Universität für Bodenkultur Wien
Institut für Marketing & Innovation
Masterarbeit des Masterstudienganges
„Agrar- & Ernährungswirtschaft“
Typologisierung von Online-Käufern mithilfe der Clusteranalyse gezeigt am Beispiel von
Customized Food
Dana Steinwender
Matrikelnummer: 0840967
Studienkennzahl: 066457
Betreuer der Masterarbeit:
Ao.Univ.Prof. Dr. Walter Schiebel
Universität für Bodenkultur Wien
Institut für Marketing & Innovation
Feistmantelstraße 7/3
A-1180 Wien
Wien, am 21.03.2016
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 1
Danksagung
An dieser Stelle möchte ich mich bei jenen Personen bedanken, die mich bei der
Erstellung dieser Masterarbeit unterstützt haben.
Allen voran bei meinem Masterarbeitsbetreuer auf Seiten der Universität für
Bodenkultur und Leiter des Instituts für Marketing und Innovation, Ao. Univ. Prof. Dr.
Walter Schiebel, der mir stets mit hilfreichen Anregungen und fachlicher Betreuung
bei der Erarbeitung des Themas zur Seite stand.
Ein besonderer Dank geht auch an meine Freunde, die mich vielseitig unterstützten
und mir sowohl fachlich als auch moralisch betrachtet beistanden.
Widmen möchte ich diese Arbeit gerne meinen Eltern, Wolfgang und Ilse
Steinwender, die mich nicht nur während meines Studiums fortwährend
unterstützten, sondern mir durch mein gesamtes Leben hinweg Inspiration und
Rückhalt zugleich waren.
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 1
Inhaltsverzeichnis
A. THEORETISCHER TEIL ..................................................................................... 1
1 Einleitung ............................................................................................................. 1
1.1 Problemstellung ............................................................................................. 1
1.2 Zielsetzung .................................................................................................... 2
1.3 Forschungsfragen .......................................................................................... 2
2 Mass Customization ............................................................................................ 3
2.1 Mass Customization – die individuelle Massenfertigung ............................... 3
2.1.1 Begriffsbestimmung ................................................................................ 4
2.1.2 Ursprung und Entwicklung ...................................................................... 5
2.1.3 Charakteristik der Mass Customization ................................................... 7
2.1.4 Nutzen von Mass Customization ............................................................. 7
2.2 Customized Food: Mass Customization in der Ernährungswirtschaft ............ 8
3 Marktsegmentierung zur Typologisierung von Online-Käufern .......................... 12
3.1 Beschreibung und Grundlagen .................................................................... 12
3.2 Generelle Marktsegmentierungs-Anforderungen ......................................... 14
3.3 Segmentierung auf Basis des Kaufverhaltens ............................................. 15
3.4 Vorteile/Nachteile der Marktsegmentierung ................................................. 17
4 Segmentierungsrelevante Determinanten des Konsumentenverhaltens ........... 19
4.1 Sozio-demographische Kriterien.................................................................. 20
4.2 Psychographische Kriterien ......................................................................... 23
4.2.1 Motive und Motivation ........................................................................... 24
4.2.2 Einstellungen ........................................................................................ 26
4.2.3 Involvement ........................................................................................... 27
4.3 Verhaltensorientierte Kriterien ..................................................................... 30
5 Operationalisierung der segmentierungsrelevanten Kriterien ............................ 34
5.1 Operationalisierung der sozio-demographischen Kriterien .......................... 34
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 1
5.2 Operationalisierung der psychographischen Kriterien ................................. 35
5.2.1 Operationalisierung von Motiven ........................................................... 35
5.2.2 Operationalisierung von Involvement .................................................... 41
5.3 Operationalisierung der verhaltensorientierten Kriterien .............................. 44
6 Clusteranalyse zur Identifikation von Marktsegmenten ..................................... 46
6.1 Beschreibung .............................................................................................. 46
6.2 Proximität: Ähnlichkeits- und Distanzmaße ................................................. 47
6.3 Clusteranalytische Verfahren ...................................................................... 48
7 Hypothesen ....................................................................................................... 50
7.1 Hypothese 1 ................................................................................................ 50
7.2 Hypothese 2 ................................................................................................ 51
7.3 Hypothese 3 ................................................................................................ 51
B. EMPIRISCHER TEIL ......................................................................................... 52
8 Planung und Vorbereitung der Erhebung .......................................................... 53
8.1 Untersuchungsform: Online-Befragung ....................................................... 53
8.2 Erhebungsinstrument: Online-Fragebogen .................................................. 54
8.3 Stichprobenverfahren .................................................................................. 55
8.4 Pretest ......................................................................................................... 56
9 Datenerhebung .................................................................................................. 58
10 Datenauswertung ............................................................................................ 59
10.1 Aufbau eines analysenfähigen Datenfiles ................................................ 59
10.2 Statistische Datenanalyse ........................................................................ 60
10.2.1 Deskriptive Statistik der Stichprobe ................................................... 60
10.2.2 Clusteranalyse ................................................................................... 74
10.3 Testverfahren zur Hypothesenüberprüfung .............................................. 80
10.3.1 Überprüfung – Hypothese 1 ............................................................... 80
10.3.2 Überprüfung – Hypothese 2 ............................................................... 81
10.3.3 Überprüfung – Hypothese 3 ............................................................... 83
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 1
11 Diskussion ...................................................................................................... 85
11.1 Diskussion der Methode ........................................................................... 85
11.2 Diskussion der Ergebnisse ....................................................................... 86
12 Zusammenfassung ......................................................................................... 89
13 Literaturverzeichnis ......................................................................................... 92
Anhang ..................................................................................................................... 98
Anhang A .................................................................................................................. 98
Anhang B ................................................................................................................ 103
Anhang C ................................................................................................................ 107
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 1
Abbildungsverzeichnis ABBILDUNG 1 - DER „MIADIDAS“ ONLINE-KONFIGURATOR ............................................................................... 4 ABBILDUNG 2 - INTERNET-KONFIGURATOR DES MAßKONFEKTIONÄRS DOLZER ............................................... 5 ABBILDUNG 3 - VERÄNDERTE MARKTANFORDERUNGEN BEDÜRFEN VERÄNDERTER
LEISTUNGSANFORDERUNGEN ....................................................................................................................... 6 ABBILDUNG 4 - SEGMENTE BEI 2 MERKMALEN .................................................................................................. 13 ABBILDUNG 5 - NEOBEHAVIORISTISCHE KONZEPTION ZUR ERKLÄRUNG DES KÄUFERVERHALTENS ............. 16 ABBILDUNG 6 - ÜBERSICHT – SEGMENTIERUNGSKRITERIEN (IM KONSUMGÜTERBEREICH) ............................ 19 ABBILDUNG 7 - ÜBERSICHT ÜBER SOZIO-DEMOGRAPHISCHE KRITERIEN ......................................................... 20 ABBILDUNG 8 - EIGNUNG: SOZIO-DEMOGRAPHISCHE KRITERIEN ..................................................................... 22 ABBILDUNG 9 - EIGNUNG: PSYCHOGRAPHISCHE KRITERIEN ............................................................................. 23 ABBILDUNG 10 - VARIABLENINTERAKTION ZUR ERKLÄRUNG DES MOTIVATIONSBEGRIFFES ......................... 26 ABBILDUNG 11 - UNTERTEILUNG DER KRITERIEN DES BEOBACHTBAREN KAUFVERHALTENS ........................ 30 ABBILDUNG 12 - BEZIEHUNG ZWISCHEN ANTRIEBSKRÄFTEN UND ZIELSETZUNGEN ........................................ 35 ABBILDUNG 13 - OPERATIONALISIERUNG ERLEBNIS-ORIENTIERUNG .............................................................. 37 ABBILDUNG 14 - OPERATIONALISIERUNG CONVENIENCE-ORIENTIERUNG ....................................................... 38 ABBILDUNG 15 - OPERATIONALISIERUNG PREIS-ORIENTIERUNG ..................................................................... 39 ABBILDUNG 16 - OPERATIONALISIERUNG MARKEN-ORIENTIERUNG ................................................................ 39 ABBILDUNG 17 - OPERATIONALISIERUNG GESUNDHEITS- UND BIO-ORIENTIERUNG ....................................... 40 ABBILDUNG 18 - OPERATIONALISIERUNG SERVICE-ORIENTIERUNG ................................................................ 40 ABBILDUNG 19 - DAS RRPII VON MCQUARRIE UND MUNSON .......................................................................... 42 ABBILDUNG 20 - DIE PDI-SKALA VON MITTAL .................................................................................................. 43 ABBILDUNG 21 - PHASEN EINER EMPIRISCHEN UNTERSUCHUNG ....................................................................... 52 ABBILDUNG 22 - STATISTIK: GESCHLECHT ........................................................................................................ 60 ABBILDUNG 23 - STATISTIK: ALTER .................................................................................................................... 61 ABBILDUNG 24 - STATISTIK: NATIONALITÄT ...................................................................................................... 62 ABBILDUNG 25 - STATISTIK: EINKOMMEN .......................................................................................................... 62 ABBILDUNG 26 - STATISTIK: SCHULBILDUNG ..................................................................................................... 63 ABBILDUNG 27 - STATISTIK: BERUF .................................................................................................................... 64 ABBILDUNG 28 - STATISTIK: KAUFHÄUFIGKEIT ................................................................................................. 65 ABBILDUNG 29 - STATISTIK: KAUFVOLUMEN ..................................................................................................... 66 ABBILDUNG 30 - STATISTIK: MARKENTREUE ..................................................................................................... 66 ABBILDUNG 31 - STATISTIK: KAUFMOTIVE EINZELBETRACHTUNG .................................................................. 70 ABBILDUNG 32 - STATISTIK: KAUFMOTIV-GRUPPEN ......................................................................................... 71 ABBILDUNG 33 - STATISTIK: PRODUKTINVOLVEMENT ....................................................................................... 72 ABBILDUNG 34 - STATISTIK: KAUFINVOLVEMENT ............................................................................................. 72
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 1
Tabellenverzeichnis TABELLE 1 - AUFLISTUNG CUSTOMIZED FOOD-BETRIEBE ................................................................................ 10 TABELLE 2 - OPERATIONALISIERUNGSLISTE ...................................................................................................... 55 TABELLE 3 - KREUZTABELLE KAUFVERHALTEN ................................................................................................ 67 TABELLE 4 - CHI-QUADRAT-TEST KAUFVERHALTEN ........................................................................................ 68 TABELLE 5 - ZUR CLUSTERANALYSE HERANGEZOGENE MERKMALE ............................................................... 74 TABELLE 6 - GRÖßE DER GESAMT-CLUSTERPROFILE ........................................................................................ 76 TABELLE 7 - CLUSTERZUGEHÖRIGKEIT DER STICHPROBEN .............................................................................. 77 TABELLE 8 - SCHEFFE-TEST MOTIVAUSPRÄGUNGEN ......................................................................................... 81 TABELLE 9 - RANGKORRELATION NACH SPEARMAN UND KENDALL ................................................................. 82 TABELLE 10 - U-TEST NACH MANN UND WHITNEY ............................................................................................ 83 TABELLE 11 - RANGKORRELATION NACH KENDALL UND SPEARMAN ............................................................... 84 TABELLE 12 - ZUSAMMENFASSUNG STICHPROBEN-UNTERSCHIEDE ................................................................. 88 TABELLE 13 - AUSWAHL SEGMENTIERUNGSRELEVANTER KRITERIEN ............................................................. 90
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 1
1
A. THEORETISCHER TEIL
1 Einleitung
Das Phänomen „Mass Customization“ verbindet die Vorteile einer Massenproduktion
mit denen einer gezielten Produktionsanpassung an individuelle Kundenwünsche
(vgl. REICHWALD und PILLER, 2006, 198). Konsumenten können mithilfe dieses
Konzeptes als sogenannter „Co-Producer“ in den Produktionsprozess eingreifen und
ein individuelles, speziell an ihre Bedürfnisse angepasstes Produkt erstellen (vgl.
KIRN et al., 2005, 10).
1.1 Problemstellung
Auch die Lebensmittelbranche hat diesen Trend unter dem Namen „Customized
Food“ aufgegriffen und ermöglicht so Kunden, den eigenen Bedürfnissen
entsprechend, sich online ein individuelles Lebensmittelprodukt zu konfigurieren.
Trotz der stetig größer werdenden Bedeutung dieses Trends und der damit
verbundenen erhöhten Relevanz für marketingpolitische Implikationen, gibt es noch
wenige theoretische Abhandlungen und empirische Studien zu den Hintergründen
des Kaufverhaltens von Mass Customization-Käufern - und im speziellen Online-
Customized Food- Käufern.
Eine solche Identifizierung und Differenzierung von unterschiedlichen Online-
Customized Food-Käufersegmente würde zur Beschreibung und somit zu einer
zielgerichteten Marketing-Bearbeitung der unterschiedlichen Zielgruppen beitragen
und die Kundenorientierung maßgeblich erhöhen (vgl. PEPELS, 2007, 12f).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 1
2
1.2 Zielsetzung
Ziel der Diplomarbeit ist es, das Kaufverhalten von Online-Customized Food- Käufern
zu ergründen und aufbauend darauf anhand definierter Segmentierungskriterien und
der Clusteranalyse, einem Verfahren zur Klassifizierung von Objekten,
unterschiedliche Online-Customized Food-Käufertypologien zu identifizieren sowie
deren typenbildende Merkmale zu beschreiben. Basierend auf dieser Typologie
können die Ergebnisse dieser Arbeit schlussendlich eine segmentspezifische
Marktbearbeitung der Zielgruppen durch den optimierten Einsatz von Marketing-
Instrumenten ermöglichen und noch ungenutzte Potentiale in diesem Bereich
aufzeigen.
1.3 Forschungsfragen
Aus der Zielsetzung der Diplomarbeit können folgende Forschungsfragen abgeleitet
werden:
Welche Kriterien eignen sich zur Typisierung von Online-Customized Food-
Käufern (Theorie)?
Welche Online-Customized Food-Käufersegmente (=Typologien) können
anhand dieser Segmentierungskriterien mithilfe der Clusteranalyse identifiziert
werden (Empirie)?
Inwiefern unterscheiden sich die Merkmale der Online-Customized Food-
Käufer bei den ausgewählten Produktgruppen (Empirie)?
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 2
3
2 Mass Customization
In diesem Kapitel wird nach einer kurzen Einführung in das Thema, der Begriff „Mass
Customization“ näher beschrieben sowie dessen Ursprung und die Entwicklungen im
Laufe der Zeit erläutert. Zur genaueren Erklärung des Konzeptes erfolgt danach eine
Übersicht der Charakteristika von Mass Customization und der Nutzen wird genauer
betrachtet. Abschließend wird näher auf Mass Customization im Ernährungsbereich
– sogenanntes Customized Food – eingegangen und der Status-Quo dieser Branche
dargestellt.
2.1 Mass Customization – die individuelle Massenfertigung
Mit dem steigenden Wohlstand der Industrieländer und der damit verbundenen
hinreichenden Befriedigung der Grundbedürfnisse der Bevölkerung, stieg auch der
Wunsch der Konsumenten nach individualisierten, gezielt auf ihre eigenen
Bedürfnisse abgestimmten Produkten, die sich von der Masse erheblich
unterscheiden (vgl. PILLER, 1998, 22). Durch diesen Wandel wurde es immer
wichtiger, dass Unternehmen ihre Produktion nicht mehr auf den Markt als Ganzes
ausrichten, und so Massen-Produkte für den Durchschnittskonsumenten erzeugen,
sondern dass diese Unternehmen die uneingeschränkte Kundenorientierung mithilfe
individueller Erzeugnisse anstreben.
Aufgrund des zunehmend hohen Konkurrenzkampfes der Betriebe untereinander
können die Konsumenten aber nicht nur auf die Produktionsausrichtung, sondern
auch auf die Preisgestaltung der Unternehmen Einfluss nehmen. Durch die gestärkte
Marktposition der Konsumenten und den starken Wettbewerbsdruck sind die Kunden
in der Lage für die individuell für sie erzeugten Produkte auch möglichst niedrige
Preise verlangen zu können. Die Produktion von solchen individuellen und auch
günstigen Waren ist weder durch die Massenfertigung (erzeugt zwar preiswerte aber
standardisierte Produkte) noch durch die Variantenfertigung (kundenorientierte aber
teure Fertigung) möglich. Die Kombination dieser zwei Systeme, also eine
Massenfertigung mit kundenindividuellem Output, ist das Kernkonzept von Mass
Customization (vgl. PILLER, 1998, 1f).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 2
4
Zahlreiche Unternehmen griffen bereits die Idee von Mass Customization auf. Von
einem an die eigene Fußform angepassten und nach den individuellen Vorlieben
designten Adidas-Schuh, über T-Shirts, die online in allen Details selbst konfiguriert
werden können, bis hin zu Romanen, in denen der Kunde wesentliche Kapitel selbst
gestalten kann – die Anwendungsbereiche von Mass Customization sind
mannigfaltig (vgl. PILLER, 2010, s.p.).
Abbildung 1 - Der „miAdidas“ Online-Konfigurator
Quelle: ADIDAS, 2010, s.p.
2.1.1 Begriffsbestimmung Laut der Definition von REICHWALD und PILLER (2006, 9) ist Mass Customization „die
Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und Kunden, die sich auf
Wertschöpfungsaktivitäten im operativen Produktionsprozess bezieht und auf die
Entwicklung eines individualisierten Produktes für einen Abnehmer abzielt“.
Der Begriff setzt sich aus den Wörtern „Mass Production“ (Massenproduktion) und
„Customization“ (Maßanfertigung) zusammen und wird häufig als „kundenindividuelle
Massenproduktion“ übersetzt.
Aufbauend auf den Trend der zunehmenden Individualisierung, konzentriert sich
Mass Customization bei der Erstellung von Produkten und Dienstleistungen explizit
auf die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden (vgl. REICHWALD UND PILLER, 2006,
198). Dabei interagiert der Anbieter nicht nur mit dem Abnehmer, sondern integriert
diesen direkt in die Leistungserstellung. Der Kunde wird somit zu einem sogenannten
„Co-Producer“. Erst nachdem der Kunde sein individuelles Ideal-Produkt beschrieben
bzw. selbst designt und gestaltet hat, erfolgt die reale Erstellung des Erzeugnisses
(vgl. KIRN et al., 2005, 10f).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 2
5
Dabei kann grundsätzlich zwischen internetbasierter und filialgestützter Mass
Customization unterschieden werden. Die deutsche Firma Dolzer bietet
beispielsweise seit 1963 eine filialgestütze Mass Customization an, indem sie den
Kunden zur Anfertigung von Maßkonfektion manuell in ihren Filialen vermisst. Seit
2001 bietet dieses Unternehmen zusätzlich eine internetbasierte Form mittels Online-
Konfigurator an (vgl. PILLER, 2003, 397). Wie in Abbildung 2 erkennbar ist, kann der
Benutzer mit Hilfe dieses Internet-Konfigurators sein individuelles Hemd bzw. seine
individuelle Bluse in den Bereichen Linie, Stoffart, Farbe und Muster selbst
zusammenstellen (vgl. DOLZER, 2010, s.p.).
Abbildung 2 - Internet-Konfigurator des Maßkonfektionärs Dolzer
Quelle: DOLZER, 2010, s.p.
2.1.2 Ursprung und Entwicklung Der Begriff „Mass Customization“ geht zurück auf Stan Davis. Bereits 1987 erläuterte
er die Idee der individuellen Massenproduktion in seinem Buch „Future Perfect“.
Seiner Ansicht nach ermöglichte erst der technologische Fortschritt (Computer,
Telekommunikation, Robotik und flexible Fertigungssysteme) die Herstellung von
individuellen Produkten in Massen und zu leistbaren Preisen (vgl. GRASMUGG, 2006,
9). Seine Auffassung wurde stark von Alvin Toffler geprägt, der 1970 unter dem
Begriff „Entmassung“ die sinkende Bedeutung der Massenproduktion und eine
zukünftig verstärkte bedürfnisgerechten Produktion prophezeite (vgl. REICHWALD UND
PILLER, 2006, 198).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 2
6
Abbildung 3 - Veränderte Marktanforderungen bedürfen veränderter Leistungsanforderungen
Quelle: eigene Darstellung (vgl. PILLER, 1998, 52)
In Abbildung 3 ist der Übergang von der Massenproduktion der 60er Jahre des 20.
Jahrhunderts bis hin zur Mass Customization und die damit verknüpften veränderten
Markt- und Leistungsanforderungen dargestellt.
Die fortschreitende Steigerung der Kundenansprüche (von Preis- über gesteigerte
Qualitäts- und Vielfaltsansprüche bis schlussendlich zum Wunsch zur Individualität)
erforderte von Unternehmen eine Anpassung ihres Leitungsprofils. Im Zeitalter der
Massenproduktion konnte den Kundenwünschen nach einem niedrigen Preis auf
Unternehmensseite noch mit einer gesteigerten Effizienz nachgekommen werden.
Bei dem Konzept der Mass Customization kann die Individualitätsanforderung
hingegen nur mit einer verstärkten Innovationskraft der Unternehmen befriedigt
werden (vgl. PILLER, 1998, 52).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 2
7
2.1.3 Charakteristik der Mass Customization Das Konzept der Mass Customization kann zusammenfassend folgendermaßen
charakterisiert werden:
Das Produkt entspricht bezüglich bestimmter Eigenschaften immer genau den
Kundenwünschen und stellt entweder ein Einzelstück dar oder wird nach
einer Massenfertigung vom Kunden persönlich seinen Bedürfnissen
angepasst. Die relevanten Bedürfnisse sollten für den Kunden so
unkompliziert wie möglich erhoben werden und in Produkteigenschaften
umgewandelt werden.
Bei Mass Customization wird eine Differenzierung überwiegend durch
Varietät aber auch durch ein besonderes Produktimage oder Lieferservice
erreicht.
Der Preis des individuellen Produktes befindet sich im gleichen Bereich wie
der Preis eines vergleichbaren Standardproduktes. Erreicht wird dies durch
effiziente Produktion und ökonomischen Versand.
Charakteristisch für Mass Customization ist weiters der große Markt an
Kunden mit unterschiedlichen Bedürfnissen.
Die Interaktionen zwischen Hersteller und Kunde sollen dem Aufbau einer
dauerhaften Beziehung dienen, die primär den Zweck einer verbesserten
Bedürfnisbefriedigung verfolgt (vgl. PILLER, 1998, 65f).
Der Kunde hat unter dem Begriff des Co-Designs die Möglichkeit an dem
Wertschöpfungsprozess teilzunehmen und bestimmte Produkteigenschaften
seinen Wünschen entsprechend anzupassen. Die Auswahlmöglichkeiten der
Produkteigenschaften sind durch eine Vorauswahl durch das Unternehmen
eingeschränkt (vgl. REICHWALD und PILLER, 2006, 198).
2.1.4 Nutzen von Mass Customization Auf Seiten der Konsumenten ist der Nutzen der Mass Customization augenfällig die
Maßschneiderung der Produkte an ihre Bedürfnisse zu leistbaren Preisen.
Auf Unternehmensseite betreffen die Vorteile unterschiedliche Bereiche. Ein Nutzen
ist die Vermeidung eines Preiswettbewerbs mit der Konkurrenz. Gerade im Bereich
der vom Konsumenten als homogen wahrgenommenen Massenprodukte, beruht die
Kaufentscheidung meist auf preislichen Aspekten. Obwohl der Preis eines
individuellen Produktes sich laut Charakteristika (siehe Kapitel 2.1.3) im selben
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 2
8
Preissegment wie ein standardisiertes Produkt befinden soll, ist es durch die
Individualisierung der Produkte möglich, den Preisdruck zu umgehen, den Nutzen
des Produktes in den Vordergrund zu stellen und einen höheren Preis zu verlangen
(vgl. PILLER, 1998, 87).
Laut Untersuchungen sind Konsumenten bereit einen - im Vergleich zu einem
Standardprodukt - bis zu 100 Prozent höheren Preis für individuelle Produkte zu
bezahlen. Somit kann der Hersteller trotz meist höheren Produktionskosten einen
größeren Preisspielraum erreichen (vgl. KIRN et al., 2005, 3).
Auch erhöht sich durch Mass Customization die Stabilität der Absatzplanung, da erst
bei Einlangen einer Bestellung produziert wird und so der sogenannte
Peitschenschlageffekt1 verhindert wird.
Zusätzlich werden durch die bedarfsabgestimmte Produktion die Lagerkosten gering
gehalten und die Abhängigkeit von Trends (und den damit verbundenen Bedarf der
Produktänderung) wird reduziert. Außerdem schaffen individualisierte Produkte auch
Imageverbesserungen sowie zufriedenere Kunden (vgl. PILLER, 1998, 87ff).
2.2 Customized Food: Mass Customization in der Ernährungswirtschaft
Ob Müsli, Pesto, Marmelade, Brot, Liköre, Wurstwaren – so ziemlich jedes
Lebensmittel kann im Internet nach den eigenen Bedürfnissen zusammengestellt und
konfiguriert werden. Nach einer Untersuchung der Fachhochschule Salzburg und der
RWTH Aachen sind von den 501 Mass Customization-Unternehmen weltweit 8 % (39
Unternehmen) im Bereich Customized Food tätig (vgl. WEIGERT, 2010, s.p.). Laut
Frank Piller, Lehrstuhlinhaber für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere
Technologie- und Innovationsmanagement an der RWTH Aachen, sind
Nahrungsmittel der nächste große Trend im Bereich Mass Customization (vgl.
PILLER, 2007, s.p.).
Die Unternehmensgröße von Customized Food-Firmen betrachtend fällt auf, dass
der Markt von kleinen Start-Ups geprägt ist. Nur wenige Großunternehmen, wie
1 Definition: „Durch die Zeitverzögerung in der Informationsweitergabe ist in den einzelnen Stufen der Lieferkette kein Bestandsmanagement möglich, das sich unmittelbar an den aktuellen Bedürfnissen der Kunden orientiert.“ (KORTUS-SCHULTES und FERFER, 2005, 11)
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 2
9
beispielsweise Mars (mit individuell bedruckbaren M&M-Schokolinsen), griffen bis
dato das Konzept der Mass Customization auf.
Einer der ersten Großkonzerne war General Mills, der im Jahr 2000 versuchte
personalisiertes Müsli über das Internet zu vertreiben - der Erfolg blieb jedoch aus.
