Heribert Gierl, Boris Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden in:

Marketing ZFP, page 49 - 66

MAR, Volume 24 (2002), Issue 1, ISSN: 0344-1369, ISSN online: 0344-1369, https://doi.org/10.15358/0344-1369-2002-1-49

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Prof. Dr. Heribert Gierl, Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre mit dem Schwerpunkt Marketing an der Universität Augsburg, Universitätsstr. 16, 86159 Augsburg, Tel.: 0821/5 98-40 52, E-Mail: Heribert.Gierl@ Wiso.Uni-Augsburg.de. Dr. Boris Bartikowski, ehemaliger externer Doktorand bei Prof. Dr. Heribert Gierl und Prof. Dr. Jean-Louis Chandon, Institut d’Administration des Entreprises (I.A.E.) der Universität Aix/Marseille in Frankreich, Tulpenweg 11, 86316 Friedberg, Tel.: 0821/7 84 91 95, E-Mail: Boris.Bartikowski@t-online.de. Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden Von Heribert Gierl und Boris Bartikowski Die Abgrenzung der zufriedenen von den indifferenten sowie von den unzufriedenen Personen stellt in der Zufriedenheitsforschung ein nur selten berücksichtigtes Thema dar. Zwar existieren zahlreiche Forschungsbemühungen im Bereich der Skalenentwicklung, das Phänomen der Indifferenz wurde hierbei jedoch häufig vernachlässigt. Im Rahmen einer empirischen Studie wird eine Skala zur Messung von Kundenzufriedenheit, durch die auch Indifferenz erfasst werden soll, entwickelt. Weiterhin wird die Generalisierbarkeit dieser Skala untersucht. Schließlich wird auch ihre nomologische Validität anhand der Gültigkeit einiger in der Forschung zur Kundenzufriedenheit oftmals unterstellten theoretischen Beziehungen geprüft. 1. Problemstellung Die Kundenzufriedenheit wird in den letzten Jahren zu den zentralen Marketingzielen gezählt (Simon/Homburg 1995). Dies erklärt auch die beinahe unüberschaubare Anzahl von Publikationen, die sich mit dem Thema Kundenzufriedenheit beschäftigen (z. B. Johnston 1995a; Oliver 1997; Matzler 1997; Stauss 1999). In diesem Beitrag wird ein bislang aber noch kaum erörterter Aspekt thematisiert, die Frage nach der Abgrenzung der zufriedenen von den indifferenten und von den unzufriedenen Personen. Durch Analysen der Kundenzufriedenheit will man in Unternehmen häufig erfahren, wie viele der Kunden zufrieden oder unzufrieden sind. Hierzu werden in der Literatur vielfältige Ansätze vorgeschlagen (siehe z. B. den Überblick bei Lingenfelder/Schneider 1991b, S. 111; Homburg/Rudolph 1995, S. 43; Groß-Engelmann 1997, S. 205 ff.). Mehrheitlich werden für eine Datenerhebung Ratingskalen empfohlen, z. B. 6-stufige Skalen, deren Endpunkte mit sehr unzufrieden/sehr zufrieden (Aiello/ Czepiel/Rosenberg 1977; Oliver/Bearden 1983) oder mit sehr unerfreulich/sehr erfreulich (Oliver 1981; Westbrook/Oliver 1981) beschriftet sind (ausführlich dazu Hausknecht 1990; Naumann/Giel 1995; Danaher/Haddrell 1996). Aus der Verteilung der Antworten auf die Kategorien solcher Skalen lassen sich die interessierenden Anteile jedoch nicht ableiten. Ersatzweise wird zwar zuweilen unterstellt, dass z. B. im Falle einer 6-stufigen Skala die Anteile, mit denen die zwei unteren bzw. die zwei oberen Antwortkategorien gewählt werden, die Häufigkeiten von Zufriedenen und Unzufriedenen quantifizieren. Diese Annahme ist jedoch inhaltlich unbegründet und letztlich willkürlich. Hinzu kommt, dass ein Begriff wie „zufrieden“ von verschiedenen Auskunftspersonen unterschiedlich verstanden wird (Müller 1998, S. 202). Ordnet man die Personen anhand der Antworten auf einer Ratingskala so in die drei Gruppen „Zufriedene“, „Indifferente“ und „Unzufriedene“ ein, dass man mit dieser Gruppenzugehörigkeit z. B. die empirisch vorgefundenen Formen des Wiederkaufverhaltens statistisch möglichst gut erklären kann, so könnte auf die Erfassung von Zufriedenheit von vornherein verzichtet werden, da sie in diesem Fall keine über das Verhalten hinausreichenden Informationen liefert. Ziel der nachfolgend vorgestellten Studie ist es, eine Skala zu entwickeln und zu validieren, die verwendet werden kann, um Personen hinsichtlich eines Meinungsgegenstandes in drei Gruppen einzuteilen: in Unzufriedene, in Indifferente und in Zufriedene. Die Gruppe der Indifferenten wird hier deshalb berücksichtigt, da in der Forschung häufig das Konzept einer Toleranz- oder Indifferenzzone (Woodruff/Cadotte/Jenkins 1983; Kennedy/Thirkell 1988, S. 7; Parasuraman/Berry/Zeithaml 1991a; Strandvik 1994; Johnston 1995b; Stauss/Mang 1999) erörtert wird, d. h. die Vermutung angestellt wird, dass manche Personen weder der Gruppe der Zufriedenen noch der Gruppe der Unzufriedenen zugeordnet werden können. Folgende zwei Gründe legen es nahe, bei der Messung von Zufriedenheit die Indifferenz explizit als eine der möglichen Kategorien zu berücksichtigen. MARKETING · ZFP · 24. Jg. · 1/2002 · S. 49–66 49 Zum einen wird argumentiert, dass sich manche Merkmale von Meinungsgegenständen, so genannte „dissatisfiers“ (z. B. Cadotte/Turgeon 1988, S. 78), für die meisten Personen nicht eignen, um Zufriedenheit auszulösen, so dass bei diesen Attributen nur auf die Vermeidung von Unzufriedenheit, d. h. auf Indifferenz, abgezielt werden sollte. Dagegen sollte bei den Merkmalen, die als „satisfiers“ bezeichnet werden, auf einen hohen Anteil an zufriedenen Kunden geachtet werden. Dabei zielt dieser Beitrag aber nicht darauf ab, derartige Attributkategorisierungen vorzunehmen (hierzu z. B. Herzberg/Mausner/ Snyderman 1959; Brandt 1988; Bailom et al. 1996; Llosa 1997), sondern einen Vorschlag zu unterbreiten, wie für vorgegebene Attribute die Anteile der zufriedenen, indifferenten und unzufriedenen Kunden ermittelt werden können. Für eine Krankenversicherung kann es z. B. sinnvoll sein, viele gegenüber dem Merkmal Beitragshöhe indifferente Versicherte zu haben, falls es sich bei diesem Merkmal um einen „dissatisfier“ handelt. Hätte man dagegen viele aufgrund eines geringen Beitrags „begeisterte“ Versicherte, so wäre die Gefahr groß, diese Kunden zu frustrieren, wenn eine Beitragserhöhung angestrebt wird. Zum anderen wird auch angeführt, dass die Marketingstrategie mancher Unternehmen darin bestehen könnte, einer Anspruchsinflation der Kunden (Dichtl/Müller 1986) entgegenzuwirken (Johnston 1995b, S. 57; Oliver 1997, S. 66 ff.). Dies könnte geschehen, indem lediglich versucht wird, Unzufriedenheit zu vermeiden, und es als ausreichend erachtet wird, dass die Kunden einigen relevanten Merkmalen des Leistungsangebotes indifferent gegenüberstehen. Andere Unternehmen könnten bei bestimmten Merkmalen einen Alleinstellungsanspruch verfolgen; für diese wäre es wichtig, dass der Anteil der diesbezüglich indifferenten Kunden möglichst gering ist. Auch um dies überprüfen zu können, erscheint es sinnvoll, Anteile von unzufriedenen, indifferenten und zufriedenen Kunden quantifizieren zu können. Zu diesem Zweck sollen in einem ersten Schritt verbale Beschreibungen für Unzufriedenheit, Indifferenz und Zufriedenheit identifiziert werden. Mit Hilfe dieser Items soll die hier interessierende Skala entwickelt werden. In einem zweiten Schritt wird untersucht, ob die aus dieser Skala resultierenden Messwerte sowohl generalisierbar als auch mit der Annahme des Nicht-Bestätigungs-Paradigmas der Zufriedenheitsforschung (Engel/Kollat/ Blackwell 1973; Oliver 1980) sowie mit den üblicherweise unterstellten Konsequenzen von Zufriedenheit auf Verhalten konsistent sind. 2. Grundzüge der Theorie der Kundenzufriedenheit Im folgenden Abschnitt werden die theoretischen Grundlagen der Zufriedenheitsforschung dargestellt, auf denen die entwickelte Skala basiert. Auf eine umfassende Darstellung des Standes der Forschung zum Thema Kundenzufriedenheit (vgl. z. B. Schütze 1992; Rapp 1994; Matzler 1997; Oliver 1997; Stauss 1999) und zu Details der Verhaltenskonsequenzen (z. B. Burmann 1991; Herrmann/Johnson 1999; Homburg/Giering/Hentschel 1999) soll in diesem Beitrag jedoch verzichtet werden. Die überwiegende Mehrheit der Publikationen zum Thema Kundenzufriedenheit weist die Gemeinsamkeit auf, dass den Studien das so genannte Nicht-Bestätigungs-Paradigma zugrunde liegt (vgl. Literaturübersichten bei Oliver/DeSarbo 1988; Szymanski/Henard 2001). Demnach nimmt eine Person die Leistung bzw. den Meinungsgegenstand wahr und vergleicht diese Wahrnehmung mit einem vorab entwickelten oder während der Inanspruchnahme der Leistung modifizierten Referenzstandard, welcher häufig auf Erwartungen an eine gute Leistung und auf andere Faktoren zurückgeführt wird (Cardozo 1965; Miller 1977; Cadotte/Woodruff/Jenkins 1987; Tse/Wilton 1988; Olshavsky/Spreng 1989; Schütze 1992; Evrard 1993; Ngobo 1998; Stauss 1999). Das Resultat dieses kognitiven Prozesses ist die Bestätigung oder die positive bzw. negative Nicht-Bestätigung der Erwartungen. Die Nicht-Bestätigung kann eine Emotion auslösen, welche häufig als Zufriedenheit bzw. als Unzufriedenheit interpretiert wird (Westbrook/Reilly 1983; Westbrook 1987; Price/Arnould/Deibler 1995; Bruhn 2000, S. 38). Diese Ansicht wird in der Literatur jedoch zum einen nicht einhellig geteilt, und zum anderen wird eine differenziertere Sichtweise empfohlen. Denn einige empirische Studien