Analyse des Mobilitätsverhaltens Innsbrucker Studierender beim Wintersport: Eine statistische...

7/23/2019 Analyse des Mobilittsverhaltens Innsbrucker Studierender beim Wintersport: Eine statistische Analyse

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Analyse des Mobilittsverhaltens Innsbrucker

Studierender beim Wintersport: Eine statistischeAnalyse

Diplomarbeit

zur Erlangung des akademischen Grades

eines Magisters der Sozial- undWirtschaftswissenschaften

betreut von Herrn

em. O. Univ.-Prof.

Dr. Gerhard Marinell

Institut fr Statistik

Fakultt fr Volkswirtschaft und Statistik

eingereicht an der

Fakultt fr Betriebswirtschaft

der Universitt Innsbruck

von

Emanuel Alois AICHNER

Innsbruck, Dezember 2012


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Inhaltsverzeichnis

1 Vorwort 1

2 Die Forschungsfrage und empirische Durchfhrung 42.1 Forschungsgeleitete Fragestellungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

2.2 Methodik und empirische Durchfhrung . . . . . . . . . . . . . . . . 5

3 Zugrundeliegende Theorien und Studien 93.1 Wahl von Freizeitdestinationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93.2 Modelle mikrokonomischer Theorien . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

3.2.1 Erklrungsmodell der Besuchsfrequenz kalifornischer Skigebiete 143.2.2 Entscheidungsmodelle bei der Wahl schottischer Skigebiete . . 15

3.3 Modelle verhaltenswissenschaftlicher Entscheidungstheorie . . . . . . 163.3.1 Analyse der Einflussfaktoren bei der Skigebietswahl nach der

Means-End Theorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163.3.2 Analyse der Destinationswahl auf Basis der Skilled-Consumption

Theorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183.4 Marktsegmentierungsstudien bei Wintersportdestinationen . . . . . . 21

3.4.1 Kundensegmentierung am Beispiel finnischer Skigebiete . . . . 223.4.2 Kundensegmentierung am Beispiel sterreichischer, italieni-

scher, deutscher und Schweizer Skigebiete . . . . . . . . . . . 233.4.3 Kundensegmentierung am Beispiel griechischer Skigebiete . . 263.4.4 Segmentierung basierend auf dem Besitz eines Saisonpasses . . 283.4.5 Segmentierung sdkoreanischer Studierender beim Wintersport 293.4.6 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.5 Freizeitmobilitt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

3.5.1 Begriffklrung, Eingrenzung und Charakteristika . . . . . . . . 333.5.2 Stellung ffentlicher Verkehrsmittel im Vergleich zum motori-

sierten Individualverkehr im Kontext der Freizeitmobilitt . . 343.5.3 Einflussvariablen bei der Wahl von Verkehrsmitteln bei Frei-

zeitdestinationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373.5.4 Erfolgsfaktoren fr die Schaffung einer ffentlichen Verkehrs-

dienstleistung im Freizeittourismus . . . . . . . . . . . . . . . 383.5.5 Wahlexperimente zur Analyse der Mobilittsprferenzen bei

der Anreise zu einer Bergsportdestination . . . . . . . . . . . . 403.5.6 Freizeitmobilitt bei der Sportausbung am Beispiel des geo-

grafischen Raumes Innsbruck . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

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Inhaltsverzeichnis

3.6 Wintersport in Tirol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 463.6.1 Skigebiete und Kartenverbunde . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

3.6.2 PNV-Angebote zur Anreise zu Nortiroler Skigebieten . . . . 483.6.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

4 Theoretischer Hintergrund empirischer Arbeit 554.1 Skalierungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

4.1.1 Nominalskalierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 564.1.2 Ordinalskalierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 564.1.3 Metrische Skalierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

4.2 Stichprobe und Grundgesamtheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 574.2.1 Grundgesamtheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

4.2.2 Stichprobe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 574.3 Online-Erhebungsverfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 604.3.1 bersicht und Einordnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 604.3.2 Vor- und Nachteile gegenber klassischen Verfahren . . . . . . 624.3.3 Stichprobenziehung mit Hilfe von Online-Instrumenten . . . . 644.3.4 Weitere Verzerrungsrisiken bei Online-Erhebungen . . . . . . . 68

4.4 Der Chi-Quadrat-Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 704.5 Testverfahren fr ordinal skalierte Daten . . . . . . . . . . . . . . . . 77

4.5.1 Kruskal-Wallis H-Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 784.5.2 Mann-Whitney U-Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

4.6 McNemar-Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

4.7 Die Faktorenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

5 Deskriptive Analyse der Daten 965.1 Wintersportausbung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96

5.1.1 Wintersportarten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 965.1.2 Aktivittsausbung im Wintersportgebiet . . . . . . . . . . . 975.1.3 Gruppenerlebnis Wintersportausbung . . . . . . . . . . . . . 985.1.4 Besitz von Saisonkarten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102

5.2 Mobilittsverhalten bei der Anreise zu einem Skigebiet . . . . . . . . 1045.2.1 Mobilittsverhalten allgemein . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

5.2.2 Modal Split bei der Anreise zu Skigebieten . . . . . . . . . . . 1065.3 Potential zustzlicher Skibusverbindungen . . . . . . . . . . . . . . . 1075.3.1 Bedrfnis nach zustzlichen Skibusverbindungen . . . . . . . . 1075.3.2 Zahlungsbereitschaft fr eine Skibusdienstleistung . . . . . . . 1085.3.3 Einstellung gegenber Skibusangeboten . . . . . . . . . . . . . 109

5.4 Entscheidungskriterien der Skigebietswahl . . . . . . . . . . . . . . . 110

6 Induktive Analyse der Daten 1126.1 Reprsentativittsprfung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1126.2 Unterschiede in der Wintersportausbung . . . . . . . . . . . . . . . 113

6.2.1 Skilled Consumption Theorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

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Inhaltsverzeichnis

6.2.2 Unterschiede bei Besitz einer Saisonkarte . . . . . . . . . . . . 1176.3 ber die Rolle des MIV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125

6.3.1 Unterschiede in der Verfgbarkeit eines PKWs in Abhngig-keit zur berwiegend ausgebten Sportart . . . . . . . . . . . 125

6.3.2 Unterschiede in der maximalen Anreisebereitschaft zu Skige-bieten, abhngig von der Verfgbarkeit eines PKWs . . . . . . 126

6.3.3 Unterschiede in der Mobilittsausbung bezglich Wohnform . 1286.4 Unterschiede in der Verkehrsmittelwahl . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

6.4.1 Unterschiede in der berwiegenden Anreiseart . . . . . . . . . 1366.4.2 Einfluss der Verfgbarkeit eines Autos auf die berwiegende

Anreise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1416.4.3 Unterschiede zwischen dem Ausgangspunkt und der berwie-

genden Verkehrsmittelwahl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1436.4.4 Unterschiede in der Inanspruchnahme von Mitfahrbrsen . . . 1456.4.5 Unterschiede im Bedrfnis nach zustzlichen Skibusverbin-

dungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1466.5 Kundenzufriedenheit mit Skibusverbindungen . . . . . . . . . . . . . 150

6.5.1 Unterschiede zwischen den Verbindungen hinsichtlich der Zu-friedenheit mit der Fahrfrequenz . . . . . . . . . . . . . . . . . 151

6.5.2 Unterschiede zwischen den Verbindungen hinsichtlich der Zu-friedenheit mit der frhest mglichen Anreisezeit . . . . . . . 153

6.5.3 Unterschiede zwischen den Verbindungen hinsichtlich der Zu-friedenheit mit der letzt mglichen Rckfahrzeit . . . . . . . . 153

6.5.4 Unterschiede zwischen den Verbindungen hinsichtlich der Zu-friedenheit mit der Fahrtdauer . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156

6.6 Unterschiede im Wahlexperiment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1586.6.1 Einfluss des Einkommens auf das Wahlverhalten . . . . . . . . 1596.6.2 Einfluss der berwiegenden Anreiseart auf das Wahlverhalten 1626.6.3 Einfluss der Verfgbarkeit eines PKWs auf das Wahlverhalten 1666.6.4 Effekt der Fahrzeitreduktion auf das Wahlverhalten . . . . . . 1706.6.5 Effekt des Gratisangebotes auf das Wahlverhalten . . . . . . . 177

6.7 Unterschiede bezglich soziodemografischer Einflussvariablen . . . . 1846.7.1 Einfluss der Variable Geschlecht . . . . . . . . . . . . . . . . . 184

6.7.2 Einfluss der Variable Nationalitt . . . . . . . . . . . . . . . . 1916.8 Faktorenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200

7 Zusammenfassung und Resmee 204

Abbildungsverzeichnis 208

Tabellenverzeichnis 214

Anhang 220

Literaturverzeichnis 256

I


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1 Vorwort

Wo Mensch und Berg sich begegnen, ereignen sich groe Dinge,

die sich im Gedrnge der Straen nicht verwirklichen lassen.

(William Blake)

Mobilitt und Transport ist eine bedeutsame Komponente im Leistungserstellungs-

prozess der Freizeit- und Tourismusdienstleistungsbranche, welche magebliche Aus-

wirkungen auf die Nachhaltigkeit von Tourismusdienstleistungen hat. Untersuchun-

gen von Gssling (2002) zeigen, dass der Faktor Transport mit Abstand am meis-

ten zu dem von dieser Branche verursachten Energieverbrauch und den emittierten

Treibhausgasen beisteuert (Gssling, 2002, S.292). Vor allem im Wintersportbe-

reich ist der Faktor Transport ein wesentlicher und energieintensiver. Als Beispiel fr

besonders energieintensive Wintersportausbung sei das Heliskiing genannt, fr das

pro Tourist allein 1 300 MJ an Energie aufgewandt werden muss. Dies entspricht in

etwa dem 130-fachen Energieverbrauch eines Museumsbesuches (Gssling, 2002,

S.292). Auch wenn Heliskiing kein verbreitetes Phnomen in Nordtirol darstellt, so

ist der motorisierte, straengebundene Individualverkehr ein bedeutsamer Brenn-

punkt gegenwrtiger und vor allem zuknftiger Bemhungen um Nachhaltigkeit in

der Alpenregion. Untersuchungen in der Schweiz zeigen, dass 55% aller Fahrten auf

alpenquerenden Straen einen touristischen Hintergrund haben und weitere 29%

Prozent in Zusammenhang mit Freizeitzwecken stehen (Alpenkonvention, 2007,

S.68). In Tirol wirkt sich der Freizeit- und Urlaubsverkehr spr- und messbar auf die

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1 Vorwort

Verkehrslage an Tiroler Bundesstraen an Samstagen aus. Vor allem in den Win-

termonaten treten dort besonders ausgeprgte, wintersportbedingte Belastungsspit-

zen auf (Alpenkonvention, 2007, S.70). Da zuknftige Trends darauf schlieen

lassen, dass der Bedarf nach freizeit- und tourismusbedingter Mobilitt weiter zu-

nehmen wird und damit auch die implizierten lokalen Belastungen an Gerusch-,

Feinstaub- und Treibhausgasemissionen, kommt die Alpenkonvention zur folgenden

Empfehlung: Manahmen mssen ergriffen werden, um die Nutzung des ffentlichen

Verkehrs sowohl bei der An- und Abreise als auch fr Aktivitten am Urlaubsort zu

steigern (Alpenkonvention, 2007, S.70).

