in weiteren Studien mit Messungen an mehr als zwei Messzeitpunkten zu untersuchen.
145
„Minimalistisches“ Prinzip
Ein weiterer Grund für die in der Einstellungs-Verhaltens-Forschung nicht selten vorgefun-
dene, oft relativ geringe Intentions-Verhaltens-Korrelation wird von Six und Eckes (1996,
S. 8) genannt: „Personen geben nicht selten vor, in bestimmter Weise handeln zu wollen,
ohne dass diese Vorsätze in entsprechendem Verhalten münden. Ungar (1994) hat auf
dieses Problem im Bereich des Umweltschutzes aufmerksam gemacht. Danach handeln
Personen eher nach ‚minimalistischen’ Prinzipien. Das heißt, das entsprechende Verhalten,
wenn es denn eine Chance zur Umsetzung der insgesamt positiven Einstellungen bieten
soll, darf nur geringe Anstrengungen und wenig Kosten verursachen.“ Dieses minimalis-
tische Prinzip könnte durchaus auch im Falle der Bestellung von Büromaterial per Internet
zum Tragen kommen, und zwar bei Personen, die im Umgang damit noch wenig geübt
sind. Für sie sind die Anstrengungen und Kosten, nicht zuletzt der zeitliche Aufwand der
tatsächlichen Umsetzung dann doch oft zu hoch und das Verhalten wird – entgegen der
Intention – unterlassen.
Operationalisierung des Konstrukts Intention
Im Zusammenhang mit der Operationalisierung des Konstrukts „Intention“ muss
problematisiert werden, dass der Zeitrahmen, auf den sich die Intention bezieht, nicht – wie
nach dem Prinzip der Korrespondenz gefordert (vgl. Kapitel 2.3.1) – eingegrenzt wurde
(z.B. „Werden Bestellungen von Bürobedarf per Internet bei Ihnen in den nächsten vier
Monaten eher zunehmen, gleich bleiben oder abnehmen?“), sondern die Verhaltens-
intention für „die Zukunft“ erhoben wurde („Werden Bestellungen von Bürobedarf per
Internet bei Ihnen in Zukunft eher zunehmen, gleich bleiben oder abnehmen?“). Diese Art
der Fragestellung wurde gewählt, um die Befragten nicht unter Druck zu setzen und
dadurch eine möglichst realistische Einschätzung zu gewährleisten. Da die Befragung im
Rahmen einer Zusammenarbeit mit einem Internet-Anbieter stattfand, hätte sonst die
Gefahr bestanden, dass die Befragten Reaktanz zeigen, da sie das Gefühl haben könnten,
man möchte sie zu einem Kauf „nötigen“ (zur Reaktanz vgl. Kapitel 3.2.2). Die Frageform
ist dadurch jedoch etwas unspezifischer, was zu der relativ geringen Intentions-Verhaltens-
Relation beigetragen haben kann.
146
Einfluss der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf das tatsächliche Verhalten (Hypothese 5)
Wie in Kapitel 3.2.4 ausführlich beschrieben, besteht unter der Bedingung „Heavy User vs.
Weniger-als-einmal-pro-Woche-Nutzer“ ein signifikanter, jedoch recht geringer Einfluss
der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf das tatsächliche Verhalten. Im Folgenden
werden mögliche Gründe für diese geringe Korrelation diskutiert.
Das Konstrukt der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle wurde in der vorliegenden
Untersuchung über die Kenntnisse und Fähigkeiten einer Person, im Internet Bestellungen
durchzuführen, sowie über ihre Gelegenheiten zur Ausführung des Verhaltens operationali-
siert. Um eine möglichst „objektive“ Messgröße für die wahrgenommene Verhaltenskon-
trolle zu erhalten, die die tatsächliche Verhaltenskontrolle weitgehend realistisch wider-
spiegelt, wurde deshalb die Bestellhäufigkeit im Internet erhoben. Denn nur im Falle
möglichst hoher Übereinstimmung zwischen wahrgenommener und tatsächlicher Verhal-
tenskontrolle bietet die Variable „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ eine direkte Vor-
hersagekraft für das tatsächliche Verhalten: „To the extent that perceptions of behavioral
control correspond reasonably well to actual control, they should provide useful
information over and above expressed intentions” (Ajzen, 1988, S. 133).
Dass die Prognosekraft der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle in der vorliegenden
Studie dennoch recht gering ist, dürfte zu großen Teilen an den in diesem Kapitel an
früherer Stelle beschriebenen unvorhersehbaren Ereignissen liegen sowie an dem für eine
Erhöhung des Anteils des über Internet bestellten Büromaterials vielleicht doch etwas
kurzen Zeitraum von vier Monaten. Viele Befragte geben an, noch nicht ausreichend Zeit
gehabt zu haben, um sich mit der Bestellung per Internet und den verschiedenen Anbietern
auseinander zu setzen. Der Wille, in Zukunft den Büromaterial-Einkauf verstärkt über
dieses Medium abzuwickeln, ist zwar da – ausgedrückt in der entsprechenden Intention –,
wenn es jedoch im Stress der täglichen Arbeit schnell gehen soll, wird häufig wieder auf
die von jeher gewohnte Art der Bestellung, sei es per Fax, Telefon oder im Geschäft,
zurückgegriffen.
Abschließende Beurteilung des Gesamtmodells
Die vorangegangene Diskussion zeigte, dass viele verschiedene Ursachen zu eher geringen
oder nicht vorhandenen Zusammenhängen zwischen den TOPB-Variablen geführt haben
147
können. Ein grundsätzliches Problem stellt die bei der TOPB übliche Überprüfung anhand
von Regressionsverfahren dar. Die Analyse der Kreuztabellen zeigt jedoch auch, dass
abgesehen von der Methode der Modellprüfung die Intention, in Zukunft mehr
Büromaterial über das Internet zu bestellen, völlig unabhängig davon ist, ob jemand eine
positive oder negative Einstellung zum Einkauf im Internet hat, ob jemand einen sozialen
Druck seines Unternehmens verspürt, das Internet in der täglichen Arbeit anzuwenden,
oder wie stark seine wahrgenommene Verhaltenskontrolle ist. Aus diesem Grunde wurden
weitere Faktoren, die eine Rolle für die Ausbildung der Intention, in Zukunft mehr
Büromaterial über das Internet zu bestellen, spielen können, ausführlich diskutiert. Im
Folgenden wird die durchgeführte Untersuchung abschließend anhand verschiedener Güte-
kriterien analysiert.
Repräsentativität
Zur Bestimmung der Repräsentativität der Stichprobe ist es zunächst nötig, die
Grundgesamtheit zu betrachten. Diese umfasst in der vorliegenden Studie alle Einkäufer
von Büromaterial in kleinen und mittelständischen Unternehmen in Deutschland. Laut
LAE 2001 sind dies 626.000 Personen (Allein-Entscheider Büromaterial, Beschäftigungs-
größe: 1 – 500 Mitarbeiter). Da die Auswahl der Testpersonen aus einer 15.000 Adressen
kleiner und mittelständischer Unternehmen in Deutschland umfassenden Datenbank durch
Zufallsauswahl erfolgte und in jedem zufällig ausgewählten Unternehmen die Person
befragt wurde, die für den Einkauf von Büromaterial zuständig ist, können die Ergebnisse
dieser Studie als annähernd repräsentativ für die Grundgesamtheit der Büromaterial-
Einkäufer in kleinen und mittelständischen Unternehmen in Deutschland betrachtet werden
(zur Zufallsauswahl vgl. Rogge, 1992, S. 102ff. sowie Pepels, 1998, S. 47ff.).
Panelsterblichkeit
Da aus Gründen der Panelsterblichkeit zum Zeitpunkt der zweiten Untersuchung nur noch
174 der 250 Befragten zur Verfügung standen, gilt es zu überprüfen, ob sich diejenigen, die
an der zweiten Befragung teilgenommen haben, von denen, die an der zweiten Befragung
nicht teilgenommen haben, systematisch unterscheiden. Zu diesem Zweck wurde ein
Mann-Whitney-U-Test durchgeführt. Dieser ergibt für die beiden Gruppen der Wieder-
holungsteilnehmer (diejenigen, die auch an der zweiten Befragung teilgenommen haben)
und Teilnahmeverweigerer (diejenigen, die nicht an der zweiten Befragung teilgenommen
haben) keine statistisch signifikanten Unterschiede. Dies ist insbesondere deshalb von
148
Bedeutung, da die Variablen „Einstellung“, „subjektive Norm“, „wahrgenommene Verhal-
tenskontrolle“ und „Intention“ in der ersten Befragung erfasst wurden, die Variable
„tatsächliches Verhalten“ in der zweiten Befragung. Bestünden statistisch signifikante
Unterschiede zwischen Wiederholungsteilnehmern und Teilnahmeverweigerern, wäre
keine Aussage über die Einflüsse der Variablen „Intention“ und „wahrgenommene Verhal-
tenskontrolle“ auf das tatsächliche Verhalten möglich.
Praktikabilität
In der vorliegenden Studie musste vor allem berücksichtigt werden, dass die Untersuchung
am Telefon stattfand und dass die Befragten an ihrem Arbeitsplatz angerufen wurden. Der
Fragebogen musste also sehr leicht verständlich sowie im Umfang der besonderen
Befragungssituation angemessen sein, da die Personen nicht zu lange in ihrer Arbeit gestört
werden sollten, was auch im Hinblick auf die Teilnahmebereitschaft wichtig war. Dazu
kam, dass die Untersuchung in Zusammenarbeit mit einem Internet-Unternehmen stattfand,
und bei jeder Art der Fragestellung, die die Teilnehmer bedrängt hätte, die Gefahr von
Reaktanz bestanden hätte, da die Befragten das Gefühl bekommen könnten, man wolle sie
zu einem Kauf drängen. Aus diesem Grunde wurden die Fragen so formuliert, dass
möglichst kein Druck auf die Probanden ausgeübt wurde.
Inhaltsvalidität
Bei der Inhaltsvalidität geht es darum, dass die in einem Verfahren angewandten Items die
Grundgesamtheit aller zu diesem Thema denkbaren Items repräsentativ abbilden (vgl.
Homburg & Giering, 1996, S. 7). Dies wurde im Hinblick auf das Konstrukt „Einstellung
gegenüber dem Einkaufen im Internet“ dadurch erreicht, dass im Rahmen von
Experteninterviews und ausführlicher Literaturrecherche die relevanten Faktoren des
Konstrukts eruiert wurden. In Bezug auf die übrigen Konstrukte hätte die Inhaltsvalidität
durch eine größere Anzahl an Items je gemessenem Konstrukt sicherlich noch verbessert
werden können. Dies war jedoch aus Gründen der Praktikabilität nicht möglich, da
angesichts der Befragungssituation am Arbeitsplatz der Fragebogen in einer angemessenen
Länge gehalten werden musste. Bei einer Erweiterung des Fragebogens hätte die Gefahr
bestanden, dass viele Personen insbesondere gegen Ende dazu übergehen, relativ
unüberlegt zu antworten, um das Interview möglichst schnell zu beenden. Auch das hätte
sich natürlich negativ auf die Inhaltsvalidität ausgewirkt.
149
Reliabilität
Um eine möglichst hohe Reliabilität zu gewährleisten, wurden im Vorfeld verschiedene
Maßnahmen getroffen. Von großer Bedeutung für eine hohe Reliabilität ist die Objektivität
der Erhebung, das heißt die Unabhängigkeit des Untersuchungsergebnisses von subjektiven
Einflüssen des Forschers (vgl. Westermann, 2000, S. 302). Um dies zu gewährleisten
wurden die Fragebögen vor Durchführung der Untersuchung mit verschiedenen Experten
diskutiert sowie einem Pretest unterzogen. Auf diese Weise soll sichergestellt werden, dass
die Fragen von allen Testpersonen gleich verstanden werden. Des Weiteren wurden die
Interviews von drei verschiedenen Interviewern durchgeführt (von der Autorin selbst sowie
von zwei vom Auftraggeber zur Verfügung gestellten Interviewern). Um eine einheitliche
Durchführung der Interviews sicher zu stellen und Einflüsse, die von der Person des
Interviewers ausgehen, weitgehend auszuschließen, wurden genaue Interviewer-
Anweisungen ausformuliert und die Interviewer ausführlich geschult. Darüber hinaus
wurde zur Kontrolle von Verzerrungen und Verfälschungen, die durch den Interviewer
verursacht werden können, eine regelmäßige, strenge Kontrolle der Interviewer durchge-
führt. Dazu wurden ausgewählte, „eingeweihte“ Testpersonen in die Zufallsliste
aufgenommen, deren Interviews nicht ausgewertet wurden, sondern die im Nachhinein
befragt wurden, ob das Interview korrekt durchgeführt wurde.
Auch die Größe des Panels spielt für die Reliabilität eine wichtige Rolle. Deshalb wurden
beim ersten Interview 250 Personen befragt, um bei der Messwiederholung trotz zu
erwartender Panelsterblichkeit eine ausreichende Anzahl beantworteter Fragebögen zu
erhalten, so dass die Reliabilität der empirischen Daten gewährleistet ist (zur notwendigen
Größe des Stichprobenumfangs vgl. Rogge, 1992, S. 113ff. sowie Hammann & Erichson,
2000, S. 143f.).
Eine weitere wichtige Voraussetzung für eine hohe Reliabilität ist die Homogenität der
Items, die zu einer Variablen zusammengefasst werden (vgl. Westermann, 2000, S. 302). In
dem vorliegenden Kaufverhaltensmodell wurde die Variable „Einstellung“ einer
Reliabilitätsanalyse anhand des Cronbach’schen Alpha unterzogen. Die übrigen Variablen
wurden jeweils nur durch ein Item erfasst, weshalb eine Prüfung der Homogenität nicht
notwendig ist. Für die acht Einstellungsitems ergibt das Cronbach’sche Alpha einen Wert
von 0,7232. Da ein Konstrukt, das über mehr als vier Indikatoren operationalisiert wird, ab
einem Cronbach’schen Alpha von 0,7 als reliabel gilt (vgl. Braunstein, 2001, S. 226), ist
die Reliabilität des Konstrukts „Einstellung“ damit gegeben.
150
Prognosegenauigkeit
Nach Kroeber-Riel und Weinberg (1999, S. 178) ist die Einstellung nur dann zur Prognose
geeignet, wenn sie zeitlich weitgehend stabil ist. Um zu überprüfen, ob sich die Einstellung
der Untersuchungsteilnehmer zwischen der ersten und der zweiten Befragung verändert
hat, wurde der Wilcoxon-Test durchgeführt. Er ist das Verfahren der Wahl, wenn die Daten
nicht normalverteilt sind oder „nur“ Ordinalskalenniveau aufweisen (vgl. Bühl & Zöfel,
2000, S. 291). Letzteres war bei den Einstellungsitems der Fall. Der Wilcoxon-Test ergibt
im vorliegenden Fall für sieben der acht Einstellungsdimensionen keine signifikante
Veränderung. Nur im Item „persönlich – unpersönlich“ änderte sich die Einstellung der
Befragten signifikant (p <= 0,01; 2-seitig) und zwar im Sinne einer negativeren Einstellung
im Juni im Vergleich zu Februar. Das heißt, das Einkaufen im Internet wurde im Juni als
deutlich unpersönlicher beurteilt als noch vier Monate zuvor.
Die Einstellung gegenüber dem Einkauf im Internet ist also im Hinblick auf das Item
„persönlich – unpersönlich“ nicht stabil. Dies kann unter anderem daran liegen, dass es
sich noch um ein relativ neues Medium und um eine relativ neue Art des Einkaufens
handelt, die erst nach und nach einer weiten Bevölkerungsschicht zugänglich wird. Die
Einstellung zu dieser neuen Art des Einkaufens ist quasi noch in der „Entwicklungsphase“
und kann sich im Laufe der Zeit mit zunehmenden positiven oder negativen Erfahrungen
noch weiter verändern. Daher müssen die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchung
unbedingt im Kontext der Internet-Nutzung zum Zeitpunkt der beiden Befragungen
gesehen und ihre Prognosekraft als zeitlich begrenzt betrachtet werden.
Die binäre logistische Regression wurde aufgrund der Veränderung zwischen den beiden
Messzeitpunkten im Item „persönlich – unpersönlich“ noch einmal ohne dieses Item
gerechnet. Jedoch ergibt sich auch dabei kein statistisch signifikanter Einfluss der
unabhängigen Variablen „Einstellung“ auf die abhängige Variable „Intention“.
Nachdem nun die Ergebnisse ausführlich diskutiert und die Untersuchung anhand
vielfältiger Gütekriterien analysiert wurde, ist abschließend eine besondere Stärke der
vorliegenden Studie hervorzuheben. Diese liegt in ihrem längsschnittlichen Design.
Während viele Untersuchungen zur TOPB das tatsächliche Verhalten zu einem Zeitpunkt
zusammen mit allen anderen Variablen erfassen und dadurch per definitionem vergangenes
Verhalten messen, obwohl sich die Intention, dieses Verhalten zu zeigen, auf die Zukunft
bezieht (z.B. Bamberg & Schmidt, 1993; Bamberg, 1996 sowie Doll, Petersen & Rudolf,
151
2000), wird in der hier dargestellten Studie das Verhalten in einer zweiten Befragung nach
einem Zeitraum von vier Monaten erhoben. Da vergangenes Verhalten in vielfältigen
Studien (vgl. Meta-Analyse von Ouellette & Wood, 1998, S. 54ff.) als Prädiktor für
zukünftiges Verhalten nachgewiesen werden konnte, widerspricht eine Gleichsetzung von
vergangenem und zukünftigem Verhalten nach Meinung der Verfasserin der prognosti-
schen Zielsetzung der TOPB. Dass sich Querschnittuntersuchungen nicht zur Überprüfung
der TOPB eignen, betonen auch Plies und Schmidt (1996, S. 72): „In den meisten Befra-
gungen wurde das Verhalten im Rahmen von Querschnittuntersuchungen erfasst und als
abhängige Variable in Erklärungsmodelle eingebaut. Damit wird eine wichtige Voraus-
setzung einer angemessenen Spezifikation einer Kausalbeziehung verletzt“. In der vorlie-
genden Studie bleibt die logische Reihenfolge von Intention und Verhalten bestehen und
spiegelt die kausalen Abläufe im Zustandekommen von Verhalten korrekt wider.
Insgesamt legen die in den vorangegangenen Abschnitten diskutierten Ergebnisse jedoch
nahe, dass die Theorie des geplanten Verhaltens im Kontext der organisationalen
Beschaffung von Büromaterial über Internet keinen ausreichenden theoretischen Rahmen
bietet. In einer weiteren empirischen Untersuchung soll daher ein umfassenderes Modell
zur Erklärung und Prognose von Kaufverhalten im Internet, insbesondere unter Berück-
sichtigung der Konstrukte Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität, entwickelt und über-
prüft werden.
3.3. Empirische Überprüfung des E-Commerce-Kundenloyalitätsmodells
3.3.1. Darstellung des Modells
Das für die vorliegende Arbeit entwickelte und nun empirisch zu überprüfende E-
Commerce-Kundenloyalitätsmodell wurde bereits in Kapitel 2.7 in groben Zügen vorge-
stellt. Für eine umfassende Darstellung des Modells werden im Folgenden zunächst die
Determinanten der Kundenloyalität sowie anschließend die Kundenloyalität selbst betrach-
tet und Hypothesen über die angenommenen Zusammenhänge aufgestellt. Den Ausführun-
gen Hildebrandts (1999, S. 41) folgend, wonach sozialwissenschaftliche Hypothesen als
konditionale Aussagen zu formulieren sind, wurden diese in Form von Je-Desto-Sätzen
ausgedrückt. Ein Überblick über das Gesamtmodell schließt das Kapitel ab.