belegen, dass Kognitionen und Affekte sowohl gemeinsam als auch unabhängig voneinander auftreten können (Westbrook 1987; Westbrook/Oliver 1991; Mano/Oliver 1993; Oliver 1997, S. 316 ff.). Eine differenziertere Sichtweise legt nahe, auch nach dem Inhalt der Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit (z. B. Freude, Überraschung, Frustration, Wut) zu unterscheiden. Stauss/Neuhaus (1996; 1997) empfehlen auf der Basis der Arbeiten von Bruggemann/Groskurth/Ulich (1975) und Bruggemann (1976) im Bereich der Arbeitszufriedenheit und von Lingenfelder/Schneider (1991a), neben der Richtung der Emotion (positiv, negativ) auch nach der Art bzw. der Ursache der Emotion zu unterscheiden (vgl. auch Lohmann 1997, S. 118; Müller 1998, S. 205 f.). So könnten Kunden z. B. deshalb zufrieden sein, weil sie glauben, dass der Anbieter auch in Zukunft ihren steigenden Erwartungen gerecht werden wird, oder weil sie vermuten, dass auch andere Anbieter keine besseren Leistungen bieten (zum Stand der Kritik am Bruggemann-Modell und seiner Übertragung auf die Kundenzufriedenheit vgl. z. B. Groß-Engelmann 1997, S. 93 ff.). Eine weitere, auf der Austauschtheorie von Thibaut/Kelley (1959) basierende Unterscheidung von „Zufriedenheitsarten“ wird z. B. von Schütze (1992, S. 89 ff.) dargestellt. In der vorliegenden Studie wird allerdings darauf verzichtet, bei der Definition von Kundenzufriedenheit ein derart weiterführendes Begriffsverständnis zugrunde zu legen. Anstatt dessen wird eine einfachere Definition gewählt. Denn in der Literatur wird ebenfalls empfohlen, Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden 50 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002 Referenzstandard Wahrgenommenes Leistungsniveau Zufriedenheit Bestätigung/ Nicht-Bestätigung Zufriedenheit Weiterempfehlung Beschwerdeverhalten Wiederkaufverhalten Abb. 1: Das Nicht-Bestätigungs-Paradigma zur Erklärung von Kundenzufriedenheit Abb. 2: Mögliche Verhaltenskonsequenzen der Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit das „postpurchase phenomenon“ Zufriedenheit nur als „a summary of affective response of varying intensity“, also als ein eindimensionales Konstrukt, zu definieren und „the exact type(s) of affective response“ in Abhängigkeit der Kontextfaktoren der jeweiligen Untersuchung festzulegen (Giese/Cote 2000). Giese/Cote (2000) begründen ihre Empfehlung auf der Basis einer umfangreichen Übersicht über übliche Definitionen der Kundenzufriedenheit. Dies bedeutet, dass auch bei der hier angestrebten Skalenentwicklung keine weiterführende Differenzierung nach „Zufriedenheitstypen“ angestrebt wird. Das klassische Nicht-Bestätigungs-Paradigma basiert auf folgender Annahme: Werden Leistungen wahrgenommen, die die Erwartungen übertreffen, so liegt Zufriedenheit vor, werden die Erwartungen unterschritten, so ist die Person unzufrieden. Abb. 1 verdeutlicht diesen grundlegenden Zusammenhang, welcher aber von vielen Autoren ergänzt worden ist. Diese Basisrelation kann als der am weitesten verbreitete Erklärungsansatz für die Kundenzufriedenheit bezeichnet werden, der auch vielfache empirische Bestätigung fand (z. B. Swan/Combs 1976; Swan/Trawick 1981; Bearden/Teel 1983; LaBarbera/Mazursky 1983; Cadotte/ Woodruff/Jenkins 1987; Oliver/DeSarbo 1988; Spreng/ MacKenzie/Olshavsky 1996). Die diesem Modell zugrunde liegende Annahme wird auch in Messmodellen für Dienstleistungsqualität wie SERVQUAL (Parasuraman/Zeithaml/Berry 1985; 1988; Parasuraman/Berry/ Zeithaml 1991b) unterstellt. In diesem Zusammenhang ist darauf hinzuweisen, dass manche Autoren (z. B. Oliver 1980) davon ausgehen, dass Personen weder zufrieden noch unzufrieden sind, wenn sie keine Abweichung vom Referenzstandard wahrnehmen. Ebenso wird behauptet, dass die positive oder die negative Nicht-Bestätigung erst ab Überschreitung bestimmter Schwellenwerte intensiver gedanklich verarbeitet wird (z. B. Oliver 1997, S. 112 f.). Dieses auch als Indifferenz bezeichnete Phänomen (Miller 1977; Gioia/Stearns 1979; Woodruff/Cadotte/Jenkins 1983) wird mit der Assimilations-Kontrast-Theorie (Sherif/Hovland 1961; Anderson 1973) begründet. Demnach werden einerseits geringe Abweichungen der Wahrnehmungen vom Referenzstandard zur Reduzierung von Dissonanzen kognitiv verringert und andererseits große Abweichungen aufgrund der wahrgenommenen Dissonanz kognitiv vergrö- ßert. Martin/Seta/Crelia (1990) belegen dies auch empirisch. Ähnliche Konzepte sind die Akzeptanzzone (Hovland/Harvey/Sherif 1957; Olshavsky/Miller 1972; Olson/ Dover 1979) oder die Toleranzzone (Kennedy/Thirkell 1988; Parasuraman/Berry/Zeithaml 1991a; Liljander/ Strandvik 1993; Johnston 1995a; 1995b; Morais Rodrigues 1995; Patrick 1996; Gwynne/Devlin/Ennew 2000). Darüber hinaus wird angenommen, dass Abweichungen zwischen wahrgenommener Leistung und Referenzstandard, selbst wenn sie gedanklich verarbeitet werden, keine emotionale Reaktion auslösen, solange sie gewisse Schwellenwerte nicht überschreiten. Dies könnte mit dem menschlichen Streben nach Homeostase (Fletcher 1942) begründet werden. Im Bereich der Zufriedenheitsforschung wurde dieser Aspekt beispielsweise von Solomon/Corbit (1973; 1974), Solomon (1980), Oliver (1981) oder Matzler (1997, S. 100 ff.) behandelt. Auch diese Überlegungen deuten darauf hin, dass Indifferenzzonen existieren können. Als eine weitere Begründung für die Existenz von Indifferenzzonen können beobachtete über- bzw. unterproportionale Verläufe zwischen Leistungswahrnehmung und Zufriedenheit angeführt werden (Cadotte/Turgeon 1988; Mittal/Ross/Baldasare 1998; Oliver 1997, S. 109 ff.). Erstere Verläufe liegen bei Merkmalen, die Herzberg/ Mausner/Snyderman (1959) als Motivatoren bezeichnen, vor, letztere bei solchen Attributen, die sie Hygienefaktoren nennen. Andere Bezeichnungen für Merkmale, für die verschiedene Verläufe beobachtet werden, finden sich z. B. bei Kano (zitiert nach Bailom et al. 1996), bei Brandt (1988), bei Oliver (1997, S. 149 ff.) oder bei Llosa (1997). Schließlich beschäftigt sich die Zufriedenheitsforschung auch mit dem verhaltensauslösenden Charakter von Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit. Im Wesentlichen wird angenommen, dass die (Un-)Zufriedenheit einen Einfluss auf das Lob-/Beschwerdeverhalten gegenüber dem Anbieter (Cadotte/Turgeon 1988), die Mund-zu-Mund- Propaganda (Weiterempfehlung) und das Wiederkaufverhalten hat (z. B. Fornell et al. 1996; Korte 1995; Oliver 1997, S. 27 ff.; Anderson 1998; Szymanski/Henard 2001). Die möglichen Verhaltenskonsequenzen der Zufriedenheit werden in Abb. 2 dargestellt. Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002 51 Ausdruck im Englischen Übersetzung ins Deutsche ideal ideal expected so wie erwartet minimum tolerable performance ein tolerierbares Minimum normal normal excellent exzellent adequate angemessen desired so wie ich es mir wünsche barely acceptable gerade noch akzeptabel the best I can expect to get das Beste, was ich erwarten kann satisfying zufriedenstellend dissatisfying nicht zufriedenstellend better is desirable besser wäre wünschenswert sufficient ausreichend acceptable akzeptabel needed benötigt intolerable nicht tolerierbar good gut bad schlecht Tab. 1: Items zur Beschreibung unterschiedlicher Grade von Zufriedenheit in der Literatur 3. Skalenentwicklung In diesem Abschnitt wird eine Skala zur Abgrenzung von zufriedenen, indifferenten und unzufriedenen Personen entwickelt. Die Datenbasis besteht aus den Auskünften von 60 Personen, die an einer persönlichen Befragung teilnahmen. Die Datenerhebung erfolgte Ende 2000. 3.1. Verbale Beschreibungen von Zufriedenheitsgraden Der erste Schritt zielte darauf ab, Begriffe zu identifizieren, welche sich eignen, Unzufriedenheit, Indifferenz oder Zufriedenheit zu artikulieren. Der Literatur zur Kundenzufriedenheit können vielfältige Umschreibungen von Zufriedenheitsgraden oder zur Beschreibung der unteren und oberen Grenzen einer angenommenen Indifferenz- oder Toleranzzone entnommen werden. Für diese Studie wurde zunächst untersucht, anhand welcher Begriffe einige im Bereich der Kundenzufriedenheitsforschung häufig zitierte Autoren (vor allem Miller 1977; Woodruff/Cadotte/Jenkins 1983; Zeithaml 1988; Parasuraman/Zeithaml/Berry 1988; Parasuraman/Berry/Zeithaml 1991b; Strandvik 1994; Parasuraman/Zeithaml/ Berry 1994; Johnston 1995b) unterschiedliche Zufriedenheitsgrade oder Qualitätseindrücke beschreiben. Bei Miller (1977) finden sich beispielsweise die Items „ideal“, „expected“ und „minimum tolerable“. Johnston (1995b) verwendet Begriffe wie „ideal“, „minimum tolerable“ und „acceptable“, den Arbeiten von Oliver (1997) konnten „ideal“, „excellent“, „needed“ und „the best I can expect to get“ entnommen werden, und von Zeithaml/Berry/Parasuraman (1993) wurden „adequate“ und „desired“ übernommen. Bei der Auswahl der in dieser Studie verwendeten Begriffe wurde auch darauf geachtet, dass sich die englischsprachigen Ausdrücke gut ins Deutsche übersetzen ließen und dass diverse Abwandlungen der Begriffe (z. B. „durchaus akzeptabel“) in den ausgewählten Items repräsentiert sind. Ein Vorschlag, wie solche Begriffe geordnet werden könnten, findet sich