Mit der nachfolgenden Arbeit soll ein Beitrag geleistet werden, um ausgehend von

der Gruppe der Studierenden der LFU-Innsbruck, ein besseres Verstndnis hinsicht-

lich der Mobilittsprferenzen bei der Ausbung von Wintersport zu entwickeln.

Dies beinhaltet einerseits eine Analyse der Aktivittsausbung von Wintersport an

sich, eine Analyse der Einflussfaktoren und Determinanten der Destinationswahl

von Wintersportgebieten als auch das Erforschen der Kundenzufriedenheit bezg-

lich bereits vorhander ffentlicher Nahverkehrsangebote zur Anreise zu Wintersport-

gebieten, von Innsbruck ausgehend. Des Weiteren werden Anreizmechanismen zur

Nachfragesteigerung von ffentlichen Nahverkehrsangeboten zur Anreise in Skige-

biete erforscht als auch das Potential einer Angebotsausweitung des ffentlichen

Nahverkehrsangebotes zu zustzlichen Wintersportdestinationen analysiert.

In Kapitel 3 werden auf Basis der facheinschlgigen Literatur relevante Modelle und

Konzeptualisierungen vorgestellt, welche durch ein Literature Review relevanter Stu-dien zum Themengebiet bereichert werden. Neben den Aspekten der Destinations-

wahl widmet sich dieses Kapitel dem Begriff Freizeitmobilitt und der Bedeutung

des ffentlichen Personennahverkehrs im Kontext der Freizeitmobilitt. Abgerundet

wird der theoretische Teil der Arbeit mit einer Zustandsanalyse des Winterportange-

botes in Nordtirol und des damit in Verbindung stehenden Angebotes an ffentlichen

Personenverkehrsdienstleistungen.

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1 Vorwort

Das Kapitel 4 widmet sich der methodischen, statistischen Grundlagenliteratur, auf

Basis derer die Arbeit durchgefhrt wurde. Dies umfasst einerseits theoretisches Hin-

tergrundwissen bezglich Datenerhebung und der im Rahmen dieser Arbeit durch-

gefhrten statistischen Testverfahren.

In Kapitel 5 werden die erhobenen Daten mittels deskriptiver Verfahren aufbereitet,

wobei vier thematische Schwerpunkte gesetzt werden: Die Beschreibung der Win-

tersportausbung im Allgemeinen, Modal Split1 und Mobilittsprferenzen bei der

Anreise zu Skigebieten, das Potential einer Ausweitung des ffentlichen Personenver-

kehrsangebotes zu zustzlichen Destinationen und die Analyse der Entscheidungs-

kriterien bei der Destinationswahl eines Skigebietes.

Mittels praktisch angewandter, interferenzstatistischer Verfahren werden in Kapitel

6 Unterschiede in der Grundgesamtheit der Studierenden der LFU- Innsbruck hin-

sichtlich der Wintersportausbung, der Kundenzufriedenheit zu bestehenden Skibus-

verbindungen und der Mobilittsprferenzen zur Anreise in ein Wintersportgebiet

erforscht. Abgeschlossen wird die Arbeit mit einer Faktorenanalyse der Wahlkrite-

rien bei der Destinationswahl eines Skigebietes.

1Der Modal Split beschreibt die Aufteilung des Verkehrsaufkommens auf die unterschiedlichen

Verkehrsmittel

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2 Die Forschungsfrage und

empirische Durchfhrung

2.1 Forschungsgeleitete Fragestellungen

Im empirischen Teil der Arbeit soll, basierend auf den aus der wissenschaftlichen

Literatur erarbeiten theoretischen Grundlagen die folgende Forschungsfrage beant-

wortet werden:

Wie lassen sich die Mobilittsprferenzen Innsbrucker Studierender bei der

Ausbung von Wintersport charakterisieren?

Dazu werden die folgenden Teilaspekte untersucht:

Welche Unterschiede in der Wintersportausbung gibt es unter den

Studierenden der LFU-Innsbruck?

Welche Unterschiede lassen sich hinsichtlich des Mobilittsverhaltens bei der

Ausbung von Wintersport feststellen?

Welche Rolle nimmt der ffentliche Personennahverkehr (PNV) im

Verhltnis zum motorisierten Individualverkehr (MIV) bei der Ausbung von

Wintersport unter Innsbrucker Studierenden ein?

Gbe es Potenzial einer Ausweitung an PNV-Dienstleistungen zu weiteren

Wintersportdestinationen?

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2 Die Forschungsfrage und empirische Durchfhrung

Sind Manahmen, welche eine qualititative Verbesserung ffentlicher

Verkehrsdienstleistungen implizieren, dazu geeignet, eine Anreizwirkung zu

entfalten und die Verkehrsmittelwahl zu Gunsten von PNV-Angeboten zur

Anreise in ein Wintersportgebiet positiv zu beeinflussen?

Welche Unterschiede gibt es in der Beurteilung vorhandener

PNV-Angebote zu Wintersportdestinationen und welche

Optimierungspotentiale lassen sich diesbezglich feststellen?

Welche Wahlkriterien bei der Destinationswahl von Winterportgebieten sind

bedeutsam und wie lassen sich diese systematisieren?

2.2 Methodik und empirische Durchfhrung

Im Rahmen der Studie wurde eine Online-Befragung im Untersuchungszeitraum vom

09.05.2012 bis zum 08.06.2012 unter Studierenden der Universitt Innsbruck durch-

gefhrt. Technisch wurde der Fragebogen mit der Webapplikation soscisurvey.de

umgesetzt. Ausgesandt wurde die Einladung, an der Umfrage teilzunehmen, ber

den Newsletter Sozialwissenschaftliche Umfragen der LFU-Innsbruck. Der Newslet-

ter ist prinzipiell allen Studierenden der LFU-Innsbruck zugnglich, ein Opting-

out ist mglich. Im Untersuchungszeitraum wurde der Fragebogen von 786 Perso-

nen aufgerufen, von diesen Personen wurden 544 Fragebgen komplett beantwortet

(n=544), das entspricht einer Rcklaufquote von 69.21 %. Dies liegt innerhalb der in

der Methodenliteratur angegebenen Bandbreite an Rcklaufquoten fr vergleichbare

Umfragen, die mit zwischen 50 - 80 % fr Umfragen unter Studierenden angegeben

wird (Maurer & Jandura, 2009, S.66). Auch der zeitliche Verlauf des Rcklaufs

deckt sich mit Erfahrungswerten vergleichbarer Erhebungen der Methodenliteratur

(Baur & Florian, 2009, S.120f.). Whrend der ersten 24 Stunden trafen bereits

63.47 % aller Beobachtungen ein, die 90 % Schwelle wurde in weniger als 5 Tagen

durchbrochen, am 15. Tag der laufenden Umfrage betrug die kumulierte Rcklauf-

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quote 98.12 %.

Da aber bei der technischen Umsetzung, abgesehen von bestimmten Filterfragen,keine Pflichtfelder vorgegeben wurden, besteht das Problem von Antwortausfllen

(missing values) bei einigen Antworten. Hierbei wurde das Datenset um Beobach-

tungen bereinigt, bei denen der Anteilswert an fehlenden Antworten bei grer als 5

% lag. Dadurch wurde das Datenset aufn=531 Beobachtungen reduziert. In Tabelle

2.1 ist die Verteilung von Beobachtungen mit fehlenden Antwortwerten in Prozent

aller abgefragten Antwortwerte ersichtlich.

Tabelle 2.1: Nonresponse: Anzahl der Beobachtungen mit fehlende Antwortwerten

in Prozent

fehlende Antwortwerte Hufigkeiten

(Absolut) (Relativ in % )

0 40 7.53

1 280 52.73

2 158 29.76

3 21 3.95

4 21 3.95

5 11 2.07

6 0 0.00

Summe 531 100,00

Der Fragebogen wurde vom Autor auf Basis der in Kapitel 3 zusammengefassten

theoretischen Grundlagen erarbeitet und gliedert sich in 5 Teile:

1.Teil: Im 1. Teil wurden allgemeinere Fragen gestellt, welche unter anderem zu-

nchst Fragen zur ausgebten Sportart, zum Fahrknnen und zur Besuchsfre-

quenz beinhalten.

2.Teil: Im 2. Teil wurden Fragen gestellt, welche sich spezifisch mit dem Themenbe-

reich Bedarf und Bedrfnis nach Skibusverbindungen zu Wintersportgebieten

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auseinandersetzen.

3.Teil: Im 3. Teil wurden Fragen zum tatschlichen Mobilittsverhalten in der Win-tersaison 2011/12 gestellt.

4. Teil: Im 4. Teil wurden die Entscheidungskriterien bei der Wahl der Winter-

sportdestination abgefragt.

5. Teil: Im 5. und letzten Teil wurden soziodemographische Daten erhoben.

Fr die Fragestellungen im 2. Teil des Fragebogens wurde im Speziellen auf die Stu-

dien von Kelly et al. (2007) und Reilly et al. (2010) Bezug genommen und

ein vereinfachtes Wahlexperiment durchgefhrt. Im Unterschied zu Reilly et al.

(2010) wurden allen Probanden 3 Szenarien prsentiert, die sich nur in den Auspr-

gungen der Attribute des Verkehrsmittles Skibus voneinander unterschieden. Ziel

dieses Teiles ist es, die Sensitivitt der Befragten bezglich ihres Wahlverhaltens zu

erforschen, dahingehend wie sie auf eine Vernderung in den Attributen Fahrkosten

und Fahrdauer reagieren, ceteris paribus.

Die im 4. Teil abgefragten Kriterien bei der Wahl des Skigebietes bieten die Grund-

lage fr eine Faktorenanalyse der Entscheidungsmotive aller Befragten.

Um die Ausschpfungsrate zu maximieren, war es das Ziel, einen mglichst anspre-

chenden, bersichtlichen, kurzweiligen und verstndlichen Fragebogen zu erstellen.

Dies wurde einerseits durch eine komplexe Filterfhrung operationalisiert, die sicher-

stellte, dass kein Teilnehmender eine nicht kontextrelevante Frage angezeigt bekam.

Groer Wert wurde auf ein intensives Pretesting des Fragebogens gelegt, insgesamt

wurden 3 Pretestrunden durchgefhrt.

Durch diese Vorgehensweise wurde weiters versucht die Anzahl an Interviewabbr-

chen mglichst gering zu halten. Wie in Abbildung 2.1 ersichtlich, konnte dieses Ziel

weitgehend erreicht werden.

Weiters wurden als Incentive zur Teilnahme unter allen Teilnehmenden 5 Amazon.at

Gutscheine im Wert von 20 e verlost.

