Die abstrakte Grafik zum Thema Loyalitäten steigern aus orangefarbenen und grauen Tönen zeigt stilisierte Figuren auf einem Puzzlespiel, wobei die eine Figur symbolhaft nicht zur Gruppe gehört.

Praxisbeispiel: Strukturgleichungsmodell

Aufgabenstellung

Um seine Marktposition in einem immer schwierigeren Umfeld (Globalisierung, harter Wettbewerb, neue Vertriebswege, kritische Nachfrager) zu stärken, führte ein mittelständischer Hersteller von Druckmaschinen eine Befragung seiner Kunden mit dem Ziel durch, die entscheidenden Treiber für Kundenbindung zu ermitteln. Um zudem neue Kunden zu gewinnen, sollten darüber hinaus die Mechanismen für eine hohe Empfehlungsbereitschaft durch die Bestandskunden analysiert werden.

Auf der Grundlage bestehender Theorien wurde ein Modell adaptiert, das die genannten Kausalbeziehungen umfasst.

Wir sehen ein Kausalmodell zur Erklärung von Kundenbindung und Weiterempfehlungsabsicht in dieser Kausalanalyse (Strukturgleichungsmodell).

Kausalmodell zur Erklärung von Kundenbindung und Weiterempfehlungsabsicht

Die Kundenbindung wird bedingt durch Kundenzufriedenheit und das Ausmaß an Wechselbarrieren. Für die Zufriedenheit gibt es eine Reihe von Einflussgrößen, die auf den konkreten Erfahrungen mit dem Unternehmen beruhen. Wechselbarrieren werden durch den zeitlichen und finanziellen Verlust bestimmt, der mit der Anbahnung und dem Vollzug eines Wechsels verbunden ist. Eine zentrale Fragestellung war, ob eher Zufriedenheit oder Wechselbarrieren die Bindung stärken.

Als Treiber für Weiterempfehlungsbereitschaft wurden Einflüsse durch Zufriedenheit und Bindung angenommen, darüber hinaus auch Auswirkungen aufgrund von Wechselbarrieren.

Analyse

Die genannten latenten Variablen (in der Modellgrafik durch Ellipsen dargestellt) erfordern eine Messung durch geeignete Indikatoren (in der Modellgrafik Rechtecke):

Die Treiber der Zufriedenheit wurden durch jeweils ein Item (z1 bis z7) auf einer Skala von 1 = „sehr zufrieden“ bis 5 = „sehr unzufrieden“ gemessen. Ebenso die Gesamtzufriedenheit (gesz).

Die Treiber der Wechselbarrieren wurden durch jeweils ein Item (b1 und b2) auf einer Skala von 1 = „hoch“ bis 5 = „niedrig“ erfasst, die Wechselbarrieren selbst mit einem Item (barr) auf der gleichen Skala.

Für die Operationalisierung der Kundenbindung dienten drei Items, die die Einstellungs- (kb1 und kb2) und Verhaltensebene (kb3) abdecken. Folgende Statements mit einer Antwortskala von 1 = „trifft voll und ganz zu“ bis 5 = „trifft überhaupt nicht zu“ legte man dazu den Befragten vor:

Für die Weiterempfehlungsabsicht wurden die Items

auf einer Skala von 1 = „trifft voll und ganz zu“ bis 5 = „trifft überhaupt nicht zu“ verwendet.

Die Schätzung des Kausalmodells erfolgte mit dem Tool RALV unter Vorgabe der Unabhängigkeit der Treiber der Kundenzufriedenheit untereinander, der Unabhängigkeit der beiden Treiber der Wechselbarrieren und der Unabhängigkeit von Kundenzufriedenheit und Wechselbarrieren, um mögliche Verzerrungen der Schätzergebnisse aufgrund von Multikollinearität zu vermeiden.

Es ergaben sich folgende Beta-Koeffizienten und Signifikanzen für die Teilmodelle und Total-Effects hinsichtlich Kundenbindung und Weiterempfehlungsabsicht:

Die Abbildung zeigt in einer Tabelle die Beta-Koeffizienten in diesem beispielhaften Strukturgleichungsmodell.

Beta-Koeffizienten

Alle Pfadkoeffizienten, abgesehen von „Kundenzufriedenheit → Weiterempfehlungsabsicht“ und „Zufriedenheit mit der Dokumentation → Kundenzufriedenheit“, sind bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% signifikant.

Die Abbildung zeigt in einer Tabelle die Signifikanzen in diesem beispielhaften Strukturgleichungsmodell.

Signifikanzen

Sowohl Kundenzufriedenheit als auch Wechselbarrieren stärken die Kundenbindung. Zwar ist der Einfluss der Wechselbarrieren (0.389) auf die Kundenbindung größer als der der Zufriedenheit (0.300). Allerdings wird der positive indirekte Einfluss der Wechselbarrieren über die Kundenbindung auf die Weiterempfehlungsabsicht (0.389 × 0.656 = 0.255) zunichte gemacht durch ihren direkten negativen Einfluss auf die Weiterempfehlungsabsicht (-0.267), so dass ein leicht negativer totaler Effekt von -0.011 resultiert. Weiterempfehlungen werden in diesem Beispiel somit weder durch Wechselbarrieren noch direkt durch die Kundenzufriedenheit beeinflusst, sondern indirekt über die durch Kundenzufriedenheit induzierte Bindung.

Die Abbildung zeigt in einer Tabelle die Total Effects in diesem beispielhaften Strukturgleichungsmodell.

Total Effects

Möchte das Unternehmen vor allem über Weiterempfehlungen neue Kunden gewinnen, sollte es daher Kundenzufriedenheit sicher stellen. Dabei ist besonders darauf zu achten, dass die Kunden neben der gelieferten Maschine vor allem mit der Betreuung durch den Außendienst und der Handhabung von Reklamationen / Beschwerden zufrieden sind. Möchte das Unternehmen in erster Linie seine Bestandskunden halten, sollte es sich auf den Aufbau von Wechselbarrieren (z.B. Vermittlung von produktspezifischem Know-how) konzentrieren.