152
3.3.1.1. Determinanten der Kundenloyalität
Kundenzufriedenheit
Kundenzufriedenheit stellt unbestritten die zentrale und auch am häufigsten untersuchte
Bestimmungsgröße der Kundenloyalität dar (vgl. Bruhn, 2000b, S. 394; Giering, 2000, S.
100; Peter, 1997, S. 105 sowie Schütze, 1995, S. 155). In der vorliegenden Untersuchung
wird zwischen der Globalzufriedenheit (Zufriedenheit des Kunden mit der Gesamtleistung
des Unternehmens) und den Einzelzufriedenheiten (Zufriedenheit des Kunden mit be-
stimmten Leistungsdimensionen) differenziert (vgl. Kapitel 3.3.2.1).
Aufgrund des in zahlreichen Studien nachgewiesenen positiven Einflusses der Kundenzu-
friedenheit auf die Loyalität (vgl. Bruhn, 2000b, S. 394f.; Gerpott, 2000, S. 23; Horstmann,
1998, S. 6 sowie Schütze, 1995, S. 155) werden die beiden folgenden Hypothesen
formuliert:
Hypothese 1a:
Je größer die Zufriedenheit eines Kunden mit der Gesamtleistung eines Anbieters ist
(Globalzufriedenheit), desto stärker ist seine Wiederkaufabsicht bei diesem Anbieter.
Hypothese 1b:
Je größer die Zufriedenheit eines Kunden mit der Gesamtleistung eines Anbieters ist
(Globalzufriedenheit), desto stärker ist seine Absicht, den Anbieter weiterzuempfehlen.
Verbundenheit
Die Verbundenheit wird definiert als emotionale Komponente in der Beziehung einer
Person zu einem Anbieter. In der vorliegenden Untersuchung wird darunter das Ausmaß an
Vertrauen, das der Kunde gegenüber dem Anbieter hat, verstanden (vgl. zur Operationali-
sierung Kapitel 3.3.2.2). Vertrauen beinhaltet dabei eine zukunftsgerichtete Komponente,
die die Erwartungen des Kunden, auch im weiteren Verlauf der Geschäftsbeziehung
vorteilhaft behandelt zu werden, widerspiegelt (vgl. Bliemel & Fassott, 2000, S. 20). Unter
Berücksichtigung der Ergebnisse von Eggert und Helm (vgl. 2000, S. 69), die einen höchst
signifikanten Einfluss der Verbundenheit auf die Weiterempfehlung nachweisen konnten,
werden die Hypothesen 2a und 2b formuliert:
153
Hypothese 2a:
Je stärker die Verbundenheit eines Kunden gegenüber einem Anbieter ist, desto stärker ist
seine Wiederkaufabsicht bei diesem Anbieter.
Hypothese 2b:
Je stärker die Verbundenheit eines Kunden gegenüber einem Anbieter ist, desto stärker ist
seine Absicht, diesen Anbieter weiterzuempfehlen.
Sicherheitsbedenken
Die Vorstudie zeigte, dass Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit E-Commerce
regelmäßig erwähnt werden. Sie wurden daher als Spezifikum der Online-Bestellung so-
wohl in die Telefon- als auch in die Online-Befragung aufgenommen. Die Telefonunter-
suchung hatte ergeben, dass 43,8 % der Befragten Sicherheitsbedenken im Hinblick auf
Bestellungen im Internet haben. Der Großteil der Bedenken betrifft den Datenschutz, ins-
besondere Bankverbindungen und Kreditkartennummern. Allerdings berichten nur 6,8 %
der Befragten von persönlichen negativen Erfahrungen.
Bedenken im Hinblick auf die Sicherheit der Website eines E-Commerce-Anbieters
können im Sinne der Theorie des geplanten Verhaltens als ein Aspekt der wahrgenomme-
nen Verhaltenskontrolle interpretiert werden (interne wahrgenommene Verhaltenskon-
trolle, vgl. Kapitel 2.7). Da sie im Zusammenhang mit E-Commerce jedoch eine so be-
deutende Rolle spielen, werden sie im vorliegenden Modell konzeptionell vom Konstrukt
„wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ getrennt und gehen als eigenständige Variable in
die Modellbildung ein. Analog zum Konstrukt „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“
wird ein Einfluss der Sicherheitsbedenken auf die Kundenloyalität angenommen. Es erge-
ben sich folgende Hypothesen:
Hypothese 3a:
Je geringer die Sicherheitsbedenken eines Kunden im Hinblick auf die Online-Bestellung
bei einem Anbieter sind, desto stärker ist seine Wiederkaufabsicht bei diesem Anbieter.
154
Hypothese 3b:
Je geringer die Sicherheitsbedenken eines Kunden im Hinblick auf die Online-Bestellung
bei einem Anbieter sind, desto stärker ist seine Absicht, diesen Anbieter
weiterzuempfehlen.
Wahrgenommene Verhaltenskontrolle
Analog zur Theorie des geplanten Verhaltens wird ein Einfluss der wahrgenommenen
Verhaltenskontrolle auf die Kundenloyalität angenommen:
Hypothese 4a:
Je größer die wahrgenommene Verhaltenskontrolle eines Kunden ist, desto stärker ist seine
Wiederkaufabsicht.
Hypothese 4b:
Je größer die wahrgenommene Verhaltenskontrolle eines Kunden ist, desto stärker ist seine
Weiterempfehlungsabsicht.
3.3.1.2. Kundenloyalität
Kundenloyalität wurde definiert als Verhaltensabsicht (vgl. Kapitel 2.6.2). In diesem Sinne
umfasst sie drei Bereiche: den Wiederkauf, die Weiterempfehlung und das Cross-Buying-
Verhalten (vgl. Abbildung 20). Im Zusammenhang der vorliegenden Studie, die den
Einkauf bei einem Bürobedarfsanbieter untersucht, werden Wiederkauf und Cross-Buying-
Verhalten als ein Aspekt zusammengefasst, da davon ausgegangen werden kann, dass bei
den meisten Folgebestellungen auch andere Produkte als in der ersten Bestellung gekauft
werden. Für das vorliegende Modell wird Kundenloyalität deshalb definiert als
Wiederkaufabsicht und Weiterempfehlungsabsicht (vgl. Abbildung 35).
155
Kunden-loyalität
Wiederkauf-absicht
Weiter-empfehlungs-
absicht
Abbildung 35: Definition der Kundenloyalität im E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell
Um analysieren zu können, welcher der beiden Aspekte der Kundenloyalität wie stark von
den einzelnen Determinanten beeinflusst wird, werden Wiederkaufabsicht und Weiter-
empfehlungsabsicht als getrennte Variablen aufgenommen und untersucht. Aus diesem
Grunde ergeben sich zwei Modellvarianten: eine mit der abhängigen Variablen „Wieder-
kaufabsicht“ (Modellvariante A) und eine mit der abhängigen Variablen „Weiter-
empfehlungsabsicht“ (Modellvariante B).
3.3.1.3. Überblick über die beiden Gesamtmodelle
Abbildung 36 und Abbildung 37 geben einen Überblick über die sich ergebenden
Hypothesensysteme.
156
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
Wiederkaufabsicht
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
H1a
H2a
H3a
H4a
Abbildung 36: Modellvariante A
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
Weiter-empfehlungs-
absicht
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
H1b
H2b
H3b
H4b
Abbildung 37: Modellvariante B
157
3.3.2. Operationalisierung der Konstrukte
3.3.2.1. Kundenzufriedenheit
Zur Messung der Kundenzufriedenheit stehen grundsätzlich objektive und subjektive
Verfahren zur Verfügung. Objektive Verfahren erfassen Messgrößen, wie z.B. Markt-
anteile, Gewinne oder Umsätze. Diese Indikatoren stellen jedoch keinen wirklichen Bezug
zum Konstrukt der Kundenzufriedenheit her und verfügen daher nur über eine geringe
Validität (vgl. Stauss, 1999a, S. 12). Rückschlüsse darauf, ob ein Kunde, der kauft, auch
zufrieden ist, bzw. ein Kunde, der abgewandert ist, unzufrieden war, sind unzulässig, da
der Kauf bzw. Nicht-Kauf völlig andere Ursachen haben kann (vgl. Sebastian, Paffrath,
Lauszus & Runneboom, 1998, S. 403). Zudem werden Messgrößen der objektiven
Verfahren von externen Faktoren, wie z.B. der allgemeinen wirtschaftlichen Lage beein-
flusst. Subjektive Verfahren hingegen messen die vom Kunden individuell empfundene
Zufriedenheit (vgl. Homburg & Werner, 1999, S. 915). Da man davon ausgehen muss, dass
die Zufriedenheit eines Kunden am besten durch seine eigenen Aussagen wiedergegeben
werden kann, beruhen die meisten Zufriedenheitsuntersuchungen auf subjektiven Ver-
fahren (vgl. Peter, 1997, S. 106).
Bei diesen lassen sich wiederum ereignis- und merkmalsorientierte Ansätze unterscheiden.
Erstere beziehen sich nur auf ein oder wenige Ereignisse (z.B. die Methode der kritischen
Ereignisse, vgl. Töpfer, 1999b, S. 302ff.), wohingegen letztere ein breites Spektrum an
Merkmalen beinhalten, zu denen die Meinung der Kunden erfragt wird. Für eine um-
fassende Messung der Kundenzufriedenheit einschließlich einer Analyse der Stärken und
Schwächen eines Unternehmens sind die merkmalsorientierten Methoden zu bevorzugen.
Diese lassen sich wiederum unterteilen in implizite und explizite Verfahren (vgl. Homburg,
Faßnacht & Werner, 2000, S. 511). Implizite Verfahren bestehen in erster Linie in
Analysen des Beschwerdeverhaltens und Befragungen von Verkäufern, wobei beide
Methoden nur vage Rückschlüsse auf die Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit zulassen und
zudem keine Aussagen über deren Ursachen ermöglichen. Bei den expliziten Verfahren
kann nochmals zwischen der direkten und der indirekten Messung unterschieden werden.
Bei der indirekten Messung werden die Ist- und die Soll-Komponente, also die erwartete
und die wahrgenommene Leistungsqualität, getrennt erfasst. Über die Differenz wird indi-
rekt auf die Zufriedenheit geschlossen. Bei der direkten Messung hingegen wird der Kunde
158
konkret nach seiner Zufriedenheit gefragt. Langjährige Diskussionen in der Literatur führ-
ten letztlich zu der Erkenntnis, dass doch die einfache, direkte Methode die besten Ergeb-
nisse bringt (vgl. Stauss, 1999a, S. 13). Zudem kann man davon ausgehen, dass die gemes-
sene Zufriedenheit bereits das Ergebnis eines Ist-Soll-Vergleichs ist und nicht eine von der
Erwartung völlig unabhängige Leistungsbeurteilung darstellt (vgl. Stauss, 1999a, S. 7). Die
direkte Messung kommt deshalb auch in der vorliegenden Untersuchung zum Einsatz.
Sie wird in der Regel anhand von Zufriedenheitsskalen vorgenommen. Dabei kann zum
einen die Gesamtzufriedenheit mit einem Objekt erhoben werden (eindimensionales Ver-
fahren), eine andere Möglichkeit besteht in der multiattributiven Messung, bei der einzelne,
als relevant erachtete Merkmale gesondert abgefragt werden (vgl. Schütze, 1992, S. 187).
Der Vorteil der multiattributiven Messung besteht darin, dass konkrete Ursachen von
Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit aufgedeckt und Handlungsempfehlungen abgeleitet
werden können. Die zusätzliche Erfassung der Gesamtzufriedenheit bietet die Möglichkeit,
die Bedeutung einzelner Leistungsparameter für die Kunden zu eruieren und daraus
Schwerpunkte für Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit abzuleiten. In
der vorliegenden Untersuchung werden daher beide Messungen angewandt. Abbildung 38
gibt einen Überblick über die beschriebenen Verfahren.
Messung der Kundenzufriedenheit
ereignisorientierte Ansätze
merkmalsorientierte Ansätze
objektiveVerfahren
subjektiveVerfahren
explizite Verfahren
impliziteVerfahren
indirekte Methoden
direkteMethoden
eindimensionale Verfahren
multiattributive Verfahren
Abbildung 38: Überblick über Verfahren zur Messung der Kundenzufriedenheit
159
Bei der multiattributiven Messung wird häufig zusätzlich auf den Erwartungs-mal-Wert-
Ansatz der Einstellungsforschung (vgl. Kapitel 2.3.1) zurückgegriffen. Anstelle der
salienten Überzeugungen gegenüber dem Einstellungsobjekt wird hier die Zufriedenheit
mit dem Objekt (z.B. einem Produkt, einer Einkaufsstätte oder einer Dienstleistung) im
Hinblick auf bestimmte Bewertungskriterien erhoben, statt der Bewertung der Attribute
wird die subjektive Wichtigkeit der Attribute erfasst. Im Bereich des Konsumentenverhal-
tens hat sich jedoch die Einbeziehung der Wichtigkeit der Attribute aus verschiedenen
Gründen als zweifelhaft erwiesen: Zum einen wird es für die Befragten mit zunehmender
Anzahl an Leistungsdimensionen immer schwieriger, eine konsistente und valide Beurtei-
lung vorzunehmen (vgl. Homburg & Werner, 1998, S. 89). Zum anderen neigen befragte
Personen dazu, die Wichtigkeit der einzelnen Merkmale durchgängig als sehr hoch einzu-
stufen (vgl. Franzen & Waldherr, 1997, S. 55 sowie Scharnbacher & Kiefer, 1998, S. 26).
Zudem besteht oft die Tendenz, sozial erwünschten Aspekten eine besonders hohe
Bedeutung beizumessen, wohingegen Faktoren, die als selbstverständlich angesehen
werden, in ihrer Wichtigkeit häufig unterschätzt werden. Insbesondere im Business-to-
Business-Bereich muss außerdem mit „politischen“ Antworten der Befragten gerechnet
werden, z.B. hinsichtlich der Bedeutung des Preises (vgl. Homburg & Werner, 1998, S.
89). Fishbein und Ajzen (1980, S. 155) betonen zudem den negativen Effekt der Erhebung
der Wichtigkeit auf die Vorhersagekraft des Modells: „Research on consumer behavior has
also shown that weighting attribute satisfaction by importance often reduces the model’s
predictive power (see, for example, Sheth & Talarzyk, 1972). As a result, some
investigators in the marketing area have decided to omit the attribute importance construct
from their theories”. So wird auch in der vorliegenden Untersuchung anstelle der direkten
Erfragung der Wichtigkeit auf die Methode der indirekten Berechnung zurückgegriffen.
Grundlage der Auswahl der relevanten Leistungsdimensionen für die vorliegende Unter-
suchung waren zum einen die explorativen Experteninterviews der Vorstudie (befragte
Personen: Einkäufer kleiner und mittelständischer Unternehmen) sowie ausführliche Ge-
spräche mit Internet-Experten. Zum anderen wurde eine detaillierte Analyse des Kunden-
prozesses durchgeführt sowie einzelne Kontaktpunkte des Kunden mit dem Unternehmen
identifiziert (vgl. dazu Beutin & Werner, 2000, S. 620). Folgende Leistungsparameter
stellten sich als relevant heraus und wurden in die Kundenzufriedenheitsskala aufge-
nommen:
160
�� Benutzerfreundlichkeit der Website,
�� Produktauswahl,
�� Angebote/Aktionen,
�� Preis-Leistungs-Verhältnis,
�� Geschwindigkeit des Seitenaufbaus,
�� Suchfunktion,
�� Informationen über Verfügbarkeit der Waren,
�� Schnelligkeit der Lieferung,
�� Benachrichtigung bei Lieferverzögerungen,
�� Bearbeitung von Telefonanfragen,
�� Freundlichkeit am Telefon,
�� Verständlichkeit der Rechnungsstellung und
�� Warenrücknahme-Service.
Bei der Formulierung der Items wurde streng auf Eindimensionalität geachtet. Unterschied-
liche Aspekte, wie z.B. „Bearbeitung und Freundlichkeit bei Telefonanfragen“, dürfen
nicht in einem Item vermischt werden, da ein diesbezüglich abgegebenes Urteil später nicht
zugeordnet werden kann (vgl. Werner, 1998, S. 155). Im Hinblick auf die Skalierung
wurde die sehr häufig angewandte Abstufung von 1 bis 6 gewählt (vgl. Homburg, Rudolph
& Werner, 1998, S. 336), wobei 1 für „sehr zufrieden“ und 6 für „gar nicht zufrieden“
steht. Es wurden nur die Extremwerte verbal benannt, die übrigen Kategorien wurden
numerisch dargestellt. Zusätzlich bestand die Möglichkeit der Antwort „kann ich nicht
beurteilen“, da nur Leistungen bewertet werden sollten, bezüglich derer der Kunde bereits
Erfahrungen gesammelt hatte. Dies war nötig, da sonst die Gefahr bestanden hätte, dass
wahllos irgendeine Zahl angekreuzt wird. Personen, die diese Antwort gegeben hatten,
gingen in SPSS als „missing values“ ein, das heißt, die Frage galt als nicht beantwortet.
Im Folgenden wird beispielhaft ein Item der Kundenzufriedenheitsskala wiedergegeben:
sehr gar nicht zufrieden zufrieden 1 2 3 4 5 6 kann ich nicht beurteilen
Benutzerfreundlichkeit ��----------�----------�----------�----------�----------� ��
161
In gleicher Weise erfolgte auch die Erfassung der Gesamtzufriedenheit, wobei hier keine
Möglichkeit zur Antwort „kann ich nicht beurteilen“ gegeben wurde. Alle Items, die die
Zufriedenheit erfassen (sowohl Gesamt- als auch Einzelzufriedenheiten), wurden also auf
Intervallskalenniveau gemessen.
3.3.2.2. Verbundenheit
Da die Verbundenheit als emotionale Bindung an den Anbieter im E-Commerce eine
besonders wichtige Rolle spielt, wurde sie als eigenständige Variable in das E-Commerce-
Kundenloyalitätsmodell aufgenommen. Ihre Operationalisierung erfolgte über das
Vertrauen gegenüber dem Anbieter. Vertrauen wird mit Giering (2000, S. 106) definiert als
„die vom Kunden wahrgenommene Glaubwürdigkeit sowie das wahrgenommene Wohl-
wollen des Anbieters gegenüber dem Kunden“. Die hohe Bedeutung von Vertrauen für die
Kundenloyalität (im Sinne der Absicht zur Beibehaltung der Geschäftsbeziehung) wurde in
zahlreichen Studien sowohl im Konsumgüter- und Dienstleistungsbereich als auch im
Business-to-Business-Sektor nachgewiesen (vgl. Reichheld & Schefter, 2000, S. 107 sowie
für einen Studien-Überblick: Giering, 2000, S. 106f.). Das Vertrauen gegenüber dem
Anbieter wurde auf einer 6-stufigen Skala erfasst. Die erhobenen Daten weisen damit Inter-
vallskalenniveau auf.