Das deutsche Unternehmen mymuesli nahm sieben Jahre später als einer der ersten
deutschen Customized Food-Firmen dieselbe Idee auf, allerdings mit einem
wesentlich besseren Ergebnis. Der Unterschied im Erfolg beider Unternehmen liegt
laut Piller in der sich seit dem Jahre 2000 veränderten Konsumkultur sowie dem
gestiegenen Vertrauen bei Internetkäufen. Maßgeblich entscheidend für die
nachhaltige Etablierung dieser Idee sind auch der funktionale Nutzen und der
Mehrwert, den das individuelle Lebensmittelprodukt stiftet.
Inzwischen sind viele ähnliche Betriebe in der Ernährungsbranche - mehr oder
weniger erfolgreich - dem Beispiel von mymuesli gefolgt (vgl. WELT ONLINE, 2009,
s.p.).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 2
10
In Tabelle 1 sind auszugsweise Customized Food-Betriebe (Schwerpunkt
deutschsprachiger Raum) aufgelistet. Diese Anführung erhebt keinerlei Anspruch auf
Vollständigkeit und dient zur Veranschaulichung der Vielfalt der
Unternehmensschwerpunkte. Seit anfänglicher Erstellung der Tabelle im Juni 1010
sind bereits einige der Websites wieder offline (Stand zum 10. 04. 2012). Diese
Veränderungen sind in der Tabelle dementsprechend vermerkt. Tabelle 1 - Auflistung Customized Food-Betriebe
Müsli
Mymuesli Cereal Club
Müsli.de miXme (Produktion eingestellt)
Brot
MeineBackstube.de Panemeo (Produktion eingestellt)
Granny´s Bakery (Produktion eingestellt)
Pesto Pestolero (Produktion eingestellt)
Fruchtaufstriche
meMARMELADE Mymelade (Produktion eingestellt)
Schokolade
Krassola Chocolato
Chocri Pralimio (Produktion eingestellt)
Deineschokoladen (Produktion eingestellt)
Snacks & Fruchtgummis
Naschplatz.de MrTrailMix (Produktion eingestellt)
Snamibo (Produktion eingestellt) myPopcorn.de
Mein Fruchtgummi (Produktion eingestellt)
Likör
Wunschlikoer.de Likoerfactory
Tee
allmyTea YourTea (Produktion eingestellt)
DerTEEBAUKASTEN MyTeaMix
Wein/ Sekt
Dein-eigener-wein.de Deinsekt.de
Kaffee
Mybeans Sonntagmorgen
Wurst
Wurstmixx
Quelle: eigene Darstellung
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 2
11
In diesem Kapitel wurde auf das Grundkonzept der Mass Customization und
Customized Food eingegangen. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass Mass
Customization sowohl Vorteile für den Kunden als auch für den Anbieter hat. In der
Lebensmittelbranche findet das Konzept bereits seine breite Anwendung in
verschiedensten Produktgruppen, angefangen von Müsli bis hin zu Wurstwaren, und
ist einer der wichtigen Trends im Bereich Mass Customization.
Um eine Marktsegmentierung von Online-Customized Food-Käufern durchführen zu
können, wird im nachfolgenden Kapitel dieses Marketing-Konzept näher erläutert.
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 3
12
3 Marktsegmentierung zur Typologisierung von Online-Käufern
Da fast kein Kunde dem anderen gleicht, ist es für Unternehmen mitunter wichtig,
den für sie relevanten Markt zu segmentieren, sprich in einzelne Teilmärkte
aufzuteilen, um so besser die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden innerhalb
dieser Teilmärkte erkennen und auch gezielt auf sie eingehen zu können.
Dieses Kapitel befasst sich zunächst mit einer grundlegenden Beschreibung der
Marketing-Strategie der Segmentierung, gefolgt von den allgemein zu erfüllenden
Segmentierungsanforderungen. Abschließend wird das Käuferverhalten als
Ausgangsbasis zur Marktsegmentierung näher behandelt und die Vor- und Nachteile
dieses Verfahrens erläutert.
3.1 Beschreibung und Grundlagen
Das Konzept der Marktsegmentierung zeichnet sich durch eine höhere und speziell
auf Bedürfnisse und Erwartungen abgestimmte Kundenorientierung aus (vgl.
BECKER, 2002, 247). Jede Segmentierung bezieht sich dabei auf die Aufteilung eines
großen Gesamtmarkts in extern heterogenen und intern homogenen Kundengruppen
bzw. Teilmärkte (vgl. ESCH, 2010, 468f). Diese potentiellen Abnehmersegmente
unterscheiden sich hinsichtlich ihres Konsumverhaltens und/oder unterschiedlichen
Reaktionen auf die Instrumentalvariablen des Marketings (vgl. HILL, 1971, S128f).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 3
13
Quelle: eigene Darstellung (vgl. CHRISTOPH, 2007, 112)
In Abbildung 4 ist eine solche Aufspaltung eines großen Gesamtmarktes in kleinere
Teilmärkte anhand von 2 Segmentierungsmerkmalen ersichtlich. Die Elemente
innerhalb dieser Teil-Segmente ähneln sich in der Ausprägung dieser zwei Merkmale
(vgl. CHRISTOPH, 2007, 112).
Durch eine Differenzierung der Kunden bezüglich spezieller Eigenschaften lassen
sich Marketingstrategien gezielt auf die kundentypenspezifischen Besonderheiten
ausrichten. Nach einer erfolgreichen Identifizierung der Kundensegmente können
diese auf ihre Wirtschaftlichkeit bewertet werden und gezielt Marketingstrategien,
angepasst an die spezifischen Segmente, entwickelt werden (vgl. ESCH, 2010, 468f).
Grundsätzlich muss zwischen dem traditionellen Marktsegmentierungsbegriff und
dem aktuelleren Begriff der Kundensegmentierung unterschieden werden. Wo sich
die Marktsegmentierung auf einen Gesamtmarkt an Kunden, d.h. sowohl bestehende
als auch potentielle Konsumenten, bezieht, befasst sich die Kundensegmentierung
mit bestehenden Kunden eines Unternehmens, die namentlich bekannt sind (vgl.
FRETER, 2008, 53ff). Da der empirische Teil zwar ausschließlich die Aspekte von
bestehenden Online-Customized Food-Käufern berücksichtigt, diese jedoch nicht
namentlich in einer Datenbank erfasst werden, bezieht sich der Begriff
Merkmal 1
Mer
kmal
2
Abbildung 4 - Segmente bei 2 Merkmalen
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 3
14
Segmentierung im weiteren Verlauf stets auf die Definition des
Marktsegmentierungs-Begriffes.
Je nach Vorgehensweise bei der Segmentierung unterscheidet man grundsätzlich
drei Ansätze:
Der einstufige Ansatz zeichnet sich durch die Berücksichtigung nur eines
Trennkriteriums aus (z.B. Anwenderstatus);
Der mehrstufige, sukzessive Ansatz berücksichtigt mehrere Kriterien, die
stufenweise das vorangehend gebildete Segment verkleinern;
Der mehrstufige, simultane Ansatz zieht als Segmentierungsgrundlage
ebenfalls unterschiedliche Kriterien heran, jedoch erfolgt eine gleichzeitige
Berücksichtigung. Von allen drei Ansätzen bietet dieser die beste
Trennschärfe (vgl. PEPELS, 2007, 104ff).
3.2 Generelle Marktsegmentierungs-Anforderungen
Wie bereits in der Einleitung erwähnt, ist die wichtigste aller Anforderungen die
interne Homogenität sowie die externe Heterogenität jedes einzelnen Segmentes.
Eine Identifizierung von Marktsegmenten kann mittels geeigneter Trennvariablen
(Messkriterien) durchgeführt werden. Die Trennschärfe der einzelnen Segmente, d.h.
wie intern homogen bzw. extern heterogen die Segmente sind, hängt maßgeblich mit
diesen Messkriterien, mit ihrer Anzahl und ihrer Kombination zusammen. Bei einer
geeigneten Verknüpfung der Messkriterien zur Bildung von Segmenten steigt diese
Trennschärfe dementsprechend, das bedeutet, dass sich die Konsumenten innerhalb
eines Segmentes beispielsweise bezüglich ihres Kaufverhaltens, ihrer Persönlichkeit,
ihrer Demographie, kurz gesagt in den zur Segmentierung herangezogenen
Kriterien, annähernd gleichen (vgl. BECKER, 2002, 248ff).
Jedes Segment sollte auch eine gewisse Zugänglichkeit aufweisen, sprich mittels
Kommunikations- bzw. Distributionsmaßnahmen erreicht werden können. Ferner
sollten die Segmente auch zeitlich stabil sein und die zur Segmentierung
verwendeten Kriterien durch Marktforschungsmethoden messbar sein (vgl. PEPELS,
2007, 15).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 3
15
Von Bedeutung ist auch die Wirtschaftlichkeit einer Marktsegmentierung, d.h. die
Kosten für die Erfassung und die Bearbeitung der Kundensegmente sollen in einem
ökonomischen Zusammenhang mit den potentiellen Erfolgen durch eine
Marktsegmentierung (Umsatzsteigerungen, Imageaufbau, gesicherte Marktposition
etc.) stehen (vgl. FRETER, 2002, 91f).
3.3 Segmentierung auf Basis des Kaufverhaltens
Den Konsumenten zu verstehen, sich in ihn hineinzuversetzen und seine
Bedürfnisse zu erkennen ist entscheidend für den Erfolg eines jeden Unternehmens.
Hierfür bietet die Konsumentenforschung Einblick in die Gedanken- und Gefühlswelt
des Konsumenten und hilft die Einflussfaktoren auf das Kaufverhalten besser
verstehen zu können (vgl. KROEBER-RIEL und WEINBERG, 2003, 368).
Informationen über das Kaufverhalten stellen eine bedeutende Ausgangsbasis zur
erfolgreichen Segmentierung dar. Mit der Analyse des Kaufverhaltens lassen sich
vergangene Verhaltungsweisen der Konsumenten erklären und auf Grundlage
dessen auch Vorhersagen für zukünftiges Kaufverhalten treffen.
Dazu ist es von essentieller Bedeutung zu ergründen, welche Faktoren auf das
Kaufverhalten Einfluss nehmen, um so dementsprechende marketing-politische
Aktionen durchführen zu können (vgl. FRETER, 2008, 63).
In der Theorie gibt es unterschiedliche Modelle, die versuchen Erklärungen zur
Entstehung des Kaufverhaltens zu finden. Eines der grundlegendsten Modelle mit
verhaltenswissenschaftlichem Ursprung ist das sogenannte neobehavioristische
Modell. Dieses Modell berücksichtigt, im Gegensatz zum behavioristischen Modell,
neben den Elementen Stimuli und Reaktion auch den Faktor Organismus - die
sogenannte Black Box des Käufers (vgl. BAUMGARTH, 2007, 34).
Abbildung 5 fasst die wichtigsten Determinanten zur Erklärung des
Konsumentenverhaltens des neobehavioristischen SOR-Modells (Stimulus-
Organismus-Response) zusammen. Dieses Modell eignet sich nicht nur zur
Darstellung relevanter Faktoren des Käuferverhaltens, sondern lässt sich auch zur
Analyse von Unterschieden im Käuferverhalten heranziehen (vgl. FRETER, 2008, 63).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 3
16
Abbildung 5 - Neobehavioristische Konzeption zur Erklärung des Käuferverhaltens
Input
Black Box
Output Endogene Einflussfaktoren
(z.B. sozio-demographische Merkmale)
Hypothetische
Konstrukte
(z.B. Motive und
Einstellungen)
Kaufhandlungen
(z.B. Produktart-
und Markenwahl)
Exogene Einflussfaktoren
Kontrollierbar (eigene
Marketingmaßnahmen)
Nicht kontrollierbar (sonstige
Umwelt)
Quelle: eigene Darstellung (vgl. FRETER, 2008, 67)
Die endogenen Faktoren wie sozio-demographische Merkmale beschreiben den
Käufer direkt und stehen im Zusammenhang mit seinen Handlungen und
Denkweisen. Die exogenen Einflussfaktoren wirken sich ebenso wie die endogenen
auf das Kaufverhalten aus, so haben beispielsweise Marketing-Maßnahmen (z.B.
Werbung) aber auch situative Faktoren, welche von der Umwelt gesteuert werden,
Einfluss auf das Kaufverhalten.
Nach Durchlaufen der Black Box wird eventuell unter Einflussnahme aller relevanten
Faktoren eine Kaufhandlung durchgeführt (inkl. Produktartwahl, Markenwahl,
Einkaufsstättenwahl, Verbrauchsintensität). Diese Faktoren werden später als
verhaltensorientierte Kriterien zusammengefasst.
Sowohl die Input- als auch die Output-Faktoren sind direkt beobachtbar. Die
Besonderheit des SOR-Modells ist jedoch, dass zusätzlich die nicht direkt
beobachtbaren Prozesse, die sich innerhalb eines Organismus (in der Black Box)
abspielen, berücksichtigt werden (vgl. FRETER, 2008, 67).
Diese nicht direkt beobachtbaren Faktoren werden auch als intervenierende
Variablen bezeichnet. Die Bezeichnung „intervenierend“ rührt daher, dass auf einen
Reiz nicht unmittelbar eine Reaktion erfolgt, sondern gewisse Variablen zwischen
den beiden Sachverhalten geschalten werden (vgl. KROEBER-RIEL und WEINBERG,
1999, 29f).
Um diese nicht direkt beobachtbaren Faktoren messen zu können, müssen sie in
Zusammenhang mit Reizen bzw. Reaktionen gebracht werden, und anhand gewisser
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 3
17
Indikatoren (z.B. verbale Äußerungen) ermittelt werden (vgl. FOSCHT und SWOBODA,
2007, 30). Indikatoren sind Sachverhalte, die einen nicht direkt erfassbaren Faktor,
messbar machen. Dieser Prozess wird gemeinhin auch als Operationalisierung
bezeichnet (vgl. KROEBER-RIEL und WEINBERG, 1999, 31f). Die Operationalisierung
der für den empirischen Teil dieser Diplomarbeit relevanten Einflussfaktoren des
Kaufverhaltens wird in dem Kapitel 5 näher betrachtet.
3.4 Vorteile/Nachteile der Marktsegmentierung
Zentraler Vorteil einer Marktsegmentierung ist die Möglichkeit der Anpassung aller
Marketinginstrumente an die gebildeten Zielgruppen-Segmente. So werden
zusätzlich die bestehenden Unternehmens-Strategien kritisch beleuchtet und
gegebenenfalls adaptiert, um neue (Teil-)Märkte zu fokussieren und zu erschließen.
Weiters kann die eigene Position in der Wahrnehmungswelt der Konsumenten
erforscht werden und mit konkurrierenden Betrieben verglichen werden (vgl.
WEINSTEIN, 2004, 15ff).
Zusätzlich kann die Marktsegmentierung helfen, unternehmerische Aktivitäten mehr
an die Bedürfnisse, Ansprüche und Erwartungen der Konsumenten anzupassen.
Durch das Identifizieren von relevanten Teilmärkten können alle unternehmerischen
Aktivitäten auf Sparten mit hohem Potential ausgerichtet werden, weniger
aussichtsreiche Segmente können vernachlässigt werden. Außerdem erhöht sich
auch die Prognosesicherheit, da aufbauend auf das Kaufverhalten der derzeitigen
Konsumenten Vorhersagen für die Zukunft abgeleitet werden können (vgl. PEPELS,
2007, 12f).
Als Nachteil ist zu erwähnen, dass keine Marktsegmentierung alle möglichen
Variablen der Konsumenten berücksichtigen kann, und somit stets gewisse
Parameter vernachlässigt werden müssen (vgl. WEINSTEIN, 2004, 15ff).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 3
18
In diesem Kapitel wurde ein Überblick über den Begriff Marktsegmentierung, die
Anforderungen sowie die Betrachtung der Marktsegmentierung im Zusammenhang
mit dem Konsumentenverhalten gegeben. Abschließend wurden die Vor- und
Nachteile dieser Marketingstrategie beleuchtet.
Für den weiteren Verlauf dieser Diplomarbeit ist speziell die Erkenntnis zu
berücksichtigen, dass zur Erfüllung der nötigen Trennschärfe ein mehrstufiger,
simultaner Segmentierungsansatz vorteilhaft ist. Im Hinblick auf die Erforschung des
Konsumentenverhaltens steht speziell das neobehavioristische Modell mit all seinen
In- und Outputfaktoren sowie den Prozessen, die innerhalb des Organismus
ablaufen, im Zentrum nachfolgender Betrachtungen.
Um jedoch das Konsumentenverhalten nicht nur abbilden zu können, sondern auch
Unterschiede im Konsumentenverhalten analysieren und somit eine sinnvolle
Marktsegmentierung durchführen zu können, werden im anschließenden Kapitel
geeignete Segmentierungskriterien für eine nachfolgende empirische Erhebung
beschrieben und ihre Eignung zu Segmentierung diskutiert.
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
19
4 Segmentierungsrelevante Determinanten des Konsumentenverhaltens
Um eine Marktsegmentierung erfolgreich durchführen zu können, ist die Auswahl der
Kriterien, anhand derer in einzelne Segmente untergliedert wird, essentiell. Die
Einteilung der Segmente kann aufgrund unterschiedlicher Merkmale erfolgen. Die
Standardeinteilung in der Marketingtheorie lautet wie folgt:
Sozio-demographische Daten
Psychographische Kriterien Verhaltensorientierte Kriterien (u.a. vgl. ESCH, 2010, 469; vgl. KROEBER-RIEL
und WEINBERG, 1999, 213; BECKER, 2002, 251; vgl. FRETER, 2008, 92; vgl.
KOTLER und BLIEMEL, 2006, 431f)
Abbildung 6 - Übersicht – Segmentierungskriterien (im Konsumgüterbereich)
Anforderungen Kaufver-haltens-relevanz
Aussagefähigkeit Instrumenteeinsatz
Zugäng-lichkeit
Mess-barkeit
zeitliche Stabilität
Wirt-schaft-lichkeit
Trenn-schärfe
Kriteriengruppe
Sozio-demographisch Mittel Mittel Mittel/hoch Mittel Hoch Hoch Gering/mittel
Psychographisch
- allg. Persönlichkeits-merkmale Gering Gering mittel Gering Hoch Mittel Gering
- produktspez. Kriterien Hoch Hoch gering Gering Mittel Mittel Gering
Verhaltensorientiert Mittel Hoch gering Hoch Mittel Hoch Gering
Quelle: eigene Darstellung (vgl. FRETER, 2008, 190)
In Abbildung 6 sind die speziell an den Konsumgüterbereich angepassten
Segmentierungskriterien und der Erfüllungsgrad der Anforderungen dieser Merkmale
illustriert.
In den nachfolgenden Sub-Kapiteln werden diese Kriterien auf ihre Eignung zur
Segmentierung von Online-Customized Food-Käufern genauer betrachtet.
Dabei ist zu beachten, dass es sich bei der Aussagekraft der unterschiedlichen
Kriterien ausschließlich um Tendenzen handelt, die wahre Aussagefähigkeit wird von
der konkreten Anwendungssituation bestimmt. Zusätzlich sollte bei der Entscheidung
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
20
für die Verwendung gewisser Segmentierungskriterien beachtet werden, dass das
Kaufverhalten äußerst facettenreich ist. Somit sollte die Kombination von Kriterien
dementsprechend abwechslungsreich ausfallen (vgl. FRETER, 2008, 189ff).
4.1 Sozio-demographische Kriterien
Beschreibung Der sozio-demographische Segmentierungsansatz zählt zu den ältesten und
einfachsten Anwendungen Märkte einzuteilen (vgl. BECKER, 2002, 250).
Das Feld der sozio-demographischen Daten beinhaltet sowohl alle demographischen
als auch soziologischen Daten (vgl. FRETER, 2008, 93). Nicht selten wird für die
Gruppe der sozio-demographischen Daten einfachheitshalber nur der Terminus
demographische Daten verwendet (vgl. KROEBER-RIEL und WEINBERG, 1999, 20f).
Auch geographische Kriterien werden in der Literatur zumeist als Untergruppe der
demographischen Merkmale angesehen (vgl. FRETER, 2008, 93)
Abbildung 7 gibt einen Überblick über die gängigsten Untergruppen der sozio-
demographischen Kriterien. Abbildung 7 - Übersicht über sozio-demographische Kriterien
Demographische Kriterien
Lebenszyklus Alter, Familienlebenszyklus, Haushaltsgröße,
Lebensform
Geographische Kriterien Makro-Geographie, Mikro-Geographie
Soziologische Kriterien
Sozialisation Kultur, Religion
Soziale Schicht Beruf und Ausbildung, Einkommen,
Milieus
Interaktionskriterien Gruppenstruktur, Gruppenverhalten
Quelle: eigene Darstellung (vgl. FRETER, 2008, 93)
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
21
Nach Analyse von Fachliteratur (u.a. vgl. BECKER, 2002, 252f; vgl. FRETER, 2008,
97ff; vgl. PEPELS, 2007, 16; vgl. BEREKOVEN, ECKERT, und ELLENRIEDER, 2006, 244f)
und im Hinblick auf den Grad des Informationsgewinns in der empirischen Erhebung
zählen zu den relevanteren Kriterien bei der sozio-demographischen Segmentierung
folgende Merkmale:
Geschlecht
Alter
Einkommen
Wohnort
Ausbildung
Beruf
Abweichendes Kaufverhalten bei Mann und Frau ist oftmals durch
geschlechterspezifisch unterschiedliche Ansprüche an ein gewisses Produkt bedingt.
Gerade bei Verbrauchs- und Gebrauchsgütern des Konsumgüterbereichs sind diese
geschlechtssignifikanten Unterschiede vorhanden.
Das Kaufverhalten hängt zusätzlich stark vom Alter des Konsumenten ab. Bedingt
wird dieser Unterschied durch differente Bedürfnisse, abhängig von dem
Lebensabschnitt, in dem sich der Konsument gerade befindet (vgl. BECKER, 2002,
252).
Auch das Einkommen gilt als zuverlässige Variable des Kaufverhaltens und wird in
unterschiedlichen Branchen zur Marktsegmentierung gerne herangezogen (vgl.
KOTLER und BLIEMEL, 2006, 435). Es gibt Auskunft über die potentielle Kaufkraft
eines Konsumenten (vgl. FRETER, 2008, 120). Das Einkommen steht speziell im
Bereich Lebensmittel in einem positiven Zusammenhang mit der Nachfrage von
Produkten mit zusätzlichem Nutzen. Steigt das Einkommen steigt infolgedessen auch
der Ausgabenanteil für derartige Produkte. Jedoch sollte dieses Merkmal nicht
gesondert eingesetzt werden, sondern immer in Zusammenhang mit weiteren
Merkmalen (vgl. BECKER, 2002, 252).
Der Wohnort kann ebenfalls als Trennvariable herangezogen werden, wobei Länder,
Bundesländer, Gemeinden etc. als Maßeinheit dienen können. Zur Segmentierung
eignet sich dieses Merkmal, da es Auskunft über mögliche geographisch bedingte
Unterschiede im Kaufverhalten geben kann (vgl. FRETER, 2008, 108).
Die Segmentierung nach der Ausbildung und dem Beruf wird häufig dort
angewendet, wo ein Zusammenhang zwischen diesen Kriterien und der Nachfrage
nach einer speziellen Produktkategorie vermutet wird (vgl. RUNIA et al., 2007, 101).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
22
Eignung Obwohl bestimmte Produktkäufe in direktem Zusammenhang mit sozio-
demographischen Merkmalen gebracht werden können, wird oft die geringe
Kaufverhaltensrelevanz - und die damit verbundene mangelhafte Erklärung des
Kaufverhaltens anhand dieser Kriterien – erwähnt (vgl. FRETER, 2008, 106). Um eine
aussagekräftige Segmentierung auf Basis des Kaufverhaltens durchführen zu
können, müssen diese sozio-demographischen Daten stets mit psychographischen
bzw. verhaltensorientierten Kriterien kombiniert werden (vgl. BECKER, 2002, 255).
So können diese Merkmale, trotz kritisierter Kaufverhaltensrelevanz, zur passiven
Charakterisierung vorangehend gebildeter Segmente herangezogen werden (vgl.
FRETER, 2008, 190).
Als weitere Vorteile sind die leichte Erfassbarkeit und auch eine hohe
Wirtschaftlichkeit und ein geringer Erhebungsauswand zu nennen. Auch kann
anhand von sozio-demographischen Daten die Größe des potentiellen Zielmarktes
besser eingeschätzt werden. Deshalb werden die bereits behandelten Kriterien
Geschlecht, Alter, Einkommen, Wohnort, Ausbildung und Beruf in die empirische
Abhandlung zur Erhöhung der Trennschärfe und detaillierteren Beschreibung der
Segmente einfließen (vgl. KOTLER und BLIEMEL, 2006, 433f).
Abbildung 8 - Eignung: sozio-demographische Kriterien
Anforderungen Kaufver-haltens-relevanz
Aussagefähigkeit Instrumenteeinsatz
Zugäng-lichkeit
Mess-barkeit
zeitliche Stabilität
Wirt-schaft-lichkeit
Trennschärfe
Kriteriengruppe
Sozio-demographisch Mittel Mittel Mittel/hoch Mittel Hoch Hoch Gering/mittel
Quelle: eigene Darstellung (vgl. FRETER, 2008, 190)
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
23
4.2 Psychographische Kriterien
Die Segmentierung mittels psychographischer Kriterien ist einer der fortschrittlicheren
Segmentierungsansätze. Seine Entwicklung begründet sich durch die Erkenntnis,
dass gleiche sozio-demographische Merkmale nicht unbedingt ein kongruentes Kauf-
und Konsumverhalten bedingen (vgl. BECKER, 2002, 255f).
Im Allgemeinen unterscheidet man allgemeine Persönlichkeitsmerkmale (Lebensstil,
Risikoeinschätzung) und produktspezifische Kriterien (Motive, Einstellungen,
Involvement). Die Aussagekraft von Lebensstile in Bezug auf das Kaufverhalten ist
aber von geringer Bedeutung, da Lebensstile nur Auskunft darüber geben, für was
sich die Konsumenten zusätzlich noch interessieren, was aber nicht das Verhalten,
das zum Kaufakt führt, erklärt. Da allgemeine Persönlichkeitsmerkmale nur eine
bedingte Aussagekraft in Bezug auf das Kaufverhalten haben, d.h. nur geringe
Kaufverhaltensrelevanz (siehe Abbildung 9) aufweisen, werden sie nicht weiter
behandelt.
Produktspezifische Kriterien hingegen beziehen sich speziell auf ein gewisses
Produkt bzw. eine gewisse Produktgruppe. Sowohl Motive, Einstellungen als auch
Involvement beeinflussen das Kaufverhalten in hohem Ausmaß, sprich sie besitzen
eine hohe Kaufverhaltensrelevanz und werden deshalb weiter ausgeführt (vgl.
