- Marketing Center Münster
Werbung
Westfälische Wilhelms-Universität Münster ARBEITSPAPIER WORKING PAPER Nr. 47/2009 Klaus Backhaus Oliver Beideck Maik Eisenbeiß Kundenzufriedenheit Eine Meta-Analyse empirischer Befunde Herausgeber: Förderkreis für Industriegütermarketing e.V. an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster c/o Prof. Dr. Dr. h.c. Klaus Backhaus Westfälische Wilhelms-Universität Münster Prof. Dr. Dr. h.c. Klaus Backhaus c/o Marketing Centrum Münster Institut für Anlagen und Systemtechnologien Am Stadtgraben 13–15 48143 Münster Tel.: 0251-83-22861 Fax: 0251-83-22903 E-Mail: [email protected] Dipl.-Kfm. Oliver Beideck Oliver Beideck Drosselkamp 10 59065 Hamm E-Mail: [email protected] Dr. Maik Eisenbeiß c/o Marketing Centrum Münster Institut für Anlagen und Systemtechnologien Am Stadtgraben 13–15 48143 Münster Tel.: 0251-83-29920 Fax: 0251-83-22903 E-Mail: [email protected] III Inhaltsverzeichnis Tabellenverzeichnis ................................................................................................................. IV Abbildungsverzeichnis...............................................................................................................V 1 Einleitung...........................................................................................................................1 2 Kundenzufriedenheit ........................................................................................................3 2.1 Die Kundenzufriedenheit im Marketing ..................................................................3 2.2 Erklärende Variablen von Kundenzufriedenheit......................................................4 2.2.1 Erwartungen .................................................................................................4 2.2.2 Diskonfirmation ...........................................................................................5 2.2.3 Leistung........................................................................................................5 2.2.4 Gerechtigkeit ................................................................................................7 2.2.5 Emotionen ....................................................................................................8 2.3 Erklärte Variablen von Kundenzufriedenheit ..........................................................8 2.3.1 Wiederkauf/Wiederkaufabsicht....................................................................8 2.3.2 Positive Mund-zu-Mund-Propaganda ........................................................10 2.3.3 Loyalität .....................................................................................................10 2.3.4 Zahlungsbereitschaft ..................................................................................10 2.3.5 Beschwerdeverhalten .................................................................................11 3 Die Meta-Analyse ............................................................................................................13 4 Meta-Analyse zur Kundenzufriedenheit.......................................................................17 4.1 Studiendesign .........................................................................................................17 4.2 Ergebnisse der Meta-Analyse ................................................................................19 4.2.1 Ergebnisse der metaanalytischen Zusammenfassung ................................19 4.2.2 Ergebnisse der Moderatoranalyse ..............................................................21 5 Implikationen ..................................................................................................................26 IV Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Informationen zu den in der Meta-Analyse ermittelten Korrelationen....................19 Tabelle 2: Statistiken der Meta-Analyse...................................................................................20 Tabelle 3: Regressionskoeffizienten (und Standardfehler) der Moderatoranalysen.................25 V Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Das Mehr-Faktoren-Modell ................................................................................. 7 Abbildung 2: Ausgangsmodell der Meta-Analyse ................................................................... 18 Abbildung 3: Mittlere Korrelationskoeffizienten..................................................................... 20 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 1 1 Einleitung Die Zufriedenheit des Kunden nimmt in der heutigen Unternehmenspraxis einen bedeutenden Stellenwert ein. Dies zeigt sich insbesondere darin, dass die Kundenzufriedenheit angesichts eines hohen Konkurrenzdrucks auf gesättigten Märkten fest in den Zielsystemen vieler Unternehmen verankert ist.1 Insbesondere dann, wenn nicht einmalige Transaktionen, sondern längerfristige Kundenbeziehungen verfolgt werden, wird die Zufriedenheit der Kunden als zentraler Faktor unternehmerischen Erfolgs angesehen.2 In diesen Fällen werden beträchtliche Ressourcen in die Messung und das Management von Kundenzufriedenheit investiert.3 Aus wissenschaftlicher Sicht lässt sich ein derartiger Ressourceneinsatz durch verschiedene Untersuchungsbefunde rechtfertigen, die belegen, dass durch zufriedene Kunden der Erfolg des Unternehmens langfristig gesichert werden kann.4 Nichtsdestotrotz ist die wissenschaftliche Literatur nach wie vor durch zahlreiche, teilweise divergierende Auffassungen sowie empirische Befunde zum Thema Kundenzufriedenheit gekennzeichnet; dies betrifft sowohl den Entstehungsprozess als auch die verhaltensbedingten Auswirkungen von Kundenzufriedenheit. Vor diesem Hintergrund haben Szymanski/Henard (2001) eine Meta-Analyse zu diesem Thema veröffentlicht. Ihr Ziel war es, die bisherigen empirischen Befunde rund um das Thema Kundenzufriedenheit metaanalytisch zu verdichten, um die zentralen Treiber und Verhaltensauswirkungen von Kundenzufriedenheit sichtbar zu machen. Mit der vorliegenden metaanalytischen Untersuchung sollen die Ergebnisse von Szymanski/Henard (2001), die den Forschungsstand bis in das Jahr 1998 dokumentieren, insbesondere um „neuere“ Studien bzw. Erkenntnisse der Kundenzufriedenheitsforschung angereichert werden. Zur Bearbeitung dieser Zielsetzung werden in Abschnitt 2 zunächst die theoretischen Grundlagen zum Konstrukt der Kundenzufriedenheit dargestellt, um darauf aufbauend die in der Literatur genannten Einflussgrößen sowie Verhaltensauswirkungen von Kundenzufriedenheit aufzuzeigen. In Abschnitt 3 erfolgt die Vorstellung der metaanalytischen Untersuchungsmethodik, die in der vorliegenden Studie zur Anwendung kommt (psychometrische Meta-Analyse). Das Studiendesign und die eigentlichen Ergebnisse, die sich aus der Meta- 1 Vgl. Appel (1996); Dörner (2006); Riebsamen (2005). Vgl. Giering (2000), S. 2. 3 Vgl. Homburg; Bucerius (2006); Mithas; Krishnan; Fornell (2005). 4 Vgl. z.B. Anderson; Fornell; Lehmann (1994); Anderson; Fornell; Rust (1997); Bolton (1998); Fischer; Herrmann; Huber (2001); Rust; Moorman; Dickson (2002). 2 2 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde Analyse ableiten lassen, werden in Abschnitt 4 vorgestellt. Die Arbeit schließt in Abschnitt 5 mit einer zusammenführenden Betrachtung der zentralen Erkenntnisse aus der vorliegenden Meta-Analyse und der Meta-Analyse von Szymanski/Henard (2001) sowie den daraus ableitbaren Implikationen. Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 2 Kundenzufriedenheit 2.1 Die Kundenzufriedenheit im Marketing 3 Der Begriff der Zufriedenheit als psychologisches Phänomen beschreibt die Erfüllung von Bedürfnissen, während Unzufriedenheit einen Zustand des Mangels und der Frustration darstellt.5 Eine Übertragung auf eine marketingorientierte Sicht der Zufriedenheit im Sinne von Kundenzufriedenheit ist hingegen ungleich schwerer. Obwohl die Kundenzufriedenheit inzwischen einen zentralen Forschungsschwerpunkt im Marketing darstellt, liegt zum gegenwärtigen Zeitpunkt (noch) keine allgemein anerkannte Begriffsdefinition vor. Die meisten Definitionsversuche ähneln sich dahingehend, dass Kundenzufriedenheit als Resultat eines psychologischen Evaluierungsprozesses aufgefasst wird, der sowohl eine affektive als auch eine kognitive Komponente besitzt.6 Zum einen werden Emotionen verarbeitet, die die Konsumenten während des Konsums empfinden. Zum anderen fließt die bewusst wahrgenommene Abweichung der gebotenen Leistung gegenüber einem Vergleichsstandard ein, für den zumeist Erwartungen vor dem Konsum angenommen werden. In der Literatur wird darüber hinaus zwischen Zufriedenheit mit einer einzelnen Transaktion, sogenannter transaktionsspezifischer Kundenzufriedenheit, und Zufriedenheit mit mehreren Transaktionen, sogenannter kumulativer Kundenzufriedenheit, unterschieden.7 Eine derart erweiterte Zufriedenheitsperspektive scheint insbesondere dann geboten, wenn die Geschäftsbeziehung zwischen Anbieter und Kunde einen langfristigen Charakter aufweist und durch wiederkehrende Einzeltransaktionen gekennzeichnet ist. In diesen Fällen ist zu erwarten, dass die Auswirkungen eines Zufriedenheitsurteils, welches auf wiederholter Erfahrung basiert und sich somit bei dem Kunden verfestigt hat, auf das Kundenverhalten größer sind als die der Zufriedenheit mit einer singulären Kauf- oder Konsumerfahrung.8 In der wissenschaftlichen Bearbeitung des Themas Kundenzufriedenheit lassen sich zwei grundlegende Fragestellungen identifizieren: 1. Durch welche Einflussgrößen wird das Zufriedenheitsurteil determiniert? (Erklärende Variablen von Kundenzufriedenheit) 2. Welche Auswirkungen hat (Un-)Zufriedenheit auf das Kundenverhalten? (Erklärte Variablen von Kundenzufriedenheit) 5 Vgl. Schütze (1992), S. 128. Vgl. etwa Homburg; Koschate; Hoyer (2005), S. 85. 