3.3.2.3. Sicherheitsbedenken
Dem Untersuchungsziel der vorliegenden Arbeit folgend interessierten hier die Sicher-
heitsbedenken der Kunden im Hinblick auf die Sicherheit der Website des untersuchten
Unternehmens. Dieser Aspekt wurde auf einer 6-stufigen Skala erfasst. Zusätzlich gab es
die Möglichkeit der Antwort „kann ich nicht beurteilen“. Die Wahl dieser Antwort ging als
„missing value“ in die Analyse ein. Die so erhobenen Daten hatten Intervallskalenniveau.
3.3.2.4. Wahrgenommene Verhaltenskontrolle
Nach Ajzen werden unter dem Konstrukt „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ sowohl
interne Faktoren wie Informationsstand und Fähigkeiten als auch externe Faktoren wie
Gelegenheit zur Ausführung des Verhaltens und Verfügbarkeit notwendiger Hilfsmittel
subsumiert (vgl. Kapitel 2.3.3). Als weiterer – internetspezifischer – interner Faktor
können, wie in Kapitel 3.3.1.1 beschrieben, Sicherheitsbedenken aufgefasst werden. Da
162
diese jedoch im Hinblick auf Bestellungen im Internet eine sehr große Rolle spielt, wurden
sie als eigenständige Variable in das Modell aufgenommen.
Bei der Operationalisierung der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle wird, wie bereits in
der Telefonbefragung (vgl. Kapitel 3.2.2.3), davon ausgegangen, dass die Aspekte
„Informationsstand und Fähigkeiten der Person, Bestellungen im Internet durchzuführen“
sowie „ihre Gelegenheit zur Ausführung des Verhaltens“ sich in der Häufigkeit der
getätigten Bestellungen per Internet widerspiegeln. Die wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle wurde dementsprechend über folgende Antwortmöglichkeiten operationalisiert:
ca. 1-mal pro Woche, ca. 2-3-mal im Monat, ca. 1-mal im Monat, ca. 1-2-mal im Viertel-
jahr, seltener, nie. Bei den erhobenen Daten lag dementsprechend Ordinalskalierung vor.
Der zweite externe Faktor der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle, die Verfügbarkeit
notwendiger Hilfsmittel, wurde in der vorliegenden Untersuchung konstant gehalten: Das
Ausfüllen des Fragebogens war ausschließlich nach einer Internet-Bestellung bei dem
untersuchten Anbieter möglich, was das Vorhandensein eines Computers sowie eines
Internet-Anschlusses voraussetzt.
3.3.2.5. Kundenloyalität
In der vorliegenden Untersuchung wurde das Konstrukt Kundenloyalität über zwei
getrennte Variablen operationalisiert: die Wiederkauf- und die Weiterempfehlungsabsicht.
Daraus ergeben sich zwei analoge Darstellungen des Gesamtmodells (siehe oben). Die
Variable „Wiederkaufabsicht“ wurde anhand der Antwortmöglichkeiten „ja, sehr häufig“,
„ja, häufig“, „ja, gelegentlich“, „vielleicht“ und „nein“ erhoben. Die Variable „Weiter-
empfehlungsabsicht“ wurde über die Kategorien „ja“, „vielleicht“ und „nein“ erfasst.
Beide abhängigen Variablen sind also ordinalskaliert.
3.3.3. Analyse der empirischen Daten
Im Folgenden werden die Ergebnisse der fünf erhobenen Datensätze im Hinblick auf die
einzelnen Variablen deskriptiv dargestellt.
3.3.3.1. Zufriedenheit
Die größte Zufriedenheit der Kunden des untersuchten Online-Anbieters besteht mit den
Leistungsparametern „Informationen über Verfügbarkeit der Waren“, „Schnelligkeit der
Lieferung“, „Freundlichkeit am Telefon“ und „Verständlichkeit der Rechnungsstellung“.
163
Die geringste Zufriedenheit äußern die Kunden im Hinblick auf die Leistungen „Geschwin-
digkeit des Seitenaufbaus“ und „Suchfunktion“. Tabelle 18 zeigt die Zufriedenheit mit den
einzelnen Leistungsparametern und der Gesamtleistung des untersuchten Unternehmens
(Mittelwerte). Hohe Werte stehen dabei für geringe Zufriedenheit, niedrige Werte für hohe
Zufriedenheit (Skala: 1 – 6).
März April Mai Juni Juli
Benutzerfreundlichkeit: 2,3 2,3 2,3 2,3 2,3
Produktauswahl: 2,4 2,4 2,3 2,4 2,4
Angebote/Aktionen: 2,2 2,2 2,1 2,3 2,3
Preis-Leistungs-Verhältnis: 2,2 2,1 2,0 2,1 2,1
Geschwindigkeit des Seitenaufbaus: 3,3 3,3 3,2 3,1 3,0
Suchfunktion: 2,8 2,8 2,7 2,9 2,9
Informationen über Verfügbarkeit der Waren: 1,9 1,8 1,8 1,9 1,9
Schnelligkeit der Lieferung: 1,9 2,0 1,9 1,9 1,8
Benachrichtigung bei Lieferverzögerungen: 2,3 2,3 2,2 2,2 2,3
Bearbeitung von Telefonanfragen: 2,0 1,9 2,0 2,1 2,2
Freundlichkeit am Telefon: 1,6 1,6 1,7 1,7 1,8
Verständlichkeit der Rechnungsstellung: 1,8 1,7 1,7 1,7 1,7
Warenrücknahme-Service: 2,0 1,9 1,9 2,1 2,0
Gesamtzufriedenheit: 2,3 2,2 2,2 2,2 2,2
Tabelle 18: Entwicklung der Zufriedenheit über fünf Monate (Mittelwerte)
Zwischen den fünf Stichproben sind nur sehr geringe Schwankungen zu verzeichnen. Zur
Veranschaulichung der Verteilung der Werte auf die sechs Stufen der Skala wird
exemplarisch die Gesamtzufriedenheit für den Monat Juli dargestellt. Sie ist als sehr hoch
zu bezeichnen. Fast drei Viertel der Befragten (71,8 %) sind zufrieden oder sehr zufrieden
(Werte 1 und 2) mit der Gesamtleistung des untersuchten Unternehmens (vgl. Abbildung
39).
164
12,1
59,7
24,9
2,3 0,9 0,20
10
20
30
40
50
60
70
hoch 2 3 4 5 niedrig
n = 1376Angaben in %
Abbildung 39: Globalzufriedenheit der Online-Kunden (Beispiel Juli)
3.3.3.2. Verbundenheit
Tabelle 19 zeigt die Entwicklung der durchschnittlichen Verbundenheit von März bis Juli.
Hohe Werte stehen für geringe Verbundenheit, niedrige Werte für hohe Verbundenheit
(Skala: 1 – 6).
März April Mai Juni Juli
Verbundenheit 2,1 2,0 1,9 2,0 2,0
Tabelle 19: Entwicklung der Verbundenheit über fünf Monate (Mittelwerte)
Die Verbundenheit der Kunden gegenüber dem untersuchten Online-Anbieter ist ausge-
sprochen hoch und zeigt über die fünf Monate hinweg nur marginale Veränderungen. Um
die Verteilung der Werte exemplarisch zu verdeutlichen, werden auch hier die Juli-Daten
vorgestellt (vgl. Abbildung 40). Über drei Viertel der Befragten (80,7 %) vergeben die
Werte 1 und 2, was gemäß der verwendeten Codierung eine hohe Verbundenheit bedeutet.
165
24,8
55,9
16,5
2,10,7 0
0
10
20
30
40
50
60
hoch 2 3 4 5 niedrig
n = 717Angaben in %
Abbildung 40: Verbundenheit der Online-Kunden (Beispiel Juli)
3.3.3.3. Sicherheitsbedenken
Tabelle 20 veranschaulicht die Entwicklung der durchschnittlichen Sicherheitsbedenken
von März bis Juli. Hohe Werte stehen für hohe Sicherheitsbedenken, niedrige Werte für
geringe Sicherheitsbedenken (Skala: 1 – 6).
März April Mai Juni Juli
Sicherheitsbedenken 2,2 2,1 2,0 2,1 2,0
Tabelle 20: Entwicklung der Sicherheitsbedenken über fünf Monate (Mittelwerte)
Die Sicherheitsbedenken gegenüber dem untersuchten Anbieter erweisen sich als außerge-
wöhnlich niedrig. Zwischen den einzelnen Monaten zeigen sich nur marginale Schwankun-
gen. Auch hier wird der Juli exemplarisch näher betrachtet (vgl. Abbildung 41). Kein
Befragter vergibt Wert 6, nur 0,2 % der Befragten vergeben den Wert 5 und nur 2,8 % den
Wert 4. Die absolute Mehrheit der Befragten hat geringe bis sehr geringe Sicherheitsbeden-
ken (Wert 1 und 2).
166
23,4
54,3
19,3
2,80,2 0
0
10
20
30
40
50
60
niedrig 2 3 4 5 hoch
n = 632Angaben in %
Abbildung 41: Sicherheitsbedenken der Online-Kunden (Beispiel Juli)
3.3.3.4. Wahrgenommene Verhaltenskontrolle
Die wahrgenommene Verhaltenskontrolle, die über die Bestellhäufigkeit im Internet
operationalisiert wurde (vgl. Kapitel 3.3.2.4), fällt erwartungsgemäß19 sehr hoch aus.
bisherige Bestellhäufigkeit Internet März April Mai Juni Juli
ca. 1-mal pro Woche 24,2 % 25,7 % 24,6 % 20,1 % 23,1 %
ca. 2-3-mal im Monat 30,4 % 28,8 % 30,8 % 30,2 % 29,7 %
ca. 1-mal im Monat 21,1 % 19,9 % 20,1 % 24,8 % 23,1 %
ca. 1-2-mal im Vierteljahr 10,4 % 11,6 % 10,4 % 11,2 % 10,5 %
seltener 12,9 % 13,2 % 12,9 % 12,8 % 12,8 %
Nie 1,0 % 0,8 % 1,2 % 0,9 % 0,8 %
Tabelle 21: Entwicklung der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle über fünf Monate
19 Die Beantwortung des Fragebogens erfolgte im Anschluss an eine Online-Bestellung bei dem unter-
suchten Anbieter. Es ist davon auszugehen, dass die Mehrzahl der Personen, die gerade eine Online-Bestellung getätigt haben, dies nicht zum ersten Mal getan haben.
167
3.3.3.5. Kundenloyalität
Die Kundenloyalität kann als ausgesprochen hoch bezeichnet werden, und zwar sowohl
hinsichtlich des Aspekts Wiederkaufabsicht als auch hinsichtlich der Weiterempfehlungs-
absicht.
Wiederkaufabsicht März April Mai Juni Juli
ja, sehr häufig 7,1 % 9,4 % 10,6 % 11,4 % 9,9 %
ja, häufig 29,9 % 31,8 % 35,6 % 33,2 % 34,9 %
ja, gelegentlich 52,0 % 47,7 % 45,4 % 44,5 % 48,4 %
vielleicht 10,5 % 10,4 % 7,8 % 10,4 % 8,9 %
nein 0,5 % 0,7 % 0,7 % 0,6 % 0,9 %
Tabelle 22: Entwicklung der Wiederkaufabsicht über fünf Monate
Bei der Wiederkaufabsicht zeigt sich eine deutlich steigende Tendenz in den Antwort-
kategorien „sehr häufig“ und „häufig“. Im Juli liegt der Anteil derer, die vorhaben, häufig
bzw. sehr häufig wieder beim untersuchten Anbieter einzukaufen, bei knapp 45 %, was ein
sehr hoher Wert ist.
Weiterempfehlungsabsicht März April Mai Juni Juli
ja 72,7 % 74,4 % 78,5 % 74,5 % 76,9 %
vielleicht 25,7 % 23,4 % 20,2 % 24,4 % 21,5 %
nein 1,6 % 2,2 % 1,3 % 1,1 % 1,7 %
Tabelle 23: Entwicklung der Weiterempfehlungsabsicht über fünf Monate
Auch die Weiterempfehlungsabsicht ist über den Zeitraum von fünf Monaten angestiegen
und beträgt im Juli 76,9 %. Nur 1,7 % würden den Anbieter nicht weiterempfehlen.
Die Loyalität gegenüber dem untersuchten Anbieter, die sich gemäß der Definition für die
vorliegende Arbeit aus Wiederkauf- und Weiterempfehlungsabsicht zusammensetzt, kann
damit als sehr hoch eingestuft werden.
168
3.3.4. Darstellung der Ergebnisse
Zur Prüfung des entwickelten E-Commerce-Kundenloyalitätsmodells standen fünf Daten-
sätze zur Verfügung, von denen zwei der Modellprüfung unterzogen wurden: Ein Daten-
satz diente einer ersten Evaluation des Modells, ein weiterer seiner Validierung. Die
Ergebnisse werden im Folgenden wiedergegeben.
Die statistische Prüfung des Modells erfolgt in erster Linie anhand von Regressions-
analysen. Diese werden klassischer Weise eingesetzt, um Je-Desto-Beziehungen, wie sie in
den Hypothesen formuliert wurden, zu untersuchen (vgl. Backhaus, Erichson, Plinke &
Weiber, 2000, S. 3). Um ein erstes Gefühl für die Zusammenhänge zwischen den verschie-
denen Variablen zu bekommen, wurden zunächst Korrelationsanalysen durchgeführt.
3.3.4.1. Evaluierung des Modells anhand der ersten Stichprobe
3.3.4.1.1 Korrelationsanalysen
Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Wiederkaufabsicht (Hypothesen 1a, 2a, 3a und 4a)
Die Korrelationsanalyse nach Spearman ergibt sehr signifikante, jedoch eher geringe
Zusammenhänge aller Prädiktoren (Globalzufriedenheit, Verbundenheit, Sicherheits-
bedenken, wahrgenommene Verhaltenskontrolle) mit der Wiederkaufabsicht. Der stärkste
Zusammenhang besteht mit der Globalzufriedenheit (vgl. Abbildung 42).
169
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
Wiederkaufabsicht
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
r = 0,361**
r = 0,227**
r = 0,211**
r = 0,252**
r =Korrelationskoeffizient; ** = Signifikanzniveau: 0,01
Abbildung 42: Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Wiederkaufabsicht (erste Stichprobe)
Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Weiterempfehlungsabsicht (Hypothesen 1b, 2b, 3b und 4b)
Auch mit der Weiterempfehlungsabsicht zeigen alle Prädiktoren (Globalzufriedenheit,
Verbundenheit, Sicherheitsbedenken, wahrgenommene Verhaltenskontrolle) sehr signifi-
kante, jedoch eher geringe Zusammenhänge. Die stärkste Korrelation weist auch hier die
Globalzufriedenheit mit der Weiterempfehlungsabsicht auf (vgl. Abbildung 43).
170
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
r = 0,384**
r = 0,234**
r = 0,203**
r = 0,076**
r =Korrelationskoeffizient; ** = Signifikanzniveau: 0,01
Weiter-empfehlungs-
absicht
Abbildung 43: Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Weiterempfehlungsabsicht (erste Stichprobe)
Korrelationen zwischen der Zufriedenheit in den einzelnen Leistungsparametern und der Globalzufriedenheit
Aus der Analyse, welche Leistungsparameter den größten Einfluss auf die Gesamtzufrie-
denheit ausüben, kann die Bedeutung der einzelnen Aspekte für die Kunden abgeleitet und
relevante Handlungsempfehlungen für eine effiziente Steigerung der Kundenzufriedenheit
erarbeitet werden. Daher wurden diese Zusammenhänge näher untersucht. Da bei den zu
prüfenden Daten zwar Intervallskalierung, jedoch keine Normalverteilung vorliegt, wurde
die Rangkorrelation nach Spearman angewandt. Wie Abbildung 44 zeigt, sind die
Ergebnisse durchgängig sehr signifikant (p <= 0,01). Es ist festzustellen, dass die einzelnen
Leistungsdimensionen unterschiedlich stark mit der Globalzufriedenheit korrelieren. Der
stärkste Einfluss geht von der Zufriedenheit mit der Benutzerfreundlichkeit der Website aus
(r = 0,561), gefolgt von der Zufriedenheit mit dem Warenrücknahme-Service (r = 0,530)
und mit der Benachrichtigung bei Lieferverzögerungen (r = 0,492).
171
Globalzufriedenheit
Benutzerfreundlichkeit der Website
Produktauswahl
Angebote/Aktionen
Preis-Leistungs-Verhältnis
Geschwindigkeit des Seitenaufbaus
Suchfunktion
Informationen über Verfügbarkeit der Waren
Schnelligkeit der Lieferung
Benachrichtigung bei Lieferverzögerungen
Bearbeitung von Telefonanfragen
Freundlichkeit am Telefon
Verständlichkeit der Rechnungsstellung
Warenrücknahme-Service
0,561**
0,395**
0,363**
0,442**
0,382**
0,405**
0,380**
0,436**
0,492**
0,414**
0,396**
0,530**
0,356**
** Signifikanzniveau: 0,01
Abbildung 44: Einfluss der einzelnen Zufriedenheitsdimensionen auf die Globalzufriedenheit (erste Stichprobe)
Interkorrelationen zwischen den Prädiktoren
Die unabhängigen Variablen können außer mit der abhängigen Variablen auch untereinan-
der korrelieren, was zu so genannten Scheinkorrelationen führt. Im vorliegenden Fall
bestehen teilweise recht hohe Interkorrelationen zwischen den Prädiktoren, wie Abbildung
45 zeigt. Dieser Tatsache wird bei der Regressionsanalyse Rechnung getragen (vgl. Bühl &
Zöfel, 2000, S. 345), deren Ergebnisse im folgenden Kapitel beschrieben werden.
172
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
r = 0,131**
r = 0,496**
r = 0,045r = - 0,012
r =Korrelationskoeffizient; ** = Signifikanzniveau: 0,01
r = 0,809**
r = 0,554**
Abbildung 45: Interkorrelationen zwischen den Prädiktoren (erste Stichprobe)
3.3.4.1.2 Regressionsanalysen
Zur Überprüfung des E-Commerce-Kundenloyalitätsmodells wurde die ordinale
Regression herangezogen, da in beiden Modellvarianten die abhängige Variable ordinal-
skaliert ist.
Einfluss der Prädiktoren auf die Wiederkaufabsicht (Modellvariante A)
Die ordinale Regression bringt folgende Ergebnisse: Der negative 2LL-Wert, der als Maß
gilt, ob die Vorhersagevariable eine signifikante Verbesserung der Modellinformationen
bedingt, beträgt anfänglich 538,309, sein Endwert ist 430,470. Die Differenz zwischen dem
anfänglichen Wert und dem Endwert ergibt den Chi-Quadrat-Wert, der hier bei 107,839
liegt und dem eine Signifikanz von 0,000 zugeordnet wird. Das heißt, durch das Modell
erfolgt eine höchst signifikante (p <= 0,001) Verbesserung der Vorhersage der Wieder-
kaufabsicht. Zusätzlich wurde anhand des Chi-Quadrat-Tests nach Pearson geprüft, ob sich
die beobachteten Häufigkeiten signifikant von den aufgrund des Modells berechneten
erwarteten Häufigkeiten unterscheiden. Dass der berechnete Wert nicht signifikant ist (Sig.:
0,073), spricht für die Anpassungsgüte des Modells (vgl. dazu Bühl & Zöfel, 2000, S. 380).
173
Das Bestimmtheitsmaß nach Nagelkerke liegt bei 0,220. Dies bedeutet, dass durch das
Modell 22 % der Varianz erklärt werden.
