CASE: Modellierung des nicht-linearen Zusammenhangs zwischen Kundenzufriedenheit und Loyalität.


Einige Autoren zeigen, dass der Zusammenhang zwischen der Zufriedenheit mit einzelnen Produktattributen und der Gesamtzufriedenheit nicht-linear ist (Mittal et al. 1998, Matzler et al. 2003). Als Theoriegrundlage verwenden Mittal et al. die Prospect Theorie und Matzler et al. das Kano-Modell. Einige der Analysen von Mittal et al. geben Anlass zur Vermutung, dass auch der Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und den daraus resultierenden Handlungskonsequenzen, wie Weiteremfehlung und Wiederkaufabsicht nicht linear sein könnte. Damit könnte die empirisch immer wieder beobachtete Tatsache erklärt werden, dass viele Firmen hohe Kundenabwanderungen trotz hoher Kundenzufriedenheit erleben (Reichheld 1996). Die Modellierung der nicht-linearen Zusammenhänge erfolgte bei Mittal et al. 1998 und Matzler et al. 2003 mittels Dummy-Regression. Dieser Ansatz ist aus verschiedenen Gründen problematisch (Informationsverlust, keine Messfehlerkorrektur etc.). Eine wesentlich verbesserte Betrachtung ermöglicht die Quasi-ML-Methode von Klein (Klein & Muthen 2004) mit der nicht-lineare Effekte mit latenten Variablen effizient geschätzt werden können. Ziel des Projektes ist es, diese Methode auf einen von Columbus zur Verfügung gestellten Datensatz anzuwenden. Inhaltlich sollen nicht-lineare Beziehungen zwischen Kundenzufriedenheit und Loyalität untersucht werden.


Projektleitung
Paulssen, Marcel Prof. Dr. (Details) (Quantitativ Climate, Weather and Energy Analysis (J))

Laufzeit
Projektstart: 01/2005
Projektende: 02/2005

Publikationen
Modelling the non-linear relationship between satisfaction and loyalty with structural equation models (submitted to GfKl conference)

Zuletzt aktualisiert 2020-09-03 um 23:05