FRETER, 2008, 135ff).
Abbildung 9 - Eignung: psychographische Kriterien
Anforderungen Kaufver-haltens-relevanz
Aussagefähigkeit Instrumenteeinsatz
Zugäng-lichkeit
Mess-barkeit
zeitliche Stabilität
Wirt-schaft-lichkeit
Trennschärfe
Kriteriengruppe
Psychographisch
- allg. Persönlichkeits-merkmale Gering Gering mittel Gering Hoch Mittel gering
- produktspez. Kriterien Hoch Hoch gering Gering Mittel Mittel gering
Quelle: eigene Darstellung (vgl. FRETER, 2008, 190)
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
24
4.2.1 Motive und Motivation Beschreibung Die Motivation zählt zu den psychologischen Faktoren, die die Kaufentscheidung
beeinflussen. Sie kann auch als „hypothetisches Konstrukt, mit dem man Antriebe
(‚Ursachen‘) des Verhaltens erklären will“ verstanden werden (vgl. KROEBER-RIEL und
WEINBERG, 2003, 141).
Bei dem Terminus Motive ist grundsätzlich zwischen angeborenen und erlernten
Motiven zu unterscheiden. Erstere, auch primäre Motive genannt, werden durch
physiologische Vorgänge im Körper, wie Hunger oder Durst, hervorgerufen. Die
sekundären Motive werden erst durch die Umwelt gelernt, basieren aber meist auf
primären Motive (vgl. FOSCHT und SWOBODA, 2007, 52).
Unabhängig ob angeboren oder erlernt, ist ein Motiv stets ein unterschwelliger
Zustand, der bei einer Aktivierung das Verhalten in eine gewisse Richtung mit einer
bestimmten Stärke antreibt. Ausgelöst werden kann diese Aktivierung und somit
auch das Motiv durch einen Mangelzustand aber auch durch externe Reize (vgl.
TROMMSDORFF, 1998, 34).
Der Begriff Motive wird in der Konsumentenforschung häufig auch mit Bedürfnissen
gleichgesetzt (vgl. FOSCHT und SWOBODA, 2007, 52). Grundsätzlich sind Bedürfnisse
jedoch genauso wie Emotionen und Triebe Motivkomponenten (vgl. KROEBER-RIEL
und WEINBERG, 2003, 142). Das Bedürfnis selbst wirkt nur als Motivauslöser bei
einem bestehenden Mangelzustand, jedoch ist es noch auf kein Ziel ausgerichtet
(vgl. TROMMSDORFF, 2009, 108).
Zur Verdeutlichung des Zustandekommens der Motivation dient die nachfolgende
Formel: Motivation = Emotion + (kognitive) Zielorientierung (vgl. KROEBER-RIEL
und WEINBERG, 1999, 56)
Der amerikanische Psychologe Abraham Maslow unterschied bezüglich der
Motivhierarchie zwischen physiologischen Bedürfnissen, dem Bedürfnis nach
Sicherheit, nach sozialen Beziehungen, nach Wertschätzung und nach
Selbstverwirklichung. Weiters erweiterte er diese als Maslowsche Bedürfnispyramide
bekannte Unterteilung um den Wunsch, zu wissen und zu verstehen und um
ästhetische Bedürfnisse. Beim Kauf beispielsweise einer Dosensuppe können
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
25
sowohl physiologische Bedürfnisse (Hunger) eine Rolle spielen, aber auch Faktoren
wie die Verpackung (ästhetische Bedürfnisse) oder Prestigewerte können das
Kaufverhalten beeinflussen (vgl. DICHTER, 1981, 45f).
Bezugnehmend auf die Bedürfnispyramide nach Maslow ist anzumerken, dass sich
gewisse Motive, wie beispielsweise Hunger, jedoch weniger zur Marktsegmentierung
eignen, da sie zeitlich instabil sind (d.h. nicht über längere Zeit hinweg existent) und
auch einfach stillbar sind. Komplexere Motive, beispielsweise das Motiv etwas Neues
auszuprobieren, besitzen einen höheren Anwendungsgrad zur
Kundensegmentierung, sind aber persönlichkeitsabhängig. Andere Motive können
auch nach einer temporären Befriedigung nicht komplett gestillt werden, wie
beispielsweise das Bedürfnis nach Sicherheit, Selbstverwirklichung und
Selbstdarstellung (vgl. FRETER, 2008, 141f).
Bei den verschiedenen Unterteilungen der Begriffe Motivation und Motive gibt es in
vielen psychologischen Theorien eine konforme Ansicht nämlich dass sich die
Motivation aus grundlegenden aber auch kognitiven Antriebskräften zusammensetzt.
Die grundlegenden Antriebskräfte, auch aktivierende Komponenten genannt,
umfassen sowohl die biologisch vorprogrammierten Triebe (z.B. Hunger, Durst,
Sexualität) und die angeborenen Emotionen. Zum Unterschied von Trieben, die
durch innere Vorgänge entstehen, werden Emotionen durch äußere Reize
hervorgerufen (z.B. Angst beim Anblick einer Spinne). Doch Emotionen und Triebe
allein reichen nicht aus um das Handeln auf ein Ziel – wie den Kaufakt – zu
orientieren. Um das Handlungsziel zu erreichen sind kognitive
Motivationskomponenten nötig. Bei diesem Zielsetzungsprozess wird die
Handlungssituation bewusst wahrgenommen und interpretiert und sogenannte Ziel-
Mittel-Beziehungen aufgestellt. Das bedeutet, dass z.B. bei einem Hungergefühl
(Trieb) bewusst nach möglichen Mitteln gesucht wird (z.B. unterschiedliche Arten von
Nahrungsmitteln) die das Ziel (Sättigung) bestmöglich erfüllen (vgl. KROEBER-RIEL
und WEINBERG, 2003, 142ff). Der Zusammenhang zwischen Motivation,
grundlegenden Antriebskräften und kognitiver Zielorientierung ist in Abbildung 10
nochmals zusammengefasst.
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
26
Abbildung 10 - Variableninteraktion zur Erklärung des Motivationsbegriffes
Grundlegende Antriebskräfte
Kognitive Antriebskräfte
Emotionen Zielorientierung
Triebe Handlungsprogramme
MOTIVATION
Quelle: eigene Darstellung (vgl. KROEBER-RIEL und WEINBERG, 2003, 142)
Eignung Da Motive eine hohe Aussagekraft zur Erklärung der Produktartwahl wie auch der
Markenwahl haben, und somit eine hohe Kaufverhaltensrelevanz aufweisen, wird
dieses Konstrukt im Zuge dieser Diplomarbeit weiter behandelt. Zusätzlich zeichnen
sich Motive, wenn sie dementsprechend operationalisiert werden, durch eine hohe
Aussagefähigkeit für den Einsatz von Marketing-Instrumenten aus (vgl. Freter, 2008
144ff).
Da sich die Motive aber auf eine spezielle Produktgruppenart und einen dafür
außergewöhnlichen Distributionskanal beziehen, ist eine Bildung von Motivklassen,
die eben für diese Produkte und Konsumenten signifikant sind, unerlässlich. Deshalb
werden in Kapitel 0 theoretisch begründbare Motive beim Lebensmittelkauf genauer
betrachtet.
4.2.2 Einstellungen Beschreibung Einstellungen sind auf Motive bzw. auch auf einen speziellen Kenntnisstand
bezüglich eines bestimmten Gegenstandes oder einer Idee zurückzuführen. Eine
Einstellung gibt den Grad der Bereitschaft an, sich einer speziellen Sache zu- oder
auch abzuwenden (vgl. TROMMSDORFF, 1998, 34). Einstellungen bedingen immer ein
Verhalten, ob es eine Kaufhandlung ist (positive Einstellung) oder ob es die
Entscheidung ist, den Gegenstand nicht zu kaufen (negative Einstellung) (vgl.
KROEBER-RIEL und WEINBERG, 1999, 169f).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
27
Nach KROEBER-RIEL und WEINBERG ist eine Einstellung die Beurteilung eines
gewissen Gegenstandes zur Befriedigung einer speziellen Motivation. Daraus ergibt
sich die Formel: Einstellung = Motivation + (kognitive) Gegenstandsbeurteilung (vgl. KROEBER-RIEL und WEINBERG, 1999, 168).
Die Messung von Einstellungen erfolgt meist eindimensional, das heißt, dass von
den unterschiedlichen Ebenen, die der Einstellungsbegriff beinhaltet, die affektiven
oder wertenden Einstellungsmerkmale zur Operationalisierung herangezogen
werden. Diese werden basierend auf der Haltung (positiv oder negativ) zu einem
Gegenstand bzw. einer Idee gemessen. Die Einstellung kann sowohl
psychobiologisch (im Form von Messungen des Pulsschlags, elektrischer
Hautwiderstand), durch Beobachtungen oder durch Befragungen gemessen werden,
wobei die letztgenannte Methode zur Einstellungsmessung am häufigsten vertreten
ist (vgl. KROEBER-RIEL und WEINBERG, 1999, 188ff).
Eignung Obwohl die Kaufverhaltensrelevanz von Einstellungen hoch ist, bedarf es keiner
weiteren Behandlung, da sich die empirische Untersuchung auf Online-Customized
Food-Käufer bezieht. Da diese Online-Käufer von Customized Food bereits einen
Kaufakt getätigt haben kann davon abgeleitet werden, dass ihre Einstellung eine
positive Tendenz annimmt und eine detaillierte Untergliederung dieser positiven
Einstellung keinerlei Informationsmehrgewinn für das empirische Ergebnis mit sich
bringen würde.
4.2.3 Involvement Beschreibung Aktiviertheit ist die Erregung, die ein gewisses Verhalten auslöst. Diese Erregung
kann spezifisch (z.B. Zuhören) bzw. unspezifisch (betrifft das generelle
Leistungsniveau) und entweder durch innere Prozesse oder durch externe Reize
ausgelöst werden. Die Aktiviertheit ist ausschlaggebend für den Grad der
Bewusstheit aller weiteren Zustände. Wird Aktiviertheit in Zusammenhang mit
Prozessen wie Wahrnehmung, Denken, Entscheiden, Informationsaufnahme etc.
gebracht, deren Grad der Intensität es bedingt, spricht man von Involvement (vgl.
TROMMSDORFF, 1998, 33).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
28
Für den Begriff Involvement gibt es keine allgemein gültige und übereinstimmende
Definition. Ausgehend von einem Modell von Engel und Blackwell, welches den
Begriff Involvement erstmals zusammenzufassen versuchte, reflektiert Involvement
für ZAICHKOWSKY (1984, 4) „the extent of personal relevance of a decision in terms of
his or her basic values, goals and self-concept“. Involvement steht demzufolge mit
persönlichen Werten, Zielen und Selbsteinschätzung in einem engen
Zusammenhang, die das Engagement bei Entscheidungen stark beeinflussen.
Eine Definition von KROEBER-RIEL und WEINBERG fasst Involvement als das
Engagement, mit dem sich Konsumenten einem Angebot, Produkt etc. zuwenden,
zusammen. Ein hohes Involvement bedeutet somit, dass der Konsument ein hohes,
inneres Engagement aufweist, bei einem geringem Involvement ist seine Haltung
gegenüber dem Angebot neutral (vgl. KROEBER-RIEL und WEINBERG, 2003, 92).
Das Involvement-Konstrukt besteht aus mehreren unterschiedlichen Dimensionen.
Innerhalb des Involvement-Konstrukts kann man zwischen kognitiven und
emotionalen Involvement unterscheiden. Das kognitive Involvement beschäftigt sich
mit dem Grad der Informationswahrnehmung und –verarbeitung. Speziell bei
Produkten bei denen große Unterschiede bestehen, ist das kognitive Involvement
hoch, da jede Entscheidung mit einem hohen technischen, funktionalen oder
finanziellen Kaufrisiko verbunden wird.
Das emotionale Involvement stützt sich auf die Definition von Zaichkowsky und wird
infolgedessen hauptsächlich durch Werte, Motive und Einstellungen geleitet. Bei
einem hohen emotionalem Involvement ist die Information zu dem Produkt
nebensächlich, der Konsument möchte es einfach besitzen (vgl. ESCH, 2001, 240).
Neben dieser grundsätzlichen Einteilung in emotionales und kognitives Involvement,
gibt es weitere Involvementgrößen, die sich teilweise mit den genannten Begriffen
überschneiden.
So unterscheidet KROEBER-RIEL und WEINBERG u.a. zwischen persönlichen
Involvement (das für die Informationsneigung steht und somit mit dem kognitiven
Involvement vergleichbar ist), Produktinvolvement und situativen Involvement (vgl.
KROEBER-RIEL und WEINBERG, 2003, 250). Involvement betrifft grundsätzlich jeden
Bereich, bei dem eine Art von Entscheidung erfolgt (vgl. ESCH, 2001, 572).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
29
Für das Kaufverhalten und zur Einteilung von Käufern ist laut SCHMALEN (1994, 1226)
eine Unterscheidung anhand der Involvementgrößen Produktinvolvement und
Kaufinvolvement zweckmäßig.
Das Produktinvolvement beschreibt die Bedeutung eines Produktes für den
Konsumenten beispielsweise aus hedonischen und sozialen Gesichtspunkten (vgl.
SANDER, 2004, 105). Dieses Involvement kann abhängig vom Konsumenten
entweder hoch oder gering und auch emotioneller aber auch kognitiver Natur sein
(vgl. ESCH, 2001, 783). Bei einem geringen Produktinvolvement misst der Konsument
dem Produkt und der Marke nur eine geringe Bedeutung bei. Mit steigendem
Produktinvolvement erhöht sich auch die Wichtigkeit des Produktes bzw. der Marke
für den Verbraucher.
Im Gegenzug dazu bezieht sich das Kaufinvolvement auf das wahrgenommene
Risiko (funktional, sozial und finanziell) eines Kaufes. Empfindet der Konsument,
dass mit dem Kauf ein hohes Risiko verbunden ist, steigt das Kaufinvolvement und
die Preisbereitschaft (vgl. SANDER, 2004, 105).
Eignung Zur detailreichen Segmentierung von Online-Customized Food-Käufern sind
Informationen darüber von Vorteil, inwiefern sich die Kunden mit der Entscheidung
beschäftigen (wie hoch das Involvement ist), genauer gesagt wie wichtig ihnen das
Produkt ist (Produktinvolvement) bzw. welches Risiko sie beim Kauf empfinden
(Kaufinvolvement). Deshalb werden diese zwei Involvement-Dimensionen im
weiteren Verlauf dieser Diplomarbeit behandelt.
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
30
4.3 Verhaltensorientierte Kriterien Beschreibung Verhaltensorientierte Kriterien, oder auch Kriterien des beobachtbaren
Kaufverhaltens genannt, werden im Gegensatz zu den bisher behandelten
Merkmalen nicht nur zu alleinigen Segmentierungszwecken angewandt, die
Ausprägungen der verhaltensorientierten Kriterien können auch in einem
begründeten Zusammenhang mit den sozio-demographischen und
psychographischen Segmentierungskriterien gebracht werden. So kann zum Beispiel
das sozio-demographische Merkmal „Einkommen“ mit dem Kauf innerhalb einer
produktspezifischen Preisklasse verknüpft werden (vgl. FRETER, 2008,157ff).
Generell ergeben sich die verhaltensorientierten Kriterien aus bereits verrichteten
Kaufentscheidungsprozessen (vgl. BECKER, 2002, 270). Mit Hilfe dieser Kriterien
kann von vergangenen Verhalten auf mögliche zukünftige Kaufhandlungen
geschlossen werden (vgl. FRETER, 2008, 162).
Diese beobachtbaren Kriterien betreffen u.a. die Marken- bzw. Produktwahl, den
Kaufrhythmus, das Informations- und Kommunikationsverhalten, die Markentreue,
das Preisverhalten sowie die Nutzungsintensität (vgl. ESCH, 2010, 469). Eine
ausführlichere Aufzählung der Merkmale des beobachtbaren Kaufverhaltens ist in
Abbildung 11 ersichtlich. Diese Kriterien bilden, je nach Kategorie, das Fundament
für produkt-, einkaufsstätten-, kommunikations- und auch preisbezogene Marketing-
Instrumente (vgl. FRETER, 2008, 157).
Abbildung 11 - Unterteilung der Kriterien des beobachtbaren Kaufverhaltens
KRITERIEN DES BEOBACHTBAREN KAUFVERHALTENS Produktwahl Einkaufsstättenwahl Mediennutzung Preisverhalten
Produktartwahl
Markenwahl
Kaufhäufigkeit
Kaufvolumen
Verbundnachfrage
Geschäftswahl
Betriebsformenwahl
Medienarten
Medienzahl
Nutzungsintensität
Preisklassen
Sonderangebote
Quelle: eigene Darstellung (vgl. FRETER, 2008,157)
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
31
Die Produktartwahl unterteilt die Konsumenten grundsätzlich in Käufer und
Nichtkäufer (vgl. FRETER, 2008, 158). Dieses Kriterium dient vorwiegend der
Basissegmentierung. Zur tiefer gehenden Segmentierung eignet sich dieses
Kriterium jedoch nicht (vgl. BECKER, 2002, 270).
Die Markenwahl hingegen gibt mehr Aufschlüsse über das segmentierungsrelevante
Kaufverhalten. Mit diesem Kriterium ist eine Einteilung nach Markentreue
durchführbar. Je nach Wechselbereitschaft bzw. Markentreue unterscheidet man
ungeteilte markentreue Personen, geteilte markentreue Personen, abwandernd
markentreue Personen und solche die zu keiner Marke tendieren (vgl. KOTLER und
BLIEMEL, 2006, 444).
Die Kaufhäufigkeit, d.h. wie oft ein Konsument ein gewisses Produkt innerhalb eines
gewissen Zeitraums nachfragt, lässt eine Segmentierung in Intensiv-, Normal-,
Wenig- und Nichtkäufer zu (vgl. BECKER, 2002, 271). Speziell die Intensiv-Käufer
spielen eine bedeutende Rolle, da bei einem intensiven Kaufverhalten die
Prognosesicherheit zunimmt (ein Intensiv-Käufer wird wahrscheinlich auch in Zukunft
eine hohe Kaufhäufigkeit aufweisen).
Bei dem Kriterium des Kaufvolumens steht die Menge pro Einkauf im Mittelpunkt.
Dadurch lassen sich Rückschlüsse über eine eventuelle Neigung der Konsumenten
zum regelmäßigen Einkauf bzw. zur Lagerhaltung (großer Mengeneinkauf) und somit
auch auf den Einsatz marketing-politischer Instrumente ziehen. So wird ein
Konsument, der zur Lagerhaltung tendiert, eher auf Mengenrabatte reagieren.
Verbundnachfragen beziehen sich auf den Effekt, dass der Kauf eines Produktes,
den Kauf eines anderen bedingt.
Einkaufsstättenbezogene Ansatzpunkte beschäftigen sich mit den Arten der
Einkaufsstätten, die der Konsument nutzt, sowie deren Nutzungsintensität. Das
gleiche gilt für den Bereich der kommunikationsbezogenen Merkmale, die sich
ebenfalls auf die genutzten Arten und deren Nutzungsintensität beziehen.
Der preisliche Aspekt hat ebenso Einfluss auf das Kaufverhalten. Preisbezogene
Ansatzpunkte beschäftigen sich mit dem Verhalten bei Sonderangeboten bzw. auch
dem generellen Kaufverhalten in speziellen Preisklassen (Premium-Segment,
Mittelfeld-Segment, Billig-Segment) (vgl. FRETER, 2008, 158ff).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
32
Eignung Gerade aufgrund möglicher Rückschlüsse von vergangenen auf zukünftige
Kaufhandlungen, besitzen die verhaltensorientierten Kriterien eine bestimmte
Kaufverhaltensrelevanz (unter der Prämisse der Verhaltenskonstanz).
Speziell zum Typologisieren von Konsumenten haben sich verhaltensorientierte
Kriterien in Kombination mit psychographischen Gesichtspunkten des
Käuferverhaltens bewährt (vgl. BECKER, 2002, 270).
Die Kriterien Kaufhäufigkeit, Kaufvolumen und Markenwahl stellen
Basisinformationen für die Erklärung des Kaufverhaltens dar und werden aufgrund
ihrer Relevanz in dieser Diplomarbeit weiter behandelt.
Die Einkaufsstättenwahl und Mediennutzung sowie das Merkmal der
Verbundnachfrage ist hingegen nicht relevant für die Ergründung des Kaufverhaltens
von Online-Customized Food-Käufern. Kriterien des Preisverhaltens sind von
Interesse für die empirische Erhebung, werden aber einerseits durch das Kriterium
des Kaufvolumens bzw. andererseits durch die Operationalisierung des Motives
„Preisorientierung“ (siehe Kapitel 5.2.1) bereits hinreichend abgedeckt.
Um den Anforderungen an Segmentierungskriterien möglichst zu entsprechen (hier
ist speziell auf die Kaufrelevanz acht zu geben) ist eine umfassende Kombination
von Kriterien sinnvoll, um so Synergieeffekte nutzen zu können. Demnach sollten
sowohl sozio-demographische, psychographische (v.a. produktbezogene Motive und
Involvement sind mittel/hoch relevant für das Kaufverhalten) und
verhaltensbezogene Kriterien bei der Erstellung eines Forschungsdesigns zur
Segmentierung von Online-Customized Food-Käufern berücksichtigt werden.
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 4
33
In diesem Kapitel wurden unterschiedliche Kategorien von Segmentierungskriterien
behandelt und auf ihre Eignung zur sinnvollen und anwendbaren Segmentierung von
Online-Customized Food-Käufern bewertet.
Aufgrund der in diesem Kapitel beschriebenen Zweckmäßigkeit werden folgende
Segmentierungskriterien weiterführend als Basis für die empirische Untersuchung
herangezogen:
Sozio-demografische Kriterien: Geschlecht, Alter, Einkommen, Wohnort,
Ausbildung, Beruf
Psychografische Kriterien: Motive, Involvement (Produkt- und
Kaufinvolvement)
Verhaltensorientierte Kriterien: Markentreue, Kaufvolumen, Kauffrequenz
Um eine empirische Untersuchung durchführen zu können und die oben aufgezählen
Kriterien messbar zu machen, wird im nächsten Kapitel die Operationalisierung der
als segmentierungsrelevant definierten Merkmale behandelt.
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 5
34
5 Operationalisierung der segmentierungsrelevanten Kriterien
Die Aussagekraft einer Untersuchung ist maßgeblich von der
Operationalisierungsform aller Variablen abhängig. Operationalisierung bedeutet, wie
die zu messenden Variablen erfasst werden. Je nach Komplexität dieser Variablen
gestaltet sich die Operationalisierung unterschiedlich diffizil.
So stellt die Messung einer unkomplexen Variable wie der Geschwisteranzahl keine
Herausforderung dar, umfassendere Variablen, wie z.B. kooperatives Verhalten,
müssen aufgrund ihrer Vielschichtigkeit über Zuhilfenahme von mehreren
operationalen Indikatoren messbar gemacht werden (vgl. BORTZ, 1999, 10).
Im folgenden Abschnitt wird behandelt, in welcher Form die in Kapitel 4 als relevant
definierten Segmentierungskriterien für die empirische Untersuchung operationalisiert
werden.
5.1 Operationalisierung der sozio-demographischen Kriterien
Die zuvor ausgewählten sozio-demographischen Kriterien stellen in Bezug auf ihre
Operationalisierung keine Herausforderung dar. Bei den Merkmalen Geschlecht,
Alter, Einkommen, Ausbildung und Beruf werden an die Dimension angepasste
Klassifizierungen verwendet.
Um herauszufinden ob es eventuell auch länderspezifische Unterschiede im
Kaufverhalten gibt, wird das Kriterium Wohnort mit den Ausprägungen Österreich,
Deutschland und Schweiz (inkl. Sonstige) in das Forschungsdesign aufgenommen.
Die Operationalisierungsform ist in Anhang A ersichtlich.
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 5
35
5.2 Operationalisierung der psychographischen Kriterien
Im Gegensatz zu den sozio-demographischen und verhaltensorientierten Merkmalen,
gestaltet sich die Operationalisierung von psychographischen Merkmalen komplexer,
da diese nicht direkt beobachtbar bzw. auch nicht direkt messbar sind. Wie bereits in
der Einleitung erwähnt, bedürfen diese Arten von Kriterien eine Überleitung in
geeignete operationale Variablen. Von Bedeutung ist dabei, dass diese
operationalen Variablen die abstrakten Variablen, d.h. die nicht direkt messbaren
Variablen, effektiv messbar machen (vgl. BORTZ, 1999, 752).
Zu operationalisieren sind aufgrund ihrer hohen Kaufverhaltensrelevanz die
Variablen „Motive“ sowie „Involvement“.
5.2.1 Operationalisierung von Motiven Um Kaufmotive operationalisieren zu können, ist eine valide Messmethode vonnöten.
Bei den Methoden zur Messung von Motiven unterscheidet man grundsätzlich
solche, die die Antriebskräfte (Emotionen, Triebe) behandeln und jene, die sich für
die Messung von kognitiven Motivationskomponenten (Ziel-Mittel-Wahrnehmung)
eignen. Da sich Motivation aber sowohl aus emotionalen wie auch aus kognitiven
Komponenten zusammensetzt (siehe Kapitel 4.2.1), müsste eine valide Messung
beide Komponenten gleichermaßen berücksichtigen (vgl. KROEBER-RIEL und
WEINBERG, 2003, 150ff).
Quelle: eigene Darstellung (vgl. KROEBER-RIEL und WEINBERG, 2003, 152)
In Bezug auf Untersuchungen auf dem Gebiet der Konsummotive dominiert jedoch
die alleinige Messung der Antriebskräfte, das bedeutet welche Emotionen und Triebe
führen zur Motivation zum Kauf z.B. eines Lebensmittels. Je nach Betrachtungsweise
Kognitive Zielorientierung, z.B. Kauf eines Produktes welche
Beziehungen?
Antriebe z.B. Prestige
Kognitive Zielorientierung z.B. Kauf eines Produktes
Abbildung 12 - Beziehung zwischen Antriebskräften und Zielsetzungen
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 5
36
kann somit erforscht werden, welche unterschiedlichen Antriebskräfte zu einer
speziellen Motivation führen bzw. welche unterschiedlichen Motivationen von einer
bestimmten Antriebskraft ausgehen (vgl. KROEBER-RIEL und WEINBERG, 2003, 150ff).