Die Lageschätzer, die wiedergeben, ob und in welcher Weise ein Einfluss der unabhängi-
gen Variablen auf die abhängige Variable besteht, ergeben signifikante Werte für die
Prädiktoren „Globalzufriedenheit“, „Sicherheitsbedenken“ und „wahrgenommene Verhal-
tenskontrolle“, das heißt, diese unabhängigen Variablen beeinflussen die Wiederkauf-
absicht. Kein signifikanter Wert zeigt sich für die unabhängige Variable „Verbundenheit“.
Sie hat also bei gleichzeitiger Einbeziehung aller unabhängigen Variablen keinen Einfluss
auf die Wiederkaufabsicht.
In welcher Weise die Prädiktoren einen Einfluss auf das Kriterium haben, lässt sich daran
erkennen, ob die Lageschätzer positiv oder negativ sind. Gemäß der verwendeten Codie-
rung sind eine hohe Globalzufriedenheit (Lageschätzer positiv), niedrige Sicherheits-
bedenken (Lageschätzer positiv) und hohe wahrgenommene Verhaltenskontrolle (Lage-
schätzer negativ) mit einer stärkeren Absicht verbunden ist, beim Anbieter Folgekäufe zu
tätigen.
Abbildung 46 zeigt die Ergebnisse der ordinalen Regression der Modellvariante A. Die
eingetragenen Werte sind Lageschätzer. Diese entsprechen in der ordinalen Regression den
Regressionskoeffizienten (vgl. Kapitel 3.2.4). Dabei wird jeder Ausprägung der ordinalen
Variablen (im vorliegenden Fall ist nur die wahrgenommene Verhaltenskontrolle ordinal-
skaliert) ein Lageschätzer zugeordnet20.
20 Die Lageschätzer für eine ordinale Variable werden im Folgenden immer zusammengefasst, indem
angegeben wird, welche Wertespanne die Lageschätzer umfassen (z.B. –1,205 – [-0,149]).
174
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
Wiederkaufabsicht
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
0,876***
0,057
0,379*
-1,205 – (-0,149)**
* = Signifikanzniveau: 0,05; ** = Signifikanzniveau: 0,01; *** = Signifikanzniveau: 0,001
Abbildung 46: Ergebnisse der ordinalen Regression der Modellvariante A (erste Stichprobe)
Anhand der ersten Stichprobe lassen sich also im Hinblick auf die Wiederkaufabsicht
folgende Hypothesen bestätigen bzw. nicht bestätigen:
Hypothese Aussage Ergebnis
H1a Je größer die Zufriedenheit eines Kunden mit der Gesamtleistung eines Anbieters ist (Globalzufriedenheit), desto stärker ist seine Wiederkaufabsicht bei diesem Anbieter.
bestätigt
H2a Je stärker die Verbundenheit eines Kunden gegenüber einem Anbieter ist, desto stärker ist seine Wiederkaufabsicht.
nicht bestätigt
H3a Je geringer die Sicherheitsbedenken eines Kunden im Hinblick auf die Online-Bestellung bei einem Anbieter sind, desto stärker ist seine Wiederkaufabsicht bei diesem Anbieter.
bestätigt
H4a Je größer die wahrgenommene Verhaltenskontrolle eines Kunden ist, desto stärker ist seine Wiederkaufabsicht.
bestätigt
175
Einfluss der Prädiktoren auf die Weiterempfehlungsabsicht (Modellvariante B)
Auch hier wurde aufgrund des Ordinalskalenniveaus der abhängigen Variablen „Weiter-
empfehlungsabsicht“ eine ordinale Regression durchgeführt. Diese ergibt folgende
Ergebnisse: Der negative 2LL-Wert beträgt anfänglich 284,848, sein Endwert ist 207,885.
Der Chi-Quadrat-Wert liegt damit bei 76,962. Ihm wird eine Signifikanz von 0,000
zugeordnet. Das heißt, durch das Modell erfolgt eine höchst signifikante (p <= 0,001) Ver-
besserung der Vorhersage der Weiterempfehlungsabsicht. Zusätzlich wurde auch hier
anhand des Chi-Quadrat-Tests nach Pearson geprüft, ob sich die beobachteten Häufigkeiten
signifikant von den aufgrund des Modells berechneten erwarteten Häufigkeiten unter-
scheiden. Der berechnete Wert ist höchst signifikant (Sig.: 0,000), was für keine gute An-
passung des Modells spricht. Das Bestimmtheitsmaß nach Nagelkerke liegt bei 0,230, das
heißt, durch das Modell werden 23 % der Varianz erklärt.
Die Lageschätzer ergeben nur für die Globalzufriedenheit einen höchst signifikanten Wert,
das heißt, unter gleichzeitiger Berücksichtigung aller unabhängigen Variablen zeigen die
Verbundenheit, die Sicherheitsbedenken und die wahrgenommene Verhaltenskontrolle
keinen Einfluss auf die Weiterempfehlungsabsicht. Der Lageschätzer der Globalzufrieden-
heit ist positiv, was gemäß der verwendeten Codierung bedeutet, dass eine hohe Globalzu-
friedenheit mit einer stärkeren Absicht verbunden ist, beim Anbieter Folgekäufe zu tätigen.
Abbildung 47 gibt die Ergebnisse der ordinalen Regression der Modellvariante B wieder.
Die angegebenen Werte sind auch hier Lageschätzer.
176
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
1,419***
0,148
0,221
*** = Signifikanzniveau: 0,001
Weiter-empfehlungs-
absicht
0,254 – 0,587
Abbildung 47: Ergebnisse der ordinalen Regression der Modellvariante B (erste Stichprobe)
Anhand der ersten Stichprobe lassen sich also im Hinblick auf die
Weiterempfehlungsabsicht folgende Hypothesen bestätigen bzw. nicht bestätigen:
Hypothese Aussage Ergebnis
H1b Je größer die Zufriedenheit eines Kunden mit der Gesamtleistung eines Anbieters ist (Globalzufriedenheit), desto stärker ist seine Absicht, den Anbieter weiterzuempfehlen.
bestätigt
H2b Je stärker die Verbundenheit eines Kunden gegenüber einem Anbieter ist, desto stärker ist seine Weiterempfehlungsabsicht.
nicht bestätigt
H3b Je geringer die Sicherheitsbedenken eines Kunden im Hinblick auf die Online-Bestellung bei einem Anbieter sind, desto stärker ist seine Absicht, diesen Anbieter weiterzuempfehlen.
nicht bestätigt
H4b Je größer die wahrgenommene Verhaltenskontrolle eines Kunden ist, desto stär-ker ist seine Weiterempfehlungsabsicht.
nicht bestätigt
177
Einfluss der Einzelzufriedenheiten auf die Globalzufriedenheit
Um zu analysieren, welche Leistungsparameter den größten Einfluss auf die Gesamt-
zufriedenheit ausüben und damit die größte Bedeutung für die Kunden haben (vgl. Matzler
& Bailom, 1999, S. 172), wurde eine multiple lineare Regression durchgeführt, da alle
Zufriedenheitsitems Intervallskalenniveau aufweisen. Besteht ein starker Zusammenhang
zwischen der Zufriedenheit mit einer Leistungsdimension und der Globalzufriedenheit, so
kann von einer hohen Wichtigkeit dieses Leistungsmerkmals ausgegangen werden. Ein
schwacher Zusammenhang deutet entsprechend auf eine geringe Bedeutung des Leistungs-
merkmals hin.
Die multiple lineare Regression zeigte folgende Ergebnisse: Zunächst wurde die globale
Güte des Regressionsmodells überprüft, das heißt, die Regressionsfunktion wurde als
Ganze danach analysiert, ob und wie gut die abhängige Variable „Globalzufriedenheit“
durch das Regressionsmodell erklärt wird. Die entsprechenden Maße hierfür sind das
Bestimmtheitsmaß (R-Quadrat) und die F-Statistik. Der multiple Korrelationskoeffizient
(r), der die Korrelation zwischen den beobachteten und den geschätzten Werten der
abhängigen Variablen wiedergibt, ist mit 0,781 recht hoch. Das daraus berechnete
Bestimmtheitsmaß (r²) beträgt 0,609. Dieser durchaus zufriedenstellende Wert wird durch
das korrigierte Bestimmtheitsmaß (0,568) bestätigt. Die durchgeführte Regression erreicht
also eine gute Anpassung an die empirischen Daten. Der F-Test ergibt eine Signifikanz von
0,000, das heißt, die Null-Hypothese, die davon ausgeht, dass kein Zusammenhang
zwischen den unabhängigen und der abhängigen Variablen besteht, kann folglich mit einer
Irrtumswahrscheinlichkeit von 0,001 verworfen werden. Der Anteil erklärter Varianz liegt
mit 61 % sehr hoch. Welche Leistungsparameter einen Beitrag zur Erklärung der
Globalzufriedenheit leisten, zeigt der t-Test, der nur für die Zufriedenheit mit der
Schnelligkeit der Lieferung (Sig.: 0,000), mit der Benutzerfreundlichkeit der Website (Sig.:
0,027) und mit dem Warenrücknahme-Service (Sig.: 0,044) signifikante Werte liefert. Die
übrigen Parameter leisten nach diesem Regressionsmodell keinen signifikanten Beitrag zur
Erklärung der Globalzufriedenheit. Die Höhe des Einflusses zeigt die Analyse der
standardisierten Regressionskoeffizienten. Danach liefert die Zufriedenheit mit der
Schnelligkeit der Lieferung den höchsten Erklärungsbeitrag für die Globalzufriedenheit.
Sie weist einen höchst signifikanten (p <= 0,001) standardisierten Regressionskoeffizienten
von 0,351 auf. Den zweitstärksten Einfluss übt die Leistungsdimension Benutzerfreund-
178
lichkeit der Website aus, und zwar mit einem signifikanten (p <= 0,05), jedoch sehr gerin-
gen Regressionskoeffizienten (0,180), gefolgt vom Warenrücknahme-Service mit einem
ebenfalls sehr geringen standardisierten Regressionskoeffizienten von 0,160.
Einen Überblick über die Ergebnisse der multiplen linearen Regression gibt Abbildung 48.
Globalzufriedenheit
Benutzerfreundlichkeit der Website
Produktauswahl
Angebote/Aktionen
Preis-Leistungs-Verhältnis
Geschwindigkeit des Seitenaufbaus
Suchfunktion
Informationen über Verfügbarkeit der Waren
Schnelligkeit der Lieferung
Benachrichtigung bei Lieferverzögerungen
Bearbeitung von Telefonanfragen
Freundlichkeit am Telefon
Verständlichkeit der Rechnungsstellung
Warenrücknahme-Service
0,180*
0,103
0,060
0,057
0,027
0,146
- 0,023
0,351***
- 0,020
0,126
- 0,053
0,160*
0,037
Abbildung 48: Wichtigkeit der einzelnen Leistungsparameter für die Beurteilung der Globalzufriedenheit (erste Stichprobe)
3.3.4.2. Validierung des Modells anhand einer zweiten Stichprobe
Das entwickelte Modell konnte anhand der Daten der ersten Stichprobe in einigen
Hypothesen bestätigt werden. Nun wird anhand einer zweiten Stichprobe getestet, ob sich
die Ergebnisse wiederholen lassen, das heißt sich das Modell als valide und stabil erweist.
Im Folgenden werden alle Hypothesen erneut überprüft.
3.3.4.2.1 Korrelationsanalysen
Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Wiederkaufabsicht (Hypothesen 1a, 2a, 3a und 4a)
Die Korrelationsanalyse nach Spearman ergibt auch für die zweite Stichprobe sehr signifi-
kante, jedoch geringe Zusammenhänge aller unabhängigen Variablen (Globalzufriedenheit,
179
Verbundenheit, Sicherheitsbedenken, wahrgenommene Verhaltenskontrolle) mit der
Wiederkaufabsicht. Der stärkste Zusammenhang besteht mit der Globalzufriedenheit (vgl.
Abbildung 49).
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
Wiederkaufabsicht
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
r = 0,389**
r = 0,325**
r = 0,338**
r = 0,246**
r =Korrelationskoeffizient; ** = Signifikanzniveau: 0,01
Abbildung 49: Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Wiederkaufabsicht (zweite Stichprobe)
Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Weiterempfehlungsabsicht (Hypothesen 1b, 2b, 3b und 4b)
Auch bei der Weiterempfehlungsabsicht zeigt sich in der zweiten Stichprobe ein ähnliches
Bild wie in der ersten. Alle unabhängigen Variablen (Globalzufriedenheit, Verbundenheit,
Sicherheitsbedenken, wahrgenommene Verhaltenskontrolle) weisen sehr signifikante,
jedoch geringe Zusammenhänge mit der Weiterempfehlungsabsicht auf. Die stärkste
Korrelation ergibt auch hier die Globalzufriedenheit mit der Weiterempfehlungsabsicht
(vgl. Abbildung 50).
180
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
r = 0,412**
r = 0,245**
r = 0,260**
r = 0,076**
r =Korrelationskoeffizient; ** = Signifikanzniveau: 0,01
Weiter-empfehlungs-
absicht
Abbildung 50: Korrelationen zwischen den Prädiktoren und der Weiterempfehlungsabsicht (zweite Stichprobe)
Korrelationen zwischen der Zufriedenheit in den einzelnen Leistungsparametern und der Globalzufriedenheit
Die Rangkorrelation nach Spearman ergibt auch bei der zweiten Stichprobe ausschließlich
sehr signifikante Werte (p<= 0,01) (vgl. Abbildung 51). Der stärkste Zusammenhang
besteht hier ebenfalls mit der Zufriedenheit mit der Benutzerfreundlichkeit der Website (r =
0,562), gefolgt von der Zufriedenheit mit dem Warenrücknahme-Service (r = 0,568) und
mit der Benachrichtigung bei Lieferverzögerungen (r = 0,504).
181
Globalzufriedenheit
Benutzerfreundlichkeit der Website
Produktauswahl
Angebote/Aktionen
Preis-Leistungs-Verhältnis
Geschwindigkeit des Seitenaufbaus
Suchfunktion
Informationen über Verfügbarkeit der Waren
Schnelligkeit der Lieferung
Benachrichtigung bei Lieferverzögerungen
Bearbeitung von Telefonanfragen
Freundlichkeit am Telefon
Verständlichkeit der Rechnungsstellung
Warenrücknahme-Service
0,562**
0,465**
0,416**
0,418**
0,439**
0,435**
0,348**
0,464**
0,504**
0,442**
0,371**
0,568**
0,392**
** Signifikanzniveau: 0,01
Abbildung 51: Einfluss der einzelnen Zufriedenheitsdimensionen auf die Globalzufriedenheit (zweite Stichprobe)
Interkorrelationen zwischen den unabhängigen Variablen
Auch im zweiten Datensatz bestehen teilweise recht hohe Interkorrelationen zwischen den
unabhängigen Variablen, wie Abbildung 52 zeigt.
182
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
r = 0,108**
r = 0,537**
r = 0,079r = 0,091*
r =Korrelationskoeffizient; * = Signifikanzniveau: 0,05; ** = Signifikanzniveau: 0,01
r = 0,819**
r = 0,534**
Abbildung 52: Interkorrelationen zwischen den Prädiktoren (zweite Stichprobe)
Die Regressionsanalysen, deren Ergebnisse im Folgenden beschrieben werden, schließen
derartige Scheinkorrelationen aus.
3.3.4.2.2 Regressionsanalysen
Einfluss der Prädiktoren auf die Wiederkaufabsicht (Modellvariante A)
Bei der Prüfung des Einflusses der Prädiktoren auf die Wiederkaufabsicht anhand der
zweiten Stichprobe ergibt die ordinale Regression folgende Ergebnisse: Der negative 2LL-
Wert beträgt anfangs 566,263, am Ende 435,030. Der Chi-Quadrat-Wert liegt damit bei
131,234 und ist höchst signifikant (p <= 0,001). Das heißt, durch das Modell erfolgt eine
deutliche Verbesserung der Vorhersage der Wiederkaufabsicht. Auch hier wurde anhand
des Chi-Quadrat-Tests nach Pearson geprüft, ob sich die beobachteten Häufigkeiten
signifikant von den aufgrund des Modells berechneten erwarteten Häufigkeiten unter-
scheiden. Der berechnete Wert ist nicht signifikant (Sig.: 0,924), was für eine gute An-
passung des Modells spricht. Das Bestimmtheitsmaß nach Nagelkerke liegt bei 0,235. Dies
bedeutet, dass durch das Modell 24 % der Varianz erklärt werden.
183
Die Lageschätzer ergeben nur für den Prädiktor „Globalzufriedenheit“ einen signifikanten
Einfluss (p <= 0,001) auf die Wiederkaufabsicht. Unter gleichzeitiger Einbeziehung aller
Prädiktoren des Modells besteht also in der zweiten Stichprobe kein Einfluss der unab-
hängigen Variablen „Verbundenheit“, „Sicherheitsbedenken“ und „wahrgenommene
Verhaltenskontrolle“. Der Lageschätzer der Globalzufriedenheit ist positiv, was gemäß der
verwendeten Codierung bedeutet, dass eine hohe Globalzufriedenheit mit einer stärkeren
Absicht verbunden ist, beim Anbieter Folgekäufe zu tätigen.
Abbildung 53 fasst die Ergebnisse der ordinalen Regression der Modellvariante A
zusammen. Bei den eingetragenen Werten handelt es sich um Lageschätzer.
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
Wiederkaufabsicht
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
1,025***
0,078
0,096
-1,660 – 0,336
*** = Signifikanzniveau: 0,001
Abbildung 53: Ergebnisse der ordinalen Regression der Modellvariante A (zweite Stichprobe)
Anhand der zweiten Stichprobe lässt sich also im Hinblick auf die Wiederkaufabsicht nur
noch Hypothese 1a bestätigen: „Je größer die Zufriedenheit eines Kunden mit der Gesamt-
leistung eines Anbieters ist (Globalzufriedenheit), desto stärker ist seine Wiederkaufabsicht
bei diesem Anbieter.“
184
Einfluss der Prädiktoren auf die Weiterempfehlungsabsicht (Modellvariante B)
Für die zweite Stichprobe ergibt die ordinale Regression im Hinblick auf die Prüfung des
Einflusses der Prädiktoren auf die Weiterempfehlungsabsicht folgende Ergebnisse: Der
negative 2LL-Wert liegt anfänglich bei 249,968, sein Endwert ist 175,361. Daraus ergibt
sich ein Chi-Quadrat-Wert von 74,607, dem eine Signifikanz von 0,000 zugeordnet wird.
Das heißt, durch das Modell erfolgt eine höchst signifikante (p <= 0,001) Verbesserung
der Vorhersage der Weiterempfehlungsabsicht. Auch der Chi-Quadrat-Tests nach Pearson
ergibt einen höchst signifikanten Wert (Sig.: 0,000), was für die Anpassungsgüte des
Modells spricht. Das Bestimmtheitsmaß nach Nagelkerke liegt bei 0,219. Durch das
Modell werden also 22 % der Varianz erklärt.
Die Lageschätzer ergeben nur für die Prädiktoren „Globalzufriedenheit“ (p <= 0,001) und
„wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ (p <= 0,05) signifikante Werte, das heißt unter
gleichzeitiger Berücksichtigung aller Prädiktoren zeigen die unabhängigen Variablen „Ver-
bundenheit“, und „Sicherheitsbedenken“ keinen Einfluss auf die abhängige Variable
„Weiterempfehlungsabsicht“. Der Lageschätzer der Globalzufriedenheit ist positiv, der der
wahrgenommenen Verhaltenskontrolle negativ, was gemäß der verwendeten Codierung
bedeutet, dass eine hohe Globalzufriedenheit und eine hohe wahrgenommene
Verhaltenskontrolle mit einer stärkeren Absicht verbunden sind, beim Anbieter Folgekäufe
zu tätigen.