7 Vgl. Oliver (1997), S. 15 ff. 8 Vgl. Giering (2000), S. 11 ff. 6 4 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde Die in der Literatur genannten zentralen Einflussgrößen sowie verhaltensbezogenen Auswirkungen von Kundenzufriedenheit sollen im Folgenden aus theoretischer Sicht näher erläutert werden. 2.2 Erklärende Variablen von Kundenzufriedenheit 2.2.1 Erwartungen In der Theorie werden zwei verschiedene Wirkungswege des Einflusses von Erwartungen auf die Zufriedenheit verfolgt: der direkte Zusammenhang sowie der der Zusammenhang über die Erfüllung bzw. Nichterfüllung von Erwartungen, auch Diskonfirmation genannt (vgl. hierzu Abschnitt 2.2.2). Der direkte Zusammenhang lässt sich mit der aus der Psychologie stammenden Assimilationstheorie begründen9, die in der Literatur auch Konsistenztheorie genannt wird.10 Die Assimilationstheorie geht davon aus, dass Personen nach einem kognitiven Gleichgewicht streben.11 Ein derartiger Gleichgewichtszustand ist im vorliegenden Fall genau dann gegeben, wenn die Erwartungen des Kunden durch die wahrgenommene Leistung erfüllt werden. Das Zufriedenheitsniveau entspricht in diesem Fall dem Konfirmationsniveau. Stimmt die wahrgenommene Leistung hingegen nicht mit den zuvor gebildeten Erwartungen überein, liegt eine sogenannte kognitive Dissonanz vor und das Zufriedenheitsniveau stimmt nicht länger mit dem Konfirmationsniveau überein.12 In diesem Fall wird bei dem Kunden ein Mechanismus aktiviert, der zu einer Verringerung der Diskrepanz zwischen den Erwartungen und der wahrgenommenen Leistung führt (Assimilationseffekt). Dabei kann der Kunde bspw. eine nachträgliche Korrektur der wahrgenommenen Leistung vornehmen.13 Die Konsequenz ist die Angleichung der Zufriedenheit an das Konfirmationsniveau. Das heißt, je höher (niedriger) die zuvor gebildeten Erwartungen ausfallen, desto höher (niedriger) ist das Konfirmationsniveau und desto höher wird – als Folge des Assimilationseffektes – auch die Zufriedenheit ausfallen. Insofern ist von einem positiven Zusammenhang zwischen Erwartungen und Zufriedenheit auszugehen. 9 Vgl. Szymanski; Henard (2001), S. 17. Vgl. Homburg; Stock-Homburg (2006), S. 24. 11 Vgl. Mittal; Kumar; Tsiros (1999), S. 91. 12 Vgl. Matzler (1997), S. 78 f. 13 Vgl. Homburg; Stock-Homburg (2006), S. 25. 10 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 2.2.2 5 Diskonfirmation Die erklärende Variable von Kundenzufriedenheit, die in der Literatur die größte Akzeptanz besitzt, ist die Diskonfirmation. Sie ist die entscheidende Größe des Confirmation/Disconfirmation-Paradigmas (C/D-Paradigmas). Das C/D-Paradigma postuliert, dass ein Kunde sein Zufriedenheitsurteil auf Basis eines komplexen psychischen Soll-IstVergleichsprozesses bildet.14 Die Ist-Komponente stellt dabei die Produktleistung dar. Sie kann sowohl als objektive als auch als subjektive Leistung eines Produkts oder einer Dienstleistung verstanden werden.15 Der Unterschied besteht darin, dass die subjektive Leistung durch die unterschiedliche Wahrnehmung jedes Kunden variiert, während die objektive Leistung für alle Konsumenten gleich ist.16 In der Literatur wird die Ist-Komponente bevorzugt als subjektive Leistung dargestellt. Die Soll-Komponente wird in der Literatur üblicherweise als Erwartung des Kunden hinsichtlich der Produktleistung konzeptualisiert.17 Diese besondere Form des C/D-Paradigmas wird vielfach auch als ExpectancyDisconfirmation-Modell bezeichnet.18 Stimmt die wahrgenommene Produktleistung mit der erwarteten Leistung überein, kommt es gemäß dem C/D-Paradigma zur Konfirmation (Bestätigung) der Erwartungen und es entsteht eine moderate Zufriedenheit. Übersteigt die wahrgenommene Produktleistung die Erwartungen (positive Diskonfirmation), resultiert besonders hohe Zufriedenheit. Liegt die wahrgenommene Leistung hingegen unterhalb des Vergleichsmaßstabs (negative Diskonfirmation), entsteht Unzufriedenheit. Demzufolge ist von einem positiven Zusammenhang zwischen Diskonfirmation und Kundenzufriedenheit auszugehen. 2.2.3 Leistung In der Literatur gilt es als gesicherte Erkenntnis, dass das wahrgenommene Leistungsniveau nicht nur über die Diskonfirmation einen positiven Einfluss auf die Kundenzufriedenheit ausübt, sondern auch auf direktem Wege.19 Beim direkten Einfluss der Leistung auf die Zufriedenheit werden drei Gruppen von Leistungsbestandteilen eines Produktes unterschieden, die die Zufriedenheit in unterschiedlicher Weise beeinflussen: Basis-, Leistungs- und Be14 Vgl. Bearden; Teel (1983) sowie Oliver (1980). Vgl. Tse; Wilton (1988), S. 206. 16 Vgl. Homburg; Stock-Homburg (2008), S. 21 f. 17 Vgl. u.a. Churchill; Suprenant, 1982; Oliver, 1997 18 Vgl. Fournier; Mick (1999). 19 Vgl. Homburg; Stock-Homburg (2006), S. 20. 15 6 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde geisterungsfaktoren.20 Die Basisfaktoren umfassen Leistungsbestandteile, die ein Produkt unbedingt bieten sollte.21 Bietet ein Produkt solche Leistungsbestandteile nicht, führt dies zu großer Unzufriedenheit des Kunden. Sind sie hingegen vorhanden, folgt hieraus lediglich eine Nichtunzufriedenheit. Basisfaktoren werden häufig von Kunden unbewusst vorausgesetzt, ohne dass sie dies explizit bekunden. Ein Beispiel für einen Basisfaktor ist eine Autoheizung. Ist sie vorhanden, nimmt ein Kunde dies als selbstverständlich hin, ohne die Heizung bewusst wahrzunehmen. Fehlt sie aber oder funktioniert sie nicht einwandfrei, führt dies zu großer Unzufriedenheit. Leistungsfaktoren sind Leistungsbestandteile, von denen man einen linearen Zusammenhang mit der Kundenzufriedenheit annimmt. Je besser ein Produkt bezüglich dieser Faktoren ist, desto zufriedener ist der Kunde. Solche Leistungsbestandteile werden in der Regel von Kunden ausdrücklich verlangt, so z. B. die Motorleistung eines Autos: Je schneller ein Auto ist, desto zufriedener ist der Kunde. Die Begeisterungsfaktoren eines Produktes sind Leistungsbestandteile, die Kunden nicht voraussetzen und auch nicht explizit fordern; was bedeutet, dass sie auch keine Erwartungen bezüglich dieser Leistungsbestandteile haben. Bietet ein Produkt die Bestandteile nicht, hat dies auch keine Unzufriedenheit zur Folge. Sind sie aber vorhanden, wird die Zufriedenheit enorm gesteigert. Bei einem Auto ist bspw. ein außergewöhnliches Design ein solcher Faktor. In Abbildung 1 sind die Zusammenhänge der verschiedenen Faktoren und der Zufriedenheit grafisch veranschaulicht. Für ein Produkt, das sich i.d.R. aus Begeisterungs-, Leistungs- und Basisfaktoren zusammensetzt, ist somit in der Gesamtbetrachtung von einem positiven Zusammenhang zwischen der wahrgenommenen Produktleistung und der Kundenzufriedenheit auszugehen. 20 21 Vgl. Homburg; Stock-Homburg (2006), S. 32 ff. Vgl. Huber; Hermann; Braunstein (2000), S. 72 f. Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 7 Zufriedenheit Begeisterungsfaktoren Leistungsfaktoren gute Leistung schlechte Leistung Basisfaktoren Unzufriedenheit Abbildung 1: Das Mehr-Faktoren-Modell Quelle: in Anlehnung an Huber; Hermann; Braunstein (2000), S. 73. 2.2.4 Gerechtigkeit Eine weitere in der Literatur diskutierte Erklärungsgröße von Kundenzufriedenheit ist die wahrgenommene (Un-)Gerechtigkeit.22 Als zentraler Baustein der Equity Theorie stellt sie das Ergebnis eines kognitiven Vergleichsprozesses dar, den ein Kunde zwischen seinen Aufwendungen (Outcome) und Erträgen (Input) mit dem Input-Outcome-Verhältnis einer Referenzperson (z.B. anbietendes Unternehmen, andere Kunden etc.) vollzieht.23 Im Gegensatz zum C/D-Paradigma bezieht sich der Vergleichsprozess somit nicht auf ein bestimmtes Objekt, wie etwa ein Produkt oder eine Dienstleistung, sondern auf die gesamte Transaktion.24 Wird das Input-Outcome-Verhältnis zwischen den Austauschpartnern als ungleich empfunden, liegt ein Zustand von Ungerechtigkeit (Inequity) vor. Ein derartiges Ungleichgewicht wird vom Kunden in Form einer inneren Spannung empfunden, das üblicherweise als Unzufriedenheit bezeichnet wird.25 Das Ausmaß der inneren Spannung bzw. der Unzufriedenheit ist dabei umso größer, je stärker die Diskrepenz zwischen den verglichenen Input-OutcomeRelationen ausfällt, d.h. je stärker die wahrgenommene Ungerechtigkeit ausfällt. Hingegen empfindet der Kunde genau dann Gerechtigkeit, wenn sein Input-Outcome-Verhältnis mit dem Verhältnis der Referenzperson übereinstimmt; unabhängig davon, ob die Abweichung 22 Vgl. Matzler (1997), S. 48 f. Vgl. Adams (1963), S. 424. 