bereits bei Oliver (1997, S. 72). Aufgrund der vorgenommenen Literaturübersicht kann davon ausgegangen werden, dass die berücksichtigten Items zu den am meisten verwendeten Beschreibungen unterschiedlicher Zufriedenheitsgrade oder der Grenzen von Indifferenzzonen zählen. Die Literaturdurchsicht führte zu der in Tab. 1 angegebenen Liste. Dort ist auch dargestellt, wie die insgesamt 18 ausgewählten Items ins Deutsche übersetzt wurden. Hierzu ist anzumerken, dass die Frage, inwieweit solche Begriffe nur Leistungswahrnehmungen oder bereits die von diesen Wahrnehmungen ausgelösten Empfindungen (im Sinne der oben definierten Zufriedenheit) ausdrücken, kontrovers diskutiert wird und nicht eindeutig beantwortet werden kann. In der Zufriedenheitsforschung wird daher auch zwischen Leistungsskalen (z. B. Churchill/Surprenant 1982), Nicht-Bestätigungs-Skalen (z. B. Rust/Zahorik/Keiningham 1994) und Zufriedenheitsskalen (z. B. Danaher/Mattsson 1994) unterschieden. Stauss (1999, S. 13) beispielsweise vertritt die Auffassung, dass mit dem Kontinuum „schlecht/exzellent“ eine Skala für die Leistungswahrnehmung abgebildet und mit „besser/ schlechter als erwartet“ die (kognitive) Nicht-Bestätigung gemessen wird. Demgegenüber wird hier der Standpunkt vertreten, dass die in Tab. 1 aufgeführten Begriffe wertende Ausdrücke darstellen und Zustimmungen zu diesen Begriffen auch emotionale Reaktionen zum Ausdruck bringen können. Beispielsweise werden Begriffe wie „positiv/negativ“ im Bereich der Werbemittelforschung den gefühlsbetonten Reaktionen zugeordnet (Steffenhagen 1996, S. 67). Statements wie „gute/ schlechte Entscheidung“ dienen auch anderen Autoren dazu, eine emotionale Zufriedenheitsreaktion zu messen (Westbrook 1980; Oliver/Westbrook 1982; Oliver/Bearden 1983). Die Alternative, Begriffe aus Emotionstypologien wie z. B. interessiert, überrascht, erfreut, begeistert, traurig, ängstlich oder wütend zur Konstruktion einer Zufriedenheitsskala zu verwenden (Westbrook/Oliver 1981; Oliver/Bearden 1983; Westbrook 1987), erscheint hier problematisch, da damit mehrere Dimensionen erfasst werden könnten (Izard 1977; Mano/Oliver 1993), was bedeutet, dass sich diese Begriffe nicht auf eine eindimensionale Skala, die hier jedoch konstruiert werden soll, abbilden lassen. Die oben ausgewählten Begriffe erhielten die Auskunftspersonen in Form von Kärtchen zur Beurteilung vorgelegt, wobei ihnen mitgeteilt wurde, dass diese Begriffe dazu dienen sollen, die Leistungen von Krankenversi- Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden 52 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002 Häufigkeit der Zuordnung zu einerItem negativen Beurteilung weder negativen noch positiven Beurteilung positiven Beurteilung Summe (a) nicht tolerierbar 59 1 0 60 (b) ein tolerierbares Minimum 48 11 1 60 (c) gerade noch akzeptabel 47 13 0 60 (d) normal 1 58 1 60 (e) akzeptabel 5 43 12 60 (f) angemessen 2 44 14 60 (g) so wie ich es wünsche 0 9 51 60 (h) ideal 0 8 52 60 (i) exzellent 0 1 59 60 Tab. 2: Häufigkeit der Zuordnung der Items in drei Gruppen cherungen zu beurteilen. Ihre Aufgabe bestand zunächst darin, die Kärtchen in drei Gruppen einzuteilen, nämlich in Ausdrücke einer negativen Beurteilung, in Ausdrücke einer weder negativen noch positiven Beurteilung und in Ausdrücke einer positiven Beurteilung. In der Diskussion mit den Auskunftspersonen erwiesen sich einige Begriffe als schwierig zu klassifizieren. Beispielsweise ergab sich der Einwand, dass der Aussage „besser wäre wünschenswert“ unabhängig vom Zufriedenheitsgrad zugestimmt werden kann. Den Ausdruck „das Beste, was ich erwarten kann“ ordneten manche Auskunftspersonen in die untere, andere in die obere Kategorie ein; hier spielte offenkundig eine pessimistische oder optimistische Grundhaltung der Personen eine wichtige Rolle. Beispielsweise erwies sich auch der Begriff „zufriedenstellend“ als semantisch uneindeutig, da er teils der mittleren, teils der oberen Kategorie zugeordnet wurde. Auf diese Problematik weist auch bereits Müller (1998, S. 202) hin. Dieser Autor stellte in einer ähnlich angelegten Studie fest, dass 28 % seiner Auskunftspersonen mit dem Begriff „zufrieden“ eine eher negative Wertung und 37 % eine tendenziell positive Wertung assoziieren, während 35 % den Begriff nutzen, um Indifferenz zu artikulieren. Der Tatbestand, dass derartige Begriffe semantisch nicht eindeutig sind, könnte auch erklären, weshalb in manchen Studien ermittelt wird, dass Kunden abwandern, obwohl sie in kurz zuvor durchgeführten Studien angaben, „zufrieden“ zu sein (Reichheld 1996, S. 235 ff.). Auf diese Art und Weise konnten neun Begriffe ausgewählt werden, die sich aus Sicht der Auskunftspersonen vergleichsweise gut eignen, um Unzufriedenheit, Indifferenz oder Zufriedenheit zum Ausdruck zu bringen. Das Ergebnis ist in Tab. 2 dargestellt. Die ersten drei Begriffe werden als Artikulationen von Unzufriedenheit, die folgenden drei als Ausdruck von Indifferenz und die letzten drei als Beschreibung von Zufriedenheit interpretiert. Anhand des Items, welches eine Person für die Charakterisierung einer Leistung auswählt, kann sie folglich einer der drei Gruppen zugeordnet werden. 3.2. Zuordnung von Personen bei Mehrfach- Antworten Für den weiteren Fortgang der Analyse wird der Fall betrachtet, dass sich eine Person nicht eindeutig für einen der neun Begriffe entscheiden möchte, sondern z. B. zwei oder drei Begriffe heranzieht, um ihre Zufriedenheit auszudrücken. Hierzu sei erwähnt, dass die Personen in der später dargestellten Validierungsstudie (vgl. Abschnitt 4.2.4) auch mehrere Items auswählen konnten, um ihre Zufriedenheit mit den vorgegebenen Eigenschaften ihrer Krankenversicherung auszudrücken. Im Durchschnitt wählten sie 2,77 der neun Items, um eine Eigenschaft zu bewerten. Somit ist zu entscheiden, welcher Gruppe eine Person zugeordnet werden soll, wenn sie Items auswählt, die verschiedenen Kategorien (Unzufriedenheit, Indifferenz, Zufriedenheit) zugeordnet worden sind. Hierzu wäre es hilfreich, wenn den Items numerische Werte zugeordnet werden könnten. Ein Verfahren, welches dies ermöglicht, ist die Anwendung des Law of Categorial Judgement (Attneave 1949; Sixtl 1967, S. 223 ff.). Diese Methode, welche darauf abzielt, ordinalen Daten intervallskalierte Messwerte zuzuordnen, fand auch in dieser Studie Verwendung. Die neun ausgewählten Items wurden den Auskunftspersonen erneut vorgelegt. Ihre Aufgabe bestand nun darin, im Rahmen eines so genannten response scaling den Kärtchen die Zahlen 1 bis 7 zuzuordnen. Sie sollten sich in die Situation hineinversetzen, dass ein guter Bekannter ein Meinungsobjekt (hier: eine Krankenversicherung) anhand des jeweiligen Items beschreibt, und sodann angeben, ob dieser Bekannte das Meinungsobjekt als sehr negativ (Skalenwert 1) oder als sehr positiv (Skalenwert 7) beurteilt und einem dieser zwei Skalenwerte zuordnen bzw. einen Skalenwert zwischen diesen Extrema wählen. Dabei wird unterstellt, dass die Skalenwerte 1 bis 7 als äquidistant empfunden werden (Thurstone/Chave 1929). Auf diese Art und Weise resultierten die in Tab. 3 angegebenen Daten. Acht Personen, die Probleme mit der Aufgabenstellung hatten, fanden in dieser Analyse keine Berücksichtigung. Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002 53 Item*Skalenwert (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i) Summe 1 42 - 2 - - - - - - 44 2 9 20 15 - 1 - - - - 45 3 1 25 26 2 8 6 - - - 68 4 - 6 9 40 24 28 1 - - 108 5 - 1 - 10 18 10 6 2 - 47 6 - - - - 1 8 24 20 - 53 7 - - - - - - 21 30 52 103 Summe 52 52 52 52 52 52 52 52 52 468 *Wortlaute vgl. Tab. 2 nicht tolerierbar ein tolerierbares Minimum gerade noch akzeptabel normal akzeptabel angemessen wie gewünscht ideal exzellent 2,59 3,47 3,84 4,48 5,37 6,31 6,991,24 Item (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) µk 1,235 2,591 3,466 3,836 4,479 5,369 6,314 6,990 2 kı 1,745 1,339 0,772 0,768 0,686 0,277 0,614 0,949 Tab. 3: Zuordnung der Items zu den Skalenstufen 1 bis 7 Abb. 3: Geschätzte Obergrenzen der Items auf dem Zufriedenheitskontinuum Tab. 4: Geschätzte Kategorie-Obergrenzen für die neun Items zur Bewertung einer Krankenversicherung Die neun Items werden nun als geordnete, mehr oder minder breite Kategorien auf einem Zufriedenheitskontinuum interpretiert. Mit dem Law of Categorial Judgement wird versucht, die Obergrenzen dieser Kategorien zu schätzen. Für diese Zwecke werden folgende Variablen definiert: Xi: Wahrnehmung von Reiz i Yk: psychische Obergrenze von Kategorie k Die Reize stellen hier die sieben Skalenwerte dar, die Kategorien sind die neun Items. Unter den Annahmen, dass die Variablen normalverteilt und unkorreliert sind (ρik=0 für alle i,k), gilt: (1) und hieraus folgt unmittelbar die Schätzgleichung: (2) Die Parameter µi, µk, c i und c k können durch eine nichtlineare Regression so bestimmt werden, dass die Quadratsumme der Residualwerte 5 ik minimiert wird. Nimmt man an, dass die vorgegebenen Skalenwerte im Durchschnitt unverzerrt wahrgenommen werden (d. h. µ1 = 1, µ2 = 2,..., µ7 = 7) und die diesbezüglichen Varianzen gleich sind ( c 2i = konstant), so resultieren die in Tab. 