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Erfolgsfaktoren umweltgerechter Mobilitätsdienstleistungen: Einflussfaktoren auf Kundenbindung am Beispiel DB Carsharing und Call a Bike

Hoffmann, Christian 04 November 2010 (has links)
Ziel der dargestellten Arbeit ist es, aus psychologischer Perspektive Erfolgsfaktoren der Kundenbindung der neuen Mobilitätsdienstleistungen DB Carsharing (DBCS) und Call a Bike (CAB) zu identifizieren. Für die Diffusion dieser Dienstleistungen wurde untersucht, ob für „frühe Kunden“ bestimmte Produkteigenschaften wichtiger sind als für später hinzukommende Kunden. Hierfür war von Interesse, ob es Unterschiede in der Bewertung zentraler Produkteigenschaften von Carsharing bei innovativen und weniger innovativen Nutzern gibt. Als Grundlage der Arbeit wurde ein theoretisches Orientierungsmodell für eine Psychologie der Mobilitätsdienstleistung entwickelt. In diesem Modell wurden Forschungsergebnisse verschiedener Disziplinen in Bezug auf psychologische Faktoren zu Bedarf, Nutzung, Kundenbindung und Kündigung von Mobilitätsdienstleistungen integriert. Mit Expertenbefragungen wurden aus diesem Orientierungsmodell zwei vereinfachte Einflussmodelle für Einflussfaktoren auf Kundenbindung bei Carsharing und Call a Bike (CAB) entwickelt (Basismodell und erweitertes Modell). Eine zentrale Vermutung dieser Einflussmodelle war, dass die Varianz der Kundenbindung mit Prozessen der Wahrnehmung und Bewertung zentraler Eigenschaften der Dienstleistungen DB Carsharing und Call a Bike erklärt werden kann. Diese Eigenschaften sind: wahrgenommene Nutzerfreundlichkeit, Preiswahrnehmung, wahrgenommene Autonomie durch die Nutzung von Carsharing / Call a Bike und wahrgenommene Umweltfreundlichkeit. Ferner wurde ein Einfluss der bisherigen PKW-Nutzung vermutet. Zur Überprüfung der entwickelten Einflussmodelle wurden Strukturgleichungsmodelle berechnet. Alle Skalen der untersuchten Modelle wurden in enger Anlehnung an bestehende Untersuchungen und unter Zuhilfenahme von Expertenurteilen neu entwickelt bzw. an den Untersuchungsgegenstand angepasst. Insgesamt waren die untersuchten Modelle gut an die Daten angepasst (gute Fit-Statistiken) - es ließen sich in den verschiedenen Stichproben jeweils über 50% der Varianz des Faktors Kundenbindung über die Variablen wahrgenommene Nutzerfreundlichkeit und Preiswahrnehmung erklären, als vermittelnde Variable wirkte jeweils die Kundenzufriedenheit: a) Ein vereinfachtes Basismodel konnte an zwei unabhängigen Stichproben von DB Carsharing-Nutzern (n=166 bzw. n=151) bestätigt werden (wahrgenommene Nutzerfreundlichkeit und Preiswahrnehmung als Einflussfaktoren). b) Dieses vereinfachte Modell konnte ferner an einer geteilten Stichprobe (n=248 und n=255) von CAB-Nutzern validiert werden. c) Ein exploratives Modell (Erweitertes Modell) mit den zusätzlichen Variablen PKW-Nutzung, wahrgenommene Autonomie und Ökologische Einstellungen konnte in einer Stichprobe von n=151 Carsharing-Nutzern nur teilweise bestätigt werden. Zwei der angenommenen Einflussfaktoren – Umweltbewusstsein und PKW-Nutzung – zeigten nicht die erwarteten Zusammenhänge. In einem weiteren Schritt wurde untersucht, ob innovativere Nutzer DB Carsharing anders bewerten als weniger innovative Nutzer. Mit dem vorab entwickelten Modell wurden Unterschiede in der Gewichtung der einzelnen Einflussfaktoren auf Kundenbindung bei innovativeren und weniger innovativen Nutzern untersucht. Die hierfür genutzten Innovatoren-Skalen wurden in einer Studie mit hochmobilen Verkehrsteilnehmern entwickelt (n=562) und in drei unabhängigen Stichproben überprüft (n=144, n=151 und n=292). Es konnten in einer Stichprobe von n=166 DBCS-Nutzern signifikante Unterschiede in der Bewertung des Basismodells zwischen innovativeren und weniger innovativen Nutzern nachgewiesen werden. In einer anderen Stichprobe mit n=151 Nutzern von DB Carsharing konnten ebenfalls signifikante Unterschiede in der Bewertung des explorativen Modells durch innovativere und weniger innovative Nutzer gezeigt werden: Während bei innovativeren Nutzern wahrgenommene Autonomie und Nutzerfreundlichkeit entsprechend den Modellannahmen einen stärkeren Einfluss auf Kundenbindung hatten, war es bei weniger innovativen Nutzern die Preiswahrnehmung.

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