24 Vgl. Rudolph (1998), S. 26. 25 Vgl. Oliver; Swan (1989), S. 373. 23 8 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde aus Kundensicht eine Begünstigung oder eine Benachteiligung darstellt.26 Folgt man dieser Argumentation ist von einem positiven Einfluss der wahrgenommenen Gerechtigkeit auf die Zufriedenheit von Kunden auszugehen. 2.2.5 Emotionen Wie der Definition von Kundenzufriedenheit in Abschnitt 2.1 zu entnehmen ist, wird davon ausgegangen, dass neben den bisher genannten kognitiven Einflüssen auch affektive Einflüsse Auswirkungen auf das Zufriedenheitsurteil haben. So hinterlassen Emotionen, die während des Konsums eines Produktes empfunden werden, starke Spuren in der sogenannten episodischen Erinnerung.27 Je nachdem, ob die emotionalen Gefühlszustände positiver oder negativer Art sind, tragen sie – über die rein kognitiven Einflussgrößen hinaus – zu einer Erhöhung bzw. Verringerung des Zufriedenheitsurteils bei. Insofern ist von einem positiven Zusammenhang zwischen Emotionen und Kundenzufriedenheit auszugehen. Ferner wird angenommen, dass Emotionen insbesondere die Zufriedenheit mit einer einzelnen Transaktion beeinflussen und dass ihr Einfluss auf die kumulative Zufriedenheit durch die zunehmende Erfahrung bei mehrmaligem Konsum abnimmt.28 2.3 Erklärte Variablen von Kundenzufriedenheit 2.3.1 Wiederkauf/Wiederkaufabsicht Der Wiederkauf eines Kunden ist wegen seines unmittelbaren Einflusses auf den Umsatz und den Gewinn eines Unternehmens eine zentrale Größe in Untersuchungen zur Kundenzufriedenheit. Die Erfassung dieser Größe erfolgt in den meisten Studien aber über die Wiederkaufabsicht und nicht über den tatsächlichen Wiederkauf. Dazu werden den Befragten Fragen zur Wahrscheinlichkeit eines Wiederkaufs gestellt.29 Dies hat den Vorteil, dass man nicht aufwendig über einen größeren Zeitraum beobachten muss, sondern die Daten über eine einmalige Befragung erheben kann. Allerdings weiß man, dass die Absicht zum Wiederkauf zwar positiv mit dem tatsächlichen Wiederkauf korreliert ist, diese beiden Größen 26 Vgl. Yi (1990), S. 90. Vgl. Westbrook; Oliver (1991), S. 85 f. 28 Vgl. Smith; Bolton (2002), S. 8 f. 29 Vgl. Davidow (2003), S. 73. 27 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 9 aber durchaus voneinander abweichen können.30 Weil Befragte entweder ihre Absichten nicht ausreichend darstellen können oder weil sich diese Absichten über die Zeit verändern, kommt es vor, dass eine höhere Wiederkaufabsicht bekundet wird, als hinterher umgesetzt wird; ebenso ist möglich, dass ein Produkt nochmals gekauft wird, obwohl die Wahrscheinlichkeit für einen Wiederkauf als gering eingeschätzt wurde. Trotz dieses Phänomens hat sich die Erfassung von Verhaltensabsichten und damit die Variable Wiederkaufabsicht in der Kundenzufriedenheitsliteratur etabliert. Eine theoretische Begründung für den Zusammenhang von Kundenzufriedenheit und Wiederkauf bzw. Wiederkaufabsicht bietet die Lerntheorie. Demnach wird ein Kunde nach dem Konsum eines Produktes durch Zufriedenheit für den Konsum belohnt oder durch Unzufriedenheit bestraft.31 Eine Belohnung steigert die Wahrscheinlichkeit, das gleiche Produkt noch einmal zu kaufen, während eine Bestrafung die Wahrscheinlichkeit senkt. Diese als instrumentelles Konditionieren bezeichnete Art des Lernens funktioniert dabei hauptsächlich affektiv.32 Bei einer zweiten Art des Lernens, dem kognitiven Lernen, geht man hingegen von einem bewussten Prozess aus. Er umfasst das Auswendiglernen und das Problemlösen.33 Durch das Problemlösen verarbeitet eine Person Informationen zu einem bestimmten Urteil. Durch Kombination und Gewichtung von verschiedenen Informationen, die sie auswendig gelernt hat oder die sie aus eigenen Erfahrungen mit einem Produkt hat, entsteht so die Entscheidung, ein Produkt noch einmal zu kaufen oder nicht. Eine weitere Grundlage des Zusammenhangs von Zufriedenheit und Wiederkaufabsicht liefert die Risikotheorie. Demnach geht ein Konsument beim Kauf eines Produktes das Risiko ein, nach dem Konsum unzufrieden zu sein, da er bezüglich verschiedener Konsequenzen seines Kaufes unsicher ist.34 Dabei fällt das wahrgenommene Risiko umso größer aus, für je wahrscheinlicher ein Kunde das Eintreten negativer Folgen hält. Wenn ein Kunde mit einem Produkt zufrieden ist, kann er sein wahrgenommenes Risiko bei späteren Käufen dadurch reduzieren, indem er das gleiche Produkt erneut kauft. Denn dann ist es wahrscheinlich, dass er das gleiche Zufriedenheitsniveau wie beim vorherigen Kauf erreicht. Angesichts dieser Überlegungen ist von einem positiven Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Wiederkauf bzw. Wiederkaufabsicht auszugehen. 30 Vgl. Morwitz (1997), S. 57. Vgl. Hoyer; MacInnis (2007). 32 Vgl. Homburg; Stock-Homburg (2006), S. 39. 33 Vgl. Sheth; Mittal; Newman (1999), S. 310 f. 34 Vgl. Hoyer; MacInnis (2007). 31 10 2.3.2 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde Positive Mund-zu-Mund-Propaganda Mund-zu-Mund-Propaganda ist eine informelle Kommunikation zwischen Konsumenten, die entweder auf direktem Wege oder über ein zwischengeschaltetes Medium wie ein Internetforum abläuft.35 Man geht davon aus, dass ein Kunde, der mit einem Produkt sehr zufrieden ist, zu positiver Mund-zu-Mund-Propaganda neigt.36 Dies ist insbesondere auf die stark positiven emotionalen Gefühlszustände zurückzuführen, die mit einer hohen Zufriedenheit einhergehen (vgl. Abschnitte 2.1 und 2.2.5).37 Insgesamt wird somit von einem positiven Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und positiver Mund-zu-Mund-Propaganda ausgegangen. 2.3.3 Loyalität Die am häufigsten behandelte Auswirkung von Kundenzufriedenheit ist die Kundenloyalität – oder kurz Loyalität.38 Trotz dieser Popularität ist das Verständnis von Loyalität in der Literatur nicht einheitlich. Während manche Autoren Loyalität als Synonym für das Wiederkaufverhalten auffassen,39 betrachten es andere als mehrdimensionales Konstrukt mit der Wiederkaufabsicht als eine Dimension. Als zusätzliche Dimensionen werden hier bspw. Zusatzkäufe sowie das Weiterempfehlungsverhalten im Sinne von positiver Mund-zuMund-Propaganda verwendet (vgl. Abschnitt 2.3.2).40 Demzufolge kaufen loyale Kunden nicht nur das Produkt wieder, das sie kennen, sondern auch weitere Produkte der gleichen Serie oder Marke des entsprechenden Anbieters. Ebenso ist davon auszugehen, dass loyale Kunden das Produkt oder die Leistung des Anbieters auch an Dritte weiterempfehlen.41 Unabhängig von der genauen Konzeptualisierung ist somit ein positiver Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Loyalität zu erwarten. 2.3.4 Zahlungsbereitschaft Unter Zahlungsbereitschaft versteht man den maximalen Preis, den ein Kunde bereit ist zu zahlen, bevor er zu einem anderen Produkt wechselt. Die Aussage, dass die Zahlungsbereitschaft bei zufriedenen Kunden höher ist als bei unzufriedenen, gründete lange Zeit auf Plau35 Vgl. Brown; Barry; Dacin; Gunst (2005), S. 125. Vgl. Brown; Barry; Dacin; Gunst (2005), S. 125. 37 Vgl. Swan; Oliver (1989), S. 518. 38 Vgl. Homburg; Bucerius (2006), S. 56. 39 Vgl. Olsen (2002), S. 243 f. 40 Vgl. Homburg; Bucerius (2006), S. 56. 41 Vgl. Homburg; Bucerius (2006), S. 56 f. 36 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 11 sibilitätsüberlegungen und praktischen Erfahrungen.42 Aus theoretischer Perspektive lässt sich dieser Zusammenhang über die in Abschnitt 2.2.4 beschriebene Equity-Theorie begründen:43 Demnach vergleichen Kunden im Rahmen von Transaktionsbeziehungen das Verhältnis ihrer erbrachten Aufwendungen (Input) und erhaltenen Erträge (Outcome) mit dem Input-Outcome-Verhältnis des Anbieters. Aus Kundensicht können unter dem eigenen Input insbesondere der zu zahlende Kaufpreis und sonstige Aufwendungen wie bspw. Informationskosten oder Wartezeiten zusammengefasst werden.44 Im Gegenzug entsteht beim Kunden als wahrgenommenes Ergebnis ein bestimmtes Zufriedenheitsniveau, das eine wesentliche Determinante der Outcome-Komponente darstellt.45 Falls die Input-OutcomeVerhältnisse als übereinstimmend wahrgenommen werden, liegt Gerechtigkeit (Equity) vor.46 Verändert sich hingegen (ceteris paribus) – ausgehend von einem als gerecht empfundenen Input-Outcome-Verhältnis – die Kundenzufriedenheit (Outcome), entsteht ein Zustand wahrgenommener Ungerechtigkeit. Um Gerechtigkeit wiederherzustellen, reagiert der Kunde gemäß der Equity-Theorie mit einer gleichgerichteten Änderung seiner Zahlungsbereitschaft (Input). Auf Basis dieser Überlegungen ist ein positiver Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und der Zahlungsbereitschaft von Kunden anzunehmen. 2.3.5 Beschwerdeverhalten Unter Beschwerden werden Unzufriedenheitsbekundungen eines Kunden bezüglich eines von ihm konsumierten Produktes gegenüber dem Anbieter, aber auch gegenüber Dritten gefasst.47 Der zweite Fall wird dabei auch als negative Mund-zu-Mund-Propaganda bezeichnet (vgl. hierzu auch Abschnitt 2.3.2). Grundsätzlich wird davon ausgegangen, dass das Beschwerdeverhalten durch das Ausmaß der Unzufriedenheit bestimmt wird.48 Das heißt, je unzufriedener ein Kunde ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass er sich entsprechend beschwert. Dieser grundsätzlich negative Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Beschwerdeverhalten wird zudem noch von weiteren Faktoren beeinflusst: So wird davon ausgegangen, dass unzufriedene Kunden die Kosten und den Nutzen einer Beschwerde abwägen und dass durch diese Relation in Verbindung mit der Erfolgswahrscheinlichkeit die Wahrscheinlichkeit einer Beschwerde 42 Vgl. Homburg; Bucerius (2006), S. 63; Stock (2005), S. 61. Vgl. hierzu auch Homburg; Koschate; Hoyer (2005), S. 85. 