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Abbildung 2.1: Ausschpfungsrate der Online-Umfrage

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3 Zugrundeliegende Theorien und

Studien

3.1 Wahl von Freizeitdestinationen

Die Nachfrage nach Freizeit- und Tourismusdienstleistungen unterscheidet sich in

der Nachfrage zu anderen Produkten vor allem darin, dass ein Standortwechsel mit

der Inanspruchnahme der Dienstleistung verbunden ist. Hierbei ist die Komponente

Transport eine wesentliche, die es zu bercksichtigen gilt.

Insgesamt ist der Reisentscheidungsprozess ein komplexer Ablauf. Eine allgemein

anerkannte Tourismustheorie, welche allen Disziplinen der Wissenschaften gerecht

wird und als vollstndig bezeichnet werden kann, hat sich noch nicht herausbilden

knnen (Kulinat, 2007, S.99).

Unter diesem Aspekt ist auch das von Kulinat (2007) vorgestellte Modell nicht

als umfassende und vollstndige Theorie der Reisentscheidungsfindung aufzufassen,sondern als Systematisierung wesentlicher Einflussfaktoren, die bei der Reisentschei-

dungsfindung mit einwirken.

Die dargestellten Einflussfaktoren lassen sich in 3 wesentliche Bereiche einteilen:

Interne Einflussfaktoren

Externe Einflussfaktoren

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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien

Abbildung 3.1: Rumliche Einflussfaktoren zur Reisentscheidung nach Kulinat (Ku-

linat, 2007, S.108)

Erfahrungswissen

Internen Faktoren: Diese beziehen sich auf die Bildung von individuellen Bildern

und Vorstellungen hinsichtlich von Reiseentscheidungen: Ausgehend von indi-

viduellen Motiven bilden sich Reisemotivationen. Bei den Motiven handelt es

sich um [...]die Gesamtheit der individuellen Beweggrnde[,...] die dem Reisen

zugrunde liegen (Kulinat, 2007, S.98). Wird nun ein Motiv Ausgangspunkt

fr eine Aktivitt, kann man von der Aktivierung eines Motivs sprechen. Dies

wird als Motivation bezeichnet. In der Frage, wie das Bedrfnis befriedigt wird,

tragen Gedankenkonstrukte dazu bei, den komplexen Entscheidungsprozess

zu beschleunigen. Diese Gedankenkonstrukte werden als Image subsumiert:

Ein Image gibt die subjektiven Ansichten (Wissen und gefhlsmige Wer-

tungen) sowie die Vorstellung von einem Gegenstand[...] wieder (Kulinat,

2007, S.106).

Externe Einflussfaktoren: Diese spielen bei der Prgung von Images und bei der

Bildung von Motivation eine ganz entscheidende Rolle. Kulinat (2007) dif-

ferenziert hierbei rumlich zwischen Einflussfaktoren des Quellgebietes / Her-

kunftsraumes und des Zielraumes / Destination.

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Wesentliche Faktoren des Herkunftsraumes umfassen unter anderem (Kulinat,

2007, S.108):

soziale Milieus, Lebensstile, Konsumverhalten, Einstellungen

demographische Faktoren: Alter, Familienzyklus[,...]

soziokonomische Faktoren: Einkommen, Bildung, Urlaubsanspruch[,...]

siedlungsgeographische Faktoren: Urbanisierungsgrad, Wohnformen,

Wohnumfeldqualitt[,...]

Verkehrstechnik: Verkehrsmittel, Reisekosten, Reisedauer[,...]

Kommunikationstechnik: Internet[,...]

Tourismustrends, Tourismuswerbung

Tourismuspolitik: Europischer Binnenmarkt, Osterweiterung

Landschaftsgegensatz

Als Einflussfaktoren des Zielraumes werden angefhrt (Kulinat, 2007, S.108 f.):

politische Stabilitt

freier Reise- und Devisenmarkt

naturrumliche Potenziale[,...]

gebaute Umwelt (Infrastruktur-Potenziale), z. B. Siedlungsstruktur,

Unterknfte[,...]

Regionalkultur, z. B. Baudenkmler, Museen, Brauchtum

Landschaftsgegensatz

Tourismusdienstleistungen, z. B. Einrichtungen, Service,

Qualittskriterien[,...]

Tourismuspolitik

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Bei wiederholten Entscheidungen ist die gewonnene Erfahrung ein wesentlicher Ein-

flussfaktor. Je erfahrener die Reisenden sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie

sich von Gewohnheiten leiten lassen. Zusammenfassend lsst sich feststellen, dass

die einzelnen Einflussfaktoren je nach Kontext und Art (Raum- und Zeitbezug)

der Reise unterschiedlich stark relevant sind. Fr Entscheidungen im Kontext der

tglichen Freizeitreise ist beispielsweise anzunehmen, dass der Faktor Landschafts-

gegensatz eine geringere Bedeutung spielt, whrend er bei Urlaubsreisen vermutlich

eine bedeutendere Rolle einnimmt.

Konu et al. (2011) stellen im Rahmen ihrer Segmentierungsstudie finnischer Win-

tertsportler ein weiteres Modell zur Destinationswahl vor, das activities-mediated

destination choice model nach Pearce (2005), und adaptieren es, indem sie es dem

Kontext der Destinationswahl bei Wintersportgebieten anpassen. Es ist dem Modell

von Kulinat (2007) hnlich insofern, dass ebenso zwischen internen und externen

Einflussfaktoren unterschieden wird (Pearce, 2005, S.105). Durch das Abgleichen

der internen Einflussfaktoren mit den externen steht eine Auswahl an Destinatio-

nen zur Wahl. Diese erste Auswahl wird auf Grund von individuellen Restriktionen

weiter eingegrenzt. Eine bedeutende Restriktion kann in diesem Zusammenhang das

Fehlen eines Mobilittsangebotes darstellen, das die Anreise zu einer Destination

verhindert.

Basierend auf den beiden vorgestellten Modellen soll in einem nchsten Schritt ein

berblick ber den aktuellen Stand des wissenschaftlichen Diskurses bezglich der

Reisentscheidungsfindung bei der Wahl einer Wintersportdestination gegeben wer-den. Vorhandene wissenschaftliche Studien bezglich der Entscheidungskriterien bei

der Wahl von Skigebieten unterscheiden sich einerseits in ihren zugrundeliegenden

wissenschaftlichen Methoden und Anstzen, ihrer Untersuchungsregion und ihrem

Untersuchungsgegenstand voneinander.

Ein Ansatz sind Entscheidungsmodelle, die auf mikrokonomischen Theorien beru-

hen, welchen die Annahme zugrundeliegt, dass Individuen rational handeln, indem

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Abbildung 3.2: Entscheidungsmodell der Destinationswahl eines Skigebietes basie-rend auf dem Modell von Pearce (2005) (Konu et al., 2011, S.

1098)

sie aus einem Angebot aus verschiedenen Alternativen dasjenige whlen, welches ih-

ren persnlichen Nutzen optimiert. Mathematisch ausdrcken lsst sich dies durch

eine Nutzenfunktion, welche durch eine zu bestimmende Anzahl von Variablen be-

einflusst wird. Dabei wird versucht, die Koeffi

zienten der unabhngigen Variablen,welche die Nutzenfunktion beinflussen, zu schtzen. Kulinat (2007) gibt hierbei

aber zu bedenken, dass mikrokonomische Theorien [...] den Tourismusmarkt nicht

hinreichend abbilden, wenn sie nicht in der Lage sind, qualitative Merkmale mit

einzubeziehen (Kulinat, 2007, S.97).

Auf einem anderen Ansatz basieren konzeptionelle Modelle der verhaltenswissen-

schaftlichen Entscheidungstheorie. Nach den Modellen von Kulinat (2007) Pear-

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ce (2005) sind darunter die internen Entscheidungsfaktoren zu verstehen, welche

die mageblichen Motive und Motivationen subsumieren, die der Reisentscheidung

zu Grunde liegen.

Segmentierungsstudien zur Kundenanalyse von Wintersportdestinationen bieten einen

weiteren Ansatzpunkt zur Informationsgewinnung bezglich relevanter Faktoren des

Herkunftsraumes in der Destinationswahl. Dazu gehren im Besonderen soziodemo-

graphische und konomische Faktoren, Lebensstile und Einstellungen.

3.2 Modelle mikrokonomischer Theorien

3.2.1 Erklrungsmodell der Besuchsfrequenz kalifornischer

Skigebiete

Johnston & Elsner (1972) analysieren an Hand eines analytischen Regressions-

modelles Unterschiede in der Besuchsfrequenz einzelner kalifornischer Skigebiete. DieBesuchsfrequenz als abhngige Variable wird hierbei durch erklrende, unabhngige

Variablen, welche vornehmlich auf Kostenaspekte und der Leistungsattribute ein-

zelner Skigebiete abzielen, beschrieben. Die unabhngigen, erklrenden Variablen

umfassen:

Preis des Tagesticket

Liftkapazitt

Saisondauer

Konkurrenzangebot an Liftkapazitt im Umkreis von 30 Minuten Anreisezeit

Dummy-Variablen fr Konkurrenz und regionale Zugehrigkeit

Alle Variablen, die keine Dummy-Variablen sind, weisen die von den Autoren erwar-

teten Vorzeichen auf und sind auf einem Niveau von = 0.05 signifikant. Der Preis

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des Tagestickets hat einen negativen Einfluss auf die Besuchshufigkeit. Die Sai-

sonsdauer als auch die Liftkapazitt des Skigebietes haben einen positiven Einfluss

auf die Besuchshufigkeit (Johnston & Elsner, 1972, S.47).

Differenzierter ist die Variable Konkurrenzangebot an Liftkapazitt zu beurteilen.

Grundstzlich ergnzen Skigebiete im Umkreis das Angebot und haben einen posi-

tiven Einfluss. Wenn allerdings das Skigebiet nicht ber die grte Liftkapazitt in

der Region verfgt, hat dies negative Auswirkungen auf die erwartete Besuchshu-

figkeit. Es ist also von Vorteil, das grte Skigebiet im regionalen Umkreis zu sein

(Johnston & Elsner, 1972, S.46).

3.2.2 Entscheidungsmodelle bei der Wahl schottischer

Skigebiete

Riddington et al. (2000) modellieren die Entscheidungskriterien von Winter-

sportlern bei der Wahl von Skigebieten in Schottland. Dabei whlen sie wie John-

ston & Elsner (1972) einen konometrischen Ansatz. Der Nutzen des einzelnen

Skifahrers als abhngige Variable wird durch die folgenden unabngigen Variablen

des Modells beschrieben:

Gesamtausgaben im Skigebiet pro Besucher

Schwierigkeit der Skipisten (Prozentsatz schwarzer und roter Pisten zu allen

Pisten)

Distanz (Skigebiet - Wohnort des einzelnen Besuchers)

Unterkunft (Anzahl an Gstebetten im Einzugsgebiet)

Schneehhe

Die Skigste wurden in 2 Segmente aufgeteilt: Zum einen in Tagesgste und ber-

nachtungsgste. Die erklrenden Variablen unterscheiden dabei fr beide Segmente

wie folgt (Riddington et al., 2000, S. 1016 f.):

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Die Unterkunft ist nicht relevant fr Tagesgste.