Da bei der empirischen Untersuchung die Motivstärke (d.h. die Ausprägung eines
durch die Theorie begründbaren Motives) gemessen werden soll, wird auf die
Verwendung einer Rating-Skala zur Messung der Motivintensität zurückgegriffen (vgl.
TROMMSDORFF, 2009, 141).
Der Lebensmittelhandel ist geprägt von besonderen Rahmenbedingungen und auch
die Kaufmotive, die das Konsumentenverhalten bei Produkten dieser Branche
erklären, sind ganz spezielle. Im nachfolgenden Kapitel werden diese durch die
Theorie begründbaren Motive näher behandelt um sie schlussendlich auch messbar
machen zu können.
Zentrale Motive im Lebensmittelhandel Bei der Betrachtung und Analyse unterschiedlicher Literaturquellen kehren
bestimmte Kaufmotive in Bezug auf den Handel immer wieder.
Diese zentralen Trends sind u.a. nach ZENTES und MORSCHETT (1998, 74ff):
Erlebnis-Orientierung (auch Freizeit-/Aktion-/Fun-Orientierung)
Convenience-Orientierung
Preis-Orientierung
Gesundheits- und Bio-Orientierung
Marken-Orientierung
Service-Orientierung
Erlebnis-Orientierung (Freizeit-/Action-/Fun-Orientierung) Der erlebnis-orientierte Konsument ist einer der Trends, die am meisten
Auswirkungen auf das Konsumentenverhalten zeigen (vgl. ZENTES und MORSCHETT
(1998, 74ff). Für die immer größer werdende „Erlebnisgesellschaft“ ist der technisch-
funktionale Zusatznutzen eines Produktes nicht von Relevanz, sondern sie legt mehr
Wert auf die Befriedigung ihrer psychologisch-emotionalen Zusatzbedürfnisse (vgl.
BECKER, 2002, 620f). Der erlebnis-orientierte Konsument kauft infolgedessen
Produkte, die für Erlebnisse und Gefühle stehen und keine technischen
Produkteigenschaften (operationalisiert in Item 1 „Der Einkauf soll ein Erlebnis sein“)
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 5
37
(vgl. OPASCHOWSKI, 1998, 38). Einfach formuliert versteht man unter der Erlebnis-
Orientierung des Konsumenten das Bedürfnis nach emotionaler Anregung und die
darauffolgende Befriedigung durch emotionale Konsumerlebnisse. Dabei beschränkt
sich die Erlebnis-Orientierung nicht nur auf das Produkt selbst. Auch die
Einkaufsatmosphäre sollte wenn möglich Erlebnisse vermitteln (operationalisiert in
Item 2 „Die Atmosphäre der virtuellen Einkaufsstätte soll angenehm sein“) (vgl.
ZIEHE, 1997, 54ff).
Bei jedem sechsten Konsumenten steht das neuartige Erlebnis beim Internet-Kauf im
Vordergrund (operationalisiert in Item 3 „Der Einkauf soll immer etwas Neues bieten“)
(vgl. ZACHARIAS, 2002, 21ff).
Zur Operationalisierung wird eine 5-Punkt-Likert Skala verwendet. Da die weiteren
Trend-Operationalisierungen dasselbe Antwortformat aufweisen (Abstufung von
„sehr wichtig“ bis „überhaupt nicht wichtig“) werden alle Aussagen zu einer großen
Itembatterie zusammengefasst.
Abbildung 13 - Operationalisierung Erlebnis-Orientierung
sehr wichtig Überhaupt nicht wichtig
Der Einkauf soll ein Erlebnis sein □ □ □ □ □
Die Atmosphäre der virtuellen Einkaufsstätte soll angenehm sein □ □ □ □ □
Der Einkauf soll immer wieder etwas Neues bieten □ □ □ □ □
Quelle: eigene Darstellung
Convenience-Orientierung Das englische Wort „Convenience“ steht übersetzt für „Bequemlichkeit“ und kann in
Bezug auf das Konsumentenverhalten den Einkauf selbst aber auch den Konsum
betreffen (operationalisiert in Item 1 „Der Einkauf soll bequem sein“). So spielen beim
Einkaufsvorgang die Erreichbarkeit der Einkaufsstätte, Zeitersparnis (operationalisiert
in Item 2 „Der Einkauf soll schnell gehen“) aber auch einkaufen ohne zeitliche
Beschränkung (operationalisiert in Item 3 „Der Einkauf soll rund um die Uhr möglich
sein“) eine Rolle. Typische Convenience-Käufer haben beschränkte zeitliche
Ressourcen und/oder empfinden den Akt des Einkaufens als Anstrengung (vgl.
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 5
38
SCHUCKEL, 1997, 87ff). Jeder sechste Internetkäufer tätigt seinen Kauf wegen
Zeitmangels online (vgl. ZACHARIAS, 2002, 21ff).
Bei einer im Jahre 2006 von eBay durchgeführten Studie, gaben rund 57% an, dass
sie online-shoppen, da sie es bequemer finden, als von Geschäft zu Geschäft zu
laufen (vgl. THE SKILLS GROUP, 2006, s.p.). Gerade convenience-orientierte Einkäufer
bevorzugen das Internet, da sich damit sowohl Transaktionskosten (Wege-,
Transport-, Zeitkosten) (vgl. POSSELT und GENSLER, 2000, 185) als auch
Informationskosten senken lassen. Der Einkauf im Internet gestaltet sich somit kürzer
und bequemer als der im stationären Handel (vgl. DACH, 2000, 192).
Abbildung 14 - Operationalisierung Convenience-Orientierung
sehr wichtig Überhaupt nicht wichtig
Der Einkauf soll bequem sein □ □ □ □ □ Der Einkaufen soll schnell gehen □ □ □ □ □ Der Einkauf soll rund um die Uhr möglich sein □ □ □ □ □
Quelle: eigene Darstellung
Preis-Orientierung Laut einer AMA-Studie über das Konsumverhalten der Österreicher und –innen sind
Preis und Sonderangebote (operationalisiert in Item 1 „Preis der Produkte“ sowie
Item 2 „Sonderangebote) neben der Frische die ausschlaggebendsten Kriterien bei
dem Einkauf von Lebensmittel des täglichen Bedarfs2 (vgl. ROLLAMA, 2010, 6).
Schnäppchenjäger sind überaus preissensibel und ihre Produktauswahl erfolgt
hauptsächlich über das Kriterium Preis, wobei eine gegebene Qualität vorausgesetzt
wird (vgl. ESCH und WICKE, 2001, 25). Grundsätzlich muss zwischen klassischen
Schnäppchenjägern (jeder fünfte Internetkäufer, vgl. ZACHARIAS, 2002, 21ff) und
Smart Shoppern unterschieden werden. Ersterer achtet vorwiegend auf billige
Angebote und hat eine schwache Markenpräferenz wohingegen der Smart Shopper
auf ein gutes Preis-/Leistungsverhältnis achtet (operationalisiert in Item 3
„Möglichkeit zum schnellen Preis-/Leistungsvergleich“) (vgl. ESCH und WICKE, 2001,
23ff) und gewisse Marken versucht billiger kaufen (vgl. BECKER, 2002, 756).
Da die Preistransparenz aufgrund der hohen Informationsdichte im Internets speziell
beim Online-Shopping hoch ist, nutzen preisorientierte Konsumenten häufig das
2 Preis/Sonderangebote als 1. Nennung= 26 %; bei allen Nennungen= 83 %
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 5
39
Internet zur Informationssuche und zum Einkauf (vgl. LOEVENICH und LINGENFELDER,
2004, 44).
Abbildung 15 - Operationalisierung Preis-Orientierung
sehr wichtig Überhaupt nicht wichtig
Preis der Produkte □ □ □ □ □ Sonderangebote □ □ □ □ □ Möglichkeit zum schnellen Preis-/Leistungsvergleich □ □ □ □ □
Quelle: eigene Darstellung
Marken-Orientierung Ein Markenartikler garantiert den Konsumenten unter seinen Markennamen Produkte
mit einer gleichbleibenden Qualität. Eine Marke steht für bestimmte Eigenschaften
eines Produktes und sollte Nutzen, Wert, Kultur und Persönlichkeit kommunizieren
und Vertrauen ausstrahlen (operationalisiert in Item 1 „Kauf von Markenprodukten“
sowie Item 2 „Vertrauen zu dem Anbieter“) (vgl. KOTLER und BLIEMEL, 2006, 737).
Der sogenannte Marken-Käufer legt Wert auf hohe Qualität und ist bereit dafür auch
einen höheren Preis zu bezahlen (vgl. BECKER, 2002, 180f). Im Vergleich zu Non-
Food-Artikeln hat die positive Markenerfahrung bei Lebensmitteln einen weitaus
höheren Einfluss auf das Kaufverhalten (vgl. DIEHL, 2009, 82f).
Im Gegensatz zum stationären Handel kann der Konsument im Internet das Produkt
nicht genau inspizieren, sondern trifft seine Wahl meist aufgrund von sogenannten
leistungsbezogene Informationssubstitute, zu denen auch die Marke zählt (vgl.
KROEBER-RIEL und WEINBERG, 1999, 280). Marken-orientierte Konsumenten bewerten
Produkte über diese Schlüsselinformationen, beobachtbare Leistungseigenschaften
treten in den Hintergrund (vgl. LOEVENICH und LINGENFELDER, 2004, 45).
Abbildung 16 - Operationalisierung Marken-Orientierung
sehr wichtig Überhaupt nicht wichtig
Kauf von Markenprodukten □ □ □ □ □ Vertrauen zu dem Anbieter □ □ □ □ □
Quelle: eigene Darstellung
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 5
40
Gesundheits- und Bio-Orientierung Ein weiterer wichtiger Trend in Bezug auf das Konsumverhalten ist die Gesundheits-
und Bio-Orientierung. Bei einer Umfrage der AMA gaben 70 % der Befragten an, sich
für gesunde Ernährung zu interessieren (operationalisiert in Item 1 „Nachweis, dass
es sich um frische und gesunde Produkte handelt“). Rund ein Fünftel (21 %) führten
zusätzlich an, dass sie gerne Produkte von Bio-Läden konsumieren (operationalisiert
in Item 2 „Nachweis, dass es sich um biologische Produkte handelt“) (vgl. ROLLAMA,
2010, 2).
Abbildung 17 - Operationalisierung Gesundheits- und Bio-Orientierung
sehr wichtig Überhaupt nicht wichtig
Nachweis, dass es sich um frische und gesunde Produkte handelt □ □ □ □ □ Nachweis, dass es sich um biologische Produkte handelt □ □ □ □ □
Quelle: eigene Darstellung
Service-Orientierung Serviceleistungen lassen sich je nach dem Zeitpunkt der Nutzung in Pre-, At- und
After-Sale-Services unterteilen (Vor, beim und nach dem Kauf) (vgl. BECKER, 2002,
511). Der service-orientierte Konsument legt Wert auf Bedienungs- und
Beratungsleistungen (operationalisiert in Item 1 „Leichte Bedienung des
Konfigurators“ und Item 2 „Gute Beratung/Hilfestellung des Anbieters“) während
seines Kaufentscheidungsprozesses. Im stationären Handel dient das Gespräch mit
dem Verkaufspersonal jedoch nicht nur der Informationsgewinnung sondern auch
dem sozialen Kontakt zwischen Käufer und Verkäufer (vgl. REYNOLDS und BEATTY,
1999, 512). Dieser soziale Kontakt ist bei einem Internetkauf jedoch deutlich
eingeschränkt. So gibt es zwar die Möglichkeit sich über Online-Communities, Chats
und E-Mail-Kontakt mit dem Anbieter auszutauschen, der „face-to-face“-Kontakt kann
jedoch nicht hergestellt werden (vgl. ALBA et al, 1997, 40).
Abbildung 18 - Operationalisierung Service-Orientierung
sehr wichtig Überhaupt nicht wichtig
Leichte Bedienung des Konfigurators □ □ □ □ □ Gute Beratung/ Hilfestellung des Anbieters □ □ □ □ □
Quelle: eigene Darstellung
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 5
41
5.2.2 Operationalisierung von Involvement Da Involvement nicht direkt beobachtbar ist, sind bei der Messung Indikatoren zu
definieren, die entweder direkten apparativen Indikatoren (werden körperlich,
physisch gemessen) oder indirekte Indikatoren, die die Variablen über
Befragungsmethoden messbar machen, entsprechen.
Die Messung mittels Befragung, unabhängig ob schriftlich oder mündlich, erfolgt
dabei meist unter Anwendung von Ratingskalen. Den Vorteil der einfachen
Anwendung der Befragung steht aber immer die Gefahr der Antwortverzerrung durch
die Befragten aufgrund der Vorhersehbarkeit des Zwecks der Befragung gegenüber
(vgl. TROMMSDORFF, 1998, 56ff).
Um die Abhängigkeiten der zwei unterschiedlichen Involvementgrößen, dem
Produktinvolvement einerseits und dem Kaufinvolvement andererseits, untersuchen
zu können, müssen beide Teile operationalisiert werden. Hierfür werden nachfolgend
Messskalen aus dem Bereich des Involvements genauer erörtert.
5.2.2.1 Messung des Produktinvolvements Zur Messung des Produktinvolvements gibt es unterschiedliche Ansätze. Zwei der
ältesten und meist beachtetsten sind das „Personal Involvement Inventory“ (PII) von
Zaichkowsky und das „Consumer Involvement Profile“ (CIP) von Laurent und
Kapferer, beide aus dem Jahre 1985.
Das PII von Zaichkowsky besteht aus einer bipolaren Skala mit 20 verschiedenen
Items. Neben der Messung des Produktinvolvements wird diese Skala auch für die
Operationalisierung des Involvements bei Kaufentscheidungen und Werbungen
verwendet (vgl. BEARDEN und NETEMEYER, 2001, 178ff). Wegen dem teilweise
ungeeigneten Vokabular der Skala, ihrer Eindimensionalität und der unzureichenden
Trennung von Produkt- und Markeninvolvement wird das PII von zahlreichen Autoren
kritisiert. Zusätzlich werden durch diese Skala zu 20 bis 30 Prozent Einstellungen
und kein Involvement gemessen (vgl. VON LOEWENFELD, 2003, 25f).
Das CIP von Laurent und Kapferer hingegen misst das Involvement anhand von fünf
Dimensionen: Interesse, hedonischer Wert einer Produktkategorie, Zeichen-
/Prestigewert, Wahrscheinlichkeit einen Fehlkauf zu tätigen sowie die
wahrgenommene Wichtigkeit bzw. das wahrgenommene Risiko. Die
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 5
42
Operationalisierung der insgesamt 16 Statements erfolgt anhand einer fünfpoligen
Likert-Skala (vgl. LAURENT und KAPFERER, 1985, s.p.). Abgesehen von der in
manchen Produktkategorien teilweise unscharfen Abgrenzung der Dimensionen
„Interesse“ und „hedonischer Wert“, ist keine Kritik an der Skala von Laurent und
Kapferer bekannt (vgl. NEUMANN, 2009, 113). Durch die Mehrdimensionierung ist es
jedoch nur möglich, das Involvement als eine Summe für jede Kategorie einzeln zu
bestimmen, jedoch ist es nicht möglich einen Gesamt-Involvement-Indikator zu bilden
(vgl. LAURENT. und KAPFERER, 1985, s.p.). Um bei der späteren empirischen Analyse
jedoch die Faktoren Produkt- und Kaufinvolvement in Zusammenhang zu bringen
und Abhängigkeiten zu erkennen, ist ein solcher Produktinvolvement-Gesamtwert
nötig.
Das „Revised Personal Involvement Inventory“ (RPII) von McQuarrie und Munson
bietet die Möglichkeit einer solchen Aufsummierung und Bildung eines einzelnen
Involvement-Indikators. Die Autoren veröffentlichten 1991 eine reversierte Version
der ursprünglichen Skala – das sogenannte „Revised RPII“ (RRPII). Dieses RRPII
umfasst zwei Facetten des Involvements: die wahrgenommen Wichtigkeit sowie das
Interesse. Im Vergleich zum Ausgangsmodell weist das RRPII eine höhere
Kriteriumsvalidität auf (vgl. BEARDEN und NETEMEYER, 2001, 156) und wird aufgrund
ihrer Eignung zur Messung des Produktinvolvements herangezogen.
Wie Abbildung 19 zeigt, besteht die siebenpolige Skala aus einem semantischen
Differential mit insgesamt zehn Items.
Abbildung 19 - Das RRPII von McQuarrie und Munson
XXX...
trifft zu trifft weder/noch zu triff zu -3 -2 -1 0 1 2 3
...ist für mich wichtig ...ist für mich unwichtig
...ist für mich irrelevant ...ist für mich relevant
...bedeutet mir viel ...bedeutet mir nichts
...ist nicht aufregend ...ist aufregend
...ist nicht spektakulär ...ist spektakulär
...sagt mir viel ...sagt mir nichts
...macht Spaß ...macht keinen Spaß
...ist ansprechend ...ist nicht ansprechend
...ist langweilig ...ist nicht langweilig
...ist nicht von Belang für mich ..ist von Belang für mich
Quelle: eigene Darstellung (vgl. BEARDEN und NETEMEYER, 2001, 157)
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 5
43
5.2.2.2 Messung des Kaufinvolvements Slama und Tashchian entwarfen 1985 eine Skala um den Zusammenhang von
Kaufinvolvement und Faktoren aus dem Hintergrund des Käufers (Geschlecht,
Bildung etc.) zu ergründen (vgl. SLAMA und TASHCHIAN, 1985, 1). Die „Purchasing
Involvement“-Skala (PI) bestand ursprünglich aus 150 Items und wurde im Laufe der
Zeit zu einer 33 Items beinhaltenden Sechs-Punkte-Likert-Skala (vgl. BEARDEN und
NETEMEYER, 2001, 164). Da für die Befragung der Umfang dieser Skala trotzdem zu
weitreichend ist, wird die PI nicht weiter behandelt.
Die Skala nach Mittal – die „Purchase Decision Involvement“-Skala (PDI) – eignet
sich zur Messung des Ausmaßes für das Interesse, welches ein Konsument den
Kaufentscheidungsakt beimisst. Zur Operationalisierung dieses Interesses wird für
die empirische Erhebung eine bipolare Sieben-Punkt-Skala mit insgesamt 4 Items
verwendet (siehe Abbildung 20).
Abbildung 20 - Die PDI-Skala von Mittal Bei der Auswahl zwischen den unterschiedlichen Sorten und Marken von Customized ___ am Markt, würden Sie sagen, dass:
trifft zu trifft weder/noch zu triff zu
-3 -2 -1 0 1 2 3
Ich interessiere mich überhaupt nicht
welche Sorte/Marke ich kaufe
Ich interessiere mich sehr
dafür welche Sorte/Marke ich kaufe
Denken Sie, dass die verschiedenen Anbieter von Customized ___, einander ähnlich sind oder sich sehr unterscheiden?
trifft zu trifft weder/noch zu triff zu
-3 -2 -1 0 1 2 3
Sie sind ähnlich Sie sind alle verschieden
Wie wichtig ist es Ihnen, die richtige Wahl bei Ihrer Customized ___-Zusammensetzungen zu treffen?
trifft zu trifft weder/noch zu triff zu
-3 -2 -1 0 1 2 3
Überhaupt nicht wichtig Extrem wichtig
Bei der Auswahl von Customized ___, wie sehr beschäftigt Sie das Ergebnis Ihrer Wahl?
trifft zu trifft weder/noch zu triff zu
-3 -2 -1 0 1 2 3
Überhaupt nicht Sehr
Quelle: eigene Darstellung (VGL. BEARDEN und NETEMEYER, 2001, 166)
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 5
44
5.3 Operationalisierung der verhaltensorientierten Kriterien
Wie in Kapitel 4.3 begründet, werden aufgrund der Kaufverhaltensrelevanz und auch
wegen ihrer Bedeutung für den Bereich des Online-Customized Food die
beobachtbaren Kriterien Markentreue, Kaufhäufigkeit und Kaufvolumen im weiteren
Verlauf näher ausgearbeitet.
Markentreue Wie bereits erwähnt unterscheidet man bezüglich der Markentreue zwischen
ungeteilt markentreuen Personen (kaufen immer dieselbe Marke)
geteilt markentreuen Personen (Markentreue mit 2-3 Lieblingsmarken)
abwandernd markentreuen Personen (von einer Marke endgültig zu einer
anderen gewechselt) und
wechselhafte Personen (keinerlei Markentreue)
(vgl. KOTLER und BLIEMEL, 2006, 444).
Die zur Operationalisierung verwendete Fragestellung baut auf diese Definition der
Markentreue auf (siehe Anhang A, Frage 10).
Kaufhäufigkeit Bezüglich der Kauf- bzw. Verbrauchshäufigkeit können die Konsumenten wie folgt
eingeteilt werden:
Intensiv-Käufer
Normal-Käufer
Wenig-Käufer
Nicht-Käufer (vgl. BECKER, 2002, 271)
Die Operationalisierung dieses Sachverhalts erfolgt durch die Vorgabe geeigneter
Antwortkategorien (siehe Anhang A, Frage 8).
Kaufvolumen Das Kaufvolumen, das ergänzend zu der Kaufhäufigkeit die pro Einkauf
durchschnittlich bestellte Menge abfragt, wird dementsprechend durch eine
Mengeneinstufung messbar gemacht (siehe Anhang A, Frage 9).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 5
45
Dieser Abschnitt hatte die Operationalisierung der im vorangegangenen Kapitel als
segmentierungsrelevant definierten Merkmale zum Schwerpunkt. Der auf der
Operationalisierung basierende Fragebogen ist im Anhang A zu finden.
Im nachfolgenden Kapitel wird die Methode der Clusteranalyse erklärt, ein Verfahren
mithilfe dessen die Typologisierung der Online-Customized Food-Käufer
durchgeführt werden kann.
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 6
46
6 Clusteranalyse zur Identifikation von Marktsegmenten
Die Clusteranalyse ist ein Verfahren zur Identifikation von Marktsegmenten und ihr
Einsatz ist gerade auf dem Anwendungsgebiet der Sozialwissenschaft sehr beliebt
(vgl. BORTZ, 1999, 547). Im Speziellen werden bei dieser Methode die Beziehungen
einzelner Variablen zueinander analysiert, um darauffolgend Segmente bilden zu
können, die aufgrund einer hohen Trennschärfe intern homogen und extern
heterogen sind. Vornehmlich wird die Clusteranalyse zum Typologisieren
herangezogen, da mithilfe dieses Verfahrens auch eine verbale Beschreibung der
Segmente durchgeführt werden kann (vgl. FRETER, 2008, 208f).
Im Folgenden wird näher auf das Verfahren der Clusteranalyse und auf die
verwendeten Maße der Ähnlichkeit bzw. Distanz eingegangen sowie unterschiedliche
clusteranalytische Verfahren behandelt.
6.1 Beschreibung
Das Verfahren der Clusteranalyse gehört zu den sogenannten heuristischen
Verfahren (vgl. BORTZ, 1999, 547), das bedeutet es ist ein systemisches
Suchverfahren, welches in Relation zum Suchaufwand eine akzeptable Lösung findet
(vgl. ZIMMERMANN und STACHE, 2001, 150).
Die Clusteranalyse hat zum Ziel, Objekte (Personen oder weitere
Untersuchungsobjekte) anhand der ihnen zugeschriebenen Merkmale systematisch
in gewisse Gruppen (Cluster) einzuteilen. Diese Cluster sollten intern gleichartig und
extern möglichst heterogen sein (vgl. BORTZ, 1999, 547). So ist es möglich, Objekte
mit gleichen bzw. ähnlichen Merkmalsausprägungen in einen Cluster
zusammenzufassen (vgl. BEREKOVEN, ECKERT und ELLENRIEDER, 2006, 221). Diese
Methodik entspricht exakt dem Prinzip einer Marktsegmentierung und wird deshalb
auch zur weiteren empirischen Untersuchung eingesetzt.
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 6
47
Unabhängig von der Art der Clusteranalyse sind für jedes Verfahren folgende zwei
Schritte elementar:
Zunächst wird die Ähnlichkeit bzw. Distanz der Objekte aufgrund des
Proximitätsmaßes quantifiziert,
um dann auf Basis dieser Quantifizierung die Objekte zuzuordnen (vgl.
BEREKOVEN, ECKERT und ELLENRIEDER, 2006, 221).
Um die Funktionsweise der Clusteranalyse verstehen zu können, wird somit
zunächst der Begriff des Proximitätsmaßes behandelt.
6.2 Proximität: Ähnlichkeits- und Distanzmaße
Die Ähnlichkeit bzw. die Distanz zwischen zwei Segmenten ist entscheidend für die
Durchführung einer Clusteranalyse. Beide Maße können durch eine einfache
Umrechnung in einander umgewandelt werden, d.h. durch Umrechnung entsteht z.B.
aus dem Ähnlichkeitsmaß das Maß für Distanz (vgl. BORTZ, 1999, 548).
Welches Ähnlichkeits- bzw. Distanzmaß angewendet wird, hängt von den
Segmentierungs-Merkmalen ab. Man unterscheidet zwischen Maße für nominal-,
ordinal- und metrisch-skalierte Merkmale (vgl. STIER, 1999, 324).
Grundsätzlich differenzieren sich die genannten Skalenarten in der Art der
Merkmalsmessung und ihrer Genauigkeit. Das unterste aller Messniveaus ist die
Nominalskala, die keine natürliche Rangfolge besitzt. Beispiele dafür sind Angaben
zu Geschlecht oder auch Wohnort. Das nächst höhere Skalenniveau, die
Ordinalskala, besitzt eine solche Rangordnung, wobei der Abstand zwischen den
einzelnen Skalenwerten nicht gleich groß (vgl. DIEKMANN, 2009, 285ff). Die Ordnung
kann jedoch durch die Begriffe „größer als“ bzw. „kleiner als“ definiert werden.
Beispiele für eine solche Skala sind Zeugnisnoten (vgl. STIER, 1999, 43f). Metrische
Skalen besitzen zusätzlich zu dieser Rangordnung noch vergleichbare Abstände
zwischen den einzelnen Merkmalsausprägungen (vgl. BOSCH, 2007, 5).
Bei gemischt-skalierten Merkmalen können nach Skalenniveau getrennte
Clusteranalysen durchgeführt werden, die schlussendlich miteinander verknüpft
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 6
48
werden. Als zweite Möglichkeit können die höheren Skalenniveaus auch auf das
niedrigste heruntergebrochen werden bzw. ist es auch möglich, die einzelnen
Distanzmaße der Merkmale je nach Skala auf eine gemeinsame Gesamt-Distanz
zusammenzuführen (vgl. BORTZ, 1999, 552f).