44 Vgl. Hoyer; MacInnis (2007); Jacoby (1978); Oliver; Swan (1989). 45 Vgl. Blodgett; Hill; Tax (1997); Homans (1968); Hoyer; MacInnis (2007); Oliver; Swan (1989). 46 Vgl. Oliver; DeSarbo (1988). 47 Vgl. Morgan; Rego (2006), S. 429. 48 Vgl. Matzler (1997), S. 23. 43 12 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde beeinflusst wird.49 Neben den monetären Kosten einer Beschwerde (z. B. Kosten von Service-Telefonnummern, Briefporto oder Versandkosten für die Zustellung eines defekten Produktes) stellt insbesondere der Faktor Zeit einen bedeutsamen Kostenpunkt dar. So müssen unter Umständen die für Beschwerden zuständigen Abteilungen ermittelt werden, und es muss ein Beschwerdetext verfasst werden. Hinzu kommt, dass die Bearbeitung einer Beschwerde auch Zeit in Anspruch nimmt. Der Nutzen einer Beschwerde kann in der Hoffnung auf ein Austauschprodukt, eine Kaufpreiserstattung oder einen Gutschein zur Wiedergutmachung liegen.50 Er kann aber auch darin bestehen, dass der Kunde seinen Ärger abbauen möchte, wobei davon auszugehen ist, dass dieser umso größer ist, je unzufriedener der Kunde ist, was wiederum eine Erklärung für den negativen Zusammenhang zwischen der Zufriedenheit und dem Beschwerdeverhalten ist.51 49 Vgl. Matzler (1997), S. 22. Vgl. Gilly (1987), S. 298. 51 Vgl. Szymanski; Henard (2001), S. 19. 50 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 3 13 Die Meta-Analyse In der empirischen Forschung kommt es immer wieder vor, dass verschiedene Studien zum selben Thema zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen. Diese Unterschiede betreffen oft Effektstärken, aber auch die Frage, ob ein Einfluss überhaupt vorliegt oder nicht.52 Solche Unterschiede sind häufig ein Grund für weitere Studien, so dass die Zahl von Studien zu einem Thema wächst. Läuft diese Entwicklung über einen gewissen Zeitraum, ergibt sich eine kaum überschaubare Menge an Studien. Um für einen Überblick zu sorgen, gibt es verschiedene Verfahren, die die unterschiedlichen Ergebnisse konsolidieren. Die quantitativen Verfahren werden dabei übergreifend als Meta-Analysen bezeichnet, da sie eine Analyse von Analysen darstellen. Grundsätzlich fallen unter den Begriff der Meta-Analyse verschiedene Formen der Vorgehensweise zur Konsolidierung von Studienergebnissen, die sich in Datenbedarf und Aufwand unterscheiden. Die einfachste Meta-Analyse stellt dabei eine Gegenüberstellung der Anzahl von Studien dar, die einen positiven bzw. negativen oder die einen signifikanten bzw. nicht signifikanten Einfluss ausweisen.53 Die Reihe der weiteren Formen führt über verschiedene Zwischenformen bis zur psychometrischen Meta-Analyse. Diese gibt eine kumulierte Effektstärke aus, wobei die einzelnen Effektstärken nach Stichprobenumfang und Artefaktverzerrungen (insbesondere imperfekte Reliabilität durch Messfehler) gewichtet werden. Des Weiteren können mit ihr Konfidenzintervalle und Signifikanzen berechnet sowie eine Analyse moderierender Effekte durchgeführt werden. Damit das Ergebnis einer Meta-Analyse nicht durch eine gezielte Auswahl der sogenannten Primärstudien verzerrt wird, sind vorab Kriterien festzulegen, anhand derer entschieden wird, welche Studien in die Meta-Analyse aufgenommen werden.54 Diese Kriterien können je nach Thema unterschiedlich sein. Beispiele sind bestimmte Variablen, die in den Studien vorkommen sollten, das Studiendesign, bestimmte Zeiträume der Veröffentlichung oder auch die Sprache der Studien. Bei Recherchen in elektronischen Datenbanken auf der Suche nach Primärstudien wird daher auch vorab festgelegt, welche Suchbegriffe verwendet werden.55 Um Effektstärken verschiedener Studien in einer Meta-Analyse konsolidieren zu können, müssen die Effektstärken in vergleichbaren Statistiken dokumentiert sein. Daher können nur 52 Vgl. Jensen; Mertesdorf (2006), S. 657. Vgl. Jensen; Mertesdorf (2006), S. 658 f. 54 Vgl. Lipsey; Wilson (2001), S. 16 f. 55 Vgl. Eisend (2004), S. 8. 53 14 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde Primärstudien verwendet werden, die entweder Korrelationen oder in Korrelationen überführbare Statistiken berichten. Hierzu zählen auch standardisierte Regressionskoeffizienten (Beta-Koeffizienten) aus einfachen Regressionsmodellen sowie standardisierte Pfadkoeffizienten bivariater Pfade aus Kausalmodellen.56 Allerdings werden in vielen Studien lediglich Beta-Koeffizienten aus multiplen Regressionsmodellen berichtet. Auch wenn diese nicht mit Korrelationskoeffizienten identisch sind, so sind sie doch generell mit ihnen hoch korreliert.57 Daher wird empfohlen, auch Beta-Koeffizienten aus multiplen Regressionsmodellen mit in Meta-Analysen aufzunehmen, nachdem sie durch die folgende Formel an Korrelationskoeffizienten angenähert wurden:58 (1) r = β + 0,05λ , wobei r für die geschätzte Korrelation und β für den Regressionskoeffizienten steht. λ ist eine Dummyvariable, die den Wert 0 annimmt, wenn β negativ ist, und 1, wenn β positiv ist.59 Die Aufnahme derart modifizierter Beta-Koeffizienten führt schließlich zu einer präziseren Schätzung der mittleren Effektstärke und zu einem geringeren Stichprobenfehler, als wenn die Daten dieser Studien unberücksichtigt blieben.60 Zur Gewichtung der einzelnen Korrelationen aus den Primärstudien sollen neben der Stichprobengröße N nach Möglichkeit auch Reliabilitätsmaße verwendet werden, um messfehlerbedingte Verzerrungen auszuschließen. Ein Maß, das in Primärstudien sehr häufig dokumentiert wird, ist Cronbachs Alpha.61 Die verfügbaren n Reliabilitätsmaße werden in sogenannte Minderungsfaktoren mB umgerechnet und anschließend für jede Studie i einzeln multipliziert.62 Demnach ergibt sich der Gewichtungsfaktor w einer Studie wie folgt: (2) wi = N i M i2 n mit M i = ∏ m Bi . B =1 Werden keine Reliabilitätsmaße verwendet, gilt: (3) wi = N i Die mittlere korrigierte Korrelation über die k Primärstudien, die als Schätzer für die Korrelation der Grundgesamtheit verwendet wird, ergibt sich schließlich aus:63 56 Vgl. Backhaus; Erichson; Plinke; Weiber (2006), S. 345 ff. Eine Studie zu diesem Thema ergab eine Korrelation von 0,84; vgl. Peterson; Brown (2005), S. 177 f. 58 Vgl. Peterson; Brown (2005), S. 180. 59 Vgl. Peterson; Brown (2005), S. 179. 60 Vgl. Peterson; Brown (2005), S. 175. 61 Vgl. z.B. Homburg; Giering (1996), S. 8. 62 Vgl. Jensen; Mertesdorf (2006), S. 661 f. 63 Vgl. Hunter; Schmidt (2004), S. 81. 57 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 15 k (4) r= ∑w r i i =1 k i . ∑w i i =1 Um eine Einschätzung über die Aussagekraft der auf diese Weise ermittelten Effektstärken zu erlangen, sollten zudem der (durch die in der Meta-Analyse bereinigten Studienartefakte) erklärte Varianzanteil und das Konfidenzintervall (bei einer Meta-Analyse auch Kredibilitätsintervall genannt) für die jeweiligen Studienkorrelationen bestimmt werden. Beide Grö- ßen ergeben sich auf Grundlage der Varianz der korrigierten Korrelationen k (5) σ r2 = ∑ w (r − r ) i i =1 2 i k ∑w i i =1 und der Stichprobenfehlervarianz der korrigierten Korrelationen k (6) σ = 2 e ∑ wi i =1 σ e2 0 M i2 k ∑w . i i =1 Die Stichprobenfehlervarianz der korrigierten Korrelationen leitet sich dabei aus der Stichprobenfehlervarianz der unkorrigierten Korrelationen σ e20 ab, die sich ihrerseits aus der mittleren unkorrigierten Korrelation r0 und der mittleren Stichprobengröße N ergibt: (7) σ (1 − r0 ) 2 = . N −1 2 2 e0 Der erklärte Varianzanteil EV bestimmt sich schließlich – genauer betrachtet – aus dem Quotienten der Größen (5) und (6), d.h.64 (8) EV = σ e2 . σ r2 Ist EV groß (bspw. größer als 0,75)65, ist davon auszugehen, dass die verbleibende Varianz primär auf andere, nicht korrigierte Studienartefakte, wie Erhebungsfehler zurückzuführen ist. Fällt EV hingegen klein aus, sollte versucht werden, die Ergebnisse zu präzisieren, indem etwa auf Basis von Moderatorvariablen Untergruppen gebildet und auf diese Weise gruppenspezifische Effektstärken bestimmt werden. 