4 angegebenen Schätzwerte für die verbleibenden Parameter. Das Bestimmtheitsmaß beläuft sich auf R2 = 0,929, die Varianz der Wahrnehmung der Skalenwerte c 2i auf 0,001. Das Ergebnis ist im Folgenden auch grafisch dargestellt (Abb. 3). Falls eine Person angibt, dass sich zwei oder mehrere Kategorien in höchstem Maße eignen, um ihr Ausmaß an Zufriedenheit zu beschreiben, so kann ein diese Kategorien einschließendes Intervall bestimmt und anhand dessen Mittelwert entschieden werden, ob die Person der Gruppe der Unzufriedenen, der Indifferenten oder der Zufriedenen zuzuordnen ist. Um die Qualität dieser Schätzwerte beurteilen zu können, ist es notwendig zu überprüfen, ob die Voraussetzungen des zugrunde liegenden Verfahrens eingehalten worden sind. Die erste Annahme lautete, dass die Items als eine Rangreihe vorliegen. Hierzu lässt sich anführen, dass für die 36 möglichen Paare der neun Items überprüft worden ist, ob sich die mittleren Skalenwerte signifikant unterscheiden. Lediglich in drei Fällen war die Gleichheit der Mittelwerte auf dem 5 %-Niveau in einseitigen Tests nicht abzulehnen. In keinem dieser drei Fälle waren Items betroffen, die unterschiedlichen Kategorien (unzufrieden, indifferent, zufrieden) zugeordnet worden sind. Für das Verfahren wird die Bedingung der strengen Monotonie auch nicht vorausgesetzt, d. h. für zwei Items könnten auch dieselben Kategorie-Obergrenzen ermittelt werden. In diesem Fall könnte eines der Items eliminiert werden. Die zweite Annahme war die der Normalverteilung sowohl der wahrgenommenen Reize als auch der Kategorie-Obergrenzen. Im ersten Fall wird unterstellt, dass die Reize (hier: die vorgegebenen Skalenwerte 1, 2, ..., 7) im Mittel tatsächlich als eben diese Werte wahrgenommen werden, es aber Abweichungen in dieser Wahrnehmung geben könnte, die in c 2i zum Ausdruck kommt. Diese Varianz reflektiert also nicht die Verteilung der Fallzahlen pro Zeile in Tab. 3, sondern eine modellimplizite Annahme, dass eventuell Wahrnehmungsabweichungen existieren könnten (d. h. beispielsweise ein Skalenwert von 3 subjektiv als 2,95 interpretiert wird). In der hier durchgeführten Anwendung des Law of Categorial Judgement müssten diese Varianzen allerdings sehr gering sein, was sich auch belegen ließ ( c 2i = 0,001; es war c 2i = konstant für alle i unterstellt worden). Somit spielt es für die anderen geschätzten Parameter keine Rolle, welche Verteilungsannahme für die Zufallsvariablen Xi getroffen wird. Auch für die unbekannten, zu schätzenden Kategorie- Obergrenzen war eine Normalverteilung unterstellt worden. Dies bedeutet, dass die latent vorhandenen Urteile der Personen, bei welchem Wert auf dem betrachteten Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden 54 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002 Kontinuum die eine Kategorie endet und die nächste beginnt, heterogen sein können. Für die Modellierung dieser Heterogenität war eine Normalverteilung angenommen worden. Man würde diese Verteilungsannahme in Zweifel ziehen, wenn das erzielte Goodness of fit-Maß gering ausfällt. Angesichts der Ergebnisse bestand hierfür allerdings kein Anlass. Die dritte Annahme ρik=0 (für alle i, k) kann statistisch nicht überprüft werden, da man in diesem Fall letztlich mehr Parameter schätzen müsste, als Beobachtungen vorliegen. Allenfalls kann untersucht werden, ob im Falle der weniger strengen Annahme ρik=ρ dieser Parameter ρ sehr nahe bei Null liegt. Diese Annahme trifft zu. 4. Validitätsprüfung In der empirischen Sozialforschung und in verwandten Disziplinen werden zahllose Validitätsbegriffe verwendet. In diesem Beitrag wird auf die Gliederung von Trochim (2000) zurückgegriffen, wonach unter anderem zwischen „sampling validity“ und „measurement validity“ unterschieden werden kann. Der erstgenannte Aspekt beschreibt die Generalisierbarkeit, der zweitgenannte die Tatsache, ob durch die gewählte Operationalisierung das gemessen worden ist, was gemessen werden sollte. 4.1. Generalisierbarkeit Im Folgenden soll überprüft werden, ob die entwickelte Zufriedenheitsskala verallgemeinert werden kann. Die Generalisierbarkeit kann sich grundsätzlich auf die Stabilität der Skala im Hinblick auf verschiedene Personengruppen, Anwendungsbereiche, Befragungsorte oder Befragungszeitpunkte beziehen (Trochim 2000). Die folgende Analyse beschränkt sich auf die beiden erstgenannten Bereiche. Zunächst werden die Ergebnisse aus unterschiedlichen Personengruppen verglichen, und anschließend wird anhand der Resultate aus einer weiteren Stichprobe die Generalisierbarkeit der Schwellenwerte für andere Anwendungsbereiche überprüft. Vorab ist darauf hinzuweisen, dass es in keiner der in diesem Abschnitt erläuterten Analysen zu anderen Selektionen aus den 18 Items oder zu anderen Klassifikationen der verbleibenden neun Items zu den drei Gruppen „zufrieden“, „indifferent“ und „unzufrieden“ kam, d. h. dass jeweils sehr ähnliche Resultate vorlagen, wie sie bereits in Tab. 2 dargestellt sind. Deshalb werden hier nur die Ergebnisse der sich jeweils anschließenden Anwendungen des Law of Categorial Judgement ausgeführt. Die Stichprobe, die zur Skalenentwicklung diente, wird nun in Segmente eingeteilt. Denn es ist wünschenswert, dass sich dieselben Parameter auch in Teilstichproben ergeben, die anhand von Personenmerkmalen abgegrenzt sind, denen ein Einfluss auf Zufriedenheitsreaktionen beigemessen wird. Als solche Personenmerkmale werden hier das dauerhafte Produktinvolvement und die allgemeine Lebenszufriedenheit angesehen. Im Zusammenhang mit dem Produktinvolvement wird von einigen Autoren angenommen, dass hoch involvierte Personen bei Nicht-Bestätigungen ihrer Erwartungen intensivere (Un-)Zufriedenheitsreaktionen zeigen als gering involvierte Personen (Anderson 1973; Oliver 1997, S. 82; Johnson/Fornell 1991, S. 267; Matzler 1997, S. 221). Bei Personen mit hoher Lebenszufriedenheit könnte erwartet werden, dass sie weniger kritisch auf negative Nicht-Bestätigungen und erfreuter auf Überschreitungen ihrer Erwartungen reagieren, als bei Personen mit geringer Lebenszufriedenheit (Oliver 1997, S. 306; Fournier/ Dobscha/Mick 1998). Ferner werden hier die Personen anhand ihrer Ambiguitätstoleranz unterschieden. Diese Persönlichkeitseigenschaft beschreibt die Aversion bzw. Akzeptanz von Personen gegenüber mehrdeutigen oder schwierigen Situationen (Frekel-Brunswik 1948; Mac- Donald 1970; Furnham/Ribchester 1995). Man könnte vermuten, dass ambiguitätstolerante Personen bei Nicht- Bestätigungen ihrer Erwartungen vergleichsweise heftig reagieren, da diesen Personen eine Tendenz zur „Schwarz-Weiß-Sicht“ zugeschrieben wird (Wolfradt/ Rademacher 1999, S. 73). Weil also gerade diese Personenmerkmale einen Effekt auf Zufriedenheitsreaktionen haben könnten, wäre es wichtig, dass die Rangordnung der Items und die numerischen Kategorie-Obergrenzen der Items nicht von diesen Personenmerkmalen abhängen. Ansonsten wären die bei verschiedenen Personen erhobenen Messwerte nicht vergleichbar. In der in Abschnitt 2 beschriebenen Studie waren auch Statements zur Messung dieser drei eben beschriebenen psychologischen Merkmale erfasst worden. Die Skalen (5-stufige Ratingskalen) zur Messung des dauerhaften Produktinvolvement (Cronbachs Alpha = 0,793; Formulierungen in Anlehnung an Strazzieri 1994), der Lebenszufriedenheit (Alpha = 0,714; Formulierungen in Anlehnung an Andrews/Withey 1976, S. 66 f.) und der Ambiguitätstoleranz (Alpha = 0,786, Formulierungen nach McLain 1993, S. 187) sind im Anhang wiedergegeben. Die Stichprobe wurde anhand der Mediane der Messvariablen jeweils in zwei Gruppen aufgeteilt. Ferner konnte die Stichprobe auch nach dem Geschlecht unterschieden werden. Die Schätzwerte für die Kategorie-Obergrenzen sind in Tab. 5 angegeben. Es wird deutlich, dass die Schätzwerte von der einen zur anderen Gruppe kaum voneinander abweichen, so dass davon ausgegangen werden kann, dass die geschätzten Kategorie-Obergrenzen für unterschiedliche Personensegmente stabil sind. Weiterhin wird geprüft, ob die Schwellenwerte vom Anwendungsbereich, also z. B. von der Produkt- oder der Dienstleistungskategorie, abhängen. Daher fand im Herbst 2001 eine Replikation der oben beschriebenen Studie mit 75 Studenten als Stichprobe, allerdings in einem anderen Kontext, statt. Diese Auskunftspersonen sollten nun einschätzen, wie ein Bekannter das Mensaessen beurteilt (1 = sehr negativ, ..., 7 = sehr positiv), wenn dieser sein Urteil anhand der in Tab. 1 angegebenen Be- Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002 55 Involvement Ambiguitätstoleranz Lebenszufriedenheit GeschlechtSchätzwert gesamt gering hoch gering hoch gering hoch Mann Frau µA 1,235 1,102 1,345 1,175 1,413 1,107 1,266 1,208 1,253 µB 2,591 2,616 2,570 2,494 2,673 2,444 2,659 2,629 2,547 µC 3,466 3,507 3,232 3,401 3,450 3,311 3,546 3,412 3,409 µD 3,836 3,910 3,743 3,934 3,793 3,853 4,019 3,947 3,762 µE 4,479 4,406 4,670 4,524 4,348 4,776 4,734 4,695 4,313 µF 5,369 5,475 5,317 5,284 5,569 5,264 5,490 5,481 5,274 µG 6,314 6,289 6,316 6,271 6,355 6,117 6,359 6,282 6,338 µH 6,990 6,927 6,931 6,943 6,929 6,982 6,994 6,980 7,000 R2 0,929 0,909 0,952 0,951 0,867 0,969 0,956 0,971 0,959 Item*Skalenwert (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i) Summe 1 56 2 - - - - - - - 58 2 16 30 17 - - - - - - 63 3 3 26 44 6 9 3 - - - 91 4 - 14 14 49 41 40 - - - 158 5 - 3 - 20 20 17 12 - - 72 6 - - - - 3 15 31 29 - 78 7 - - - - - - 32 46 75 153 Summe 75 75 75 75 73 75 75 75 75 675 Geschätzte Kategorie-Obergrenzen µA µB µC µD µE µF µG µH 1,276 2,571 3,533 3,959 4,618 5,561 6,288 6,977 *Wortlaute vgl. Tab. 2 Tab. 5: Geschätzte Kategorie-Obergrenzen zur Bewertung einer Krankenversicherung in verschiedenen Teilstichproben Tab. 6: Zuordnung der Items zu den Skalenstufen 1 bis 7 zur Bewertung des Mensaessens schreibungen ausdrückt. Die Häufigkeiten, die sich für die ausgewählten Items ergeben (response scaling), sowie die daraus berechneten Kategorie-Obergrenzen sind in Tab. 6 aufgeführt. Das Bestimmtheitsmaß belief sich in diesem Fall auf 0,959. Auch diese Schätzergebnisse weichen nur geringfügig von den in Tab. 4 aufgeführten Werten ab. Dies ist ein weiterer Beleg für die Generalisierbarkeit der geschätzten Kategorie-Obergrenzen der Skala. Zusammenfassend lässt sich also festhalten, dass die mit Hilfe des Law of Categorial Judgement geschätzten Kategorie-Obergrenzen der Zufriedenheitsskala weder von Personenmerkmalen noch vom Kontext ihrer Anwendung merklich beeinflusst werden. 