Da aber nicht nur das Skalenniveau sondern auch das angewandte Clusterverfahren
die Art des erforderlichen Proximitätsmaßes beeinflussen, werden im nächsten
Kapitel clusteranalytische Verfahren behandelt.
6.3 Clusteranalytische Verfahren
Der Begriff Clusteranalyse beinhaltet eine Fülle an unterschiedlichen Verfahren. Grob
wird zwischen hierarchischen und nicht-hierarchischen Verfahren unterschieden. Bei
den hierarchischen Verfahren bildet zu Beginn der Auswertung jedes Objekt ein
eigenes Segment und wird im weiteren Verlauf aufgrund von paarweisen Vergleichen
mit einem möglichst ähnlichen Cluster zusammengefasst. Somit sinkt die
Clusteranzahl pro Durchgang um 1, bei Erreichen eines minimalen Distanzwertes
wird der Prozess abgebrochen (vgl. BORTZ, 1999, 553ff). Als spezielle hierarchische
Methoden sind die „Linkage“-Verfahren (Single-, Complete-, Average-) und das
sogenannte Ward-Verfahren zu nennen (vgl. STIER, 1999, 334).
Nicht hierarchische Verfahren hingegen starten mit einer vorgegebenen
Segmenteinteilung, d.h. jedes Objekt wird vorweg einem der vordefinierten Cluster
zugeordnet. Im folgenden Prozessverlauf werden diese Objekte je nach Ähnlichkeit
von einem Segment in ein anderes verschoben, solange bis keine weiteren
Optimierungen mehr möglich sind (vgl. BORTZ, 1999, 553ff).
Die Statistik- und Analyse-Software SPSS bietet neben der hierarchischen
Clusteranalyse und der nicht hierarchischen Clusterzentrenanalyse auch noch die
Methode der Two-Step-Clusteranalyse an, die sich vor allem von den anderen
beiden Analysen dadurch unterscheidet, dass sie sowohl kategoriale als auch stetige
Variablen gemeinsam bearbeiten kann (vgl. BÜHL, 2008, 574).
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 6
49
Die Two-Step-Clusteranalyse zeichnet sich vor allem durch ihre Vielseitigkeit,
Benutzerfreudlichkeit und der Möglichkeit größere Datenmengen verarbeiten zu
können aus. Jedoch kann das hohe Maß an Vereinheitlichungen durch den Two-
Step-Algorithmus auch im Vergleich zu einem hierarchischen Verfahren zu einer
geringeren Trennschärfe führen (vgl. RAAB, POOST und EICHHORN, 2008, 123).
In diesem Kapitel wurde das Verfahren der Clusteranalyse näher erläutert. Dabei
standen die Proximität sowie die einzelnen clusteranalytischen Verfahren im
Vordergrund. Diese theoretischen Ausgangspunkte werden anschließend
ausführlicher in dem empirischen Teil dieser Diplomarbeit in Form der statistischen
Umsetzung betrachtet und ergänzt.
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 7
50
7 Hypothesen
Anhand der zuvor erläuterten Theorie der Marktsegmentierung auf Basis des
Konsumentenverhaltens werden nachfolgend die für die empirische Untersuchung zu
überprüfenden Hypothesen aufgestellt.
7.1 Hypothese 1
Da sich die untersuchten Produktgruppen Müsli und Schokolade von ihrer
Zusammensetzung, Beschaffenheit u.ä. unterscheiden, ist davon auszugehen, dass
sich die Merkmale der Online-Käufer (sozio-demografisch, verhaltensorientiert,
psychografisch) signifikant voneinander unterscheiden.
H1: Die Online-Käufer von Customized Schokolade unterscheiden sich aufgrund ihrer Merkmale signifikant von Online-Käufern der Produktgruppe Customized Müsli.
Auf Basis dieser Haupthypothese werden folgende Subhypothesen aufgestellt:
Subhypothese 1.1: Die Online-Käufer von Customized Schokolade unterscheiden sich aufgrund ihrer demografischen Merkmale signifikant von Online-Käufern der Produktgruppe Customized Müsli.
Subhypothese 1.2: Die Online-Käufer von Customized Schokolade unterscheiden sich aufgrund ihrer verhaltensorientierten Merkmale signifikant von Online-Käufern der Produktgruppe Customized Müsli.
Subhypothese 1.3: Die Online-Käufer von Customized Schokolade unterscheiden sich aufgrund ihrer psychografischen Merkmale signifikant von Online-Käufern der Produktgruppe Customized Müsli
THEORETISCHER TEIL KAPITEL 7
51
7.2 Hypothese 2
Laut Ergebnissen einer Studie von BEHARREL und DENISON (1995, 24ff) ist ein hohes
Produktinvolvement beim Kauf von Lebensmittel ein Resultat hoher Markentreue.
Um diese Behauptung zu überprüfen, wird Hypothese 2 wie folgt aufgestellt:
H2: Je höher die Markentreue desto höher ist auch das Produktinvolvement des Käufers.
7.3 Hypothese 3
Da Erstkäufer noch keinerlei Erfahrungen mit dem Bestellvorgang bei Customized
Food und den möglichen Ergebnissen haben, ist zu vermuten, dass innerhalb dieser
Käufergruppe das Kaufinvolvement, also das Risiko das beim Kauf wahrgenommen
wird, und auch das Produktinvolvement höher ist als bei Personen die bereits einmal
Customized Food im Internet bestellt haben. Hypothese 3 lautet also wie folgt:
H3: Das Kauf- und Produktinvolvement ist bei Erstkäufern signifikant höher als bei Wiederholungskäufer.
Ob diese auf Basis der Theorie aufgestellten Hypothesen auch in der Praxis zutreffen
wird im weiteren Verlauf der Diplomarbeit mittels empirischen Untersuchungen
geklärt.
EMPIRISCHER TEIL
52
B. EMPIRISCHER TEIL
Nach der Präzisierung des Forschungsproblems mithilfe aktueller wissenschaftlicher
Theorie und der Formulierung darauf aufbauender Forschungshypothesen, werden
in den nachfolgenden Kapiteln die einzelnen Phasen der empirischen Untersuchung
näher erläutert und durchgeführt. Diese richten sich nach den in Abbildung 21
beschriebenen Umsetzungsschritten.
Abbildung 21 - Phasen einer empirischen Untersuchung I. Planung und Vorbereitung der Erhebung
1. Festlegung der Untersuchungsform
2. Konstruktion des Erhebungsinstruments
3. Stichprobe
4. Pretest: Test des Erhebungsinstruments
II. Datenerhebung
5. Anwendung des erprobten Erhebungsinstruments
III. Datenauswertung
6. Aufbau eines analysenfähigen Datenfiles
o Datenerfassung
o Fehlerkontrolle
o Fehlerbereinigung
7. Statistische Datenanalyse
Quelle: eigene Darstellung (vgl. DIEKMANN, 2009, 192f)
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 8
53
8 Planung und Vorbereitung der Erhebung
Der erste Schritt zur Durchführung der empirischen Untersuchung betrifft die Planung
und Vorbereitung der Erhebung.
Dieser Punkt umfasst sowohl Überlegungen zur Untersuchungsform, davon
abgeleitet die Konstruktion des Erhebungsinstrumentes sowie die Bestimmung der
Stichprobe als auch deren Typ und Größe.
8.1 Untersuchungsform: Online-Befragung
Die Befragung wird in der empirischen Sozialforschung zur Erfassung von Fakten,
Wissen, Meinungen, Einstellungen sowie Bewertungen verwendet (vgl. SCHNELL,
HILL und ESSER, 1999, 299).
Auch in dieser Arbeit wird die Befragung als Untersuchungsform angewendet, und
zwar in Form einer Online-Befragung. Durch diese Art der Befragung kann die
Zielgruppe der Online-Käufer von Customized Food bestmöglich und unmittelbar
erreicht werden.
In der akademischen und sozialwissenschaftlichen Forschung haben Online-
Befragungen rasant Einzug gehalten und werden gerne neben den klassischen
Befragungen (schriftlich, telefonisch, persönlich) eingesetzt (vgl. JACKOB et al., 2009,
15f). Die Online-Befragung kann zu den schriftlichen Befragungsformen gezählt
werden, da sie der postalischen Befragung annähernd gleicht. Der einzige
Unterschied besteht darin, dass der Befragte den Fragebogen nicht per Post erhält,
sondern das Internet als Übermittler des Fragebogens dient (vgl. SCHNELL, HILL und
ESSER, 1999, 335f).
Die Vorteile einer Online-Befragung sind mannigfaltig. Zunächst werden die
Interviewkosten minimiert (sowohl zeitliche als auch monetäre), aber auch die
Anonymität des Befragten ist gewährleistet. Zusätzlich werden durch die Online-
Befragung Interviewfehler vermieden und der Befragte antwortet ehrlicher und
überlegter im Vergleich zu einer Befragung in Anwesenheit eines Interviewers (vgl.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 8
54
SCHNELL, HILL und ESSER, 1999, 335f). Auch können mittels Online-Befragung eine
größere Menge an Probanden erreicht werden (vgl. BORTZ und DÖRING, 1995, 238).
Die Nachteile resultieren vor allem aus der Erhebungssituation ohne Interviewer. So
kann die fehlende Überprüfbarkeit der Person, die den Fragebogen tatsächlich
ausgefüllt hat, zu Verfälschungen bei der Ergebnisinterpretation führen. Auch die
höhere Ausfallsquote ist als Manko zu nennen (vgl. SCHNELL, HILL und ESSER, 1999,
335ff).
Als Mittel zur Datenerhebung der Online-Befragung dient das Instrument des
standardisierten Online-Fragebogens, dessen Bestandteile im nächsten Kapitel
genauer beschrieben werden.
8.2 Erhebungsinstrument: Online-Fragebogen
Abgeleitet von den theoretischen Erkenntnissen der vorangegangenen Kapitel wird
ein Online-Fragebogen erstellt, der aus unterschiedlichen Fragenkomplexen besteht
(siehe Fragebogen im Anhang A bzw. Operationalisierungsliste in Tabelle 2):
Auswahlfrage (Privat- oder Firmenkunde)
Sozio-demographische Merkmale (Geschlecht, Alter, Nationalität, Bildung,
Beruf, Einkommen)
Verhaltensorientierte Merkmale (Kaufhäufigkeit, Kaufvolumen, Markentreue)
Psychographische Merkmale (Motive, Involvement)
Um die Zielgruppe der Befragung – sprich Online-Käufer von Customized Food - zu
erreichen wird der Fragebogen über das Internet übermittelt.
Um die umfangreiche Fragebogenkonstruktion zu erleichtern, wird eine
Operationalisierunsliste erstellt, die das Formulieren der Fragestellungen diszipliniert.
Zusätzlich können die angestrebten Messniveaus und Analysetechniken vorab
bestimmt und auf die Fragestellungen gezielt angepasst werden (vgl. HOLM, 1991,
65).
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 8
55
Tabelle 2 - Operationalisierungsliste INDIKATOREN FRAGENNUMMER AUSWERTUNG
Auswahlfrage Frage 1 Keine Auswertung, nur
Auswahlkriterium
Sozio-demographische Merkmale
Geschlecht Frage 2 Quantitative Analyse
Alter Frage 3 Quantitative Analyse
Nationalität Frage 4 Quantitative Analyse
Höchste abgeschlossene Schulbildung Frage 5 Quantitative Analyse
Beruf Frage 6 Quantitative Analyse
Durchschnittliches Nettoeinkommen im Haushalt Frage 7 Quantitative Analyse
Verhaltensbezogene Merkmale
Kaufhäufigkeit Frage 8 Quantitative Analyse Kaufvolumen Frage 9 Quantitative Analyse Markentreue Frage 10 Quantitative Analyse
Psychographische Merkmale
Motive– offen Frage 11 Qualitative Analyse (Inhaltsanalyse)
Motive – geschlossen Frage 12 Quantitative Analyse
Produktinvolvement Frage 13 Quantitative Analyse
Kaufinvolvement Frage 14-17 Quantitative Analyse
Quelle: Eigene Darstellung
Bei der Konstruktion eines Online-Fragebogens muss speziell auf die
selbsterklärende Verständlichkeit achtgegeben werden, da kein Interviewer für
Auskünfte zur Verfügung steht (vgl. SCHNELL, HILL und ESSER, 1999, 337ff). Um das
zu gewährleisten, wird – wie später in Kapitel 8.4 beschrieben - ein Pretest
durchgeführt.
8.3 Stichprobenverfahren
Zur Online-Befragung wird eine sogenannte Stichprobenuntersuchung durchgeführt.
Im Gegensatz zu einer Vollerhebung kann durch die Stichprobenerhebung aufgrund
einer geringen Anzahl von Untersuchungsobjekten die Anzahl der erfassten
Merkmale erhöht werden und diese sorgfältiger geprüft werden.
Dabei sollen die Merkmale der Stichprobe möglichst repräsentativ für die betreffende
Grundgesamtheit sein. Die Untersuchungsteilnehmer werden nach dem Prinzip der
einfachen Zufallsstichprobe gezogen (vgl. BORTZ und DÖRING, 1995, 370f). Somit ist
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 8
56
die Wahrscheinlichkeit für jedes Element der Grundgesamtheit in die
Zufallsstichprobe zu gelangen gleich groß (vgl. SCHNELL, HILL und ESSER, 1999, 256).
Im engeren Sinne sind die Grundgesamtheit der Online-Befragung alle Käufer von
Customized Food - mit Einschränkung der zwei Produktkategorien - im Internet.
Ausgehend von einer generellen Grundgesamtheit, bestehend aus allen Personen
die im Jahre 2011 Waren oder Dienstleitungen im Internet erworben haben (aufgrund
der statistischen Datenlage und ähnlichen Entwicklungsständen und
Konsumgewohnheiten eingeschränkt auf den europäischen Raum) von insgesamt
170.000.000 Personen (34% der Gesamtbevölkerung vgl. EUROSTAT, 2013, s.p.), bei
einem Stichprobenfehler von 10 %, einem Vertrauensintervall von 95% ergibt sich
eine empfohlene Stichprobengröße von 97 Personen. Im Zuge der durchgeführten
Onlinebefragung über den Zeitraum von Anfang Juli 2011 bis Anfang März 2012
konnte die maximale Stichprobengröße von insgesamt 240 Personen erreicht
werden.
Die Online-Erhebung erfolgt durch eine Weiterleitung der Customized Food-Kunden
auf die Befragungsplattform www.voycer.de, wobei zwei spezielle Customized Food-
Produktkategorien genauer betrachtet werden (Müsli und Schokolade) und jeweils
ein Anbieter pro Produktkategorie untersucht wird. Nur Privatkonsumenten und keine
Unternehmen fließen in die Stichprobe ein. Pro Anbieter wird eine Teil-Stichprobe
von 120 Personen erhoben, was eine Gesamtstichprobengröße von 240 Personen
ergibt. Nach einem abgeschlossenen Kaufakt auf den jeweiligen Anbieterseiten
erfolgte ein Redirect auf eine Subpage mit dem Hinweis auf die Umfrage und der
Bitte um Teilnahme. Erst nach Zustimmung zur Teilnahme an der Umfrage erfolgte
die Weiterleitung auf die Befragungsplattform Voycher.
8.4 Pretest
Um zu prüfen, ob durch den Online-Fragebogen als Messinstrument gültige (valide)
und zuverlässige (reliable) Messungen erfolgen, wird ein sogenannter Pretest
durchgeführt (vgl. SCHNELL, HILL und ESSER, 1999, 10).
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 8
57
Der Pretest wird auch herangezogen um die Verständlichkeit der Fragestellungen zu
prüfen und um etwaige Schwierigkeiten beim Ausfüllprozess zu erkennen. Zusätzlich
kann die Dauer der Befragung gemessen werden, damit bei der eigentlichen
Befragung dem Befragten vorab eine ungefähre Zeitangabe gegeben werden kann.
Bei einem Pretest kann der Rohentwurf des Fragebogens mit Hilfe qualitativer
Interviews und Gruppendiskussionen analysiert und verbessert werden (vgl.
SCHNELL, HILL und ESSER, 1999, 324ff).
Als Teilnehmer des Pretest wurden 20 Personen aus dem persönlichen Umfeld
ausgewählt. Als Hauptkriterium zur Bestimmung von für den Test geeigneter
Personen wurde festgelegt, dass den Testteilnehmern das Grund-Konzept von
Customized Food bekannt sein musste. Zusätzlich wurde auf eine gleichmäßige
Verteilung von sozio-demografischen Kriterien geachtet (speziell Alter und
Geschlecht) um eventuelle geschlechts- bzw. altersspezifische Sichtweisen bei der
Fragebogenbeantwortung zu berücksichtigen.
Die Teilnehmer wurden mit Computerunterstützung persönlich befragt (CAPI =
Computer Assisted Personal Interviewing), wobei sie darauf hingewiesen wurden, die
Fragen, die am Bildschirm ersichtlich waren, zu kommentieren und Unklarheiten in
den Fragestellungen bzw. im Aufbau zu benennen. Die Ergebnisse (betreffen
vorwiegend eine verständlichere Formulierung der Fragestellungen und optische
Gestaltung des Fragebogens) wurden aufgezeichnet und zur Verbesserung des
Fragebogens eingesetzt.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 9
58
9 Datenerhebung
Die Datenerhebung erfolgte von Anfang Juli 2011 bis Anfang März 2012. Die
einzelnen Fragebögen (leichte Wording-Adaptionen für die Produktkategorien)
wurden unter www.voycer.de, eine Internet-Plattform zur Umfragen-Erstellung,
abgespeichert.
Nach Erreichen der gewünschten Teilstichproben von jeweils 120 Personen für jede
Produktgruppe und einer Gesamtstichprobengröße von 240 Personen, wurden die
Ergebnisse exportiert und in das Statistikprogramm SPPS 17.0 eingespielt, wo alle
darauffolgenden Auswertungen (siehe Kapitel 10) erfolgten.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
59
10 Datenauswertung
Nach der dementsprechenden Aufbereitung der analysefähigen Datenfiles, wird auf
Basis dessen zunächst eine deskriptive Statistik durchgeführt, sprich die Stichprobe
wird anhand ihrer Eigenschaften (sozio-demografisch, verhaltensorientiert,
psychografisch) beschrieben. Danach erfolgen die Auswertung der Clusteranalyse
sowie die Beschreibung der Ergebnisse. Am Ende dieses Kapitels werden die von
dem theoretischen Teil dieser Arbeit abgeleiteten Hypothesen überprüft.
10.1 Aufbau eines analysefähigen Datenfiles
Wie zuvor erwähnt, konnte das gesamte Datenfile von der Webseite www.voycer.de
direkt in das Statistikprogramm SPSS importiert werden, womit auch
Übertragungsfehler ausgeschlossen werden können. Die Daten – getrennt nach
Produktgruppen - werden als separate SPSS-Files abgespeichert und ergänzend
noch zu einem File zusammengefasst, um so auch die gesamte Stichprobe
auswerten zu können. Jene Fälle, in denen die befragte Person den Online-Einkauf
als Firmenkunde tätigte, wurden aussortiert. Missing Values können aufgrund der im
Fragebogen erzwungenen Beantwortung aller Fragen ausgeschlossen werden.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
60
10.2 Statistische Datenanalyse
Nachfolgend werden nach einer einführenden Beschreibung der Stichprobe anhand
von sozio-demografischen, verhaltensorientierten und psychografischen Kriterien die
Ergebnisse der Clusteranalyse dargelegt und die Resultate der
Hypothesenüberprüfung betrachtet.
10.2.1 Deskriptive Statistik der Stichprobe
Eine deskriptive Statistik dient zur Beschreibung der Stichprobendaten mithilfe von
Grafiken, Tabellen und/oder einzelnen Kennwerten (vgl. BORTZ, 2005, 15).
Nachfolgend werden die Verteilungen der Merkmalsausprägungen der zur
Segmentierung herangezogenen Kriterien sowohl über alle Produktkategorien
gesehen aber auch jede Produktkategorie einzeln betrachtend dargestellt.
10.2.1.1 Sozio-demografische Merkmale Geschlecht Von den insgesamt 240 befragten Personen, sind insgesamt 31,3% männlich (75
Personen) und 68,8% weiblich (165 Personen). Betrachtet man die einzelnen
Kategorien, ergibt sich ein ähnliches Bild. Sowohl in der Produktkategorie Müsli als
auch innerhalb der Kategorie Schokolade ist die Mehrheit der Online-Einkäufer
weiblich (Schokolade 71,1%, Müsli 65,8 %).
Abbildung 22 - Statistik: Geschlecht
Quelle: eigene Darstellung
31,3% 28,3% 34,2%
68,8% 71,7% 65,8%
0%20%40%60%80%
100%
Gesamt Schokolade Müsli
Pers
onen
in %
Geschlecht(Stichprobe Gesamt N=240 Personen |
Stichprobe Schokolade & Müsli N= jeweils 120 Personen)
männlich weiblich
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
61
Alter
Das Alter der befragten Personen betreffend, zeigt sich ein differentes Bild bezüglich
der Produktkategorien. Während in der Gruppe Schokolade die Mehrheit der
Befragten (60,8%) in die Altersgruppe „21-30 Jahre“ einzuordnen ist, ist bei der
Kategorie Müsli die Hälfte der Befragten zwischen 31 und 40 Jahre.
Die gesamte Stichprobe betrachtend ist hervorzuheben, dass mit 82,6% die Mehrheit
aller Befragten zwischen 21 und 40 Jahre alt ist.
Abbildung 23 - Statistik: Alter
Quelle: eigene Darstellung
Nationalität Von den befragten Personen sind insgesamt 53,8 % aus Österreich, 44,6% aus
Deutschland und 1,3% aus der Schweiz (sonstiges 0,4% = 1 Person aus Belgien).
Die Konzentration von Deutschen in der Kategorie Schokolade und von
Österreichern in Müsli könnten sich dadurch erklären lassen, dass es sich beim
Anbieter der individuellen Schokolade um ein deutsches Unternehmen und der Müsli-
Anbieter in Österreich beheimatet ist.
5,4% 7,5% 3,3%
43,8%
60,8%
26,7%38,8%
27,5%
50,0%
9,6% 4,2%15,0%
2,5% 5,0%0%
20%
40%
60%
80%
100%
Gesamt Schokolade Müsli
Pers
onen
in %
Alter(Stichprobe Gesamt N=240 Personen |
Stichprobe Schokolade & Müsli N= jeweils 120 Personen)
unter 21 21-30 31-40 41-50 über 50
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
62
Abbildung 24 - Statistik: Nationalität
Quelle: eigene Darstellung
Durchschnittliches Nettoeinkommen im Haushalt Mit 36,3% der Befragten ist die Einkommensgruppe von 2000-2499 € am häufigsten
vertreten. Generell liegt mit 65,1% die Mehrheit des durchschnittlichen
Nettoeinkommens der befragten Personen zwischen 1500 € und 2499 €.
Abbildung 25 - Statistik: Einkommen
Quelle: eigene Darstellung
53,8%
14,2%
93,3%
44,6%
82,5%
6,7%1,3% 2,5%0,4% 0,8%0%
20%
40%
60%
80%
100%
Gesamt Schokolade Müsli
Pers
onen
in %
Nationalität(Stichprobe Gesamt N=240 Personen |
Stichprobe Schokolade & Müsli N= jeweils 120 Personen)
Österreich Deutschland Schweiz sonstiges
2,5% 4,2% 0,8%5,4% 4,2% 6,7%10,0% 12,5%7,5%
25,8%30,8%
20,8%
36,3%30,8%
42,5%
20,0% 18,3% 21,7%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Gesamt Schokolade Müsli
Pers
onen
in %
Einkommen(Stichprobe Gesamt N=240 Personen |
Stichprobe Schokolade & Müsli N= jeweils 120 Personen)
< 500 500-999 1000-1499 1500-1999 2000-2499 ≥ 2500
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
63
Höchste abgeschlossene Schulbildung 44,6% der an der Umfrage teilnehmenden Personen gaben an, dass eine höhere
Schule ihre höchste abgeschlossene Schulbildung sei. Eine hochschulverwandte
Lehranstalt, Universität oder Hochschule besuchten 31,3% der Stichprobe. Weitere
19,6% haben eine Lehre und 4,2% die Pflichtschule abgeschlossen.
Abbildung 26 - Statistik: Schulbildung
Quelle: eigene Darstellung
Beruf Von den insgesamt 240 befragten Personen sind 56,3% in einem Angestellten-
Verhältnis, 14,2% selbstständig, 10,4% Studenten/innen, jeweils 7,9% Arbeiter/innen
bzw. Hausmann/-frau und je 0,8% befinden sich in einer Ausbildung bzw. in Pension
(1,7% sonstiges = 2 Nennungen Schüler, 1 Nennung Beamter, 1 Nennung Lehrer).
4,2% 5,0% 3,3%19,6% 18,3% 20,8%
44,6% 43,3% 45,8%31,3% 32,5% 30,0%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Gesamt Schokolade Müsli
Pers
onen
in %
Schulbildung(Stichprobe Gesamt N=240 Personen |
Stichprobe Schokolade & Müsli N= jeweils 120 Personen)
Pflichtschule Lehre höhere Schule hochschulverwandte Lehranstalt, Universität, Hochschule
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
64
Abbildung 27 - Statistik: Beruf
Quelle: eigene Darstellung
10.2.1.2 Verhaltensorientierte Merkmale
Kaufhäufigkeit Auf die Frage „Wie oft kaufen Sie persönlich Customized Müsli bzw. Schokolade im
Internet?“ geben von den insgesamt 240 Befragten 30,4% an, dies mehrmals im
Halbjahr zu tun, 8,8% sogar einmal im Monat. 19,6% kaufen einmal im Halbjahr und
18,8% seltener als einmal im Halbjahr. Insgesamt gesehen stehen 77,9%
bestehende Kunden 22,1% Neukunden gegenüber.
Bezogen auf die einzelnen Produktkategorien ist der Anteil der Käufer, die mehrmals
im Halbjahr kaufen, bei Schokolade (51,6%) deutlich höher als bei Müsli (27,5%).
