WHU. Excellence in Management Education

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1 WHU Excellence in Management Education Wissenschaftliche Hochschule für Unternehmensführung Otto-Beisheim-Hochschule Otto Beisheim Graduate School of Management Dissertation Ertragsorientierte Kundenbindung im Rahmen des Kundenmanagements - Ein theoretischer Ansatz mit empirischer Anwendung im Bereich Internet Access Dipl.-Vw. Marco Hüppelshäuser Bibliothek j -; i Vallendar 10 Juni 2005 '

2 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Symbolverzeichnis Abkürzungsverzeichnis VII XV XIX XXI XXV 1 Einführung Problemstellung Zielsetzungen der Arbeit Aufbau der Arbeit 6 2 Allgemeine Grundlagen der Untersuchung Begriffliche Definitionen und Abgrenzungen Relevanz des Forschungsgegenstandes Theoretische Fundierung der Arbeit Neoklassisches Paradigma Neoinstitutionelles Paradigma Neobehavioristisches Paradigma Bewertung der Paradigmen und Einordnung der Arbeit 29 3 Theoretisch-konzeptionelle Grundlagen 35 "3.1. Der Kundenbeziehungs-Lebenszyklus als Basis des ertragsorientierten Kundenbindungsmanagements 35 ^3.2 Kundenbindung und Loyalitätswahrscheinlichkeit 42 ~~<" Bedeutung der Kundenbindung in der Internetökonomie 42 " Stand der Forschung zur Kundenbindung in Bezug auf das Internet Determinanten der Kundenbindung zur Operationalisierung und Messung der Loyalitätswahrscheinlichkeit 58

3 X < Kundenzufriedenheit 61 - % Vertrauen 66 ;^ Flow-Erlebnis Convenience Individualisierung 76 ^ Preis 77?'»3.3 Monetäres Leistungspotenzial einer Kundenbeziehung 82 \? Stand der Forschung zum monetären Leistungspotenzial Determinantendes monetären Leistungspotenzials Ertragspotenzial Entwicklungspotenzial 93 4 Methodische Grundlagen Methoden zur Analyse und Prognose der Loyalitätswahrscheinlichkeit Evaluierungskriterien für ein Erklärungs- und Prognosemodell Darstellung und Bewertung potenziell relevanter Methoden Hazard-Regressions-Ansätze Semiparametrische Hazard-Ansätze Parametrische Hazard-Ansätze Logistische Regression Weitere Methoden zur Bestimmung der Loyalitätswahrscheinlichkeit Lineare Regression Diskriminanzanalyse Markov-Ketten-Ansatz Entscheidungsbäume Neuronale Netze Zusammenfassende Gegenüberstellung und Bewertung der Methoden Methoden zur Analyse und Prognose des monetären Leistungspotenzials Evaluierungskriterien für ein Erklärungs- und Prognosemodell Darstellung und Bewertung potenziell relevanter Methoden Lineare Regression Ordered Probit-Regression 150

4 XI Count Data-Modelle Poisson-Regression Überdispersion in Count Data-Modellen Negativ-Binomial-Modell (NBM) Tobit-Modell Zeitreihenmodelle Zusammenfassende Gegenüberstellung und Bewertung der Methoden Empirische Grundlagen und Befunde Empirische Untersuchung der Loyalitätswahrscheinlichkeit Datenbasis Beschreibung des Untersuchungsgegenstandes Beschreibung der Datenerhebung und der Datengrundlage Beschreibung der Variablen Zuordnung der erklärenden Variablen zu den kundenbindungsrelevanten Determinanten Analyse der Loyalitätswahrscheinlichkeit mittels Hazard-Regressionen Generelle Vorgehensweise Semiparame'trische Hazard-Modelle Modellauswahl 205 'S Kalibrierung der ausgewählten Modelle Klassifizierungsgüte der semiparametrischenhazard-modelle Parametrische Hazard-Modelle Modellauswahl.: Kalibrierung der ausgewählten Modelle Klassifizierungsgüte der parametrischen Hazard-Modelle Analyse der Loyalitätswahrscheinlichkeit mittels der Logistischen Regression Modellauswahl Kalibrierung des ausgewählten Modells Klassifizierungsgüte des Logistischen Regressions-Modells Prognosegüte der Modelle Fazit zur Analyse der Loyalitätswahrscheinlichkeit 262

5 XII 5.2 Empirische Untersuchung des monetären Leistungspotenzials Datenbasis Beschreibung der Datengrundlage Beschreibung der Variablen Analyse des monetären Leistungspotenzials mittels der linearen Regression Modellauswahl Kalibrierung des ausgewählten Modells Klassifizierungs- und Prognosegüte des linearen Regressionsmodells Analyse des monetären Leistungspotenzials mittels Count Data-Modellen Poisson-Modell Modellauswahl Kalibrierung des ausgewählten Modells Klassifizierungs- und Prognosegüte des Poisson-Modells Negativ-Binomial-Modell Kalibrierung des ausgewählten Modells Klassifizierungs- und Prognosegüte des Negativ-Binomial-Modells Analyse des monetären Leistungspotenzials mittels des Tobit-Modells Modellauswahl Kalibrierung des ausgewählten Modells Klassifizierungs- und Prognosegüte des Tobit-Modells Fazit zur Analyse des monetären Leistungspotenzials Implikationen aus der Untersuchung der Loyalitätswahrscheinlichkeit und des monetären Leistungspotenzials Implikationen aus der Untersuchung der Loyalitätswahrscheinlichkeit Methodenbezogene Implikationen Praxis- und Management-bezogene Implikationen Implikationen aus der Untersuchung des monetären Leistungspotenzials Methodenbezogene Implikationen Praxis- und Management-bezogene Implikationen 326

6 XIII 6.3 Übergreifende Implikationen Implikationen für das ertragsorientierte Kundenbindungsmanagement auf der taktischen Ebene Implikationen für das ertragsorientierte Kundenbindungsmanagement auf der strategischen Ebene Schlussbetrachtung Resümee Grenzen der Untersuchung und Anregungen für weitere Forschungsarbeiten Anhang 345 Literaturverzeichnis 353