4.2. Messvalidität Im Weiteren wird zunächst begründet, warum in diesem Beitrag die nomologische Validität zur Prüfung der Messvalidität der Zufriedenheitsskala eingesetzt wird. Anschließend werden die theoretischen Zusammenhänge dargelegt, auf denen die hier vorgenommene Validierung basieren soll. Schließlich werden die hierfür nötigen Operationalisierungen erläutert und die Ergebnisse einer weiteren Studie beschrieben. 4.2.1. Begründung für das ausgewählte Verfahren Die (Mess-)Validität bezeichnet die Tatsache, dass ein Indikator das Konstrukt misst, wofür dieser Indikator konstruiert worden ist (Heeler/Ray 1972, S. 361; Peter 1981). Da sich das hier betrachtete Konstrukt, die Zufriedenheit von Personen, einer direkten Beobachtung entzieht, ist es nötig, ein Messverfahren zu entwickeln, welches möglichst gültige Messwerte für dieses Konstrukt liefert. Neben Plausibilitätsprüfungen im Sinne von Expertenurteilen, ob ein Messverfahren valide Daten liefern kann, wurden in der Marketingforschung und in verwandten Disziplinen auch Validitätskonzepte entwickelt, die auf statistischen Verfahren basieren. Campbell/Fiske (1959) schlugen beispielsweise einen Test auf der Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden 56 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002 Grundlage einer Multitrait-Multimethod-Matrix vor, um die Konvergenz- und Diskriminanzvalidität zu überprüfen. Konvergenzvalidität definieren diese Autoren als die Übereinstimmung von Messwerten, die zustande kommen, wenn man mit zwei Indikatoren (Messmethoden) dasselbe Konstrukt misst, wobei sich die Messmethoden sehr deutlich unterscheiden sollten (Campbell/Fiske 1959, S. 83; Peter 1981; Hildebrandt 1984, S. 42). Mangelnde Diskriminanzvalidität liegt vor, wenn zwei Indikatoren, die unterschiedliche Konstrukte messen sollen, „zu stark“ korrelieren (Campbell/Fiske 1959, S. 84). Neben Konvergenz- und Diskriminanzvalidierungen auf der Grundlage von Korrelationen in so genannten Multitrait- Multimethod-Matrizen (Heeler/Ray 1972; zu dabei auftretenden Problemen vgl. Peter 1981; Bagozzi/Phillips 1991, S. 428 f.) wurden auch beispielsweise detaillierte Vorschläge erarbeitet, wie diese Validierungsansätze im Rahmen von LISREL-Anwendungen durchgeführt werden können (z. B. Übersicht bei Homburg/Giering 1996). In dieser Studie soll das Konzept der Konvergenz- und Diskriminanzvalidität allerdings nicht weiterverfolgt werden, da hier nur die Validität einer einzelnen Messmethode untersucht wird und die Prüfung von Konvergenzvalidität nach mindestens zwei Messmethoden verlangt, die nach Auffassung mancher Autoren (z. B. Peter 1981, S. 137) sogar maximal unterschiedlich sein sollten. Würde man Diskriminanzvalidität in Multitrait-Multimethod-Matrizen überprüfen wollen, so würde dies die Möglichkeit voraussetzen, auch die Konvergenzvalidität überprüfen zu können. Anstatt dessen wird auf den Ansatz der nomologischen Validität zurückgegriffen. In diesem Fall wird ein Konstrukt, dessen Indikator validiert werden soll, in ein Geflecht theoretischer Beziehungen eingebunden, und es wird erwartet, dass die „von der Theorie postulierten Zusammenhänge auch wirklich nachgewiesen werden“ (Homburg/Giering 1996, S. 7 f.; gleiche Definitionen finden sich z. B. bei Lastowicka/Bonfield 1979; Hildebrandt 1984). Das Konzept der nomologischen Validität wird auf Cronbach/Meehl (1955) zurückgeführt (Trochim 2000). Das grundlegende Prinzip dieser Art der Validierung besteht darin, dass geprüft wird, ob im Falle der Hinzunahme eines theoretischen Konstrukts oder einer Beziehung in ein Geflecht theoretischer Variablen die Beobachtungen (Daten) mit den Erwartungen an die Daten konsistent sind. Allgemein sollen die Daten mit den A-priori-Erwartungen über die Effekte der Konstrukte stimmig sein (Trochim 2000). In der Literatur finden im Zusammenhang mit Tests der nomologischen Validität sowohl Prüfungen moderierender als auch medierender Effekte statt. Beispielsweise testen Spiro/Weitz (1990, S. 62) die nomologische Validität anhand der empirischen Beziehungen zwischen interessierendem Konstrukt, dessen Einflussgrößen und dessen Auswirkungen, d. h. hier hatte das interessierende Konstrukt die Rolle einer Mediatorvariablen inne. Terblanche´/Boshoff (1999) bzw. Chew/Wirtz (2001) bezeichnen sogar die von ihnen festgestellte positive Korrelation zwischen der Zufriedenheit (als zu validierendes Konstrukt) und der Wiederkaufabsicht bzw. der Weiterempfehlung (Auswirkungen) als Beleg für die nomologische Validität ihrer Skalen zur Messung von Kundenzufriedenheit. Peter (1981, S. 141) etwa bezeichnet die Vorgehensweise von Allison (1978, S. 571), der moderierende Variablen in sein Theoriegeflecht zur Validierung einer Skala aufnimmt, explizit als Prüfung der nomologischen Validität. Aus diesem Grund werden auch für diese Studie Prüfungen moderierender und medierender Effekte herangezogen, um die nomologische Validität der hier entwickelten Skala festzustellen. Diese Vorgehensweise ist allerdings nicht unproblematisch, da vorausgesetzt wird, dass für die anderen Konstrukte, die in diesen Beziehungen enthalten sind (im Falle dieser Studie: Nicht-Bestätigung, Verhaltensintention, persönliche Relevanz), valide Messwerte vorliegen. 4.2.2. Theoretische Grundlagen für die nomologische Validierung Um die vorgenommene Klassifikation von Personen in zufriedene, indifferente und unzufriedene Personen nomologisch zu validieren, wird überprüft, ob bei Anwendung der zu entwickelnden Skala theoretisch erwartete Beziehungen festgestellt werden können. Zunächst müssten sich im Falle einer validen Skala ein starker Zusammenhang zwischen Nicht-Bestätigung und Zufriedenheit sowie eine Beziehung zwischen Zufriedenheit und den oben dargestellten Verhaltenskonsequenzen gegenüber dem Anbieter beobachten lassen. Die Notwendigkeit, diese Zusammenhänge zu belegen, ergibt sich direkt aus dem unterstellten Nicht-Bestätigungs-Paradigma und den üblicherweise vermuteten Konsequenzen von Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit. In den oben ebenfalls dargelegten theoretischen Erörterungen war die Zufriedenheit als Mediatorvariable zwischen Nicht-Bestätigung und Verhalten eingebunden. Wäre sie keine Mediatorvariable, könnte auf ihre Berücksichtigung verzichtet und könnten Verhaltensabsichten direkt anhand der Nicht-Bestätigung erklärt werden. Eine Mediatorvariable liegt dann vor, wenn die Wirkung einer Einflussgröße (hier: Nicht-Bestätigung) sich über die Mediatorvariable (hier: Zufriedenheit) auf die abhängige Größe (hier: Verhaltensintention) auswirkt. Ein weiterer Beleg für die Validität einer Zufriedenheitsskala ist also erbracht, wenn nachgewiesen werden kann, dass die Zufriedenheit eine Mediatorvariable darstellt. In Anlehnung an die Empfehlungen von Baron/Kenny (1986) kann die Existenz einer Mediatorvariable anhand der drei in Tab. 7 dargestellten Beziehungen untersucht werden. Die Mediatoreigenschaft der Zufriedenheit wird belegt, wenn diese drei Beziehungen positiv sind und wenn der Effekt der Nicht-Bestätigung in Beziehung (C) numerisch geringer ausfällt als in Beziehung (B). Denn die Wirkung der Nicht-Bestätigung auf die Verhaltensintention müsste sich verringern, wenn Zufriedenheit als Mediatorvariable berücksichtigt wird. Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002 57 Beziehung Unabhängige Variablen Abhängige Variable (A) Nicht-Bestätigung Zufriedenheit (B) Nicht-Bestätigung Verhaltensintention (C) Nicht-Bestätigung Zufriedenheit Verhaltensintention Zufriedenheit Persönliche Relevanz Nicht-Bestätigung Tab. 7: Analysen zur Prüfung der hinreichenden Bedingungen für die Interpretation der Zufriedenheit als Mediatorvariable des Zusammenhangs zwischen Nicht-Bestätigung und Verhaltensintention Abb. 4: Persönliche Relevanz als Moderatorvariable zwischen Nicht-Bestätigung und Zufriedenheit Schließlich wird angestrebt, einen weiteren Beleg für die nomologische Validität der entwickelten Zufriedenheitsskala zu erbringen, indem gezeigt wird, dass der Zusammenhang zwischen Nicht-Bestätigung und Zufriedenheit mit zunehmender persönlicher Relevanz eines Merkmals stärker wird. Der unterstellte Zusammenhang ist in Abb. 4 veranschaulicht. Die persönliche Relevanz wird als eine maßgebliche Einflussgröße auf das Involvement angesehen (Kroeber- Riel/Weinberg 1999, S. 361). Involvement soll in diesem Kontext die Motivation bezeichnen, sich mit einem wahrgenommenen Reiz gedanklich auseinander zu setzen (Petty/Cacioppo/Schumann 1983). Auch die Nicht- Bestätigung stellt einen wahrgenommenen Reiz dar. Demzufolge ist zu erwarten, dass Personen, für die ein Thema hoch relevant ist, sensibler auf das Ausmaß an Nicht-Bestätigung reagieren als gering involvierte Personen. Einige Autoren folgern daraus beispielsweise, dass unter High Involvement-Bedingungen (hohe persönliche Relevanz) die Indifferenzzone enger sein müsste als unter Low Involvement-Bedingungen (Hovland/Harvey/ Sherif 1957; Anderson 1973; Miller 1977; Woodruff/Cadotte/Jenkins 1983; Zeithaml/Berry/Parasuraman 1993; Johnston 1995b; Le 1999, S. 19). Zur Veranschaulichung dieser Überlegung sei angenommen, dass zwei Personen auf einen Zug warten, wobei eine von ihnen einen Anschlusszug erreichen muss. Es ist zu erwarten, dass sich die letztere während der Wartezeit gedanklich intensiver mit dem Thema Pünktlichkeit auseinandersetzt (hohe persönliche Relevanz) als die andere Person. Auch wenn beide Personen gleichermaßen wahrnehmen, dass sich die Ankunft ihres Zuges um beispielsweise 15 Minuten verspätet, ist dennoch anzunehmen, dass sie auf dieses Ereignis affektiv unterschiedlich reagieren. In diesem Zusammenhang ist darauf hinzuweisen, dass der Begriff Involvement von verschiedenen Autoren in unterschiedlicher Weise verwendet wird. Für das in diesem Zusammenhang zugrunde gelegte Begriffsverständnis wird unterstellt, dass Involvement im Sinne der Bereitschaft, sich mit einem Thema gedanklich auseinander zu setzen, und die persönliche Relevanz dieses Themas für einen möglicherweise auch nur kurzen Zeitraum bzw. situativ vorliegen können. Damit unterscheidet sich dieses Begriffsverständnis von demjenigen anderer Autoren, die das Produktinvolvement oder andere Formen eines dauerhaften Involvement betrachten; in diesem Fall wird die persönliche Wichtigkeit nicht als eine Einflussgröße, sondern als eine Dimension des (dauerhaften) Involvement angesehen (Laurent/Kapferer 1985; Mittal/ Lee 1989; andere Auffassungen beispielsweise bei Higie/ Feick 1989; Strazzieri 1994). 4.2.3. Operationalisierung von Variablen für die Prüfung der nomologischen Validität Oben war argumentiert worden, dass Belege für die nomologische Validität der Zufriedenheitsskala vorliegen, wenn die Variable „Zufriedenheit“ mit anderen Variablen (Nicht-Bestätigung, Verhalten gegenüber dem Anbieter, persönliche Relevanz der Thematik) in der theoretisch erwarteten Beziehung steht. Folglich sind auch diese Variablen zu operationalisieren. Die Datenbasis für diese nomologische Validierung der Zufriedenheitsskala sollen die Auskünfte von weiteren Personen bilden, die zum Thema „Leistungen ihrer Krankenversicherung“ befragt wurden. Die Personen sollten ihre Krankenversicherung anhand der folgenden sieben Merkmale beurteilen: Leistungen im Falle des Krankenhausaufenthaltes, für Zahnersatz, für alternative Heilbehandlung, für Arzneimittel, für Sehhilfen, Maßnahmen zur Beitragsstabilisierung, Höhe des Krankenversicherungsbeitrags. Vorwegnehmend soll hier bereits erwähnt werden, dass für diese Analyse 345 Personen Ende 2000 postalisch befragt wurden und dass die Zusammensetzung dieser Stichprobe als repräsentativ für Personen, die krankenversichert sind, gelten kann. Die Ergebnisse aus der Studie zur Entwicklung der Zufriedenheitsskala (Abschnitt 3.1) zeigten, dass nahezu alle Befragten den Begriff „normal“ weder als positive noch als negative Leistungsbeurteilung einschätzten. Demzufolge wird der Begriff „normal“ auch hier als Anker für die Wahrnehmung von Nicht-Bestätigungen herangezogen. Ein Vorteil dieser Formulierung besteht auch darin, dass es den Auskunftspersonen überlassen bleibt zu entscheiden, anhand welcher Faktoren sie sich bei der Festlegung ihres Referenzstandards (z. B. an eigenen Erfahrungen, an Informationen von Anbietern von Krankenversicherungen oder an Informationen von Freunden und Bekannten) orientieren. Ähnliche Skalen zur Messung von Nicht-Bestätigung empfehlen beispielsweise Oliver (1977), Aiello/Czepiel/Rosenberg (1977), Swan/Trawick/Carroll (1981) und Oliver (1997, S. 103), wobei diese Autoren danach fragen, inwieweit Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden 58 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 Fallzahl 3,2 % 8,8 % 14,1 % 49,3 % 14,1 % 7,2 % 3,2 % 2377 „Der Mittelpunkt der folgenden Skala (0) entspricht dem, wie Sie sich normale Leistungen einer Krankenversicherung vorstellen. Je mehr Sie sich vom Mittelpunkt entfernen, um so mehr übersteigt (+3) oder unterschreitet (-3) Ihr Krankenversicherungsschutz die von Ihnen festgelegte Norm. Bitte geben Sie nun an, wie sehr die Leistungen Ihrer Krankenversicherung für Sehhilfen von Ihrer Vorstellung abweichen.“ (analoge Fragen zu den anderen Leistungsmerkmalen) Schlechter als normal Normal Besser als normal -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 „Die nachfolgende Frage bezieht sich ausschließlich auf die Leistungen Ihrer Krankenversicherung für Zahnersatz. Wie wollen Sie sich verhalten? O Für diese Leistung möchte ich meine Krankenversicherung loben. O Ich möchte gar nichts tun. O Wegen dieser Leistung möchte ich mich bei meiner Krankenversicherung beschweren“ 1 2 3 4 5 6 7 Fallzahl 1,5 % 2,8 % 3,8 % 16,5 % 14,0 % 25,1 % 36,2 % 2057 Tab. 8: Verteilung der Antworten auf die Frage nach der Nicht- Bestätigung Abb. 5: Skala zur Messung der Nicht-Bestätigung Abb. 6: Skala zur Messung des beabsichtigten Beschwerde-/ Lobverhaltens Tab. 9: Verteilung der Antworten zur persönlichen Relevanz der Thematik eine Leistung von eigenen Erwartungen abweicht. Die direkte Übernahme dieser Formulierungen erschien jedoch für eine Studie, deren Thema wieder die Zufriedenheit mit der Krankenversicherung sein sollte, problematisch, da beispielsweise eine Person, die Leistungen ihrer Krankenversicherung für Heilpraktikerbehandlung nicht in Anspruch nimmt, auch keine eigenen Erwartungen an diese Leistungskategorie haben muss. Sie kann aber durchaus Vermutungen anstellen, ob die Leistungen ihrer Versicherung für Heilpraktikerbehandlungen besser oder schlechter sind als diejenigen, die sie als normal erachtet. Dies könnten z. B. die üblichen Leistungen sein, die sie von anderen verbreiteten Versicherungen zu erhalten glaubt, wenn sie dort versichert wäre. Zur Messung der Nicht-Bestätigung wird deshalb das in Abb. 5 dargestellte Statement eingesetzt. Aus der Kombination der 345 Auskunftspersonen mit den sieben Leistungsmerkmalen lassen sich 2415 Fälle bilden, welche hier als die Beobachtungen dienen. Einige Personen beurteilten jedoch nicht alle Leistungsbereiche. Wie Tab. 8 zeigt, konzentrieren sich die Antworten auf die Frage nach der Nicht-Bestätigung, welche für jedes der sieben untersuchten Merkmale gestellt worden war, stark auf die mittlere Antwortkategorie. Um für diese Validierungsstudie loglineare Modelle einsetzen zu können (denn zwei zentrale Modellvariablen sind nur kategorial: Zufriedenheit, Verhaltensmotivation), wurden die Antwortkategorien -3, -2 und -1 zu der Kategorie negative Nicht-Bestätigung und die Kategorien +1, +2 und +3 zur Kategorie positive Nicht-Bestätigung zusammengefasst. Aus Praktikabilitätsgründen wird, anstatt Verhalten zu beobachten, nach der Verhaltensintention gefragt. Dies entspricht auch der Praxis in der Forschung (Szymanski/ Henard 2001). In dieser Studie dienten die Antworten auf Neigungen zu Beschwerden oder zu Lob (Stauss 1999, S. 16) dazu, die Verhaltensintention zu ermitteln. Die Intention, nichts zu unternehmen, wird hier als die direkte Folge von Indifferenz betrachtet. Die Messung der Verhaltensintentionen erfolgte mittels der in Abb. 6 dargestellten Frage. Analog formulierte Fragen wurden auch für die weiteren sechs untersuchten Merkmale der Krankenversicherung gestellt. Statements zur Weiterempfehlungsabsicht und zur Neigung, die derzeitige Versicherung nicht zu wechseln, eigneten sich in dieser Studie nicht zur Messung der Verhaltensintention, da hier attributspezifische Beziehungen untersucht werden, die Weiterempfehlungsabsicht und die Wechselbereitschaft sich aber auf den Anbieter der Krankenversicherung als solchen beziehen. Darüber hinaus sind manche Kunden an ihre Krankenversicherung gebunden, unabhängig davon, ob sie mit ihr zufrieden sind oder nicht. Beispielsweise ist es nicht sichergestellt, dass ein chronisch Kranker von einer Krankenversicherung zu einer anderen, privaten Krankenversicherung wechseln kann, ohne erhebliche Nachteile hinsichtlich des