Abbildung 54 gibt die Ergebnisse der ordinalen Regression der Modellvariante B wieder.
Die eingetragenen Werte sind auch hier Lageschätzer.
185
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
1,406***
0,163
0,156
* = Signifikanzniveau: 0,05; *** = Signifikanzniveau: 0,001
Weiter-empfehlungs-
absicht
-3,276 – (-2,582)*
Abbildung 54: Ergebnisse der ordinalen Regression der Modellvariante B (zweite Stichprobe)
Anhand der zweiten Stichprobe lassen sich also im Hinblick auf die Weiterempfehlungsab-
sicht die Hypothesen 1b („Je größer die Zufriedenheit eines Kunden mit der Gesamt-
leistung eines Anbieters ist, desto stärker ist seine Absicht, den Anbieter weiterzu-
empfehlen.“) und 4b („Je größer die wahrgenommene Verhaltenskontrolle eines Kunden
ist, desto stärker ist seine Weiterempfehlungsabsicht.“) bestätigen.
Einfluss der Einzelzufriedenheiten auf die Globalzufriedenheit
Die multiple lineare Regression erbringt auch für den zweiten Datensatz einen hohen
multiplen Korrelationskoeffizienten von 0,830. Das daraus berechnete Bestimmtheitsmaß
beträgt 0,688. Dieser Wert wird durch das korrigierte Bestimmtheitsmaß von 0,648
bestätigt. Die durchgeführte Regression erreicht also auch in der zweiten Stichprobe eine
gute Anpassung an die empirischen Daten. Der F-Test ergibt eine Signifikanz von 0,000,
das heißt, die Null-Hypothese, die davon ausgeht, dass kein Zusammenhang zwischen den
unabhängigen und der abhängigen Variablen besteht, kann mit einer Irrtumswahrschein-
lichkeit von 0,001 verworfen werden. Der Anteil erklärter Varianz liegt mit 69 % sehr
hoch.
186
Die Analyse, welche Leistungsparameter einen signifikanten Beitrag zur Erklärung der
Globalzufriedenheit leisten, zeigt im Vergleich zur ersten Stichprobe ein leicht verändertes
Bild. Der t-Test liefert auch hier signifikante Werte für die Zufriedenheit mit der
Benutzerfreundlichkeit der Website (p <= 0,05) und mit der Schnelligkeit der Lieferung (p
<= 0,01). Kein signifikanter Wert zeigt sich hingegen für die Zufriedenheit mit dem
Warenrücknahme-Service. Stattdessen wird der Einfluss zweier weiterer Leistungsparame-
ter deutlich, nämlich der Produktauswahl (p <= 0,001) und der Freundlichkeit am Telefon
(p <= 0,05). Die übrigen Leistungsparameter leisten auch nach diesem Regressionsmodell
keinen signifikanten Beitrag zur Erklärung der Globalzufriedenheit.
In welchem Ausmaß diese vier Leistungsparameter die Globalzufriedenheit beeinflussen
zeigen die standardisierten Regressionskoeffizienten. Sie weisen auch diesmal den
höchsten Wert für die Zufriedenheit mit der Schnelligkeit der Lieferung (0,287) auf. Der
zweitstärkste Einfluss geht von der Zufriedenheit mit der Produktauswahl (0,270) aus,
gefolgt von der Zufriedenheit mit der Freundlichkeit am Telefon (0,234) und der Benutzer-
freundlichkeit (0,190).
Tabelle 24 gibt einen vergleichenden Überblick über die Ergebnisse der
Regressionsanalysen der ersten und zweiten Stichprobe.
Leistungsparameter erste Stichprobe zweite Stichprobe
Schnelligkeit der Lieferung 0,351 0,287
Benutzerfreundlichkeit der Website 0,180 0,190
Warenrücknahme-Service 0,160 n.s.
Produktauswahl n.s. 0,270
Freundlichkeit am Telefon n.s. 0,234
Tabelle 24: Vergleich der standardisierten Regressionskoeffizienten der ersten und zweiten Stichprobe
Es wird deutlich, dass die Zufriedenheit mit der Schnelligkeit der Lieferung in beiden
Stichproben den stärksten Einfluss auf die Globalzufriedenheit ausübt. Sie kann daher als
sehr valide und stabile Vorhersagevariable der Gesamtzufriedenheit betrachtet werden.
Auch die Zufriedenheit mit der Benutzerfreundlichkeit der Website zeigt in beiden Stich-
187
proben einen signifikanten, wenn auch relativ geringen Einfluss auf die Global-
zufriedenheit, der damit ebenfalls als valide und stabil betrachtet werden kann.
Als weniger gesichert muss der Einfluss der Leistungsdimensionen Produktauswahl,
Freundlichkeit am Telefon und Warenrücknahme-Service gelten. Allen drei Variablen
konnte jeweils nur in einer Stichprobe ein signifikanter t-Wert zugeordnet werden.
3.3.5. Diskussion der Ergebnisse
Tabelle 25 gibt noch einmal einen Überblick über die Ergebnisse der Hypothesenprüfung
beider Stichproben.
Hypothese Aussage Ergebnis
1. Stichprobe
Ergebnis
2. Stichprobe
H1a Je größer die Zufriedenheit eines Kunden mit der Gesamtleistung eines Anbieters ist (Globalzufriedenheit), desto stärker ist seine Wiederkaufabsicht bei diesem Anbieter.
bestätigt bestätigt
H1b Je größer die Zufriedenheit eines Kunden mit der Gesamtleistung eines Anbieters ist (Globalzufriedenheit), desto stärker ist seine Absicht, den Anbieter weiterzuempfehlen.
bestätigt bestätigt
H2a Je stärker die Verbundenheit eines Kunden gegenüber einem Anbieter ist, desto stärker ist seine Wiederkaufabsicht bei diesem Anbieter.
nicht bestätigt nicht bestätigt
H2b Je stärker die Verbundenheit eines Kunden gegenüber einem Anbieter ist, desto stärker ist seine Absicht, den Anbieter weiterzuempfehlen.
nicht bestätigt nicht bestätigt
H3a Je geringer die Sicherheitsbedenken eines Kunden im Hinblick auf die Online-Bestellung bei einem Anbieter sind, desto stärker ist seine Wiederkaufabsicht bei diesem Anbieter.
bestätigt nicht bestätigt
H3b Je geringer die Sicherheitsbedenken eines Kunden im Hinblick auf die Online-Bestellung bei einem Anbieter sind, desto stärker ist seine Absicht, diesen Anbieter weiterzuempfehlen.
nicht bestätigt nicht bestätigt
H4a Je größer die wahrgenommene Verhaltenskontrolle eines Kunden ist, desto stärker ist seine Wiederkaufabsicht.
bestätigt nicht bestätigt
H4b Je größer die wahrgenommene Verhaltenskontrolle eines Kunden ist, desto stärker ist seine Weiterempfehlungsabsicht.
nicht bestätigt bestätigt
Tabelle 25: Übersicht über die Ergebnisse der Hypothesenprüfung beider Stichproben
188
Das entwickelte E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell wurde anhand zweier umfang-
reicher Datensätze (N1 = 1427; N2 = 1565) getestet. Wie Tabelle 25 zeigt, konnten die
Hypothesen 1a und 1b in beiden Stichproben bestätigt werden, die Hypothesen 3a, 4a und
4b wurden in jeweils nur einem Datensatz bestätigt und die Hypothesen 2a, 2b und 3b
konnten in beiden Datensätzen nicht bestätigt werden. Im Folgenden werden zunächst die
Ergebnisse der einzelnen Hypothesen diskutiert, anschließend wird eine Beurteilung des
Gesamtmodells vorgenommen.
Einfluss der Globalzufriedenheit auf die Wiederkaufabsicht (Hypothese 1a)
Der Einfluss der Globalzufriedenheit auf die Wiederkaufabsicht konnte in beiden Stich-
proben höchst signifikant nachgewiesen werden. Die Globalzufriedenheit stellt damit die
zentrale Determinante der Wiederkaufabsicht dar. Ist ein Kunde mit den Leistungen eines
Anbieters in einem hohen Maße zufrieden, wird er auch in Zukunft wieder bei diesem
Anbieter Käufe tätigen. Es stellt sich daher die entscheidende Frage, durch welche
Leistungsparameter die Gesamtzufriedenheit am stärksten determiniert wird. Dabei zeigte
sich, dass die Schnelligkeit der Lieferung und die Benutzerfreundlichkeit der Website den
stärksten und über beide Stichproben stabilen Einfluss aufweisen. Sie können daher als
Grundvoraussetzungen für eine hohe Globalzufriedenheit betrachtet werden.
Die Wichtigkeit der Schnelligkeit der Lieferung ist auf die Kurzfristigkeit des Bedarfs im
Kontext der organisationalen Büromaterial-Beschaffung zurückzuführen. Büroartikel wer-
den von den Mitarbeitern in der Regel recht schnell benötigt, da der Bedarf oft erst bemerkt
wird, wenn alle Vorräte aufgebraucht sind. Dann ist es für den Einkäufer wichtig, dass
seine Bestellung schnell geliefert wird. Dementsprechend trägt die Erfüllung dieses
Anspruchs stark zur Globalzufriedenheit mit den Leistungen eines Anbieters bei. Ebenso
naheliegend ist die Bedeutung der Benutzerfreundlichkeit der Website für den Kunden.
Hauptargumente für den Einkauf im Internet sind die Bequemlichkeit des Einkaufs und
Schnelligkeit der Durchführung der Bestellung (vgl. Kapitel 2.1.4). Eine Grundvoraus-
setzung dafür ist, dass die gewünschten Artikel nicht lange gesucht werden müssen,
sondern durch eine intuitive Benutzerführung leicht zu finden sind. Wird dieses Kriterium
von einem Unternehmen erfüllt, ist damit auch eine hohe Gesamtzufriedenheit der Kunden
verbunden, wie die vorliegenden Ergebnisse zeigen. Will ein Unternehmen also die Global-
zufriedenheit seiner Kunden steigern, sollten zunächst die beiden Leistungsdimensionen
Schnelligkeit der Lieferung und Benutzerfreundlichkeit der Website optimiert werden.
189
Weitere Leistungsparameter, die sich in jeweils einer der beiden Stichproben als relevant
erwiesen, sind die Produktauswahl, der Warenrücknahme-Service sowie die Freundlichkeit
am Telefon. Es ist daher davon auszugehen, dass auch von diesen drei Aspekten eine
stärkere Bedeutung für die Gesamtzufriedenheit ausgeht. Eine Verbesserung dieser
Aspekte sollte daher in einem nächsten Schritt angestrebt werden, um die Globalzufrieden-
heit weiter zu erhöhen. Eine gute Produktauswahl ist insbesondere deshalb wichtig für
einen Einkäufer, da er sonst bei verschiedenen Lieferanten bestellen muss, was die
Komplexität und damit seinen Arbeitsaufwand deutlich erhöht. Die Bedeutung eines
problemlosen Warenrücknahme-Service ist darauf zurückzuführen, dass die Waren im
Internet nicht „physisch“ betrachtet werden können und daher bei Nichtgefallen leicht um-
zutauschen sein müssen. Die Freundlichkeit am Telefon spielt gerade im E-Commerce eine
wichtige Rolle, da bei einem Anruf im Call Center der erste persönliche Kontakt des
Kunden mit dem Unternehmen stattfindet. Wird dort sein Anliegen freundlich behandelt,
stärkt dies das Vertrauen des Kunden in den Anbieter.
Die genannten Leistungsparameter erweisen sich in der durchgeführten Untersuchung als
wichtigste Einflussfaktoren für den Kunden. Welche Kriterien ein Unternehmen bei der
Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung von Kundenzufriedenheit tatsächlich priorisie-
ren sollte, hängt jedoch nicht nur von der Stärke des Einflusses der jeweiligen Einzelleis-
tung ab, sondern auch maßgeblich von den Implementierungskosten. Von daher bestünde
weiterer Forschungsbedarf in der Quantifizierung des tatsächlichen Wiederkaufs bei Ver-
besserung der einzelnen Zufriedenheitsdimensionen. Auf diese Weise könnte eine Kosten-
Nutzen-Rechnung erstellt und die Effizienz der Maßnahmen überprüft werden. Dies stellt
jedoch ein äußerst komplexes Forschungsproblem dar, da zum einen die exakte Operatio-
nalisierung der Verbesserung der Leistungsparameter sehr schwierig ist, zum anderen
Wiederkäufe multikausal bedingt sind und nur schwer auf eine konkrete Maßnahme
zurückgeführt werden können. Dies berücksichtigend bietet die vorliegende Studie bereits
tief greifende Handlungsempfehlungen, die dann in der Praxis in Abhängigkeit von den
Implementierungskosten abgewogen werden müssen.
Einfluss der Globalzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabsicht (Hypothese 1b)
Auch der Einfluss der Globalzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabsicht stellt sich in
beiden Stichproben als höchst signifikant heraus. Die Lageschätzer liegen noch höher als
bei der Regressionsanalyse mit der Wiederkaufabsicht als abhängige Variable, das heißt,
190
der Einfluss der Globalzufriedenheit auf die Weiterempfehlungsabsicht ist deutlich stärker
als der auf die Wiederkaufabsicht. Für eine Weiterempfehlung scheint demnach ein
größeres Maß an Zufriedenheit erforderlich zu sein als für einen Wiederkauf. Bei letzterem
kann eine Leistungsdimension, z.B. der Preis, so ausschlaggebend sein, dass eine geringere
Zufriedenheit in anderen Leistungsbereichen in den Hintergrund rückt. Für eine Weiter-
empfehlung muss jedoch regelrechte Begeisterung und damit ein sehr hohes Maß an Zu-
friedenheit mit der Gesamtleistung des Unternehmens vorhanden sein. Eine hohe Gesamt-
zufriedenheit ist also eine wichtige Voraussetzung für die Weiterempfehlungsabsicht von
Kunden. Da die Weiterempfehlung ein extrem günstiges Mittel zur Neukundengewinnung
darstellt (vgl. Kapitel 2.6.5), sollte der Kunde daher in möglichst vielen für ihn relevanten
Leistungsbereichen möglicht stark zufriedengestellt werden. Natürlich muss auch dabei das
Kosten-Nutzen-Verhältnis im Einzelfall berücksichtigt werden.
Einfluss der Verbundenheit auf die Wiederkaufabsicht (Hypothese 2a)
Der Einfluss der Verbundenheit auf die Wiederkaufabsicht wird in keiner der beiden Stich-
proben signifikant. Dieses Ergebnis scheint auf den ersten Blick dem einer Studie von
Reichheld und Schefter (2001, S. 73), wonach das Vertrauen in einen Internet-Anbieter das
wichtigste Kriterium bei der Wahl eines Online-Händlers ist, zu widersprechen. Warum die
vorliegende Untersuchung den Einfluss der Verbundenheit auf die Wiederkaufabsicht nicht
bestätigen kann, wird im Folgenden analysiert.
Betrachtet man die Häufigkeitsverteilung der Variablen „Verbundenheit“, wird deutlich,
dass die Varianz sehr gering ist (vgl. Kapitel 3.3.3.2). Wie bereits bei der Diskussion der
Ergebnisse der Telefonbefragung geschildert (vgl. Kapitel 3.2.5), ergibt sich bei geringer
Varianz der Variablen ein methodisches Problem bei der Durchführung von Regressions-
analysen. Da diesen Modellen Korrelationskoeffizienten zugrunde liegen, können sich
Variablen, die eine geringe Varianz aufweisen, bei einer regressionsanalytischen Über-
prüfung als irrelevant erweisen, obwohl die geringe oder nicht vorhandene Korrelation nur
auf die geringe Varianz innerhalb einer Variablen zurückzuführen ist (vgl. Jonas & Doll,
1996, S. 26). Das heißt, wenn eine Variable für alle Befragten einen ähnlichen Wert auf-
weist, ergibt sich anhand der Regression kein signifikanter Einfluss, obwohl die Variable
durchaus von Relevanz sein kann. Um den Zusammenhang zwischen der Verbundenheit
und der Wiederkaufabsicht methodenunabhängig zu überprüfen, werden die relativen
191
Häufigkeiten anhand von Kreuztabellen näher betrachtet (exemplarisch werden auch hier
die Juli-Daten verwendet21, vgl. Tabelle 26).
n = 702 Wiederkaufabsicht
Ausprägung „Verbundenheit“
ja vielleicht nein
1 (hoch) 97 % 2 % 1 %
2 93 % 6 % 1 %
3 91 % 7 % 2 %
4 77 % 15 % 8 %
5 60 % 20 % 20 %
6 (niedrig) -* -* -*
* Für die Ausprägung „6“ ist kein Wert vorhanden.
Tabelle 26: Kreuztabelle Verbundenheit/Wiederkaufabsicht (Beispiel Juli)
Die Analyse der Kreuztabelle bestätigt die Vermutung, dass ein starker Zusammenhang
zwischen der Verbundenheit und der Wiederkaufabsicht besteht. Je höher die Verbunden-
heit ist, desto stärker ist auch die Wiederkaufabsicht ausgeprägt. Es kann also davon ausge-
gangen werden, dass die nicht signifikanten Ergebnisse der Regressionsanalyse tatsächlich
auf die geringe Varianz in der Variablen „Verbundenheit“ zurückzuführen sind.
Betrachtet man die Ergebnisse unter dem Blickwinkel, dass bei den befragten Kunden eine
sehr hohe Verbundenheit mit dem untersuchten Anbieter vorliegt, wird auch die Überein-
stimmung mit den Ergebnissen der Studie von Reichheld und Schefter deutlich. Sie stellten
fest, dass Vertrauen in einen Internet-Anbieter das wichtigste Kriterium bei der Wahl eines
Online-Händlers ist. Im vorliegenden Fall hatte die Wahl ja bereits stattgefunden. Die
Befragten sind alle Kunden des Anbieters und sie haben großes Vertrauen in ihn. Die
Ergebnisse der beiden Studien stehen also keineswegs in Widerspruch zueinander.
Einfluss der Verbundenheit auf die Weiterempfehlungsabsicht (Hypothese 2b)
Auch in Bezug auf die Weiterempfehlungsabsicht ergaben beide Stichproben keine
signifikanten Werte. Die Lageschätzer fallen zwar etwas höher aus als im Hinblick auf die
21 Die Antwortmöglichkeiten „ja, sehr häufig“, „ja, häufig“ und „ja, gelegentlich“ wurden aus Gründen der
Übersichtlichkeit zu einer Kategorie „ja“ zusammengefasst.
192
Wiederkaufabsicht, werden aber nicht signifikant. Betrachtet man auch hier die relativen
Häufigkeiten anhand von Kreuztabellen, zeigt sich tendenziell ein ähnliches Bild wie bei
der Prüfung von Hypothese 2a: Es besteht ein deutlicher Zusammenhang zwischen der
Verbundenheit und der Weiterempfehlungsabsicht. Je höher die Verbundenheit ist, desto
stärker ist auch die Weiterempfehlungsabsicht ausgeprägt. Es kann also auch hier davon
ausgegangen werden, dass die nicht signifikanten Ergebnisse der Regressionsanalyse tat-
sächlich auf die geringe Varianz in der Variablen „Verbundenheit“ zurückzuführen sind.
n = 695 Weiterempfehlungsabsicht
Ausprägung „Verbundenheit“
ja vielleicht nein
1 (hoch) 94 % 5 % 1 %
2 85 % 14 % 1 %
3 73 % 25 % 2 %
4 43 % 50 % 7 %
5 -* -* -*
6 (niedrig) -** -** -**
* Für die Ausprägung „5“ sind nur 5 Werte vorhanden.