64 65 Vgl. Hunter; Schmidt (2004), S. 145 f. Vgl. Hunter; Schmidt (2004), S. 145 f.; Jensen; Mertesdorf (2006), S. 662 f. 16 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde Die Bestimmung des Konfidenzintervalls für eine Studienkorrelation erfolgt demgegenüber über die geschätzte Standardabweichung σ ρ dieser Korrelation in der Grundgesamtheit, die ihrerseits wiederum unter Verwendung der beiden Größen in (5) und (6) abgeschätzt werden kann; nämlich wie folgt: (9) σ ρ = σ r2 − σ e2 . Das 90%-Konfidenzintervall ergibt sich folglich als66 (10) [r − z ⋅ σ ρ ; r + z ⋅ σ ρ ] z = 1,645 . mit Das Intervall fällt dabei umso größer aus, je größer die geschätzte Standardabweichung der betrachteten Studienkorrelation in der Grundgesamtheit ausfällt. Dies ist u.a. dann der Fall, wenn besonders viele Artefaktkorrekturen vorgenommen werden müssen und – in technischer Betrachtung – dem Minderungsfaktor in (6) ein besonders großer Einfluss zukommt. Auch das Problem eines Publikationsbias, d.h., eine statistisch verzerrte Darstellung infolge einer bevorzugten Veröffentlichung von Studien mit signifikanten Ergebnissen, kann bei einer Meta-Analyse abgeschätzt werden. Dazu wird die Anzahl X von nicht berücksichtigten Studien mit einem Nulleffekt berechnet, die nötig wäre, damit der Signifikanztest in der Meta-Analyse zu einem bestimmten α insignifikant wird. Diese kritische Studienanzahl ergibt sich aus den empirischen z -Werten der berücksichtigten k Studien zu einem bestimmten Zusammenhang und dem theoretischen z -Wert, der einer gewünschten Irrtumswahrscheinlichkeit α entspricht.67 Für α = 0,05 beträgt der theoretische z -Wert z. B. 1,645. k Aus 1,645 = k⋅z k+X mit z= ∑z i =1 emp i k folgt somit X = k ⋅ (k ⋅ z 2 − 2,706) . 2,706 Für eine Beurteilung wird X mit 5 ⋅ k + 10 verglichen, einer Referenzgröße, die aus Plausibilitätsüberlegungen hergeleitet ist.68 Ist X größer, geht man davon aus, dass der Zusammenhang nicht nur wegen eines Publikationsbias signifikant sein kann. 66 Vgl. Jensen; Mertesdorf (2006), S. 663. Vgl. Rosenthal (1984), S. 108. 68 Vgl. Rosenthal (1984), S. 110. 67 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 4 Meta-Analyse zur Kundenzufriedenheit 4.1 Studiendesign 17 Damit die Primärstudien in der Meta-Analyse sinnvoll zusammengefasst werden können, ist eine möglichst große Übereinstimmung der Studien bezüglich verwendeter Definitionen und Methoden von Vorteil. Insofern wurden nur Studien berücksichtigt, die Korrelationen, Pfadkoeffizienten oder Koeffizienten einer linearen Regression im Zusammenhang mit Kundenzufriedenheit dokumentieren. Da sämtliche Studien im Idealfall ihre Stichprobe aus derselben Grundgesamtheit ziehen sollten, wurden nur englischsprachige Studien verwendet.69 Außerdem wurden nur Studien mit einem Veröffentlichungsdatum ab 1990 herangezogen. Bei der Akquirierung von Studien für die Meta-Analyse wurden die Jahrgänge 2005, 2006 und 2007 folgender Zeitschriften nach passenden Artikeln vollständig durchsucht: „Journal of Advertising Research“, „Journal of Business“, „Journal of Consumer Research“, „Journal of Interactive Marketing“, „Journal of Marketing“, „Journal of Marketing Research“ und „Marketing Science“. Des Weiteren wurden die Ebsco-Datenbanken „Business Source Premier“ und „Psyc INFO“ mit dem Suchwort „satisfaction“ in Verbindung mit den Wörtern „customer“, „consumer“ und „buyer“ durchsucht, wobei Studien aus Zeitschriften, die im VHB-Ranking JOURQUAL I schlechter als Kategorie A sind, unberücksichtigt blieben.70 Zusätzlich wurden Verweise innerhalb der so gefundenen Artikel genutzt. Ein Ausschlusskriterium für Beiträge war das Fehlen von Angaben zur Stichprobengröße, die für die Gewichtung in der Meta-Analyse benötigt werden. Auch führte es zum Ausschluss, wenn weder Angaben zu erreichten Signifikanzniveaus noch zu t- oder p-Werten oder anderen Streuungsmaßen gemacht wurden. Als erklärende Variablen der Kundenzufriedenheit konnten so die Größen Erwartungen, Diskonfirmation, Leistung, Emotionen und Gerechtigkeit verwendet werden. Dabei wurde zusätzlich zur Variable Leistung auch separat die Variable Preis-Leistungs-Verhältnis untersucht. Der Einfluss der Emotionen auf die Kundenzufriedenheit wurde nach positiven und negativen Emotionen getrennt ermittelt, da dies dem Vorgehen in den meisten Studien entspricht. Als erklärte Variablen gingen die Größen Wiederkaufabsicht, positive Mund-zuMund-Propaganda, Loyalität, Zahlungsbereitschaft und Beschwerden in die Meta-Analyse ein. Das resultierende Modell erklärender und erklärter Variablen der Kundenzufriedenheit, 69 70 Vgl. Lipsey; Wilson (2001), S. 16 f. Vgl. Henning-Thurau; Walsh; Schrader (2004). 18 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde das für die Meta-Analyse verwendet wurde, sowie die in den Abschnitten 2.2 und 2.3 angenommenen Wirkungsrichtungen zeigt Abbildung 2. Da der Anteil an Studien, die ein Reliabilitätsmaß wie Cronbachs Alpha berichten, nur bei 30 % lag, wurden die Studien ausschließlich mit der Stichprobengröße gewichtet. Einen Überblick über die in die Meta-Analyse eingeflossenen Werte liefert Tabelle 1. Auffällig sind die verhältnismäßig großen Spannen der Korrelationen. Mit 0,17 ist die Spanne bei der Gerechtigkeit noch am kleinsten. Bei einigen Variablen ist sie aber größer als 0,5, bei der Wiederkaufabsicht beträgt sie sogar 0,8. Allerdings wird nie die Null eingeschlossen, so dass das Vorzeichen des Zusammenhangs aller Variablen mit der Kundenzufriedenheit eindeutig ist. Die am häufigsten untersuchten Variablen sind nach der Diskonfirmation die Leistung und die Wiederkaufabsicht. Demgegenüber fließen nur einige wenige Studien zur Gerechtigkeit und zur Zahlungsbereitschaft mit in die Analyse ein. Diskonfirmation Leistung Wiederkaufabsicht (+) (+) (+) (+) (+) Erwartungen Positive Emotionen (+) Kundenzufriedenheit (+) (–) (–) (+) (+) Negative Emotionen PreisLeistungsVerhältnis Loyalität Beschwerden (+) Gerechtigkeit Abbildung 2: Ausgangsmodell der Meta-Analyse Quelle: eigene Darstellung. Positive Mund-zu-MundPropaganda Zahlungsbereitschaft Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 19 Anzahl der Korrelationen davon zu einem α von 5 % insignifikant kumulierte Stichprobengröße Spannen der Korrelationen Diskonfirmation 16 1 4.162 0,34 bis 0,90 Leistung 10 0 6.744 0,11 bis 0,87 Erwartungen 5 2 1.054 0,16 bis 0,36 Positive Emotionen 8 1 2.193 0,14 bis 0,75 Negative Emotionen 8 1 2.193 -0,11 bis -0,75 Preis-Leistungs-Verhältnis 3 0 1.168 0,47 bis 0,86 Gerechtigkeit 3 0 1.069 0,35 bis 0,52 Wiederkaufabsicht 11 3 9.882 0,16 bis 0,96 Positive Mund-zu-MundPropaganda 5 0 1.530 0,27 bis 0,50 Loyalität 8 1 2.390 0,26 bis 0,66 Beschwerden 5 1 1.637 -0,29 bis -0,87 Zahlungsbereitschaft 3 0 1.326 0,07 bis 0,32 Variablen Erklärende Variablen Erklärte Variablen Tabelle 1: Informationen zu den in der Meta-Analyse ermittelten Korrelationen 4.2 Ergebnisse der Meta-Analyse 4.2.1 Ergebnisse der metaanalytischen Zusammenfassung Die Meta-Analyse ergab für die untersuchten Variablen die in Abbildung 3 dargestellten mittleren Korrelationen mit der Kundenzufriedenheit. Dabei entsprechen alle aus der Meta-Analyse hervorgehenden Vorzeichen den in Abschnitt 2 angenommenen Vorzeichen. Zudem sind alle Variablen mit einem p-Wert von weniger als 0,0001 signifikant. Etwas überraschend hat das Preis-Leistungs-Verhältnis mit einem Wert von +0,65 den größten Einfluss auf die Kundenzufriedenheit. Allerdings berechnet sich dieser Wert nur aus drei Studien und die in Tabelle 2 berichtete Standardabweichung ist mit 0,18 verhältnismäßig groß. Dennoch zeigt diese Korrelation und die Tatsache, dass das 95%-Konfidenzintervall vollständig oberhalb des Intervalls der Diskonfirmation liegt (Tabelle 2), dass das empfundene Preis-Leistungs-Verhältnis eine ebenso wichtige Größe wie die als Einflussfaktor weit verbreitete Diskonfirmation zu sein scheint. 20 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde Diskonfirmation Wiederkaufabsicht 0,53 Leistung 0,56 0,60 0,28 0,39 Erwartungen Positive Emotionen 0,42 Kundenzufriedenheit 0,53 Loyalität –0,62 –0,39 Negative Emotionen Beschwerden 0,65 PreisLeistungsVerhältnis Positive Mund-zu-MundPropaganda 0,13 0,43 Zahlungsbereitschaft Gerechtigkeit Abbildung 3: Mittlere Korrelationskoeffizienten Quelle: eigene Darstellung. Standardabweichung 95%-Konfidenzintervall Für Insignifikanz zu 5 % erforderliche Studienanzahl mit Nulleffekt Diskonfirmation 0,13 [0,50; 0,56] 2.416 ja 0,10 Leistung 0,13 [0,53; 0,60] 941 ja 0,04 Erwartungen 0,08 [0,27; 0,29] 53 ja 0,59 Postive Emotionen 0,16 [0,37; 0,47] 284 ja 0,09 Negative Emotionen 0,18 [-0,45; -0,32] 261 ja 0,09 Preis-Leistungs-Verhältnis 0,18 [0,58; 0,71] 23 nein 0,02 Gerechtigkeit 0,08 [0,41; 0,44] 23 nein 0,24 Wiederkaufabsicht 0,13 [0,57; 0,63] 489 ja 0,03 Positive Mund-zu-MundPropaganda 0,07 [0,38; 0,40] 345 ja 0,53 Loyalität 0,11 [0,50; 0,55] 677 ja 0,14 Beschwerden 0,20 [-0,70; -0,54] 48 ja 0,03 Zahlungsbereitschaft 0,09 [0,11; 0,15] 16 nein 0,23 Variablen Studienanzahl übertrifft den Richtwert? Erklärter Varianzanteil Erklärende Variablen Erklärte Variablen Tabelle 2: Statistiken der Meta-Analyse Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 21 Die Diskonfirmation liegt mit einer Korrelation von +0,53 etwa auf dem Niveau der wahrgenommenen Leistung (+0,56). Dieses Ergebnis bestätigt den großen Einfluss dieser beiden Variablen auf die Kundenzufriedenheit. Wiederum eine um etwa 0,1 geringere Korrelation ergibt sich für Emotionen und Gerechtigkeit. Dabei ist anzumerken, dass für positive und negative Emotionen ein praktisch gleich großer Einfluss ermittelt wurde. Mit einem Wert von +0,28 haben die Erwartungen den kleinsten Einfluss auf die Kundenzufriedenheit. Dennoch wird der direkte positive Einfluss bestätigt. Die Kundenzufriedenheit beeinflusst mit betragsmäßigen Korrelationen