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The limited focus on particular research designs, data analysis methods, and research objects frequently characterise customer research projects. However, standard practice regarding researching certain phenomena is not always correct, and, in many cases, could provide misleading results. In this paper, we call for a more holistic approach to customer research, which considers the entire research design and data analysis toolbox, while also recognising the importance of consumer groups other than costumers. At the same time, we call for using simple data analysis methods, which often suffice to show relevant effects, instead of overemphasising method complexity as is often the case in top-tier journals. Based on our discussion, we offer researchers and practitioners concrete recommendations for advancing their research design and data analyses.
Das Buch ist eine integrierte Einführung in die Steuersprache von IBM SPSS Statistics. Neben den notwendigen Syntax-Grundlagen behandelt es die Themengebiete Datenaufbereitung, Datentransformation und -modifikation sowie die Makro- und Matrixsprache, die in der 3. Auflage grundlegend überarbeitet wurden. Die Neuauflage wurde den Entwicklungen von SPSS angepasst, sprachlich verbessert und um weitere Anwendungsbeispiele ergänzt, die anhand realer Daten u. a. des J. D. Power and Associates Customer Satisfaction Index veranschaulicht werden. Das Buch legt besonderen Wert auf die gute Nachvollziehbarkeit der Beispiele durch begleitende Übungen. Die verwendeten Datensätze sind als kostenfreies Zusatzmaterial erhältlich. Das Buch bietet eine prägnante und umfassende Anleitung zur effizienteren Arbeit mit IBM SPSS Statistics und ist sowohl als Einstiegsliteratur für Programmieranfänger, als auch als Nachschlagewerk für fortgeschrittene Anwender geeignet.
Das Buch wurde auf Grundlage der Version 25.0 von IBM SPSS Statistics erstellt, kann aber auch für andere Versionen verwendet werden.
Der souveräne Umgang mit der SPSS Syntax bietet einen unschätzbaren Vorteil für die tägliche Arbeit von Anwendern, die mit der Analyse von Daten zu tun haben. Das Buch ist eine integrierte Einführung in die Steuersprache von IBM SPSS Statistics für Studenten, Forscher und Praktiker. Es behandelt neben den notwendigen Grundlagen die Themengebiete Datenaufbereitung, Datentransformation und -modifikation. Weitere Themengebiete umfassen die Makro- und Matrixsprache, die in der 2. Auflage deutlich erweitert worden sind.
Covid-19 und die Maßnahmen zu Eindämmung der Pandemie wirkten für viele Menschen lebensverändernd und zwangen Unternehmen zu teilweise substantiellen Anpassungen ihrer gewohnten Praktiken. Sie führten jedoch auch zu Veränderungen, die sich weitgehend außerhalb der öffentlichen Wahrnehmung vollzogen haben. Ein Beispiel hierfür ist die deutliche Verschiebung der Kraftverhältnisse im Markt für Bannerwerbung, auf dem sich sowohl für Werbetreibende, als auch für Vermarkter zu deutlichen Veränderungen kam. Gleichzeitig verändert sich der Markt strukturell. Es kommt derzeit zu einer Professionalisierung, bei der Werbetreibende heute die richtigen Weichen stellen müssen, um in Zukunft zu den Gewinnern in diesem Markt zu zählen. Dieser Report fasst die wichtigen strukturellen und Corona-bedingten Veränderungen zusammen und erklärt die Implikationen für Werbetreibende.
Kundenforschungsprojekte sind häufig durch einen beschränkten Fokus auf bestimmte Untersuchungsobjekte, Forschungsdesigns und Datenanalyseverfahren geprägt. Leider ist das häufig zu beobachtende Standardvorgehen nicht immer korrekt und liefert in vielen Fällen sogar fehlerhafte Ergebnisse. Die Diskussion des optimalen Untersuchungsobjekts und des geeigneten Untersuchungsdesigns sind Gegenstand des ersten Teils dieses Beitrages.
Das in Kundenforschungsprojekten häufig zu beobachtende Standardvorgehen liefert oftmals fehlerhafte Ergebnisse. Wir plädieren daher für einen "Schritt zurück", um einen ganzheitlichen Blick auf den Baukasten der Kundenforschungsinstrumente zu ermöglichen. Aufbauend auf dem ersten Beitrag in WiSt-Heft Nr. 4/2016, S. 188–193, in dem die Ausgangslage beschrieben und die ersten beiden Dimensionen der Kundenanalyse (Objekt der Forschung, und Forschungsdesign) diskutiert wurden, werden im vorliegenden zweiten Teil Aspekte der Datenanalyse thematisiert.
In der Konsumentenforschung werden bei der Analyse von Kaufentscheidungen zwei Dimensionen unterschieden, die das Entscheidungsverhalten des Kunden maßgeblich beeinflussen, das bei der Entscheidung wahrgenommene Risiko (rationale Komponente) und die Motivation oder Lust des Kunden, sich mit dem Objekt der Entscheidung intensiv auseinander zu setzen und sich zu informieren (emotionale Komponente). Bei Digital Natives lohnt sich eine genauere Betrachtung.
Die Wahl einer Klinik ist typischerweise dem stellvertretenden Kaufverhalten zuzuordnen – Kunden suchen vertrauenswürdige, persönliche Quellen zur Unterstützung der Entscheidung. Weiterempfehlungsverhalten kann durch Anreize unterstützt werden – grundlegende Voraussetzung für ehrliche Weiterempfehlung ist jedoch Kundenzufriedenheit. Kundenzufriedenheit entsteht durch den Abgleich zwischen erwarteter und empfundener Leistung – das erwartete Leistungsniveau wird häufig durch Unternehmen anderer Branchen determiniert. Individuen sind nicht in der Lage, die Bestandteile einer Erfahrung isoliert zu bewerten, sondern vermengen sie (Halo-Effekt) - Inkonsistenzen führen zu einer Abwertung der Gesamterfahrung. Darum ist im ersten Schritt die Identifikation der Gesamterfahrung (Kundenreise) erforderlich – diese beginnt vor und endet nach der unmittelbaren Interaktion des Kunden mit dem Unternehmen / der Klinik. Im zweiten Schritt sind die Zufriedenheitstreiber und die Interdependenzen zwischen den Einzelerfahrungen zu ermitteln um dann die Optimierung der Kundenreise zu planen und umzusetzen.
Service Blueprinting
(2020)
Ein Ansatz des Dienstleistungsmanagements, mit dessen Hilfe Gesundheitsleistungen ganz aus Perspektive der behandelten Person und ihrer Customer Journey durch den Leistungsprozess analysiert werden kann, ist das sogenannte Service Blueprinting. Die vorliegende Fallstudie beginnt mit einer kurzen Einführung zur Begründung und zum Vorgehen dieses Ansatzes. Im Anschluss wird der Ansatz anhand der holprigen Customer Journey des imaginären Patienten Torben Schulz im Rahmen einer Bandscheiben-Operation kritisch diskutiert und auf einen Teilaspekt dieser Dienstleistung angewendet.