* * Für die Ausprägung „6“ ist kein Wert vorhanden.
Tabelle 27: Kreuztabelle Verbundenheit/Weiterempfehlungsabsicht (Daten Juli)
Abschließend ist festzustellen, dass der Einfluss der Verbundenheit auf die Weiterempfeh-
lungsabsicht deutlich stärker ausfällt als auf die Wiederkaufabsicht. Eine emotionale
Bindung zu einem Anbieter ist für Weiterempfehlungen also wichtiger als für Wieder-
käufe.
Wenn auch die regressionsanalytischen Ergebnisse aufgrund der beschriebenen methodi-
schen Probleme keinen signifikanten Einfluss der Verbundenheit auf die Wiederkauf- und
die Weiterempfehlungsabsicht ergeben, so zeigt die Analyse der Kreuztabellen doch einen
starken Zusammenhang der Verbundenheit mit diesen beiden Aspekten der Kunden-
loyalität. Das Gefühl der Verbundenheit beim Kunden zu fördern, sollte daher als ein
weiteres Ziel neben der Maximierung der Gesamtzufriedenheit angestrebt werden, um eine
hohe Kundenloyalität zu erreichen.
193
Einfluss der Sicherheitsbedenken auf die Wiederkaufabsicht (Hypothese 3a)
Der Einfluss der Sicherheitsbedenken auf die Wiederkaufabsicht wird in der ersten
Stichprobe signifikant, in der zweiten hingegen nicht. Auch hier stellt sich die Frage nach
den Ursachen. Spielen Sicherheitsbedenken tatsächlich keine entscheidende Rolle für den
Wiederkauf bei einem Anbieter oder sind andere Gründe für die nur teilweise signifikanten
Ergebnisse verantwortlich? Um diese Frage zu klären, werden auch für diese Hypothese die
relativen Häufigkeiten analysiert.
n = 617 Wiederkaufabsicht
Ausprägung „Sicherheitsbedenken“
ja vielleicht nein
1 (niedrig) 96 % 3 % 1 %
2 94 % 5 % 1 %
3 91 % 8 % 1 %
4 88 % 6 % 6 %
5 -* -* -*
6 (hoch) -** -** -**
* Für die Ausprägung „5“ ist nur ein Wert vorhanden.
** Für die Ausprägung „6“ ist kein Wert vorhanden.
Tabelle 28: Kreuztabelle Sicherheitsbedenken/Wiederkaufabsicht (Daten Juli)
Die Kreuztabelle spiegelt eine äußerst geringe Varianz in der Variablen „Sicherheits-
bedenken“ wider (vgl. auch Kapitel 3.3.3.3). Für die Ausprägung „5“ ist nur ein Wert, für
die Ausprägung „6“ kein einziger Wert vorhanden. Zudem ist die Wiederkaufbereitschaft
über alle übrigen Ausprägungen hinweg („1“ bis „4“) sehr hoch. Eine Tendenz, dass gerin-
gere Sicherheitsbedenken eine stärkere Wiederkaufabsicht bedingen, ist zwar vorhanden,
jedoch beträgt die Differenz zwischen der Wiederkaufabsicht bei Ausprägung „1“ (96 %)
und der Wiederkaufabsicht bei Ausprägung „4“ (88 %) nur acht Prozentpunkte.
Insgesamt muss bei der Betrachtung der Ergebnisse berücksichtigt werden, dass es sich bei
den Befragten um Personen handelt, die bereits Kunden des untersuchten Unternehmens
sind. Die generell sehr schwach ausgeprägten Sicherheitsbedenken und die damit verbun-
dene geringe Varianz in dieser Variablen dürften daher auf diese Spezifität der Stichprobe
zurückzuführen sein. Es ist davon auszugehen, dass Personen überhaupt erst dann bei
194
einem Internet-Anbieter Bestellungen tätigen, wenn sie ein gewisses Grundvertrauen in die
Sicherheit des Unternehmens haben. Dies zeigt sich auch daran, dass die Sicherheits-
bedenken der Kunden im Hinblick auf allgemeine Bestellungen im Internet deutlich stärker
ausgeprägt sind als in Bezug auf die Bestellung bei dem betreffenden Anbieter (vgl.
Abbildung 55). Während für die Sicherheit beim auftraggebenden Unternehmen 77,7 % der
Kunden die Werte 1 oder 2 vergeben, bewerten sie die Sicherheit von Bestellungen im
Internet allgemein nur zu 24,7 % mit 1 oder 2. Diese Zahlen machen deutlich, wie wichtig
es für ein Internet-Unternehmen ist, die Sicherheitsbedenken der Nutzer durch vertrauens-
bildende Maßnahmen zu reduzieren. Sie legen aber auch die Interpretation nahe, dass
Sicherheitsbedenken bei der Wahl eines Anbieters von hoher Bedeutung sind, für dessen
Folgekäufe und Weiterempfehlungen jedoch keine Rolle mehr spielen (sofern keine negati-
ven Erfahrungen gemacht werden). Diese Vermutung wurde ja bereits in der genannten
Untersuchung von Reichheld und Schefter (2001) bestätigt.
23,4
6,3
54,3
18,4 19,3
41,8
2,8
23,2
0,2
8,2
02,1
0
10
20
30
40
50
60
niedrig 2 3 4 5 hoch
Sicherheitsbedenken Auftraggeber Sicherheitsbedenken Internet allgemein
n = 632Angaben in %
Abbildung 55: Vergleich der Sicherheitsbedenken der Online-Kunden im Hinblick auf Bestellungen bei dem untersuchten Anbieter und Bestellungen im Internet
allgemein
195
Einfluss der Sicherheitsbedenken auf die Weiterempfehlungsabsicht (Hypothese 3b)
Im Hinblick auf die Weiterempfehlungsabsicht konnte in keiner der beiden Stichproben ein
signifikanter Einfluss der Sicherheitsbedenken nachgewiesen werden. Auch hier ist davon
auszugehen, dass ein wesentlicher Grund dafür in den generell sehr schwach ausgeprägten
Sicherheitsbedenken der Kunden des untersuchten Anbieters und der damit verbundenen
geringen Varianz zu suchen ist. Die Betrachtung der Kreuztabelle (vgl. Tabelle 29) macht
deutlich, dass die Weiterempfehlungsabsicht mit dem Anstieg der Sicherheitsbedenken
erheblich sinkt. Ein Zusammenhang zwischen der Höhe der Sicherheitsbedenken und der
Weiterempfehlungsabsicht ist also durchaus festzustellen. Der Anteil derer, die den
Anbieter nicht weiterempfehlen würden, ist jedoch für alle Ausprägungen der Variable
„Sicherheitsbedenken“ äußerst gering.
Auch hier ist also der Grund für die nicht vorhandene Signifikanz der Ergebnisse in der
Spezifität der Stichprobe (Kunden des untersuchten Anbieters) und der damit verbundenen
geringen Varianz in der Variablen „Sicherheitsbedenken“ zu sehen.
n = 610 Weiterempfehlungsabsicht
Ausprägung „Sicherheitsbedenken“
ja vielleicht nein
1 (niedrig) 95 % 4 % 1 %
2 85 % 14 % 1 %
3 75 % 23 % 2 %
4 65 % 35 % 0 %
5 -* -* -*
6 (hoch) -** -** -**
* Für die Ausprägung „5“ ist nur ein Wert vorhanden.
** Für die Ausprägung „6“ ist kein Wert vorhanden.
Tabelle 29: Kreuztabelle Sicherheitsbedenken/Weiterempfehlungsabsicht (Daten Juli)
Einfluss der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf die Wiederkaufabsicht (Hypothese 4a)
Der Einfluss der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf die Wiederkaufabsicht wird
nur in der ersten Stichprobe sehr signifikant. Hypothese 4a erweist sich damit als nicht
stabil. Im Folgenden werden mögliche Ursachen dafür diskutiert.
196
Im Hinblick auf die Daten der Variablen „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“ ist eine
starke Varianz gegeben, so dass diesbezügliche methodische Probleme ausgeschlossen
werden können. Es stellt sich die Frage, welche Gründe dazu beitragen, dass das Ausmaß
an wahrgenommener Verhaltenskontrolle nicht in beiden Stichproben einen signifikanten
Einfluss auf die Wiederkaufabsicht ausübt. Die Analyse der Kreuztabelle zeigt zwar eine
leichte Tendenz, dass eine hohe wahrgenommene Verhaltenskontrolle stärker mit einer
Wiederkaufabsicht verbunden ist als eine geringe wahrgenommene Verhaltenskontrolle,
dennoch wird deutlich, dass die Absicht der Befragten, erneut bei dem Internet-Anbieter zu
bestellen, unabhängig vom Ausmaß an wahrgenommener Verhaltenskontrolle äußerst hoch
ist (vgl. Tabelle 30). Selbst bei Personen, deren wahrgenommene Verhaltenskontrolle
gering ist, ist das Vorhaben, wieder bei dem untersuchten Internet-Anbieter zu bestellen,
sehr stark ausgeprägt. Der Hauptgrund hierfür dürfte in der hohen Zufriedenheit mit den
Leistungen des Anbieters liegen (vgl. Kapitel 3.3.3.1). Wie bereits gezeigt wurde, ist die
Globalzufriedenheit ein sehr starker Prädiktor für die Wiederkaufabsicht (vgl. Kapitel
3.3.4.1.2 und 3.3.4.2.2). Die Ergebnisse der Hypothesenprüfung legen nahe, dass die hohe
Globalzufriedenheit fast aller Befragten den Mangel an wahrgenommener Verhaltens-
kontrolle einiger Befragter überlagert. Die meisten Kunden sind sehr zufrieden mit den
Leistungen des Anbieters und haben deshalb die Intention, bei diesem Anbieter Folgekäufe
zu tätigen. Ein Mangel an wahrgenommener Verhaltenskontrolle ist dafür nur ein sehr
schwacher Hinderungsgrund, wie die Daten zeigen.
Des Weiteren muss berücksichtigt werden, dass der untersuchte Anbieter regelmäßig mit
äußerst attraktiven Angeboten warb und seine Kunden darüber kontinuierlich informierte.
Die Auswirkungen dieser Aktivitäten zeigen sich auch in der hohen Zufriedenheit der
Kunden mit dem Preis-Leistungs-Verhältnis des Anbieters (vgl. Kapitel 3.3.3.1).
Zusammenfassend kann man sagen: Sind die Angebote attraktiv und funktioniert der
Bestellprozess problemlos, ist der Kunde zufrieden und nimmt sich vor, wieder bei diesem
Anbieter einzukaufen, und zwar relativ unabhängig vom Ausmaß seiner wahrgenommenen
Verhaltenskontrolle.
197
n = 1362 Wiederkaufabsicht
Ausprägung „wahrgenommene
Verhaltenskontrolle“
ja vielleicht nein
1 (hoch) 95 % 5 % 0 %
2 90 % 8 % 2 %
3 91 % 8 % 2 %
4 88 % 11 % 1 %
5 85 % 14 % 1 %
6 (niedrig)* 46 % 46 % 9 %
* Für die Ausprägung „6“ sind nur 11 Werte vorhanden.
Tabelle 30: Kreuztabelle wahrgenommene Verhaltenskontrolle/Wiederkaufabsicht (Daten Juli)
Einfluss der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf die Weiterempfehlungsabsicht (Hypothese 4b)
Der Einfluss der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle auf die Weiterempfehlungsabsicht
wird ebenfalls nur in einer Stichprobe signifikant. Auch Hypothese 4b erweist sich damit
als nicht stabil. Da innerhalb der Variablen „wahrgenommene Verhaltenskontrolle“, wie
oben beschrieben, eine starke Varianz gegeben ist, ist dieses Ergebnis nicht auf methodi-
sche Probleme zurückzuführen. Das Ausmaß an wahrgenommener Verhaltenskontrolle
spielt offenbar für die Bereitschaft, den untersuchten Anbieter weiterzuempfehlen, keine
allzu große Rolle. Die Analyse der Kreuztabelle zeigt zwar auch hier eine leichte Tendenz,
dass Personen mit einem hohen Maß an wahrgenommener Verhaltenskontrolle eher dazu
neigen, den Anbieter weiterzuempfehlen als Personen mit geringer wahrgenommener
Verhaltenskontrolle, dennoch ist den Daten zu entnehmen, dass die Weiterempfehlungs-
absicht auch bei niedriger wahrgenommener Verhaltenskontrolle recht hoch ist (vgl.
Tabelle 31). Auch hier ist zu vermuten, dass der Hauptgrund dafür in der hohen Global-
zufriedenheit sowie – damit verbunden – in der hohen Zufriedenheit mit den einzelnen
Leistungen des Anbieters liegt (vgl. Kapitel 3.3.3.1). Für den Kunden wiegt die Zufrieden-
heit offenbar deutlich stärker als seine wahrgenommene Verhaltenskontrolle. Wird die
Bestellung problemlos abgewickelt und sind die Preise attraktiv, kann er sich durchaus
vorstellen, den Anbieter weiterzuempfehlen.
198
n = 1349 Weiterempfehlungsabsicht
Ausprägung „wahrgenommene
Verhaltenskontrolle“
ja vielleicht nein
1 (hoch) 80 % 18 % 2 %
2 79 % 20 % 2 %
3 78 % 21 % 1 %
4 74 % 25 % 1 %
5 70 % 27 % 2 %
6 (niedrig)* 36 % 36 % 27 %
* Für die Ausprägung „6“ sind nur 11 Werte vorhanden.
Tabelle 31: Kreuztabelle wahrgenommene Verhaltenskontrolle/ Weiterempfehlungsabsicht (Daten Juli)
Abschließende Beurteilung des Gesamtmodells
Das vorgestellte E-Commerce-Kundenloyalitätsmodell wurde anhand zweier umfang-
reicher Stichproben (N1 = 1427; N2 = 1565) überprüft. Dabei zeigte sich, dass sich aus-
schließlich die Globalzufriedenheit über beide Stichproben hinweg als höchst signifikanter
Einflussfaktor auf die Wiederkauf- und die Weiterempfehlungsabsicht erweist. Welche
Gründe dafür verantwortlich sein könnten, wurde ausführlich diskutiert.
Abbildung 56 und Abbildung 57 geben einen abschließenden Überblick über die
Ergebnisse der Regressionsanalysen beider Modellvarianten. Die Darstellungen fassen pro
Modellvariante die Ergebnisse beider Stichproben zusammen. Hypothesen, die nur in einer
der beiden Stichproben signifikante Ergebnisse lieferten, sind als teilweise signifikant (t.s.)
gekennzeichnet.
199
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
***
n.s.
t.s.
t.s.
Wiederkaufabsicht
*** = Signifikanzniveau: 0,001; n.s. = nicht signifikant; t.s. = teilweise signifikant
Abbildung 56: Zusammenfassende Ergebnisse der Regressionsanalysen der Modellvariante A (beide Stichproben)
Global-zufriedenheit
Verbundenheit
Sicherheits-bedenken
wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle
***
n.s.
*** = Signifikanzniveau: 0,001; n.s. = nicht signifikant; t.s. = teilweise signifikant
Weiter-empfehlungs-
absicht
n.s.
t.s.
Abbildung 57: Zusammenfassende Ergebnisse der Regressionsanalysen der Modellvariante B (beide Stichproben)
200
Die vorliegende Untersuchung zeigte damit deutlich, dass die Globalzufriedenheit einen
äußerst starken und zugleich den einzig stabilen Einflussfaktor auf die Kundenloyalität
darstellt. Ob ein Kunde erneut Bestellungen bei einem Anbieter tätigt und ob er den
Anbieter weiterempfiehlt, wird also in sehr hohem Maße von seiner Globalzufriedenheit
bestimmt. Welche Einzelfaktoren dabei die größte Rolle spielen, zeigte die Analyse des
Einflusses der verschiedenen Leistungsdimensionen: Die Gesamtzufriedenheit wird am
stärksten durch die Zufriedenheit mit der Schnelligkeit der Lieferung und der Benutzer-
freundlichkeit der Website determiniert. Zudem erweisen sich die Produktauswahl, der
Warenrücknahme-Service und die Freundlichkeit am Telefon in jeweils einer der beiden
Stichproben als relevant. Um die Globalzufriedenheit zu steigern, sollte ein E-Commerce-
Anbieter deshalb insbesondere die genannten Leistungsdimensionen verbessern.
Dass die Korrelationskoeffizienten eher gering ausfallen, hat verschiedene Gründe: Zu dem
oben erwähnten und für alle durchgeführten Regressionen geltenden methodischen
Problem niedriger Korrelationen aufgrund geringer Varianz in den empirischen Daten tritt
im Falle des Einflusses der Globalzufriedenheit auf die Loyalität das Phänomen des Variety
Seeking. Dies bedeutet, dass Menschen aus Gründen der Abwechslung dazu neigen, hin
und wieder bei verschiedenen Anbietern einzukaufen. Dabei spielt auch die Attraktivität
der Konkurrenzangebote eine große Rolle. Gibt es andere Anbieter, deren Angebot gleich
gut oder sogar besser ist, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass auch bei der Konkurrenz
eingekauft wird. Hier wird die Bedeutung von Kundenbindungsaktivitäten deutlich, das
heißt, die Motivation, einem Anbieter treu zu bleiben, muss durch entsprechende
Maßnahmen, z.B. Kundenkarten, Punkte sammeln u.ä., erhöht werden.
Im Business-to-Business-Bereich kommt als zusätzliche Komponente der starke Kosten-
druck großer Unternehmen und die damit verbundene hohe Preissensibilität bei den Ein-
käufern hinzu (vgl. Beutin & Werner, 2000, S. 625). Diese sind in der Regel dazu ange-
halten, Preisvergleiche anzustellen und stets beim günstigsten Anbieter zu bestellen, was –
in Abhängigkeit von den jeweiligen Preisen – zu einem Wechsel zwischen verschiedenen
Anbietern führen kann.
Im Folgenden wird die durchgeführte Untersuchung abschließend anhand verschiedener
Gütekriterien analysiert.
201
Repräsentativität
Grundgesamtheit der Online-Befragung waren alle Personen, die im Befragungszeitraum
Kunden des untersuchten Internet-Anbieters waren. Die Teilnahme erfolgte freiwillig im
Anschluss an eine Bestellung (selbstselektierte Stichprobe, vgl. Kapitel 3.1.2.3). Dies hatte
zur Folge, dass die Anzahl der Testpersonen pro Monat variierte (März: 1.128, April:
1.427, Mai: 1.054, Juni: 1.002, Juli: 1.565). Damit ist für jeden Monat eine große Zahl an
Datensätzen vorhanden (zur notwendigen Stichprobengröße vgl. Scheffler, 1999, S. 69).
Die Repräsentativität der Ergebnisse für die Grundgesamtheit ist damit eindeutig gegeben.