56,3% 57,5% 55,0%
7,9% 7,5% 8,3%
0,8% 1,7%10,4%
12,5%8,3%
14,2%10,8%7,9% 6,7%
9,2%
0,8% 1,7%1,7% 3,3%0%
20%
40%
60%
80%
100%
Gesamt Schokolade Müsli
Pers
onen
in %
Beruf(Stichprobe Gesamt N=240 Personen |
Stichprobe Schokolade & Müsli N= jeweils 120 Personen)Angestellte/r Arbeiter/in Auszubildende/rStudent/in Selbstständig Hausmann/-frauPensionist/in sonstiges
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
65
Abbildung 28 - Statistik: Kaufhäufigkeit
Quelle: eigene Darstellung
Kaufvolumen Im Bezug auf die Kaufmenge werden 2-3 Einheiten mit 42,9% am häufigsten gekauft,
gefolgt von 4-5 Einheiten mit 27,5%. 9,6% der Befragten gaben an, bei einem
durchschnittlichen Customized Food-Einkauf mehr als 5 Einheiten zu kaufen.
In der Kategorie Müsli werden von 89,2% jedoch nur bis zu 3 Einheiten gekauft,
lediglich 10,8% kaufen mehr. Bei Schokolade hingegen wird von der Mehrheit
(44,2%) durchschnittlich 4-5 Einheiten pro Einkauf gekauft. Auffällig ist das bei der
Kategorie Schokolade keine einzige Person nur eine Einheit gekauft hat.
0,4%
0,8%
8,8%
10,0%
7,5%
30,4%
40,8%
20,0%
19,6%
24,2%
32,5%
18,8%
12,5%
32,5%
22,1%
11,7%
32,5%
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Gesamt
Schokolade
Müsli
Personen in %
Kaufhäufigkeit(Stichprobe Gesamt N=240 Personen |
Stichprobe Schokolade & Müsli N= jeweils 120 Personen)
mehrmals im Monat einmal im Monat mehrmals im Halbjahr
einmal im Halbjahr seltener erster Einkauf
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
66
Abbildung 29 - Statistik: Kaufvolumen
Quelle: eigene Darstellung
Markentreue Auf die Frage „Wo kaufen Sie im Internet vorwiegend Customized Schokolade bzw.
Müsli?“ antworteten 83,8% der befragten Personen, dass sie ausschließlich bei
einem Anbieter einkaufen, lediglich 14,2% kaufen auch noch bei anderen Anbietern
und 2,1% haben von einem anderen Anbieter zu dem jetzigen Anbieter gewechselt.
Ein ähnliches Bild ergibt sich auch bei Betrachtung der einzelnen Produktgruppen.
Abbildung 30 - Statistik: Markentreue
Quelle: eigene Darstellung
20,0%
40,0%
42,9%
36,7%
49,2%
27,5%
44,2%
10,8%
9,6%
19,2%
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Gesamt
Schokolade
Müsli
Personen in %
Kaufvolumen(Stichprobe Gesamt N=240 Personen |
Stichprobe Schokolade & Müsli N= jeweils 120 Personen)
1 Einheit 2-3 Einheiten 4-5 Einheiten > 5 Einheiten
83,8%
83,3%
84,2%
14,2%
15,0%
13,3%
2,1%
1,7%
2,5%
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Gesamt
Schokolade
Müsli
Personen in %
Markentreue(Stichprobe Gesamt N=240 Personen |
Stichprobe Schokolade & Müsli N= jeweils 120 Personen)nur ein Anbieter auch bei anderen Anbietern gewechselt
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
67
Um mögliche Zusammenhänge zwischen den Variablen „Kaufhäufigkeit“,
„Kaufvolumen“ und „Markentreue“ analysieren zu können, wird anhand dieser
Variablen eine Kreuztabelle (siehe Tabelle 3) generiert.
Tabelle 3 - Kreuztabelle Kaufverhalten
Kaufort
Kaufhäufigkeit
Total
mehrmals im Monat
einmal im Monat
mehrmals im
Halbjahr
einmal im
Halbjahr seltener erster
Einkauf
nur der Anbieter
Kaufvolumen 1 Packung 0 1 1 1 11 33 47 2-3 Packungen 0 9 24 26 18 6 83
4-5 Packungen 1 5 25 11 7 3 52
mehr als 5 Packungen 0 1 6 3 2 7 19
Total 1 16 56 41 38 49 201 auch bei anderen Anbietern
Kaufvolumen 2-3 Packungen 3 8 3 3 2 19
4-5 Packungen 0 7 3 2 0 12
mehr als 5 Packungen 0 1 0 1 1 3
Total 3 16 6 6 3 34
gewechselt Kaufvolumen 1 Packung 0 0 0 1 1
2-3 Packungen 1 0 0 0 1
4-5 Packungen 1 1 0 0 2
mehr als 5 Packungen 0 0 1 0 1
Total 2 1 1 1 5
Quelle: eigene Darstellung
Wie in Tabelle 3 ersichtlich, stechen besonders drei Gruppen von Online-Customized
Food-Käufern hervor, wobei alle drei in der Kategorie Markentreue („Ich kaufen nur
bei einem Anbieter“) zu finden sind.
Die erste Gruppe ist die Gruppe der Erstkäufer, die vermehrt zum Kauf von lediglich
einer Einheit neigen. Der Kauf von 2-3 Einheiten wird von der Gruppe 2 bevorzugt,
die maximal mehrmals im Halbjahr online Customized Food einkaufen. Die dritte
hervorstechende Gruppe tendiert zum Einkauf von 4-5 Einheiten zumindest einmal
bzw. mehrmals im Halbjahr.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
68
Um zu überprüfen, ob dieser Zusammenhang in der Stichprobe zufällig auftritt oder
ob die Merkmale tatsächlich in einem Zusammenhang stehen, wird ein Chi-Quadrat-
Test durchgeführt (vgl. BACKHAUS ET AL, 2011, 312).
Mithilfe eines Chi-Quadrat-Tests können Zusammenhänge zwischen Variablen bzw.
Merkmalen einer Kreuztabelle statistisch in SPSS überprüft werden. Um den Chi-
Quadrat-Wert zu berechnen können drei unterschiedliche Formeln angewendet
werden: die Berechnung nach Pearson, Likelihood und die linear-mit-linear-
Berechnung. Speziell die ersten beiden Berechnungsmethoden weisen aber im
Normalfall sehr große Ergebnis-Ähnlichkeiten auf (vgl. BÜHL, 2008, 264ff).
Als Variablen werden die Merkmale „Kaufhäufigkeit“ und „Kaufvolumen“
herangezogen.
Tabelle 4 - Chi-Quadrat-Test Kaufverhalten
Chi-Square Tests
Value df
Asymp. Sig. (2-
sided)
Pearson Chi-Square 99,259a 15 ,000
Likelihood Ratio 104,069 15 ,000
Linear-by-Linear Association 29,325 1 ,000
N of Valid Cases 201
a. 10 cells (41,7%) have expected count less than 5. The minimum
expected count is ,09. Quelle: eigene Darstellung
Laut Tabelle 4 ergibt sich nach allen Berechnungsmethoden ein höchst signifikanter
Chi-Quadrat-Wert (p<0,001), jedoch wird der Grenzwert von maximal 20% der
Kreuztabellen-Felder mit einem Wert unter 5 überschritten und somit sind die
Voraussetzungen für eine zuverlässige Test-Durchführung nicht gegeben.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
69
10.2.1.3 Psychografische Merkmale Kaufmotive offen Betrachtet man die ungestützten Antworten auf die Frage hin, warum die befragten
Personen Customized Food im Internet kaufen, unterscheiden sich die beiden
Produktkategorien nicht wesentlich voneinander.
Unabhängig von der Kategorie stehen die Motive „selbst ein Produkt schaffen zu
können“3 und „Neues auszuprobieren“4 an oberster Stelle. Lediglich das Motiv
„Verwendung als individuelles Geschenk“ ist innerhalb der Produktkategorie
Schokolade stärker ausgeprägt als innerhalb der Kategorie Müsli.5
Weitere wichtige Motiv-Nennungen sind „Auswahl an Zutaten“, „Qualität“,
„biologisch“, „Geschmack“ und „bequem und jederzeit möglich“. Die vollständige
Auswertung ist im Anhang C zu finden.
Kaufmotive – Orientierungen Die im Kapitel 5.2.1 erwähnten Operationalisierungen der zentralen Kauf-Trends in
der Lebensmittelwirtschaft finden sich auch demensprechend im Fragebogen wieder.
Zur Auswertung wurde das arithmetische Mittel (sprich die Summe geteilt durch die
Anzahl der Fälle) verwendet – einerseits für jede Variable einzeln wie auch für die
Obergruppierung der unterschiedlichen Orientierungen.
3 Schokolade: 29 Nennungen | Müsli: 34 Nennungen 4 Schokolade: 18 Nennungen | Müsli: 22 Nennungen 5 Schokolade: 27 Nennungen | Müsli: 9 Nennungen
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
70
Abbildung 31 - Statistik: Kaufmotive Einzelbetrachtung
Quelle: eigene Darstellung
Betrachtet man die Mittelwerte der unterschiedlichen Motivausprägungen, dann ist
augenfällig, dass sich jeder Wert unter der Grenze von 3 befindet, sprich kein Motiv
wurde von den Befragten im Durchschnitt als neutral, eher unwichtig bzw. gar nicht
wichtig eingestuft.
Gravierende Abweichungen innerhalb der Kategorien gibt es im Bezug auf die
Motivausprägung „frisch & gesund“ („Nachweis, dass es sich um frische und gesunde
Produkte handelt) und „biologisch“ („Nachweis, dass es sich um biologische Produkte
handelt“). Sind diese innerhalb der Produktgruppe Schokolade mit den Mittelwerten
2,41 für „frisch & gesund“ und 2,65 für „biologisch“ deutlich unterhalb des Gesamt-
Durchschnittes, befindet sich die Produktgruppe „Müsli“ mit den Mittelwerten von
1,24 für „frische & gesund“ und 1,25 für „biologisch“ über diesem Schnitt.
Gesamt betrachtet, wurden die Faktoren „Der Einkauf soll bequem sein“ (1,38), „Der
Einkauf soll schnell gehen“ (1,45) und „Der Einkauf soll rund um die Uhr möglich
sein“ (1,45) als die drei wichtigsten Motive zum Einkauf von Customized Food im
Internet genannt. Der „Kauf von Markenprodukten“ wurde mit einem Mittelwert von
2,34 von den insgesamt 240 Befragten am wenigsten ausschlaggebend für den
Online-Kauf von Customized Food angegeben.
1,01,52,02,53,03,54,04,55,0
Mitt
elw
ert
Kaufmotive(1 = sehr wichtig, 2 = eher wichtig, 3 = neutral, 4 = eher unwichtig, 5 = gar nicht wichtig)
Gesamt Schokolade Müsli
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
71
Wenn man die einzelnen Motive ihrer Motiv-Obergruppe zuordnet (siehe Abbildung
32), ergibt sich ein ähnliches Bild. Bis auf den Bereich „frisch, gesund & biologisch“
gleichen sich die Ergebnisse der beiden Produktgruppen und alle Werte sind unter
dem Wert 3, und tendieren somit zum positiven Bereich der Likert-Skala.
Abbildung 32 - Statistik: Kaufmotiv-Gruppen
Quelle: eigene Darstellung
10.2.1.4 Involvement Produktinvolvement Zur Auswertung des „Revised Personal Involvement Inventory“ (RPII) von McQuarrie
und Munson bietet sich die Möglichkeit der Bildung eines einzelnen
Produktinvolvement-Indikators durch Aufsummierung der Einzelwerte.
Je größer dieser Gesamt-Produktinvolvement-Faktor ist, desto höher ist somit auch
die Bedeutung, die das Produkt in der Wahrnehmungswelt des Konsumenten
einnimmt.
1,01,52,02,53,03,54,04,55,0
Mitt
elw
erte
Kaufmotive - Obergruppen(1 = sehr wichtig, 2 = eher wichtig, 3 = neutral, 4 = eher unwichtig, 5 = gar nicht wichtig)
Gesamt
Schokolade
Müsli
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
72
Abbildung 33 - Statistik: Produktinvolvement
Quelle: eigene Darstellung
Auf einer 6-stufigen Skala, wobei der Wert 6 das maximal höchste
Produktinvolvement darstellt, wurden innerhalb der Produktkategorien
durchschnittliche Werte von 4,135 (Schokolade) und 4,3233 (Müsli) erreicht. Gesamt
betrachtet ergibt sich somit ein Wert von 4,2292.
Ausgehend von der gesamten Stichprobe, befindet sich der Großteil der Befragten
(38,8%) in der Gruppe mit einem Produktinvolvement-Wert von 5.
Kaufinvolvement Das mithilfe der “Purchase Decision Involvement“-Skala nach Mittal gemessene
Kaufinvolvement gibt Auskunft darüber, wie hoch das vom Konsumenten beim
Kaufakt wahrgenommene Risiko ist. Die bipolare Sieben-Punkt-Skala wurde in Werte
von 1 bis 7 transformiert, wobei 1 ein geringes Kaufinvolvement und der Wert 7 ein
hohes Kaufinvolvement kennzeichnet.
Abbildung 34 - Statistik: Kaufinvolvement
Quelle: eigene Darstellung
2,5% 6,3%17,5% 20,8%
38,8%
14,2%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
1 2 3 4 5 6
Pers
onen
in %
Produktinvolvement(1 = geringes Produktinvolvement, 6 = hohes Prouktinvolvement)
0,0%6,7% 5,4% 7,5%
38,3% 36,3%
5,8%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
1 2 3 4 5 6 7
Pers
onen
in %
Kaufinvolvement(1 = geringes Kaufinvolvement, 7 = hohes Kaufinvolvement)
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
73
Die Personen innerhalb der Schokoladen-Stichprobe haben mit einem Mittewert von
4,83 ein geringeres Durchschnitts-Kaufinvolvement als Personen innerhalb der
Müsli-Stichprobe, die ein mittleres Ergebnis von 5,28 aufweisen. Gesamt betrachtet
wird ein Wert von 5,05 erreicht.
Betrachtet man die Verteilung der einzelnen Kaufinvolvement-Ausprägungen, dann
kann die Mehrheit der befragten Personen der Gruppe mit einem hohen Involvement
zugeteilt werden. Nur 19,6% haben ein Kaufinvolvement geringer/gleich dem Wert 4,
die restlichen Befragten (80.4%) finden sich in der Gruppe mit einem hohen
Kaufinvolvement-Wert von 5,6 bzw. 7 wieder.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
74
10.2.2 Clusteranalyse
Um die Käufer von Customized Food typologisieren zu können, wird nachfolgend das
Verfahren der Clusteranalyse durchgeführt.
Zur genaueren Analyse werden folgende Variablen betrachtet:
Sozio-Demographische Merkmale
o Geschlecht
o Alter
o Nationalität
o Ausbildung
o Beruf
o Einkommen
Verhaltensorientierte Merkmale
o Kaufhäufigkeit
o Kaufvolumen
o Markentreue
Psychografische Merkmale
o Kaufmotive
o Produktinvolvement
o Kaufinvolvement
Diese Merkmale weisen unterschiedliche Skalenniveaus auf, wie auch aus Tabelle 5
hervorgeht.
Tabelle 5 - Zur Clusteranalyse herangezogene Merkmale
Merkmal Skala
Altersklasse Ordinal
Geschlecht Nominal
Nationalität Nominal
Ausbildung Nominal
Beruf Nominal
Einkommensklassen Ordinal
Kaufhäufigkeit Ordinal
Kaufvolumen Ordinal
Markentreue Nominal
Merkmale: einzelne Motive Metrisch
Produktinvolvement Metrisch
Kaufinvolvement Metrisch
Quelle: eigene Darstellung
Um den Informationsverlust, der mit einer Umwandlung aller Skalen-Niveaus auf das
niedrigste einhergeht, zu vermeiden, wird die Two-Step-Clusteranalyse als Methode
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
75
zur Segmentierung herangezogen, die im Vergleich zu der hierarchischen bzw. der
Clusterzentrenanalyse sowohl kategoriale (sprich ordinal und nominal) und auch
stetige (= metrische) Variablen in einem Durchgang clustern kann (vgl. BÜHL, 2008,
546).
10.2.2.1 Durchführung Two-Step-Clusteranalyse Zur Durchführung der Two-Step-Clusteranalyse in dem Statistikprogramm SPSS
werden als kategoriale Variablen Altersgruppe, Geschlecht, Nationalität, Ausbildung,
Beruf, Einkommen, Kaufhäufigkeit, Kaufvolumen und Markentreue und als stetige
Variablen Kaufmotive, Produktinvolvement und Kaufinvolvement bestimmt.
Als Distanzmaß wird das Likelihood-Maß angewendet, da das Euklidische Maß
ausschließlich nur bei stetigen Merkmalen seine Anwendung finden sollte (vgl. BÜHL,
2008, 576). Um im Falle von Ausreißern diese gesondert betrachten zu können, wird
auf eine Rauschverarbeitung verzichtet. Als Cluster-Kriterium wird das Schwarzsche
Bayes-Kriterium angewendet.
Zunächst werden für die gesamte Stichprobe Clusterprofile erstellt. Die automatische
Ermittlung ergab eine optimale Clusteranzahl von 4. Eine erzwungene Cluster-
Anzahl-Lösung von 5 ergab keine zusätzliche sinnvolle Differenzierung der Cluster,
somit wird die automatisch ermittelte Clusterlösung akzeptiert.
Anhand der erzeugten Variable der Cluster-Zugehörigkeit werden anschließend
mittels Kreuztabelle ausführliche Clusterprofile erstellt und diese anhand ihrer
Eigenschaften in Bezug auf ihres Binnen- und Außenprofils analysiert.
Zur Analyse der Binnenprofile wird jeder einzelne Cluster für sich betrachtet und
seine charakteristischen Merkmale ermittelt. Außenprofile hingegen beschäftigen
sich mit dem Vergleich kennzeichnender Merkmale zwischen den unterschiedlichen
Clustern (vgl. BÜHL, 2008, 576). Nachfolgend werden die einzelnen Cluster anhand
ihrer charakteristischen Merkmale (basierend auf ihren Binnen- und Außenprofil)
beschrieben. Die detaillierten Auswertungen der Clusterprofile sind im Anhang B zu
finden.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
76
10.2.2.2 Beschreibung der Gesamt-Clusterprofile In Tabelle 6 ist die Häufigkeits- sowie Prozentverteilung der an der Befragung
teilnehmenden Personen inklusive ihrer Clusterzugehörigkeit dargestellt. Cluster 3 ist
mit 87 Personen (36,3%) der größte Cluster, gefolgt von Cluster 2 mit 76 Personen
(31,7%). Cluster 1 mit 46 Personen (19,2%) sowie Cluster 4 mit 31 Personen
(12,9%) stellen im Vergleich dazu wesentlich kleinere Segmente dar. Tabelle 6 - Größe der Gesamt-Clusterprofile
TwoStep Cluster Number
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid 1 46 19,2 19,2 19,2
2 76 31,7 31,7 50,8
3 87 36,3 36,3 87,1
4 31 12,9 12,9 100,0
Total 240 100,0 100,0 Quelle: eigene Darstellung
Obwohl die Zugehörigkeit zu einer Stichprobe (sprich Müsli-Stichprobe oder
Schokoladen-Stichprobe) kein segmentierungsrelevantes Merkmal ist und somit auch
nicht bei der Durchführung der Two-Step-Clusteranalyse einfloss, lässt sich eine
deutliche Stichproben-Konzentration bei den zwei kleineren Clustern erkennen.
Cluster 1 besteht ausschließlich aus Personen, die Teil der Müsli-Stichprobe sind
und Cluster 4 aus Personen der Schokoladen-Stichprobe. Die übrigen zwei Cluster
sind im Bezug auf die beiden Produktgruppen-Stichproben Müsli und Schokolade
annähernd gleichmäßig verteilt (siehe Tabelle 7). Eine detailierte Auswertung der
einzelnen Cluster ist im Anhang B ersichtlich.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
77
Tabelle 7 - Clusterzugehörigkeit der Stichproben
TwoStep Cluster Number * Stichprobennummer Crosstabulation
Stichprobennummer
Total
Schokoladen-
Stichprobe Müsli-Stichprobe
TwoStep Cluster Number 1 Count 0 46 46
% within TwoStep Cluster
Number
,0% 100,0% 100,0%
2 Count 35 41 76
% within TwoStep Cluster
Number
46,1% 53,9% 100,0%
3 Count 54 33 87
% within TwoStep Cluster
Number
62,1% 37,9% 100,0%
4 Count 31 0 31
% within TwoStep Cluster
Number
100,0% ,0% 100,0%
Quelle: eigene Darstellung
Cluster 1: Der High-Involvement Erstkäufer Sozio-demografisch betrachtet sind die Personen innerhalb Cluster 1 vorwiegend
zwischen 31-40 Jahre alt (82,6%) und verdienen zwischen 2000 und 2499 Euro
(52,2%). Sie sind Erstkäufer (76,1 %) und kaufen nur 1 Einheit bei einem Anbieter
(97,8 %). Ihre Motiv-Interessen sind weitgestreut und erreicht in jeder Kategorie
Werte zwischen 1,3 und 2 (zwischen sehr wichtig und eher wichtig). In
vergleichender Betrachtung erreicht Cluster 1 sowohl bei „Produktinvolvement“ als
auch „Kaufinvolvement“ die höchsten Werte aller Cluster. Diese Sachlage könnte
durch den hohen Anteil an Erstkäufern erklärt werden, die aufgrund ihrer
Unerfahrenheit ein höheres Bewusstsein in Bezug auf das Produkt und dem mit dem
Kauf verbundenen Risiko aufweisen.
Wie bereits beschrieben, besteht dieser Cluster ausschließlich aus Personen die der
Müsli-Stichprobe angehören.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
78
Cluster 2: Der einkommensstarke Bio-/Gesundheits-Käufer In Cluster 2 sind mit 78,9% deutlich mehr weibliche Personen, die zwischen 31 und
50 Jahre alt sind (94,7%). Das durchschnittliche Nettoeinkommen betreffend
befinden sie sich in dem Bereich über 2000 Euro (68,4%) und mit einem
Durchschnittswert von 4,92 (Klasse 4 = 1500-1999, Klasse 5 = 2000-2499) besitzt
dieser Cluster das höchste Durchschnittseinkommen.
Die Kaufhäufigkeit liegt zwischen mehrmals und einmal im Halbjahr (Mittelwert: 5,57),
wobei die Tendenz zu mehrmals im Halbjahr geht (42,1%). Durchschnittlich werden
zwischen 2-3 Einheiten (52,6%) und 4-5 Einheiten (40,8%) gekauft und das
mehrheitlich (75%) von nur einem Anbieter.
Das Erlebnis beim Einkauf ist für die Personen innerhalb des Clusters 2 von mittlerer
Bedeutung (sehr bis eher wichtig insgesamt 52,6%), die Motive Convenience (sehr
bis eher wichtig insgesamt 96,1%) und frisch, gesund & biologisch (sehr bis eher
wichtig insgesamt 90,8%) haben einen hohen Stellenwert. Der Preis als Motiv ist in
diesem Cluster am geringsten ausgebildet, was sich durch das hohe
Durchschnittseinkommen in diesem Cluster erklären lassen könnte.
Sowohl das Produkt- als auch das Kaufinvolvement können als moderat positiv
beschrieben werden.
Cluster 3: Der service-orientierte Convenience-Käufer Der Cluster 3 ist ähnlich dem Cluster 2 eher weiblich, jedoch mit einem
Durchschnittsalter zwischen 21 und 30 Jahren jünger und einkommensschwächer
(lediglich 42,5% haben ein Einkommen über 2000 Euro).
Die Kaufhäufigkeit liegt durchschnittlich bei einmal im Halbjahr (Mittelwert: 6,28) und
es werden vorwiegend 2-3 Einheiten gekauft (62,1%). Markentreue ist diesem
Cluster wichtig und so wird überwiegend bei einem Anbieter gekauft (92%)
Der Service- sowie der Convenience-Faktor sind Cluster 3 am wichtigsten beim
Einkauf von Customized Food (beide Motive jeweils 90,8% innerhalb „sehr bzw. eher
wichtig“). Analog zu Cluster 2, bewertet Cluster 3 das Motiv „Erlebnis“ als neutral
(52,6%) und sowohl das Produkt- als auch das Kaufinvolvement sind tendenziell im
positiven Bereich.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
79
Cluster 4: Der gering involvierten Heavy-Buyer Innerhalb des vierten Clusters sind mehr männliche Personen (67,7%), in der
Altersklasse zwischen 21 und 30 Jahre (83,9%). Ihnen steht ein durchschnittliches
Nettoeinkommen von über 1500 Euro zur Verfügung (80,6%). Im Vergleich zu den
anderen Cluster kaufen sie am häufigsten ein (93,5% mehrmals im Halbjahr bzw.
öfter) und erreichen auch bezüglich ihres Kaufvolumens die höchsten Werte (64,5%
kaufen 4-5 Einheiten). Mit 35,5% kaufen sie am häufigsten aller 4 Cluster auch bei
anderen Anbietern, aber dennoch vorwiegend bei einem einzigen Anbieter (61,3%).
Erlebnis in Verbindung mit Convenience sind die Haupt-Motive dieses Clusters (sehr
bis eher wichtig insgesamt 100%), jedoch stellt Service auch einen sehr wichtigen
Faktor dar (sehr bis eher wichtig insgesamt 96,8%). Frisch, gesund, biologisch ist für
die Personen des Clusters 4 kein ausschlaggebendes Kaufargument (eher unwichtig
insgesamt 61,3%).
Die beiden Faktoren Produktinvolvement und Kaufinvolvement sind in dieser Gruppe
am geringsten ausgebildet. Das Produktinvolvement erreicht bei 64,5% der Personen
einen negativen Wert, bei den restlichen 35,5% ist es nur schwach positiv. Das
Kaufinvolvement weist eine noch deutlichere Tendenz auf. 87,1% zeigen ein
geringes Involvement beim Kaufakt (Werte von 1-3 von insgesamt 7), die restlichen
12,9% ein mittleres Involvement im Bezug auf den Online-Kauf von Customized Food
(Wert 4 von insgesamt 7).
Dieser Cluster beinhaltet nur Personen die der Schokoladen-Stichprobe angehören.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
80
10.3 Testverfahren zur Hypothesenüberprüfung
In diesem Kapitel werden die in Kapitel 7 aufgestellten Hypothesen zur Online-
Customized Food-Käufer-Typologie anhand der vorliegenden Daten auf ihre
Gültigkeit hin überprüft.
10.3.1 Überprüfung – Hypothese 1 Hypothese 1 besagt, dass sich die Online-Käufer von Customized Schokolade
hinsichtlich ihrer Merkmale signifikant von den Online-Käufern der Produktgruppe
Customized Müsli unterscheiden.
Mittels der Subhypothese 1.1 soll zunächst einmal der Zusammenhang zwischen den
sozio-demografischen Merkmalen der zwei Stichproben ermittelt werden.