Die Distanz ist nicht relevant fr Gste, die bernachten. Bei denTagesgsten spielt sie eine schwach signifikante Rolle.

Die Schneehhe ist nicht relevant fr bernachtungsgste, bei den

Tagesgsten spielt sie eine wichtige Rolle.

Die Kostensensitivitt ist fr beide Gruppen signifikant, bei Tagesgsten ist

sie ausgeprgter.

Der Schwierigkeitsgrad der Skipisten wirkt sich positiv auf beide Gruppen

aus, bei den Tagesgsten spielt sie eine gewichtigere Rolle.

Die Bestimmtheitsmae fr die Gruppe der Tagesgste betrgt R2= 49.7 % und fr

die bernachtungsgste R2= 35.5 % (Riddington et al., 2000, S.1016).

Auf Grund spezifischer lokaler Gegebenheiten sind verallgemeinerbare Schlsse je-

doch schwierig zu treffen. So gab es zum Zeitpunkt der Untersuchung nur rund 5

verschiedene Skigebiete in Schottland und somit nur eine sehr begrenzte Auswahl,die mit der Situation in Nordtirol nicht vergleichbar ist.

3.3 Modelle verhaltenswissenschaftlicher

Entscheidungstheorie

3.3.1 Analyse der Einflussfaktoren bei der Skigebietswahl

nach der Means-End Theorie

Klenosky & Gengler (1993) analysieren die Destinationswahl bei Skigebieten

auf Basis der Means-End Theorie. Bei der Means-End Theorie werden Gedankenzu-

sammenhnge zwischen den konkreten Produktausprgungen einer Dienstleistung

oder eines Produktes mit den abstrakteren und deshalb eher im verborgenen lie-

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genden Motiven der Individuen kontextualisiert. Die Kette wird dabei von den Pro-

dukteigenschaften und Attributen (Means) hin zu den persnlichen Werten und

Seinszustnden der Individuen gesponnen. Das Bindeglied dazwischen sind die Kon-

sequenzen der Konsumierung von Produkten und Dienstleistungen, welche hin zu

den gewnschten Seinszustnden der Individuen fhren und von den jeweiligen per-

snlichen Wertvorstellungen abhngig sind (Klenosky & Gengler, 1993, S.363

f.).

Abbildung 3.3: Means-End Theorie: Zusammenhnge

Bezogen auf die Wahl eines Skigebietes, bedeutet dies, dass die Means den beob-

achtbaren Produktattributen entsprechen. Im konkreten Fall wren solche Produk-

tattribute beispielsweise die Anzahl an Pistenkilometern, Anzahl an Liften oder der

Schwierigkeitsgrad der Skipisten. Die Konsequenzen ergeben sich aus den erwar-

teten Kosten oder Nutzen der Produktattribute und Produkteigenschaften fr die

jeweiligen Individuen. Diese fhren schlielich zu den Ends, also den persnlichen

Motiven und Wertvorstellungen der Konsumenten. Grundlegender Gedanke des Mo-

delles ist also, dass Konsumenten Produkte und Dienstleistungen mit beobachtbaren

Eigenschaften whlen, um damit gewnschte Konsequenzen zu erzielen, beziehungs-

weise ungewnschte Konsequenzen zu vermeiden. Die Vorteilhaftigkeit der Konse-

quenz bzw. die Abneigung dagegen entspringt den persnlichen Wertvorstellungen

der Konsumenten, die schlussendlich am Ende der Wertehierarchie stehen (Kleno-

sky & Gengler, 1993, S.363 f.).

Um hin von den konkreten Eigenschaften zu den abstrakten Wertvorstellungen zu

kommen, wird die Technik des Ladderings angewandt. Dabei werden die Interview-

ten durch gezieltes Nachfragen dazu gebracht, ihre Motive immer weiter zu abstra-

hieren, um schlielich zu den Means vorzustoen (Klenosky & Gengler, 1993,

S.365).

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Im Bezug auf Wintersportler wurde diese Technik von Klenosky & Gengler

(1993) erstmals im Jahr 1991 mit 90 Probanden durchgefhrt. Alle Probanden wa-

ren Skifahrer, ber 22 Jahre alt und verbrachten in den der Untersuchung vorange-

gangenen 5 Jahren zumindest 2 Skiausflgen mit bernachtung.

Insgesamt kamen die Autoren zum Ergebnis, dass die folgenden zugrundeliegenden

Wertvorstellungen, Means, eine bedeutende Rolle spielen und mit den folgenden

Attributen in Zusammenhang stehen (Klenosky & Gengler, 1993, S.373 ff.):

Zugehrigkeitsgefhl

Konsequenz: soziale Atmosphre

Attribute: freundliche Leute, Entertainment

Spa - Aufregung, Leistungsgedanke

Konsequenz: Vielfalt, Auswahl, Herausforderung

Attribute: Schwierigkeitsgrad, Beschaffenheit der Abfahrten

Sicherheit

Attribute: Schneebedingungen, Pistenprparierung

3.3.2 Analyse der Destinationswahl auf Basis der

Skilled-Consumption Theorie

Richard (1996) analysiert die Motivationen fr die Wahl von Skidestinationen auf

Basis des Skilled-Consumption Ansatzes. Der Skilled-Consumption Ansatz basiertauf einer verhaltenspyschologischen Perspektive der touristischen Motivationsfor-

schung. Der Ansatz geht davon aus, dass eines der grundlegenden Motive der Nach-

frage von Freizeitdienstleistungen das Befriedigen von Stimuli ist.

Bei den Freizeitaktivitten wird dabei zwischen Low-Skill und High-Skill Aktivit-

ten unterschieden. Whrend die Low-Skill Aktivitten nur zeitlich begrenzt stimu-

lierend wirken, also der marginale Grenznutzen einer wiederholten Ausbung schnell

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Abbildung 3.4: Hierarchical Value Map (Klenosky & Gengler, 1993, S. 372)

absinkt, wirken High-Skill Aktivitten nachhaltig stimulierend.

Richard (1996) stuft Skifahren als eine High-Skill Aktivitt ein und geht davon

aus, dass das Knnen eine fr die Ausbungshufigkeit und die Destinationswahl

magebliche Determinante ist.

Bezglich des Einflusses des Knnens auf die Hufigkeit der Ausbung brachte die

empirische Untersuchung die folgenden Resultate zum Vorschein:

Die Wahrscheinlichkeit wiederholt in einem Jahr auf Skiurlaub zu fahren, ist

fr fortgeschrittene Fahrer 2 Mal so hoch als wie fr Leicht-Fortgeschrittene,

im Schnitt sind es 3 Skiurlaube mit 4 oder mehr bernachtungen.

Fortgeschrittene Skifahrer verbringen einen lngeren Skiurlaub als

Leicht-Fortgeschrittene oder Anfnger.

Die Anzahl an jhrlichen Skiurlauben variiert mit dem Alter, je lter desto

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mehr Skiurlaube werden jhrlich verbracht.

Fortgeschrittene Skifahrer reisen wahrscheinlicher mit greren Gruppen.

Bei der Analyse der mageblichen Kriterien fr die Destinationswahl spielen vor al-

lem die Schneebedingungen eine magebliche Rolle, gefolgt von Vielfalt der Skipisten.

Erst an dritter Stelle folgt der Faktor Gesamtkosten des Urlaubs. Am unwichtigsten

schnitten die Faktoren Skikartenpreise, Sehenswrdigkeitenund sonstige Freizeitein-

richtungen ab.

Analysiert wurde weiters der Einfluss des Faktors Knnen auf die Kriterien zurDestinationswahl:

Anfnger und leicht Fortgeschrittene legen neben Attributen, welche in

direktem Zusammenhang mit der reinen Sportausbung stehen, auch auf

sonstige Austattungsmerkmale Wert und auch auf den Kostenfaktor.

Je hher das fahrerische Knnen ist, desto wichtiger werden Faktoren

empfunden, welche alleinig mit den Attributen der Sportausbung in

Zusammenhang stehen, die sonstigen Faktoren treten zunehmend in den

Hintergrund. Der Faktor Vielfalt der Skipisten ist bei Fortgeschrittenen eher

prsent als bei Anfngern und leicht Fortgeschrittenen.

Daraus ergibt sich die Schlussfolgerung, dass das Knnen einen Einfluss auf die

Ausbungshufigkeit und die Wahl des Skigebietes hat: Je hher das Knnen, desto

lnger dauern die Skiurlaube, desto fter werden im Jahr Skiurlaube verbracht und

desto eher sind erfahrene Skifahrer bei der Wahl von Skidestinationen darauf fo-

kussiert optimale und fordernde Bedingungen zur Sportausbung vorzufinden. Die

analysierten Ergebnisse sind konsistent mit den implizierten Schlussfolgerungen der

Skilled-Consumption Theorie.

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3.4 Marktsegmentierungsstudien bei

Wintersportdestinationen

Bei der Kundensegementierung wird versucht einen heterogenen Kundenmarkt in

Untergruppen einzuteilen, welche hinsichtlich ihrer Bedrfnisse mglichst homogen

sind, sich aber gleichzeitig zu anderen Untergruppen mglichst stark abgrenzen las-

sen. Ziel der Segmentierung ist, Produkte und Dienstleistungen auf die Wnsche

und Bedrfnisse dieser Untergruppen abzustimmen und die Marketinginstrumen-

te gezielt zur Kommunikation mit diesen einzusetzen, womit eine hohe Effizienz in

der Marktbearbeitung sichergestellt werden soll. Diese drckt sich in einer hohen

Kundenzufriedenheit, einer hohen Loyalitt und in hohen Marktanteilen und Um-

stzen im jeweiligen Marktsegment aus (Hallerbach, 2007, S.172f.). Dabei kann

die Auswahl der Kundensegmente nach den folgenden Kriterien erfolgen:

Attraktivitt: Wie gro ist das Marktsegment und welche Potentiale bietet es?

Adquatheit: Kann das Unternehmen mit seinem Leistungsprofil berhaupt

die Bedrfnisse und Anforderungen der Zielgruppe erfllen?

Wettbewerbsposition: Wo steht das eigene Unternehmen im Wettbewerb und

bedienen vielleicht schon andere Konkurrenten die gewhlten Teilmrkte

erfolgreich? (Schweitzer & Mller-Peters, 2001 zit. n. Hallerbach,

2007, S.172).

Bei der Marktsegmentierung kann man zwischen zwei grundlegenden Anstzen un-

terscheiden: Einerseits einer Segmentierung nach marktunspezifischen Merkmalen,

wie beispielsweise nach soziodemografischen, andererseits nach marktspezifischen

Merkmalen, wie produktbezogene Einstellungen, Motive und Ansprche. Auf Grund

der zunehmenden Heterogenisierung der Absatzmrkte kommt der marktspezifischen

Segmentierung eine immer bedeutendere Rolle zu, im Speziellen auch im Kontext

des Freizeittourismus:

Es kann also nicht mehr von den Reisenden und ihren verschiedenen soziodemografi-

schen Merkmalen ausgegangen werden, sondern die Segmentierung muss sich genau

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auf die Einstellungen, Motive und Ansprche beziehen, die das Entscheidungsverhal-

ten in dem Teilmarkt bestimmen, in dem der touristische Leistungstrger aktiv ist

(Hallerbach, 2007, S.174 f.).

