Kaufverhalten und Kundenloyalität im E-Commerce – zwei

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



3.3.3. Analyse der empirischen Daten .................................................................. 162

3.3.3.1. Zufriedenheit.................................................................................. 162

3.3.3.2. Verbundenheit................................................................................ 164

3.3.3.3. Sicherheitsbedenken ...................................................................... 165



3.3.4. 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


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



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






β0, β1: empirisch bestimmte Gewichtungsparameter (relative Wichtigkeit der einzelnen Konstrukte)



i, j: Zählvariablen

1,,1

0,,1

ββ ⋅��

��

�+⋅�

�

��

�=≈ ��==

jSNjSN

m

jiErgiErg

n

i

MÜBÜIV

iErgiErg

n

iV BÜE

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==

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






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



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

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1,,1

0,,1

βββ ⋅��

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��

�+⋅�

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�=≈ ��===

kWKkWK

l

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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


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


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)


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


Befragung(zweiter Messzeit-

punkt)


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


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


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


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


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


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


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


Verbundenheit


Wiederkaufabsicht


kontrolle

H1a

H2a

H3a

H4a

Abbildung 36: Modellvariante A


Verbundenheit


Weiter-empfehlungs-

absicht


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.


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.


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


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).


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


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).


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)


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


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


Verbundenheit


Wiederkaufabsicht


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


Verbundenheit



kontrolle

r = 0,384**

r = 0,234**

r = 0,203**

r = 0,076**


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


Verbundenheit



kontrolle

r = 0,131**

r = 0,496**

r = 0,045r = - 0,012


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


Verbundenheit


Wiederkaufabsicht


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:


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


Verbundenheit



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:


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


Produktauswahl

Angebote/Aktionen



Suchfunktion








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).


Verbundenheit


Wiederkaufabsicht


kontrolle

r = 0,389**

r = 0,325**

r = 0,338**

r = 0,246**


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


Verbundenheit



kontrolle

r = 0,412**

r = 0,245**

r = 0,260**

r = 0,076**


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


Produktauswahl

Angebote/Aktionen



Suchfunktion








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


Verbundenheit



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.


Verbundenheit


Wiederkaufabsicht


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


Verbundenheit



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.


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.


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.


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.


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.


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


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 %


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


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 %


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


Verbundenheit



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)


Verbundenheit



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



�� 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


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?


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


�� 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


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

Documents

Kaufverhalten und Kundenloyalität im E-Commerce – zwei