Die sozio-demografischen Merkmale umfassen Geschlecht, Alter, Nationalität,
Bildung, Beruf und Einkommen, deren Unabhängigkeit mittels Chi-Quadrat-Tests
nach Pearson berechnet wird.
Ein höchst signifikanter Unterschied zwischen den zwei Stichproben anhand ihrer
sozio-demografischen Merkmale konnte in den Kategorien Nationalität und Alter
(jeweils p=0,001) berechnet werden, ansonsten ergab die Auswertung keine
signifikanten Ergebnisse.
Betrachtet man die Mittelwerte untereinander mittels des Post-Hoc-Tests nach
Scheffe wird deutlich, dass sich speziell die Altersgruppe 2&3 sowie 2&4 höchst
signifikant voneinander unterscheiden. Sind in der Schokoladenstichprobe eindeutig
mehr Personen in der Altersgruppe 2 (21-30 Jahre), dominieren in der Müsligruppe
die Altersgruppen 3 (31-40 Jahre) und 4 (41-50 Jahre). Auch bei der Nationalität
ergibt der Scheffe-Test höchst signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen
„Österreich-Deutschland“ und „Österreich-Schweiz“. Das mag darauf zurückzuführen
sein, dass die Mehrheit der Schokoladen-Stichprobe aus Deutschland stammt, die
Müsli-Stichprobe sich jedoch hauptsächlich aus Österreichern/-innen
zusammensetzt.
Da nur in diesen beiden sozio-demografischen Kategorien sich signifikante
Unterschiede finden ließen, kann die Subhypothese 1.1 somit nicht bestätigt werden.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
81
Die Subhypothese 1.2 behandelt die verhaltensorientierten Merkmalsunterschiede
zwischen den beiden Stichproben. Der Chi-Quadrat-Test ergibt sowohl einen höchst
signifikanten Unterschied in der Kategorie Kaufvolumen als auch innerhalb der
Kauffrequenz – in der Kategorie Markentreue unterscheiden sich die zwei
Stichproben hingegen nicht. Somit kann die Subhypothese 1.2 zurückgewiesen
werden.
Subhypothese 1.3 bezieht sich auf einen vermuteten Unterschied der beiden
Stichproben hinsichtlich ihrer psychographischen Merkmale.
Die Ergebnisse für die den Scheffe-Test die unterschiedlichen Motiv-Ausprägungen
betreffend sind in Tabelle 8 zu finden. Alle Motiv-Orientierungen weisen zumindest
ein signifikantes Niveau auf, außer die Convenience- und Servicekategorie, wo sich
keine nennenswerten Unterschiede erkennen lassen. Somit kann die Subhypothese
1.3 nicht bestätigt werden, obwohl sich auch sowohl das Produkt- als auch das
Kaufinvolvement betreffend höchst signifikante Unterschiede (p<0,001) ergeben.
Tabelle 8 - Scheffe-Test Motivausprägungen
Motiv Signifikanz Details
Erlebnis signifikant (,012) Stufe 1&2 (,037)
Convenience nicht signifikant
Preis signifikant (,02) Stufe 1&3 (,01) und 2&3 (,017)
Marke höchst signifikant
(,001)
Stufe 2&3 (,001) und 2&4 (,024)
Gesundheit/Bio höchst signifikant
(0,001)
Stufe 1&2 (,001), Stufe 1&3 (,001), Stufe 1&4 (,001),
Stufe 2&3 (,001), Stufe 2&4 (,001),
Service nicht signifikant
Quelle: eigene Darstellung
10.3.2 Überprüfung – Hypothese 2 Um die Zusammenhänge zwischen „Produktinvolvement“ und „Markentreue“ zu
ergründen, wird die Korrelation dieser beiden Merkmalsausprägungen mittels
Berechnung von Rangkorrelationskoeffizienten sowohl nach Spearman als auch
nach Kendall durchgeführt (vgl. BÜHL, 2008, 348f).
Als Basis dieser Berechnung dienen die Wiederholungskäufer, sprich jene Personen,
die bereits einmal zuvor einen Online-Kauf von Customized Food getätigt haben. Alle
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
82
Erstkäufer werden aus dieser Berechnung exkludiert, da man bei einem Erstkauf in
diesem Zusammenhang nicht von Markentreue sprechen kann. Die 3-teilige
Abstufung der Markentreue erfolgt nach KOTLER und BLIEMEL (2006, 444f), wobei die
ungeteilte Markentreue („kaufe nur bei diesem Anbieter, ist meine Lieblingsmarke“)
für den höchsten Wert der Markentreue steht, die geteilte Markentreue („kaufe
zusätzlich noch bei einem/mehreren anderen Anbieter/n ein“) für eine mittlere
Markentreue und die abwandernde Markentreue („habe gerade von einem anderen
Anbieter zu diesem Anbieter gewechselt“) eine schwache Markentreue repräsentiert.
Tabelle 9 - Rangkorrelation nach Spearman und Kendall
Correlations
Markentreue Produktinvolvement
Kendall's tau_b Markentreue Correlation Coefficient 1,000 -,098
Sig. (2-tailed) . ,104
N 187 187
Produktinvolvement Correlation Coefficient -,098 1,000
Sig. (2-tailed) ,104 .
N 187 187
Spearman's rho Markentreue Correlation Coefficient 1,000 -,118
Sig. (2-tailed) . ,107
N 187 187
Produktinvolvement Correlation Coefficient -,118 1,000
Sig. (2-tailed) ,107 .
N 187 187
Quelle: eigene Darstellung
Die Berechnung der Rangkorrelationskoeffizienten sowohl nach Kendall als auch
nach Spearman ergibt kein signifikantes Ergebnis (p= 0,104 bzw. p=0,107). Wenn
überhaupt ist von einem negativen Zusammenhang auszugehen („je höher die
Markentreue desto geringer das Produktinvolvement bzw. umgekehrt“). Da der
Korrelationskoeffizient sehr nahe am Nullpunkt liegt, ist dieser Zusammenhang sehr
schwach. Hypothese 2 kann somit abgelehnt werden.
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
83
10.3.3 Überprüfung – Hypothese 3 Hypothese 3 befasst sich mit der Annahme, dass Online-Customized Food-
Erstkäufer ein höheres Kauf- und Produktinvolvement aufweisen als
Wiederholungskäufer. Durch Trennung der Fälle anhand ihrer Kaufhäufigkeit
ergeben sich zwei unterschiedlich große Stichproben, da von den insgesamt 240
befragten Personen 187 Wiederholungskäufer und 53 Erstkäufer sind. In diesem Fall
rät die Theorie von der Verwendung eines T-Tests ab (Auswertung ergab
Varianzungleichheit und somit wären die Voraussetzungen für die Verwendung des
T-Test nicht gegeben), und empfiehlt den Einsatz von nicht parametrischen Tests
(beispielsweise vgl. JANSSEN und LAATZ, 2007, 571ff oder vgl. Bühl, 2008, 317ff). Die
Effizienz eines nicht-parametrischen Tests wie beispielsweise des nachfolgend
eingesetzten U-Tests nach Mann und Whitney entspricht zu 95% der Effizienz eines
vergleichbaren parametrischen Tests (z.B. des T-Test).
Tabelle 10 - U-Test nach Mann und Whitney
Ranks
Kaufhäufigkeit N Mean Rank Sum of Ranks
KIGes Wiederholungskäufer 187 113,67 21256,50
Erstkäufer 53 144,59 7663,50
Total 240
Test Statisticsa
PIGes
Mann-Whitney U 2281,000
Wilcoxon W 19859,000
Z -6,005
Asymp. Sig. (2-tailed) ,000
a. Grouping Variable: Kaufhäufigkeit
Test Statisticsa
KIGes
Mann-Whitney U 3678,500
Wilcoxon W 21256,500
Z -2,879
Asymp. Sig. (2-tailed) ,004
a. Grouping Variable: Kaufhäufigkeit
Quelle: eigene Darstellung
Ranks
Kaufhäufigkeit N Mean Rank Sum of Ranks
PIGes Wiederholungskäufer 187 106,20 19859,00
Erstkäufer 53 170,96 9061,00
Total 240
EMPIRISCHER TEIL KAPITEL 10
84
Der U-Test nach Mann und Whitney teilt jedem Wert innerhalb der beiden Gruppen
einen speziellen Rang zu, z.B. erhält der kleinste Wert den 1. Rangplatz. Deutet man
die Rangtabelle, kann daraus abgelesen werden, dass Erstkäufer ein höheres
Involvement besitzen, da die mittleren Ränge der Wiederholungskäufer in beiden
Fällen kleiner sind als jener der Erstkäufer.
Betrachtet man die Test Statistik bestätigt sich diese Annahme und es besteht ein
sehr signifikanter Zusammenhang (p<0,01) hinsichtlich dem Kaufinvolvement bzw.
ein höchst signifikanter Zusammenhang (p<0,001) bezüglich dem
Produktinvolvement und Erst- bzw. Wiederholungskäufern.
Somit scheint die Kauffrequenz Auswirkungen auf das Involvement der Käufer zu
haben. Betrachtet man die (Rang)Korrelation nach Spearman und Kendall in Tabelle
11 lässt sich die Vermutung, dass je höher die Kauffrequenz desto niedriger das
Produkt- und Kaufinvolvement, mit höchster Signifikanz bestätigen6. Hypothese 3
kann somit angenommen werden.
Tabelle 11 - Rangkorrelation nach Kendall und Spearman
Correlations
Kaufhäufigkeit PIGes KIGes
Kendall's tau_b Kaufhäufigkeit Correlation Coefficient 1,000 ,354** ,258**
Sig. (2-tailed) . ,000 ,000
N 240 240 240
Spearman's rho Kaufhäufigkeit Correlation Coefficient 1,000 ,464** ,340**
Sig. (2-tailed) . ,000 ,000
N 240 240 240
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Quelle: eigene Darstellung
6 Zur Erklärung: Die Kaufhäufigkeit ist von 1 (mehrmals die Woche) bis 8 (Erstkäufer) skaliert und somit ist die Tabelle dementsprechend zu interpretieren, das ein hoher Wert in der Kategorie „Kaufhäufigkeit“ eine geringe Kauffrequenz darstellt.
DISKUSSION KAPITEL 11
85
11 Diskussion
11.1 Diskussion der Methode Die Anwendung einer Clusteranalyse als Verfahren zur Identifikation von
Kundensegmenten ist speziell auf dem sozialwissenschaftlichen Gebiet sehr weit
verbreitet und bietet sich durch ihre optimalen Klassenbildungs-Eigenschaften zum
Typologisieren an.
Aufgrund der unterschiedlichen Skalierungen der Merkmale kommt in dieser Arbeit
die Two-Step-Clusteranalyse zum Einsatz, die sowohl kategoriale wie auch stetige
Variablen verwerten kann. Somit kann eine umfassende Clusterung anhand von
allen als zuvor für das Kaufverhalten relevant definierten Kriterien erfolgen.
Eine Bewertung der Two-Step-Clusteranalyse durch BACHER, WENZIG und VOGLER
ergab speziell bei Verwendung von quantitativen Variablen sehr gute Ergebnisse. Bei
einem Einsatz von gemischt-skalierten Merkmalen nimmt die Effizienz der Methode
ab. Dies wird vorwiegend durch die mögliche höhere Gewichtung der Unterschiede
bei kategorialen Variablen als bei stetigen Variablen bedingt (vgl. BACHER, WENZIG
und VOGLER, 2004, 21). Betrachtet man die Ergebnisse der gefundenen
Clusterlösungen, wird jedoch keine Dominanz der kategorialen Variablen im Hinblick
auf ihre Bedeutung für die Clusterzugehörigkeit der Fälle sichtbar. Im Gegenteil, die
charakteristische Beschreibung der Cluster erfolgt vorwiegend über stetige
Merkmale.
Die gefundene Lösung von 4 Clustern ist zweckmäßig. Einerseits unterscheiden sich
die Cluster untereinander ausreichend, andererseits sind sie in sich aufgrund ihrer
Merkmalsausprägungen homogen. Bei einer im Vorhinein vordefinierten
Clustergröße von 5 Clustern konnte kein zusätzlicher Informationsgewinn generiert
werden. Ausreißer konnten keine gefunden werden.
Zusammenfassend kann das Ergebnis der Two-Step-Clusteranalyse als erfolgreich
bezeichnet werden. Die Teilsegmente unterscheiden sich hinreichend, sind in sich
homogen und bieten hinreichend Unterscheidungspunkte sowohl das Außen- als
auch das Binnenprofil betreffend.
DISKUSSION KAPITEL 11
86
11.2 Diskussion der Ergebnisse
Die Ergebnisse der Clusteranalyse lassen den Schluss zu, dass sich innerhalb der
Obergruppierung „Online-Customized Food-Käufer“ eindeutig intern homogene und
extern heterogene Cluster von Käufern finden lassen, die sich anhand ihrer
typenspezifischen Besonderheiten auszeichnen.
Die Verknüpfung der Messkriterien zur Bildung von Segmenten verlief optimal mit
hoher Trennschärfe, das bedeutet, dass sich die Konsumenten innerhalb eines
Segmentes bezüglich in den zur Segmentierung herangezogenen Kriterien,
(beinahe) gleichen.
Die Auswertung der Ergebnisse ergibt in Bezug auf Online-Customized Food-Käufer
vier unterschiedliche Typen:
Cluster 1: Der High-Involvement Erstkäufer
Cluster 2: Der einkommensstarke Bio-/Gesundheits-Käufer
Cluster 3: Der service-orientierte Convenience-Käufer
Cluster 4: Der gering involvierte Heavy-Buyer
Anhand sozio-demografischer Merkmale lassen sich wenige Unterscheidungen
zwischen den Clustern untereinander finden. Meist sind die Cluster weiblich
dominiert (ausgenommen Cluster 4), die Personen innerhalb der Cluster zwischen 21
und 40 Jahre alt und sie besitzen ein Einkommen über 1500 €. Anhand der Kriterien
Nationalität, Beruf und Ausbildung konnten keinerlei charakteristische Unterschiede
zwischen den Clustern gefunden werden. Wie auch schon in Kapitel 4.1 erwähnt,
wird die Kaufverhaltensrelevanz sozio-demografischer Merkmale oftmals
angezweifelt, womit sich auch die fehlende Unterscheidbarkeit der Cluster anhand
dieser Merkmale erklären ließe. Jedoch haben sie in der empirischen Untersuchung
dennoch aufgrund ihrer Eigenschaft zur passiven Charakterisierung der Cluster ihre
Berechtigung.
Größere Ungleichartigkeiten ergeben sich wenn man die verhaltensbezogenen
Merkmale betrachtet, wobei es einen leichten Zusammenhang zwischen der
Kauffrequenz und dem Kaufvolumen zu geben scheint. Als eher zurückhaltend lässt
sich das Kaufverhalten der Erstkäufer in Cluster 1 beschreiben, die bevorzugt nur
DISKUSSION KAPITEL 11
87
eine Einheit Customized Food kaufen. Personen in Cluster 4 weisen die höchste
Kauffrequenz auf und favorisieren einen Einkauf mehrmals im Halbjahr bzw. auch
öfters. Sie zeichnen sich zusätzlich durch das größte Kaufvolumen aus und kaufen
zu über 70% vier bzw. mehr Einheiten.
Die Markentreue als weiterer Bestandteil der verhaltensbezogenen Merkmale ist
durch alle Cluster hinweg hoch und über 60 % der Personen eines jeden Clusters
kaufen nur bei einem einzigen Anbieter.
Auch im Hinblick auf psychografische Merkmale differenzieren sich die Cluster. Wo
bei den Erstkäufern in Cluster 1 noch alle Motive zu über 90 % als „eher wichtig bzw.
sehr wichtig“ eingestuft werden, zeigen sich bei den übrigen Clustern
unterschiedliche Ergebnisse. Personen aus Cluster 2 legen speziellen Wert auf den
Aspekt „frisch und biologisch“ wohingegen für Cluster 4 der Erlebniswert klar im
Mittelpunkt steht. Cluster 2 hebt sich nicht durch ein spezielles Motiv hervor, er hat
mit den übrigen Clustern jedoch die hohen Convenience und Service-Werte gemein.
Das Produkt- und Kaufinvolvement sind über alle Cluster betrachtet tendenziell im
höheren Bereich angesiedelt, die niedrigsten Werte werden von Cluster 4 (Heavy
Buyer) und die höchsten Werte von Cluster 1 (Erstkäufern) erreicht.
Der in Hypothese 2 vermutete Zusammenhang zwischen einer hohen Markentreue
und einem hohen Produktinvolvement konnte jedoch nicht bestätigt werden,
wohingegen sich eine eindeutige Beziehung zwischen der Kauffrequenz und dem
Involvement bestätigte (Hypothese 3). Laut den Ergebnissen sinken sowohl das
Produkt- als auch das Kaufinvolvement mit steigender Kauffrequenz.
Die Hypothese, dass sich Online-Käufer der Produktgruppe Müsli von jenen Online-
Käufern der Gruppe Schokolade unterscheiden, sowie deren Subhypothesen
konnten nicht bestätigt werden, da die Unterschiede innerhalb der
Merkmalskategorien (sozio-demografisch, verhaltensbezogen, psychografisch) nur
zum Teil signifikant waren. Welche Mittelwertsunterschiede sich zwischen den zwei
Produktgruppen als signifikant erwiesen, ist in Tabelle 12 abgebildet.
DISKUSSION KAPITEL 11
88
Tabelle 12 - Zusammenfassung Stichproben-Unterschiede
Gruppe Merkmal Signifikanter Unterschied
Sozio-demografisch Geschlecht Nein
Alter Ja
Nationalität Ja Ausbildung Nein
Beruf Nein
Einkommen Nein
Verhaltensbezogen Kaufvolumen Ja
Kauffrequenz Ja
Kaufort Nein
Psychografisch Motive Nein
Produktinvolvement Ja
Kaufinvolvement Ja
Quelle: eigene Darstellung
ZUSAMMENFASSUNG KAPITEL 12
89
12 Zusammenfassung
Das Konzept „Mass Customization“ verbindet die Vorteile einer Massenproduktion
mit jenen einer gezielten Produktionsanpassung an die individuellen Wünsche der
Kunden. Als „Co-Producer“ können so die Konsumenten ein individuelles, speziell an
ihre Bedürfnisse angepasstes Produkt erstellen. Auch die Lebensmittelbranche hat
diesen Trend unter dem Namen „Customized Food“ aufgegriffen und ermöglicht so
Kunden, den eigenen Bedürfnissen entsprechend, sich online ein individuelles
Lebensmittelprodukt selbst zu konfigurieren.
Durch eine Differenzierung dieser Online-Customized Food-Käufer bezüglich
spezieller Eigenschaften lassen sich Marketingstrategien gezielt auf die
kundentypenspezifischen Besonderheiten ausrichten. Nach einer erfolgreichen
Identifizierung der Kundensegmente können diese auf ihre Wirtschaftlichkeit bewertet
werden und gezielt Marketingstrategien, angepasst an die spezifischen Segmente,
entwickelt werden.
Um im Zuge dieser Masterarbeit sich voneinander unterscheidende Online-
Customized Food-Käufersegmente identifizieren zu können, die sich hinsichtlich
ihres Konsumverhaltens und/oder unterschiedlichen Reaktionen auf die
Instrumentalvariablen des Marketings differenzieren, wurden zunächst ausgehend
von einer neobehavioristischen Betrachtungsweise des Käuferverhaltens
segmentierungsrelevante Kriterien definiert, welche schlussendlich zur Beschreibung
der Teilsegmente und somit zu einer zielgerichteten Marketing-Bearbeitung der
unterschiedlichen Zielgruppen beitragen können.
Diverse Kriterien flossen in die Beurteilung zur Eignung der Determinanten als für die
empirische Untersuchung segmentierungsrelevant mit ein: ihre Trennschärfe,
Wirtschaftlichkeit, zeitliche Stabilität, Messbarkeit, Zugänglichkeit, Aussagefähigkeit
und Kaufverhaltensrelevanz. Speziell auf letztgenannten Punkt wurde bei der
Auswahl der Merkmale Rücksicht genommen.
Die für die empirische Erhebung herangezogenen Determinanten sind in Tabelle 13
angeführt.
ZUSAMMENFASSUNG KAPITEL 12
90
Tabelle 13 - Auswahl segmentierungsrelevanter Kriterien
Sozio-demografische Kriterien Geschlecht, Alter, Einkommen,
Nationalität, Ausbildung, Beruf
Psychografische Kriterien Motive, Involvement (Produkt- und
Kaufinvolvement)
Verhaltensorientierte Kriterien Markentreue, Kaufvolumen,
Kauffrequenz
Quelle: eigene Darstellung
Die Skalierungsniveaus dieser Merkmale umfassen sowohl nominale, ordinale als
auch metrische Werte, weshalb als Methode zur Segmentierung die Two-Step-
Clusteranalyse herangezogen wurde, da diese sich speziell als robustes
Segmentierungsverfahren bei gemischt-skalierten Variablen empfiehlt.
Die empirische Erhebung erfolgte mittels standardisiertem Online-Fragebogen mit
einer Gesamt-Stichprobe von 240 Personen, wobei jeweils 120 der Befragten Käufer
von Customized Food aus der Produktgruppe Schokolade bzw. Müsli sind.
Die Auswertung der Daten mit Hilfe der Two-Step-Clusteranalyse ermittelte im Bezug
auf Online-Customized Food-Käufer vier unterschiedliche Konsumenten-Typen:
Cluster 1: Der High-Involvement Erstkäufer
Cluster 2: Der einkommensstarke Bio-/Gesundheits-Käufer
Cluster 3: Der service-orientierte Convenience-Käufer
Cluster 4: Der gering involvierte Heavy-Buyer
Im Gegensatz zu sozio-demografischen Merkmalen, die nur wenig
Unterscheidungspotential zwischen den Clustern liefern und dennoch zur passiven
Charakterisierung der Segmente dienen, differenzieren sich die gefundenen
Segmentlösungen insbesondere durch ihre verhaltensorientierten und
psychografischen Merkmale.
Die Determinanten „Kaufvolumen“ und „Kauffrequenz“ stehen dabei in einem
Zusammenhang, so weisen jene Personen mit der niedrigsten Kauffrequenz in
Cluster 1 auch das niedrigste Kaufvolumen auf, jene Personen aus Cluster 4, welche
mit der höchsten Kauffrequenz am häufigsten Online-Customized-Food einkaufen,
zeigen auch das höchste Kaufvolumen.
ZUSAMMENFASSUNG KAPITEL 12
91
Ferner sinken mit steigender Kauffrequenz sowohl das Kauf- als auch das
Produktinvolvement signifikant. So weist Cluster 1, der aufgrund seiner
charakteristischen Eigenschaften die Bezeichnung „Der High-Involvement Erstkäufer“
erhält, die höchsten Involvementwerte auf, wohingegen Cluster 4 „Der gering
involvierte Heavy-Buyer“, der basierend auf seinen Eigenschaften sehr gegensätzlich
zu Cluster 1 ist, die niedrigsten Involvementwerte zeigt.
Ein Zusammenhang zwischen der in allen Clustern sehr hohen Markentreue und
einem hohen Produktinvolvement konnte nicht bewiesen werden.
In vergleichender Betrachtung zeigt Cluster 1 auch das vielseitigste Motivprofil, da
alle Motivausprägungen von einer eindeutigen Mehrheit als eher bzw. sehr wichtig
eingestuft werden. In Cluster 2 wird hingegen spezieller Wert auf den Aspekt „frisch
und biologisch“ gelegt und für Cluster 4 steht der Erlebniswert klar im Mittelpunkt.
Cluster 2 hebt sich nicht durch ein spezielles Motiv hervor, er hat mit den übrigen
Clustern jedoch die hohen Convenience und Service-Wert gemein.
Zu den Ergebnissen innerhalb der zwei Produktgruppen ist zu erwähnen, dass die
Unterschiede zwischen Online-Käufer der Produktgruppe Müsli und jenen Online-
Käufern der Gruppe Schokolade innerhalb der Merkmalskategorien (sozio-
demografisch, verhaltensbezogen, psychografisch) nur zum Teil signifikant waren
(siehe Kapitel 10.3.3).
Die Ergebnisse dieser Studie beschreiben vier unterschiedliche Segmente von
Online-Customized Food-Käufern, die im Sinne der Kundenorientierung und einer
zielgerichteten Marketing-Bearbeitung einer unterschiedlichen Ansprache bedürfen.
In welcher Weise diese marketing-politische Anpassung an diese Kundensegmente
erfolgen kann, könnte durch weiterführende Untersuchungen erläutert werden.
LITERATURVERZEICHNIS
13 Literaturverzeichnis
ADIDAS (2010): miAdidas – Create your own at:
http://www.adidas.com/campaigns/miadidas-nonecomm/content/switzerland.asp
(30.12.2010).
ALBA, J., LYNCH, J., WEITZ, B. JANISZEWSKI, C., LUTZ, R., SAWYER, A., WOOD, S.
(1997): Interactive Home Shopping: Consumer, Retailer and Manufacturer Incentives
to Participate in Electronic Marketplaces. Journal of Marketing 61, Nr. 3, S 38-53.
BACHER, J., WENZIG, K. und VOGLER, M. (2001): SPSS TwoStep Cluster: A first
Evaluation. 2. Auflage, Nürnberg: Lehrstuhl für Soziologie.
BACKHAUS, K.; ERICHSON, B.; PLINKE, W. und WEIBER, R. (2011): Multivariate
Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung. 13. Auflage, Berlin,
Heidelberg: Springer Verlag.
BAUMGARTH, C. (2007): Markenpolitik: Markenwirkungen - Markenführung –
Markencontrolling. Wiesbaden: Gabler Verlag.
BAUMGARTH, C und BERNECKER, M. (1999): Marketingforschung. München, Wien:
Oldenburg Verlag.
BEARDEN, W. O. und NETEMEYER, R. G. (2001): Handbook of marketing scales. Multi-
item measures for marketing and consumer behavior research. 2. Edition, California:
Thousand Oaks.
BECKER, J. (2002): Marketing-Konzeption. Grundlagen des zielstrategischen und
operativen Marketing-Managements. 7. Auflage, München: Vahlen Verlag.
BEHARRELL B und DENISON T.J. (1995): Involvement in a routine food shopping
context. British Food Journal 97 (4). S. 24-29.
BEREKOVEN, L., ECKERT, W. und ELLENRIEDER, P. (2006): Marktforschung.
Methodische Grundlagen und praktische Anwendung. 11. Auflage, Wiesbaden:
Gabler Verlag.