Wenn die Segmentierungskriterien auf Basis derer man die Segmentierung vorneh-

men mchte schon bekannt sind, man also schon ber ausreichend Informationen

ber die zu analysierende Grundgesamtheit verfgt, spricht man von einer a priori

Segmentierung. Von einer posthoc Segmentierung spricht man im Falle dessen, dass

man ber nicht gengend Informationen verfgt (Tsiotsou, 2006, S.16). Ein nach-

folgender Literature Review bezglich relevanter Segmentierungsstudien im Bereichdes Wintersports soll Aufschluss darber geben, welche Methoden und Verfahren

angewandt wurden und zu welchen Schlussfolgerungen die Autoren gelangten.

3.4.1 Kundensegmentierung am Beispiel finnischer Skigebiete

Konu et al. (2011) segmentieren finnische Skigste nach den fr sie relevanten At-

tributen der Destinationswahl. Basierend auf einer Hauptkomponentenanalyse iden-tifizierten sie zunchst 4 Faktoren, die mageblich fr die Unterschiede in der Des-

tinationswahl sind: Der wichtigste Faktor ist der Zustand der Skipisten, gefolgt vom

Zustand der Langlaufloipen, dem Faktor Restaurants und Aprs Ski, und dem Well-

nessangebot (Konu et al., 2011, S.1101).

Auf Basis einer nachfolgenden Clusteranalyse (k-means)1 identifizieren Konu et al. 6

Kundensegmente, welche sich vor allem in ihren Prferenzen bezglich Zustand der

Abfahrtsskipisten und Zustand der Langlaufloipen unterscheiden. Die hohe Bedeu-

tung des Langlaufens bei der Wahl eines Skigebietes in Finnland ist bemerkenswert,

Konu et al. bezeichnen dies als ein finnisches Spezifikum. Durch die Clusteranalyse

wurden die folgenden 6 Kundensegmente identifiziert (Konu et al., 2011, S.1102f.):

1Die k-means Clusteranalyse ist ein nicht hierarchisches Verfahren der Clusteranalyse, bei dem,

ausgehend von einer Anfangslsung, durch einen Fusionsalgorithmus die Objekte denjenigen

Clustern zugeordnet werden, zu dessen Zentroid der Abstand minimal ist. (Bortz & Schuster,

2010, S.461)

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Passive Touristen

Sportbegeisterte

Langlufer

Alpinskifahrer

Entspannungssuchende

Alles auer Alpinskifahren

Bei der Unterscheidung zwischen den einzelnen Segmenten fllt auf, dass die jnge-ren Altersgruppen unter 31 Jahren besonders hufig den Passiv-Touristen und den

Entspannungssuchenden zuordenbar sind. Die Befragten ber 51 Jahre hingegen

sind besonders hufig den Langlufern und dem Segment Alles auer Alpinskifah-

ren zuordenbar. Bezglich mglichen Geschlechterunterschieden scheinen Mnner

tendenziell eher zum Alpinskifahren zu tendieren und sprechen eher auf den Faktor

Restaurants und Aprs Ski an, whrend Frauen eher zum Langlaufen neigen.

3.4.2 Kundensegmentierung am Beispiel sterreichischer,

italienischer, deutscher und Schweizer Skigebiete

Matzler et al. (2008) konzentrieren sich auf die Einflussgren hinsichtlich der

Kundenzufriedenheit beim Besuch von Skigebieten im alpinen Raum. Dabei wur-

den innerhalb einer 3 monatigen Zeitspanne in 51 Skigebieten der Schweiz, Itali-

ens, Deutschlands und sterreichs die Zufriedenheit bezglich diverser Attribute

erhoben. Mittels einer Hauptkomponentenanalyse wurden zunchst 5 Faktoren ge-

wonnen, die 60.7 % der gesamten Varianz erklren. Die 5 identifizierten Faktoren

sind:

1. Qualitt und Sicherheit der Skipisten

2. Restaurant & Bar

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3. Vielfalt der Skipisten und Sportanlagen

4. Wartezeit

5. Angestellte

In Folge wurde getestet, inwiefern sich Unterschiede im Einfluss der 5 Faktoren

auf die Kundenzufriedenheit feststellen lassen. Dahingehend wurden die folgenden

Merkmale herangezogen:

1. Persnliche Eigenschaften:

Geschlecht der Besucher

Altersklasse der Besucher

2. Situationsspezifische Eigenschaften

Besuchsfrequenz: 1-maliger Besucher oder regelmiger Besucher

3. Produktbezogene Eigenschaften

Schwierigkeitsgrad des Skigebietes

Zusammenfassend kamen Matzler et al. (2008) zu dem folgenden Ergebnis (Matz-

ler et al., 2008, S. 408 ff.):

1. Einfluss des Alters:

Das Alter hat nur zwischen den Altersklassen Jung (12-34 Jahre) und

der Altersklasse Mittel (35-49) einen signifikanten Einfluss auf die 5

erklrenden Faktoren. Keine signifikanten Unterschied gibt es im

Vergleich mit der Altersgruppe Alt (50+ Jahre).

Hochsignifikante Unterschiede (p < 0.01) zwischen der Altersklasse

Jung und der Altersklasse Mittel gibt es beim Faktor Qualitt und

Sicherheit der Skipisten. Dieser Faktor ist der Altersklasse Mittel

wichtiger als der Altersklasse Jung. Der Faktor Restaurants und Bars

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scheint der Altersklasse Jung wichtiger zu sein als der Altersklasse

Mittel, jedoch nur bei einem Signifikanzniveau von = 0.1 (p < 0.1).

2. Einfluss des Geschlechts:

Das Geschlecht hat auf die Faktoren Qualitt und Sicherheit der

Skipisten und auf den Faktor Restaurant & Bar einen signifikanten

Einfluss.

Fr Mnner scheint die Qualitt und Sicherheit der Skipisten eine

wichtigere Rolle zu spielen (p < 0.01), Frauen hingegen scheint derFaktor Restaurant und Bar wichtiger zu sein (p < 0.05).

3. Einfluss der Besuchsfrequenz

Regelmige Besucher legen mehr Wert auf die Vielfalt der Skipisten

und Sportanlagen (p < 0.05) und weniger Wert auf den Faktor

Restaurant und Bar (p < 0.05).

4. Einfluss des Schwierigkeitsgrades des Skigebietes

Fr Besucher von Skigebieten, welche als anspruchsvoll klassifiziert

werden, gibt es hinsichtlich den Faktoren Vielfalt der Skipisten und

Sportanlagen, Skilifte und Angestellte signifikante Unterschiede.

Besucher fahrerisch anspruchsvoller Skigebiete legen mehr Wert auf die

Vielfalt der Skipisten und Sportanlagen (p < 0.05) und Wartezeiten (p

< 0.01). Der Faktor Angestellte (p < 0.001) spielt fr sie eine signifikantgeringere Bedeutung als fr Besucher von als leicht eingestuften

Skigebieten.

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Abbildung 3.5: Unterschiede in den Treibern der Kundenzufriedenheit bei der Ski-

gebietswahl nach Matzler (Matzler et al., 2008, S.411)

3.4.3 Kundensegmentierung am Beispiel griechischer

Skigebiete

Tsiotsou (2006) segmentieren Besucher zweier griechischer Skigebiete auf Basis der

Besuchsfrequenz an Hand einer A priori - Segmentierung. Entsprechend wurden die

Besucher klassifiziert in:

Wchentliche Besucher

Monatliche Besucher

Die berprften zugrundeliegenden Hypothesen basieren einerseits auf den Annah-

men, dass die Kundenzufriedenheit, die Erfahrung und das Einkommen geeignete

Segmentierungsvariablen darstellen. Diesbezglich wurde erwartet, dass die Besuchs-

frequenz positiv mit den Variablen Einkommen, Erfahrung, Kundenzufriedenheit

korreliert:

H1: Konsumenten, welche ber ein hheres Einkommen verfgen, besuchen

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Skigebiete hufiger.

H2: Konsumenten mit mehr Skierfahrung besuchen Skigebiete hufiger.

H3: Zufriedene Konsumenten besuchen Skigebiete hufiger.

H4: Die Variablen Einkommen, Skierfahrung und Kundenzufriedenheit sind

geeignet, um die Besucher zu differenzieren.

Die Untersuchung kam zum Ergebnis, dass H1 H4 durch die untersuchte Stichpro-

be besttigt werden knnen. H2 und H3 hingegen treffen nicht zu. Weiters wird

angemerkt, dass die Merkmalsausprgung Zufriedenheit nur knapp unter dem Si-

gnifikanzniveau liegt (p = 0.048). Folgende Schlussfolgerungen werden aus den Er-

gebnissen gezogen: In den zwei untersuchten griechischen Skigebieten ist es der Fall,

dass Erfahrung und Kundenzufriedenheit negativ mit der Besuchsfrequenz korre-

lieren. In Folge dessen sind die wchentlichen Besucher und Personen, welche ber

wenig Skierfahrung verfgen unzufriedener mit dem Leistungsangebot als die mo-

natlichen Besucher. Die monatlichen Besucher hingegen verfgen ber ein geringeres

Einkommen (Besttigung von H1 ).

Als Erklrung dieser berraschenden Erkenntnisse wird angefhrt, dass Skifahren in

Griechenland eine relativ neue Sportart ist, die sich erst in der breiten Bevlkerung

etablieren muss und berwiegend von jngeren Personen ausgebt wird (66 % der

Befragten waren unter 30 Jahre alt). Diese verfgen ber ein geringeres Einkommen

als der Durchschnitt der Gesamtbevlkerung. Gleichzeitig ist die Wintersportaus-

bung mit relativ hohen Kosten verbunden. Daraus folgt, dass die jngere Personen-gruppe auf Grund von Budgetrestriktionen in der Gruppe der monatlichen Besucher

relativ berreprsentiert ist. Unter den monatlichen Besuchern befinden sich folg-

lich eher ltere Besucher und Besucherinnen, welche ber relativ wenig Skierfahrung

verfgen und relativ unzufrieden sind, dafr allerdings ber ein hohes Einkommen

verfgen.

Wegen der spezifischen Situation des griechischen Skimarktes, der Konzentration

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auf nur 2 untersuchte Skigebiete und der Stichprobengre von 200 Befragten wird

weiters dazu geraten, Generalisierungen der dargestellten Ergebnisse sehr bedacht

zu treffen. Es wird empfohlen, eine umfangreichere Stichprobengre zu whlen und

die Untersuchung in anderen Regionen zu wiederholen, um Vergleiche ziehen zu

knnen. Im brigen wird die Frage in den Raum gestellt, welche Charakteristika

die Produktdienstleistung aufweisen sollte, um Besucher von Skigebieten zufrieden

stellen zu knnen.