Praktikabilität
Die Praktikabilität war in der vorliegenden Untersuchung voll gegeben. Im Rahmen einer
Zufriedenheits- und Loyalitätsmessung bei Kunden eines Internet-Anbieters ist sicherlich
die Online-Befragung die geeignetste Methode. Jede Testperson hat bereits Erfahrungen
mit dem Internet, denn um an der Befragung teilzunehmen, muss sie mindestens eine Be-
stellung bei dem untersuchten Internet-Anbieter durchgeführt haben22. Außerdem hat jeder
Kunde die gleiche Chance, in die Befragung einzugehen, da er selbst entscheidet, ob er den
Fragebogen ausfüllen möchte oder nicht.
Objektivität
Die Objektivität ist aufgrund der Befragungsform per Internet sowohl hinsichtlich der
Durchführung als auch hinsichtlich der Auswertung gegeben. Zum einen findet bei Online-
Befragungen keine direkte Interaktion mit einem Interviewer statt, die zu einer Verzerrung
der Ergebnisse führen könnte, zum anderen werden die Antworten automatisch gespeichert,
so dass Eingabefehler ausgeschlossen werden können.
Validität
Generell kann bei einer Online-Befragung die Validität als relativ hoch eingestuft werden,
da aufgrund der absoluten Anonymität bestimmte Verhaltenstendenzen der Befragten
ausgeschlossen werden können. So ist zum Beispiel keine Tendenz zur sozialen
Erwünschtheit zu erwarten. Ebenso kann keine Sympathie oder Antipathie hinsichtlich der
Person des Interviewers entstehen, die das Antwortverhalten beeinflussen könnte.
Die Gefahr so genannter „Spaßteilnahmen“ wurde durch eine relativ hohe Anzahl offener
Fragen gebannt. Man kann davon ausgehen, dass jemand, der sich einen Spaß daraus
202
macht, einen Fragebogen auszufüllen, bei den offenen Fragen unpassende Antworten gibt.
Bei geschlossenen Fragen ist es eher unattraktiv, sich einen Scherz aus der Beantwortung
des Fragebogens zu machen. Alle Fragebögen wurden daher auf sinnlose Antworten in den
offenen Fragen überprüft und gegebenenfalls der jeweilige Fragebogen von der Auswer-
tung ausgeschlossen. Bei allen anderen kann davon ausgegangen werden, dass Personen,
die sich 10 – 15 Minuten Zeit nehmen, den Fragebogen auch ernsthaft ausfüllen, zumal der
materielle Anreiz (Verlosung einer Wochenendreise) nicht allzu groß war.
Allgemein kann noch hinzugefügt werden, dass computergestützte Befragungen von den
Probanden im Vergleich zu traditionellen Befragungsmethoden als interessanter empfun-
den werden (vgl. Batinic, 2001, S. 59) und dadurch von einer erhöhten Aufmerksamkeit
ausgegangen werden kann, die sich positiv auf die Validität auswirkt.
Die Validität der Ergebnisse ist zudem dadurch gewährleistet, dass alle Hypothesen an
zwei großen Datensätzen (N1 = 1427; N2 = 1565) überprüft wurden.
Inhaltsvalidität
Die Inhaltsvalidität des Konstrukts Zufriedenheit kann in der vorliegenden Untersuchung
als sehr hoch betrachtet werden, da 13 verschiedene Aspekte der Zufriedenheit erfasst
wurden, die in der Vorstudie im Rahmen von Experteninterviews ermittelt wurden. Die
Inhaltsvalidität der anderen Konstrukte hätte sicherlich durch eine größere Anzahl an Items
je gemessenem Konstrukt noch verbessert werden können. Alle vier Konstrukte so
umfassend abzufragen wie die Zufriedenheit war jedoch aus Gründen der Praktikabilität
nicht möglich, da angesichts der Befragungssituation am Arbeitsplatz der Fragebogen in
einer angemessenen Länge gehalten werden musste. Bei einer Erweiterung hätte die Gefahr
bestanden, dass viele Personen insbesondere gegen Ende des Fragebogens dazu übergehen,
relativ unüberlegt zu antworten, um den Fragebogen möglichst schnell zu beenden. Auch
das würde sich natürlich negativ auf die Validität auswirken.
Reliabilität
Auf Item-Ebene wurden eine Reihe von Regeln berücksichtigt, die eine hohe Reliabilität
sichern sollen (vgl. Batinic, 2001, S. 56f.). So wurde z.B. die Frageformulierung möglichst
kurz und eindeutig gehalten, so dass sie leicht verständlich war. Zudem wurde die
Formulierung der Items neutral gehalten, um die befragte Person nicht zu beeinflussen. Da
22 Das Ausfüllen des Fragebogens war nur nach durchgeführter Bestellung möglich, vgl. Kapitel 3.1.2.3.
203
mit zunehmender Länge die Reliabilität steigt (vgl. Hayes, 1998, S. 54), wurde ein relativ
umfangreicher Fragebogen formuliert. Er durfte jedoch aufgrund der negativen Aus-
wirkungen auf die Konzentrationsfähigkeit und die Motivation der Befragten nicht zu viel
Zeit beanspruchen, da eine mangelnde Sorgfalt bei der Beantwortung wiederum zu einer
Verringerung der Reliabilität führt.
Das am häufigsten angewandte Maß zur Prüfung der Reliabilität ist das Cronbach’sche
Alpha. Dieser Reliabilitätskoeffizient zielt auf die interne Konsistenz einer Skala ab. In der
vorliegenden Untersuchung wurden die Einzeldimensionen der Zufriedenheit einer
Reliabilitätsanalyse unterzogen. Die übrigen Konstrukte wurden jeweils nur durch ein Item
erfasst, weshalb eine Prüfung der internen Konsistenz nicht notwendig war. Für die
Einzelzufriedenheiten ergibt das Cronbach’sche Alpha über alle 13 Skalenpunkte einen
Wert von 0,87. Die Reliabilität der einzelnen Zufriedenheitsdimensionen kann daher als
sehr hoch bezeichnet werden (vgl. Braunstein, 2001, S. 226).
204
4. Schlussbetrachtung
4.1. Zusammenfassung und Diskussion der Ergebnisse beider Studien
Den Ausgangpunkt dieser Arbeit bildeten die starken Zuwächse des E-Commerce-Marktes
und die damit verbundene gestiegene Wettbewerbsintensität auf diesem Markt. Es stellte
sich daher die Frage, wie ein E-Commerce-Unternehmen Wettbewerbsvorteile generieren
und einen loyalen Kundenstamm aufbauen kann. Die vorliegende Untersuchung identifi-
zierte die hierfür relevanten Bestimmungsparameter und analysierte deren Zusammen-
hänge. Im Mittelpunkt der Arbeit stand dabei die theoriegeleitete Entwicklung eines
Modells zur Erklärung und Prognose des Online-Kaufs unter besonderer Berücksichtigung
von Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität sowie dessen empirische Überprüfung.
Als Grundlage diente dabei die Theorie des geplanten Verhaltens von Ajzen. In einer ersten
empirischen Längsschnittstudie (Telefonbefragung, vgl. Kapitel 3.2), die eine analoge
Übertragung der von Ajzen vorgeschlagenen Variablen darstellt, zeigte sich jedoch, dass
diese keinen ausreichenden theoretischen Rahmen zur Erklärung und Prognose von Kauf-
verhalten im Internet bietet. Ein grundlegendes Problem lag dabei in der geringen Varianz
der erhobenen Daten, die auf das relativ homogene Antwortverhalten der Befragten zurück-
zuführen ist. Es liegt nämlich, wie in Kapitel 3.2.5 beschrieben, in der Natur der
Regressionsanalyse, dass Variablen mit geringer Varianz sich als nicht signifikant
erweisen, obwohl sie durchaus von Relevanz sein können. Es wäre daher in weiteren
Studien zu überprüfen, ob sich die TOPB bei ausreichender Varianz in den empirischen
Daten oder bei einer statistische Prüfung anhand neuerer kausalanalytischer Verfahren, auf
das Verhalten „Einkaufen im Internet“ übertragen ließe.
Weitere Gründe dafür, dass die TOPB-Variablen in der durchgeführten Untersuchung kei-
nen signifikanten Einfluss auf die Intention zeigten und der Einfluss von wahrgenommener
Verhaltenskontrolle und Intention auf das tatsächliche Verhalten eher gering ausfiel,
wurden in Kapitel 3.2.5 ausführlich diskutiert. Als Hauptursachen sollen abschließend
genannt werden
�� die Operationalisierung der Items,
�� das Vorhandensein weiterer, nicht in der TOPB enthaltener und teilweise internet-
spezifischer Einflussfaktoren
�� sowie die fehlenden Berücksichtigung von Verhaltensalternativen.
205
Was die Operationalisierung betrifft, so mussten aus untersuchungstechnischen Gründen
teilweise Modifikationen zu den von Ajzen vorgeschlagenen Operationalisierungen vorge-
nommen werden. Ein Einfluss dieser Abweichungen auf die Ergebnisse muss angenommen
werden.
Da es sich bei Bestellungen im Internet um ein relativ neues Verhalten handelt, das zum
Zeitpunkt der Untersuchung gerade erst in der Anfangsphase steckte, müssen zudem
weitere Einflussfaktoren angenommen werden, die dazu beitragen, eine Intention für die
vermehrte Durchführung von Online-Bestellungen auszubilden. Die Ergebnisse legen nahe,
dass die Variablen „Einstellung“, „subjektive Norm“ und „wahrgenommene Verhaltens-
kontrolle“ keine ausreichende Erklärungsbasis für die Intention, in Zukunft in stärkerem
Ausmaß Bestellungen im Internet zu tätigen, bieten. Als darüber hinausgehende Faktoren
wurden unter anderem die Leistungsmotivation sowie die antizipierte Vorstellung von den
Vorteilen des Einkaufens per Internet diskutiert. Inwieweit diese Faktoren sich als
tatsächliche Einflussgrößen auf die Intention erweisen, wäre in zukünftigen Studien zu
überprüfen.
Als Grund für den eher schwachen Einfluss der Intention auf das tatsächliche Verhalten
wurde unter anderem die fehlende Berücksichtigung von Verhaltensalternativen diskutiert,
die aus Gründen der Praktikabilität nicht berücksichtigt werden konnten. Die Intention für
den Einkauf im Internet kann zwar sehr stark sein, ist jedoch die Intention für ein
alternatives Verhalten stärker, so kommt es trotzdem nicht zu einer Online-Bestellung.
Eine große Stärke der Untersuchung liegt in ihrem längsschnittlichen Design. Viele Unter-
suchungen zur TOPB erfassen das tatsächliche Verhalten zum selben Messzeitpunkt wie
alle anderen Variablen und messen dadurch per definitionem vergangenes Verhalten,
obwohl sich die Intention, dieses Verhalten zu zeigen, auf die Zukunft bezieht. Da ver-
gangenes Verhalten in mehreren Studien als Prädiktor für zukünftiges Verhalten nachge-
wiesen werden konnte, widerspricht eine Gleichsetzung von vergangenem und zukünfti-
gem Verhalten der prognostischen Zielsetzung der TOPB. In der vorgestellten Telefon-
untersuchung wurde daher das Verhalten in einer zweiten Befragung erhoben. Auf diese
Weise blieb die logische Reihenfolge von Intention und Verhalten bestehen und spiegelt
die kausalen Abläufe im Zustandekommen von Verhalten korrekt wider.
206
Abgesehen von den methodischen Problemen legen die Ergebnisse der Telefonbefragung
den Schluss nahe, dass es für die Anwendung der TOPB auf die organisationale
Beschaffung von Büromaterial via Internet einiger Erweiterungen bedarf. Im Kontext des
E-Commerce scheint es sowohl auf die Intention als auch auf das tatsächliche Verhalten
zusätzliche Einflussfaktoren zu geben, die in der TOPB unberücksichtigt bleiben. Eine
Vielzahl an Parametern, die dabei eine Rolle spielen könnten, wurde in Kapitel 3.2.5
ausführlich diskutiert. Welche konkreten Einflussgrößen sich tatsächlich als zusätzliche
Determinanten erweisen würden, wäre in weiteren Studien zu überprüfen.
In der vorliegenden Arbeit wurde im Rahmen einer zweiten empirischen Untersuchung ein
Modell erarbeitet, das noch einen Schritt weiter geht. Das Ziel war die Entwicklung eines
E-Commerce-Kundenloyalitätsmodells, das auf den Variablen der TOPB basiert. Zu
diesem Zweck wurden die TOPB-Variablen auf die Phänomene Kundenzufriedenheit und
Kundenloyalität übertragen und um das Konstrukt „Verbundenheit“ sowie um die – als
Spezifikum des Internet identifizierten – Sicherheitsbedenken der Kunden erweitert.
Zudem wurden die einzelnen Zufriedenheitsparameter hinsichtlich der Stärke ihres Einflus-
ses auf die Gesamtzufriedenheit analysiert. Insgesamt ergab sich ein Modell, das präzise
Aussagen über die Determinanten von Kundenloyalität im Internet liefert und aufzeigt,
welche Leistungsparameter die größte Rolle im E-Commerce spielen. Auf diese Wiese
können konkrete Handlungsempfehlungen für die Verbesserung der Kundenzufriedenheit
sowie der Kundenloyalität im Bereich des E-Commerce, insbesondere des Business-to-
Business-Sektors, gegeben werden.
Die Ergebnisse der Hypothesenprüfung zeigten jedoch, dass das vorgestellte E-Commerce-
Kundenloyalitätsmodell nicht in allen Teilen bestätigt werden konnte. Entgegen der aufge-
stellten Hypothese konnte kein Einfluss der Verbundenheit auf die Kundenloyalität festge-
stellt werden. Auch die Einflüsse von Sicherheitsbedenken und wahrgenommener Verhal-
tenskontrolle auf das Treueverhalten von Kunden wurden nur in jeweils einer Stichprobe
signifikant. Als sehr stabiler und höchst signifikanter Einflussfaktor erwies sich dagegen
die Globalzufriedenheit. Diese kann somit als wichtigste und empirisch eindeutig belegte
Determinante sowohl der Wiederkauf- als auch der Weiterempfehlungsabsicht betrachtet
werden.
207
Der nicht signifikante Einfluss der Verbundenheit muss eindeutig auf die geringe Varianz
in der Variablen zurückgeführt werden. Ob sich die Verbundenheit bei stärkerer Varianz in
den empirischen Daten als relevante Determinante der Kundenloyalität erweisen würde,
wäre in weiteren Untersuchungen zu testen. Zudem stellt sich die Frage, ob die
Verbundenheit, operationalisiert als das Vertrauen in einen Anbieter, eventuell für die
Wahl des Anbieters eine Rolle spielt und dadurch für Wiederkäufe und Weiterempfehlung
irrelevant ist, da die Wahl bereits auf einen Anbieter gefallen ist, zu dem der Käufer ein
gewisses Vertrauen hat. Der Einfluss der Verbundenheit auf die Wahl zwischen
verschiedenen Anbietern wäre dementsprechend in weitern Studien zu überprüfen.
Dass Sicherheitsbedenken sich als nicht relevant für die Treue gegenüber einem Anbieter
herausstellten, liegt darin begründet, dass sie im Hinblick auf den untersuchten Anbieter
kaum vorhanden sind. Während gegenüber dem Einkauf im Internet im Allgemeinen deut-
liche Sicherheitsbedenken bestehen, sind sie gegenüber der Website des untersuchten
Anbieters äußerst gering ausgeprägt. Daraus lässt sich schließen, dass geringe Sicherheits-
bedenken keine hemmenden Auswirkungen auf die Wiederkauf- und die Weiterempfeh-
lungsabsicht haben. Ob starke Sicherheitsbedenken sich negativ auf die Kundenloyalität
auswirken, muss hypothetisch bleiben und wäre in weiteren Studien zu überprüfen.
Es kann darüber hinaus die Hypothese gebildet werden, dass Sicherheitsbedenken zwar
keine Rolle für die Wiederkauf- und die Weiterempfehlungsabsicht spielen, aber für die
Wahl eines Anbieters und damit für den Erstkauf bei einem E-Commerce-Händler relevant
sind. Für diesen Zusammenhang besteht jedoch weiterer Forschungsbedarf.
Sicherheitsbedenken als irrelevant für den Einkauf im Internet zu bezeichnen, wäre
dennoch ein grober Trugschluss. Die Ergebnisse aller durchgeführten Untersuchungen, ein-
schließlich der Vorstudie, legen nahe, dass es für ein E-Commerce-Unternehmen äußerst
wichtig ist, die Kunden von der Sicherheit seiner Website zu überzeugen. Ansatzpunkte zur
Minimierung der Sicherheitsbedenken sind z.B. die Bekanntheit und das Image eines
Unternehmens sowie Zertifizierungen und Gütesiegel einer Website. Die Untersuchung
zeigte zudem, dass Sicherheitsbedenken insbesondere durch den Aufbau einer emotionalen
Bindung seitens des Kunden vermindert werden können. Die Verbundenheit eines Kunden
weist einen sehr hohen Zusammenhang mit dessen Sicherheitsbedenken auf. Die Steige-
rung der emotionalen Bindung kann z.B. durch eine besonders zuvorkommende und ver-
ständnisvolle Betreuung durch das Call Center erreicht werden. Hat der Kunde ein
208
Anliegen (z.B. Probleme bei der Durchführung der Bestellung oder eine Beschwerde), das
auf nette Art und zu seiner Zufriedenheit erledigt wird, kann das seine emotionale Bindung
an das Unternehmen erhöhen.
Die wahrgenommene Verhaltenskontrolle erweist sich nur als schwacher Hinderungsgrund
für die Wiederkauf- und Weiterempfehlungsabsicht. Es muss vermutet werden, dass der
starke Einfluss der Globalzufriedenheit, der in beiden Stichproben höchst signifikant
wurde, einen Mangel an wahrgenommener Verhaltenskontrolle überlagert, der Wunsch
nach Zufriedenheit bei den Kunden also stärker ist als ihr Defizit an wahrgenommener
Verhaltenskontrolle.
Insgesamt muss berücksichtigt werden, dass es sich bei dem vorgestellten Modell um ein
Kundenloyalitätsmodell handelt, das heißt definitionsgemäß Verhaltensabsichten abgefragt
wurden (vgl. Kapitel 2.6.2). Inwieweit das intendierte Verhalten auch umgesetzt wird, wäre
anhand eines erweiterten Kundenbindungsmodells zu überprüfen. Zu diesem Zweck müss-
ten sogenannte Panel-Untersuchungen durchgeführt werden, in denen die gleichen Perso-
nen an mindestens zwei Messzeitpunkten befragt werden.
Abschließend ist festzuhalten, dass die Globalzufriedenheit als wichtigste Determinante
des Treueverhaltens von Kunden betrachtet werden muss. Für die Unternehmenspraxis ist
dabei von besonderer Bedeutung, welche einzelnen Leistungsparameter eines Unter-
nehmens am stärksten zur Globalzufriedenheit der Kunden beitragen. Die vorliegende
Untersuchung kann diese Frage im Hinblick auf den organisationalen Einkauf im Internet
beantworten. Es zeigte sich, dass die Gesamtzufriedenheit am stärksten determiniert wird
durch die Zufriedenheit mit der Schnelligkeit der Lieferung und der Benutzerfreundlichkeit
der Website. Weitere relevante Faktoren, die sich jeweils in einer der beiden Stichproben
als einflussreich erwiesen, sind die Produktauswahl, der Warenrücknahme-Service und die
Freundlichkeit am Telefon. Will ein E-Commerce-Unternehmen die Globalzufriedenheit
seiner Kunden und damit deren Wiederkauf- und Weiterempfehlungsabsicht erhöhen,
sollte es die genannten Kriterien durch entsprechende Maßnahmen optimieren und den
Erfolg dieses Vorgehens anhand eines kontinuierlichen Kundenzufriedenheits-Controllings
überprüfen.