von mehr als 0,60 am stärksten das Beschwerdeverhalten und die Wiederkaufabsicht. Das bestätigt, dass Unternehmen durch zufriedene Kunden, die Wiederkaufrate enorm steigern können. Unzufriedene Kunden neigen also stark dazu, dies dem Unternehmen, aber auch Dritten und damit potenziellen Kunden mitzuteilen. Zufriedene Kunden hingegen kommunizieren ihre positiven Erfahrungen wesentlich seltener (+0,39). Der starke Einfluss der Kundenzufriedenheit auf die Loyalität wird mit einer Korrelation von +0,53 ebenfalls bestätigt. Der Einfluss auf die Zahlungsbereitschaft fällt dagegen mit +0,13 äußerst gering aus. Dennoch ist er eindeutig positiv, wie die untere Grenze des Konfidenzintervalls von +0,11 signalisiert. Ein Publikationsbias ist für den Großteil der Variablen kein anzunehmendes Problem, da die für eine Insignifikanz benötigte Anzahl von Studien mit Nulleffekt sehr groß ist (Tabelle 2). Allerdings wird der Richtwert zu dieser Anzahl vom Preis-Leistungs-Verhältnis, der Gerechtigkeit und der Zahlungsbereitschaft nicht übertroffen, weshalb die Ergebnisse zu diesen Größen mit entsprechender Vorsicht zu interpretieren sind. Der Anteil der erklärten Varianz liegt bei allen Variablen wegen der reinen Korrektur über die Stichprobengröße unterhalb des Richtwertes von 0,75 (Tabelle 2). Daher wurde versucht, die Zusammenhänge durch weiterführende Moderatoranalysen zu präzisieren. 4.2.2 Ergebnisse der Moderatoranalyse Zur Bildung von homogeneren Untergruppen wurden Regressionsanalysen mit verschiedenen Moderatoren als Dummyvariablen durchgeführt. Die Auswahl der Moderatoren erfolgte in erster Linie auf Basis sachlogischer Überlegungen: Untersuchungskontext: Die Eigenschaft eines Marktes, d.h., ob die Analyse im B2C- oder B2B-Kontext stattgefunden hat, könnte das Verhältnis einiger Variablen mit der Kundenzufriedenheit beeinflussen. Es ist anzunehmen, dass beim Konsum von Produkten, die auf 22 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde B2B-Märkten gehandelt werden, Emotionen einen wesentlich geringeren Einfluss auf die Zufriedenheit haben. Hingegen könnte dort der Einfluss von kognitiven Variablen wie der Diskonfirmation größer sein. Aufgrund der häufig größeren Werte einzelner Transaktionen auf B2B-Märkten könnte auch der Einfluss der Zufriedenheit auf die Wiederkaufabsicht oder die Loyalität größer sein, da das mit einem Produktwechsel verbundene finanzielle Risiko größer ist. Art der Leistung: Auch die unterschiedlichen Eigenschaften von Dienstleistungen und Sachgütern könnten Zusammenhänge beeinflussen.71 Dadurch, dass Dienstleistungen nicht fassbar sind, könnten einerseits Erwartungen an sie weniger konkret vorhanden sein und andererseits die Zufriedenheit ungenauer bewertet werden, so dass bei Dienstleistungen bspw. der Einfluss von Erwartungen auf die Zufriedenheit geringer sein müsste. Struktur der Stichprobe: Von einem großen Einfluss auf die untersuchten Zusammenhänge ist auszugehen, wenn sich die Teilnehmer einer Studie stark unterscheiden. Diese Unterschiede könnten in verschieden großen Erfahrungsschätzen oder verschiedenen Kenntnissen bezüglich eines Marktes oder eines Produktes liegen. Daher könnte es einen Unterschied machen, ob bei einer Untersuchung gemischte Personengruppen teilnehmen oder ob alle Teilnehmer Studenten sind.72 Studenten haben wegen des geringeren Durchschnittsalters in den meisten Märkten weniger Erfahrung. Allerdings könnten sie mit Kommunikationsmedien wie dem Internet überdurchschnittlich vertraut sein, was z. B. ihre Kosten für Beschwerden senkt und die Möglichkeit zu positiver Mund-zu-Mund-Propaganda verbessert.73 Sie könnten sich daher vor einem Kauf auch besser informieren, was zu einem größeren Zusammenhang von Erwartungen und der Zufriedenheit führt. Bei Studenten könnten wegen der angewöhnten kognitiven Herangehensweise auch kognitive Faktoren wie Diskonfirmation, Leistung oder Erwartungen einen größeren Einfluss auf die Zufriedenheit haben als Emotionen. 71 Vgl. Szymanski; Henard (2001), S. 21. Vgl. Szymanski; Henard (2001), S. 20. 73 Der (N)ONLINER-Studie 2008 der Initiative D21 zur Internetnutzung in Deutschland zu Folge sinkt der Anteil der Internetnutzer mit steigendem Alter. So liegt er bspw. in der Altersgruppe der 14–19-Jährigen bei 93,7 %; in der Altersgruppe der 50–59-Jährigen liegt der Internetnutzungsanteil hingegen nur bei 63,5 %. 72 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 23 Forschungsmethode: Zudem könnte die gewählte Forschungsmethode die Modellzusam- menhänge beeinflussen.74 Bei Experimenten können gewünschte Leistungsbestandteile gezielt variiert und störende Einflüsse vermieden werden. Dies begünstigt zwar die Reliabilität, verschlechtert aber die Realitätsnähe der Konsumsituationen und damit die Validität. Diese ist wiederum bei Umfragen gegeben, da sich Umfragen auf reale Konsumsituationen beziehen. Daher könnten verschiedene Zufriedenheitszusammenhänge mit der Studienart variieren. Messansatz: Auch die Verwendung unterschiedlicher Verfahren zur Messung der Zufrie- denheit könnte das Ausmaß der betrachteten Wirkungsbeziehungen beeinflussen.75 Beim sogenannten eindimensionalen Ansatz wird die Kundenzufriedenheit mit einer einzigen Frage erfasst; bspw.: Wie zufrieden sind Sie mit dem Produkt XYZ?76 Beim sogenannten mehrdimensionalen Ansatz dagegen werden mehrere Fragen zu verschiedenen Leistungsbestandteilen des Produktes gestellt. Anschließend werden die Antworten zu einem Zufriedenheitsurteil verdichtet. Da die beiden Ansätze nicht zwingend zu identischen Werten führen, ist es möglich, dass sich diesbezügliche Unterschiede auch bis in die betrachteten Wirkungsbeziehungen hinein fortsetzen. Koeffizienten: Aufgrund der nicht vollständigen Übereinstimmung von Korrelationen, Pfadkoeffizienten und Koeffizienten einfacher Regressionen auf der einen Seite und BetaKoeffizienten aus multiplen Regressionen auf der anderen Seite könnte eben dieser Unterschied in den Daten der Primärstudien einen Einfluss auf die Größe der Zusammenhänge haben. Die Ergebnisse der Regressionsanalysen sind in Tabelle 3 zusammengefasst. Hinsichtlich des Untersuchungskontextes ist eine signifikant höhere Korrelation zwischen Kundenzufriedenheit und Loyalität für B2B-Studien als für Studien im Konsumgüterkontext festzustellen. Dies unterstreicht die Annahme, dass durch das größere finanzielle Risiko auf B2B-Märkten Zufriedenheit eher zu Loyalität führt. Diese These konnte wegen der Datenstruktur nicht mit einer Analyse der Wiederkaufabsicht untersucht werden. Die Vermutung, dass Emotionen 74 Vgl. Szymanski; Henard (2001), S. 20. Vgl. Szymanski; Henard (2001), S. 20. 76 Vgl. Bei; Chiao (2001), S. 132. 75 24 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde einen geringeren Einfluss und Diskonfirmation oder Erwartungen eine stärkere Wirkung auf B2B-Märkten haben, wird hingegen nicht bestätigt. Dagegen können verschiedene Hypothesen im Hinblick auf die Stichprobenstruktur bekräftigt werden. So ist der Einfluss von positiven und negativen Emotionen auf die Zufriedenheit bei Studenten um mehr als 0,37 geringer als bei gemischten Personengruppen. In Bezug auf die kognitiven Einflussfaktoren der Kundenzufriedenheit konnten hingegen keine nennenswerten Unterschiede zwischen Studenten-Stichproben und gemischten Stichproben ermittelt werden. Interessanterweise ist der Zusammenhang von Zufriedenheit und Beschwerden bei Studenten deutlich schwächer ausgeprägt als bei gemischten Personengruppen, was darauf hinweist, dass Unzufriedenheit bei Studenten nur selten in konkretem Beschwerdeverhalten gegenüber dem Unternehmen oder gegenüber Dritten mündet. Die übrigen Moderatorbetrachtungen bringen entweder keine klar erkennbaren (im Fall: Art der Leistung, Forschungsmethode) oder strukturell konsistenten (im Fall: Messverfahren, Koeffizienten) Gruppenunterschiede hervor. Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde Variablen 25 Forschungsmethode Untersuchungskontext Art der Leistung I Art der Leistung II Struktur der Stichprobe 0 = Umfrage; 1 = Experiment 0 = B2C; 1 = B2B 0 = Service; 1 = Service und Sachgut 0 = Service; 1 = Sachgut 0 = gemischte Stichprobe; 1= StudentenStichprobe Koeffizient Messansatz 0 = Korrelationen, Faktorladungen, Pfadkoeffizienten; 1 = Koeffizienten multipler Regressionen 0 = mehrdimensionales Verfahren; 1 = eindimensionales Verfahren Erklärende Variablen Diskonfirmation 0,046 (0,715) 0,029 (0,858) 0,040 (0,718) -0,068 (0,701) -0,006 (0,962) 0,245 (0,216) -0,138 (0,266) Leistung 0,272 (0,366) – – -0,339 (0,273) -0,024 (0,921) -0,077 (0,674) -0,796 (0,084) 0,477 (0,265) Erwartungen – – – – – – – – – – – – – – Postive Emotionen – – – – – – – – -0,379* (0,024) – – – – Negative Emotionen – – – – – – – – 0,458* (0,004) – – – – Preis-Leistungs-Verhältnis – – – – – – – – – – – – – – Gerechtigkeit – – – – – – – – – – – – – – Wiederkaufabsicht Positive Mund-zu-MundPropaganda – – – – -0,167 (0,295) – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – Loyalität – – 0,391* (0,019) -0,193 (0,071) – – – – – – 0,313* (0,017) Beschwerden – – – – -0,250* (0,008) – – 0,646* (0,004) – – -0,576* (0,003) Zahlungsbereitschaft – – – – – – – – – – – – – – Erklärte Variablen *: P-Wert < 0,05 Tabelle 3: Regressionskoeffizienten (und Standardfehler) der Moderatoranalysen -0,290 (0,109) 26 5 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde Implikationen Durch die vorliegende Meta-Analyse sollten die Ergebnisse von Szymanski/Henard (2001) einerseits überprüft und andererseits um „neuere“ Studien bzw. Erkenntnisse der Kundenzufriedenheitsforschung angereichert werden. Wenngleich die Vorzeichen der untersuchten Wirkungsbeziehungen in beiden Studien identisch ausfallen, so gibt es dennoch vereinzelte Unterschiede zu konstatieren; diese betreffen im Wesentlichen die Einflussgrößen der Kundenzufriedenheit. So leiten Szymanski/Henard (2001) aus ihren Untersuchungen bspw. ab, dass die wahrgenommene Gerechtigkeit (Equity) mit einer Korrelation von +0,50 den größten Einfluss auf die Kundenzufriedenheit ausübt und damit die in der theoretischen Debatte etablierten Einflussgrößen der Diskonfirmation (+0,46) sowie der wahrgenommenen Leistung (+0,34) übersteigt. Das Ergebnis ist insofern zu hinterfragen, als dass in der vorliegen- den Untersuchung eine exakt umgekehrte Rangfolge ermittelt wird. So weist sowohl die wahrgenommene Leistung (+0,56) als auch die Diskonfirmation (+0,53) eine höhere gemeinsame Korrelation mit der Zufriedenheit auf als die Variable der wahrgenommenen Gerechtigkeit (+0,43). Das heißt nicht, dass die Ergebnisse von Szymanski/Henard (2001) fehlerhaft sind, sondern nur, dass die gezogene Schlussfolgerung, die wahrgenommene Gerechtigkeit als zentrale Bestimmungsgröße der Zufriedenheit einzustufen, unter Berücksichtigung neuerer Studien nicht bestätigt werden kann und insofern mit Vorsicht zu interpretieren ist. Vielmehr scheinen alle drei Größen einen zentralen Bezug zum Zufriedenheitsurteil aufzuweisen. Darüber hinaus wird mit dem wahrgenommenen Preis-Leistungs-Verhältnis eine weitere, „neuere“ Variable aufgedeckt, die einen ebenfalls starken Einfluss auf das Zufriedenheitsurteil auszuüben scheint. Insgesamt lässt sich somit keine eindeutig dominierende Einflussgröße auf die Kundenzufriedenheit ausmachen. Demgegenüber kann durch die vorliegende Untersuchung durchaus die Schlussfolgerung von Szymanski/Henard (2001) untermauert werden, dass der Einfluss der Erwartungen auf das Zufriedenheitsurteil von nachrangiger Bedeutung ist. So liegt die gemeinsame Korrelation (+0,28) auf dem ermittelten Niveau von Szymanski/Henard (2001) (+0,27). In Bezug auf die Auswirkungen der Kundenzufriedenheit können die Befunde von Szymanski/Henard (2001) grundsätzlich bestätigt werden. Demnach führt hohe Kundenzufriedenheit vornehmlich zu erhöhten Wiederkaufraten bzw. zu einer erhöhten Wiederkaufabsicht, während niedrige Kundenzufriedenheit insbesondere in starkem Beschwerdeverhalten mündet. Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 27 Mit Blick auf konkrete Forschungsimplikationen ergibt sich aus der durchgeführten MetaAnalyse eine eindeutige Notwendigkeit weiterer Primärstudien, die insbesondere den Entstehungsprozess inkl. der zentralen Treiber von Kundenzufriedenheit näher beleuchten. In diesem Zusammenhang sollte nicht nur versucht werden, die „etablierten“ Einflussgrößen wie Gerechtigkeit, Emotionen, Diskonfirmation, wahrgenommene Leistung etc. miteinander in Einklang zu bringen, sondern auch „neuere“ Größen wie das – hier genannte – PreisLeistungs-Verhältnis mit in die Betrachtung/Modellierung einzubeziehen. Aus Managementperspektive unterstreichen die Ergebnisse den enormen Stellenwert der Kundenzufriedenheit für den langfristigen Unternehmenserfolg. So manifestiert sich die Zufriedenheit der Kunden nicht nur in höherer Loyalität gegenüber dem Anbieter inkl. einer gesteigerten Wiederkaufabsicht, sondern insbesondere auch in einem geringeren Beschwerdeverhalten. Das heißt, durch gezielte Investitionen in die Kundenzufriedenheit können Unternehmen unmittelbare Ressourceneinsparungen für Beschwerdebearbeitungen erwarten und gleichzeitig negative Imageeffekte als Folge negativer Mund-zu-Mund-Propaganda vermeiden. In der Strategie zur Erreichung von hoher Kundenzufriedenheit sollten neben der Sicherstellung der Produktqualität noch weitere Einflussgrößen berücksichtigt werden. So verdeutlichen die Ergebnisse, dass die nach dem Konsum empfundene Fairness sowohl im Sinne des Preis-Leistungs-Verhältnisses als auch im Sinne eines Input-Outcome-Vergleichs mit dem Anbieter oder anderen Kunden eine große Rolle spielt. Eine empfundene Fairness könnte bspw. dadurch unterstützt werden, dass dem Kunden mitgeteilt wird, welcher Aufwand in der Produktion oder bei der Auswahl von Vorprodukten getrieben wird. Zudem zeigt der bedeutsame Einfluss der Diskonfirmation auf die Kundenzufriedenheit, dass die Erwartungen an ein Produkt durchaus hoch, aber nicht zu hoch sein sollten: Zwar ist ein Mindestmaß an Erwartungen für den Vorzug eines Produktes gegenüber Konkurrenzprodukten zwingend erforderlich, jedoch führen unrealistisch hohe Erwartungen, die durch das Produkt nicht erfüllt werden können, zu besonders hoher Unzufriedenheit – und zwar mit allen negativen Folgeeffekten. 28 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde Literaturverzeichnis (*: wurde als Primärstudie in der Meta-Analyse verwendet) Adams, J. S. (1963): Toward an Understanding of Inequity, Journal of Abnormal and Social Psychology, Vol. 67 (5), S. 422–436. Anderson, E. W.; Fornell, C.; Lehmann, D. R. (1994): Customer Satisfaction, Market Share, and Profitability: Findings From Sweden, The Journal of Marketing, Vol. 28 (3), S. 53–66. Anderson, E. W.; Fornell, C.; Rust, R. T. (1997): Customer Satisfaction, Productivity, and Profitability: Differences Between Goods and Services, Marketing Science, Vol. 16 (2), S. 129–145. *Anderson, E. W. (1994): Cross-Category Variation in Customer Satisfaction and Retention, Marketing Letters, Vol. 5 (1), S. 19–31. Appel, H. (1996): Daewoo hat den deutschen Automobilmarkt falsch eingeschätzt, Frankfurter Allgemeine Zeitung (15.02.1996), S. 21. Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. (2006): Multivariate Analysemethoden, 11. Aufl., Springer, Berlin, Heidelberg, New York. Bearden, W. O.; Teel, J. E. (1983): Selected determinants of customer satisfaction and complaint reports, Journal of Marketing Research, Vol. 20, S. 21–28. *Bei, L.-T.; Chiao, Y.-C. (2001): An integrated Model for the Effects of perceived Product, perceived Service Quality, and perceived Price Fairness on Consumer Satisfaction and Loyalty, Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, Vol. 14, S. 125–140. *Bloemer, J. M. M.; Kasper, H. D. P. (1994): The Impact of Satisfaction on Brand Loyalty: Urging on Classifying Satisfaction and Brand Loyalty, Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, Vol. 7, S. 152–160. Blodgett, J. G.; Hill, D. J.; Tax, S. S. (1997): The Effects of Distributive, Procedural, and Interactional Justice on Postcomplaint Behaviour, Journal of Retailing, Vol. 73 (2), S. 185– 210. *Bloemer J. M. M.; de Ruyter, K. (1995): Integrating Service Quality and Satisfaction: Pain in the Neck or Marketing Opportunity?, Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, Vol. 8, S. 44–52. Bolton, R. N. (1998): A Dynamic Model of the Duration of the Customer’s Relationship with a Continuous Service Provider: The Role of Satisfaction, Marketing Science, Vol. 17 (1), S. 45–65. *Bolton, R. N.; Lemon, K. N. (1999): A dynamic Model of Customers´ Usage of Services: Usage as an Antecedent and Consequence of Satisfaction, Journal of Marketing Research, Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 29 Vol. 36 (2), S. 171–186. *Brown, T. J.; Barry, T. E.; Dacin, P. A.; Gunst, R. F. (2005): Spreading the Word: Investigating Antecedents of Customers’ positive Word-of-Mouth Intentions and Behaviors in Retailing Context, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 33 (2), S. 123–138. *Capraro, A. J.; Broniarczyk, S.; Srivastava, R. K. (2003): Factors influencing the Likelihood of Customer Defection: The Role of Consumer Knowledge, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 31 (2), S. 164–175. *Caro, L. M.; García, J. A. M. (2006): Cognitive-affective Model of Consumer Satisfaction. An exploratory Study within the Framework of a Sporting Event, Journal of Business Research, Vol. 60 (2), S. 108–114. Churchill, G. A.; Surprenant, C. (1982): An Investigation into the Determinants of Customer Satisfaction, Journal of Marketing Research, Vol. 19, S. 491–504. *Davidow, M. (2003): Have You heard the Word? The Effect pf Word of Mouth on perceived Justice, Satisfaction and Repurchase Intentions Following Complaint Handling, Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, Vol. 16, S. 67–80. Dörner, A. (2006): Zufrieden ist nicht zufrieden, Handelsblatt (03.07.2006), S. 9. Eisend, M. (2004): Metaanalyse – Einführung und kritische Diskussion, Diskussionsbeiträge des Fachbereichs Wirtschaftswissenschaft der Freien Universität Berlin, Nr. 2004/8, Betriebswirtschaftliche Reihe. Fischer, M.; Herrmann, A.; Huber, F. (2001): Return on Customer Satisfaction. Wie rentabel sind Maßnahmen zur Steigerung der