3.4.4 Segmentierung basierend auf dem Besitz eines

Saisonpasses

Perdue (2002) analysiert die Effekte der Einfhrung eines ermigten Saisonskar-

tenprogrammes in Colorado im Jahre 1998. Dabei wurde unter anderem untersucht,

welche wesentlichen Unterschiede zwischen den Kundensegmenten der Skipassinha-

ber und der Kufer von Tagestickets im Hinblick auf ihr Fahrknnen, den Entschei-

dungskriterien der Destinationswahl und hinsichtlich soziodemographischer Merk-

malen bestehen.

Skipassbesitzer lassen sich folgendermaen beschreiben:

Skipassbesitzer sind jung, mnnlich, im Fahrknnen eher fortgeschritten und

besitzen selbst eine Skiausrstung.

Skipassbesitzer konnten im Durchschnitt mehr als 2 Mal so viele Skitage

vorweisen im Vergleich zu Kufern von Tagestickets.

Bei den Faktoren zur Wahl eines Skigebietes waren den Skipassbesitzern die

Faktoren Beschaffenheit des Terrains und Schneebedingungen signifikant

wichtiger als den Kufern von Tagestickets.

Skifahrer, welche nicht im Besitz einer Saisonskarte sind, lassen sich folgendermaen

beschreiben:

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Kufer von Tagestickets bewerteten die Faktoren Essen & Trinken,

Freundlichkeit des Liftpersonals, Unterkunft und Familienfreundlichkeit

hher als die Inhaber von Saisonskarten.

Der Faktor Skikartenpreis wurde ebenfalls als wichtiger eingestuft, im

Vergleich zu den Besitzern von Saisonskarten. Der Unterschied ist hierbei

jedoch nicht statistisch signifikant.

3.4.5 Segmentierung sdkoreanischer Studierender beim

Wintersport

Won & Sunhwan (2009) analysieren die Auswahlkriterien bei der Skigebietswahl

von sdkoreanischen Studierenden 5 unterschiedlicher Universitten Seouls. Metho-

disch basiert die Arbeit auf einer Conjoint-Analyse2 und einer Clusteranalyse.

Die Szenarios der Conjoint-Analyse basieren auf 5 Faktoren:

Schneequalitt: Angabe auf einer 5-teiligen Skala

Vielfalt an Skipisten: Anzahl an Skipisten

Tgliche Ausgaben: Preisangabe, inklusive Liftpreise und Essenspreise

Anreisedauer: Zeitangabe 1 - 3 Stunden

Anstehzeit am Lift: Zeitangabe in Minuten

Die empirische Untersuchung wurde an 250 Studierenden durchgefhrt, dabei betrugdas Durchschnittsalter 22.6 Jahre. Insgesamt berwog der Anteil an mnnlichen

Teilnehmern mit 67.3 %.

2Die Conjoint-Analyse ist ein dekompositionelles Verfahren, bei dem analysiert wird, welche Kom-

ponenten wie stark Einfluss auf den Gesamtnutzwert haben. Dabei wird auf die Bewertung von

Produktbndel, die aus einer Kombination unterschiedlicher, untersuchungsrelevanter Attribute

gebildet werden, zurckgegriffen (Backhaus et al., 2003, S.544).

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Rang Faktor relative Wichtigkeit

1 Schneequalitt 33.6 %2 Anstehzeit Lift 17.8 %

3 Anreisedauer 16.9 %

4 Tgliche Ausgaben 16.3%

5 Vielfalt an Skipisten 15.4 %

Tabelle 3.1: Faktoren bei der Skigebietswahl sdkoreanischer Studierender

Sportart Anzahl Unterschiede

Skifahrer 103 Schneequalitt signifikant wichtiger als

Snowboardern, 2. Rang: Wartezeit beim

Lift, Anreisedauer signifikant unwichtiger

Snowboarder 44 Schneequalitt wichtig aber nicht so wich-

tig wie den Skifahrern, 2. Rang: Anreise-

dauer, Bedeutung der Faktoren ausgegli-

chener, Vielfalt am unwichtigsten

Tabelle 3.2: Unterschiede zwischen Skifahrern und Snowboadern

Won & Sunhwan (2009) kamen zum Ergebnis, dass der Faktor Schneequalitt mit

Abstand der wichtigste Einflussfaktor ist. Er ist etwa zweimal so wichtig als der

nchstgereihte Faktor, die Anstehzeit beim Lift (Won & Sunhwan, 2009, S.22).

Im Anschluss wurden die Untergruppen Skifahrer und Snowboarder gebildet undauf signifikante Unterschiede in der relativen Wichtigkeit der einzelnen Faktoren

hin getestet, die Unterschiede werden in Tabelle 3.2 genauer erlutert (Won &

Sunhwan, 2009, S. 22ff.).

Neben der Unterscheidung zwischen Skifahrern und Snowboarden wurden, basierend

auf einer Clusteranalyse, 4 unterschiedliche Segmente ermittelt. Diese unterscheiden

sich hinsichtlich der Bedeutung der 5 Einflussfaktoren folgendermaen (Won &

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Sunhwan, 2009, S.23f.):

1. Spa und Sicherheit: Schneequalitt ist diesem Segment bedeutend wichtigerals alle nachfolgenden Faktoren; 39.5% gehren diesem Segment an.

2. Vielfalt: Die Anzahl an Pisten ist diesem Segment besonders wichtig; 22.4%

gehren diesem Segment an.

3. Kostenbewusst: Die Kosten und Ausgaben sind diesem Segment besonders

bedeutsam; 13.7 % gehren diesem Segment an.

4. Zeitbewusst: Bei diesem Segment dominieren die Anreisedauer und Wartezeit

bei den Liften alle anderen Kriterien; 24.4% gehren diesem Segment an.

Hierbei ist anzumerken, dass das Segment der Kostenbewussten am kleinsten aus-

fllt und das Segment Spa und Sicherheit mit Abstand am grten ist. Eine post

hoc durchgefhrte ANOVA-Analyse offenbart, dass die Attribute Fahrknnen und

Anzahl an jhrlichen Skitagen einen signifikanten Einfluss auf die Zugehrigkeit zu

einem Cluster haben und sich auf Grund dessen zur Beschreibung der Segmente

eignen (Won & Sunhwan, 2009, S.24).

3.4.6 Zusammenfassung

Ausgangspunkt fr die Analyse der Entscheidungskriterien bei der Destinationswahl

eines Skigebietes ist es zu verstehen, nach welchen Faktoren die Anreiseentscheidung

getroff

en wird. Diese Entscheidung basiert auf einer Vielzahl von Faktoren und In-terdependenzen. Zwei Anstze, diese Entscheidung zu systematisieren, sind mit den

Modellen nach Kulinat (2007) und Pearce (2005) prsentiert worden. Im Rah-

men der Literaturanalyse fllt auf, dass das Entscheidungsverhalten bei der Wahl

von Skigebieten auf Grund lokaler und spezifischer Gegebenheiten schwer verallge-

meinbar ist. Analysen, basierend auf mikrkonomischen Theorien, wie Riddington

et al. (2000) und Johnston & Elsner (1972) greifen hierbei zu kurz, ihr Aussa-

gegehalt ist nicht spezifisch genug.

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Bezglich der Zusammenhnge zwischen den von Kulinat (2007) beschriebenen

Means-End Beziehungen und der Attribute des Zielraumes (Einzugsgebiet eines

Skiressorts) geben Klenosky & Gengler (1993) Einblicke, whrend Richard

(1996) den Einfluss des Fahrknnens auf die relative Wichtigkeit von Auswahlkri-

terien analysiert. Wie dargestellt, gibt es in der wissenschaftlichen Literatur einige

Marktsegmentierungsstudien, welche sich mit dem Thema Wahlkriterien bei Ski-

destinationen beschftigen. Gemeinsam haben diese, dass sie auf Grund spezifischer

lokaler Gegebenheiten und genau abgegrenzter untersuchter Grundgesamtheiten kei-

nen Anspruch auf Generalisierbarkeit erheben. Sie liefern dennoch Input und gebenzahlreiche Anhaltspunkte. Fr den empirischen Teil der Arbeit werden auf Grund

dessen die folgenden Schlsse gezogen:

Die Analyse von Richard (1996), basierend auf der Skilled-Consumption Theo-

rie, zeigt, dass das sportliche Knnen einen Einfluss auf die Wahlkriterien bei der

Destinationswahl haben kann.

Die Arbeit von Matzler et al. (2008) zeigt, dass die Merkmale Alter, Geschlecht,

Besuchsfrequenz und Schwierigkeitsgrad des Terrains mgliche Unterschiedsmerk-

male darstellen knnen. Des Weiteren geben die Studien von Won & Sunhwan

(2009) und Konu et al. (2011) Aufschluss ber mgliche Entscheidungsfaktoren

der Destinationswahl.

Klenosky & Gengler (1993) zeigen, basierend auf der Means-End Theorie, in

welcher Abhngigkeit die einzelnen Entscheidungsfaktoren (Attribute der Entschei-

dungsfindung) zu tiefer gehenden Motiven und Einstellungen stehen und wie diese

kausal interpretiert werden knnen.

Die Ausfhrungen von Tsiotsou (2006) zeigen, dass Einkommen, Knnen und

Kundenzufriedenheit Unterschiedsmerkmale darstellen knnen.

Der Besitz einer Saisonkarte kann ein Differenzierungsmerkmal sein, wie von Per-

due (2002) beschrieben wird. Unterschiede knnen sich daraus auf die Besuchsfre-

quenz und die Kriterien der Destinationswahl ableiten.

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3.5 Freizeitmobilitt

3.5.1 Begriffklrung, Eingrenzung und Charakteristika

Der BegriffFreizeitmobilitt kann nach den Dimensionen Zeit und Rumlichkeit sys-

tematisiert werden. Bezglich der Dimension Zeit wird dabei unterschieden zwischen

der Frequenz und der Gesamtdauer. Bei der rumlichen Dimension ist entscheidend,

ob sich die Person in der fr sie gewohnten alltglichen Umgebung fortbewegt oder

gezielt die alltgliche rumliche Umgebung verlsst, mit dem Ziel der Freizeitaus-

bung. Basierend auf den Dimensionen Zeit und Rumlichkeit knnen die in Abbil-

dung 3.6 ersichtlichen Arten von Freizeitverkehr unterschieden werden:

Abbildung 3.6: Systematisierung der Freizeitmobilitt nach Lanzendorf (Lanzen-

dorf, 2001, S.37)

Im Rahmen der Analyse der Mobilitt Innsbrucker Studierender beim Wintersport

wird davon ausgegangen, dass diese Form der Mobilitt sich in die Kategorie Tages-

ausflugsverkehr einordnen lsst. Dieser charakterisiert sich dadurch, dass die Person

ber die Grenzen des alltglichen Umfeldes hinaus mobil ist und andererseits noch

am selben Tag wieder nach Hause zurckkehrt. Zwar ist die Abgrenzung zwischen

Tagesausflugsverkehr und Kurzreise bezglich der Dauer nicht ganz eindeutig, aber

in weiterer Folge wird davon ausgegangen, dass die berwiegende Anzahl an An-

und Rckreisen von in Innsbruck ansssigen Studierenden zum Zwecke der Winter-

33


38/267


sportausbung in Nordtiroler Skigebieten am selben Tag abgewickelt wird.