209
4.2. Fazit und Ausblick
E-Commerce ist ein Bereich der Wirtschaft, der – insbesondere im Business-to-Business-
Sektor – in den kommenden Jahren immer stärker an Bedeutung gewinnen wird. Eine
wissenschaftliche Auseinandersetzung mit den Determinanten des Online-Kaufs, der
Kundenzufriedenheit und der Kundenloyalität scheint daher, gerade aus psychologischer
Sicht, dringend geboten. Um im E-Commerce bestehen zu können, muss ein Unternehmen
die Bedürfnisse und Wünsche seiner Kunden sowie die Determinanten ihrer Loyalität
genau kennen. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit bieten hierfür konkrete Handlungs-
ansätze.
Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die vorliegende Arbeit einen wichtigen
Beitrag hinsichtlich der Erforschung der Determinanten des Online-Kaufs sowie der
Kundenzufriedenheit und der Kundenloyalität im E-Commerce liefert. Dennoch muss auf
einige Restriktionen der Arbeit verwiesen werden, die gleichzeitig als Anknüpfungspunkte
für weitere Forschungsaktivitäten betrachtet werden können.
Das vorgestellte Modell wurde ausschließlich im Business-to-Business-Bereich sowie im
Hinblick auf den Einkauf von Büromaterial gestestet. Eine Erweiterung der ohnehin sehr
umfangreichen empirischen Untersuchungen auf andere Produktbereiche sowie auf den
Business-to-Consumer-Markt hätte den Rahmen dieser Arbeit gesprengt. Zur weiteren
Validierung des Modells wäre jedoch eine Überprüfung anhand anderer Produkte sowie im
Business-to-Consumer-Markt empfehlenswert.
Eine weitere Restriktion betrifft die statistische Analyse anhand von Regressionsmodellen.
Wie bereits beschrieben, können sich dabei Variablen als irrelevant herausstellen, wenn sie
eine zu geringe Varianz aufweisen. Zudem ermöglicht die Regressionsanalyse weder die
Berücksichtigung von Messfehlern noch den simultanen Test aller Hypothesen. Dies
gewährleisten neuere kausalanalytische Verfahren, wie z.B. lineare Strukturgleichungs-
modelle. Diese könnten in weiteren Untersuchungen dieser Thematik zur Anwendung
kommen.
Ein letzter Punkt betrifft eine empirische Kosten-Nutzen-Analyse der einzelnen Kunden-
zufriedenheits- und Kundenloyalitätsdeterminanten. Diese wäre wünschenswert, um E-
Commerce-Unternehmen weitere Ansatzpunkte für die Priorisierung der Maßnahmen zur
210
Steigerung der Wiederkauf- und Weiterempfehlungsbereitschaft an die Hand geben zu
können.
Der Nutzen des Modells für die Unternehmenspraxis liegt insbesondere in seiner Funktion
als Controllinginstrument. Mit Hilfe des entwickelten Online-Fragebogens kann der Grad
der Zufriedenheit der Kunden im Hinblick auf jeden einzelnen Leistungsparameter sowie
hinsichtlich aller weiteren Determinanten der Kundenloyalität Monat für Monat gemessen,
seine Veränderungen verfolgt und entsprechende Maßnahmen ergriffen werden. Zudem
bietet das Modell einen interessanten Einblick in die psychologischen Prozesse, die beim
Online-Kauf ablaufen und bietet damit eine breite Basis für ein umfassendes Verständnis
des Kunden.
211
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239
ANHANG
240
Fragebogen der Telefonbefragung (1. Befragung)
1. Wie häufig nutzen Sie das Internet, sei es privat oder geschäftlich? Gemeint ist hier jede Internet-Nutzung außer E-Mail.
�� täglich �� mehrmals pro Woche �� einmal pro Woche �� 1-3 Mal pro Monat �� seltener �� nie
2. Wie oft bestellen Sie - sei es privat oder geschäftlich - im Internet?
�� ca. 1-mal pro Woche �� ca. 2-3-mal im Monat �� ca. 1-mal im Monat �� ca. 1-2-mal im Vierteljahr �� seltener �� nie
3. Wenn Sie nun ganz allgemein an das Einkaufen im Internet denken. Welche Begriffe verbinden Sie mit dem Einkaufen im Internet? Ich lese Ihnen nun einige Gegensatzpaare vor. Bitte sagen Sie mir bei jedem Begriffspaar auf einer Skala von 1 bis 6, welchen der beiden Begriffe Sie stärker mit dem Einkaufen im Internet verbinden. Das erste Begriffspaar ist „bequem-aufwendig“. „Bequem“ hat also den Wert 1, „aufwendig“ den Wert 6. Haben Sie dazu noch Fragen? (Ggf. erneut erklären, gleicher Wortlaut) Dann vergeben Sie jetzt bitte Ihre Einschätzung für das Begriffspaar „bequem - aufwendig“. Welchen Begriff verbinden Sie stärker mit dem Einkaufen im Internet?
1 2 3 4 5 6
� bequem��---------�---------�---------�---------�---------� aufwendig � gut��---------�---------�---------�---------�---------���schlecht � preiswert��---------�---------�---------�---------�---------���teuer � sicher��---------�---------�---------�---------�---------���unsicher � sympathisch��---------�---------�---------�---------�---------���unsympathisch � nützlich��---------�---------�---------�---------�---------���überflüssig � zeitsparend��---------�---------�---------�---------�---------���zeitaufwendig � persönlich��---------�---------�---------�---------�---------���unpersönlich
4. Worauf legen Sie am meisten Wert, wenn Sie im Internet einkaufen? Bitte nennen Sie den wichtigsten Aspekt zuerst, danach den zweitwichtigsten usw.
1. ________________
2. ________________
3. ________________
241
5. Welchen Anteil Ihres Büromaterial-Bedarfs decken Sie über das Internet?
�� über 90 % �� zwischen 50 und 90 % �� ca. 50 % �� zwischen 10 und 50 % �� bis zu 10 % �� 0 %
6. Werden Bestellungen von Bürobedarf per Internet bei Ihnen in Zukunft eher
�� zunehmen, �� gleich bleiben oder �� abnehmen?
7. Haben Sie Sicherheitsbedenken im Hinblick auf Bestellungen im Internet?
�� ja -> weiter mit Frage 8 �� nein -> weiter mit Frage 9
8. Können Sie mir sagen, welche konkreten Sicherheitsbedenken Sie im Hinblick auf Bestellungen im Internet haben?
__________________________________________________________________
9. Haben Sie persönlich schon einmal negative Erfahrungen im Hinblick auf die Sicherheit des Internet gemacht?
�� ja -> weiter mit Frage 10 �� nein -> weiter mit Frage 11
10. Was für Erfahrungen waren das?
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
11. Ich lese Ihnen nun eine Aussage vor. Bitte sagen Sie mir auf einer Skala von 1-6, inwieweit Sie dieser Aussage zustimmen. 1 bedeutet „Ich stimme voll zu“, 6 bedeutet „Ich stimme überhaupt nicht zu“. Hier nun die Aussage: „Der Umgang mit dem Internet wird in unserem Unternehmen als selbstverständlich vorausgesetzt.“
Ich stimme voll zu. Ich stimme überhaupt nicht zu. 1 2 3 4 5 6
� � �---------�---------�---------�---------�---------�
242
Nun noch ein paar ganz allgemeine Fragen zur Beschaffung von Büromaterial, ganz unabhängig, ob per Telefon, Fax, Internet oder direkt im Laden.
12. Worauf achten Sie beim Einkauf von Büromaterial am meisten? Bitte nennen Sie das wichtigste Kriterium zuerst, danach das zweitwichtigste usw.
1. ________________
2. ________________
3. ________________
2. a) Wenn Sie Büromaterial bestellen, welche Anbieter kommen dabei für Sie in Frage? Nennen Sie bitte alle Anbieter, die Sie dabei in Erwägung ziehen.
b) Bei welchem dieser Anbieter haben Sie schon bestellt?
c) Bei welchem dieser Anbieter haben Sie schon über das Internet bestellt? a) Anbieter b) bestellt c) im Internet bestellt
13. Wie viele Mitarbeiter beschäftigt Ihr Unternehmen?
�� 1-10 �� 11-50 �� 51-250 �� 251-500 �� 501-1000 �� über 1000
14. In welcher Branche ist Ihr Unternehmen tätig?
_________________________________
Ganz herzlichen Dank, dass Sie an der Befragung teilgenommen haben!
243
Fragebogen der Telefonbefragung (Follow-up-Befragung)
1. Wie oft bestellen Sie - sei es privat oder geschäftlich - im Internet?
�� ca. 1-mal pro Woche �� ca. 2-3-mal im Monat �� ca. 1-mal im Monat �� ca. 1-2-mal im Vierteljahr �� seltener �� nie
2. Wenn Sie nun ganz allgemein an das Einkaufen im Internet denken. Welche Begriffe verbinden Sie mit dem Einkaufen im Internet? Ich lese Ihnen nun einige Gegensatzpaare vor. Bitte sagen Sie mir bei jedem Begriffspaar auf einer Skala von 1 bis 6, welchen der beiden Begriffe Sie stärker mit dem Einkaufen im Internet verbinden. Das erste Begriffspaar ist „bequem-aufwendig“. „Bequem“ hat also den Wert 1, „aufwendig“ den Wert 6. Haben Sie dazu noch Fragen? (Ggf. erneut erklären, gleicher Wortlaut) Dann vergeben Sie jetzt bitte Ihre Einschätzung für das Begriffspaar „bequem - aufwendig“. Welchen Begriff verbinden Sie stärker mit dem Einkaufen im Internet?
1 2 3 4 5 6
� bequem��---------�---------�---------�---------�---------� aufwendig � gut��---------�---------�---------�---------�---------���schlecht � preiswert��---------�---------�---------�---------�---------���teuer � sicher��---------�---------�---------�---------�---------���unsicher � sympathisch��---------�---------�---------�---------�---------���unsympathisch � nützlich��---------�---------�---------�---------�---------���überflüssig � zeitsparend��---------�---------�---------�---------�---------���zeitaufwendig � persönlich��---------�---------�---------�---------�---------���unpersönlich
3. Welchen Anteil Ihres Büromaterial-Bedarfs decken Sie über das Internet?
�� über 90 % �� zwischen 50 und 90 % �� ca. 50 % �� zwischen 10 und 50 % �� bis zu 10 % �� 0 %
4. Wenn Sie überlegen, welchen Anteil Ihres Büromaterial-Bedarfs Sie noch im Februar über das Internet gedeckt haben, was würden Sie sagen: Hat der Anteil eher
�� zugenommen, �� ist er gleich geblieben oder �� hat er abgenommen?
5. Und wie schätzen Sie diesen Anteil für die Zukunft ein: Werden Bestellungen von Bürobedarf per Internet bei Ihnen in Zukunft eher
�� zunehmen, �� gleich bleiben oder �� abnehmen?
244
6. Ich lese Ihnen nun eine Aussage vor. Bitte sagen Sie mir auf einer Skala von 1-6, inwieweit Sie dieser Aussage zustimmen. 1 bedeutet „Ich stimme voll zu“, 6 bedeutet „Ich stimme überhaupt nicht zu“. Hier nun die Aussage: „Der Umgang mit dem Internet wird in unserem Unternehmen als selbstverständlich vorausgesetzt.“
Ich stimme voll zu. Ich stimme überhaupt nicht zu. 1 2 3 4 5 6
� �---------�---------�---------�---------�---------�
Ganz herzlichen Dank, dass Sie an der Befragung teilgenommen haben!
245
Fragebogen der Online-Befragung
1. Wie oft haben Sie schon bei FIRMENNAME eingekauft?
�� einmal �� 2-5-mal �� öfter als 5-mal
2. Aus welchem Grund haben Sie sich entschlossen, bei FIRMENNAME einzukaufen? Mehrfachantworten möglich.
�� Preisvorteil �� schnelle Lieferung �� hohe Servicequalität �� Einsparung bei Prozesskosten �� Einkaufserlebnis �� Sonstiges _________________________________________________
3. Wie zufrieden sind Sie mit folgenden Merkmalen und Leistungen von FIRMENNAME? Bitte beurteilen Sie nur diejenigen, die Sie bereits bei uns kennen gelernt haben.
sehr gar nicht zufrieden zufrieden 1 2 3 4 5 6 kann ich nicht beurteilen
�Benutzerfreundlichkeit �----------�----------�----------�----------�----------� ��
� Produktauswahl �----------�----------�----------�----------�----------� ��
� Angebote/Aktionen �----------�----------�----------�----------�----------� ��
Preis-Leistungs-Verhältnis �----------�----------�----------�----------�----------� ��
� Geschwindigkeit � des Seitenaufbaus �----------�----------�----------�----------�----------� ��
� Suchfunktion �----------�----------�----------�----------�----------� ��
� Informationen über � Verfügbarkeit der Waren �----------�----------�----------�----------�----------� ��
�Schnelligkeit der Lieferung �----------�----------�----------�----------�----------� ��
Benachrichtigung � bei Lieferverzögerungen �----------�----------�----------�----------�----------� ��
Bearbeitung � von Telefonanfragen �----------�----------�----------�----------�----------� ��
Freundlichkeit am Telefon �----------�----------�----------�----------�----------� ��
Verständlichkeit � der Rechnungsstellung �----------�----------�----------�----------�----------� ��
Warenrücknahme-Service �----------�----------�----------�----------�----------� ��
�
� �
� �
246
4. Wie zufrieden sind Sie mit FIRMENNAME insgesamt?
sehr zufrieden gar nicht zufrieden 1 2 3 4 5 6
� �---------�---------�---------�---------�---------��
�
5. Wie hoch ist Ihr Vertrauen in FIRMENNAME?
hoch niedrig 1 2 3 4 5 6 kann ich nicht beurteilen
� �---------�---------�---------�---------�---------��� ��
�
6. Wie hoch sind Ihre Sicherheitsbedenken gegenüber der Website von FIRMENNAME?
niedrig hoch 1 2 3 4 5 6 kann ich nicht beurteilen
� �---------�---------�---------�---------�---------��� ��
7. Empfinden Sie FIRMENNAME als „persönlicher“ im Vergleich zu anderen
Internet-Anbietern?
�� ja �� nein �� weiß nicht/kann ich nicht beurteilen
8. Wie könnte das Einkaufen bei FIRMENNAME für Sie noch weiter verbessert werden?
_______________________________________________________________
9. Welche zusätzlichen Produkte, Dienstleistungen oder auch Informationen würden Sie auf FIRMENNAME gerne bestellen bzw. vorfinden?
_______________________________________________________________
10. Mit welchen 3 Begriffen würden Sie FIRMENNAME spontan beschreiben?
1. ________________
2. ________________
3. ________________
11. Haben Sie vor, bei Bedarf (wieder) bei FIRMENNAME einzukaufen?
�� ja, sehr häufig �� ja, häufig �� ja, gelegentlich �� nein �� vielleicht/weiß nicht
Wenn nein, warum nicht? ___________________________________
247
12. Werden Sie FIRMENNAME weiterempfehlen?
�� ja �� nein �� vielleicht/weiß nicht
Nun noch ein paar allgemeine Fragen zum Internet:
13. Wie häufig nutzen Sie das Internet, um Informationen oder Produkte zu beschaffen (privat und geschäftlich)?
�� täglich �� mehrmals pro Woche �� einmal pro Woche �� 1-3-mal pro Monat �� seltener
14. Denken Sie nun bitte ganz allgemein an das Einkaufen im Internet, völlig unabhängig von Anbieter und Produkt. Welche Begriffe verbinden Sie mit dem Einkaufen im Internet?
� bequem��---------�---------�---------�---------�---------� aufwendig � gut��---------�---------�---------�---------�---------���schlecht � preiswert��---------�---------�---------�---------�---------���teuer � sicher��---------�---------�---------�---------�---------���unsicher � sympathisch��---------�---------�---------�---------�---------���unsympathisch � nützlich��---------�---------�---------�---------�---------���überflüssig � zeitsparend��---------�---------�---------�---------�---------���zeitaufwendig � persönlich��---------�---------�---------�---------�---------���unpersönlich
15. Wie oft bestellen Sie - sei es privat oder geschäftlich - im Internet? (egal welches Produkt)
�� ca. einmal pro Woche �� ca. 2–3-mal im Monat �� ca. einmal im Monat �� ca. 1- 2-mal im Vierteljahr �� seltener �� nie
16. Worauf legen Sie am meisten Wert, wenn Sie im Internet einkaufen? Bitte nennen Sie den wichtigsten Aspekt zuerst, danach den zweitwichtigsten usw. Sie können bis zu 3 Punkte eingeben.
1. ________________
2. ________________
3. ________________
248
17. Welchen Anteil Ihres Büromaterial-Bedarfs decken Sie über das Internet?
�� über 90 % �� zwischen 50 - 90 % �� ca. 50 % �� zwischen 10 – 50 % �� bis zu 10 % �� 0 %
18. Werden Bestellungen von Bürobedarf per Internet bei Ihnen in Zukunft eher
�� zunehmen, �� gleich bleiben oder �� abnehmen?
19. Worauf achten Sie beim Einkauf von Büromaterial am meisten? Bitte geben Sie das wichtigste Kriterium zuerst ein, dann das zweitwichtigste usw. Sie können bis zu 3 Kriterien eingeben.
1. ________________
2. ________________
3. ________________
20. Wie viele Mitarbeiter hat Ihr Unternehmen?
�� 1-10 �� 11-50 �� 51-250 �� 251-500 �� 501-1000 �� über 1000
21. In welcher Branche ist Ihr Unternehmen tätig?
_____________________________________
Vielen Dank!
249
Eidesstattliche Versicherung
Hiermit versichere ich, dass die Dissertation von mir selbstständig angefertigt wurde und
alle von mir genutzten Hilfsmittel und Hilfen von mir angegeben wurden. Ich versichere,
dass die wörtlich oder dem Sinne nach anderen Veröffentlichungen entnommenen Stellen
von mir kenntlich gemacht wurden.
München, 25. Oktober 2002
Eidesstattliche Erklärung
Ich erkläre hiermit, dass ich mich bisher keiner weiteren Doktorprüfung unterzogen habe.
Ich habe die Dissertation in der gegenwärtigen oder einer anderen Fassung an keiner
anderen Fakultät eingereicht.
München, 25. Oktober 2002
250
Lebenslauf
Persönliche Daten Name Isabell Mentzel Geburtsdatum 25.04.1971 Schulbildung Sept. 1977 – Aug. 1981 Friedrich-Ebert-Grundschule, Augsburg Sept. 1981 – Juni 1990 Gymnasium Maria Stern, Augsburg Juni 1990 Abitur Studium Nov. 1991 – März 1998 Studium der Psychologie an der Ludwig-Maximilians-
Universität München März 1998 Diplom der Psychologie Juli 2000 – April 2003 Promotion zum Thema „Kaufverhalten und Kundenloyalität im
Internet – zwei empirische Untersuchungen” an der Ernst-Moritz-Arndt-Universität Greifswald
Beruf Marktforscherin Mai – Dezember 1998 Freelancer Januar 1999 – Juni 2000 Mediaagentur MediaPlus, München September 2000 – August 2001 Allago AG, Bad Vilbel