Zufriedenheit?, Zeitschrift für Betriebswirtschaft, Nr. 10, S. 56–62. Fournier, S.; Mick, D. G. (1999): Rediscovering Satisfaction, Journal of Marketing, Vol. 63 (4), S. 5–23. *Fu, S.; Perkins, D. S. (1995): Determinants of Technology Licensee´s Satisfaction: An empirical Investigation, Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, Vol. 8, S. 223–233. Giering, A. (2000): Der Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität, Gabler, Wiesbaden. Gilly, M. C. (1987): Postcomplaint Processes: From organizational Response to Repurchase Behavior, Journal of Consumer Affairs, Vol. 21 (2), S. 293–313. *González, M. E. A.; Comesaña, L. R.; Brea, J. A. F. (2006): Assessing Tourist Behavioral Intentions through perceived Service Quality and Customer Satisfaction, Journal of Business Research, Vol. 60 (2), S. 153–160. Henning-Thurau, T.; Walsh, G.; Schrader, U. (2004): VHB-JOURQUAL: Ein Ranking von betriebswirtschaftlich-relevanten Zeitschriften auf der Grundlage von Expertenurteilen, 30 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, Vol. 56, Nr. 6, S. 520–545. *Hicks, J. M; Page Jr., T. J.; Behe, B. K.; Dennis, J. H.; Fernandez, R. T. (2005): Delighted Consumers buy again, Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, Vol. 18, S. 94–104. Homans, George C. (1968): Elementarformen sozialen Verhaltens, Köln. Homburg, C.; Bucerius, M. (2006): Kundenzufriedenheit als Managementherausforderung, in: Homburg, C. (Hrsg.) (2006): Kundenzufriedenheit, Gabler, Wiesbaden, S. 53–89. Homburg, C.; Giering, A. (1996): Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte - Ein Leitfaden für die Marketingforschung, Marketing ZFP, Nr. 1, S. 5–24. *Homburg, C.; Koschate, N.; Hoyer, W. D. (2006): The Role of Cognition and Affect in the Formation of Customer Satisfaction: A dynamic Perspective, Journal of Marketing, Vol. 70 (3), S. 21–31. Homburg, C.; Stock-Homburg, R. (2006): Theoretische Perspektiven zur Kundenzufriedenheit, in: Homburg, C. (Hrsg.) (2006): Kundenzufriedenheit, Gabler, Wiesbaden, S. 17– 51. Hoyer, W. D.; MacInnis, D. J. (2007): Consumer Behavior, 4th ed., Houghton Mifflin, Boston. Huber, F.; Herman, A.; Braunstein, C. (2000): Der Zusammenhang zwischen Produktqualität, Kundenzufriedenheit und Unternehmenserfolg, in: Hinterhuber, H.; Matzler, K. (Hrsg.) (2004): Kundenorientierte Unternehmensführung, 4. Aufl., Gabler, Wiesbaden, S. 67–83. Hunter, J. E.; Schmidt, F. L. (2004): Methods of Meta-Analysis, 2nd ed., Sage, Thousand Oaks. Jacoby, J. (1978): Consumer Research: State of the Art Review, Journal of Marketing, Vol. 42 (April 1978), S. 87–96. Jensen, O.; Mertesdorf, S. (2006): Einführung in die Meta-Analyse, Wirtschaftswissenschaftliches Studium, Vol. 12, S. 657–663. *Jun, S.; Hyun, Y. J.; Gentry, J. W.; Song, C.-S. (2001): The relative Influence of affective Experience on Consumer Satisfaction under positive versus negative Discrepancies, Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, Vol. 14, S. 141–153. *Liljander, V. (1994): Modeling perceived Service Quality using different Comparison Standards, Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, Vol. 7, S. 126–142. Lipsey, M. W.; Wilson, D. T. (2001): Practical Meta-Analysis, Sage, Thousand Oaks. Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 31 *Mano, H.; Oliver, R. L. (1993): Assessing the Dimensionality and Structure of the Consumption Experience: Evaluation, Feeling, and Satisfaction, Journal of Consumer Research, Vol. 20 (3), S. 451–466. Matzler, K. (1997): Kundenzufriedenheit und Involvement, Deutscher Universitäts-Verlag, Wiesbaden. Mithas, S.; Krishnan, M. S.; Fornell, C. (2005): Why Do Customer Relationship Management Applications Affect Customer Satisfaction?, Journal of Marketing, Vol. 69 (4), S. 201–209. *Mittal, V.; Kamakura, W. A. (2001): Satisfaction, Repurchase Intent, and Repurchase Behavior: Investigating the moderating Effect of Customer Characteristics, Journal of Marketing Research, Vol. 38 (1), S. 131–142. Mittal, V.; Kumar, P.; Tsiros, M. (1999): Attribute-Level Performance, Satisfaction, and behavioral Intensions over Time: A Consumption-System Approach, Journal of Marketing, Vol. 63 (2), S. 88–101. *Mittal, V.; Ross, W. T. Jr.; Baldasare, P. M. (1998): The Asymmetric Impact of negative and positive Attribute-Level Performance on Overall Satisfaction and Repuchase Intentions, Journal of Marketing, Vol. 62 (1), S. 33–47. *Morgan, N. A.; Rego, L. L. (2006): The Value of different Customer Satisfaction and Loyalty Metrics in predicting Business Performance, Marketing Science, Vol. 25 (2), S. 426–439. Morwitz, V. G. (1997): Why Consumers don’t always accurately predict their own future Behavior, Marketing Letters, Vol. 8 (1), S. 57–70. *Oh, H. (1999): Service Quality, Customer Satisfaction, and Customer Value: A holistic Perspective, International Journal of Hospitality Management, Vol. 18 (1), S. 67–82. Oliver, R. L. (1980): A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions, Journal of Marketing Research, Vol. 17, S. 460–469. Oliver, R. L. (1997): Satisfaction: A behavioral Perspective on the Consumer, McGrawHill, New York. *Oliver, R. L. (1993): Cognitive, Affective, and Attribute Bases of the Satisfaction Response, Journal of Consumer Research, Vol. 20 (3); S. 418–430. Oliver, R. L.; DeSarbo, W. S. (1988): Response Determinants in Satisfaction Judgments, Journal of Consumer Research, Vol. 14, S. 495–507. Oliver, R. L.; Swan, J. (1989): Equity and Disconfirmation Perceptions as Influences on Merchant and Product Satisfaction, Journal of Consumer Research, Vol. 16 (3), S. 372–383. *Olsen, S. O. (2002): Comparative Evaluation and the Relationship between Quality, Satisfaction, and Repurchase Loyalty, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 30 (3), 32 Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde S. 240–249. *Palan, K. M.; Teas, R. K. (2005): An Examination of Measurement Context and representational Effects of Consumer Expectations, Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, Vol. 18, S. 68–93. Peterson, R. A.; Brown, S. P. (2005): On the Use of Beta Coefficients in Meta-Analysis, Journal of Applied Psychology, Vol. 90 (1), S. 175–181. Riebsamen, H. (2005): Verkehrsverbund ersetzt Automaten durch Menschen, Frankfurter Allgemeine Zeitung (14.03.2005), S. 51. Rosenthal, R. (1984): Meta-Analysis Procedures for Social Research, Sage, Beverly Hills. Rudolph, B. (1998): Kundenzufriedenheit im Industriegüterbereich, Gabler, Wiesbaden. Rust, R. T.; Moorman, C.; Dickson, P. R. (2002): Getting Return on Quality: Revenue Expansion, Cost Reduction, or Both?, Journal of Marketing, Vol. 66 (4), S. 7–24. Schütze, R. (1992): Kundenzufriedenheit, Gabler, Wiesbaden. *Seiders, K.; Voss, G. B.; Grewal, D.; Godfrey, A. L. (2005): Do satisfied Customers buy more? Examining moderating Influences in a Retailing Context, Journal of Marketing, Vol. 69 (4), S. 26–43. *Shemwell, D. J.; Yavas, U.; Bilgin, Z. (1998): Customer-Service Provider Relationships: An empirical Test of a Model of Service Quality, Satisfaction and Relationship-oriented Outcomes, International Journal of Service Industry Management, Vol. 9 (2), S. 155–168. Sheth, J.; Mittal, B.; Newman, B. (1999): Customer Behavior, The Dryden Press, Orlando. Smith, A. K.; Bolton, R. N. (2002): The Effect of Customers´ Emotional Responses to Service Failures on their Recovery Effort Evaluation and Satisfaction Judgements, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 30 (1), S. 5–23. *Spreng, R. A.; MacKenzie, S. B.; Olshavsky, R. W. (1996): A Reexamination of the Determinants of Consumer Satisfaction, Journal of Marketing, Vol. 60 (3), S. 15–32. *Stock, R. M. (2005): Can Customer Satisfaction Decrease Price Sensitivity in Business-toBusiness Markets?, Journal of Business-to-Business Marketing, Vol. 12 (3), S. 59–87. Szymanski, D. M.; Henard, D. H. (2001): Customer Satisfaction: A Meta-Analysis of empirical Evidence, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 29 (1), S. 16–35. *Taylor, S. A. (1996): Consumer Satisfaction with Marketing Education: Extending Services Theory to academic Practice, Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, Vol. 9, S. 207–220. *Taylor, S. A.; Hunter, G. (2003): An exploratory Investigation into the Antecedents of Satisfaction, Brand Attitude, and Loyalty within the (B2B) eCRM Industry, Journal of Con- Kundenzufriedenheit – Eine Meta-Analyse empirischer Befunde 33 sumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior, Vol. 16, S. 19–35. Tse, D. K.; Wilton, P.C. (1988): Models of Consumer Satisfaction Formation: An Extension, Journal of Marketing Research, Vol. 25 (2), S. 204–212. Westbrook, R. A.; Oliver, R. L. (1991): The Dimensionality of Consumption Emotion Patterns and Consumer Satisfaction, Journal of Consumer Research, Vol. 18 (1), S. 84–91. *Wu, J.; Padgett, D. (2004): A direct comparative Framework of Customer Satisfaction: An Apllication to Internet Search Engines, Journal of interactive Marketing, Vol. 18 (2), S. 32–50. Yi, Y. (1990): A Critical Review of Customer Satisfaction, in: Zeithaml, V. A.: Review of Marketing, Chicago, S. 68–123.