3.5.2 Stellung ffentlicher Verkehrsmittel im Vergleich zum

motorisierten Individualverkehr im Kontext der

Freizeitmobilitt

In Abbildung 3.7 ist ersichtlich, dass Bewohner der Stadt Innsbruck bei der Sportaus-

bung nur einen geringen Anteil von 10% aller zurckgelegten Wege mittels dem

PNV zurcklegen. Die eher geringe Bedeutung der ffentlichen Verkehrsmittel

(PNV) im Bereich der Freizeitmobilitt, vor allem bei der Sportausbung, ist

hierbei keine Eigenheit des geographischen Raumes Innsbruck, sondern lsst sich

durch andere Studien in anderen geographischen Rumen nachvollziehen (Gronau

& Kagermeier, 2007, S.127 f.).

Abbildung 3.7: Modal Split nach Aktivittsausbung, gemessen an zurckgelegten

Wegen der Einwohner Innsbrucks (IMAD, 2003, S.54; HERVORH.

D. A.)

Gronau & Kagermeier (2007) analysieren die Motive des Wahlverhaltens zwi-

schen dem motorisierten Individualverkehr (MIV) und dem ffentlichen Nahverkehr

34


39/267


(PNV) auf Basis einer nachfrageorientierten Sichtweise. Dabei versuchen sie den

impliziten Entscheidungsprozess bei der Wahl des Verkehrsmittels im Kontext des

Freizeitverkehrs aufzuzeigen, um in Folge dessen Mglichkeiten zu analysieren und

zu zeigen, wie dieser beeinflusst werden kann.

Dazu wird zunchst festgestellt, dass die Wahrnehmung des PNV im Kontext

des Freizeitbegriffs eine wichtige Rolle spielt. Auerdem zeigt sich, dass der PNV

relativ zum MIV weniger mit dem Freizeitbegriff assoziiert wird, wie in Abbildung

3.8 ersichtlich ist.

Abbildung 3.8: Assoziation unterschiedlicher Verkehrsmittel hinsichtlich des Frei-

zeitbegriffes (Fastenmeier et al.,2001, zit. n. Gronau Ka-

germeier, 2007, S.129)

Basierend auf vorangegangenen empirischen Studien kommen Gronau & Kager-

meier (2007) zum Schluss, dass 2 Dimensionen einen bedeutenden Einfluss auf die

Bewertung von Verkehrsmitteln im Kontext der Freizeitmobilitt haben. Diese zwei

Dimensionen sind einerseits der Faktor Funktionalitt und andererseits der Faktor

Erlebnisqualitt (Gronau & Kagermeier, 2007, S.129).

Die Verkehrsteilnehmer und Verkehrsteilnehmerinnen lassen sich bezglich ihrer

Einstellung zu Verkehrsmittelwahl und Freizeitgestaltung in unterschiedliche Mo-

bilittstypen zusammenfassen. Die Wahrnehmung der relativen Wichtigkeit der Di-

35


40/267


mensionen Funktionalitt und Erlebnisqualitt variiert dabei je nach Mobilittstyp.

Die Faktoren Erlebnisqualitt und Funktionalitt stehen in der folgenden Relationzu den Verkehrsmitteln :

Erlebnisdimension: Sie steht in Relation zu der dem Verkehrsmittel innewohnen-

den Erlebnisqualitt. Dabei wird die Wahl des Verkehrsmittel nicht nur als

reines Mittel zum Zweck der Zielerreichung angesehen, vielmehr wird die An-

reise selbst als befriedigendes Erlebnis wahrgenommen (Lanzendorf, 2001,

S.46).

Funktionalittsdimension: Sie steht in Relation zu den Nutzungsqualitten und

beinhaltet beispielsweise die folgenden Aspekte: Preis, Flexibilitt, Transport-

zeiten und Praktikabilitt (Lanzendorf, 2001, S.162).

Insgesamt lsst sich erkennen, dass der Funktionalittsaspekt bei der berwiegenden

Mehrheit der Mobilittstypen einen hheren Einfluss auf die Wahl des Verkehrsmit-

tels hat als die Erlebniskomponente. In der Wahrnehmung der unterschiedlichen

Verkehrsalternativen bezglich der beiden Dimensionen fllt auf, dass alle Mobili-

ttstypen ffentliche Verkehrsmittel gegenber dem motorisierten Individualverkehr

als unterlegen ansehen, hinsichtlich der wichtigen Funktionalittsdimension (Gro-

nau & Kagermeier, 2007, S.129).

Dieses relativ schlechte Abschneiden erklrt wiederum die Affinit zum PKW, wel-

che bei allen Mobilittstypen gegeben ist, allerdings in unterschiedlich starker Aus-

prgungen. Hier liegt aber auch ein erfolgsversprechender Ansatzpunkt, um ver-mehrt Personen zur Inanspruchnahme ffentlicher Verkehrsmittel zu bewegen: Die

Wahrnehmung ffentlicher Verkehrsmittel hinsichtlich der Funktionalittsdimension

ist der entscheidende Ansatzpunkt. Um die Wahl des ffentlichen Verkehrsmittels

dem motorisierten Individualverkehr als gleichwertige Alternative gegenberzustel-

len, bedarf es demnach einer besseren Bewertung ffentlicher Verkehrsmittel hin-

sichtlich der Funktionalittsaspekte. Dickinson & Dickinson (2006) sehen hierbei

ein wesentliches Dilemma des ffentlichen Verkehrs: Durch eine bereits in der Ge-

36


41/267


sellschaft gefestigte und verbreitete Wahrnehmung wird das Bild eines hinsichtlich

Funktionalittskriterien mangelhaften ffentlichen Verkehrs erzeugt und reprodu-

ziert (Dickinson & Dickinson, 2006, S.202).

3.5.3 Einflussvariablen bei der Wahl von Verkehrsmitteln bei

Freizeitdestinationen

Kelly et al. (2007) stellen fest, dass die Wahl des Verkehrsmittels neben den

pernlichen Eigenschaften der Reisenden noch von einer Anzahl weiterer abhngig

ist, welche in einem komplexen Wirkungszusammenhang miteinander stehen. Sie tei-

len die Einflussfaktoren bei der Wahl eines Verkehrsmittels in die folgenden Klassen

ein (Kelly et al., 2007, S. 298 ff.):

(I) Attribute der verfgbaren Verkehrsmittel

(II) Attribute der Destination

(III) Individuelle Eigenschaften des Reisenden

(IV) Eigenschaften und Besonderheiten der Reise

ad (I) Hierzu zhlen die funktionalen Attribute des Verkehrsmittels wie Reisezeit,

Kosten, Frequenz, Flexibilitt, Komfort und Sicherheit. Die Kategorie deckt

sich im Wesentlichen mit der von Gronau & Kagermeier (2007) und Lan-

zendorf (2001) beschriebenen funktionalen Einfussdimension.

ad (II) Die jeweiligen lokalen und destinationsspezifischen Bedingungen spielen bei

der Wahl des Verkehrsmittels eine wichtige Rolle: Dies sind vor allem verkehrs-

bezogene Attribute wie Parkplatzkapazitt, Parkverbote als auch Parkgebh-

ren und des weiteren auch die Distanz zwischen den einzelnen Sttten und

Einrichtungen vor Ort.

ad (III) Die individuellen Eigenschaften der Reisenden haben einen bedeutenden

Einfluss auf die Wahrnehmung und die Wahl des Verkehrsmittels. Hierbei

37


42/267


spielen soziodemographische Faktoren genauso eine Rolle wie generelle Rei-

semotive, persnliche Einstellungen und berzeugungen, situative Faktoren

als auch bereits gesammeltes Erfahrungswissen.

ad (IV) Mgliche Einflussfaktoren sind hierbei die Gre und Zusammensetzung

der Reisegruppe, Dauer des Aufenthaltes, Reisezweck, Transportabilitt der

Ausrstung, die zum Zwecke der Aktivittsausbung mitgenommen werden

muss.

3.5.4 Erfolgsfaktoren fr die Schaffung einer ffentlichen

Verkehrsdienstleistung im Freizeittourismus

Bezglich der Etablierung ffentlicher Verkehrsdienstleistungen im Kontext des Frei-

zeitverkehrs haben Gronau & Kagermeier (2007) ein Referenzgerst entwickelt,

welches die Erfolgsfaktoren bei der Schaffung einer ffentlichen Verkehrsdienstleis-

tung und ihre zeitlichen Interdependenzen beschreibt (Gronau & Kagermeier,

2007, S.131 ff.):

1. Identifizierung der Zielgruppe

2. Definition des Einzugsgebietes

3. Konkurrenzanalyse: Stellung MIV relativ zum PNV

4. Qualitt des Leistungsangebotes

5. Marktkommunikation und Marketing

ad. 1. Je nach Zielgruppe kann die Akzeptanz und Affinitt bezglich ffentlicher

Verkehrsmittel unterschiedlich sein. Eine Grundakzeptanz gegenber ffentli-

chen Verkehrsmitteln sollte vorhanden sein.

ad. 2. Innerhalb des relevanten Einzugsgebietes soll eine mglichst homogene Qua-

litt sichergestellt werden, von der Haustr des potentiellen Kunden bis hin

38


43/267


zur Zieldestination und wieder retour.

ad. 3. Die Erreichbarkeit einer Destination per PKW hat einen mageblichen Ein-fluss auf die Inanspruchnahme ffentlicher Verkehrsdienstleistungen. Restrik-

tionen wie Fahrverbote und kostenpflichtige Parkplatzabgaben frdern die

Nutzung ffentlicher Verkehrsmittel. Manahmen, welche jedoch dahin abzie-

len, Individualverkehr unattraktiver zu gestalten, sind nur schwer ffentlich

durchsetzbar (Dickinson & Dickinson, 2006, S.200).

ad. 4. Die Qualitt des Leistungsangebotes ist zwar wichtig, aber nur wenn die

zuvor genannten Erfolgskriterien gnstig beurteilt werden knnen, hat ein

Angebot Erfolgspotential. Eine Perspektive, welche alleinig die Aspekte des

Leistungerstellungsangebotes einschliet, deckt nur einen Bruchteil der Er-

folgsfaktoren ab (Gronau & Kagermeier, 2007, S.134).

ad. 5. Intensive, kreative und nachhaltige Marktkommunikation ist ein wichtiger

Erfolgsfaktor. Oftmals werden Marketingmanahmen auf zu kurze Dauer an-

gelegt. Die bentigte Zeit, um gengend Bewusstsein fr die Transportdienst-leistung zu erzeugen, wird vielfach unterschtzt. Dies beruht darauf, dass Be-

ntzer die Dienstleistung nur gelegentlich in Anspruch nehmen und nicht tg-

lich, wie diverse Fallbeispiele zeigen. Erst mit einer zeitlichen Verzgerung von

mehreren Saisonen kann das volle Nachfragepotential ausgeschpft werden.