BORTZ, J. und DÖRING, N. (1995). Forschungsmethoden und Evaluation. 2. Auflage,
Berlin: Springer Verlag.
BORTZ, J. (1999): Statistik für Sozialwissenschaftler. 5. Auflage, Berlin, Heidelberg,
New York: Springer Verlag.
BORTZ, J. (2005): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 6. Auflage, Berlin,
Heidelberg, New York: Springer Verlag.
LITERATURVERZEICHNIS
BOSCH, K. (2007): Basiswissen Statistik: Einführung in die Grundlagen der Statistik.
München: Oldenbourg Wissenschaftsverlag.
BÜHL, A. (2008): SPSS 16. Einführung in eine moderne Datenanalyse. 11 Auflage,
München: Pearson Studium.
CHRISTOF, K. (2007): Formale Segmentierungsverfahren in PEPELS, W. (2007):
Marktsegmentierung. Erfolgsnischen finden und besetzen. 2 Auflage, Düsseldorf:
symposion.
DACH, C. (2000): Die zukünftige Bedeutung des Business-to-Consumer E-Commerce
– ein Prognosemodell in MÜLLER-HAGEDORN, L. (2000): Zukunftsperspektiven des E-
Commerce im Einzelhandel. Frankfurt am Main: Deutscher Fachverlag.
DICHTER, E. (1981): Das grosse Buch der Kaufmotive. Düsseldorf, Wien: Econ
Verlag.
DIEHL, S. (2009): Reale und mediale Produkterfahrungen. Analyse und Vergleich der
Wirkungen von Experience- und Cross-Media-Marketingmaßnahmen. Wiesbaden:
Gabler Verlag.
DIEKMANN, A. (2009): Empirische Sozialforschung. Grundlagen, Methoden,
Anwendungen. 20. Auflage, Hamburg: Rowohlt.
DOLZER ONLINE SHOP GMBH (2010): Onlinekonfigurator at:
https://www.dolzer.com/shop_content.php?coID=9&confStation=stoff&klst=DBL&XT
Csid=f2dqmtr24i9c9k95h69otv4d5bed9s06 (12.10.2010).
ESCH, F. (2001): Moderne Markenführung. Grundlagen, innovative Ansätze,
praktische Umsetzungen. 3. Auflage, Wiesbaden: Gabler Verlag.
ESCH, F. UND WICKE, A. (2001): Herausforderungen und Aufgaben des
Markenmanagements in ESCH, F. (2001): Moderne Markenführung. Grundlagen,
innovative Ansätze, praktische Umsetzungen. 3. Auflage, Wiesbaden: Gabler Verlag,
S. 5-55.
ESCH, F. (2010): Strategie und Technik der Markenführung. 6. Auflage, München:
Vahlen Verlag.
EUROSTAT (2013): Einzelpersonen, die in den letzten drei Monaten für private Zwecke
Waren oder Dienstleistungen über das Internet bestellt/erworben haben at:
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/tgm/table.do?tab=table&init=1&language=de&pcode
=tin00067&plugin=1
LITERATURVERZEICHNIS
FOSCHT, T. und SWOBODA, B. (2007): Käuferverhalten: Grundlagen - Perspektiven –
Anwendungen. 3. Auflage, Wiesbaden: Gabler Verlag.
FRETER, H. (2008): Markt- und Kundensegmentierung. 2. Auflage, Stuttgart: Verlag
W. Kohlhammer.
GRASMUGG, S. (2006): Mass Customization als strategische Anwendung des
Electronic Business. Lohmar: EUL Verlag
HILL, W. (1971): Marketing. Band 1, Bern, Stuttgart: Verlag Paul Haupt.
HOLM, K. (1991): Die Befragung 1. 4. Auflage, Tübingen: Francke Verlag.
JANSSEN, J. und LAATZ, W. (2007): Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows.
6 Auflage, Berlin, Heidelberg: Springer Verlag.
KIRN, S.; PILLER, F.; REICHWALD, R.; SCHENK, M. und SEELMANN-EGGEBERT, R. (2005):
Kundenzentrierte Wertschöpfung mit Mass Customization. Kundeninteraktion,
Logistik, Simulationssystem und Fallstudien. Magdeburg: Fraunhofer IRB Verlag.
KORTUS-SCHULTES, D. und FERFER, U. (2005): Logistik und Marketing in der Supply
Chain. Wertsteigerung durch virtuelle Geschäftsmodelle. Wiesbaden: Gabler Verlag.
KOTLER, P. und BLIEMEL F. (2006): Marketing-Management. Analyse, Planung und
Verwirklichung. 10. Auflage, München: Pearson Studium.
KROEBER-RIEL, W. und WEINBERG, P. (2003): Konsumentenverhalten. 8. Auflage,
München: Vahlen Verlag.
KROEBER-RIEL, W. und WEINBERG, P. (1999): Konsumentenverhalten. 7. Auflage,
München: Vahlen Verlag.
LAURENT, G. und KAPFERER, J. (1985): Consumers' Involvement Profile: New
Empirical Results. Advances in Consumer Research. Volume 12, Pages: 290-295.at:
http://www.acrwebsite.org/volumes/display.asp?id=6402 (20.10.2011).
LOEVENICH, P. und LINGENFELDER, M. (2004): Kundensegmentierung im E-Commerce
– Eine verhaltenswissenschaftliche Typisierung von Online-Käufern in BAUER, H.,
RÖSGER, J. und NEUMANN, M. (2004): Konsumentenverhalten im Internet. München:
Vahlen Verlag.
NEUMANN, R. (2009): Die Involvementtheorie und ihre Bedeutung für das
Lebensmittelmarketing. Bremen: Europäischer Hochschulverlag.
OPASCHOWSKI, H. W. (1998): Vom Versorgungs- zum Erlebniskonsum. Die Folgen
des Wertewandels in NICKEL, O. (1998): Eventmarketing. Grundlagen und
Erfolgsbeispiele. München: Vahlen Verlag. S. 25-38.
LITERATURVERZEICHNIS
PEPELS, W. (2007): Marktsegmentierung in PEPELS, W. (2007): Marktsegmentierung.
Erfolgsnischen finden und besetzen. 2 Auflage, Düsseldorf: Symposion.
PILLER, F. (2010): Case Studies from the MC&OI Web Blog at: http://www.mass-
customization.de/case.htm (30.09.2010).
PILLER, F. (2007): MyMuesli launched – create custom cereal online at:
http://www.configurator-database.com/services/blog/mymuesli-launched-create-
custom-cereal-online (4.11.2010).
PILLER, F. (1998): Kundenindividuelle Massenproduktion. Die Wettbewerbsstrategie
der Zukunft. München: Hanser Verlag.
PILLER, F. (2003): Mass Customization. Ein wettbewerbsstrategisches Konzept im
Informationszeitalter. 3. Auflage, Wiesbaden: Deutscher Universitäts-Verlag/GWV
Fachverlage.
POSSELT, T. und GENSLER, S. (2000): Ein transaktionskostentheoretischer Ansatz zur
Erklärung von Handelsbetriebstypen. Die Betriebswirtschaft. Ausgabe 60, S. 182-
198.
RAAB, A. E.; POOST, A. und EICHHORN, S. (2008): Marketingforschung: Ein
praxisorientierter Leitfaden. Stuttgart: Kohlhammer.
REICHWALD, R. und PILLER, F. (2006): Interaktive Wertschöpfung. Open Innovation,
Individualisierung und neue Formen der Arbeitsteilung. Wiesbaden: Gabler Verlag.
REYNOLDS, K. und BEATTY, S. (1999): A Relationship Customer Typology. Journal of
Retailing 75, S. 509-523.
ROLLAMA (2010): Konsumverhalten at: http://www.ama-marketing.at/daten-und-
fakten/allgemein/ (11.11.2010).
RUNIA, P.; WAHL, F.; GEYER, O. und THEWIßEN, C. (2007): Marketing: Eine prozess-
und praxisorientierte Einführung. München, Wien: Oldenbourg Verlag.
SCHNELL, R., HILL, P.B. und ESSER, E. (1999): Methoden der empirischen
Sozialforschung. 6. Auflage, München, Wien: Oldenbourg Verlag.
SANDER, M. (2004): Marketing Management. Märkte, Marktinformationen und
Marktbearbeitung. Stuttgart: Lucius & Lucius Verlag.
SCHMALEN, H. (1994): Das hybride Kaufverhalten und seine Konsequenzen für den
Handel. Die Betriebswirtschaft 64 Heft 10, S. 1221-1240.
SCHUCKEL, M. (1997): Convenience und Do it yourself – konkurrierende oder sich
ergänzende Trends? in MÜLLER-HAGEDORN, L. (1997): Trends im Handel. Frankfurt
am Main: Deutscher Fachverlag.
LITERATURVERZEICHNIS
SLAMA, M. und TASHCHIAN (1985): Selected Socio-economic and Demographic
Characterisics Associated with Purchasing Involvement. Journal of Marketing, 1
(Winter), 72-82.
STIER, W. (1999): Empirische Forschungsmethoden. 2. Auflage, Berlin, Heidelberg,
New York: Springer Verlag.
THE SKILLS GROUP (2006): Aktuelle Trend-Studie: ÖsterreicherInnen zeigen beim
Lifestyle Individualität at: https://www.pressetext.at/news/060509037/aktuelle-trend-
studie-oesterreicherinnen-zeigen-beim-lifestyle-individualitaet/ (11.11.2010).
TROMMSDORFF, V. (2009): Konsumentenverhalten. 7. Auflage, Stuttgart: Verlag W.
Kohlhammer.
TROMMSDORFF, V. (1998): Konsumentenverhalten. 3. Auflage, Stuttgart: Verlag W.
Kohlhammer.
VON LOEWENFELD, F. (2003): Involvement generieren - Kundenzufriedenheit schaffen.
Neue Wege zur Kundenzufriedenheit. Marburg: Tectum Verlag.
WEIGERT, M. (2010): Mass Customization – Deutschland als internationaler
Trendsetter at: http://netzwertig.com/2010/05/28/mass-customization-deutschland-
als-internationaler-trendsetter/ (05.10.2010).
WEINSTEIN, Art (2004): Handbook of market segmentation. Strategic targeting for
Business and Technology Firms. Binghamton: The Haworth Press.
WELT ONLINE (2009): Individuelle Massenware kommt aus dem Internet at:
http://www.welt.de/wirtschaft/article4625748/Individuelle-Massenware-kommt-aus-
dem-Internet.html (27.07.1010).
ZACHARIAS, M. (2002): eCommerce Grundlagen in der Praxis: Webdesign unter den
Gesichtspunkten des Online-Marketings. s.l.: Books on Demand Gmbh.
ZAICHKOWSKY, J. L. (1984): Conceptualizing and measuring the involvement construct
in marketing. Los Angeles: Diss. University of California.
ZENTES, J und MORSCHETT, D. (1998): Handelsmonitor II/98. Daten & Fakten. Wo wird
im Jahre 2005 Handel „gemacht“? Frankfurt am Main: Deutscher Fachverlag.
JACKOB, N., SCHÖN, H. und ZERBACK, T. (2009): Sozialforschung im Internet.
Methodologie und Praxis der Online-Befragung. Wiesbaden: VS Verlag für
Sozialwissenschaften.
ZIEHE, N. (1997): Gibt es einen Trend zur Erlebnisorientierung? in MÜLLER-
HAGEDORN, L. (1997): Trends im Handel. Frankfurt am Main: Deutscher Fachverlag.
LITERATURVERZEICHNIS
ZIMMERMANN, W. und STACHE, U. (2001): Operations Research. Quantitative
Methoden zur Entscheidungsvorbereitung. München: Oldenbourg
Wissenschaftsverlag.
ANHANG
Anhang
Anhang A Fragebogen-Grundkonstrukt
Frage 1: Haben Sie als Privatperson oder für ein Unternehmen bestellt? □ Ich habe als Privatkunde bestellt
□ Ich habe als Firmenkunde bestellt
Statistik Zur statistischen Auswertung des Fragebogens werden gewissen Daten von Ihnen
benötigt. Diese Antworten werden natürlich vertraulich behandelt und anonym
ausgewertet.
Frage 2: Geschlecht
□ männlich □ weiblich
Frage 3: Alter: _____ Jahre
Frage 4: Nationalität □ Österreich
□ Deutschland
□ Schweiz
□ sonstiges: ______________________
Frage 5: Höchste abgeschlossene Schulbildung:
□ Pflichtschule
□ Lehre
□ höhere Schule
□ Hochschulverwandte Lehranstalt,
Universität, Hochschule
□ sonstiges: ______________________
Frage 6: Beruf: □ Angestellte/r
□ Arbeiter/in
□ Auszubildende/r
□ Student/in
□ Selbstständig
□ Hausfrau/mann
□ Pensionist/in
□ sonstiges: ______________________
Frage 7: Durchschnittliches Nettoeinkommen im Haushalt: □ 0 – 499 €
□ 500 – 999 €
□ 1000 – 1499 €
□ 1500 – 1999 €
□ 2000 – 2499 €
□ mehr als 2500 €
ANHANG
Kaufverhalten allgemein Die folgenden Fragen beziehen sich auf Ihr Kaufverhalten im Bezug auf Customized
xxx. Die dabei erhobenen Daten werden natürlich anonym behandelt. Frage 8: Wie oft kaufen Sie persönlich Customized xxx im Internet? (Customized xxx ist xxx , die/das Sie selbst individuell zusammenstellen können) □ mehrmals die Woche
□ einmal die Woche
□ mehrmals im Monat
□ einmal im Monat
□ mehrmals im Halbjahr
□ einmal im Halbjahr
□ seltener
□ Dieser Einkauf ist mein erster
Frage 9: Wie viele Einheiten Customized xxx kaufen Sie pro Einkauf durchschnittlich? □ 1 Packung
□ 2-3 Packungen
□ 4-5 Packungen
□ mehr als 5 Packungen
Frage 10: Wo kaufen Sie im Internet vorwiegend Customized xxx? □ kaufe nur bei diesem Anbieter, ist meine
Lieblingsmarke
□ kaufe zusätzlich noch bei ein paar
anderem/anderen Anbietern/n ein
□ bin von anderem/anderen Anbieter/n zu diesem
gewechselt
ANHANG
Kaufmotive Frage 11: Warum kaufen Sie Customized xxx im Internet?
Erklären Sie Ihre Kaufgründe in einigen kurzen Worten.
Frage 12: Bitte beantworten Sie, wie sehr die nachfolgenden Aussagen (von sehr wichtig bis überhaupt nicht wichtig) auf Ihr Einkaufsverhalten bei einem Online-Kauf von Customized xxx zutreffen.
sehr wichtig Überhaupt nicht
wichtig
Der Einkauf soll ein Erlebnis sein □ □ □ □ □
Die Atmosphäre der virtuellen Einkaufsstätte soll angenehm sein □ □ □ □ □
Der Einkauf soll immer wieder etwas Neues bieten □ □ □ □ □
Der Einkauf soll bequem sein □ □ □ □ □
Der Einkauf soll schnell gehen □ □ □ □ □
Der Einkauf soll rund um die Uhr möglich sein □ □ □ □ □
Preis der Produkte □ □ □ □ □
Sonderangebote □ □ □ □ □
Möglichkeit zum schnellen Preis-/Leistungsvergleich □ □ □ □ □
Kauf von Markenprodukten □ □ □ □ □
Vertrauen zu dem Anbieter □ □ □ □ □
Nachweis, dass es sich um frische und gesunde Produkte handelt □ □ □ □ □
Nachweis, dass es sich um biologische Produkte handelt □ □ □ □ □
Leichte Bedienung des Konfigurators □ □ □ □ □
Gute Beratung/Hilfestellungen des Anbieters □ □ □ □ □
ANHANG
Involvement
Frage 13: Um mehr über Ihre Einstellung zu dem Produkt "Customized xxx " zu erfahren, bewerten Sie bitte wie sehr die nachfolgenden Aussagen auf das Produkt zutreffen. "Ein/e xxx, die ich speziell an meine Bedürfnisse anpassen kann..." trifft zu trifft weder/noch zu triff zu
-3 -2 -1 0 1 2 3
...ist für mich wichtig ...ist für mich unwichtig
...ist für mich irrelevant ...ist für mich relevant
...bedeutet mir viel ...bedeutet mir nichts
...ist nicht aufregend ...ist aufregend
...ist nicht spektakulär ...ist spektakulär
...sagt mir viel ...sagt mir nichts
...macht Spaß ...macht keinen Spaß
...ist ansprechend ...ist nicht ansprechend
...ist langweilig ...ist nicht langweilig
...ist nicht von Belang für mich ..ist von Belang für mich
Frage 14: Bei der Auswahl zwischen den unterschiedlichen Sorten und Marken von Customized ___ am Markt, würden Sie sagen, dass: trifft zu trifft weder/noch zu triff zu
-3 -2 -1 0 1 2 3
Mich interessiert überhaupt
nicht welche Sorte/Marke ich
kaufe
Ich interessiere mich
sehr dafür welche
Sorte/Marke ich kaufe
Frage 15: Denken Sie, dass die verschiedenen Anbieter von Customized ___, einander ähnlich sind oder sich sehr unterscheiden? trifft zu trifft weder/noch zu triff zu
-3 -2 -1 0 1 2 3
Sie sind ähnlich Sie sind sehr
verschieden
ANHANG
Frage 16: Wie wichtig ist es Ihnen, die richtige Wahl bei Ihrer ___-Zusammenstellung treffen? trifft zu trifft weder/noch zu triff zu
-3 -2 -1 0 1 2 3
Überhaupt nicht wichtig Extrem wichtig
Frage 17: Bei der Auswahl von Customized Schokolade, wie sehr beschäftigt Sie das Ergebnis Ihrer Wahl? trifft zu trifft weder/noch zu triff zu
-3 -2 -1 0 1 2 3
Überhaupt nicht Sehr
ANHANG
Anhang B
Auswertung: Clusterprofile – Gesamt (in Prozent)
männlich 45,7% 21,1% 19,5% 67,7%
weiblich 54,3% 78,9% 80,5% 32,3%
unter 21 ,0% ,0% 13,8% 3,2%
21-30 15,2% 1,3% 81,6% 83,9%
31-40 82,6% 67,1% ,0% 12,9%
41-50 2,2% 27,6% 1,1% ,0%
über 50 ,0% 3,9% 3,4% ,0%
Österreich 95,7% 53,9% 45,3% 16,1%
Deutschland 4,3% 44,7% 52,3% 83,9%
Schweiz ,0% 1,3% 2,3% ,0%Pflichtschule 4,3% 2,6% 5,8% 3,2%Lehre 30,4% 15,8% 20,9% 9,7%höhere Schule 39,1% 44,7% 46,5% 48,4%Hochschulverwandte Lehranstalt, Universität, Hochschule
26,1% 36,8% 26,7% 38,7%
Angestellte 54,3% 63,5% 51,8% 57,2%Arbeiter 10,9% 5,4% 7,1% 8,1%Auszubildender ,0% ,0% 2,4% ,8%Student 4,3% ,0% 21,2% 10,6%Selbstständig 15,2% 21,6% 10,6% 14,4%Hausmann/-frau 15,2% 8,1% 5,9% 8,1%Pensionist/in ,0% 1,4% 1,2% ,8%
Geschlecht
Altersklasse
Nationalität
Bildung
Beruf
ANHANG
Variable Ausprägung Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 40-499 ,0% ,0% 6,9% ,0%500-999 4,3% 2,6% 10,3% ,0%1000-1499 13,0% 1,3% 12,6% 19,4%1500-1999 19,6% 27,6% 27,6% 25,8%2000-2499 52,2% 38,2% 25,3% 38,7%>= 2500 10,9% 30,3% 17,2% 16,1%mehrmals im Monat ,0% ,0% ,0% 3,2%
einmal im Monat ,0% 9,2% 6,9% 25,8%
mehrmals im Halbjahr ,0% 42,1% 24,1% 64,5%
einmal im Halbjahr ,0% 34,2% 21,8% 6,5%
seltener 23,9% 11,8% 28,7% ,0%erster Einkauf 76,1% 2,6% 18,4% ,0%1 Packung 97,8% ,0% 3,4% ,0%2-3 Packungen 2,2% 52,6% 62,1% 25,8%4-5 Packungen ,0% 40,8% 17,2% 64,5%mehr als 5 Packungen ,0% 6,6% 17,2% 9,7%
nur der Anbieter 97,8% 75,0% 92,0% 61,3%auch bei anderen Anbietern
,0% 22,4% 6,9% 35,5%
gewechselt 2,2% 2,6% 1,1% 3,2%1 43,5% 3,9% 3,9% 87,1%2 54,3% 34,2% 34,2% 12,9%3 2,2% 52,6% 52,6% ,0%4 ,0% 9,2% 9,2% ,0%5 ,0% ,0% ,0% ,0%1 58,7% 75,0% 54,0% 90,3%2 39,1% 21,1% 36,8% 9,7%3 2,2% 3,9% 9,2% ,0%4 ,0% ,0% ,0% ,0%5 ,0% ,0% ,0% ,0%1 52,2% 13,2% 19,5% ,0%2 47,8% 59,2% 60,9% 80,6%3 ,0% 27,6% 17,2% 19,4%4 ,0% ,0% 2,3% ,0%5 ,0% ,0% ,0% ,0%1 2,2% 30,3% 6,9% ,0%2 93,5% 55,3% 49,4% 71,0%3 2,2% 10,5% 36,8% 22,6%4 2,2% 3,9% 6,9% 6,5%5 ,0% ,0% ,0% ,0%
Einkommen
Kauf-
häufigkeit
Kauf-
volumen
Kaufort
Erlebnis
Con-
venience
Preis
Marke
ANHANG
Variable Ausprägung Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 41 65,2% 64,5% 31,0% ,0%2 32,6% 26,3% 32,2% 6,5%3 2,2% 6,6% 26,4% 29,0%4 ,0% 1,3% 10,3% 61,3%5 ,0% 1,3% ,0% 3,2%1 41,3% 31,6% 32,2% 38,7%2 56,5% 48,7% 58,6% 58,1%3 2,2% 18,4% 8,0% 3,2%4 ,0% 1,3% 1,1% ,0%5 ,0% ,0% ,0% ,0%1 ,0% 1,3% 5,7% ,0%2 ,0% 2,6% 9,2% 16,1%3 ,0% 19,7% 13,8% 48,4%4 6,5% 23,7% 20,7% 35,5%5 91,3% 36,8% 26,4% ,0%6 2,2% 15,8% 24,1% ,0%1 ,0% ,0% ,0% ,0%2 ,0% 1,3% ,0% 48,4%3 ,0% 1,3% ,0% 38,7%4 2,2% 10,5% 5,7% 12,9%5 30,4% 50,0% 46,0% ,0%6 65,2% 28,9% 40,2% ,0%7 2,2% 7,9% 8,0% ,0%
Gesund/Bio
Service
Produkt-
Involve-
ment
Kauf-
Involve-
ment
ANHANG
Geschlecht Altersklasse Nationalität Bildung Beruf EinkommenKaufhäufig-
keit Kaufvolumen ErlebnisGesConvenience
GesMean 1,54 2,8696 1,04 2,87 2,61 4,52 7,76 1,02 1,5435 1,4275Std. Deviation ,504 ,40048 ,206 ,859 2,060 1,005 ,431 ,147 ,43523 ,46435
Mean 1,79 3,3421 1,47 3,16 2,41 4,92 5,57 2,54 2,6491 1,3333Std. Deviation ,410 ,57856 ,528 ,784 2,027 ,935 ,914 ,621 ,68615 ,51640
Mean 1,80 1,9885 1,57 2,94 2,54 4,06 6,28 2,48 2,4291 1,5977Std. Deviation ,399 ,70701 ,543 ,845 1,823 1,458 1,217 ,819 ,79875 ,61870
Mean 1,32 2,0968 1,84 3,23 2,03 4,52 4,74 2,84 1,1290 1,0968Std. Deviation ,475 ,39622 ,374 ,762 1,560 ,996 ,631 ,583 ,26774 ,21419
Mean 1,69 2,6000 1,47 3,03 2,44 4,48 6,14 2,27 2,1611 1,4167
Std. Deviation ,464 ,83240 ,525 ,824 1,902 1,217 1,323 ,889 ,85758 ,54333
PreisGes MarkeGesBioGesundG
es ServiceGes PIGes KIGesMean 1,4783 1,9565 1,2935 1,5435 4,9239 5,5978Std. Deviation ,43120 ,33042 ,44192 ,49246 ,29073 ,54385
Mean 2,1404 1,7434 1,4276 1,7829 4,3434 5,2599Std. Deviation ,59195 ,65571 ,71509 ,70869 1,07596 ,89763
Mean 2,0192 2,3391 2,0402 1,6839 4,1655 5,4713Std. Deviation ,65168 ,69254 ,92830 ,56607 1,41313 ,65195
Mean 2,1505 2,2419 3,4677 1,5484 3,0968 2,5726Std. Deviation ,52238 ,51431 ,69445 ,48913 ,55886 ,68979
Mean 1,9708 2,0646 1,8875 1,6708 4,2292 5,0542
Std. Deviation ,62683 ,65408 1,01755 ,59810 1,18399 1,20567
TwoStep Cluster Number1
2
3
4
Total
TwoStep Cluster Number1
2
3
4
Total
ANHANG
Anhang C
Auswertung: Kaufmotive – offene Fragestellung (Mehrfachantwort)
MÜSLI SCHOKOLADE
KATEGORIE ANZAHL
NENNUNGEN KATEGORIE
ANZAHL NENNUNGEN
selbst kreieren 34 selbst kreieren 29
neues ausprobieren 22 individuelles Geschenk 27
Biologisch 12 Neues ausprobieren 18
Einkauf jederzeit möglich 11 Auswahl 14
Auswahl 11 Qualität 10
Bequemer Einkauf 10 Geschmack 6
individuelles Geschenk 9 biologisch 5
Qualität 8 Aktionen 5
Geschmack 8 Software, Bestellvorgang 5
einfache Bedienung 7 Schokoladen-Liebhaber 4
Allergie 6 Genuss 3
Gesund 5 Preis-/Leistungsverhältnis 2
Software + Bestellvorgang 3 gesund 2
Werbung 2 Internet-Auftritt 2
Service 2 Team 2
Team 1 Fairtrade 2
Genuss 1 nur dieser Anbieter 1
Müsli-Liebhaber 1 Idee super 1
Idee super 1 Zufall 1
Internet-Auftritt 1 Internet-Shopping-affin 1
Preis-/Leistungsverhältnis 1 Service 1
Regional 1 bequemer Einkauf 1
Einkauf jederzeit möglich 1
Frische 1