Beitrags oder der Leistungen zu erleiden. Demzufolge könnte die Frage nach der Wechselabsicht, also wie wahrscheinlich ein Versicherter seine Versicherung wechseln würde, bei Personen, denen Wechselmöglichkeiten ohne deutliche finanzielle Nachteile nicht offen stehen, Missverständnisse hervorrufen. Aber alle Personen können ihre Versicherung für einzelne Leistungsmerkmale loben oder sich dafür beschweren wollen. Zur Messung der persönlichen Relevanz eines Themas wird das Statement „Diese Leistung ist mir wichtig“ eingesetzt, dem die Personen wieder auf einer 7-stufigen Ratingskala mehr oder minder zustimmen konnten. Die Extrempunkte waren mit „stimme voll und ganz zu“ (7) bzw. „stimme überhaupt nicht zu“ (1) beschriftet. Die Verteilung der Antworten ist in Tab. 9 angegeben. Man erkennt an der Verteilung der Antworten, dass die Kategorien, die geringe persönliche Relevanz anzeigen, vergleichsweise selten gewählt werden. Dieses Problem wird auch in der diesbezüglichen Literatur (Stauss 1999, S. 14) angesprochen. Die Ursache hierfür liegt hier darin, Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002 59 Beschweren Nichts tun Loben Fallzahl χ2-Test Unzufriedene 27,8 % 70,8 % 1,4 % 740 Indifferente 2,7 % 84,8 % 12,5 % 1178 Zufriedene 0,6 % 53,1 % 46,4 % 358 χ2 =701,4 p<0,001% Unzufriedene Indifferente Zufriedene Fallzahl χ2-Test Negative Nicht-Bestätigung 61,7 % 32,7 % 5,6 % 605 Bestätigung 28,5 % 60,9 % 10,6 % 1120 Positive Nicht-Bestätigung 9,9 % 54,4 % 35,7 % 566 χ2 =516,8 p<0,001% Unzufriedene Indifferente Zufriedene Fallzahl Krankenhausaufenthalt 16,2 % 65,6 % 18,3 % 334 Zahnersatz 33,5 % 50,1 % 16,3 % 337 Alternative Heilbehandlung 35,6 % 50,0 % 14,4 % 320 Arzneimittel 31,5 % 49,5 % 18,9 % 333 Sehhilfen 40,2 % 46,9 % 12,9 % 326 Beitragsstabilisierung 28,4 % 53,8 % 17,7 % 327 Höhe des Krankenversicherungsbeitrages 42,5 % 45,8 % 11,7 % 334 Tab. 12: Der empirische Zusammenhang zwischen Zufriedenheit und Verhaltensintention Tab. 11: Der empirische Zusammenhang zwischen Zufriedenheit und Nicht-Bestätigung Tab. 10: Klassifikation der Personen in der Stichprobe zur Prüfung der nomologischen Validität dass naturgemäß nur die vergleichsweise wichtigsten Leistungsbereiche der Krankenversicherungen beurteilt werden sollten. Da die Antwortkategorien 1 bis 5 vergleichsweise selten gewählt worden waren, wurden diese zur Kategorie „vergleichsweise unwichtig“ zusammengefasst. Diese Zusammenfassung ergibt ausreichend hohe Fallzahlen für die später eingesetzten loglinearen Modelle. 4.2.4. Ergebnisse In Tab. 10 ist zunächst dargestellt, wie sich die Auskunftspersonen auf die drei Kategorien der entwickelten Zufriedenheitsskala aufteilen. Der vergleichsweise geringste Anteil der Zufriedenen ist bei dem Merkmal „Höhe des Krankenversicherungsbeitrages“ zu beobachten. Ein erster Beleg für die Validität der entwickelten Zufriedenheitsskala wären positive Zusammenhänge zwischen Bestätigung/Nicht-Bestätigung und Zufriedenheit sowie zwischen Zufriedenheit und Verhaltensintention. Auf der Basis der vorliegenden Daten kann nun untersucht werden, ob die erwarteten Beziehungen vorliegen. Die Ergebnisse sind in Tab. 11 und Tab. 12 enthalten. Es resultieren die erwarteten positiven Zusammenhänge der Zufriedenheit mit der Nicht-Bestätigung und der Verhaltensintention. Dies kann als erster Beleg für die Validität der hier eingesetzten Zufriedenheitsskala angesehen werden. Die dargestellten Relationen sind offenkundig sehr stark, allerdings sind sie nicht perfekt. Der Grund hierfür dürfte darin zu suchen sein, dass auch weitere Einfluss- und moderierende Variablen bei der Erklärung der jeweiligen abhängigen Größen eine Rolle spielen können. Beispielsweise dürfte die Neigung einer unzufriedenen Person, sich bei ihrer Krankenversicherung zu beschweren, auch davon abhängen, wie sie den Erfolg und die Kosten einer Beschwerde bewertet (Bruhn 1987, S. 133). Die Zufriedenheit als Reaktion auf die Nicht-Bestätigung hängt nach Auffassung der Forschung auf dem Gebiet der Kundenzufriedenheit beispielsweise auch von der Attribution der Ursachen für diese Diskrepanz ab, d. h. davon, ob die Person die Gründe für die Abweichung eher bei sich selbst oder bei anderen wie beispielsweise dem Anbieter sucht (Folkes 1984; Richins 1985; Weiner 1986; Oliver/DeSarbo 1988; Groß-Engelmann/Wiswede 1999). Die allgemeine Lebenszufriedenheit könnte etwa die Wirkung der Nicht-Bestätigung auf die Zufriedenheit moderieren (Lingenfelder/Schneider 1991a, S. 32). Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden 60 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002 Beziehung (B) bzw. Modellgleichung (3): Nicht-Bestätigung Verhaltensintention µNB(1)V(1) = 1,63664**** µNB(1)V(2) = -0,10998 µNB(1)V(3) = -1,52664**** µNB(2)V(1) = 0,07969 µNB(2)V(2) = -0,04954 µNB(2)V(3) = -0,03005 µNB(3)V(1) = -1,71621**** µNB(3)V(2) = 0,15952 µNB(3)V(3) = 1,55669**** Beziehung (C) bzw. Modellgleichung (4): Nicht-Bestätigung Zufriedenheit Verhaltensintention µNB(1)V(1) = 1,18629**** µNB(1)V(2) = -0,06208 µNB(1)V(3) = -1,12411*** µNB(2)V(1) = 0,07652 µNB(2)V(2) = -0,06287 µNB(2)V(3) = -0,01363 µNB(3)V(1) = -1,26259**** µNB(3)V(2) = 0,12495 µNB(3)V(3) = 1,13774**** µZ(1)V(1) = 1,66454**** µZ(1)V(2) = -0,03180 µZ(1)V(3) = -1,63274**** µZ(2)V(1) = -0,28514 µZ(2)V(2) = 0,10973 µZ(2)V(3) = 0,17541 µZ(3)V(1) = -1,37940**** µZ(3)V(2) = -0,07793 µZ(3)V(3) = 1,45733**** * p<1%, ** p<0,1%, *** p<0,01%, **** p<0,001% (zweiseitige Tests) Tab. 13: Geschätzte Parameter von loglinearen Modellen zur Prüfung der Zufriedenheit als Mediatorvariable Ein weiterer Beleg für die Validität der Zufriedenheitsskala kann erbracht werden, wenn die Zufriedenheit als eine Mediatorvariable identifiziert werden kann. Dazu ist es nötig, dass die erhobenen Daten die in Tab. 7 aufgeführten Kriterien erfüllen. Beziehung (A) ist, wie die vorangegangene Analyse (vgl. Tab. 11) zeigte, bereits erfüllt. Somit sind noch die Beziehungen (B) und (C) zu prüfen. Da die Messwerte der drei untersuchten Variablen (Nicht-Bestätigung, Zufriedenheit, Verhaltensintention) nicht metrisch sind, sondern in Stufen vorliegen, kommt als Analyseverfahren ein loglineares Modell in Betracht (Hamerle/Tutz 1996, S. 537 ff.). Die in Tab. 7 aufgeführte Beziehung (B) wird hier wie folgt formuliert (NB: Nicht-Bestätigung, V: Verhaltensintention): (3) Die in Tab. 7 aufgeführte Beziehung (C) lässt sich folgendermaßen darstellen (NB: Nicht-Bestätigung, Z: Zufriedenheit, V: Verhaltensintention): (4) nik, nijk: Anzahl der Beobachtungen, die die Eigenschaften i und k bzw. i, j und k aufweisen µ: Gesamtmittelwert µNB(i): Abweichung des Mittelwertes der Beobachtungen mit der Eigenschaft i (d. h. NB = i) vom Gesamtmittelwert µ (Haupteffekt) µNB(i)V(k): Abweichung des Mittelwertes der Beobachtungen mit der Eigenschaft (i,k) vom Gesamtmittelwert, den die gemeinsame Betrachtung der zwei Merkmale über die bereits dargestellten Parameter µNB(i) und µV(k) hinaus liefert (Interaktion erster Ordnung) 5 ik, 5 ijk: Störterme Den „negativen“ Ausprägungen (d. h. negative Nicht- Bestätigung, Unzufriedenheit, Beschwerdeabsicht) wird immer der Index 1 (d. h. i = 1, j = 1, k = 1) zugeordnet, den „mittleren“ Ausprägungen (d. h. Bestätigung, Indifferenz, keine Verhaltensabsicht) der Index 2 und den positiven Ausprägungen (d. h. positive Nicht-Bestätigung, Zufriedenheit, Absicht zu loben) der Index 3. Für die oben dargestellten Gleichungen gilt also: I = J = K = 3. Im Zusammenhang mit der in Tab. 7 enthaltenen Beziehung (C) wird darauf verzichtet, auch den Effekt eines Interaktionsterms zwischen Nicht-Bestätigung und Zufriedenheit auf die Verhaltensintention zu untersuchen, da dieser theoretisch nicht begründbar ist. Um die Zufriedenheit als Mediatorvariable belegen zu können, müssen die Effekte µZ(j)V(k) in Gleichung (4) signifikant sein, und die Parameter µNB(i)V(k) in Beziehung (C), d. h. Gleichung (4), müssen geringer ausfallen, also näher bei Null liegen, als in Beziehung (B), d. h. in Gleichung (3). Die Schätzwerte der hier interessierenden Parameter sind in Tab. 13 angegeben. Die Nicht-Bestätigung und die Verhaltensintention stehen in beiden Gleichungen in einer positiven Beziehung. Dies ist daran zu erkennen, dass µNB(1)V(1) bzw. µNB(3)V(3) positiv und µNB(1)V(3) bzw. µNB(3)V(1) negativ sind. Beziehung (B) ist somit gestützt. Entsprechend besteht auch Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002 61 µNB(1)Z(1) = 0,99482**** µNB(1)Z(2) = -0,17368* µNB(1)Z(3) = -0,82115**** µR(3)NB(1)Z(1) = 0,23382* µR(3)NB(1)Z(2) = 0,01703 µR(3)NB(1)Z(3) = -0,25084 µR(2)NB(1)Z(1) = 0,17442 µR(2)NB(1)Z(2) = 0,13034 µR(2)NB(1)Z(3) = -0,30476* µR(1)NB(1)Z(1) = -0,40824**** µR(1)NB(1)Z(2) = -0,14736 µR(1)NB(1)Z(3) = 0,55560**** µNB(2)Z(1) = 0,03984 µNB(2)Z(2) = 0,14309* µNB(2)Z(3) = -0,18293* µR(3)NB(2)Z(1) = 0,03488 µR(3)NB(2)Z(2) = -0,11184 µR(3)NB(2)Z(3) = 0,07696 µR(2)NB(2)Z(1) = 0,04134 µR(2)NB(2)Z(2) = -0,05711 µR(2)NB(2)Z(3) = 0,01577 µR(1)NB(2)Z(1) = -0,07622 µR(1)NB(2)Z(2) = 0,16895* µR(1)NB(2)Z(3) = -0,09273 µNB(3)Z(1) = -1,03466**** µNB(3)Z(2) = 0,03058 µNB(3)Z(3) = 1,00408**** µR(3)NB(3)Z(1) = -0,26870** µR(3)NB(3)Z(2) = 0,09482 