Erfolgsversprechende Mglichkeiten der Vermarktung stehen im Bereich von

Marketingkooperationen des Transportdienstleisters mit den Freizeitdienstleis-

tern. Vor allem auch besteht gegenber einem solchen Angebot eine hhere Ak-

zeptanz von Seiten von Personen, die prinzipiell auch einen PKW zur Anreise

zur Verfgung htten (Gronau & Kagermeier, 2007, S. 132 ff.).

39


44/267


3.5.5 Wahlexperimente zur Analyse der Mobilittsprferenzen

bei der Anreise zu einer Bergsportdestination

Kelly et al. (2007) und Reilly et al. (2010) analysieren das Wahlverhalten

zwischen ffentlichen Verkehrsmitteln und dem motorisierten Individualverkehr bei

Nah- und Fernreisenden3 am Beispiel der Destination Whistler Mountain, British

Columbia - Kanada. Whrend Kelly et al. (2007) das Wahlverhalten bei Sommer-

reisenden untersuchen und dementsprechend Sommerbesucher als Grundgesamtheit

definieren, untersuchen Reilly et al. (2010) die Grundgesamtheit der Winter-sportler4. Die Untersuchungen von Reilly et al. (2010) und Kelly et al. (2007)

basieren auf derselben methodischen Vorgehensweise, was die direkte Vergleichbar-

keit der Resultate zulsst.

Bei beiden Studien wurden die Daten in einem zweiteiligen Prozess gewonnen: Zu-

nchst wurde ein Pool aus zufllig ausgewhlten Besuchern gewonnen. Im Zuge

dieser Umfrage wurden Kontaktadressen und grundlegende Informationen zu Sozio-

demographie und Mobilittsverhalten gewonnen. In einer nachfolgenden Onlineum-

frage wurden anschlieend umfassende Antworten zu soziodemographischen Fragen,

Verhaltens- und Einstellungsfragen abgefragt. Hauptbestandteil der Onlineumfra-

ge war jeweils ein Discrete-Choice-Experiment, basierend auf orthogonal fraktional

faktoriellem Design.5 Es wurden jedem Teilnehmer 4 Anreiseszenarien vorgelegt. In

jedem der vorgestellten Szenarios hatte der Proband die Mglichkeit, zwischen 4 An-

reisealternativen zu whlen: Dem Mietauto, dem eigenen PKW, der Anreise per Zug

oder der Anreise per Bus. Als Ausweichoption konnte angegeben werden, die Anreise

3Als Nahreisende wurden Personen mit Wohnsitz in den Regionen British Columbia, Alberta,

Washington & Oregon definiert. Als Fernreisende wurden Befragte definiert, die zum Zeitpunkt

der Befragung in anderen Gebieten wohnhaft waren.4Wintersportler umfasst hierbei Snowboarder und Skifahrer.5Orthogonal fraktional faktorielles Design stellt sicher, dass die Schtzwerte des Maximum-

Likelihood Modelles nicht korrelieren, weshalb die Attributausprgungen im Experiment als

statistisch unabhngig voneinander zu beurteilen sind (Mangham et al., 2009, S.154).

40


45/267


nicht zu unternehmen. Je nach Szenario unterschieden sich die einzelnen Attribu-

te der Anreisealternativen. Durch die unterschiedliche Ausgestaltung der Attribute

pro Verkehrsmittel wurden verschiedene Szenarien gebildet. Je nach Szenario wurde

die Anreise durch den PNV mehr oder weniger attraktiver gestaltet, whrend die

Anreise per MIV mehr oder weniger unattraktiver ausgestaltet wurde.

Unter Zuhilfenahme von Maximum-Likelihood Methoden6 wurden die Auswirkungen

der Attributsausprgungen auf die Wahrscheinlichkeit der Wahl eines spezifischen

Verkehrsmittels analysiert. Unterschiede zwischen Kurz- und Langstreckenreisenden

wurden an Hand von 2-Test und t-Test analysiert.

Geringfgige Unterschiede zwischen beiden Studien gibt es in der sprachlichen Be-

schreibung der Attributausprgungen und des angewandten Layouts des Onlinefra-

gebogens. Des Weiteren wurden von Reilly et al. (2010) als zustzliches Attri-

but die Straenbedingungen mit aufgenommen, basierend auf der Empfehlung von

Kelly et al. (2007), zustzliche externe Faktoren im Versuchsdesign zu berck-

sichtigen. Ein Vergleich beider Fragebgen ist in Abbildung 3.9 ersichtlich.

Die Ergebnisse der beiden Studien lassen erkennen, dass es bedeutsame Unterschiede

zwischen dem Wahlverhalten von Sommer- und Winterreisenden gibt, wie in Tabelle

3.3 ersichtlich ist. Whrend Kelly et al. (2007) bei Sommerreisenden zahlreiche

Attribute mit signifikantem Einfluss auf die Wahl zwischen MIV und PNV iden-

tifizieren konnten, kamen Reilly et al. (2010) zur Erkenntnis, dass kein einziges

Attribut einen signifikanten Einfluss auf die Wahl hatte, einzig allein die jeweiligen

Interzepte, die fr das jeweilige Verkehrsmittel stehen, hatten einen signifikanten

Einfluss. Dies bedeutet, dass die Mglichkeit, ein spezifisches Verkehrsmittel ntzen

zu knnen, den Untersuchungsteilnehmer wichtiger war als die damit verbundenen

Attribute. Daraus kann geschlossen werden, dass gleichgltig wie sehr einzelne At-

tribute dahingehend abgendert werden, um die Wahl einzelner Verkehrsmittel be-

6Die Maximum-Likelihood Methode ist ein Verfahren zur Parameterschtzung, bei der die Para-

meter so geschtzt werden, dass die Wahrscheinlichkeit des Auftretens maximiert wird, basie-

rend aus den Ausgangsdaten der Stichprobe (Bortz & Schuster, 2010, S.583).

41


46/267


(a) Beispiel eines Auswahlszenarios, Kelly et al. (2007)

(b) Beispiel eines Auswahlszenarios, Reilly et al. (2010)

Abbildung 3.9: Aufbau der Discrete-Choice Experimente zur Ermittlung der Reise-

prferenzen am Beispiel der Destination Whistler Mountain

42


47/267


sonders vorteilhaft erscheinen zu lassen, dies keinerlei signifikanten Einfluss auf das

angegebene Wahlverhalten der Befragten hat. Dies wrde etwa der Mentalittshal-

tung: einmal PKW-Ntzer - immer PKW-Ntzer entsprechen. Das impliziert, dass

Strategien zur Verlagerung der Wahl weg vom MIV hin zum PNV wenig erfolgsver-

sprechend sind, da die Mehrheit der Winterreisenden nicht dahingehend beeinflusst

werden kann, gleichgltig wie attraktiv die ffentlichen Verkehrsmittel dargestellt

werden.

Reilly et al. (2010) untersucht weiters die Unterschiede zwischen Fernreisenden

und Nahreisenden in ihrem Wahlverhalten beim Discrete-Choice-Experiment. Fern-

reisende neigen eher dazu, das Verkehrsmittel je nach Szenario zu wechseln. 60%

der Fernreisenden nderten zumindest einmal ihr Wahlverhalten, whrend diese Be-

reitschaft bei den Nahreisenden viel geringer ausfiel (29%). Unter einem Szenario,

das die ffentlichen Verkehrsmittel besonders vorteilhaft erscheinen lsst, wrde ei-

ne berraschend hohe Anzahl an Nahreisenden eher daheim bleiben (22%) und die

berwiegende Mehrheit (49.1%) dennoch den motorisierten Individualverkehr wh-

len, whrend unter den Fernreisenden die Mehrheit (50.2%) die ffentlichen Ver-

kehrsmittel ntzen wrden und nur (3.2%) die Reise nicht antreten wrden. Auf

Grund dessen lsst sich ableiten, dass sich tendenziell eher die Fernreisenden in der

Wahl des Transportmittels beinflussen lassen, auch wenn sich kein einziges signifikan-

tes Attribut identifizieren lie, welches das Wahlverhalten dahingehend beeinflussen

konnte (Reilly et al., 2010, S.71f.).

Insgesamt kommen Reilly et al. (2010) zum Fazit, dass Skifahrer und Snowboar-der, welche zur Destination Whistler Mountain anreisen, in der Wahl der prferierten

Anreiseart eine klare Prferenz fr den MIV aufweisen, wobei diese Prferenz bei

den Nahreisenden besonders stark ausgeprgt ist. Dies unterscheidet die Winterrei-

senden gegenber den Sommerreisenden der Destination Whistler Mountain, welche

aufgeschlossener gegenber dem PNV sind, wie Kelly et al. (2007) zeigen.

Gleichzeitig stellen Reilly et al. (2010) aber fest, dass sie nicht den Anspruch

43


48/267


Tabelle3.3:Signifikante

AttributederStudienvonK

elly

et

al.

(2007)undReilly

et

al.

(2010)im

Detail

Publikation

Variable

Koeffizient

(Fern-

reisende)

Koe

ffizient

(Na

hreisende)

Beschreibung

Kelly

et

al.

(2007)

AnreisezeitMIV

-0.110

-0.4

15**a

NimmtdieAnreisezeitperMIVzu,steigtdieInanspruchnah

medes

PNV.

Parkgebhren

-0.356***

-0.1

12

ErhhensichdiePark

gebhren,steigtdieInanspruchnahmed

esP-

NV.

TreibstoffkostenMIV

-0.172***

-0.2

13

ErhhensichdieTreibstoffkostenfrdenMIV,steigtdieInanspruch-

nahmedesPNV.

DistanzzurBushalt

estelle

-0.096**

-0.2

94**

NimmtdieAnreisezeitperBusab,steigtdieWahrscheinlichkeitder

Inanspruchnahmedes

PNV.

FahrkostenBus

-0.789***

-1.4

53***

SinkendieFahrpreise

desBusessteigtdieWahrscheinlichkeit

derIn-

anspruchnahmdesPNV.

FrequenzBusb

-0.099***

-0.1

48**

WirddieFrequenzde

rBusverbindungenverbessert,steigtdie

Wahr-

scheinlichkeitderInanspruchnahmedesPNV.

DistanzBushalteste

lle

0.167*

0.42

2*

LiegtdieBushaltestelleimNahbereichderWohnadresse,erhhtsich

dieWahrscheinlichkeitderInanspruchnahmedesPNV.

AnreisedauerZug

-0.089**

-0.3

10**

NimmtdieAnreisedauerperZugab,steigtdieWahrscheinlichkeitder

Inanspruchnahmedes

PNV.

FahrkostenZug

-0.835***

-1.1

89***

SinkendieFahrkostendesZuges,steigtdieWahrscheinlichk

eitder

Inanspruchnahmedes

PNV.

Reilly

et

al.

(2010)

InterzeptPrivat-PK

W

1.268***

k.A.

DasVerkehrsmittelperseistentscheidungsrelevant,unabhngigvon

dendamitassoziiertenAttributsausprgungen.

InterzeptMiet-PKW

1.587***

k.A.

InterzeptBus

2.621***

k.A.

InterzeptZug

2.461***

k.A.

a

*p96'.3


253/267

337(69)0'88+67988+6792

HAUPTSAISON: ab Saisonbeginn der Muttereralm Bergbahnen

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