µR(3)NB(3)Z(3) = 0,17388 µR(2)NB(3)Z(1) = -0,21576 µR(2)NB(3)Z(2) = -0,07323 µR(2)NB(3)Z(3) = 0,28899** µR(1)NB(3)Z(1) = 0,48446**** µR(1)NB(3)Z(2) = -0,02159 µR(1)NB(3)Z(3) = -0,46288**** * p<1%, ** p<0,1%, *** p<0,01%, **** p<0,001% (zweiseitige Tests) hij(j)R(h)NB(i)Z J 1j I 1i H 1h NB(i)Z(j) J 1j I 1i R(h)NB(i) I 1i H 1h Z(j) J 1j NB(i) I 1i R(h) H 1h hij µȈȈȈµȈȈ µȈȈµȈµȈµȈµ)n(ln ε+++ ++++= ===== ===== Tab. 14: Geschätzte Parameter eines loglinearen Modells zur Prüfung der persönlichen Relevanz als Moderatorvariable des Zusammenhangs zwischen Nicht-Bestätigung und Zufriedenheit eine positive Relation zwischen Zufriedenheit und Verhaltensintention. Ferner ist erkennbar, dass die Effekte für µNB(i)V(k) in Beziehung (B) absolut höher sind als in Beziehung (C). Die Anforderungen, die Baron/Kenny (1986) an eine Mediatorvariable stellen, sind demnach erfüllt. Dies bedeutet, dass bei Anwendung der hier entwickelten Skala die an das theoretische Konstrukt Zufriedenheit geknüpfte Eigenschaft vorliegt. Da die theoretisch angenommene Mediatorfunktion zwischen Nicht- Bestätigung (wahrgenommener Leistungsabweichung) und Verhaltensintention vorliegt, kann diese Skala also als Instrument zur Messung von Zufriedenheit angesehen werden. Wäre die entwickelte Skala lediglich eine „Leistungsskala“ (Stauss 1999, S. 13) oder eine „Nicht-Bestätigungs-Skala“, so hätte die hier belegte Mediatoreigenschaft nicht vorliegen dürfen. Abschließend wird geprüft, ob die persönliche Relevanz des jeweils betrachteten Attributes der Krankenversicherung den Zusammenhang zwischen Nicht-Bestätigung und Zufriedenheit moderiert. Im Falle einer validen Messung der Zufriedenheit wäre zu erwarten, dass der Zusammenhang schwach ist, wenn die persönliche Relevanz eines Attributes gering ist, und der Zusammenhang stark ist, falls die persönliche Relevanz hoch ist. Diese angenommene Beziehung wird hier ebenfalls anhand eines loglinearen Modells überprüft, welches für diese Analyse wie folgt formuliert werden kann (R: persönliche Relevanz, NB: Nicht-Bestätigung, Z: Zufriedenheit): (5) Der Index R(1) steht stellvertretend für eine vergleichsweise geringe persönliche Relevanz eines Merkmals (Skalenstufen 1 bis 5), der Index R(2) für Skalenstufe 6 und der Index R(3) für eine extrem hohe persönliche Relevanz (Skalenstufe 7) des jeweiligen Merkmals. Die Schätzwerte für die hier zu betrachtenden Parameter sind in Tab. 14 aufgeführt. Zunächst wird anhand der positiven Parameter µNB(1)Z(1) und µNB(3)Z(3) sowie der negativen Parameter µNB(1)Z(3) und µNB(3)Z(1) ersichtlich, dass erwartungsgemäß ein positiver Zusammenhang zwischen Nicht-Bestätigung und Zufriedenheit vorliegt. Für den Fall einer hohen persönlichen Relevanz eines Merkmals war angenommen worden, dass die Beziehung zwischen Nicht-Bestätigung und Zufriedenheit vergleichsweise hoch ist, d. h. dass sich ein bereits positiver Parameter für µNB(i)Z(j) durch µR(3)NB(i)Z(j) noch erhöht und ein negativer Parameter für µNB(i)Z(j) durch negative Parameter für µR(3)NB(i)Z(j) weiterhin vermindert. Für den Fall einer geringen persönlichen Relevanz eines Merkmals sollte gelten, dass positive Parameter für µNB(i)Z(j) durch negative µR(1)NB(i)Z(j) verringert und negative Parameter für µNB(i)Z(j) durch positive Parameter für µR(1)NB(i)Z(j) erhöht werden. Tab. 14 zeigt, dass eben dieses erwartete Muster für die Parameter vorliegt. Demzufolge lässt sich anhand dieser Validierungsstudie belegen, dass mit zunehmender persönlicher Relevanz die Stärke der Beziehung zwischen Nicht-Bestätigung und Zufriedenheit zunimmt. Somit konnte auch der letzte hier angestrebte Beleg für die nomologische Validität der entwickelten Skala zur Messung der Zufriedenheit erbracht werden. 5. Fazit Ziel der Studie war es, eine Skala zur Messung von Kundenzufriedenheit als ein eindimensional definiertes Kon- Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden 62 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002 strukt zu entwickeln und zu validieren, die es erlaubt, zufriedene von indifferenten und indifferente von unzufriedenen Personen abzugrenzen. Diese Thematik ist bisher ein in der Forschung zur Kundenzufriedenheit weitgehend vernachlässigter, aber dennoch sehr praxisrelevanter Aspekt. Die hier vorgestellte Skala basiert auf wertenden Begriffen, welche von manchen Autoren zur Beschreibung unterschiedlicher Leistungs- oder Zufriedenheitsgrade bzw. der Grenzen möglicher Indifferenz- oder Toleranzzonen eingesetzt worden sind. Ein Ergebnis bestand in der Identifizierung von Begriffen, welche relativ eindeutig als negative, neutrale oder positive Wertungen aufgefasst werden. Ferner konnte verdeutlicht werden, wie Personen einer Kategorie zugeordnet werden können, wenn sie mehrere Begriffe zur Bewertung eines Meinungsgegenstandes heranziehen. In den Validierungsstudien konnte zunächst gezeigt werden, dass die Skala generalisierbar ist, da sich weder für unterschiedliche Personensegmente noch für verschiedene Anwendungsbereiche unterschiedliche Zuordnungen der Items zu den drei Kategorien der Zufriedenheit (unzufrieden, indifferent, zufrieden) oder merklich unterschiedliche Kategorie-Obergrenzen der Items ergeben haben. Sodann ließ sich erfolgreich belegen, dass die Messwerte dieser Skala mit der Annahme des Nicht-Bestätigungs-Paradigmas der Kundenzufriedenheit konsistent sind, die erwarteten Verhaltenskonsequenzen prognostiziert werden können und der erwartete Einfluss der persönlichen Relevanz eines Themas als moderierende Variable vorliegt. Einschränkend ist anzumerken, dass die entwickelte Skala an die aktuellen Sprachgewohnheiten bestimmter Zielgruppen wie etwa Jugendliche anzupassen wäre (z. B. Ausdrücke wie „megaklasse“ oder „cool“), falls solche Personen befragt werden. Weiterhin konnten die Personen in der Studie zur Prüfung der nomologischen Validität mehrere Begriffe zur Beurteilung der Leistungsbereiche ihrer Krankenversicherung heranziehen. Zu klären wäre in diesem Zusammenhang, ob und wie die Reihenfolge, in der die Begriffe gewählt werden, bei der Klassifikation der Personen in die drei Kategorien berücksichtigt werden könnte. Diese Aspekte zeigen Möglichkeiten für zukünftige Forschungsbemühungen auf. Anhang Statements zur Messung des dauerhaften Produktinvolvement: – Ich interessiere mich für Neues und Aktuelles zum Thema Krankenversicherung. – Mit Krankenversicherungen kenne ich mich aus. – Die Krankenversicherung hat für mich eine besondere Bedeutung. – Zur Krankenversicherung kann ich gute Ratschläge geben. – Man kann sagen, dass ich mich für Krankenversicherungen interessiere. Statements zur Messung von Ambiguitätstoleranz: – Ich ziehe bekannte Situationen neuen Situationen vor. – Es fällt mir schwer, mit unerwarteten Situationen zurecht zu kommen. – Ich finde es schwierig, eine Auswahl zu treffen, wenn das Ergebnis unsicher ist. – Ich versuche, unklare Situationen zu vermeiden. Statements zur Messung von Lebenszufriedenheit: – Mit meinem Leben bin ich insgesamt zufrieden. – Mein Leben verläuft im Großen und Ganzen so, wie ich es mir vorstelle. – Wenn ich es mir aussuchen könnte, würde ich wieder so leben wie bisher. Literaturverzeichnis Aiello, A./Czepiel, J.A./Rosenberg, L.J. (1977): Scaling the heights of consumer satisfaction: An evaluation of alternative measures, in: Day, R.L. (ed.): Consumer satisfaction, dissatisfaction and complaining behavior, Bloomington, pp. 43–50. Allison, N.K. (1978): Psychometric development of a test for consumer alienation from the marketplace, in: Journal of Marketing Research, Vol. 15, pp. 565–575. Anderson, R.E. (1973): Consumer dissatisfaction: The effect of disconfirmed expectancy on perceived product performance, in: Journal of Marketing Research, Vol. 10, pp. 38–44. Anderson, E.W. (1998): Customer satisfaction and word of mouth, in: Journal of Service Research, Vol. 1, No. 1, pp. 5–17. Andrews, F.M./Withey, S.B. 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Schlüsselbegriffe Kundenzufriedenheit, Indifferenzzone, Messverfahren Keywords Customer satisfaction, zone of indifference, scaling methods Gierl/Bartikowski, Eine Skala zur Identifikation zufriedener, indifferenter und unzufriedener Kunden 66 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2002

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Abstract

Marketing ZFP is a platform for the academic dialog between marketing science and marketing practice. It offers critical depictions of the newest developments in the central areas of marketing science and marketing practice. Thereby, Marketing ZFP dedicates itself particularly to the transfer of methodological knowledge into practice.

Articles published in Marketing ZFP are peer-reviewed and written in either German or English. English abstracts are available for all articles.

The scientific quality of Marketing ZFP has been ranked highly: In the VHB-JOURQUAL Ranking of the German Association for Business Research, the journal is listed among the top five German journals in business research. In GeMark, the German Marketing-Journal Ranking, it is listed in category B.

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